JP6476977B2 - 識別装置、識別方法、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像中の識別情報を特定する識別装置等に関するものである。

従来から、撮像した画像に識別情報を付与することで、画像を識別情報とともに管理することが行われている。例えば、特許文献１には、培養容器内のドロップ領域（細胞の場所）を画像処理によって検出し、ドロップ領域に識別情報を付与し、培養容器の種類と細胞の識別情報を関連付けて管理する培養容器管理等装置等が開示されている。

特開２０１０−２２０５１１号公報

ところで、特許文献１の例では、ドロップ領域は、ディッシュの底面に培養液を滴下して成るため、ディッシュの底面に対して凸部を形成する。このように、検出対象が凸部（或いは凹部）で形成されるような場合、撮像条件、照明条件などの条件によって、検出対象の画像特性が大きく変動し、検出対象を正しく検出できない場合がある。

本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、撮像条件、照明条件などの条件が変動する場合であっても、画像中の検出対象を好適に検出することが可能な識別装置等を提供することである。

前述の課題を解決するために第１の発明は、検出対象となる凹凸を含む画像を取得する取得手段と、条件の異なる複数のサンプル画像を記憶する記憶手段と、
前記取得手段によって取得した対象画像と、前記記憶手段に記憶された前記サンプル画像とを用いて、前記対象画像の条件を推定する推定手段と、前記推定手段により推定された条件の前記サンプル画像と、前記対象画像を用いて、前記凹凸を検出する検出手段と、を具備することを特徴とする識別装置である。

前記記憶手段は、前記サンプル画像の特徴量を記憶し、前記推定手段は、前記サンプル画像の特徴量と、前記対象画像の特徴量に基づいて、前記対象画像の条件を推定してもよい。

前記推定手段は、前記対象画像および前記サンプル画像から複数の特徴量を算出し、前記サンプル画像の前記複数の特徴量のうち前記対象画像の特徴量との距離が近い当該特徴量の比率を算出する算出手段と、前記比率が大きい前記サンプル画像を選定する選定手段と、を具備し、選定されたサンプル画像の条件を前記対象画像の条件としてもよい。

前記推定手段は、前記サンプル画像と前記対象画像を鮮鋭化した画像に基づいて、前記対象画像の条件を推定してもよい。

前述の課題を解決するために第２の発明は、検出対象となる凹凸を含む画像を取得する取得ステップと、条件の異なる複数のサンプル画像を記憶する記憶ステップと、前記取得ステップによって取得した対象画像と、前記記憶ステップに記憶された前記サンプル画像とを用いて、前記対象画像の条件を推定する推定ステップと、前記推定ステップにより推定された条件の前記サンプル画像と、前記対象画像を用いて、前記凹凸を検出する検出ステップと、を含むことを特徴とする識別方法である。

前述の課題を解決するために第３の発明は、コンピュータを、検出対象となる凹凸を含む画像を取得する取得手段と、条件の異なる複数のサンプル画像を記憶する記憶手段と、前記取得手段によって取得した対象画像と、前記記憶手段に記憶された前記サンプル画像とを用いて、前記対象画像の条件を推定する推定手段と、前記推定手段により推定された条件の前記サンプル画像と、前記対象画像を用いて、前記凹凸を検出する検出手段と、して機能させるためのプログラムである。

本発明によって、撮像条件、照明条件などの条件が変動する場合であっても、画像中の検出対象を好適に検出することが可能な識別装置等を提供することができる。

マイクロウェル識別システムの構成例を示すシステム構成図 マイクロウェルの配列について説明する図 マイクロウェル及びその近傍を拡大した図 マイクロウェルの識別情報について説明する図 識別装置のハードウエアの構成例を示すブロック図 条件データの一例を示す図 マイクロウェル識別処理の流れを示すフローチャート 焦点位置の近い条件データを推定する流れを示すフローチャート 顕微鏡画像Ｉｍの一例を示す図 鮮鋭化処理実行後の画像データの一例を示す図 条件データの特徴量と顕微鏡画像Ｉｍの特徴量の距離の算出について説明する図 位置決め部の検出結果を示す図 位置決め部の検出結果（比較例）を示す図

以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。本発明は、後述する識別装置が、マイクロウェルの識別を自動で行う場合に好適であるが、これに限定されるわけではない。本発明は、前述の課題と同様の課題に適用すれば、同様の効果を生ずる。

＜マイクロウェル識別システム２００＞
図１は、マイクロウェル識別システム２００の構成例を示す図である。マイクロウェル識別システム２００は、識別装置１００と、顕微鏡１０１と、複数のマイクロウェル１１（１１ａ〜１１ｈ）が配置された容器であるシャーレ１と、によって構成される。マイクロウェル識別システム２００は、シャーレ１が保持するマイクロウェル１１を顕微鏡１０１によって観察し、その撮像画像から観察中のマイクロウェル１１の識別情報を自動で特定する。

（顕微鏡１０１）
顕微鏡１０１は、ステージ１０２に載置されたシャーレ１内のマイクロウェル１１とその近傍を観察するために用いられる。顕微鏡１０１は、レンズにより拡大したステージ１０２上の対象物の画像を顕微鏡画像Ｉｍとして識別装置１００に送信する。識別装置１００は、顕微鏡画像Ｉｍを顕微鏡１０１から取得し、後述するマイクロウェル識別処理を実行する。なお、本発明において「対象画像」とは、顕微鏡画像Ｉｍを意味する。

（マイクロウェル１１）
図２は、マイクロウェル１１の配列について説明する図である。図示されるように、シャーレ１には細胞（本実施形態では受精卵）サイズと同程度の複数のマイクロウェル１１（１１ａ〜１１ｈ）が配置された細胞収容部２が設けられる。本実施形態では、細胞収容部２に８個のマイクロウェル１１が配置される例を示す。各マイクロウェル１１は培養液で満たされ、個別管理が必要な受精卵が収容される。

図３は、マイクロウェル１１及びその近傍を拡大した図であり、図３（ａ）は平面図、図３（ｂ）は図３（ａ）のＡ−Ａによる断面図である。各マイクロウェル１１の近傍には、マイクロウェル１１を識別するための識別部１２と、顕微鏡画像Ｉｍ上で識別部１２を検出する際の基準となる位置を示す位置決め部１３とが設けられる。

（識別部１２）
識別部１２は同一の円形状のドット１５で構成され、各マイクロウェル１１の左側の上段位置と中段位置と下段位置に最大３個まで設けられる。図３（ａ）には、３個のドット１５を上段位置と中段位置と下段位置に配置する識別部１２のパターンの一例を示す。対応するマイクロウェル１１に対する識別部１２の上段位置と中段位置と下段位置の位置関係は、シャーレ１内の全てのマイクロウェル１１で等しい。

各マイクロウェル１１には固有の識別情報（以下、「マイクロウェルＩＤ」とも表記）が割り当てられ、各マイクロウェル１１は対応する識別部１２内のドット１５の個数及び配置の組み合わせ（パターン）に基づいて識別可能となっている。識別情報については、図４にて後述する。

（位置決め部１３）
位置決め部１３の形状は、シャーレ１内の全てのマイクロウェル１１で同一の楕円形状である。対応するマイクロウェル１１に対する位置決め部１３の位置関係、及び、位置決め部１３に対する識別部１２の位置関係は、シャーレ１内の全てのマイクロウェル１１で同一である。図３（ａ）には、マイクロウェル１１の左側の位置に位置決め部１３が設けられる例を示す。位置決め部１３は、識別装置１００が識別部１２と区別できるように、識別部１２のドット１５とは異なる形状（楕円形状）を有する。

図３（ｂ）には、図３（ａ）の断面図を示す。図３（ｂ）に示されるように、マイクロウェル１１は、受精卵１４を個別に収容するために好適な凹部を形成する。識別部１２の各ドット１５は、図示されるように円形の凸部を形成する。図示しないが、位置決め部１３も同様に楕円形の凸部を形成する。マイクロウェル１１、識別部１２、及び位置決め部１３の外郭は、シャーレ１の底面に対して傾斜を有するため、顕微鏡１０１によって観察する際に光の屈折に起因して暗くなり、顕微鏡画像Ｉｍ上でそれらを認識することが可能となる。なお、識別部１２の各ドット１５、位置決め部１３は、上記とは異なり凹部を形成してもよい。

図４は、マイクロウェル１１の識別情報について説明する図である。図４のＡ〜Ｈは、図２のマイクロウェル１１ａ〜１１ｈに対応し、各マイクロウェル１１の識別部１２のドット１５を黒丸印で表す。即ち、識別部１２の上段位置、中段位置、下段位置に配置されるドット１５のパターンに対応する。

図に示すように、識別部１２は対応するマイクロウェル１１ごとに異なる個数及び配置のドット１５の組み合わせによって構成される。従って、識別装置１００は、顕微鏡画像Ｉｍから識別部１２内のドット１５の個数及び配置を検出することで、対応するマイクロウェル１１の識別情報（マイクロウェルＩＤ）を特定することが可能となる。

（識別装置１００）
図５は、識別装置１００のハードウエアの構成例を示すブロック図である。識別装置１００は、図５に示すように、例えば、制御部２１、記憶部２２、メディア入出力部２３、通信制御部２４、入力部２５、表示部２６、周辺機器Ｉ／Ｆ部２７等が、バス２８を介して接続されて構成される。

制御部２１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等により構成される。ＣＰＵは、記憶部２２、ＲＯＭ、記憶媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス２８を介して接続された各装置を駆動制御し、識別装置１００が行う後述する処理を実現する。ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持する。ＲＡＭは、揮発性メモリであり、ロードしたプログラムや、データ等を一時的に保持すると共に、制御部２１が各処理を行うために使用するワークエリアを備える。

記憶部２２は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等であり、制御部２１が実行するプログラムや、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等が格納されている。これらのプログラムコードは、制御部２１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて実行される。記憶部２２は、マイクロウェルＩＤに対応する識別部１２内のドット１５の組み合わせパターン（図４参照）に関する情報等が予め記憶される。

メディア入出力部２３は、例えば、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ、ＭＯドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、等のメディア入出力装置であり、データの入出力を行う。
通信制御部２４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク間の通信を媒介する通信インターフェースであり、ネットワークを介して、他の装置間との通信制御を行う。

入力部２５は、各種パラメータの設定値の入力、ユーザからの指示の入力等を行い、例えば、キーボード、マウスなどのポインティングデバイス、テンキーなどの入力装置を有する。入力されたデータを制御部２１へ出力する。

表示部２６は、例えば、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路（ビデオアダプタ等）で構成され、制御部２１の制御により入力された表示情報、取得した顕微鏡画像Ｉｍ等をディスプレイ装置上に表示させる。

周辺機器Ｉ／Ｆ部（インターフェース）２７は、コンピュータに顕微鏡１０１を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部２７を介してコンピュータは顕微鏡１０１から顕微鏡画像Ｉｍを取得する。周辺機器Ｉ／Ｆ部１７は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は、有線、無線を問わない。
バス２８は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。

［条件データ３０］
識別装置１００の記憶部２２には、予め、条件の異なる複数の条件データ３０が保持されている。ここで、「条件」とは、顕微鏡１０１の撮像画像の画像特性に影響を与える、撮像条件、照明条件、顕微鏡設定条件などのことをいう。記憶部２２には、条件の異なる複数の条件データ３０が、条件の情報と紐づいて保持される。

本発明の要旨は、条件の異なる複数の条件データ３０を用いて、顕微鏡画像Ｉｍの条件を推定し、推定した条件に係る条件データ３０を用いて、顕微鏡画像Ｉｍの位置決め部１３、識別部１２を高精度に検出することである。これにより、例えば、顕微鏡画像Ｉｍを撮像条件、照明条件、顕微鏡設定条件などの条件が観察の度に変動するような場合であっても、好適に位置決め部１３、識別部１２を検出することができる。

特に、本実施形態では、「条件」として、顕微鏡１０１の「焦点位置」を例に説明をする。焦点位置の異なる条件データ３０を保持する趣旨は次の通りである。通常、顕微鏡１０１で受精卵１４を観察する場合、顕微鏡１０１の焦点位置は、マイクロウェル１１に収容される受精卵１４の赤道付近に合わせる。しかしながら、マイクロウェル１１は、シャーレ１内の細胞収容部２の水平面に対して、凹部を形成する一方で、位置決め部１３と識別部１２は凸部を形成するため、マイクロウェル１１に収容される受精卵１４に焦点位置を合わせて観察すると、位置決め部１３と識別部１２に焦点位置が合わなくなる。また、受精卵１４は成長によりサイズが変化するため、顕微鏡１０１の焦点位置は観察の都度、変動する。

このため、位置決め部１３の輪郭がぼやけ、また、そのぼやけ度合も一定ではないため、位置決め部１３の検出精度が低下し、位置決め部１３に基づいて検出する識別部１２の検出精度も低下するという問題が起こる。ここで、焦点位置がマイクロウェル１１の凹部の比較的浅い位置であれば、位置決め部１３の輪郭は鮮明であり、例えばＲｏｂｉｎｓｏｎ Ｃｏｍｐａｓｓ Ｍａｓｋｓを使用したエッジ検出等により、位置決め部１３を検出することは可能である。しかしながら、焦点位置がマイクロウェル１１の凹部の深い位置になると、細胞収容部２の水平面から焦点位置が遠ざかるため、位置決め部１３の輪郭がぼやけ、エッジ検出等だけでは、位置決め部１３を精度良く検出することは困難となる。

本実施形態では、どのような焦点位置（条件）であっても良好な検出結果を得るために、異なる焦点位置毎のデータ、すなわち、焦点位置を変えながら位置決め部１３、識別部１２を撮影したサンプル画像から作成した条件データ３０を用意しておき、この条件データ３０を用いて、顕微鏡画像Ｉｍの焦点位置（条件）を推定する。そして、推定した焦点位置（条件）に係る条件データ３０を用いて、顕微鏡画像Ｉｍから位置決め部１３及び識別部１２を高精度に検出する。これにより、顕微鏡画像Ｉｍの焦点位置の影響による誤検知を防ぎ、マイクロウェル１１の識別情報を良好に特定することが可能となる。

ここで、本実施形態の条件データ３０には、焦点位置をＮ段階（Ｐ_１、Ｐ_２、・・・、Ｐ_Ｎ）に変えて撮像した各サンプル画像の特徴量（特徴ベクトル）が含まれる。また、条件データ３０として、条件データ３０Ａと条件データ３０Ｂを用意する。条件データ３０Ａは、検出対象である「位置決め部１３」を、顕微鏡１０１の焦点位置をＮ段階に変えて撮像した各サンプル画像の特徴量を含んでおり、焦点位置（Ｐ_１、Ｐ_２、・・・、Ｐ_Ｎ）の情報と紐づいて記憶部２２に格納されている。また、条件データ３０Ｂは、検出対象である「識別部１２のドット１５」を、顕微鏡１０１の焦点位置をＮ段階に変えて撮像した各サンプル画像の特徴量を含んでおり、焦点位置（Ｐ_１、Ｐ_２、・・・、Ｐ_Ｎ）と紐づいて記憶部２２に格納されている。

図６は、本実施形態に係る条件データ３０を模式的に表す図である。条件データ３０（条件データ３０Ａ、条件データ３０Ｂ）は、１個又は複数個の特徴量（特徴ベクトル）を含む。例えば、図６の場合、条件データ３０−１は特徴量３１ａ、３１ｂ、３１ｃの３つの特徴量（特徴ベクトル）を含み、条件データ３０−２は特徴量３２ａ、３２ｂの２つの特徴量（特徴ベクトル）を含む。焦点位置の違いによって各サンプル画像の画像特性が異なるため、各条件デ−タ３０で特徴量の全体個数が異なる。

なお、サンプル画像（ピクセルデータ）から抽出する特徴量（特徴ベクトル）について特に限定はしないが、本実施形態では、ＳＵＲＦ特徴量を用いることにする。ＳＵＲＦ特徴量は、画像中の濃淡の変化が大きい特徴点を検出し、その特徴点周りの画素値を特徴ベクトルで表したものである。ＳＵＲＦ特徴量を用いることで、画像中の位置決め部１３、識別部１２の輪郭を強調させ、輪郭部分を画像中の特徴点として精度よく抽出することができる。

また、本実施形態では、計算効率性の観点から、条件データ３０の特徴量を予め作成し記憶部２２に格納しておくが、マイクロウェル識別処理中に、その都度、サンプル画像から特徴量を算出するようにしてもかまわない。

＜マイクロウェル識別処理＞
次に、図７〜図１３を参照して、識別装置１００が実行するマイクロウェル識別処理について説明する。図７は、マイクロウェル識別処理の全体の流れを示すフローチャートである。

マイクロウェル識別処理を実行する前に、顕微鏡１０１のステージ１０２上にシャーレ１が載置され、マイクロウェル１１内の受精卵１４が顕微鏡１０１の観察対象となるようにシャーレ１の位置調整、顕微鏡１０１の照明調整、ピント調整等がされているものとする。

（顕微鏡画像を取得）
まず、識別装置１００の制御部２１は、顕微鏡１０１から顕微鏡画像Ｉｍを取得する（ステップＳ１０１）。
図９は、取得した顕微鏡画像Ｉｍの一例を示す図である。図９に示すように、顕微鏡画像Ｉｍには、マイクロウェル１１と、対応する識別部１２（図９に示す例では中段位置と下段位置にドットを配置するパターン、図４のＣのパターン）、及び位置決め部１３が存在する。

（鮮鋭化）
次に、識別装置１００の制御部２１は、顕微鏡画像Ｉｍの可視性を高めることを目的に、顕微鏡画像Ｉｍに対して鮮鋭化処理を施す（ステップＳ１０２）。画像を鮮鋭化する手法は、特に限定しないが、本実施形態ではＣＬＡＨＥ（Ｃｏｎｔｒａｓｔ Ｌｉｍｉｔｅｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）を用いる。ＣＬＡＨＥは、画像中の細部の可視性（視認性）を高めることができる。受精卵１４の成長フェーズに応じてマイクロウェル１１内の画像特性が刻々と変化するため、画像全体で大域的なコントラスト強調を行うと、検出対象である位置決め部１３、識別部１２の可視性を効果的に高めることができない場合がある。この点、ＣＬＡＨＥによれば、任意の分割領域ごとにコントラストの強調を行うことができるため、検出対象である位置決め部１３、識別部１２の可視性を確実に高めることが可能である。

なお、ステップＳ１０２の鮮鋭化処理は、識別部１２、位置決め部１３の検出精度を向上させるための補助的な処理であって、必ずしも本発明における必須の処理ではない。一方、顕微鏡画像Ｉｍに対してステップＳ１０２の鮮鋭化処理を行う場合には、条件データ３０の特徴量は、サンプル画像に同様の鮮鋭化処理を施して作成しておく必要がある点に留意する。

図１０は、図９に示す顕微鏡画像Ｉｍに対してステップＳ１０２の鮮鋭化処理を施した画像データの一例を示す図である。図９に示すように、鮮鋭化処理により顕微鏡画像Ｉｍ上の位置決め部１３、識別部１２の輪郭部が強調されることが確認できる。

（条件推定）
次に、図８のフローチャートを参照しながら、条件データ３０を用いて、顕微鏡画像Ｉｍの焦点位置（条件）を推定する処理を説明する。本実施形態では、位置決め部１３に対応する条件データ３０Ａを用いて、顕微鏡画像Ｉｍの焦点位置（条件）を推定することにする。

まず、識別装置１００の制御部２１は、条件データ３０Ａの特徴量と、顕微鏡画像Ｉｍの特徴量との距離を算出する（ステップＳ２０１）。

特徴量間の距離とは、例えば、各特徴量間のユークリッド距離である。すなわち、ｎ個の要素を持つ特徴量Ｘ＝（ｘ１、ｘ２、・・・、ｘｎ）、ｎ個の要素を持つ特徴量Ｙ＝（ｙ１、ｙ２、・・・、ｙｎ）があれば、特徴量間の距離は次のように算出できる。

制御部２１は、各条件データ３０Ａに含まれる特徴量と、顕微鏡画像Ｉｍから算出した特徴量との全ての組み合わせについて特徴量間の距離を算出する。

次に、識別装置１００の制御部２１は、算出された特徴量間の距離が近距離であるものを選択する（ステップＳ２０２）。すなわち、条件データ３０Ａの特徴量と、顕微鏡画像Ｉｍの特徴量が類似するものを選択する。例えば、制御部２１は、特徴量間の距離が予め設定された閾値以下である特徴量を、近距離の特徴量として選択する。

図１１は、選択された近距離の特徴量を表す模式図である。図１１では、条件データ３０Ａ−１に含まれる特徴量のうち、顕微鏡画像Ｉｍの特徴量と近距離であるものの関係を実線で示し、条件データ３０Ａ−２に含まれる特徴量のうち、顕微鏡画像Ｉｍの特徴量と近距離であるものの関係を破線で示している。図１１の例では、条件データ３０Ａ−１においては、特徴量３１ａ’、特徴量３１ｂ’、特徴量３１ｃ’が近距離の特徴量として選択されている。また、条件データ３０Ａ−２においては、特徴量３２ｂ’が近距離の特徴量として選択されている。

そして、識別装置１００の制御部２１は、各条件データ３０Ａ（３０Ａ−１〜３０Ａ−Ｎ）に含まれる特徴量の全個数に対する、ステップＳ２０２にて選択された近距離の特徴量の個数の比率を算出する（ステップＳ２０３）。この比率は、顕微鏡画像Ｉｍの画像中に、各条件データ３０Ａ（３０Ａ−１〜３０Ａ−Ｎ）の特徴量と類似する特徴量がどの程度含まれているかを示すものである。この比率が大きい条件データ３０Ａほど、顕微鏡画像Ｉｍの焦点位置（条件）と近いデータと判断できる。以降、ステップＳ２０３において算出される比率を「条件一致率」とも呼ぶ。

図１１の例では、条件データ３０Ａ−１は、３つの特徴量（３１ａ’〜３１ｃ ’）のうち全ての特徴量が、顕微鏡画像Ｉｍの特徴量のいずれかと近距離であるため、顕微鏡画像Ｉｍにおける条件データ３０Ａ−１の条件一致率は「１」である。一方、条件データ３０Ａ−２は、２つの特徴量（３２ａ’、３２ｂ’）のうち、特徴量３２ｂ’のみが顕微鏡画像Ｉｍの特徴量と近距離であるため、顕微鏡画像Ｉｍにおける条件データ３０Ａ−２の条件一致率は「０．５」である。すなわち、図１１の場合、条件データ３０Ａ−２より条件データ３０Ａ−１の方が、より顕微鏡画像Ｉｍの焦点位置（条件）に近いデータと判断できる。

識別装置１００の制御部２１は、全ての条件データ３０Ａ（図６の条件データ３０Ａ−１〜３０Ａ−Ｎ）に対して、ステップＳ２０３の比率（条件一致率）が算出されたか否かを判断し（ステップＳ２０４）、算出済みでない場合には（ステップＳ２０４のＮｏ）、ステップＳ２０１に戻る。

全ての条件データ３０Ａにおいて比率（条件一致率）が算出済みである場合には（ステップＳ２０４のＹｅｓ）、識別装置１００の制御部２１は、条件データ３０Ａ（３０Ａ−１〜３０Ａ−Ｎ）の中から比率（条件一致率）が最も高い条件データ３０Ａを選定し、当該条件データ３０Ａに紐づく焦点位置（Ｐ_１、Ｐ_２、・・・、Ｐ_Ｎのいずれか）を顕微鏡画像Ｉｍの焦点位置（条件）として決定する（ステップＳ２０５）。以降、ステップＳ２０５において、制御部２１は、条件一致率が最も高い条件データ３０Ａとして、条件データ３０Ａ−ｎを選定し、条件データ３０Ａ−ｎに紐づく焦点位置Ｐｎを決定したものとして説明を行う。

なお、本実施形態では、上記したように、比率（条件一致率）が最も大きい条件データ３０Ａを、顕微鏡画像Ｉｍの焦点位置（条件）に最も近いデータとして選定している。ところで、単純に、近距離の特徴量の個数が最も多い条件データ３０Ａを選定する方法も考えられる。しかしながら、前述したように、焦点位置の違いによって各サンプル画像の画像特性が異なるため、各条件データ３０Ａ間で特徴量の全体個数が異なる。このため、上記方法を採用した場合、顕微鏡画像Ｉｍの焦点位置（条件）に近い条件データ３０Ａが必ずしも選定されるとは限らず、特徴量の全体個数が相対的に多い条件データ３０Ａを選定してしまう場合が起こりえる。この点、本実施形態では、前述したように、比率で評価することによって、条件データ３０の特徴量の全体個数に影響されることなく、焦点位置（条件）の近いデータが確実に選定されるようにしている。

（マイクロウェルＩＤを特定）
図７のフローチャートの説明に戻る。ステップＳ１０４において、識別装置１００の制御部２１は、マイクロウェルＩＤを特定する。具体的には、制御部２１は、まず、ステップＳ２０５において推定された焦点位置（条件）に係る条件データ３０Ａ（以下、「条件一致データ」とも呼ぶ）を用いて、顕微鏡画像Ｉｍから位置決め部１３を検出する。

例えば、識別装置１００の制御部２１は、条件一致データの特徴量と顕微鏡画像Ｉｍの特徴量の全ての組み合わせについて特徴量間の距離を算出し、近距離の特徴量に係る特徴点の座標を、顕微鏡画像Ｉｍ上にプロットする。続いて、制御部２１は、プロットされた特徴点が多く集まり、且つ、プロットされた特徴点同士の位置関係と、条件一致データの特徴点同士の位置関係が類似する部分を位置決め部１３として検出する。

図１２は、位置決め部１３が検出された画像データの一例を示す図である。図１２に示すように、画像上に表示される白色のドットが、顕微興画像Ｉｍにおける条件一致データとの特徴量間の距離が近距離である特徴点の座標を示し、画像上に表示される矩形枠が、位置決め部１３として検出された部分を示す。

次に、識別装置１００の制御部２１は、位置決め部１３を検出すると、位置決め部１３の存在する位置及び範囲に基づいて、顕微鏡画像Ｉｍ上で識別部１２が表示される可能性がある範囲（以下、「識別部存在範囲」と呼ぶ）を定める。この識別部存在範囲の位置決め部１３に対する位置関係は、予め記憶部２２に記憶されているものとする。識別部存在範囲を定めることによって、識別部１２の検出範囲を絞りこむことができる。

そして、識別装置１００の制御部２１は、ステップＳ２０５において決定した焦点位置Ｐｎ（条件）と同じ焦点位置Ｐｎ（条件）の条件データ３０Ｂ−ｎを参照して、条件データ３０Ｂ−ｎの特徴量と、顕微鏡画像Ｉｍの識別部存在範囲の画像から抽出した特徴量と、の特徴量間の距離を算出し、近距離の特徴量に係る特徴点の座標を、顕微鏡画像Ｉｍ上にプロットする。続いて、制御部２１は、プロットされた特徴点が多く集まり、且つ、プロットされた特徴点同士の位置関係と、条件データ３０Ｂ−ｎの特徴点同士の位置関係が類似する部分を識別部１２のドット１５として検出する。そして、制御部２１は、検出されたドット１５の検出個数と検出位置から、図４に示す識別部１２のドット１５のパターンを参照して、該当するマイクロウェルＩＤを特定する。

以上のように、識別装置１００は、顕微鏡１０１からシャーレ１に収容されたマイクロウェル１１を観察して得られた撮像画像（顕微鏡画像Ｉｍ）を取得し（ステップＳ１０１）、取得した顕微鏡画像Ｉｍに対して鮮鋭化処理を施す（ステップＳ１０２）。そして、焦点位置（条件）を変えながら撮像した位置決め部１３のサンプル画像から作成した条件データ３０Ａを用いて、顕微鏡画像Ｉｍの焦点位置（条件）を推定し（ステップＳ１０３）、推定した焦点位置（条件）に係る条件データ３０Ａを用いて、顕微鏡画像Ｉｍの位置決め部１３を検出する。さらに位置決め部１３の検出結果に基づいて識別部１２のドット１５の個数及び配置を検出し、観察中のマイクロウェルのマイクロウェルＩＤを特定する（ステップＳ１０４）。

これにより、シャーレ１に複数配列されたマイクロウェル１１を顕微鏡にて観察した顕微鏡画像Ｉｍにおいて、位置決め部１３、識別部１２の輪郭がぼやけ、位置決め部１３、識別部１２の検出が困難な場合であっても、観察中のマイクロウェルＩＤを好適に自動特定することが可能となる。

図１３は、顕微鏡画像Ｉｍと、全ての位置決め部１３の条件データ３０Ａ（３０Ａ−１〜３０Ａ−Ｎ）を突合させて、位置決め部１３を検出した結果を示す図である。図１３の結果から、検出箇所（黒い矩形）が一意に定まらないことが分かる。すなわち、顕微鏡画像Ｉｍの焦点位置と合致しない条件データ３０Ａを用いると、位置決め部１３を正確に検出できない。逆に言えば、本実施形態のように、顕微鏡画像Ｉｍの焦点位置と合致する条件データ３０Ａを用いることで、位置決め部１３を良好に検出することが可能となる。

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る識別装置１００等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、本発明は以下のような種々の変形例をも包含する。

＜変形例＞
前述したように、検出対象である位置決め部１３及び／又は識別部１２は、凸部を形成するのではなく、凹部を形成してもよい。また、図３等に示す識別部１２のドット１５の形状、配置、個数は、一例であり、種々の変更が可能である。例えば、ドット１５の形状は、三角形状、四角形状であってもよいし、複数の形状が用いられてもよい。また、図３等に示す位置決め部１３の形状、配置、個数も、一例であり、識別部１２のドット１５と異なる形状又は大きさであれば、種々の変更が可能である。

また、本実施形態では、条件一致率が最も高い条件データ３０Ａ（条件一致データ）を用いて、位置決め部１３を検出したが、条件一致率が高い上位複数の条件データ３０Ａを用いて、位置決め部１３を検出するようにしてもよい。同様に、複数の条件データ３０Ｂを用いて、識別部１２を検出するようにしてもよい。

また、ステップＳ１０４において、ステップＳ１０３で選定された条件データ３０Ａ（条件一致データ）の焦点位置と同じ焦点位置の条件データ３０Ｂを用いて、識別部１２を検出するようにしたが、条件データ３０Ｂについても、ステップＳ１０３と同様の処理を行い、条件データ３０Ｂの中から焦点位置が近いデータを選定し、選定した条件データ３０Ｂを用いて、識別部１２を検出するようにしてもよい。

また、条件データ３０は、画像の特徴量を含むのではなく、特徴量を抽出する元になったサンプル画像（ピクセルデータ）を含む構成であってもよい。この場合、制御部２１は、顕微鏡画像Ｉｍと条件データ３０とのテンプレートマッチングにより、顕微鏡画像Ｉｍと焦点位置の近い条件データ３０を選定し、位置決め部１３等を検出する。具体的には、制御部２１は、焦点位置を変えながら撮像した「位置決め部１３」の各サンプル画像（テンプレート画像）を、顕微鏡画像Ｉｍの全範囲に亘って走査させながら、各走査位置で、顕微鏡画像Ｉｍとサンプル画像との類似度を算出する。そして、走査範囲において、類似度が最大の走査位置（以下、「検出位置」と呼ぶ）とその類似度の値、をサンプル画像毎に記憶部２２に保存しておく。制御部２１は、記憶部２２に保存した類似度の中で最大の類似度に係るサンプル画像を顕微鏡画像Ｉｍの焦点位置（条件）に近いサンプル画像（条件一致データ）として選定し、記憶部２２に保存した当該サンプル画像の検出位置（類似度が最大の走査位置）を、位置決め部１３が存在する位置として検出する。なお、類似度としては、ＳＳＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ｓｑｕａｒｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）、ＳＡＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）、正規化相互相関などを用いることができる。位置決め部１３を検出すると、制御部２１は、次に、識別部１２のドット１５のテンプレート画像を用いて、識別部存在範囲内においてテンプレートマッチングを行い、識別部１２のドット１５の個数及び配置を検出し、マイクロウェルＩＤを特定する。

また、ステップＳ１０３における焦点位置（条件）の推定は、本実施形態のように顕微鏡画像Ｉｍの特徴量と条件データ３０の特徴量との特徴量比較により行い、ステップＳ１０４における位置決め部１３及び／又は識別部１２の検出を、顕微鏡画像Ｉｍとサンプル画像とのテンプレートマッチングにより行ってもよい。この場合、制御部２１は、ステップＳ１０４のテンプレートマッチングを高精度に実行するために、前処理として、ステップＳ１０３において得られる座標変換行列を用いて、顕微鏡画像Ｉｍとサンプル画像の傾き（回転）を合わせる画像回転補正を行ってもよい。具体的には、ステップＳ１０３において選定した条件一致データの特徴点の座標と当該特徴点に対応する顕微鏡画像Ｉｍの特徴点の座標との座標対応関係から、サンプル画像から顕微鏡画像Ｉｍ（或いは、顕微鏡画像Ｉｍからサンプル画像）への座標変換行列（回転行列）を算出し、座標変換行列に基づいて顕微鏡画像Ｉｍとサンプル画像の傾き（回転）を合わせる。この場合、円弧上のドット１５は画像の傾き（回転）が判断できないため、楕円状の位置決め部１３により画像の傾き（回転）を判断するのが望ましい。

また、当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される

１００………識別装置
１０１………顕微鏡
１０２………ステージ
２００………マイクロウェル識別システム
１………シャーレ
２………細胞収容部
１１………マイクロウェル
１２………識別部
１３………位置決め部
１４………受精卵
１５………ドット
２１………制御部
２２………記憶部
２３………メディア入出力部
２４………通信制御部
２５………入力部
２６………表示部
２７………周辺機器Ｉ／Ｆ部
２８………バス
３０………条件データ
４０………Ｉｍの特徴量データ
Ｉｍ………顕微鏡画像

Claims (6)

1. 検出対象となる凹凸を含む画像を取得する取得手段と、
   条件の異なる複数のサンプル画像を記憶する記憶手段と、
   前記取得手段によって取得した対象画像と、前記記憶手段に記憶された前記サンプル画像とを用いて、前記対象画像の条件を推定する推定手段と、
   前記推定手段により推定された条件の前記サンプル画像と、前記対象画像を用いて、前記凹凸を検出する検出手段と、
   を具備することを特徴とする識別装置。
2. 前記記憶手段は、前記サンプル画像の特徴量を記憶し、
   前記推定手段は、前記サンプル画像の特徴量と、前記対象画像の特徴量に基づいて、前記対象画像の条件を推定することを特徴とする請求項１に記載の識別装置。
3. 前記推定手段は、
   前記対象画像および前記サンプル画像から複数の特徴量を算出し、前記サンプル画像の前記複数の特徴量のうち前記対象画像の特徴量との距離が近い当該特徴量の比率を算出する算出手段と、
   前記比率が大きい前記サンプル画像を選定する選定手段と、
   を具備し、
   選定されたサンプル画像の条件を前記対象画像の条件とすることを特徴とする請求項２に記載の識別装置。
4. 前記推定手段は、前記サンプル画像と前記対象画像を鮮鋭化した画像に基づいて、前記対象画像の条件を推定することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の識別装置。
5. 検出対象となる凹凸を含む画像を取得する取得ステップと、
   条件の異なる複数のサンプル画像を記憶する記憶ステップと、
   前記取得ステップによって取得した対象画像と、前記記憶ステップに記憶された前記サンプル画像とを用いて、前記対象画像の条件を推定する推定ステップと、
   前記推定ステップにより推定された条件の前記サンプル画像と、前記対象画像を用いて、前記凹凸を検出する検出ステップと、
   を含むことを特徴とする識別方法。
6. コンピュータを、
   検出対象となる凹凸を含む画像を取得する取得手段と、
   条件の異なる複数のサンプル画像を記憶する記憶手段と、
   前記取得手段によって取得した対象画像と、前記記憶手段に記憶された前記サンプル画像とを用いて、前記対象画像の条件を推定する推定手段と、
   前記推定手段により推定された条件の前記サンプル画像と、前記対象画像を用いて、前記凹凸を検出する検出手段と、
   して機能させるためのプログラム。