JP6559876B2 - がん解析システム及びがん解析方法 - Google Patents

Description

本発明は、線虫を用いたがん検査に用いられるがん解析システム及びがん解析方法の技術に関する。

線虫ががん患者の尿に対して誘引行動をし、健常者の尿に対して忌避行動を示すことを利用したがん検査が提案されている。
特許文献１には、線虫の嗅覚を用いたがん検出方法が記載されている。

現在、線虫を用いたがん検査では、検査者が線虫をバッファと一緒にプレート（シャーレ）にプロットした後、プロットした線虫をバッファとともに、所定の範囲に塗り拡げる。その後、線虫の走性が行われ、走性した線虫がカウントされることで、陽性、陰性が判断される。具体的には、プレートを中心線で２つの領域に分け、検体側に移動した場合を正の化学走性、検体と反対側に移動した場合を負の化学走性と判断することで、陽性、陰性を判断している。
このような場合に画像解析を導入した場合、プレート上の線虫をその形態の特徴を捉えてカウントすることが考えられる。この場合、以下のようなプロセスになる。

（１）プレート全体を産業用カメラ（５００〜１０００万画素）がプレートを撮像する。場合によっては、１分毎に撮像が行われる。
（２）撮像された画像から、輝度の閾値が設定され、２値化画像が取得される。
（３）２値化画像から、線虫の形態の特徴を捉えられることにより、線虫のカウントが行われる。
（４）カウントされた線虫がプレート上のどの位置に存在するかを判定し、それぞれの領域にいる線虫の数がカウントされる。カウントされた線虫の数を基に、走性指数が算出される。

国際公開第２０１５／０８８０３９号

前記した手法でも走性指数の計算は可能であるが、以下のような問題が生じる。
（１）線虫群をプレート上にプロットする場合、前記したように、検査者が緩衝液中の線虫群をプレート上にプロットして、その後、塗り拡げることで拡散させる。この拡散工程は、手技によるのでその拡散の度合いは一定ではない。また、拡散させることにより、走性開始時の線虫が２次元的な広がりを有するため、原点が明確でなくなる。さらに、原点を定義したとしても、前記したように手技によるので、最初の線虫群の原点が検査毎に異なり、明確ではなくなる。従来の手法では、プレートの中心を原点とした上で化学走性指数を算出している。しかしながら、走性の開始点が検査毎に異なってくるので、プレートの中心を原点とした解析では、精度の点で問題がある。

（２）線虫数のカウントでは、大容量の高精細画像を保存する必要がある。１０００万画素のカメラを用いてフレームレート１ｆｐｓ程度で３０分程度撮像すると、その容量は１Ｇバイト程度になってしまう（１枚２Ｍバイト程度）。
（３）線虫をカウントするということは、画像処理の特徴をあまり生かしていないことになる。また、状態の悪い線虫（速度の遅い線虫）を排除するアルゴリズムが煩雑になる。
（４）線虫数のカウントでは、線虫とゴミ等のノイズとの区別が、困難な場合がしばしばある。つまり、ゴミが線虫としてカウントされてしまう問題がある。

このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、線虫を用いたがん検査において、効率的な画像解析を行うことを課題とする。

前記課題を解決するため、本発明は、線虫及び尿検体がプロットされているプレートを下方から照射する光源部と、前記光源部によって照射された前記プレートを、撮像する撮像部と、前記撮像部で撮像された画像を基に、前記線虫の品質状態についての情報を出力する品質管理部と、前記品質管理部による前記線虫の品質管理の後に、前記画像を基に、前記線虫の走性の度合いである走性指数を算出する走性解析を行う走性指数算出部と、を有することを特徴とする。
その他の解決手段については、実施形態中において記載される。

本発明によれば、線虫を用いたがん検査において、効率的な画像解析を行うことができる。

第１実施形態に係るがん解析システムの構成を示す機能ブロック図である。 第１実施形態に係る解析装置の構成を示す機能ブロック図である。 第１実施形態で用いられる撮像装置の外観斜視図である。 第１実施形態に係る撮像装置の外観側面図である。 第１実施形態に係る撮像装置の断面概略図である。 第１実施形態で行われるがん検査のための詳細な手順の一例を示す図であり、（ａ）は培養工程を示す図であり、（ｂ）はがん検査工程を示す図である。 第１実施形態に係るがん解析システムが行う処理の手順を示すフローチャートである。 カメラによって撮像された画像の模式図である。 第１実施形態で行われるピクセルの結合処理を示す図である。 ピクセルの結合処理の結果を示す図である。 線虫の選定を示す模式図である。 第２実施形態に係る解析装置の構成を示す機能ブロック図である。 第２実施形態に係る解析装置が行う処理の手順を示すフローチャートである。 第２実施形態で行われるピクセル除外処理の手法を説明するための図である。 第２実施形態で行われる削除領域の決定手法を説明するための図である。 ピクセル除外処理が行われる前（未処理）の結合後ピクセルの模式図である。 ピクセル除外処理が行われた後の結合後ピクセルの模式図である。 がん患者における輝度的重心の時間変化と、時間毎における座標変異を示し、（ａ）ピクセル除外処理が行われていない（未処理）場合を示し、（ｂ）はピクセル除外処理が行われた場合を示している。 健常者における輝度的重心の時間変化と、時間毎における座標変異を示し、（ａ）はピクセル除外処理が行われていない（未処理）場合を示し、（ｂ）はピクセル除外処理が行われた場合を示している。 第３実施形態に係る解析装置の構成を示す機能ブロック図である。 第３実施形態に係る解析装置が行う処理の手順を示すフローチャートである。 がん患者の尿を検体としたときにおける輝度的重心の時間変化を示す表である。 がん患者における輝度的重心の時間変化を示す図である。 がん患者の尿を検体したときの線虫のプロット直後における輝度分布を示す図である。 がん患者の尿を検体したときの走性開始後４分における輝度分布を示す図である。 健常者の尿を検体としたときにおける輝度的重心の時間変化を示す表である。 健常者における輝度的重心の時間変化を示す図である。 健常者の尿を検体したときの線虫のプロット直後における輝度分布を示す図である。 健常者の尿を検体したときの走性開始後６分における輝度分布を示す図である。 第４実施形態に係る解析装置の構成を示す機能ブロック図である。 第４実施形態に係る解析装置が行う処理の手順を示すフローチャート（その１）である。 第４実施形態に係る解析装置が行う処理の手順を示すフローチャート（その２）である。 第４実施形態で行われるプレート除外処理の模式的な説明図である。 第５実施形態に係るがん解析システムの構成を示す機能ブロック図である。 第５実施形態に係る解析装置の構成を示す機能ブロック図である。 第５実施形態で行われる品質管理方法において、設定される各領域を示す図である。 第５実施形態に係るがん解析システムが行う処理の手順を示すフローチャートである。 実際に取得された輝度情報と、第１品質管理領域との関係を示す図である。 実際に取得された輝度情報と、第２品質管理領域と、走性解析領域との関係を示す図である。 第１品質管理領域における相対的輝度数の時間変化を示す図（その１）である。 第２品質管理領域（誘引側）及び走性解析領域における相対的輝度数の時間変化を示す図である。 がん患者の尿検体を用いた実データによる第１品質管理領域における相対的輝度数の時間変化を示す図である。 がん患者の尿検体を用いた実データによる誘引側品質管理領域及び誘引側走性解析領域での相対的輝度数の時間変化を示す図である。 がん患者の尿検体を用いた実データによる忌避側品質管理領域及び忌避側走性解析領域での相対的輝度数の時間変化を示す図である。 第１品質管理領域における相対的輝度数の時間変化を示す図（その１）である。 第２品質管理領域（忌避側）及び走性解析領域における相対的輝度数の時間変化を示す図である。 健常者の尿検体を用いた実データによる第１品質管理領域における相対的輝度数の時間変化を示す図である。 健常者の尿検体を用いた実データによる誘引側品質管理領域及び誘引側走性解析領域での相対的輝度数の時間変化を示す図である。 健常者の尿検体を用いた実データによる忌避側品質管理領域及び忌避側走性解析領域での相対的輝度数の時間変化を示す図である。 蒸留水を用いた実データによる第１品質管理領域における相対的輝度数の時間変化を示す図である。 蒸留水を用いた実データによる誘引側品質管理領域及び誘引側走性解析領域での相対的輝度数の時間変化を示す図である。 蒸留水を用いた実データによる忌避側品質管理領域及び忌避側走性解析領域での相対的輝度数の時間変化を示す図である。 積分しない相対的輝度数と、１分毎の相対的輝度数の積分（累積加算）を行った相対的輝度数（積分値）の例（誘引）を示す表である。 積分しない相対的輝度数と、１分毎の相対的輝度数の積分（累積加算）を行った相対的輝度数（積分値）の例（誘引）を示す表である。

次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、各図面において、同様の構成要素については、同一の符号を付して説明を省略する。

＜第１実施形態＞
［システム構成］
図１は、第１実施形態に係るがん解析システムの構成を示す機能ブロック図である。
がん解析システムＺは、解析装置（解析部）１及び撮像装置（撮像部）２を有する。
撮像装置２は、線虫及び尿検体がプロットされたプレートを撮像し、撮像した画像を解析装置１へ送信する。
解析装置１は、撮像装置２から送られた画像を基に輝度情報を取得し、取得した輝度情報から線虫の走性指数を算出し、算出した走性指数を基に、がんの陽性・陰性を判定する。

［解析装置］
図２は、第１実施形態に係る解析装置の構成を示す機能ブロック図である。
解析装置１は、ＰＣ（Personal Computer）等により構成されており、メモリ１１、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１２、記憶装置１３、入力装置１４、出力装置１５及び送受信装置１６を有する。
メモリ１１には、記憶装置１３に格納されているプログラムがロードされ、ロードされたプログラムがＣＰＵ１２によって実行されることで、処理部１００が具現化している。さらに、処理部１００を構成する画像取得部１０１、ピクセル結合部１０２、輝度情報取得部１０３、輝度的重心算出部１０４、走性指数算出部１０５及び検査判定部１０６も現化している。

画像取得部１０１は、撮像装置２から画像を取得する。
ピクセル結合部１０２は、撮像装置２から取得した画像のピクセルを結合する。
輝度情報取得部１０３は、ピクセル結合部１０２で結合されたピクセル（結合後ピクセルと称する）から、各結合後ピクセルにおける輝度情報を取得する。
輝度的重心算出部１０４は、輝度情報取得部１０３が取得した輝度情報に基づいて、輝度的重心を算出する。輝度的重心については後記する。
走性指数算出部１０５は、輝度的重心算出部１０４が算出した輝度的重心を基に、線虫の走性指数を算出する。走性指数については後記する。

検査判定部１０６は、走性指数算出部１０５が算出した走性指数に基づいて、がんの陽性、陰性を判定する。

入力装置１４は、キーボードや、マウス等である。
出力装置１５は、ディスプレイや、プリンタ等である。
送受信装置１６は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等である。

［撮像装置］
図３は、第１実施形態で用いられる撮像装置の外観斜視図であり、図４は、第１実施形態にかかる撮像装置の外観側面図であり、図５は、第１実施形態で用いられる撮像装置の断面概略図である。
図３及び図４に示すように、撮像装置２には、基部２０１の上に光源部２０２が備えられている。光源部２０２は、拡散板付きリングＬＥＤ光源２２１である。拡散板付きリングＬＥＤ光源２２１はリング状のＬＥＤ光源であり、リングの内側に図５に示すように拡散板２４１が備えられているものである。

図３及び図４に示すように、光源部２０２の上には、プレートＰがセットされるための台座２０３が備えられている。台座２０３にはプレートＰがセットされるための孔が設けられており、この孔にプレートＰが嵌着されることでプレートＰが撮像装置２にセットされる。

そして、図３及び図４に示すように、基部２０１には棒状の第１支持部２０４が備えられている。また、この第１支持部２０４には、第１支持部２０４に沿って上下方向（Ｚ方向）に可動である第２支持部２０５が備えられている。
第２支持部２０５の先端にはプレートＰを撮像するためのカメラ（撮像部）２０６が備えられている。
さらに、図４に示すようにカメラ２０６の上方には、蛍光灯等といった部屋の照明を遮蔽する遮蔽板２２２が設けられている（図３では遮蔽板２２２を図示省略してある）。
なお、図４において、遮蔽板２２２は、第１支持部２０４に備えられているが、これに限らない。例えば、遮蔽板２２２は、プレートＰに部屋の照明があたらないようにすればよく、例えば、部屋に備えられるようにしてもよい。

光源部２０２からの光が直接プレートＰに照射されると、明るすぎたり、プレートＰの縁等、プレートＰにおける特定の箇所が光ってしまったりする。これらの理由により画像のＳ／Ｎ（Signal/Noise）比が悪くなるという問題がある。
図３〜図５に示すように、光源部２０２として拡散板付きリングＬＥＤ光源２２１を設けることで、ＬＥＤ光源から照射される光を拡散させることができる。これにより、適度な光がプレートＰに照射される。これにより、撮像される画像のＳ／Ｎ比の向上を図ることができ、後記する画像解析が困難になることを防ぐことができる。
また、カメラ２０６の上方に遮蔽板２２２が設けられることで、蛍光灯等といった部屋の照明を遮ることができ、部屋の照明によってプレートＰの培地表面が光ってしまうことを防ぐことができる。

次に、図５を参照して、カメラ２０６で撮像された画像が光源部２０２による影響を受けないための条件、すなわち、画像面において照度むらが小さくなるための条件を説明する。
光源部２０２（拡散板付きリングＬＥＤ光源２２１）の特性によって、プレートＰに照射される光の照度分布が良好となる照明距離Ｚ２が存在する場合、以下の第１条件及び第２条件とが満たされるとき、照度分布が良好となる。ここで、照明距離Ｚ２は、図５に示すように、照明面と、撮像対象面（ここでは、プレートＰの培地表面）との距離である。

また、第１条件は、ｆ１、Ｚ１が、以下の式（１）の条件を満たすことである。ｆ１及びＺ１については後記する。また、第２条件は、光源位置における画角半径Ｙ２に対して、拡散板付きリングＬＥＤ光源２２１の内半径Ｒが大きいことである。第１条件及び第２条件が満たされる場合、カメラ２０６で撮像された画像が光源部２０２による影響を受けない。これにより、後記する輝度情報の取得が容易となる。

Ｙ１＝（Ｚ１×Ｙ０）／ｆ１ ・・・ （１）

ちなみに、式（１）において、ｆ１は撮像レンズ２３１と、前側焦点２３３との距離である前側焦点距離である。また、Ｚ１は前側焦点２３３と、撮像対象面（ここでは、プレートＰにおける培地表面）との距離である。そして、Ｙ０はカメラ２０６における撮像素子２３２の大きさである。さらに、Ｙ１は撮像対象の大きさである。
第１条件及び第２条件が満たされることで、画像における照度むらを減少させることができ、画像のＳ／Ｎ比を向上させることができる。

［検査工程］
図６は、第１実施形態で行われるがん検査のための詳細な手順の一例を示す図であり、（ａ）は培養工程を示す図であり、（ｂ）はがん検査工程を示す図である。
図６（ａ）に示すように、まず、プレート作成者が、培養プレートを作成する（Ｓ１０１）。そして、必要に応じて、プレート作成者が、線虫植継ぎ作業を行うことで（Ｓ１１１）、新たな培養プレートを作成する（Ｓ１１２）。さらに、プレート作成者は、ステップＳ１１１で作成した培養プレートを基に、線虫植継ぎ作業を行うことで（Ｓ１２１）、新たな培養プレートを作成する（Ｓ１２２）。

そして、ステップＳ１０１，Ｓ１１２，Ｓ１２２で作成された培養プレートにおいて、線虫が培養された後、培養された線虫を用いて検査者ががん検査を行う（Ｓ１４１〜Ｓ１４３）。

図６（ｂ）は、図６（ａ）におけるステップＳ１４１〜Ｓ１４３の処理の詳細を示すものである。なお、ステップＳ２０１〜Ｓ２１５は、ステップＳ１４１〜Ｓ１４３のそれぞれで行われる。
図６（ｂ）に示すように、がん検査において、まず、プレート作成者が、解析用のプレートを作成する（Ｓ２０１）。
次に、必要に応じて、検査者が、プレート作成者によって作成された解析用のプレートに、線虫を麻痺させるためのアジ化ナトリウムをプロットする。アジ化ナトリウムのプロットは省略されることがある。
次に、検査者は、解析用のプレートに検体をプロットする（Ｓ２０２）。
続いて、検査者は、解析用のプレートに線虫をプロットする（Ｓ２０３）。
そして、検査者は、解析用のプレートにプロットした線虫を拡散する（Ｓ２０４）と、解析用のプレートを撮像装置２（図１）にセットする（Ｓ２１１）。

すると、撮像装置２が、解析用のプレートを撮像する（Ｓ２１２）。
撮像装置２が撮像した画像は、解析装置１（図１）に送られる。解析装置１は、送られた画像に基づいて走性解析を行う（Ｓ２１３）。場合によっては、再び、撮像が行われ（Ｓ２１２）、その撮像によって得られた画像に対して走性解析が行われる（Ｓ２１３）ことが繰り返される。
そして、解析装置１は、ステップＳ２１３の走性解析の結果に基づいて、がんの陽性、陰性を判定する検査判定処理を行う（Ｓ２１４）。

そして、解析装置１は、ステップＳ２１５の処理の結果を記憶装置１３（図２）に格納する（Ｓ２１５）。

［フローチャート］
図７は、第１実施形態で用いられるがん解析システムが行う処理の手順を示すフローチャートである。適宜、図１〜図３を参照する。
まず、撮像装置２のカメラ２０６がプレートＰの撮像を行う（Ｓ３０１）。
そして、解析装置２の画像取得部１０１が撮像装置２から画像を取得する画像取得処理を行う（Ｓ３０２）。
次に、ピクセル結合部１０２がピクセル結合処理を行う（Ｓ３０３）。ピクセル結合処理については後記する。
そして、輝度情報取得部１０３が、ステップＳ３０３で結合されたピクセル（結合後ピクセル）から輝度情報を取得する輝度情報取得処理を行う（Ｓ３０４）。
その後、輝度的重心算出部１０４が、ステップＳ３０４で取得された輝度情報を基に、輝度的重心を算出する輝度的重心算出処理を行う（Ｓ３０５）。輝度的重心については後記する。

次に、処理部１００は、ステップＳ３０１〜Ｓ３０５の処理が２回行われたか否かを判定する（Ｓ３１１）。
ステップＳ３１１の結果、ステップＳ３０１〜Ｓ３０５の処理が２回行われていない場合（Ｓ３１１→Ｎｏ）、処理部１００は、ステップＳ３０５の処理が終了してから所定時間（例えば、１５分）経過したか否かを判定する（Ｓ３１２）。
ステップＳ３１２の結果、ステップＳ３０５の処理が終了してから所定時間経過していない場合（Ｓ３１２→Ｎｏ）、処理部１００はステップＳ３１２へ処理を戻す。
ステップＳ３１２の結果、ステップＳ３０５の処理が終了してから所定時間経過している場合（Ｓ３１２→Ｙｅｓ）、処理部１００はステップＳ３０１へ処理を戻し、撮像装置２にプレートＰの撮像を指示する。

ステップＳ３１１の結果、ステップＳ３０１〜Ｓ３０５の処理が２回行われている場合（Ｓ３１１→Ｙｅｓ）、走性指数算出部１０５が、ステップＳ３０５で算出された輝度的重心を基に、走性指数を算出する走性指数算出処理を行う（Ｓ３２１）。
続いて、検査判定部１０６が、ステップＳ３２１で算出された走性指数を基に、がんの陽性、陰性を判定する検査判定処理を行う（Ｓ３２２）。

ちなみに、図７のステップＳ３０１が図６のステップＳ２１２に相当し、図７のステップＳ３０２〜Ｓ３２１が図６のステップＳ２１３に相当し、図７のステップＳ３２２が図６のステップＳ２１４に相当する。

［輝度的重心による走性解析］
次に、図８〜図１０を参照して、第１実施形態で用いられる輝度的重心による線虫の走性解析を説明する。
（画像）
図８は、カメラによって撮像された画像の模式図を示す。この画像は、図７のステップＳ３０２で取得される画像である。
図８では、図面をみやすくするため、培地が白くなっており、線虫Ｅが黒くなっているが、実際には、培地は黒く写り、線虫Ｅは白く写る。

（ピクセル結合処理）
図９は、第１実施形態で行われるピクセルの結合処理を示す図である。この処理は、図７のステップＳ３０３に相当する処理である。
ピクセル結合部１０２は、撮像された画像におけるピクセルを所定数結像することで、図９に示すように１３×１３程度のピクセルにまとめる。なお、１３×１３のピクセルにまとめることは一例であり、これ以外のピクセル数にまとめてもよい。

（輝度情報取得処理）
図１０は、ピクセルの結合処理の結果を示す図である。
図１０に示すように、ピクセルを結合した結果、結合後のピクセル（結合後ピクセル）において線虫が多いところほど白いピクセルとなり、線虫が少ないところほど黒に近くなる。すなわち、結合後ピクセルでは、線虫が多いピクセルほど輝度が高くなる。図１０では、結合後ピクセルにおける線虫の数の大小を５段階のドットで示しているが、実際には、例えば、２５６段階の輝度で示される。
図７のステップＳ３０４において、輝度情報取得部１０３は、図１０に示すような結合後ピクセルにおける輝度情報を取得する。ｘ軸及びｙ軸については後記する。

（輝度的重心算出処理）
そして、図７のステップＳ３０５において、輝度的重心算出部１０４は、図１０に示す結合後のピクセルにおける輝度から輝度的重心を算出する。輝度的重心とは、以下の式（２）によって算出される、ピクセル結合処理後の画像における輝度の重心である。

式（２）において、図１０の左からｉ番目の結合後ピクセルにおけるｘ座標をｘ_ｉとし、そのピクセルにおける輝度をＢｘ_ｉとする。同様に、図１０において、下からｊ番目の結合後ピクセルにおけるｙ座標をｙ_ｊとし、そのピクセルにおける輝度をＢｙ_ｊとする。ここで、ｘ座標及びｙ座標は、図１０のｘ軸及びｙ軸に基づくものである。また、式（２）において、ｎ，ｍは、結合後ピクセルのｘ軸方向及びｙ軸方向の数である。図１０の例では、ｎ＝１３、ｍ＝１３となる。
ここで、Ｂｘ_ｉは、ｘ_ｉに属する結合後ピクセルの輝度をｙ軸方向について累積した値であり、Ｂｙ_ｊは、ｙ_ｊに属する結合後ピクセルの輝度をｘ軸方向について累積した値である。
つまり、（ｉ，ｊ）の位置における（つまり、図１０において、左からｉ番目、下からｊ番目に位置する）結合後ピクセルの輝度をＢｉｊとすると、式（２）におけるＢｘｉ，Ｂｙｊは、以下の式（３）及び式（４）で定義される。

算出した（ｘ，ｙ）の位置における（つまり、図１０において、左からｘ番目、下からｙ番目に位置する）結合後ピクセルの輝度的重心を（Ｃ_ｘ，Ｃ_ｙ）とする。また、時刻ｔでの輝度的重心を（Ｃ_ｘｔ，Ｃ_ｙｔ）とする。

（走性指数算出処理）
図７のステップＳ３０５において、走性指数算出部１０５が、以下に示す手法で、輝度的重心を用いが走性指数ＣＩを算出する。走性指数ＣＩの算出方法は、以下の式（５）による方法と、式（６）による方法との２通りがある。なお、（Ｃ_ｘ０，Ｃ_ｙ０）は、時刻ｔ＝０、すなわち、プロット直後における輝度的重心を示す。

ＣＩ＝Ｃ_ｘ０−Ｃ_ｘｔ ・・・ （５）

式（５）は、ｘ軸方向における輝度的重心の時間変化を算出しており、式（６）は、ｘ軸方向及びｙ軸方向における輝度的重心の時間変化を算出している。なお、ｔとしては、例えば、１５分であるが、これに限らない。

そして、検査判定部１０６は、算出した走性指数ＣＩを基に、被検者におけるがんの陽性・陰性を判定する。

第１実施形態によれば、輝度を基に走性指数を算出することで、個々の線虫をカウントすることなく、簡便なアルゴリズムで走性指数を算出することができ、撮像装置１で撮像された画像の解析を効率的に行うことができる。

また、図１１に示すように、培養条件を均一にして線虫Ｅが幼虫の状態（符号Ｅ１）から、成虫の線虫Ｅ（符号Ｅ２）になるまで培養しても、すべての線虫の状態を良好にすることはできない。従って、状態のよい線虫Ｅ（符号Ｅ３）を選別する必要がある。ここで、状態のよい線虫Ｅ３とは、生きのよい線虫である。

しかしながら、個々の線虫Ｅの動きを計測することは、アルゴリズム的に煩雑になる。第１実施形態に係るがん解析システムＺであれば、画像において線虫Ｅが多くいる箇所が明るくなるという性質を利用した輝度的重心を用いることで、計算負荷を軽減することができる。

また、前記したように線虫Ｅのプロットは人の手によるので、プロット点は正確に原点となるとは限らない。さらに、前記したように、線虫はプロットされた後、人手によって培地上の所定範囲に塗り拡げられるため、２次元的な広がりを有することになる。式（５）及び式（６）に示すように、線虫のプロット直後の輝度的重心と、所定時間後の輝度的重心との差を走性指数とすることで、プロット点のずれの問題が解消され、２次元的広がりを有することの問題も解消される。
つまり、線虫のプロット直後における輝度的重心を原点として考えることで、走性指数を正しく評価することができる。

さらに、ピクセル結合処理を行うことで、ピクセル数を減少させることができ、画像の容量を減少させることができ、大量の画像を保存することが可能となる。例えば、５００万画素で１５分間撮像を行うと、１ＧＢ程度の容量が必要となるが、第１実施形態のようにピクセル結合処理を行うことで、画像の容量を大幅に減少させることができる。
また、ピクセル結合処理を行うことで、ゴミ等のノイズを平均化することができ、その影響を除くことができる。

なお、特許文献１には、線虫に蛍光タンパク質遺伝子を導入し、線虫の傾向強度を測定することが記載されている。特許文献１に記載の技術は、線虫を蛍光させることで、画像のＳ／Ｎ比を向上させている。しかし、特許文献１に記載の技術は、個々の線虫をカウントしているため、前記した問題点を解決することはできない。第１実施形態に係る技術は、画像における輝度を基に線虫の量を推測している点で、特許文献１に記載の技術とは異なっている。

第１実施形態では、プロット直後の輝度的重心と、所定時間後の輝度的重心との差から走性指数を算出しているが、所定時間後の輝度的重心と、プレートＰの中心位置との差から走性指数が算出されてもよい。
また、第１実施形態では、精細な撮像画像のピクセルを結合させているが、これに限らない。例えば、画素数の少ないカメラ２０６（図３〜図５）で撮像することで、ピクセル結合処理が省略されてもよい。このように、画素数の少ないカメラ２０６を用いることによって、コストの大幅な削減も可能となる。

＜第２実施形態＞
［解析装置］
図１２は、第２実施形態に係る解析装置の構成を示す機能ブロック図である。
図１２に示す解析装置１ａにおいて、図２に示す解析装置１と異なる点は、処理部１００ａが、結合後ピクセルにおける中心付近のピクセルを除外するピクセル除外部１０７を有している点である。

［フローチャート］
図１３は、第２実施形態に係る解析装置が行う処理の手順を示すフローチャートである。適宜、図１２を参照する。
図１３において、図７に示すフローチャートと異なる点は、ステップＳ３０４の後に、ピクセル除外部１０７が、ピクセル除外処理（Ｓ３３１）を行っている点である。ピクセル除外処理については後記する。

（ピクセル除外処理）
次に、図１４〜図１６を参照して図１３のステップＳ３３１におけるピクセル除外処理を説明する。
図１４は、第２実施形態で行われるピクセル除外処理の手法を説明するための図である。
図１４に示すピクセルは結合後ピクセルを示している。
図１４に示すように、ピクセル除外部１０７は、走性開始から所定時間後における結合後画像の中心（符号３０１）から所定範囲の結合後ピクセル（斜線領域）を除外する。これは、状態のよくない線虫が、中心領域（すなわち、線虫がプロットされた場所）から動かないことによる。ピクセル除外処理を行うことで、状態のよくない線虫による影響を除外することができ、輝度的重心の精度及び走性指数の精度を向上させることができる。

削除領域は、例えば、
（Ａ１）（線虫プロット後からの経過時間×遅い線虫の速度）を直径とする円（図１４における破線円３０２）にかかる結合後ピクセル
（Ａ２）作業員が設定する領域の結合後ピクセル
が考えられる。

図１５は、第２実施形態で行われる削除領域の決定手法を説明するための図である。
図１５において、横軸は線虫の体長（ｍｍ）を示し、縦軸は線虫の走性速度（ｍｍ／ｓ）を示している。ここで、線虫の体長と、線虫の走性速度とは関連性があることが分かっている。すなわち、線虫の体長が小さければ、走性速度も小さいということが分かっている。
図１５に示すように、線虫の速度が０．２ｍｍ／ｓで状態のよい線虫のグループと、状態の悪い線虫のグループに分けることができる。
従って、１分間動かない線虫は状態の悪い線虫と判断し、０．２×６０（秒）＝１２ｍｍを半径とする円（図１４の破線円３０２）を設定する。そして、この破線円３０２にかかる結合後ピクセル（図１４の斜線で示す結合後ピクセル）を除外対象の結合後ピクセルとする。

図１６は、ピクセル除外処理が行われる前（未処理）の結合後ピクセルの模式図を示し、図１７は、ピクセル除外処理が行われた後の結合後ピクセルの模式図を示す。
図１６及び図１７では、図１０と同様、結合後ピクセルの輝度を５段階のドットで示す。
図１６は、図１０に示すものと同様のものであるため、ここでの説明を省略する。そして、ピクセル除外部１０７が、ピクセル結合処理後の画像の中心領域において、破線円がかかっている結合後ピクセルを除外することによって、図１７に示すような結合後画像が得られる。なお、図１６の破線円は図１５における破線円３０２と同様のものである。

図１８は、がん患者における重心座標の１分毎の時間変化と、時間毎における座標変異を示し、（ａ）ピクセル除外処理が行われていない（未処理）場合を示し、（ｂ）はピクセル除外処理が行われた場合を示している。
なお、図１８及び後記する図１９において、輝度的重心及び座標変位のｘ座標及びｙ座標が示されているが、尿検体はｘ軸方向にプロットされているため、ｘ軸方向のみの変化をみるものとする。また、図１８及び図１９では、図１４の破線円３０２に対応する円の直径を１４ｍｍとした、さらに、図１８及び図１９において、走性開始後３分以降において、ピクセル除外処理を用いて輝度的重心を算出している。すなわち、図１８（ｂ）においてプロット直後〜走性開始２分まではピクセル除外処理を行っていない。これは、プロット直後から所定の時間までは、線虫の移動距離が短いため、ピクセル除外処理を適用すると、ほとんどの線虫がいる結合後ピクセルが除外されてしまうためである。このように、走性開始（プロット直後）から所定時間の間は、ピクセル除外処理を行わないようにすることが望ましい。

ちなみに、図１８及び後記する図１９における尿検体は、１０倍に希釈したものである。
ここで、「直後」とは線虫の培地へのプロット直後を意味し、重心座標は輝度的重心の座標であり、座標変位とは、現在の輝度的重心の座標−線虫のプロット直後における輝度的重心の座標で示されるものである。すなわち、ここでは、プロット直後の輝度的重心を原点としている。座標変位は、小数点第２位でまるめてあるので、現在の輝度的重心の座標−線虫のプロット直後における輝度的重心の値からずれている場合がある。以降でも同じである。
また、重心座標及び座標変位は、線虫が誘引行動を示す場合「＋」の値となり、線虫が忌避行動示す場合「−」の値となる。ちなみに、前記したように、線虫は、健常者の尿に対して忌避行動を示し、がん患者の尿に対して誘引行動を示す。

未処理の結果である図１８（ａ）に示す結果と、ピクセル除外処理を行った図１８（ｂ）に示す結果とを比較すると、ピクセル除外処理を行った図１８（ｂ）に示す結果の方が、ｘ軸に関して正方向へ結果がシフトしていることが分かる。

図１９は、健常者における重心座標の１分毎の時間変化と、時間毎における座標変異を示し、（ａ）はピクセル除外処理が行われていない（未処理）場合を示し、（ｂ）はピクセル除外処理が行われた場合を示している。図１９における縦軸及び横軸は図１８と同様である。
未処理の結果である図１９（ａ）に示す結果と、ピクセル除外処理を行った図１９（ｂ）に示す結果とを比較すると、ピクセル除外処理を行った図１９（ｂ）に示す結果の方が、ｘ軸の負方向へ結果がシフトしていることが分かる。

状態のよい線虫、すなわち、生きのよい線虫は動く速度が速いため、個々の線虫の動きを計測することで、状態のよい線虫を選別することは可能である。
第２実施形態によれば、中心から所定範囲を除外することにより、状態の悪い（動きの悪い）線虫の影響を除外することができる。これにより、走性指数の精度を向上させることができる。このような中心領域のピクセル除外は、所定範囲の結合後ピクセルの輝度を０にするだけでよいので、非常に簡便な処理で行うことができる。

＜第３実施形態＞
［解析装置］
図２０は、第３実施形態に係る解析装置の構成を示す機能ブロック図である。
図２０に示す解析装置１ｂにおいて、図１２に示す解析装置１ａと異なる点は、処理部１００ｂが、輝度的重心の時間変化が所定の条件を満たす時、輝度的重心の算出を停止する撮像停止判定処理部１０８を有している点である。

［フローチャート］
図２１は、第３実施形態に係る解析装置が行う処理の手順を示すフローチャートである。適宜、図３及び図２０を参照する。
図２１において、図１３の処理と異なる点は、以下の点である。
ステップＳ３０５において、輝度的重心算出部１０４が輝度的重心を算出した後、撮像停止判定処理部１０８は、輝度的重心の時間変位Ｄｔを算出する時間変位算出処理を行う（Ｓ３４１）。輝度的重心の時間変位Ｄｔは、現在の輝度的重心と、１つ前の輝度的重心との差分値である。なお、プレートの中心に対して、尿検体がプロットされている方向をｘ軸方向とした場合、輝度的重心の時間変位Ｄｔはｘ軸方向のみを考えればよいが、ｘ軸方向に加えて、ｙ軸方向を考慮してもよい。
そして、撮像停止判定処理部１０８は、ステップＳ３４１で算出した輝度的重心の時間変位と、１つ前の輝度的重心の時間変位の符号との符号が逆転しているか、ステップＳ３４１で算出した輝度的重心の時間変位Ｄｔと、１つ前の輝度的重心の時間変位Ｄｔｐと差の絶対値（｜Ｄｔ−Ｄｔｐ｜）が所定の値（ｅ）未満であるか否かを判定する（Ｓ３４２）。なお、ステップＳ３４２において、ステップＳ３４１で算出した輝度的重心の時間変位Ｄｔと、１つ前の輝度的重心の時間変位Ｄｔｐと差の絶対値（｜Ｄｔ−Ｄｔｐ｜）が所定の値（ｅ）未満であるか否かの条件は省略されてもよい。

ステップＳ３４２の結果、ステップＳ３４１で算出した輝度的重心の時間変位と、１つ前の輝度的重心の時間変位の符号との符号が逆転しているか、ステップＳ３４１で算出した輝度的重心の時間変位Ｄｔと、１つ前の輝度的重心の時間変位Ｄｔｐと差の絶対値（｜Ｄｔ−Ｄｔｐ｜）が所定の値（ｅ）未満である場合（Ｓ３４２→Ｙｅｓ）、処理部１００ｂはステップＳ３４５へ処理を進める。

ステップＳ３４２の結果、ステップＳ３４１で算出した輝度的重心の時間変位と、１つ前の輝度的重心の時間変位の符号との符号が逆転しておらず、かつ、ステップＳ３４１で算出した輝度的重心の時間変位Ｄｔと、１つ前の輝度的重心の時間変位Ｄｔｐと差の絶対値（｜Ｄｔ−Ｄｔｐ｜）が所定の値（ｅ）以上である場合（Ｓ３４２→Ｎｏ）、処理部１００ｂは、走性開始から所定時間（例えば、１５分）経過したか否かを判定する（Ｓ３４３）。

ステップＳ３４３の結果、走性開始から所定時間経過していない場合（Ｓ３４３→Ｎｏ）、撮像停止判定処理部１０８は、前の撮像から撮像間隔時間（例えば、１分）経過したか否かを判定する（Ｓ３４４）。
ステップＳ３４４の結果、撮像間隔時間経過していない場合（Ｓ３４４→Ｎｏ）、撮像停止判定処理部１０８はステップＳ３４４へ処理を戻す。
ステップＳ３４４の結果、撮像間隔時間経過している場合（Ｓ３４４→Ｙｅｓ）、処理部１００ｂはステップＳ３０１へ処理を戻し、撮像装置２にプレートＰの撮像を指示する。

一方、ステップＳ３４３の結果、走性開始から所定時間経過している場合（Ｓ３４３→Ｙｅｓ）、撮像停止判定処理部１０８は撮像装置２に撮像停止を指示する（Ｓ３４５）。撮像停止を指示された撮像装置２は撮像を停止する。
そして、走性指数算出部１０５は、最も直近で算出された輝度的重心を基に、走性指数を算出する（Ｓ３２１ａ）。

［輝度的重心の時間変化について］
（がん患者の場合）
図２２は、がん患者の尿を検体としたときにおける輝度的重心の時間変化を示す表である。
図２２では、１分毎における輝度的重心の座標と、座標変位とを示している。前記したように、座標変位とは、現在の輝度的重心の座標−プロット直後における輝度的重心の座標である。なお、図２２〜図２９において、輝度的重心及び座標変位のｘ座標及びｙ座標が示されているが、尿検体はｘ軸方向にプロットされているため、ｘ軸方向のみの変化をみるものとする。また、図２２〜図２９では、図１８及び図１９と同様の手法でピクセル除外処理が行われている。

図２３は、がん患者における輝度的重心の時間変化を示す図である。
なお、図２３及び後記する図２７において、座標におけるプロットは、座標変位（式（６））を基に行っている。これは、線虫のプロットが人の手で行われる上、前記したように、プロット後、所定範囲に線虫（＋バッファ）が塗り拡げられることで、培地上における線虫のプロット点が検査毎にことなってしまうためである。座標変位は、プロット直後の輝度的重心を原点としていることになるので、このような人手によるプロットに由来するプロット点のゆらぎを解消することができる。

図２３において、ｘ軸及びｙ軸は、線虫の走性領域（培地上）を示している。
図２３において、符号４０１は線虫をプロットした直後における輝度的重心を示し、以降、１分毎における輝度的重心の位置を示している。
ここで、符号４０２を境に、線虫の行動が戻る等して、＋側への行動が鈍っている。このような原因としては、尿検体のにおい物質が拡散してしまう等といったことが考えられる。
なお、図２３では、走性開始１分後の輝度的重心が−側になっているが、このようなことは、走性開始から所定時間（例えば、３分間）は撮像停止処理を行わないようにすることで解消される。

図２４は、がん患者の尿を検体したときの線虫のプロット直後における輝度分布を示す図である。
なお、図２４において、ｘ軸ｙ軸は、撮像装置２（図１）から送られた画像を示し、図２４のグリッドは結合後ピクセルを示している。そして、図２４において縦軸は輝度を示している。以降に示す図２５、図２８、図２９も同様である。ちなみに、図２４、図２５、図２８、図２９では、図２３及び図２７とはｘ軸の向きが逆になっている。
図２４に示すように、プロット直後ではプレートＰ（図３）の中心付近に線虫が集中しているため、中心付近の輝度が高くなっている。

図２５は、がん患者の尿を検体したときの走性開始後４分における輝度分布を示す図である。すなわち、図２５は、図２３の符号４０２における輝度分布を示している。
図２５では、線虫の走性により＋方向に２つの大きなピークがみられる。

（健常者の場合）
図２６は、健常者の尿を検体としたときにおける輝度的重心の時間変化を示す表である。
図２６では、１分毎における輝度的重心の座標と、座標変位とを示している。

図２７は、健常者における輝度的重心の時間変化を示す図である。
図２７において、縦軸は図２３と同様である。なお、横軸は線虫の忌避行動を示すため、負の値としている。
図２７において、符号４１１は線虫をプロットした直後における輝度的重心を示し、以降、１分毎における輝度的重心の位置を示している。
ここで、符号４１２を境に、線虫の行動が戻る等して、−側への行動が鈍っている。

図２８は、健常者の尿を検体したときの線虫のプロット直後における輝度分布を示す図である。
図２８に示すように、プロット直後ではプレートＰ（図３）の中心付近に線虫が集中しているため、中心付近の輝度が高くなっている。

図２９は、健常者の尿を検体したときの走性開始後６分における輝度分布を示す図である。すなわち、図２９は、図２７の符号４１２における輝度分布を示している。
図２９では、線虫の走性により−方向に１つの大きなピークがみられる。

図２３における符号４０２や、図２７における符号４１２以降は、線虫の行動が鈍っているので、これ以上、線虫を走性させても、あまり意味がないといえる。
そこで、撮像停止判定処理部１０８は、所定時間毎における輝度的重心を監視し、輝度的重心が原点側（線虫のプロット点）に戻ると、そこで撮像を打ち切る。

そして、走性指数算出部１０５は、撮像を打ち切った時点より１つ前の輝度的重心を用いて、走性指数を算出する。

第３実施形態によれば、これ以上、線虫を走性させても、あまり意味がないといえる時点で撮像を打ち切るので、検査時間を短くすることができる。
また、第３実施形態によれば、最も＋側もしくは−側に線虫が走性した時点の輝度的重心を基に、走性指数を算出するため、走性指数の精度を向上させることができる。

また、これまではアジ化ナトリウム等で線虫を麻痺させることが行われていた。しかし、第３実施形態によれば、線虫の輝度的重心の移動が原点側に戻る等すると、その時点の輝度的重心を基に走性指数を算出するため、アジ化ナトリウムによる線虫の麻痺が不要となる。アジ化ナトリウムは毒物であり、廃棄する際には所定のルールに従って行わなければならず、施設側の負担が大きい。第３実施形態で行われる手法であれば、前記したようにアジ化ナトリウムが不要となるので、環境に優しく、施設側の負担を大幅に軽減することができる。

なお、第３実施形態において、図２１のステップＳ３３１のピクセル除外処理が省略されてもよい。
第３実施形態では、検査毎に輝度的重心の時間変化を監視し、輝度的重心が原点側に戻ったときの輝度的重心で走性指数を算出しているが、これに限らない。例えば、予め、実験によって輝度的変化が原点側に戻る時間の平均値等を算出しておき、この時間だけ線虫の走性を行わせてもよい。すなわち、第１実施形態や、第２実施形態における所定時間を、実験によって算出された輝度的変化が原点側に戻る時間の平均値としてもよい。このようにすることで、検査時間の短縮を図ることができる。

そして、尿検体のにおい物質が蒸発することで、線虫が原点側に戻ってしまうという事態が発生しても、第３実施形態によれば、尿検体のにおい物質の蒸発前における輝度的重心を基に走性指数を算出することができる。これにより、走性指数の精度を向上させることができる。

＜第４実施形態＞
［解析装置］
図３０は、第４実施形態に係る解析装置の構成を示す機能ブロック図である。
図３０に示す解析装置１ｃにおいて、図２０に示す解析装置１ｂと異なる点は、処理部１００ｃが、輝度的重心の時間変化がみられないプレートＰ（図３）を除外プレートとして選択するプレート除外処理部１０９を有している点である。

［フローチャート］
図３１及び図３２は、第４実施形態に係る解析装置が行う処理の手順を示すフローチャートである。適宜、図１及び図３０を参照する。
図３１及び図３２において、図２１に示す処理と異なる点は、以下の点である。
すなわち、ステップＳ３０５において、輝度的重心算出部１０４が輝度的重心を算出した後、プレート除外処理部１０９は、走性開始から第１時間（例えば、２分）経過したか否かを判定する（図３１のＳ３５１）。
ステップＳ３５１の結果、走性開始から第１時間経過していない場合（Ｓ３５１→Ｎｏ）、処理部１００ｃは、前の撮像から撮像間隔時間（例えば、１分）経過したか否かを判定する（Ｓ３５２）。
ステップＳ３５２の結果、撮像間隔時間経過していない場合（Ｓ３５２→Ｎｏ）、処理部１００ｃはステップＳ３５２へ処理を戻す。
ステップＳ３５２の結果、撮像間隔時間経過している場合（Ｓ３５２→Ｙｅｓ）、処理部１００ｃはステップＳ３０１へ処理を戻し、撮像装置２にプレートＰ（図３）の撮像を指示する。

ステップＳ３５１の結果、走性開始から第１時間経過している場合（Ｓ３５１→Ｙｅｓ）、プレート除外処理部１０９がプレート除外処理を行った（Ｓ３５３）後、処理部１００ｃがステップＳ３６１へ処理を進める。
ステップＳ３５３において、プレート除外処理部１０９は、第１時間経過しても、線虫のプロット直後の輝度的重心との変位が所定値以下であるプレートＰを検査対象から除外するよう指示する。プレートＰの除外指示は、解析装置１ｃの出力装置１５において出力されてもよいし、撮像装置２の近傍等に表示装置（不図示）を設置し、その表示装置に表示させてもよい。

ステップＳ３６１〜Ｓ３６６は、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０５と同様の処理であるので、ここでの説明を省略する。
そして、ステップＳ３４２（図３２）の処理において、「Ｎｏ」が判定されると、撮像停止判定部１０８は、第１時間が経過後、第２時間（例えば、１３分）経過したか否かを判定する（図３２のＳ３７１）。
ステップＳ３７１の結果、第２時間経過している場合（Ｓ３７１→Ｙｅｓ）、撮像停止判定部１０８は、ステップＳ３４５へ処理を進める。

ステップＳ３７１の結果、走性開始から第２時間経過していない場合（Ｓ３７１→Ｎｏ）、処理部１００ｃは、前の撮像から撮像間隔時間（例えば、１分）経過したか否かを判定する（Ｓ３７２）。
ステップＳ３７２の結果、撮像間隔時間経過していない場合（Ｓ３７２→Ｎｏ）、処理部１００ｃはステップＳ３７２へ処理を戻す。
ステップＳ３７２の結果、撮像間隔時間経過している場合（Ｓ３７２→Ｙｅｓ）、処理部１００ｃはステップＳ３６１へ処理を戻し、撮像装置２にプレートＰの撮像を指示する。

図３３は、第４実施形態で行われるプレート除外処理の模式的な説明図である。
図３３では、１つの培養プレートＰｚから４つの解析用プレートＰａ〜Ｐｄが生成される例を示している。ここで、培養プレートＰｚとは、線虫が培養されているプレートＰ（図３）であり、解析用プレートＰａ〜Ｐｄとは尿検体と線虫が載置され、撮像装置２（図１）にセットされるプレートＰである。
図３３に示すように、同じ培養プレートＰｚで培養されていた線虫が、４つの解析用プレートＰａ〜Ｐｄに分注される。

４つの解析用プレートＰａ〜Ｐｄは、撮像装置２にセットされ、撮像、解析され、廃棄される。ここで、解析とは、輝度的重心の算出及び走性指数の算出である。
このうち、線虫のプロット直後における輝度的重心と、所定時間後の輝度的重心の位置との距離が、所定値以下の解析用プレートＰｃは、線虫が弱っている可能性があり、検査対象としてふさわしくないので除外される。

第４実施形態によれば、所定時間過ぎても輝度的重心の変化が少ないプレートＰを除外することで、検査判定の精度を向上させることができる。

なお、第４実施形態は、第３実施形態にプレート除外処理を加えた形式となっている。すなわち、第４実施形態は、所定間隔（例えば、１分）毎に輝度的重心を求めている形式となっているが、これに限らない。例えば、第１実施形態や、第２実施形態のように、線虫のプロット直後と、所定時間後（例えば、１５分後）とで撮像を行い、プロット直後と、所定時間後とにおける輝度的重心の差が所定値以下のプレートＰを除外するようにしてもよい。

なお、第１〜４実施形態では、輝度的重心に基づいて、走性指数を求めているが、カメラ２０６によって撮像された画像における輝度に関する情報であれば、輝度的重心に限らない。例えば、結合後ピクセルでの線虫のプロット直後において最も輝度の高い結合後ピクセルと、走性開始後、所定時間後において最も輝度の高い結合後ピクセルとの距離を基に、走性指数が算出されてもよい。

また、図１０、図１４、図１６、図１７、図２２〜図２９、図３３に示すようなグラフや、表や、輝度的重心の時間遷移を示すものが、出力装置１５に出力（表示）されてもよい。

＜第５実施形態＞
実際のがん検査を行う際には、大規模検査と品質管理の２点が重要になると考えられる。基本的に、大規模検査は、化学走性検査の自動化と並列処理の実現とにより対応可能と考えられる。しかし、本実施形態に示されるがん検査では線虫という生物が用いられるため、線虫の状態が検査結果に大きく影響すると考えられる。つまり、状態のよくない線虫が用いられると、検査結果の信頼性が損なわれる可能性がある。

現状では、線虫の培養温度や培養時間等の培養条件、化学走性温度や化学走性時間や走性解析用のプレート作製後からの経過日数等の化学走性条件等で線虫の状態を管理している。しかし、これらの条件をすべて把握することは不可能である。

このように線虫の管理条件等がすべてを把握できない状態では、把握できている条件のみを管理・最適化したとしても、線虫の状態を完全に管理することは不可能である。

そこで、検査実施時における線虫の動きの状態を基に線虫の状態を把握することが有効となる。しかし、どのようの手法で検査実施時における線虫の動きの状態を基に線虫の状態を把握するのかについては、これまでまったく検討されてこなかった。

第１〜４実施形態では、検査実施時における線虫の動きの状態を基に線虫の状態を把握する手法について記載してきたが、第５実施形態では、第１〜４実施形態よりも検査時間が短く、精度の高い品質管理手法を提案する。

［システム構成］
図３４は、第５実施形態に係るがん解析システムの構成を示す機能ブロック図である。
がん解析システムＺｄは、解析装置１ｄ、撮像装置２及びデータベース３を有する。
撮像装置２は、線虫及び尿検体がプロットされたプレートを撮像し、撮像した画像を解析装置１ｄへ送信する。
解析装置１ｄは、撮像装置２から送られた画像を基に輝度情報を取得する。また、解析装置１ｄは、取得した輝度情報を基に、線虫の品質状態を判定する。さらに、解析装置１ｄは、線虫の品質状態が良好であると判定すると、取得した輝度情報から線虫の走性指数を算出する。算出された走性指数は、がんの陽性・陰性の判定に用いられる。品質状態、走性指数については後記する。
データベース３は、後記する走性解析領域における相対的輝度数の時間変化等を格納する。

［解析装置］
図３５は、第５実施形態に係る解析装置の構成を示す機能ブロック図である。
解析装置１ｄは、ＰＣ（Personal Computer）等により構成されており、メモリ１１、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１２、記憶装置１３、入力装置１４、出力装置１５及び送受信装置１６を有する。
メモリ１１には、記憶装置１３に格納されているプログラムがロードされる。そして、ロードされたプログラムがＣＰＵ１２によって実行される。これにより、処理部１００ｄ及び処理部１００ｄを構成する画像取得部１１１、ピクセル結合部１１２、輝度情報取得部１１３が具現化する。さらに、第１品質判定処理部（品質管理部）１１４、第２品質判定処理部（品質管理部）１１５、走性指数算出部１１６、ノイズ判定処理部１１７、格納処理部１１８も具現化している。

画像取得部１１１、ピクセル結合部１１２、輝度情報取得部１１３は、図２における画像取得部１０１、ピクセル結合部１０２、輝度情報取得部１０３と同様の処理を行うため説明を省略する。
第１品質判定処理部１１４は、後記する第１品質管理に関する判定を行う。
第２品質判定処理部１１５は、後記する第２品質管理に関する判定を行う。
走性指数算出部１１６は、がんの陽性・陰性を判定するための走性指数を算出する。走性指数については後記して説明する。
ノイズ判定処理部１１７は、第２品質判定処理部１１５による判定結果が、ノイズによるものであるか否かを判定する。
格納処理部１１８は、後記する走性解析領域における相対的輝度数（後記）の時間変化等をデータベース３（図３４）に格納する。

＜各領域＞
図３６は、第５実施形態で行われる品質管理方法において、設定される各領域を示す図である。
図３６は、プレートＰが撮像されている画像を示している。
符号ＳＰ１は線虫がプロットされる箇所であり、符号ＳＰ２は尿検体がプロットされる箇所である。
そして、符号ＳＰ１を含む第１品質管理領域（所定範囲、所定領域）５０１は、第１品質管理処理で使用される領域である。また、第２品質管理領域（所定範囲）５０２は第２品質管理処理で使用される領域である。また、走性解析領域５０３は走性解析で使用される領域である。

第２品質管理領域５０２は、尿検体のプロット箇所ＳＰ２側の誘引側品質管理領域（所定範囲）５０２ａと、尿検体のプロット箇所ＳＰ２とは反対側に位置する忌避側品質管理領域（所定範囲）５０２ｂとを有する。図３６に示すように誘引側品質管理領域５０２ａと忌避側品質管理領域５０２ｂとはプレートの中心軸ＣＡに対して線対称の関係にある。
同様に、走性解析領域５０３は、尿検体のプロット箇所ＳＰ２側の誘引側走性解析領域５０３ａと、尿検体のプロット箇所ＳＰ２とは反対側に位置する忌避側走性解析領域５０３ｂとを有する。図３６に示すように誘引側走性解析領域５０３ａと忌避側走性解析領域５０３ｂとはプレートの中心軸ＣＡに対して線対称の関係にある。

ここで第５実施形態で用いられる相対的輝度数について説明する。相対的輝度数は、以下の式（７）によって算出される値である。

相対的輝度数＝注目している領域（所定範囲）における輝度数の和／画像の全領域における輝度数の和 ・・・ （７）

式（７）では注目している領域における輝度数の和が画像の全領域における輝度数の和で除算されている。これは、画像の全領域における輝度数が時間によって変化するためである。変化の原因は、線虫が重なりあうため等である。

ちなみに、式（７）における「ピクセル数」とは「結合ピクセル数」である。
また、ここでは、輝度数の和が用いられているが、白ピクセルの数がカウントされてもよい。輝度数の和を用いる手法は、品質管理及び走性解析の精度を高めることができる。また、白ピクセルの数がカウントされる手法は、処理負担を軽くすることができる。
また、第５実施形態では、誘引側の相対的輝度数を正の値で示し、忌避側の相対的輝度数を負の値で示すものとする。また、第１品質管理での相対的輝度数は正の値で示す。

［フローチャート］
図３７は、第５実施形態に係るがん解析システムが行う処理の手順を示すフローチャートである。適宜、図３４〜図３６を参照する。
まず、撮像装置２のカメラ２０６がプレートＰの撮像を行う（Ｓ４０１）。
そして、解析装置１ｄの画像取得部１０１が撮像装置２から画像を取得する画像取得処理を行う（Ｓ４０２）。
次に、ピクセル結合部１０２がピクセル結合処理を行う（Ｓ４０３）。なお、ステップＳ４０３は省略可能である。
そして、輝度情報取得部１０３は、必要があれば、ステップＳ４０３で結合されたピクセル（結合後ピクセル）に対して２値化処理を行う（Ｓ４０４）。すなわち、輝度情報取得部１０３は、ある輝度数以上の結合ピクセルは白として、前記した輝度数未満の結合ピクセルは黒とする。なお、ステップＳ４０４の処理が行われるのは、白ピクセルの数が相対的輝度数に用いられる場合である。輝度数の和が相対的輝度数に用いられる場合、ステップＳ４０４の処理は省略される。

そして、第２品質判定処理部１１５が、結合後ピクセルから輝度情報を取得し、第２品質管理領域５０２での相対的輝度数Ｒｅ２を算出する（Ｓ４０５）。なお、ステップＳ４０５において、第２品質判定処理部１１５は、誘引側品質管理領域５０２ａ及び忌避側品質管理領域５０２ｂ双方での相対的輝度数を算出する。第２品質判定処理部１１５は、算出した相対的輝度数Ｒｅ２をデータベース３に格納する。
なお、輝度数の和が相対的輝度数に用いられる場合、輝度情報は輝度数となる。白ピクセルの数が相対的輝度数に用いられる場合、輝度情報は白ピクセル数となる。

次に、処理部１１０ｄは、計測開始から所定時間ｔ１（例えば、５分）経過したか否かを判定する（Ｓ４０６）。
ステップＳ４０６の結果、所定時間ｔ１経過していない場合（Ｓ４０６→Ｎｏ）、処理部１００ｄはステップＳ４０１へ処理を戻す。

ステップＳ４０６の結果、所定時間ｔ１経過している場合（Ｓ４０６→Ｙｅｓ）、第１品質判定処理部１１４は、第１品質管理領域５０１における相対的輝度数を算出する（Ｓ４１１）。
そして、第１品質判定処理部１１４は、算出した相対的輝度数Ｒｅ１が１０％以下であるか否かを判定する（Ｓ４１２）。なお、ステップＳ４１２の閾値は１０％に限らない。なお、この閾値は、機械学習法を用いて決定されてもよい。機械学習を用いて閾値が決定されることで、蓄積される大量のデータを利用して、正解率の高い閾値を決定することができる。
ステップＳ４１２の結果、相対的輝度数Ｒｅ１が１０％より大きい場合（Ｓ４１２→Ｎｏ）、処理部１００ｄは線虫の状態に問題があると判定し、取得した各情報を破棄する（Ｓ４１５）。そして、がん解析システムＺｄは検査対象となっているプレートＰの検査を停止する。

ステップＳ４１２の結果、相対的輝度数Ｒｅ１が１０％以下である場合（Ｓ４１２→Ｙｅｓ）、第２品質判定処理部１１５は所定時間ｔ１内に相対的輝度数Ｒｅ２のピークがあるか否かを判定する（Ｓ４１３）。ステップＳ４１３において、第２品質判定処理部１１５は誘引側品質管理領域５０２ａ及び忌避側品質管理領域５０２ｂ双方について相対的輝度数Ｒｅ２のピークがあるか否かを判定する。そして、誘引側品質管理領域５０２ａ及び忌避側品質管理領域５０２ｂのいずれか一方にピークがある場合、第２品質判定処理部１１５はステップＳ４１３で「Ｙｅｓ」の判定をする。

ステップＳ４１３の結果、相対的輝度数Ｒｅ２のピークがない場合（Ｓ４１３→Ｎｏ）、処理部１００ｄは品質上問題があると判定し、取得した各情報を破棄する（Ｓ４１５）。そして、がん解析システムＺｄは検査対象となっているプレートＰの検査を停止する。

ステップＳ４１３の結果、相対的輝度数Ｒｅ２のピークがある場合（Ｓ４１３→Ｙｅｓ）、ノイズ判定処理部１１７が、検出された相対的輝度数Ｒｅ２のピークがノイズであるか否かを判定する（Ｓ４１４）。ノイズであるか否かは、例えば、計測開始から所定時間ｔ１経過時の走性解析領域５０３の相対的輝度数が所定値未満であるか否かによって判定される。すなわち、計測開始から所定時間ｔ１経過時の走性解析領域５０３の相対的輝度数が所定値未満である場合、ノイズ判定処理部１１７は、相対的輝度数Ｒｅ２のピークがノイズであると判定する。ノイズ判定については後記する。

ステップＳ４１４の結果、ノイズであると判定された場合（Ｓ４１４→Ｎｏ）、処理部１００ｄは品質上問題があると判定し、取得した各情報を破棄する（Ｓ４１５）。そして、がん解析システムＺｄは検査対象となっているプレートＰの検査を停止する。
ステップＳ４１４の結果、ノイズではないと判定された場合（Ｓ４１４→Ｙｅｓ）、第２品質判定処理部１１５は、検出された相対的輝度数Ｒｅ２のピークが誘引側で検出されたか否かを判定する（Ｓ４２１）。

ステップＳ４２１の結果、誘引側でピークが検出された場合（Ｓ４２１→誘引側）、走性指数算出部１１６は誘引走性であると判定する（Ｓ４３１）。
その後、格納処理部１１８は、相対的輝度数Ｒｅ１，Ｒｅ２及び誘引側走性解析領域５０３ａでの相対的輝度数の時間変化をデータベース３に格納する（Ｓ４３２）。
そして、走性指数算出部１１６は、時刻ｔ１における誘引側走性解析領域５０３ａの相対的輝度数を走性指数として算出する（Ｓ４３３）。その後、格納処理部１１８はステップＳ４３３で算出された走性指数を、ステップＳ４３２で格納された各情報と対のデータとしてデータベース３に格納する（Ｓ４３４）。

ステップＳ４２１の結果、忌避側でピークが検出された場合（Ｓ４２１→忌避側）、走性指数算出部１１６は忌避走性であると判定する（Ｓ４４１）。
その後、格納処理部１１８は、相対的輝度数Ｒｅ１,Ｒｅ２及び忌避側走性解析領域５０３ｂでの相対的輝度数の時間変化をデータベース３に格納する（Ｓ４４２）。
そして、走性指数算出部１１６は、時刻ｔ１における忌避側走性解析領域５０３ｂの相対的輝度数を走性指数として算出する（Ｓ４４３）。その後、格納処理部１１８はステップＳ４４３で算出された走性指数を、ステップＳ４４２で格納された各情報と対のデータとしてデータベース３に格納する。
なお、図３７のステップＳ４０１が図６（ｂ）のステップＳ２１２に相当する。そして、図３７のステップＳ４０２〜Ｓ４３３，Ｓ４４１〜Ｓ４４３までが図６（ｂ）のステップＳ２１３に相当する。また、図３７のステップＳ４３３，Ｓ４４３が図６（ｂ）のステップＳ２１４に相当する。さらに、図３７のステップＳ４３４，Ｓ４４４が図６（ｂ）のステップＳ２１５に相当する。

＜実験データ＞
図３８は、実際に取得された輝度情報と、第１品質管理領域との関係を示す図である。
図３８では輝度情報として輝度数が結合ピクセル毎に記載されている。ここで、結合ピクセルはおよそ６．８ｍｍ四方の四角形としている。また、検体はプレートＰの中心ＣＥから２５ｍｍの箇所にプロットされている。さらに、輝度数は、計測開始５分後の輝度数である。また、以降の実験データでは、相対的輝度数に輝度数の和が用いられている。
また、第１品質管理領域５０１が、やや忌避側に偏って設定されている。前記したように、線虫がプロットされる際、バッファとともに線虫がプロットされる。その後、バッファを除くために、プレートＰが忌避側に傾けられる。このようにすると、バッファのみが忌避側に流れ、線虫はプロット点に残るが、やや忌避側に偏る。従って、プレートＰの中心ＣＥよりも、やや忌避側に偏って第１品質管理領域５０１が設定されている。

図３９は、実際に取得された輝度情報と、第２品質管理領域と、走性解析領域との関係を示す図である。
図３９では輝度情報として輝度数が結合ピクセル毎に記載されている。図３９に記載されている輝度数は図３８と同じものである。
そして、このような輝度に対し、第２品質管理領域５０２（５０２ａ，５０２ｂ）及び走性解析領域５０３（５０３ａ，５０３ｂ）が設定されている。

第５実施形態では、図３７のステップＳ４３４，Ｓ４４４で説明したように、ステップＳ４０２で取得した画像データや、図３８や、図３９に示す輝度情報ではなく、走性解析領域５０３の相対的輝度数の時間変化等をデータベース３に格納する。このようにすることで、データベース３に保存する情報量を抑えることができる。

第５実施形態における品質管理手法をまとめると以下のようになる。
（１）線虫の動きの状態を品質管理指標として使用しすることで全数検査が可能になる。
（２）品質管理指標として、基本的に培養、化学走性条件が適切に行われたロットにおいては、線虫の移動度が適切な範囲にあるはずという考え方に基づく。すなわち、プレートＰの中心部にプロットした線虫群が適切な状態である場合、画像上では、線虫をプロットした領域（第１品質管理領域５０１）における輝度数は急激に減少するはずである。これを第１品質管理指標とする。

（３）一方、線虫をプロットした領域の両隣の領域（第２品質管理領域５０２）における輝度数の時間変化は、以下のようになる。すなわち、線虫の状態が良好であれば、該領域の輝度数が、一定時間内にピークが現れるはずである。これは、線虫が該領域を通過するため、第２品質管理領域５０２の線虫数がいったん増加し、その後、走性解析領域５０３へ線虫が移動していくことによる。該領域（第２品質管理領域５０２）における輝度数の時間変化も、品質管理指標になり得る。これを第２品質管理指標とする。

（４）さらに、第２品質管理領域５０２の外側に、走性解析領域５０３が設定される。これにより、誘引側、あるいはその反対側の忌避側の走性指数を得ることができる。

次に、実際の尿検体を用いた結果について説明する。適宜、図３６を参照する。

［誘引の場合：尿検体ががん患者のもの］
（第１品質管理）
図４０は、図３６に示す第１品質管理領域における相対的輝度数の時間変化を示す図である。
なお、図４０〜図５２において、縦軸は相対的輝度数を示し、横軸は時間を示している。

ここでは、式（７）における「注目している領域」＝「第１品質管理領域５０１」である。
図４０では、時刻０（線虫の走性開始時刻）から相対的輝度数が減少し、時刻ｔ１の手前で相対的輝度数が、ほぼ０なると、その後、相対的輝度数が横ばいとなっている。
これは、図３６に示す第１品質管理領域５０１から線虫がいなくなったことを示している。時刻０〜ｔ１（第１の時間）が、短い時間であれば線虫の状態が良好であることを示している。線虫の状態が良好ではない場合、いつまでたっても線虫がプロットされた箇所ＳＰ１から動かないため、相対的輝度数がいつまでたっても低くならない。なお、発明者が行った実験によるとｔ１＝５分である。

（第２品質管理及び走性解析）
図４１は、第２品質管理領域及び走性解析領域における相対的輝度数の時間変化を示す図である。
ここで、対象となる第２品質管理領域５０２は誘引側品質管理領域５０２ａである。また、対象となる走性解析領域５０３は、誘引側走性解析領域５０３ａである。
そして、符号６０１は誘引側品質管理領域５０２ａにおける相対的輝度数の時間変化を示すものである。また、符号６０２は誘因側走性解析領域５０３ａにおける相対的輝度数の時間変化を示すものである。
なお、符号６０１における相対的輝度数は式（７）の「注目している領域」＝「誘引側品質管理領域５０２ａ」である。また、符号６０２における相対的輝度数は式（７）の「注目している領域」＝「誘引側走性解析領域５０３ａ」である。

符号６０１のグラフは、時刻ｔ１の手前でピークを示した後、低下していっている。それに対して、符号６０２のグラフは、時刻０（走性開始）から時刻ｔ２（ｔ２＞ｔ１（第２の時間））まで上昇し続け、その後、横ばいとなっている。
これは、線虫が誘引側品質管理領域５０２ａを通過して、誘引側走性解析領域５０３ａに達しているためである。
なお、発明者が行った実験によるとｔ１＝５分、ｔ２＝１０分である。

このように、第５実施形態では、まず、第１品質管理領域５０１の輝度数が所定時間以内に、ほぼ０となっていれば、線虫の状態が良好であると判定している。これによって、プロットされた線虫が、プロットされた箇所ＳＰ１付近に留まっていないことを確認することができる。

そして、第１品質管理処理の後、第２品質管理領域５０２の輝度数が所定時間以内にピークを示していれば、線虫の状態が良好であると判定している。これによって、第１品質管理処理の結果、所定時間以内にプロット箇所から移動していることに加えて、線虫が誘引側へ移動していることが分かる。
従って、図４１の時刻ｔ１の時点で走性解析指数が算出されても問題ない。なお、ここで、走性解析指数は、時刻ｔ１の時点での誘引側走性解析領域５０３ａにおける相対的輝度数で示される。

ここで、第２品質管理の意味を図３６を参照して詳細に説明する。
第１品質管理は、第１品質管理領域５０１から線虫がいなくなったか否かを判定している。すなわち、第１品質管理領域５０１では、線虫がプロットされた箇所ＳＰ１の周辺に線虫がいつまでも残っていないか否かが判定される。しかし、線虫がプロットされた箇所ＳＰ１の周辺から線虫が移動しても、誘引側又は忌避側に移動しているとは限らない。例えば、図３６における紙面上方向や、紙面下方向に移動している場合もある。例えば、検査者が手でプレートＰを持つと、手が触れた部分の温度が上がる。線虫は、温度の低い方へ移動する性質があるため、プレートＰに手が触れたりした場合、正しく誘引側又は忌避側へ移動しない可能性がある。

そこで、第５実施形態では、第２品質判定処理部１１５が、第２品質管理領域５０２における相対的輝度数が所定時間内でピークを示しているか否かで、線虫が通過したか否かを判定している。これにより、線虫が誘引側又は忌避側へ移動しているか否かを判定することが可能となる。

（実データ；第１品質管理領域）
図４２は、がん患者の尿検体を用いた実データによる第１品質管理領域における相対的輝度数の時間変化を示す図である。
なお、図４２〜図４４に示すグラフは、尿検体にがん患者のものを使用している。

グラフ６１１に示されるように、計測開始（時刻０分）後、５分で相対的輝度数が１０％まで減少している。これにより、用いられている線虫の状態は良好であると判定される。

（実データ：誘引側品質管理領域及び誘引側走性解析領域）
図４３は、がん患者の尿検体を用いた実データによる誘引側品質管理領域及び誘引側走性解析領域での相対的輝度数の時間変化を示す図である。
グラフ６２１はがん患者の尿検体を用いた場合における誘引側品質管理領域５０２ａの相対的輝度数の時間変化を示している。同様に、グラフ６２２はがん患者の尿検体を用いた場合における誘引側走性解析領域５０３ａの相対的輝度数の時間変化を示している。

グラフ６２１は、計測開始（時刻０）後、５分以内にピークＰＥ１が現れている。そして、グラフ６２１では、ピークＰＥ１の後、相対的輝度数が低下している。
グラフ６２２は、計測開始（時刻０）後、相対的輝度数がおおよそ上昇し続けている。

これにより、線虫が誘引側品質管理領域５０２ａを通過し、誘引側走性解析領域５０３ａに到達していることを確認することができる。これにより、用いられている線虫の状態は良好であると判定される。

（実データ：忌避側品質管理領域及び忌避側走性解析領域）
図４４は、がん患者の尿検体を用いた実データによる忌避側品質管理領域及び忌避側走性解析領域での相対的輝度数の時間変化を示す図である。
グラフ６３１はがん患者の尿検体を用いた場合における忌避側品質管理領域５０２ｂの相対的輝度数の時間変化を示している。同様に、グラフ６３２はがん患者の尿検体を用いた場合における忌避側走性解析領域５０３ｂの相対的輝度数の時間変化を示している。
なお、図４４では、忌避側を示すため相対的輝度数を負の値で示している。

図４４に示すように、グラフ６３１もグラフ６３２も、計測開始（時刻０）後、相対的輝度数が負の値を示しているが、やがて相対的輝度数が０となっている。
これは、最初、線虫が忌避側に迷い込んだ後、誘引側へ移動したことを示している。

［忌避の場合：尿検体が健常者のもの］
（第１品質管理）
図４５は、図３６に示す第１品質管理領域における相対的輝度数の時間変化を示す図である。
図４５において、縦軸は相対的輝度数を示し、横軸は時間を示している。

ここでは、式（７）における「注目している領域」＝「第１品質管理領域５０１」である。
図４５では、図４０と同様、時刻０（線虫の走性開始時刻）から相対的輝度数が減少し、時刻ｔ１の手前で相対的輝度数が、ほぼ０なると、その後、相対的輝度数が横ばいとなっている。
これは、図４０と同様、図３６に示す第１品質管理領域５０１から線虫がいなくなったことを示している。

（第２品質管理及び走性解析）
図４６は、第２品質管理領域及び走性解析領域における相対的輝度数の時間変化を示す図である。
なお、図４６では、忌避側を示すため相対的輝度数を負の値で示している。
ここで、対象となる第２品質管理領域５０２は忌避側品質管理領域５０２ｂである。また、対象となる走性解析領域５０３は、忌避側走性解析領域５０３ｂである。
そして、符号７０１は忌避側品質管理領域５０２ｂにおける相対的輝度数の時間変化を示すものである。また、符号７０２は忌避側走性解析領域５０３ｂにおける相対的輝度数の時間変化を示すものである。
なお、符号７０１における相対的輝度数は式（７）の「注目している領域」＝「忌避側品質管理領域５０２ｂ」である。また、符号７０２における相対的輝度数は式（７）の「注目している領域」＝「忌避側走性解析領域５０３ｂ」である。

符号７０１のグラフは、時刻ｔ１の手前でピークＰＥ２を示した後、上昇していっている。それに対して、符号７０２のグラフは、時刻０（走性開始）から時刻ｔ２（ｔ２＞ｔ１）の手前まで低下し続け、その後、低下率は減少するものの、低下し続けている。
これは、線虫が忌避側品質管理領域５０２ｂを通過して、忌避側走性解析領域５０３ｂに達しているためである。
なお、発明者が行った実験によるとｔ１＝５分、ｔ２＝１０分である。

このように、第５実施形態では、まず、第１品質管理領域５０１の輝度数が所定時間以内に、ほぼ０となっていれば、線虫の状態が良好であると判定している。これによって、プロットされた線虫が、プロットされた箇所ＳＰ１付近に留まっていないことを確認することができる。

そして、第１品質管理処理の後、第２品質管理領域５０２の輝度数が所定時間以内にピークを示していれば、線虫の状態が良好であると判定している。これによって、第１品質管理処理の結果、所定時間以内にプロット箇所から移動していることに加えて、線虫が忌避側へ移動していることが分かる。
従って、図４６の時刻ｔ１の時点で走性解析指数が算出されても問題ない。なお、ここで、走性解析指数は、忌避側走性解析領域５０３ｂにおける相対的輝度数で示される。

（実データ；第１品質管理領域）
図４７は、健常者の尿検体を用いた実データによる第１品質管理領域における相対的輝度数の時間変化を示す図である。
なお、図４７〜図４９に示すグラフは、尿検体に健常者のものを使用している。また、図４７〜図４９において、縦軸は相対的輝度数を示し、横軸は時間（分）を示す。
図４７のグラフ７１１は計測開始（時刻０分）後、５分で相対的輝度数が１０％まで減少している。これにより、用いられている線虫の状態は良好であると判定される。

（実データ：誘引側品質管理領域及び誘引側走性解析領域）
図４８は、健常者の尿検体を用いた実データによる誘引側品質管理領域及び誘引側走性解析領域での相対的輝度数の時間変化を示す図である。
グラフ７２１は健常者の尿検体を用いた場合における誘引側品質管理領域５０２ａの相対的輝度数の時間変化を示している。同様に、グラフ７２２は健常者の尿検体を用いた場合における誘引側走性解析領域５０３ａの相対的輝度数の時間変化を示している。

グラフ７２１は、計測開始（時刻０）後、５分以内にピークＰＥ２ａが現れている。しかし、このピークＰＥ２ａはある時間幅の中でだけ観測されているため、ピークＰＥ２ａはノイズと判定される。すなわち、グラフ７２１はピークＰＥ２ａ以外では、低い値を示している。ノイズではない場合、図４３のグラフ６２１に示すように、ピークの前後でも相対的輝度数は所定の値を示すはずである。
また、グラフ７２２は、おおよそ０で推移している。前記したピークＰＥ２は、誘引側走性解析領域５０３ａでの相対的輝度数（グラフ７２２）が上昇していないことからも、ノイズであると判定される。

（実データ：忌避側品質管理領域及び忌避側走性解析領域）
図４９は、健常者の尿検体を用いた実データによる忌避側品質管理領域及び忌避側走性解析領域での相対的輝度数の時間変化を示す図である。
グラフ７３１は健常者の尿検体を用いた場合における忌避側品質管理領域５０２ｂの相対的輝度数の時間変化を示している。同様に、グラフ７３２は健常者の尿検体を用いた場合における忌避側走性解析領域５０３ｂの相対的輝度数の時間変化を示している。
なお、図４９では、忌避側を示すため相対的輝度数を負の値で示している。

図４９でグラフ７３１は、計測開始（時刻０）後、５分以内にピークＰＥ２ｂが現れている。そして、グラフ７３１では、ピークＰＥ２ｂの後、相対的輝度数が上昇している。
グラフ７３２は、計測開始（時刻０）後、およそ７分後まで相対的輝度数が低下しているが、その後、ほぼ横ばいとなり、およそ１３分後から若干上昇している。

これにより、線虫が忌避側品質管領域５０２ｂを通過し、忌避側走性解析領域５０３ｂに到達していることを確認することができる。

［対照実験］
次に、図５０〜図５２を参照して、尿検体の代わりに蒸留水を用いた対象実験の結果について説明する。つまり、尿検体の代わりに蒸留水を用いることによって、線虫の状態がわるい状態を疑似的に作り出している。

（実データ；第１品質管理領域）
図５０は、蒸留水を用いた実データによる第１品質管理領域における相対的輝度数の時間変化を示す図である。
なお、図５０〜図５２において、縦軸は相対的輝度数を示し、横軸は時間（分）を示す。
図５０に示すように、相対的輝度数のグラフ８０１は、計測開始（時刻０）後、１５分経過しても相対的輝度数が１０％以下になっていない。これは、線虫がプロットされた箇所ＳＰ１付近に留まっていることを示している。

（実データ：誘引側品質管理領域及び誘引側走性解析領域）
図５１は、蒸留水を用いた実データによる誘引側品質管理領域及び誘引側走性解析領域での相対的輝度数の時間変化を示す図である。
グラフ８１１は蒸留水を用いた場合における誘引側品質管理領域５０２ａの相対的輝度数の時間変化を示している。同様に、グラフ８１２は蒸留水を用いた場合における誘引側走性解析領域５０３ａの相対的輝度数の時間変化を示している。
図５１に示すように、グラフ８１１は計測開始（時刻０）後、５分以内にピークを示していない。
また、グラフ８１２は、計測開始（時刻０）後、８分程度まで値０を維持し、その後の上昇率も低い。
これらから、誘引側へ移動した線虫の数は多くないことが確かめられる。

（実データ：忌避側品質管理領域及び忌避側走性解析領域）
図５２は、蒸留水を用いた実データによる忌避側品質管理領域及び忌避側走性解析領域での相対的輝度数の時間変化を示す図である。
グラフ８２１は蒸留水を用いた場合における忌避側品質管理領域５０２ｂの相対的輝度数の時間変化を示している。同様に、グラフ８２２は蒸留水を用いた場合における忌避側走性解析領域５０３ｂの相対的輝度数の時間変化を示している。
なお、図５２では、忌避側を示すため相対的輝度数を負の値で示している。

グラフ８２１は、計測開始（時刻０）後、５分以内にピークＰＥ３が現れている。しかしながら、グラフ８２２がピークＰＥ３の後、低下していないことから、このピークＰＥ３はノイズであると判定できる。
そもそも、図５０に示すように、第１品質管理領域５０１における相対的輝度数が、５分以内に１０％以下に減少していないことから、該サンプルは第１品質判定処理で破棄される。
図５２から、忌避側に移動した線虫の数も多くないことが分かる。

＜積分値＞
ある時間幅における相対的輝度数の時間積分（累積加算）値を化学走性指数としてもよい。積分の時間は、計測開始後０〜５分、もしくは０〜１０分である。
図５３及び図５４は、積分しない相対的輝度数と、１分毎の相対的輝度数の積分（累積加算）を行った相対的輝度数（積分値）の例を示す表である。なお、この相対的輝度数には、輝度数の和が用いられている。
なお、図５３に誘引（がん患者の尿検体使用）の場合を示し、図５４に忌避（健常者の尿検体を使用）の場合を示す。図５３及び図５４では、計測開始から５分後及び１０分後の相対的輝度数が示されている。さらに、図５３及び図５４では、計測開始機から５分間（図５３及び図５４では５分と記載）及び１０分間（図５３及び図５４では１０分と記載）の相対的輝度数の時間積分値（積分値）が示されている。
図５３に示すように、相対的輝度数の積分を行うことで、ノイズ成分を緩和することができる。これにより、精度を向上させることができる。

また、走性指数を計算する際に、誘引側走性解析領域５０３ａと忌避側走性解析領域５０３ｂのそれぞれで算出された走性指数が加算され、その加算結果を新たな走性指数としてもよい。この際、誘引側を「＋」、忌避側を「−」とする。例えば、ある検査において、誘引側走性解析領域５０３ａにおける走性指数（相対的輝度数）が「＋１０」であり、忌避側走性解析領域５０３ｂにおける走性指数（相対的輝度数）が「−２」であったとする。このような場合、＋１０＋（−２）＝＋８が最終的な走性指数として採用される。
このようにすることで、誘引、忌避が明確でない場合も判定が可能となる。誘引、忌避が明確でない場合とは、例えば、誘引側走性解析領域５０３ａにおける走性指数が「＋１０」であり、忌避側走性解析領域５０３ｂにおける走性指数が「−８」である場合等である。このような場合、＋１０＋（−８）＝＋２が最終的な走性指数（誘引）として採用される。このように、見た目では誘引なのか忌避なのかが判別しにくい場合でも、誘引、忌避の判定を行うことができる。

第５実施形態によれば、品質管理の後に走性解析が行われることで、線虫の状態を全数検査できる。また、検査時における線虫の動作状態を基に線虫の品質管理が行われることにより、品質管理を確かなものとすることができる。これにより、検査の信頼性を向上させることができる。さらに、このようにすることで、検査（画像解析）に不適なプレートＰの走性解析を行わずにすませることができるため、効率的な画像解析を行うことができる。

また、輝度の時間変化を基に品質管理が行われることにより、線虫の数をカウントする手法よりも、検査員の負荷や、処理負荷を軽減することができる。例えば、線虫の数をカウントする手法では、線虫が重なっている等して線虫個体の区別がつきにくい場合、そのカウントは恣意的なものになりがちである。第５実施形態に示すように、輝度の時間変化を基に品質管理が行われることにより、客観的な指標を基に線虫の品質管理を行うことができる。

そして、第５実施形態では、第１品質判定処理部１１４が、線虫がプロットされた箇所ＳＰ１を含む所定領域（第１品質管理領域５０１）の相対的輝度数が、どれだけ減少したかを判定している。これによって、線虫がプロットされた箇所ＳＰ１から移動しているか否かを判定することができる。

また、第５実施形態では、第１品質管理領域５０１における相対的輝度数が所定値（第５実施形態では１０％）以下になると、線虫の状態がよい（線虫の品質が保証されている）と判定されている。このようにすることで、線虫が、プロットされた箇所ＳＰ１から順調に移動しているか否かが分かる。

さらに、第５実施形態では、誘引側品質管理領域５０２ａ及び忌避側品質管理領域５０２ｂにおいて、所定時間内にピークが現れているか否かによって線虫の品質管理を行っている。このようにすることで、誘引側もしくは忌避側を線虫が通過したか否か、すなわち、線虫が正しく誘引側もしくは忌避側へ移動しているか否かが分かる。

さらに、第５実施形態では、第１品質判定処理の後、第２品質判定処理が行われている。このようにすることで、線虫がプロットされた箇所ＳＰ１から移動しているか否かを判定した後、線虫が誘引側又は忌避側へ移動しているか否かを判定することができる。これにより、品質管理の精度を向上させることができる。
また、第５実施形態では、輝度を相対的輝度とすることで、第１〜第４実施形態における輝度的重心よりも明確な結果を得ることができる。
さらに、前記したように、相対的輝度数の輝度数は、輝度数の和が基本となるが、画像を２値化した結果得られる白ピクセルの数とすることで、処理負荷を軽減することができる。

また、第５実施形態では、走性指数を相対的輝度数とすることで、第１〜第４実施形態における輝度的重心よりも明確な結果を得ることができる。

そして、第１品質管理や、第２品質管理の結果が得られる所定時間（第２の時間）が経過すると、走性解析が行われることで、検査時間を短くすることができる。さらに、検査時間が短くなることにより、検体が拡散しないうちに検査を終了させることができる。

図３６に示す第２品質管理領域５０２や、走性解析領域５０３の図面上下方向の幅が狭められてもよい。このようにすることで、線虫が誘引側や、忌避側に移動しているか否かの判定の精度を高めることができる。
また、第１品質管理処理のみを行ったり、第２品質管理処理のみを行ったりするようにしてもよい。
なお、第１品質判定処理部１１４は、所定時間（例えば５分）以内に相対的輝度数が所定値（例えば１０％）以下となっているか否かを判定している。しかしながら、これに限らず、第１品質管理領域５０１の相対的輝度数の時間変化率が所定の値以下であるか否かが判定されてもよい。
また、第５実施形態では、走性指数として相対的輝度が用いられているが、その他の指数が走性指数として使用されてもよい。

なお、本発明は前記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を有するものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、前記した各構成、機能、各部１００〜１０９，１１１〜１１８、各記憶装置１３，データベース３等は、それらの一部又はすべてを、例えば集積回路で設計すること等によりハードウェアで実現してもよい。また、図２、図１２、図２０、図３０、図３５で示すように、前記した各構成、機能等は、ＣＰＵ１２等のプロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、図２、図１２、図２０、図３０、図３５に示すように記憶装置１３に格納すること以外に、メモリ１１や、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣ（Integrated Circuit）カードや、ＳＤ（Secure Digital）カード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の記録媒体に格納することができる。
また、各実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんどすべての構成が相互に接続されていると考えてよい。

１，１ａ〜１ｄ 解析装置（解析部）
２ 撮像装置（撮像部）
１００，１００ａ〜１００ｃ 処理部
１０１，１１１ 画像取得部
１０２，１１２ ピクセル結合部
１０３，１１３ 輝度情報取得部
１０４ 輝度的重心算出部
１０５ 走性指数算出部
１０６ 検査判定部
１０７ ピクセル除外部
１０８ 撮像停止判定処理部
１０９ プレート除外処理部
１１４ 第１品質判定処理部（品質管理部）
１１５ 第２品質判定処理部（品質管理部）
１１６ 走性指数算出部
１１７ ノイズ判定処理部
１１８ 格納処理部
２０１ 基部
２０２ 光源部
２０３ 台座
２０４ 第１支持部
２０５ 第２支持部
２０６ カメラ（撮像部）
２２１ 拡散板付きリングＬＥＤ光源
２２２ 遮蔽板
２３１ 撮像レンズ
２３２ 撮像素子
２３３ 前側焦点
２４１ 拡散板
３０１ 結合後画像の中心
３０２ 破線円
４０１，４１１ 原点（プロット直後の輝度的重心）
４０２，４１２ 線虫の動きが鈍る点
５０１ 第１品質管理領域（所定範囲、所定領域）
５０１ 第２品質管理領域（所定範囲）
５０１ａ 誘引側品質管理領域（所定範囲）
５０２ｂ 忌避側品質管理領域（所定範囲）
５０３ 走性解析領域
５０３ａ 誘引側走性解析領域
５０３ｂ 忌避側走性解析領域
Ｅ，Ｅ１〜Ｅ３ 線虫
Ｐ プレート
Ｐｚ 培養プレート
Ｐａ〜Ｐｃ 解析用プレート
ＳＰ１ 線虫がプロットされる箇所
ＳＰ２ 尿検体がプロットされる箇所
ｔ１ 時刻（第１の時間、第２の時間）
Ｚ，Ｚｄ がん解析システム

Claims (14)

1. 線虫及び尿検体がプロットされているプレートを下方から照射する光源部と、
   前記光源部によって照射された前記プレートを、撮像する撮像部と、
   前記撮像部で撮像された画像を基に、前記線虫の品質状態についての情報を出力する品質管理部と、
   前記品質管理部による前記線虫の品質管理の後に、前記画像を基に、前記線虫の走性の度合いである走性指数を算出する走性解析を行う走性指数算出部と、
   を有することを特徴とするがん解析システム。
2. 前記品質管理部は、
   前記画像における所定範囲の輝度の時間変化を基に、前記線虫の品質管理を行う
   ことを特徴とする請求項１に記載のがん解析システム。
3. 前記所定範囲は、前記線虫がプロットされた箇所を含む所定領域であり、
   前記品質管理部は、
   前記所定領域の輝度が、計測開始から第１の時間の間に、どれだけ減少したかによって、前記線虫の品質管理を行う
   ことを特徴とする請求項２に記載のがん解析システム。
4. 前記品質管理部は、
   前記所定領域の輝度が、計測開始から第１の時間後に、所定の値以下となった場合、前記線虫の品質が保証されていると出力する
   ことを特徴とする請求項３に記載のがん解析システム。
5. 前記所定範囲は、尿検体がプロットされた箇所と、前記画像の中心との中間に設定された誘引側品質管理領域、及び、前記画像の中心に対して、前記誘引側品質管理領域と線対称となる位置に設定された忌避側品質管理領域であり、
   前記品質管理部は、
   前記誘引側品質管理領域又は前記忌避側品質管理領域における輝度の時間変化のピークが前記計測開始から第２の時間以内に示されている場合、前記線虫の品質が保証されていると出力する
   ことを特徴とする請求項３に記載のがん解析システム。
6. 前記走性指数算出部は、
   計測開始から前記第２の時間後における前記走性指数を算出する
   ことを特徴とする請求項５に記載のがん解析システム。
7. 前記所定範囲は、尿検体がプロットされた箇所と、前記画像の中心との中間に設定された誘引側品質管理領域、及び、前記画像の中心に対して、前記誘引側品質管理領域と線対称となる位置に設定された忌避側品質管理領域であり、
   前記品質管理部は、
   前記誘引側品質管理領域又は前記忌避側品質管理領域における輝度の時間変化のピークが、計測開始から第２の時間以内に示されている場合、前記線虫の品質が保証されていると出力する
   ことを特徴とする請求項２に記載のがん解析システム。
8. 前記走性指数算出部は、
   計測開始から前記第２の時間後における前記走性指数を算出する
   ことを特徴とする請求項７に記載のがん解析システム。
9. 前記品質管理部は、
   画像における前記輝度を画像全体にわたって総和した輝度数である全体輝度を算出し、
   前記所定範囲について、前記輝度を総和した輝度数である範囲輝度を算出し、
   前記範囲輝度を前記全体輝度で除算した相対的輝度数を、前記輝度とする
   ことを特徴とする請求項２に記載のがん解析システム。
10. 前記品質管理部は、
    前記画像を２値化処理した結果生じる白ピクセルの数を画像全体にわたって総和した全体白ピクセル数を算出し、
    前記所定範囲について、前記白ピクセルの数をを総和した範囲白ピクセル数を算出し、
    前記範囲白ピクセル数を前記全体白ピクセル数で除算した相対的輝度数を、前記輝度とする
    ことを特徴とする請求項２に記載のがん解析システム。
11. 前記走性指数は、尿検体がプロットされた箇所を含む誘引側走性解析領域、又は、前記プレートの中心軸に対して、前記誘引側走性解析領域と線対称となる忌避側走性解析領域における前記相対的輝度数である
    ことを特徴とする請求項９に記載のがん解析システム。
12. 前記輝度は、所定時間で累積加算された前記相対的輝度数である
    ことを特徴とする請求項９に記載のがん解析システム。
13. 線虫及び尿検体がプロットされているプレートを下方から照射する光源部と、
    前記光源部によって照射された前記プレートを、撮像する撮像部と、
    処理部と、を有するがん解析システムが、
    前記撮像部で撮像された画像を基に、前記線虫の品質状態についての情報を出力し、
    前記線虫の品質管理の後に、前記画像を基に、前記線虫の走性の度合いである走性指数を算出する走性解析を行う
    ことを特徴とするがん解析方法。
14. 前記がん解析システムは、
    前記画像における所定範囲の輝度の時間変化を基に、前記線虫の品質管理を行う
    ことを特徴とする請求項１３に記載のがん解析方法。

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