JP6960053B2 - 画像処理装置および培養評価システム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置および培養評価システムに関するものである。

従来、再生医療の分野では、様々な細胞が研究に使用されている。間葉系幹細胞（ＭＳＣ）は、骨、軟骨、脂肪等へ分化する能力を有し、盛んに研究されている。通常、研究者は、購入したＭＳＣを拡大培養することによって実験に必要な細胞数を確保し、その後にＭＳＣを目的の細胞に分化させる。一般的に、細胞の培養は不安定であるため、培養の状態を把握する技術が考案されている（例えば、特許文献１参照。）。

一方、コロニー形成ユニット（ＣＦＵ）とＭＳＣの分化能との間に相関が存在することが報告されている（例えば、非特許文献１参照。）。ＣＦＵは、細胞を非常に低い密度で播種してから２〜３週間後に形成されたコロニー数の割合である。非特許文献１によれば、ＭＳＣの分化能が高い程、ＣＦＵが高くなる。したがって、ＣＦＵの測定によってＭＳＣの分化能を予測することができる。

特開２０１７−２３０５５号公報

Jessica Lo Surdo、外１名、"Quantitative Approaches to Detect Donor and Passage Differences in Adipogenic Potential and Clonogenicity in Human Bone Marrow-Derived Mesenchymal Stem Cells"、Tissue Engineering Part C: Methods、2012年11月、18(11)、pp.877-889.

ＭＳＣを使用した実験の再現性の確保には、ＭＳＣの分化能が重要である。しかしながら、ＭＳＣは、ロットおよび培養条件等による性質のばらつきが大きく、全てのＭＳＣが目的の細胞に分化するとは限らない。したがって、ＭＳＣを使用した実験の再現性を確保することが難しい。

特許文献１では、培養された細胞の分化能の評価については言及されていない。細胞の分化能の測定に一般に使用される生化学的方法は、時間および手間を要する。非特許文献１の方法は、通常の培養プロセスとは別にＣＦＵ計測用のＭＳＣの培養が必要であり、ＣＦＵ値の計測を得るまでに２〜３週間を要する。

本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであって、培養中の細胞の分化能を簡易に評価することができ、実験の再現性の向上を支援することができる画像処理装置および培養評価システムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明は以下の手段を提供する。
本発明の一態様は、培養容器内で培養される細胞の画像を解析し、該画像内の個々の細胞の分裂回数を取得する細胞解析部と、該細胞解析部によって取得された前記細胞の分裂回数から、前記画像内の細胞の分化能を表す統計値を算出する統計解析部とを備え、該統計解析部が、前記分裂回数の度数分布を作成し、前記統計値が、前記度数分布の偏りを表す画像処理装置である。

本態様によれば、細胞解析部が培養容器内の画像を解析することによって、培養容器内の個々の細胞の分裂回数を取得する。次に、統計解析部が分裂回数を統計解析することによって、分裂回数の度数分布の偏りを表す統計値を算出する。
培養容器内で細胞が良好に分裂を繰り返している場合、度数分布の偏りはない（分布の形状が対称）か、または、分裂回数の多い側に度数分布は偏る。一方、培養容器内で細胞が死んだり分裂を停止したりしている場合、分裂回数の少ない側に度数分布は偏る。

したがって、分裂回数の度数分布の偏りを表す統計値に基づいて、培養容器内の細胞が良好に分裂を繰り返しているか否かを判断し、培養容器内で培養されている細胞の状態、特に分化能を簡易に評価することができる。また、通常の拡大培養中の細胞の画像を使用して、拡大培養と並行して細胞の分化能を評価することができる。また、作業者は、実験を行う前に、統計値に基づいて培養容器内の細胞の状態を評価し、実験に適した細胞のみを選択的に使用して実験を行うことができる。これにより、実験の再現性の向上を支援することができる。

本発明の他の態様は、培養容器内で培養される細胞の画像を取得する画像取得部と
、該画像取得部によって取得された前記画像を処理する画像処理装置とを備え、該画像処理装置が、前記画像を解析し、該画像内の個々の細胞の分裂回数を取得する細胞解析部と、該細胞解析部によって取得された前記細胞の分裂回数から、前記画像内の細胞の分化能を表す統計値を算出する統計解析部とを備え、該統計解析部が、前記分裂回数の度数分布を作成し、前記統計値が、前記度数分布の偏りを表す培養評価システムである。
本発明のさらに他の態様は、培養容器内で培養される細胞の画像を取得すること、取得された前記画像を解析し、該画像内の個々の細胞の分裂回数を取得すること、取得された前記細胞の分裂回数から、前記画像内の細胞の分化能を表す統計値の算出を行うこと、を行う培養評価方法であって、前記統計値の算出では、前記分裂回数の度数分布を作成し、前記統計値は前記度数分布の偏りを表すものである、培養評価方法である。

上記態様においては、前記統計解析部が、前記統計値として、前記度数分布の歪度を算出してもよい。
統計値として歪度を用いることによって、分裂回数の度数分布の偏りをより正確に評価することができる。

上記態様においては、前記統計解析部が、前記統計値として、前記度数分布の平均値、中央値、最頻値、分散および尖度の内、少なくとも１つをさらに算出してもよい。
歪度と他の統計値とを組み合わせることによって、培養容器内の細胞の分裂回数をより正確に評価することができる。

上記態様においては、前記細胞解析部が、前記度数分布として、各前記分裂回数の細胞数を表す度数分布を作成してもよい。
この構成によって、細胞数を度数とする度数分布に基づいて、分裂回数間の細胞数の偏りを評価することができる。

上記態様においては、各前記分裂回数の細胞数が、培養開始時の細胞数に換算された数であってもよい。
細胞の分裂回数は、培養期間が長い程、多くなる。したがって、度数分布における分裂回数の度数が、画像内の各分裂回数の細胞数である場合、培養期間の長さに応じて統計値が異なる。そのため、培養期間の長さが異なる複数の培養間で統計値を単純に比較することが難しい。度数を培養開始時の細胞の数に換算することによって、培養期間の長さが異なる複数の培養間で統計値を容易に比較することができる。

上記態様においては、前記細胞解析部が、前記画像を複数の領域に分割し、各該領域内の個々の細胞の分裂回数を取得し、前記統計解析部が、各前記領域の分裂回数の代表値を算出し、前記度数分布として、各前記代表値の領域数を表す度数分布を作成してもよい。
周囲の細胞に比べて分裂回数が著しく多いまたは少ない細胞が培養容器内に局所的に存在する場合、一部の領域の分裂回数の代表値が他の領域の代表値とは大きく異なる。このような培養容器内での分裂回数の空間的なばらつきを、代表値の領域数を度数とする度数分布の統計値に基づいて評価することができる。

上記態様においては、前記統計値の参照データを記録した記録部と、前記統計値と前記参照データとを相互に比較可能に表示する表示部とを備えていてもよい。
表示部に表示された統計値と参照データとを相互に比較することによって、細胞の状態を客観的に評価することができる。

上記態様においては、前記画像取得部が、前記培養容器内の画像を経時的に取得し、前記統計解析部が、前記統計値の経時的変化を算出し、前記表示部が、前記統計値の経時的変化と前記参照データとを比較可能に表示してもよい。
この構成によって、作業者は、統計値の経時的変化に基づいて、培養容器内の細胞の分裂能および分化能の経時的変化を評価することができる。また、作業者は、統計値の経時的変化を参照データと容易に比較することができる。

上記態様においては、前記統計解析部によって算出された前記統計値と前記参照データとの比較に基づいて、前記培養容器内の細胞の分化能を判断する比較判断部を備えていてもよい。
この構成によって、作業者は、比較判断部による分化能の判断結果に基づいて、細胞の分化能をより客観的に評価することができる。

上記態様においては、前記記録部が、前記統計解析部によって算出された前記統計値をさらに記録してもよい。
この構成によって、記録部に記録された統計値を解析等に使用することができる。

上記態様においては、前記参照データが、前記統計値に対して設定された下限値および上限値を含み、前記比較判断部が、前記統計解析部によって算出された前記統計値と前記上限値および前記下限値との比較に基づいて、前記培養容器内の細胞の分化能を判断してもよい。
この構成によって、比較判断部は、細胞の分化能をより適切に判断することができる。

上記態様においては、前記表示部が、前記下限値および前記上限値によって画定される合格範囲を表示してもよい。
この構成によって、作業者は、統計値と合格範囲との比較に基づき、細胞の分化能をより客観的に評価することができる。

上記態様においては、培養後の細胞の評価結果を作業者が入力する評価入力部を備え、前記記録部が、前記評価入力部に入力された前記評価結果を、評価対象の細胞の培養において前記統計解析部によって算出された前記統計値と関連付けて記録してもよい。
培養後の細胞を使用して実験を行った後、実験結果に基づいて細胞の分化能の最終的な評価が分かる。この評価結果を統計値と関連付けて記録することで、細胞の分化能の評価結果と統計値との相関に関する情報が記録部に蓄積される。作業者は、このように蓄積された情報を参照することで、現在培養している細胞の分化能をより正確に評価することができる。

上記態様においては、前記比較判断部が、前記培養容器内の細胞の現在の統計値と、前記記録部に前記評価結果と関連付けて記録され過去の培養において取得された前記統計値との比較に基づいて、前記培養容器内の細胞の分化能を判断してもよい。
このように過去の培養において取得された統計値および評価結果を参照することで、比較判断部は現在培養中の細胞の分化能をより正確に判断することができる。

上記態様においては、現在の前記培養容器内の細胞の画像から得られた統計値に基づいて未来の統計値を予測する予測部を備え、前記比較判断部が、前記予測部によって予測された前記未来の統計値と前記下限値および前記上限値との比較に基づいて、未来における細胞の分化能を判断してもよい。
この構成によって、作業者は、未来における細胞の分化能の予測結果に基づいて、培養を継続するか否かを判断することができる。

本発明によれば、培養中の細胞の分化能を簡易に評価することができ、実験の再現性の向上を支援することができるという効果を奏する。

本発明の第１の実施形態に係る培養評価システムの全体構成を示す外観図である。 図１の培養評価システムにおける培養観察装置の構成を示す縦断面図である。 図１の培養評価システムの全体構成を示すブロック図である。 マルチウェルプレートを使用したときの撮影位置を説明する図である。 記録部に記録されるデータベースの一例である。 培養観察装置によって取得される培養容器内の細胞の画像の一例である。 細胞解析部による図６Ａの画像の解析結果の一例を示す図である。 １個の細胞の分裂の過程を説明する図である。 細胞解析部によって生成される細胞解析データの一例を示す図である。 統計解析部による各分裂回数の細胞数の解析結果の一例を示す図表である。 複数の撮影時刻における分裂回数のヒストグラムである。 負の歪度を有する分布の一例である。 正の歪度を有する分布の一例である。 図１の培養評価システムの動作を示すフローチャートである。 分裂回数のヒストグラムの歪度の経時的変化を表すグラフの一例である。 各分裂回数の細胞数を度数とするヒストグラムの一例である。 図１４Ａのヒストグラムから生成された、培養開始時の細胞数を度数とするヒストグラムである。 画像を複数の領域に分割する方法を説明する図である。 統計解析部によって生成されるヒストグラムの変形例であり、分裂回数の代表値の領域数を度数とするヒストグラムの一例である。 分化能が低い細胞集団の分裂回数のヒストグラムの一例である。 分化能が高い細胞集団の分裂回数のヒストグラムの一例である。 分化能が異なる２つの細胞集団のヒストグラムの歪度の経時的変化を表すグラフの一例である。 分化能が異なる２つの細胞集団のヒストグラムの平均値の経時的変化を表すグラフの一例である。 平均値と歪度との関係を表すグラフである。 分裂回数のヒストグラムの歪度と尖度との関係を表すグラフである。 最頻値および平均値を表す、分裂回数のヒストグラムの他の例である。 歪度および歪度の傾きの経時的変化を表すグラフの一例である。 本発明の第２の実施形態に係る培養評価システムの全体構成を示すブロック図である。 本発明の第３の実施形態に係る培養評価システムの全体構成を示すブロック図である。 参照データおよび比較判断部による培養の合否の判断方法の一例を説明する図である。 参照データおよび比較判断部による培養の合否の判断方法の他の例を説明する図である。 参照データおよび比較判断部による培養の合否の判断方法の他の例を説明する図である。 本発明の第４の実施形態に係る培養評価システムの全体構成を示すブロック図である。 図２５の培養評価システムの記録部に記録されるデータベースの一例である。 図２５の培養評価システムの表示生成部によって生成される表示の一例を示す図である。 細胞解析部による分裂回数の解析方法の他の例を説明する図である。 本発明の他の実施形態に係る画像処理装置の全体構成を示すブロック図である。

（第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態に係るに培養評価システムについて図面を参照して説明する。
本実施形態に係る培養評価システム１００は、図１に示されるように、培養容器Ａ内の細胞Ｂの画像を取得する培養観察装置（画像取得部）１と、培養観察装置１によって取得された画像を処理するパーソナルコンピュータ（ＰＣ）２と、培養観察装置１によって取得された画像およびＰＣ２による処理結果等を表示する表示部３とを備えている。符号５は、インキュベータを示している。

図２は、培養観察装置１の一例を示している。図２に示されるように、培養観察装置１は、培養容器Ａが搭載される箱型のベース６と、ベース６内に設けられた光源部７、撮像部８、送受信部９および制御部１０とを備えている。
培養容器Ａは、例えば、細胞培養用のフラスコであり、光学的に透明な材質から形成されている。
ベース６の上板６ａは、透明な材質からなる平坦な部材であり、培養容器Ａが載置されるステージとして使用される。
光源部７は、ステージ６ａ上の培養容器Ａに向かって照明光Ｌを射出し、培養容器Ａ内の細胞Ｂを照明光Ｌで照明する。例えば、光源部７は、ステージ６ａよりも上方の位置に配置され、ステージ６ａに平行な方向に照明光Ｌを射出する。

撮像部８は、培養容器Ａ内の細胞Ｂをステージ６ａを介して撮像する。例えば、撮像部８は、細胞Ｂにおいて散乱された照明光Ｌ’を集め細胞Ｂの像を結ぶ集光レンズ８ａと、集光レンズ８ａによって形成された細胞Ｂの像を撮像する撮像素子８ｂとを備える。ベース６内には、ステージ６ａに平行な方向に撮像部８を移動させるリニアアクチュエータ等の移動機構（図示略）が設けられている。移動機構の作動によって、撮像部８による画像の撮影位置が変更される。

送受信部９は、インキュベータ５の外に配置されているＰＣ２と無線通信してデータおよび信号の送受信を行う。撮像部８によって取得された画像は、送受信部９を経由してＰＣ２に送信される。
制御部１０は、ＰＣ２からの制御信号を送受信部９を経由して受信し、制御信号に従って光源部７および撮像部８を制御する。例えば、制御部１０は、時刻を計時するタイマ（図示略）を備えており、作業者によって設定された撮影時刻に設定された撮影位置で画像を取得するように、光源部７および撮像部８を制御する。

ＰＣ２には、図３に示されるように、表示部３、入力装置４および記録部１１が接続されている。
表示部３は、液晶モニタのような表示装置である。表示部３は、ＰＣ２から受信した表示データを表示させる。
入力装置４は、キーボードおよびマウスのような入力デバイスである。
記録部１１は、例えば、ＰＣ２に外付けされた記憶装置である。記録部１１は、ＰＣ２に内蔵された記憶装置であってもよい。

ＰＣ２は、培養観察装置１を制御する制御部２１と、培養観察装置１によって取得された画像を処理する画像処理部（画像処理装置）２２と、画像処理部２２による処理結果の表示データを生成する表示生成部２３とを備えている。制御部２１、画像処理部２２および表示生成部２３は、ＰＣ２にインストールされＣＰＵ（中央演算処理装置）に後述の処理を実行させるようにプログラムされたソフトウェアによって実現される。

制御部２１は、設定された撮影時刻に設定された撮影位置で撮影を実行させるための制御信号を培養観察装置１に送信する。撮影時刻および撮影位置は、入力装置４を用いて作業者によって設定される。培養期間中の細胞Ｂの画像を定期的に取得し細胞Ｂの状態を経時的に評価するために、撮影時刻は、例えば、一定時間（例えば、１５分）間隔で設定される。したがって、培養観察装置１からＰＣ２に一定の時間間隔で時系列の画像が送信される。図４に示されるように、複数の撮影位置を設定し、各撮影時刻において撮像部８に培養容器Ａ内の複数の撮影位置の画像を取得させてもよい。図４に示される培養容器Ａは、複数のウェルＷを有するマルチウェルプレートである。

画像処理部２２は、細胞解析部２４と、統計解析部２５とを備えている。培養観察装置１からＰＣ２に送信された画像は、記録部１１に記録されるとともに画像処理部２２の細胞解析部２４に入力される。

図５は、記録部１１に記録されるデータベースの例を示している。記録部１１は、細胞解析部２４および統計解析部２５による後述する解析結果を画像処理部２２から受け取り、画像および解析結果を、培養の識別子および撮影時刻と関連付けて時系列に記録する。これにより、記録部１１には、培養の識別子、撮影開始日時、撮影位置、撮影時刻および解析結果が相互に関連付けられたデータベースが作成される。培養が行われる度に、その培養に関する情報がデータベースに追加される。したがって、記録部１１のデータベースには、過去および現在の培養における解析結果が蓄積される。データベースには、作業者および培養条件がさらに記録されてもよい。培養条件は、例えば、細胞種、インキュベータ５内の温度および二酸化炭素濃度、培地の種類、ならびに培養容器Ａの種類を含む。

細胞解析部２４は、画像を解析することによって、画像内の個々の細胞を検出するとともに個々の細胞Ｂの分裂回数を取得する。図６Ａは、培養観察装置１によって取得された画像の例を示している。図６Ｂは、図６Ａの画像内の細胞Ｂの検出結果および分裂回数の解析結果の例を示している。

分裂回数を数える方法として、参考文献１（Takeo Kanade、et al、“Cell Image Analysis: Algorithms, System and Applications”、IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV)、2011）に記載の方法が使用される。細胞解析部２４は、新たな画像が入力される度に、新たな画像内の細胞Ｂおよびその位置を検出する。次に、細胞解析部２４は、新たな画像内の細胞Ｂと直前の画像内の細胞Ｂとを比較することによって個々の細胞Ｂを追跡し、個々の細胞Ｂの分裂回数を判別する。

図７は、１個の細胞Ｂが分裂によって増える過程を示している。１つの丸は、１個の細胞を示し、丸の中の数字は分裂回数を示している。図７に示されるように、細胞解析部２４は、最初に入力された画像内の個々の細胞Ｂの分裂回数をゼロ回と設定する。分裂回数ｋ回の細胞Ｂが分裂することによって、分裂回数ｋ＋１回の２つの細胞が生じる。

図８は、細胞解析部２４による解析結果の一例を示している。細胞解析部２４は、最初に入力された画像内の個々の細胞に細胞ＩＤ（識別子）を付す。細胞が分裂したとき、母細胞に親細胞ＩＤが付されるとともに分裂によって生じた２つの娘細胞の各々に新たな細胞ＩＤが付される。したがって、培養開始時には、親細胞ＩＤの欄は空である。細胞の位置は、画像の左上の角を原点と定義し、細胞の左上の角および右下の角の座標で記録される。細胞の位置は、細胞の中心位置であってもよい。細胞解析部２４は、細胞ＩＤ、位置および分裂回数を相互に関連付けた細胞解析データを生成する。細胞解析部２４は、細胞の状態（例えば、生死および分裂中）をさらに記録してもよい。細胞解析部２４は、画像から得られた細胞解析データを、画像の撮影時刻と関連付けて、統計解析部２５に送信する。また、細胞解析データは、記録部１１に記録される。

統計解析部２５は、細胞解析部２４から受信した細胞解析データを統計解析し、培養容器Ａ内の細胞Ｂの分化能を表す統計値を算出する。具体的には、統計解析部２５は、図９に示されるように、細胞解析データに含まれる各分裂回数の細胞の数を数える。これにより、画像内に存在する各分裂回数の細胞の数が算出される。次に、統計解析部２５は、分裂回数のヒストグラム（度数分布）を作成する。ヒストグラムにおいて、横軸が分裂回数を示し、縦軸が細胞数を示している。

図１０は、複数の撮影時刻ｔ＝ｔ０，ｔ１，ｔ２，ｔ３（ｔ０＜ｔ１＜ｔ２＜ｔ３）における分裂回数のヒストグラムを示している。図１０に示されるように、小さな分裂回数の細胞数は経時的に減り、大きな分裂回数の細胞数は経時的に増える。

次に、統計解析部２５は、ヒストグラムの歪度を計算する。歪度は、分布の偏りを表す統計値であり、分布の非対称性を表す。分布が左右対称である（例えば、分布が正規分布である）とき、歪度はゼロである。図１１Ａに示されるように、分布が右（分裂回数が多い側）に偏っているとき、歪度は負である。図１１Ｂに示されるように、分布が左（分裂回数が少ない側）に偏っているとき、歪度は正である。したがって、負の歪度は、分裂回数の多い細胞が多いことを意味し、正の歪度は、分裂回数の少ない細胞が多いことを意味する。

歪度は、以下の手順に従って算出される。
まず、下式（１），（２），（３）に従って、平均分裂回数μ、分散σ^２、および標準偏差σを計算する。ここで、ｋ（ｋ＝０，１，２，…，ｋｍａｘ）は細胞の分裂回数であり、ｋｍａｘはある撮影時刻における分裂回数の最大値である。撮影開始時の全ての細胞の分裂回数ｋはゼロである。Ｎｋ（Ｎｋ＝Ｎ０，Ｎ１，Ｎ２，…，Ｎｋｍａｘ）は、分裂回数がｋ回の細胞数であり、Ｎは、全細胞数（すなわち、Ｎ＝Ｎ０＋Ｎ１＋Ｎ２＋…＋Ｎｋｍａｘ）である。

次に、下式（４）に従って、歪度Ｓｋｅｗを計算する。

分散σ^２として、下式（２’）で定義される不偏分散を用い、歪度Ｓｋｅｗとして、下式（４’）で定義される不偏歪度を用いてもよい。

表示生成部２３は、統計解析部２５から受信した歪度の数値表示を作成し、数値表示を表示部３に送信して表示させる。

次に、このように構成された培養評価システム１００の作用について図１２を参照して説明する。
本実施形態に係る培養評価システム１００を用いて、細胞Ｂの培養状態を評価するには、細胞Ｂおよび培地Ｃを収容した培養容器Ａをステージ６ａ上に載置し、培養観察装置１を培養容器Ａと一緒にインキュベータ５内に配置し、インキュベータ５内の温度および湿度が管理された環境下で培養容器Ａ内の細胞Ｂの培養を開始する。

培養開始後、作業者によって撮影時刻および撮影位置が入力装置４を用いて設定される（ステップＳ１）。制御部２１は、設定された撮影時刻および撮影位置に基づく制御信号を生成し、培養観察装置１に制御信号を送信する。培養観察装置１の制御部１０は、設定された撮影時刻に光源部７を作動させ撮像素子８ｂに撮影を実行させる（ステップＳ２，Ｓ３）。撮像素子８ｂによって取得された画像は、培養観察装置１からＰＣ２に送信される。画像は、記録部１１に記憶されるとともに、ＰＣ２内の画像処理部２２によって処理される。

画像処理部２２によって、細胞解析部２４よる画像解析（ステップＳ４）および統計解析部２５による統計解析（ステップＳ５）が実行される。
具体的には、細胞解析部２４において、画像内の個々の細胞Ｂが検出される。解析対象の画像が、最初の撮影時刻の画像である場合、個々の細胞Ｂの分裂回数はゼロ回と計算される。解析対象の画像が、２回目以降の撮影時刻の画像である場合、それまでに取得された画像との比較に基づいて、個々の細胞Ｂの分裂回数が計算される。
次に、統計解析部２５において、各分裂回数の細胞数を表すヒストグラムが作成され、ヒストグラムの歪度が算出される

次に、表示生成部２３において、歪度の値の数値表示が生成される。生成された数値表示は、表示部３に送信され、表示部３に表示される（ステップＳ６）。作業者は、表示部３に表示された歪度の数値に基づいて、培養容器Ａ内で現在培養中の細胞Ｂの培養状態を評価する。

培養容器Ａ内の細胞Ｂが全体的に良好に分裂している場合、ヒストグラムの形状は正規分布のような対称な形状に近くなるか、または、分裂回数が多い側に偏るので、歪度は、ゼロまたは負になる。一方、培養容器Ａ内の一部の細胞Ｂが分裂していない場合には、ヒストグラムの形状は分裂回数が少ない側に偏るので、歪度は正になる。したがって、分裂回数のヒストグラムの歪度に基づいて、培養容器Ａ内の細胞Ｂが全体的に良好に分裂を繰り返しているか、または分裂しない細胞Ｂが培養容器Ａ内に含まれているか、を判断することができる。

細胞Ｂの分裂回数が多いということはＣＦＵが大きいということと同等であり、したがって細胞Ｂの分化能が高いと予測される。逆に、細胞Ｂの分裂回数が少ないということはＣＦＵが小さいということと同等であり、したがって細胞Ｂの分化能が低いと予測される。したがって、作業者は、ＣＦＵアッセイと同様に、表示部３に表示された歪度の値に基づいて、培養中の細胞Ｂの分化能を簡易に評価することができる。また、作業者は、実験に先立って細胞Ｂの分化能を評価し、一定の分化能を有する細胞Ｂのみを実験に使用することで、再現性の高い実験を行うことができる。

また、歪度の算出に必要なことは、現在培養中の細胞Ｂの画像の取得と、解析処理のみである。すなわち、培養容器Ａ内の細胞Ｂとは別に分化能評価用の細胞を用意したり、細胞Ｂを使用して分化能評価のための実験を行ったりする必要がない。このように、簡単な方法によって迅速に培養中の細胞Ｂの分化能を評価することができる。

表示部３には、歪度の数値表示に加えて、分裂回数のヒストグラムが表示されてもよい。作業者は、ヒストグラムに基づいて、培養容器Ａ内の細胞の分裂状況をより詳細に知ることができる。例えば、作業者は、全体的に分裂回数が多いかまたは少ないか、分裂回数が異常に多い細胞が存在しているか、全く分裂していない細胞が存在するか、等をヒストグラムから把握することができる。
また、図１３に示されるように、表示部３には、歪度の数値表示に代えて、またはこれに加えて、それまでに算出された歪度の経時的変化を表すグラフが表示されてもよい。

本実施形態においては、統計解析部２５が、図１４Ａに示されるように、画像内における各分裂回数の細胞数を度数とするヒストグラムを作成することとしたが、これに代えて、図１４Ｂに示されるように、正規化された細胞数を度数とする正規化されたヒストグラムを作成してもよい。
正規化された細胞数とは、分裂回数ｋの細胞数を２^ｋで割った数である。細胞数を２^ｋで割ることによって、分裂回数ｋの細胞数が、培養開始時の細胞数に換算される。

分裂回数は培養時間の経過に伴って増えるので、ヒストグラムは右側にシフトする。そのため、培養時間の長さが異なる２つの培養のヒストグラムを相互に単純に比較することはできない。細胞数を正規化することによって、培養期間の長さが相互に異なる２つの培養のヒストグラムを比較することができる。細胞数が正規化されたヒストグラムからの統計値の算出は、上述した統計値の算出と同様に行われる。
細胞数を２^ｋで割ることに代えて、細胞数の対数をとってもよい。

本実施形態においては、統計解析部２５が、各分裂回数の細胞数を画像全体から取得し、細胞数を度数とするヒストグラムを作成することとしたが、これに代えて、画像を複数の領域に分割し、複数の領域の各々の統計値の代表値の領域数を度数とするヒストグラムを作成してもよい。

具体的には、図１５に示されるように、細胞解析部２４は、画像をＮｈ個×Ｎｖ個の領域Ｒに分割する。画像の分割数（すなわち、各領域の幅ｈおよび高さｖ）は、画像内の細胞Ｂのサイズに応じて決定される。次に、細胞解析部２４は、各領域Ｒ内の個々の細胞Ｂの分裂回数を取得する。

統計解析部２５は、各領域Ｒ内の細胞Ｂの分裂回数の代表値を算出する。代表値は、例えば、各領域Ｒ内の細胞Ｂの分裂回数の最大値である。代表値は、各領域Ｒ内の細胞Ｂの分裂回数の平均値であってもよい。次に、統計解析部２５は、各代表値の領域Ｒの数を計数し、図１６に示されるように、各代表値の領域Ｒの数を表すヒストグラムを生成する。ヒストグラムにおいて、横軸は代表値、縦軸は領域Ｒの数である。次に、統計解析部２５は、分裂回数の代表値のヒストグラムの歪度を計算する。

培養容器Ａ内への播種時の細胞Ｂの密度の不均一さ、培養容器Ａ内の場所による細胞数の差異、ガン化細胞のような特殊な細胞の局所的な混入等が原因で、培養容器Ａ内の細胞Ｂの分裂回数には空間的なばらつきが存在することがある。通常の細胞Ｂに比べて分化能が極端に低いまたは高い細胞が培養容器Ａ内に混入しているときにも、分裂回数に空間的なばらつきが生じる。

培養容器Ａ内の全体にわたって細胞Ｂが同じように分裂しているときには、代表値の分布の偏りは小さく、したがって歪度の絶対値が小さくなる。一方、細胞の分裂回数が局所的に多いまたは少ないときには、歪度の絶対値が大きくなる。したがって、図１６のヒストグラムの歪度に基づいて培養容器Ａ内の細胞の分化能の空間的なばらつきの有無を判断し、培養容器Ａ内全体にわたって細胞Ｂの分化能が良好である否かを評価することができる。
本変形例において、ヒストグラムの分散からも、培養容器Ａ内の細胞Ｂの分化能の空間的なばらつきを判断することができる。したがって、歪度に代えて、ヒストグラムの分散を算出してもよい。

図１６のヒストグラムの縦軸の領域の数は、面積と等価である。したがって、ヒストグラムから、各分裂回数の細胞Ｂが画像に占める面積の割合が分かる。
統計解析部２５は、各分裂回数の細胞Ｂが画像内に占める面積を、個々の細胞Ｂの面積から算出してもよい。個々の細胞Ｂの面積（ピクセル数）の算出には、例えば、Ｗａｔｅｒｓｈｅｄアルゴリズムが使用される。

本実施形態においては、統計解析部２５が、ヒストグラムの歪度のみを算出することとしたが、歪度に加えて他の統計値を算出してもよい。他の統計値は、例えば、平均値、中央値、最頻値、分散、および尖度の内、少なくとも１つである。統計解析部２５が、複数種類の統計値を算出し、複数種類の統計値の内、細胞の分化能との相関が高い統計値を多変量解析によって決定し、決定された統計値を歪度と組み合わせてもよい。

図１７Ａから図１８Ｃは、歪度と平均値との組み合わせの例を示している。
図１７Ａは、分化能が低い（分裂回数が少ない）細胞集団の分裂回数のヒストグラムを示し、図１７Ｂは、分化能が高い細胞集団の分裂回数のヒストグラムを示している。２つのヒストグラムは、分裂回数において相互に異なるが、形状において相互に同一である。歪度は、分布の形状を表わす指標である。したがって、２つの細胞集団の分化能の違いを歪度に基づいて明確に区別することは難しい。一方、分裂回数の平均値は、各細胞集団の分裂回数を直接的に表す指標であるので、２つの細胞集団の分化能の違いを平均値に基づいて明確に区別することができる。

統計解析部２５は、図１０に示されるように、各撮影時刻の分裂回数のヒストグラムを作成し、各撮影時刻のヒストグラムの歪度および平均値を算出する。図１８Ａは、歪度の経時的変化を表すグラフであり、図１８Ｂは、平均値の経時的変化を表すグラフであり、図１８Ｃは、平均値の変化に対する歪度の変化を表すグラフである。図１８Ａから図１８Ｃにおいて、実線が、分化能が高い細胞集団を示し、破線が、分化能が低い細胞集団を示している。

図１８Ａに示されるように、２つの細胞集団の歪度の経時的変化は、相互に類似している。一方、図１８Ｂに示されるように、分化能が高い細胞集団の平均値は、培養時間の経過に伴って増加するが、分裂能が低いまたは分裂しない細胞集団の平均値は、培養時間の経過に伴う増加が緩やかである。したがって、歪度に平均値を組み合わせることによって、細胞Ｂの分化能の高低をさらに正確に評価することができる。

図１９は、歪度と尖度との組み合わせの例を示している。
尖度は、分布の鋭さを表す統計値である。尖度Ｋｕｒｔは、下式（５）に従って算出される。下式（５’）で定義される尖度Ｋｕｒｔを算出してもよい。

本実施形態においては、統計解析部２５が、ヒストグラムの偏りを表す統計値として歪度を算出することとしたが、これに代えて、またはこれに加えて、他の種類の統計値を算出してもよい。例えば、図２０に示されるように、他の統計値は、ヒストグラムの平均値μと最頻値ｍとの差分μ−ｍである。分布に偏りがあるとき、平均値μと最頻値ｍとの間に差が生じる。したがって、差分μ−ｍに基づいて、培養容器Ａ内の細胞Ｂの分化能を評価することができる。
統計値は、平均値、最頻値および中央値の中の任意の２つの差分であってもよい。

本実施形態においては、統計解析部２５は、歪度に加えて、図２１に示されるように、歪度の時間変化率を表す傾きを算出してもよい。図２１において、撮影時刻ｔｉにおける歪度の傾きは、撮影時刻ｔｉ−１の歪度と撮影時刻ｔｉの歪度との差分として定義している。
培養時間の経過に伴って、細胞Ｂの分裂能は変化し得る。細胞Ｂの分裂能の経時的変化に応じて歪度の傾きも変化する。例えば、培養時間の経過に伴って分裂しない細胞Ｂが増えると、歪度の傾きが正になる。したがって、歪度の傾きに基づいて、細胞Ｂの分裂能の経時的変化を評価することができる。

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態に係る培養評価システムについて図面を参照して説明する。
本実施形態の説明において、第１の実施形態と異なる構成について説明し、第１の実施形態と共通する構成については同一の符号を付して説明を省略する。

第１の実施形態においては、作業者が、それまでの自身の経験等に基づき、細胞Ｂの状態を評価することとした。これに対し、本実施形態に係る培養評価システム２００は、統計値の比較対象である参照データを保持し、参照データを統計値と一緒に表示部３に表示する点において、第１の実施形態と異なっている。

培養評価システム２００は、図２２に示されるように、培養観察装置１と、ＰＣ２と、表示部３と、記録部１１と、参照データ入力部１２とを備えている。
参照データ入力部１２は、例えば、ＰＣ２に接続された入力装置４である。作業者は、参照データ入力部１２を使用して参照データをＰＣ２に入力することができる。ＰＣ２に入力された参照データは、記録部１１に記録される。参照データは、例えば、作業者のそれまでの経験等に基づいて決定された統計値の標準的な値を含む。参照データは、統計値の標準的な範囲の最大値および最小値、または、統計値の経時的変化を表すグラフを含んでいてもよい。

表示生成部２３は、統計解析部２５によって算出された統計値と参照データとを比較可能な表示データを生成する。表示生成部２３は、生成された表示データを表示部３に送信して表示させる。

本実施形態によれば、第１の実施形態の効果に加えて、以下の効果を奏する。すなわち、作業者は、表示部３に表示されている統計値と参照データとを比較することによって、細胞Ｂの状態を客観的に評価することができる。したがって、経験の乏しい作業者であっても細胞Ｂの状態を正確に評価することができるとともに、作業者の違いに因る細胞Ｂの状態の評価のばらつきを防止することができ、より再現性の高い実験を行うことができる。

（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態に係る培養評価システムについて図面を参照して説明する。
本実施形態の説明において、第１および第２の実施形態と異なる構成について説明し、第１および第２の実施形態と共通する構成については同一の符号を付して説明を省略する。

第２の実施形態においては、作業者が、表示部３に表示された統計値と参照データとの比較に基づいて細胞Ｂの状態を評価することとした。これに対し、本実施形態に係る培養評価システム３００は、統計値と参照データとの比較に基づいて細胞Ｂの分化能を判断し、判断結果を表示部３に表示する点において、第２の実施形態と異なっている。

培養評価システム３００は、図２３に示されるように、培養観察装置１と、ＰＣ２と、表示部３と、記録部１１と、参照データ入力部１２とを備えている。
ＰＣ２内の画像処理部２２は、細胞解析部２４および統計解析部２５に加えて、比較判断部２６を備えている。

比較判断部２６は、記録部１１から参照データを読み出し、統計解析部２５によって算出された統計値を参照データと比較する。
参照データは、例えば、図２４Ａに示されるように、統計値の標準的な値である。比較判断部２６は、統計値が参照データ以下である場合には合格と判断し、統計値が参照データよりも大きい場合には不合格と判断する。

参照データが、図２４Ｂおよび図２４Ｃに示されるように、培養の合格範囲を画定する統計値の上限値および下限値を含んでいてもよい。この場合、比較判断部２６は、統計値が合格範囲内に位置する場合には合格と判断し、統計値が合格範囲外に位置する場合には不合格と判断してもよい。上限値および下限値は、作業者によって設定される。例えば、上限値および下限値は、作業者の経験に基づいて、または、過去に培養された細胞の分化能の測定結果に基づいて、決定される。

表示生成部２３は、統計値と、比較判断部２６による判断結果とを含む表示を生成し、生成された表示を表示部３に送信して表示させる。
本実施形態によれば、第１および第２の実施形態の効果に加えて、以下の効果を奏する。すなわち、現在の培養における統計値と参照データとの比較に基づいて、現在の培養の合否が培養評価システム３００によって判断される。作業者は、表示部３に表示された統計値および判断結果に基づいて、細胞Ｂの状態をより客観的に評価することができる。

（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態に係る培養評価システムについて図面を参照して説明する。
本実施形態の説明において、第１から第３の実施形態と異なる構成について説明し、第１から第３の実施形態と共通する構成については同一の符号を付して説明を省略する。

第３の実施形態においては、参照データが作業者によって入力されることとした。これに対し、本実施形態に係る培養評価システム４００は、培養後の細胞Ｂの評価結果に基づいて参照データを作成する点において、第３の実施形態と異なっている。

培養評価システム４００は、図２５に示されるように、培養観察装置１と、ＰＣ２と、表示部３と、記録部１１と、参照データ入力部１２と、評価入力部１３とを備えている。
評価入力部１３は、例えば入力装置４である。評価入力部１３は、培養後の細胞Ｂの評価結果を培養の識別子と関連付けて作業者が入力することができるようになっている。作業者は、培養後の細胞Ｂを使用した実験の成否に基づいて当該細胞Ｂの分化能が良好であったか、または不良であったかを評価し、その評価結果を評価入力部１３に入力する。入力された評価結果は、ＰＣ２から記録部１１に送信され、図２６に示されるように、培養の識別子と関連付けて記録部１１のデータベースに記録される。

記録部１１のデータベースには、識別子、撮影開始日時、各画像の撮影位置、撮影時刻および解析結果に加えて、現在および未来の判断結果（後述）、実験後の評価結果が相互に関連付けて記録される。

ＰＣ２内の画像処理部２２は、細胞解析部２４、統計解析部２５、および比較判断部に加えて、参照データ生成部２７および予測部２８をさらに備えている。
参照データ生成部２７は、記録部１１に記録された、過去の培養において取得された統計値のデータを読み出し、実験が成功した（すなわち、培養後の細胞Ｂの評価が良好であった）培養の統計値のデータから参照データを生成し、実験に失敗した（すなわち、培養後の細胞Ｂの評価が不良であった）培養の統計値のデータから参照データを生成する。参照データは、例えば、統計値の一覧である。参照データは、複数の統計値の加算平均、多項式近似、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、深層学習等によって生成されてもよい。

例えば、参照データ生成部２７は、図２７に示されるように、実験が成功した培養の統計値と実験が失敗した培養の統計値との境界、すなわち実験が成功した培養の統計値の上限値および下限値を判別し、下限値と上限値とに挟まれた領域を培養の合格範囲に設定し、合格範囲以外の領域を不合格範囲に設定する。

参照データ生成部２７は、例えば、細胞の評価結果が新たに記録部１１に記録されたとき、または作業者から指示されたときに、参照データの生成と合格範囲および不合格範囲の設定とを行い、参照データ、合格範囲および不合格範囲を記録部１１に記録する。

予測部２８は、培養観察装置１によって新たな画像が取得されて統計解析部２５によって現在の統計値が算出されたときに、その時点までの現在の培養の統計値を記録部１１から読み出し、読み出された統計値から未来の統計値を予測する。例えば、予測部２８は、現在から所定の時間後、または培養観察装置１による次の撮影時刻における統計値を予測する。統計値の予測には、例えば、それまでの統計値の経時的変化のグラフの多項式近似による外挿、または、過去の培養の統計値の経時的変化に基づき再帰型ニューラルネットを使用した深層学習等が用いられる。

比較判断部２６は、培養観察装置１によって新たな画像が取得されて統計解析部２５によって現在の統計値が算出されたときに、現在の統計値を合格範囲と比較し、現在の統計値が合格範囲内に位置する場合には合格と判断し、現在の統計値が合格範囲外に位置する場合には不合格と判断する。
また、比較判断部２６は、未来の統計値を予測部２８から受信し、未来の統計値を合格範囲と比較し、未来の統計値が合格範囲内に位置する場合には合格と判断し、未来の統計値が合格範囲外に位置する場合には不合格と判断する。
比較判断部２６による現在および未来の判断結果は、記録部１１のデータベースに記録される。

表示生成部２３は、図２７に示されるように、現在の培養における統計値の経時的変化のグラフと、参照データとを相互に重ね合わせた表示データを生成する。表示生成部２３は、統計値のグラフに、予測部２８によって予測された未来の統計値を追加してもよい。

本実施形態によれば、第１から第３の実施形態の効果に加えて、以下の効果を奏する。すなわち、過去に培養における統計値が、培養後の細胞Ｂを使用した実験の成否に基づく培養の評価結果と関連付けて記録部１１に記録されることで、実験に成功した培養の統計値と実験に失敗した培養の統計値とが蓄積される。そして、蓄積された統計値に基づいて、実験に成功した培養および実験に不成功の培養それぞれの統計値の経時的変化のモデルとなる参照データが生成される。比較判断部２６では、現在および未来の統計値をこのような参照データと比較することで、現在および未来の細胞Ｂの状態がより正確に評価される。

したがって、作業者は、表示部３に表示された現在の統計値および比較判断部２６による判断結果に基づいて、細胞Ｂの状態を客観的に評価することができる。すなわち、経験の乏しい作業者であっても細胞Ｂの状態を正確に評価することができるとともに、作業者の違いに因る細胞Ｂの状態の評価のばらつきを防止することができ、より再現性の高い実験を行うことができる。

上述した実施形態においては、細胞解析部２４が、画像内の細胞Ｂを追跡することによって個々の細胞Ｂの分裂回数を取得することとしたが、これに代えて、画像内の個々の細胞Ｂの蛍光強度に基づいて分裂回数を取得してもよい。
例えば、細胞Ｂの分裂回数の計測に、ＣＦＳＥ（carboxyfluorescein succinimidyl ester）ｄｉｌｕｔｉｏｎ法を用いてもよい。ＣＦＳＥは、蛍光色素である。ＣＦＳＥが導入された細胞の蛍光強度は、図２８に示されるように、分裂する度に半減する。したがって、細胞ＢのＣＦＳＥの蛍光強度から、その細胞の分裂回数を推定することができる。図２８において、１つの丸は１個の細胞Ｂを表し、ハッチングのピッチの違いは蛍光強度の違いを表し、数字は分裂回数を表している。

上述した実施形態においては、画像処理装置が、培養評価システム１００，２００，３００，４００のＰＣ２の一部として実現されることとしたが、これに代えて、図２９に示されるように、画像処理装置が、独立した装置として実現されてもよい。例えば、画像処理装置は、培養観察装置１によって過去に取得された時系列の画像が入力され、時系列の画像を解析して統計値を算出し、統計値を外部装置に出力してもよい。

上述した実施形態においては、所定の分化能を有する細胞を選択することを目的として、培養された細胞の分化能を統計値に基づいて評価することとしたが、細胞の分化能の指標である統計値は、他の用途にも用いることができる。

例えば、培地成分や分化・未分化誘導試薬のような、細胞の分化能に影響を与える外部要因の効果を、統計値に基づいて定量的に検証することができる。
例えば、１つの培養容器内で培養され同一の分化能を有すると期待される細胞集団を２つの条件群に分け、一方の条件群を通常の培養条件下で培養し、他方の条件群を試薬を添加した培地で培養し、各条件群の統計値を算出する。そして、２つの条件群の統計値の差異に基づいて、添加された試薬の効果を定量的に検証することができる。
また、各条件群をマルチウェルプレートで培養し、各ウェル内の細胞の合否を本発明の方法によって判断する。そして、合格と判断されたウェル数の割合によって、添加された試薬の効果を定量化することができる。

１ 培養観察装置（画像取得部）
２ パーソナルコンピュータ
３ 表示部
４ 入力装置
１１記録部
１２ 参照データ入力部
１３ 評価入力部
２１ 制御部
２２ 画像処理部（画像処理装置）
２３ 表示生成部
２４ 細胞解析部
２５ 統計解析部
２６ 比較判断部
２７ 参照データ生成部
２８ 予測部
１００，２００，３００，４００ 培養評価システム
Ａ 培養容器
Ｂ 細胞

Claims (17)

1. 培養容器内で培養される細胞の画像を解析し、該画像内の個々の細胞の分裂回数を取得する細胞解析部と、
   該細胞解析部によって取得された前記細胞の分裂回数から、前記画像内の細胞の分化能を表す統計値を算出する統計解析部とを備え、
   該統計解析部が、前記分裂回数の度数分布を作成し、前記統計値が、前記度数分布の偏りを表す画像処理装置。
2. 培養容器内で培養される細胞の画像を取得する画像取得部と、
   該画像取得部によって取得された前記画像を処理する画像処理装置とを備え、
   該画像処理装置が、
   前記画像を解析し、該画像内の個々の細胞の分裂回数を取得する細胞解析部と、
   該細胞解析部によって取得された前記細胞の分裂回数から、前記画像内の細胞の分化能を表す統計値を算出する統計解析部とを備え、
   該統計解析部が、前記分裂回数の度数分布を作成し、前記統計値が、前記度数分布の偏りを表す培養評価システム。
3. 前記統計解析部が、前記統計値として、前記度数分布の歪度を算出する請求項２に記載の培養評価システム。
4. 前記統計解析部が、前記統計値として、前記度数分布の平均値、中央値、最頻値、分散および尖度の内、少なくとも１つをさらに算出する請求項３に記載の培養評価システム。
5. 前記細胞解析部が、前記度数分布として、各前記分裂回数の細胞数を表す度数分布を作成する請求項２から請求項４のいずれかに記載の培養評価システム。
6. 各前記分裂回数の細胞数が、培養開始時の状態に換算された数である請求項５に記載の培養評価システム。
7. 前記細胞解析部が、前記画像を複数の領域に分割し、各該領域内の個々の細胞の分裂回数を取得し、
   前記統計解析部が、各前記領域の分裂回数の代表値を算出し、前記度数分布として、各前記代表値の領域数を表す度数分布を作成する請求項２から請求項４のいずれかに記載の培養評価システム。
8. 前記統計値の参照データを記録した記録部と、
   前記統計値と前記参照データとを相互に比較可能に表示する表示部とを備える請求項２から請求項７のいずれかに記載の培養評価システム。
9. 前記画像取得部が、前記培養容器内の画像を経時的に取得し、
   前記統計解析部が、前記統計値の経時的変化を算出し、
   前記表示部が、前記統計値の経時的変化と前記参照データとを比較可能に表示する請求項８に記載の培養評価システム。
10. 前記統計解析部によって算出された前記統計値と前記参照データとの比較に基づいて、前記培養容器内の細胞の分化能を判断する比較判断部を備える請求項８または請求項９に記載の培養評価システム。
11. 前記記録部が、前記統計解析部によって算出された前記統計値をさらに記録する請求項８から請求項１０のいずれかに記載の培養評価システム。
12. 前記参照データが、前記統計値に対して設定された下限値および上限値を含み、
    前記比較判断部が、前記統計解析部によって算出された前記統計値と前記上限値および前記下限値との比較に基づいて、前記培養容器内の細胞の分化能を判断する請求項１０に記載の培養評価システム。
13. 前記表示部が、前記下限値および前記上限値によって画定される合格範囲を表示する請求項１２に記載の培養評価システム。
14. 培養後の細胞の評価結果を作業者が入力する評価入力部を備え、
    前記記録部が、前記評価入力部に入力された前記評価結果を、評価対象の細胞の培養において前記統計解析部によって算出された前記統計値と関連付けて記録する請求項１０、請求項１２および請求項１３のいずれかに記載の培養評価システム。
15. 前記比較判断部が、前記培養容器内の細胞の現在の統計値と、前記記録部に前記評価結果と関連付けて記録され過去の培養において取得された前記統計値との比較に基づいて、前記培養容器内の細胞の分化能を判断する請求項１４に記載の培養評価システム。
16. 現在の前記培養容器内の細胞の画像から得られた統計値に基づいて未来の統計値を予測する予測部を備え、
    前記比較判断部が、前記予測部によって予測された前記未来の統計値と前記下限値および前記上限値との比較に基づいて、未来における細胞の分化能を判断する請求項１２または請求項１３に記載の培養評価システム。
17. 培養容器内で培養される細胞の画像を取得すること、
    取得された前記画像を解析し、該画像内の個々の細胞の分裂回数を取得すること、
    取得された前記細胞の分裂回数から、前記画像内の細胞の分化能を表す統計値の算出を行うこと、を行う培養評価方法であって、
    前記統計値の算出では、前記分裂回数の度数分布を作成し、前記統計値は前記度数分布の偏りを表すものである、培養評価方法。

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