JP7420346B2 - 三次元形状情報生成装置、細胞判定システム - Google Patents

Description

本発明は、三次元形状情報生成装置、細胞判定システムに関する。

従来から、生体組織に含まれる細胞の中にがん細胞が含まれているか否かを判定する作業は、生体組織の断層画像を撮像し、撮像した断層画像に基づいて、各細胞の三次元形状ががん細胞に特徴的な形状をしているか否かを人が判定していた。

例えば下記特許文献１に記載されているような、三次元細胞画像撮像装置が知られている。この三次元細胞画像撮像装置は、試料の合焦位置をＺ方向に所定ピッチで連続的に異ならせた状態でＺ方向に順に蓄積された、複数の二次元の細胞画像の集合体からなる三次元の細胞画像を解析する。
また、下記特許文献２に記載されているような、画像処理方法が知られている。この画像処理方法では、撮像光学系の焦点位置の設定値を撮像光学系の光軸方向に多段階に変更設定し、各設定値で細胞を明視野撮像して複数の原画像を取得することで、細胞の輪郭が明瞭な画像を作成する。

特開２０１１－４４０１６号公報 特開２０１６－７１５８８号公報

ところで、特許文献１、２に開示されたような構成では、いずれも、撮像工学系における合焦位置を変化させることで、合焦位置が異なる複数枚の画像を撮像する。これには、複数の合焦位置のそれぞれにおいて、試料の断面を表す断層画像を撮像する必要がある。このように合焦位置が異なる複数の断層画像を撮像し、それらの複数の断層画像から三次元の細胞画像を生成する装置は、非常に複雑な構成で高価である。

本発明は、前述した事情に鑑みてなされたものであって、簡易な構成の装置で光透過性を有する物体を撮像することで、物体の三次元形状を示す三次元形状情報を生成することを可能とする三次元形状情報生成装置、細胞判定システムを提供することを目的とする。

本発明の一態様は、光透過性を有する物体に対して光を照射する光源と、前記物体を透過した透過光を撮像する撮像部と、前記光源で照射される前記光の合焦位置を、前記物体を複数に区分することによって設定される複数の立体領域のそれぞれに対して相対的に移動させる合焦位置移動部と、前記合焦位置移動部で前記物体に対する前記光の合焦位置を複数に異ならせたときに、複数の前記合焦位置のそれぞれで、前記撮像部で前記透過光を撮像させる撮像制御部と、複数の前記合焦位置のそれぞれで撮像された複数の撮像画像に基づいて、複数の前記立体領域それぞれの前記光の透過率を算出し、算出した複数の前記立体領域それぞれの前記透過率に基づいて、前記物体の三次元形状を示す三次元形状情報を生成する生成部と、を備える三次元形状情報生成装置である。

また、本発明の他の態様は、三次元形状情報生成装置において、前記撮像制御部は、前記第一軸方向、前記第一軸方向に交差する第二軸方向、及び前記第一軸方向と前記第二軸方向とに交差する第三軸方向のそれぞれにおいて、前記物体を複数に区分することによって複数の前記立体領域を設定する、構成が用いられてもよい。

また、本発明の他の態様は、三次元形状情報生成装置において、前記透過光を前記撮像部の画素上に集光する集光部をさらに備え、前記生成部は、前記集光部で前記透過光が集光された前記画素の輝度値に基づいて、複数の前記立体領域それぞれの前記透過率を算出する、構成が用いられてもよい。

また、本発明の他の態様は、三次元形状情報生成装置において、前記生成部は、複数の前記撮像画像のそれぞれについて、前記撮像画像の各画素の輝度値と、複数の前記立体領域それぞれの前記透過率とを対応付ける複数の方程式を算出し、算出した複数の前記方程式に基づいて、前記三次元形状情報を生成する、構成が用いられてもよい。

また、本発明の他の態様は、三次元形状情報生成装置において、前記物体は、１以上の細胞を含む生体組織である、構成が用いられてもよい。

また、本発明の他の態様は、上記に記載の三次元形状情報生成装置と、前記三次元形状情報生成装置により生成された前記三次元形状情報に基づいて、前記生体組織に予め決められた条件を満たす細胞が含まれているか否かを判定する判定装置と、を備える細胞判定システムである。

また、本発明の他の態様は、細胞判定システムにおいて、前記条件は、前記細胞ががん細胞であること、であり、前記判定装置は、前記三次元形状情報生成装置により生成された前記三次元形状情報と、前記判定装置における判定結果に基づく学習済モデルとに基づいて、前記生体組織に前記条件を満たす細胞が含まれているか否かを判定する、構成が用いられてもよい。

本発明によれば、簡易な構成の装置で光透過性を有する物体を撮像することで、物体の三次元形状を示す三次元形状情報を生成することができる。

本発明の一実施形態に係る細胞判定システムの構成例を機能的に示すブロック図である。 図１に示す細胞判定システムを構成する三次元形状情報生成装置の撮像機の概略構成例を示す図である。 上記細胞判定システムにおける検査対象物を、複数の立体領域に区分した例を示す斜視図である。 上記細胞判定システムにおける細胞の判定方法の流れの一例を示すフローチャートである。 上記撮像機においてある一つのボクセルに合焦位置が合っている状態の一例を示す図である。 上記撮像機において、図５とはＺ軸方向で異なる他のボクセルに合焦位置を合わせた状態を示す図である。 上記三次元形状モデル生成装置で生成された検査対象物の三次元形状情報の一例を示す図である。 細胞形状モデルを示す図である。 仮想三次元形状情報生成装置によって細胞形状モデルを撮像した１１枚の撮像画像の一例を示す図である。 仮想三次元形状情報生成装置により生成された三次元形状情報の一例を示す図である。 仮想三次元形状情報生成装置によって生成された三次元形状情報を、Ｚ軸方向において互いに異なる所定の断面においてスライスした１１枚の画像の一例を示す図である。 三次元形状情報生成装置により撮像された細胞と、その細胞について三次元形状情報生成装置により生成された三次元形状情報とのそれぞれの一例を示す図である。 三次元形状情報生成装置により撮像された細胞と、その細胞について三次元形状情報生成装置により生成された三次元形状情報とのそれぞれの他の例を示す図である。 三次元形状情報生成装置により撮像された細胞と、その細胞について三次元形状情報生成装置により生成された三次元形状情報とのそれぞれの更に他の例を示す図である。

以下、図面を参照し、本発明の一実施形態に係る三次元形状情報生成装置、細胞判定システムを説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る細胞判定システム１の構成例を機能的に示すブロック図である。
図１に示すように、細胞判定システム１は、三次元形状情報生成装置２と、判定装置５と、を備える。本実施形態において、細胞判定システム１は、生体組織にがん細胞が含まれているか否かを判定する。このため、細胞判定システム１は、生体組織を検査対象物１００とする。検査対象物１００である生体組織は、半透明で、光透過性を有する。なお、細胞判定システム１は、生体組織にがん細胞が含まれているか否かを判定する構成に代えて、生体組織にユーザーが所望する所定の種類の細胞が含まれているか否かを判定する構成であってもよい。

三次元形状情報生成装置２は、撮像機２０と、コントローラ３０と、を備えている。

図２に示すように、撮像機２０は、検査対象物１００に光Ｂを照射し、その透過光を撮像する。図２は、図１に示す細胞判定システム１を構成する三次元形状情報生成装置２の撮像機２０の概略構成例を示す図である。撮像機２０は、光源２１と、対象物支持部２２と、撮像部２３と、集光部２４と、を備える。

光源２１は、光透過性を有する検査対象物１００に対して光Ｂを照射する。光源２１は、光Ｂとして、可視光を照射する。このように、光源２１で照射する光Ｂに可視光を利用することで、Ｘ線を用いるＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：コンピューター断層撮像）装置や、磁気と電波とを用いるＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ：磁気共鳴画像）装置等と比較し、大幅に低コストとなる。

対象物支持部２２は、検査対象物１００を支持する。対象物支持部２２は、例えばプレパラート等に載せられた検査対象物１００を支持する。対象物支持部２２は、光源２１からの光Ｂが検査対象物１００に照射されるよう、光Ｂを透過する材料で形成されるか、又は光Ｂを透過する開口（図示無し）を有している。

撮像部２３は、検査対象物１００を透過した透過光Ｂｔを撮像する。撮像部２３は、検査対象物１００に対向する側に、撮像素子（受光素子）２４ｓを備える。撮像素子２３ｓとしては、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ：電荷結合素子）、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ ｍｅｔａｌ－ｏｘｉｄｅ－ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ：相補型金属酸化膜半導体）等が用いられる。

集光部２４は、対象物支持部２２と撮像部２３との間に設けられている。集光部２４は、光源２１から検査対象物１００に照射された光Ｂが検査対象物１００を透過した光（以下、これを透過光Ｂｔと称する）を、撮像部２３の撮像素子２３ｓの各画素上に集光させる。図２には、一例として、撮像素子２３ｓの画素２３ｍに集光された透過光Ｂｔが示されている。集光部２４は、１枚以上の光学レンズを備える。これにより、撮像部２３では、集光部２４によって撮像素子２３ｓの各画素上に集光させた透過光Ｂｔを含む撮像画像を撮像することになる。

このような撮像機２０において、光源２１からの光Ｂの合焦位置Ｐは、対象物支持部２２で支持された検査対象物１００に対し、相対移動可能となっている。具体的には、光源２１、集光部２４、及び撮像部２３と、検査対象物１００を支持する対象物支持部２２とは、図示しない移動機構によって、相対的に移動可能に設けられている。光源２１、集光部２４、及び撮像部２３と、対象物支持部２２とは、光源２１と撮像部２３とを結ぶ光Ｂの光軸方向に沿ったＺ軸に相対移動可能とされている。なお、光源２１、集光部２４、及び撮像部２３と、対象物支持部２２とは、Ｚ軸（第一軸）に直交するＸ軸（第二軸）、Ｚ軸及びＸ軸に直交するＹ軸（第三軸）の三軸方向に相対移動可能であってもよい。

図１に示すように、コントローラ３０は、合焦位置移動部３１と、撮像制御部３２と、生成部３３と、を備える。

合焦位置移動部３１は、光Ｂの合焦位置Ｐを、検査対象物１００に対し、Ｚ軸方向に相対的に移動させる。合焦位置移動部３１は、図示しない移動機構を有し、光源２１、集光部２４、及び撮像部２３と、対象物支持部２２との少なくとも一方をＺ軸方向に移動させる。これにより、検査対象物１００に対し、光Ｂの合焦位置ＰがＺ軸方向に相対的に移動する。

撮像制御部３２は、合焦位置移動部３１の動作と、撮像部２３における撮像動作とを制御する。
本実施形態において、撮像制御部３２は、検査対象物１００を複数に区分することで、検査対象物１００に複数のボクセル（立体領域）１００ｓを設定する。ここで、図３に示すように、各ボクセル１００ｓは、検査対象物１００を、Ｚ軸方向、Ｘ軸方向、及びＹ軸方向のそれぞれにおいて、検査対象物１００を複数に区分することによって設定される。図３は、細胞判定システム１における検査対象物１００を、複数のボクセル１００ｓに区分した例を示す斜視図である。つまり、各ボクセル１００ｓは、直方体状をなしている。なお、各ボクセル１００ｓのうちの一部又は全部は、直方体状以外の形状をなす構成であってもよい。

撮像制御部３２は、合焦位置移動部３１を制御することによって、検査対象物１００に設定された複数のボクセル１００ｓに対し、光Ｂの合焦位置Ｐを順次移動させていく。ここで、複数のボクセル１００ｓのうちのあるボクセル１００ｓに光Ｂの合焦位置Ｐを一致させることは、Ｚ軸方向と直交する面のうち当該ボクセル１００ｓを通る面に対して光Ｂの焦点を一致させることを意味する。このため、撮像制御部３２が光Ｂの合焦位置Ｐを複数のボクセル１００ｓのそれぞれに順次一致させることは、撮像制御部３２が、Ｚ軸方向と直交する面のうち重複がないように複数のボクセル１００ｓを通る複数の面のそれぞれに対して光Ｂの焦点を順次一致させることを意味する。このような意味においては、光Ｂの合焦位置Ｐは、Ｚ軸方向の位置を示すと解されてもよい。なお、細胞判定システム１では、撮像制御部３２が光Ｂの合焦位置Ｐを複数のボクセル１００ｓのそれぞれに順次一致させることは、複数のボクセル１００ｓに含まれる個々のボクセル１００ｓに対して光Ｂの焦点を順次一致させることを意味する構成であってもよい。この場合、光Ｂの合焦位置Ｐは、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３軸方向の位置を示すと解されてもよい。

撮像制御部３２は、複数のボクセル１００ｓに合焦位置Ｐを順次合わせていき、それぞれの合焦位置Ｐで集光された光Ｂの透過光Ｂｔを、撮像部２３で撮像させる。ここで、複数のボクセル１００ｓのそれぞれに対して光源２１からの光Ｂを合焦させたときの透過光Ｂｔは、集光部２４により、撮像部２３の撮像素子２３ｓの各画素（例えば、図２に示した画素２３ｍ）上に集光される。なお、図２には、図が煩雑になるのを防ぐため、光Ｂ及び光Ｂｔの経路として、代表的な経路を１つのみ示している。

生成部３３は、後に詳述するように、合焦位置Ｐを複数のボクセル１００ｓのそれぞれに合わせて撮像された複数の撮像画像に基づいて、検査対象物１００の三次元形状を示す三次元形状情報Ｍ（図７参照）を生成する。三次元形状情報Ｍは、例えば、三次元形状モデルであるが、これに代えて、三次元点群等の三次元形状を示す他の情報であってもよい。

判定装置５は、三次元形状情報生成装置２により生成された三次元形状情報Ｍに基づいて、検査対象物１００である生体組織に、予め決められた条件を満たす細胞が含まれているか否かを判定する。本実施形態において、予め決められた条件とは、細胞ががん細胞であること（より具体的には、細胞の形状ががん細胞の形状であること）、とした。なお、予め決められた条件は、これに代えて、他の条件であってもよい。

次に、上記細胞判定システム１における細胞の判定方法について説明する。図４は、細胞判定システム１における細胞の判定方法の流れの一例を示すフローチャートである。
まず、図４に示すように、三次元形状情報生成装置２で、検査対象の生体組織を検査対象物１００として、撮像を行う。
これには、プレパラート等に載せた検査対象物１００を、対象物支持部２２にセットする（ステップＳ１）。また、図３に示すように、撮像制御部３２では、予め定められたコンピュータプログラムに基づいて、検査対象物１００を、複数に区分し、複数のボクセル１００ｓを設定する。

次に、光源２１で光Ｂを照射する。照射された光Ｂは、所定の合焦位置Ｐで集光し、合焦される。以下では、説明を簡略化するため、検査対象物１００の一つのボクセル１００ｓ１を例に挙げて説明する。撮像制御部３２は、例えば図５に示すように、検査対象物１００の一つのボクセル１００ｓ１に合焦位置Ｐが合うよう、合焦位置移動部３１を動作させる（ステップＳ２）。すなわち、ステップＳ２において、撮像制御部３２は、Ｚ軸方向と直交する面のうちボクセル１００ｓ１を通る面に光Ｂの焦点が合うよう、合焦位置移動部３１を動作させる。図５は、撮像機２０においてボクセル１００ｓ１に合焦位置Ｐが合っている状態の一例を示す図である。なお、図５には、図が煩雑になるのを防ぐため、光Ｂ及び光Ｂｔの経路として、代表的な経路を１つのみ示している。

合焦位置Ｐを合わせた後（例えば、ボクセル１００ｓ１に合焦位置Ｐを合わせた後）、撮像部２３で撮像を行う（ステップＳ３）。撮像部２３で撮像した撮像画像には、合焦位置Ｐのボクセル１００ｓ１を透過し、集光部２４で画素２３ｍ上に集光された透過光Ｂｔが含まれている。

続いて、撮像制御部３２は、例えば図６に示すように、合焦位置移動部３１で検査対象物１００に対して合焦位置ＰをＺ軸方向に移動させ、最初に合焦位置Ｐを合わせたボクセル１００ｓ１（図５参照）に対し、Ｚ軸方向で異なる位置の他のボクセル１００ｓ２に合わせる（ステップＳ４）。すなわち、ステップＳ４において、撮像制御部３２は、Ｚ軸方向と直交する面のうちボクセル１００ｓ２を通る面に光Ｂの焦点が合うよう、合焦位置移動部３１を動作させる。この後、撮像部２３で撮像を行う（ステップＳ５）。図６は、撮像機２０においてボクセル１００ｓ２に合焦位置Ｐが合っている状態の一例を示す図である。なお、図６には、図が煩雑になるのを防ぐため、光Ｂ及び光Ｂｔの経路として、代表的な経路を１つのみ示している。

撮像制御部３２は、検査対象物１００においてＺ軸方向で重なる複数のボクセル１００ｓに対し、合焦位置Ｐを合わせて撮像を行ったか否かを判定する（ステップＳ６）。撮像制御部３２は、Ｚ軸方向で全てのボクセル１００ｓに合焦位置Ｐを合わせて撮像を行うまで、ステップＳ４、Ｓ５を繰り返す。
これにより、合焦位置ＰをＺ軸方向で異ならせた複数枚の撮像画像が得られる。

なお、撮像制御部３２は、上記のステップＳ２～Ｓ６を終えた後、合焦位置Ｐを、Ｘ軸方向又はＹ軸方向に移動させ、Ｚ軸方向に直交するＸ－Ｙ平面内で他の位置のボクセル１００ｓに合わせる構成であってもよい。この場合、その位置で、撮像制御部３２は、上記と同様に、Ｚ軸方向で合焦位置Ｐを順次変えながら、Ｚ軸方向に重なる全てのボクセル１００ｓに合焦位置Ｐを合わせ、撮像を行う。

このようにして、検査対象物１００の全てのボクセル１００ｓに対し、合焦位置Ｐを合わせた撮像が完了した後、生成部３３で三次元形状情報を生成する（ステップＳ７）。
生成部３３は、撮像部２３で撮像された複数の撮像画像に基づいて、複数のボクセル１００ｓそれぞれの透過光Ｂｔの透過率を算出する。ボクセル１００ｓに、がん細胞等の細胞核がなければ、透過光Ｂｔの透過率は高くなる。ボクセル１００ｓに、細胞核があれば、透過光Ｂｔの透過率は低くなる。
具体的には、生成部３３は、各撮像画像に含まれる、撮像素子２３ｓの各画素の輝度値を、画像処理により検出する。生成部３３は、検出された輝度値に基づいて、各ボクセル１００ｓの透過光Ｂｔの透過率を算出する。
ここで、あるボクセル１００ｓに光Ｂの焦点が一致している場合、透過光Ｂｔは、透過光Ｂｔの光路上に位置する他のボクセル１００ｓも通る。例えば、撮像素子２３ｓの画素２３ｍ上で集光された透過光Ｂｔの輝度値には、合焦位置Ｐのボクセル１００ｓ１だけでなく、他の複数のボクセル１００ｓの影響が含まれている。
そこで、生成部３３は、複数のボクセル１００ｓに合焦位置Ｐを異ならせて撮像した複数枚の撮像画像における各画素の輝度値と、複数のボクセル１００ｓそれぞれの透過光Ｂｔの透過率とを対応付ける複数の方程式を、以下のように算出する。

ここで、一例として、ある撮像画像ＰＨを例に挙げて説明する。
撮像画像ＰＨ上の画素のＸ軸方向、Ｙ軸方向、Ｚ軸方向のそれぞれにおける位置を示す座標を（ｘ、ｙ、ｚ）によって示した場合、透過光Ｂｔが集光された各画素の輝度値を２５５で割った値ｆ（ｘ、ｙ、ｚ）は、以下の式（１）で表される。ここで、当該各画素は、撮像画像ＰＨ上の画素のことである。

この式（１）において、ａ_ｉは、ボクセルｉにある物質の透過率（すなわち、ボクセルｉの透過率）である（ただし、０＜ａ_ｉ＜１）。ｎは、全ボクセル数である。Ｎは、光Ｂの光線の本数である。Ｉ_ｊは、入射光である（ただし、入射光Ｉ_ｊは、次式（２）を満たす。）。ｌ_ｉｊ（ｘ、ｙ、ｚ）は、撮像画像ＰＨ上の画素のうち座標（ｘ、ｙ、ｚ）によって示される位置に位置する画素に入射する入射光Ｉ_ｊがボクセルｉを透過する長さである。

次に、次式（３）の目的関数Ｆ（α）が最小となるように、例えば、ニュートン法、準ニュートン法等のアルゴリズムを用い、最適化する。

ここで、αは、アルゴリズムにおいて可変させる重みである。
データ項Ｅは、次式（４）で表される。ここで、Ｐ_ｋは、撮像画像ＰＨ上の画素のうち座標（ｘ_ｋ、ｙ_ｋ、ｚ_ｋ）によって示される位置に位置する画素の輝度値である。

また、ＴＶ項ｔｖは、本最適化問題における最適化項であり、次式（５）で表される。このＴＶ項ｔｖは、互いに隣接するボクセル１００ｓ同士は、同じような透過率を有する、という拘束条件である。

ここで、ａ_{ｘ，ｙ，ｚ}、及びｋは、次式（６）で表される。

なお、ＴＶ項ｔｖは、上記の式（５）に示した定義の項に代えて、例えば、平滑化項、正規化項等の他の定義の項であってもよい。

上記のように、生成部３３は、複数の撮像画像のそれぞれについて、撮像画像の各画素の輝度値と、複数のボクセル１００ｓそれぞれの透過光Ｂｔの透過率とを対応付ける複数の方程式である式（３）を算出し、これを解くことで、複数のボクセル１００ｓのそれぞれの透過率を求める（推定する）。

この後、生成部３３は、各ボクセル１００ｓの透過率の推定値に基づいて、検査対象物１００の三次元形状情報Ｍを生成する。生成部３３は、検査対象物１００を構成する複数のボクセル１００ｓの透過率に応じて、各ボクセル１００ｓの色や、色の濃淡等の描画情報を設定する。各ボクセル１００ｓの色の濃淡は、透過率（０～１）を複数段階に区分し、段階毎に互いに異なる色や、色の濃淡等を設定しておく。例えば、透過率が０に近いほど色が薄く、透過率が１に近づくほど色が濃くなるグラデーションのように、各段階の透過率に応じた色を、描画情報として設定する。この例では、透過率が低くなる細胞核が存在するボクセル１００ｓは、色が濃くなる。ボクセル１００ｓに含まれる細胞核の量が多いほど、ボクセル１００ｓの色は濃くなる。また、細胞が存在しない細胞膜が多く含まれるボクセル１００ｓは、色が薄くなる。
なおここで示す、各ボクセル１００ｓの透過率に応じて設定する色や、色の濃淡等の描画情報は一例にすぎず、適宜変更することが可能である。

生成部３３は、このように設定された描画情報に基づき、各ボクセル１００ｓを、その透過率に合わせた色に着色し、モニター（図示無し）等の表示装置に、検査対象物１００の画像を描画する。すると、例えば、図７に示すように、細胞核が含まれるボクセル１００ｓが、周囲の細胞膜が含まれるボクセル１００ｓとは異なる色に着色されることで、細胞核形状を表す細胞核モデルＭｓが、三次元形状情報Ｍ中に形成される。

このようにして、検査対象物１００の三次元形状情報Ｍが生成された後、判定装置５は、三次元形状情報Ｍに基づいて、検査対象物１００である生体組織に、がん細胞が含まれているか否かを、予め設定されたコンピュータプログラムに基づいて判定する（ステップＳ８）。判定装置５では、三次元形状情報Ｍに細胞核モデルＭｓが含まれていなければ、検査対象物１００にがん細胞が含まれていない、と判定する。また、判定装置５では、三次元形状情報Ｍに細胞核モデルＭｓが含まれている場合、予め記憶された比較対象モデル（図示無し）との比較を行う。比較対象モデルは、がん細胞である、と判定するための基準となるもので、判定装置５では、三次元形状情報Ｍに含まれる細胞核モデルＭｓと、比較対象モデルとで、例えば、大きさ、形状等の比較を行う。
このとき、比較対象モデルには、判定装置５における過去の判定結果において「がん細胞である」と判定された複数の細胞核モデルＭｓに基づいて、人工知能 (Artificial Intelligence)プログラム等によって生成された学習済モデルを用いるのが好ましい。

判定装置５は、モニター、プリンター等の各種の出力装置（図示無し）により、その判定結果を出力する。

なお、上記において説明した三次元形状情報生成装置２は、細胞判定システムに代えて、他のシステムに適用される構成であってもよい。

例えば、三次元形状情報生成装置２は、光透過性を有する試料に含まれる結晶、不純物等を特定するシステムに適用されてもよい。

また、例えば、三次元形状情報生成装置２は、光透過性を有するワークを把持するロボットを備えたロボットシステムに適用されてもよい。この場合、当該ロボットシステムは、三次元形状情報生成装置２によって生成された当該ワークについての三次元形状情報に基づいて、当該ワークを当該ロボットに把持させる。

＜三次元形状情報生成装置の動作についてのシミュレーションの結果＞
以下、上記において説明した三次元形状情報生成装置２の動作についてのシミュレーションの結果について説明する。

このシミュレーションの結果は、図４に示したフローチャートの処理を、コンピューターの記憶領域内において仮想的に行った結果である。ただし、このシミュレーションでは、上記において説明した検査対象物１００の代わりとして、図８に示した細胞形状モデルＣＭを使用した。ここで、細胞形状モデルＣＭは、生体の細胞の形状を示すＣＧ（Computer Graphics）の一例である。図８は、細胞形状モデルＣＭを示す図である。より具体的には、図８（Ａ）は、細胞形状モデルＣＭの上面図である。図８（Ｂ）は、細胞形状モデルＣＭの側面図である。図８（Ｃ）は、細胞形状モデルＣＭの斜視図である。細胞形状モデルＣＭは、複数のボクセルによって構成されている。そして、これら複数のボクセルのそれぞれには、個々の透過率が設定されている。ここで、図８において、細胞形状モデルＣＭにおける色の濃淡は、細胞形状モデルＣＭを構成する各ボクセルに設定されている透過率を示す。図８に示した例では、細胞形状モデルＣＭにおける色が濃いボクセルほど、透過率の低いボクセルである。そして、当該例では、図８に示した通り、細胞形状モデルＣＭが有する部分のうち細胞核に相当する部分ＣＭＮに含まれるボクセルの透過率は、細胞形状モデルＣＭが有する部分のうち細胞膜に相当する部分ＣＭＭに含まれるボクセルの透過率よりも低く設定されている。また、当該例では、図８に示した通り、シミュレーションの結果を明確にするため、部分ＣＭＮを構成する個々のボクセルの透過率は、互いに等しい値に設定されている。また、当該例では、図８に示した通り、シミュレーションの結果を明確にするため、部分ＣＭＭを構成する個々のボクセルの透過率は、互いに等しい値に設定されている。

なお、図８（Ａ）～図８（Ｃ）のそれぞれにおいてハッチングされた領域は、細胞形状モデルＣＭの周囲の何もない領域を示しており、細胞形状モデルＣＭの形状を明確に示すため描かれている。また、図８（Ｄ）は、図８（Ａ）に示した細胞形状モデルＣＭの濃淡を明確に示す加工を施した図である。また、図８（Ｅ）は、図８（Ｂ）に示した細胞形状モデルＣＭの濃淡を明確に示す加工を施した図である。また、図８（Ｆ）は、図８（Ｃ）に示した細胞形状モデルＣＭの濃淡を明確に示す加工を施した図である。

ここで、図９は、仮想三次元形状情報生成装置によって細胞形状モデルＣＭを撮像した１１枚の撮像画像の一例を示す図である。仮想三次元形状情報生成装置は、シミュレーションにおいて用いられる仮想的な三次元形状情報生成装置２のことである。当該１１枚の撮像画像は、Ｚ軸方向において合焦位置が互いに異なる画像である。より具体的には、図９（Ａ）は、当該三次元形状情報生成装置２によって細胞形状モデルＣＭを撮像した１１枚の撮像画像の一例を示す。図９（Ｂ）は、図９（Ａ）に示した１１枚の撮像画像の濃淡を明確に示す加工を施した図である。また、図９に示した矢印は、図９における左方向及び右方向のそれぞれを示す。ここで、図９において、細胞形状モデルＣＭにおける色の濃淡は、細胞形状モデルＣＭを構成する各ボクセルに設定されている透過率を示す。図９に示した例では、細胞形状モデルＣＭにおける色が濃いボクセルほど、透過率の低いボクセルである。

図９（Ａ）では、１１枚の撮像画像のそれぞれは、撮像された際の合焦位置の高さが高い順に左から右に向かって並べられている。このため、図９（Ａ）では、１１枚の撮像画像のうちの左端の撮像画像と右端の撮像画像とのそれぞれの濃度は、残りの撮像画像の濃度と比べて薄い。これは、細胞形状モデルＣＭの表面に近い位置に合焦位置が位置している場合において撮像された撮像画像が、当該左端の撮像画像と当該右端の撮像画像とであるためである。

そして、図９に示した１１枚の撮像画像に基づいて仮想三次元形状情報生成装置により生成された三次元形状情報が、図１０に示した三次元形状情報Ｍ１である。図１０は、仮想三次元形状情報生成装置により生成された三次元形状情報の一例を示す図である。より具体的には、図１０（Ａ）は、仮想三次元形状情報生成装置により生成された三次元形状情報Ｍ１の一例を示す。図１０（Ｂ）は、図１０（Ａ）の比較対象としての細胞形状モデルＣＭである。また、図１０（Ｃ）は、図１０（Ａ）に示した三次元形状情報Ｍ１の濃淡を明確に示す加工を施した図である。図１０（Ｄ）は、図１０（Ｂ）に示した細胞形状モデルＣＭの濃淡を明確に示す加工を施した図である。ここで、図１０において、三次元形状情報Ｍ１における色の濃淡は、仮想三次元形状情報生成装置により推定された透過率を示す。図１０に示した例では三次元形状情報Ｍ１における色が濃い部分ほど、透過率の低い部分である。また、図１０において、細胞形状モデルＣＭにおける色の濃淡は、細胞形状モデルＣＭを構成する各ボクセルに設定されている透過率を示す。図１０に示した例では、細胞形状モデルＣＭにおける色が濃いボクセルほど、透過率の低いボクセルである。また、図１０（Ａ）においてハッチングされた領域は、三次元形状情報Ｍ１の周囲の何もない領域を示しており、三次元形状情報Ｍ１の形状を明確に示すため描かれている。また、図１０（Ｂ）においてハッチングされた領域は、細胞形状モデルＣＭの周囲の何もない領域を示しており、細胞形状モデルＣＭの形状を明確に示すため描かれている。

図１０（Ａ）に示した三次元形状情報Ｍ１と、図１０（Ｂ）に示した細胞形状モデルＣＭとを比較することにより、仮想三次元形状情報生成装置は、細胞形状モデルＣＭを構成する各ボクセルの透過率を再現した三次元形状情報Ｍ１の生成に成功していることが分かる。すなわち、三次元形状情報Ｍ１内のある位置の透過率と、細胞形状モデルＣＭ内の当該位置に対応する位置の透過率とは、ほぼ同じ又は同じである。従って、仮想三次元形状情報生成装置により生成された三次元形状情報Ｍ１を用いることにより、ユーザーは、細胞形状モデルＣＭの構造を知ることができる。

ここで、図１１は、仮想三次元形状情報生成装置によって生成された三次元形状情報Ｍ１を、Ｚ軸方向において互いに異なる所定の断面においてスライスした１１枚の画像の一例を示す図である。より具体的には、図１１（Ａ）は、仮想三次元形状情報生成装置によって生成された三次元形状情報Ｍ１を、Ｚ軸方向において互いに異なる断面においてスライスした１１枚の画像の一例を示す。図１１（Ｂ）は、図１１（Ａ）に示した１１枚の画像の濃淡を明確に示す加工を施した図である。図１１（Ｃ）の比較対象としての細胞形状モデルＣＭを、当該所定の断面に対応する断面においてスライスした１１枚の画像の一例を示す。図１１（Ｄ）は、図１１（Ｃ）に示した１１枚の画像の濃淡を明確に示す加工を施した図である。ここで、図１１において、各画像における色の濃淡は、透過率を示す。図１１に示した例では各画像における色が濃い部分ほど、透過率の低い部分である。

図１１（Ａ）に示した各画像と、図１１（Ｃ）に示した各画像とを比較することにより、仮想三次元形状情報生成装置は、細胞形状モデルＣＭを構成する各ボクセルの透過率を再現した三次元形状情報Ｍ１の生成に成功していることが分かる。すなわち、三次元形状情報Ｍ１内のある位置の透過率と、細胞形状モデルＣＭ内の当該位置に対応する位置の透過率とは、ほぼ同じ又は同じである。従って、仮想三次元形状情報生成装置により生成された三次元形状情報Ｍ１を用いることにより、ユーザーは、細胞形状モデルＣＭの構造を知ることができる。

なお、我々が行ったシミュレーションでは、三次元形状情報Ｍ１内の各位置の透過率と、細胞形状モデルＣＭ内の当該各位置に対応する位置の透過率との誤差についての平均は、１．１０１×１０^－２であった。このことからも、仮想三次元形状情報生成装置は、細胞形状モデルＣＭを構成する各ボクセルの透過率を再現した三次元形状情報Ｍ１の生成に成功していると言える。

従って、実施形態において説明した通り、三次元形状情報生成装置２は、簡易な構成の装置で光透過性を有する物体を撮像することで、物体の三次元形状を示すことができる。

＜三次元形状情報生成装置の動作についての実験の結果＞
以下、上記において説明した三次元形状情報生成装置２の動作についての実験の結果について説明する。

この実験の結果は、図４に示したフローチャートの処理を、実際に作成した三次元形状情報生成装置２に行わせた結果である。ただし、このシミュレーションでは、上記において説明した検査対象物１００の代わりとして、実際の生体の細胞を使用した。

図１２は、三次元形状情報生成装置２により撮像された細胞と、その細胞について三次元形状情報生成装置２により生成された三次元形状情報とのそれぞれの一例を示す図である。より具体的には、図１２（Ａ）は、三次元形状情報生成装置２によって細胞ＣＬ１を撮像した１１枚の撮像画像のうちの６枚の撮像画像の一例を示す。なお、図１２（Ａ）では、図が煩雑になるのを防ぐため、当該１１枚の撮像画像の中から当該６枚の撮像画像を選んで示している。細胞ＣＬ１は、がん化（Cancerization）していない正常な細胞の一例を示す。図１２（Ｂ）は、図１２（Ａ）に示した撮像画像に基づいて三次元形状情報生成装置２により生成された三次元形状情報Ｍ２の一例を示す。図１２（Ｃ）は、図１２（Ｂ）に示した三次元形状情報Ｍ２の濃淡を明確に示す加工を施した図である。ここで、図１２において、細胞ＣＬ１の撮像画像における色の濃淡は、細胞ＣＬ１の光の透過率を示す。図１２に示した例では当該撮像画像における色が濃い部分ほど、透過率の低い部分である。また、図１２において、三次元形状情報Ｍ２における色の濃淡は、三次元形状情報生成装置２により推定された透過率を示す。図１２に示した例では三次元形状情報Ｍ２における色が濃い部分ほど、透過率の低い部分である。また、図１２（Ｂ）においてハッチングされた領域は、細胞ＣＬ１の周囲の何もない領域を示しており、細胞ＣＬ１の形状を明確に示すため描かれている。

図１２に示したように、三次元形状情報生成装置２は、細胞ＣＬ１の形状と同じ形状の三次元形状情報Ｍ２の生成に成功している。また、図１２（Ｂ）に示した三次元形状情報Ｍ２には、図１２（Ａ）に示した細胞ＣＬ１の細胞核に相当する領域Ｍ２Ｎが、周囲の透過率と比較して低い透過率の領域として現われている。また、同様に、図１２（Ｂ）に示した三次元形状情報Ｍ２には、図１２（Ａ）に示した細胞ＣＬ１の細胞膜に相当する領域Ｍ２Ｍが、細胞ＣＬ１の細胞核に相当する領域Ｍ２Ｎの周囲の領域として現われている。すなわち、ユーザーは、図１２（Ｂ）に示した三次元形状情報Ｍ２を見ることにより、細胞ＣＬ１ががん化していない正常な細胞であるか否かを判定することができる。これは、細胞ＣＬ１ががん化しているか否かを判定する指標の１つが、細胞膜に対する細胞核の大きさの割合であるためである。更に、ユーザーは、図１２（Ｂ）に示した三次元形状情報Ｍ２を見ることにより、細胞ＣＬ１ががん化しているか否かを、三次元的に判定することができる。これは、図１２（Ａ）に示した６枚の撮像画像を含む１１枚の撮像画像に基づく細胞ＣＬ１の三次元形状をユーザーが頭の中に思い描く必要がないことを意味する。これにより、三次元形状情報生成装置２は、細胞ＣＬ１ががん化しているか否かを、容易に精度よくユーザーに判定させることができる。

図１３は、三次元形状情報生成装置２により撮像された細胞と、その細胞について三次元形状情報生成装置２により生成された三次元形状情報とのそれぞれの他の例を示す図である。より具体的には、図１３（Ａ）は、三次元形状情報生成装置２によって細胞ＣＬ２を撮像した１１枚の撮像画像のうちの６枚の撮像画像の一例を示す。なお、図１３（Ａ）では、図が煩雑になるのを防ぐため、当該１１枚の撮像画像の中から当該６枚の撮像画像を選んで示している。細胞ＣＬ２は、がん化（Cancerization）している可能性の高い細胞の一例を示す。図１３（Ｂ）は、図１３（Ａ）に示した撮像画像に基づいて三次元形状情報生成装置２により生成された三次元形状情報Ｍ３の一例を示す。図１３（Ｃ）は、図１３（Ｂ）に示した三次元形状情報Ｍ３の濃淡を明確に示す加工を施した図である。ここで、図１３において、細胞ＣＬ２の撮像画像における色の濃淡は、細胞ＣＬ２の光の透過率を示す。図１３に示した例では当該撮像画像における色が濃い部分ほど、透過率の低い部分である。また、図１３において、三次元形状情報Ｍ３における色の濃淡は、三次元形状情報生成装置２により推定された透過率を示す。図１３に示した例では三次元形状情報Ｍ３における色が濃い部分ほど、透過率の低い部分である。また、図１３（Ｂ）においてハッチングされた領域は、細胞ＣＬ２の周囲の何もない領域を示しており、細胞ＣＬ２の形状を明確に示すため描かれている。

図１３に示したように、三次元形状情報生成装置２は、細胞ＣＬ２の形状と同じ形状の三次元形状情報Ｍ３の生成に成功している。また、図１３（Ｂ）に示した三次元形状情報Ｍ３には、図１３（Ａ）に示した細胞ＣＬ２の細胞核に相当する領域Ｍ３Ｎが、周囲の透過率と比較して低い透過率の領域として現われている。また、同様に、図１３（Ｂ）に示した三次元形状情報Ｍ３には、図１３（Ａ）に示した細胞ＣＬ２の細胞膜に相当する領域Ｍ３Ｍが、細胞ＣＬ２の細胞核に相当する領域Ｍ３Ｎの周囲の領域として現われている。すなわち、ユーザーは、図１３（Ｂ）に示した三次元形状情報Ｍ３を見ることにより、細胞ＣＬ２ががん化している可能性の高い細胞であるか否かを判定することができる。更に、ユーザーは、図１３（Ｂ）に示した三次元形状情報Ｍ３を見ることにより、細胞ＣＬ２ががん化しているか否かを、三次元的に判定することができる。これは、図１３（Ａ）に示した６枚の撮像画像を含む１１枚の撮像画像に基づく細胞ＣＬ２の三次元形状をユーザーが頭の中に思い描く必要がないことを意味する。これにより、三次元形状情報生成装置２は、細胞ＣＬ２ががん化しているか否かを、容易に精度よくユーザーに判定させることができる。

図１４は、三次元形状情報生成装置２により撮像された細胞と、その細胞について三次元形状情報生成装置２により生成された三次元形状情報とのそれぞれの更に他の例を示す図である。より具体的には、図１４（Ａ）は、三次元形状情報生成装置２によって細胞ＣＬ４に重なっている細胞ＣＬ３を撮像した１１枚の撮像画像のうちの６枚の撮像画像の一例を示す。なお、図１４（Ａ）では、図が煩雑になるのを防ぐため、当該１１枚の撮像画像の中から当該６枚の撮像画像を選んで示している。細胞ＣＬ３は、がん化（Cancerization）していない正常な細胞の一例を示す。また、細胞ＣＬ４は、がん化（Cancerization）していない正常な細胞の一例を示す。図１４（Ｂ）は、図１４（Ａ）に示した撮像画像に基づいて三次元形状情報生成装置２により生成された三次元形状情報Ｍ４の一例を示す。図１４（Ｃ）は、図１４（Ｂ）に示した三次元形状情報Ｍ４の濃淡を明確に示す加工を施した図である。ここで、図１４において、細胞ＣＬ３及び細胞ＣＬ４の撮像画像における色の濃淡は、細胞ＣＬ３及び細胞ＣＬ４の光の透過率を示す。図１４に示した例では当該撮像画像における色が濃い部分ほど、透過率の低い部分である。また、図１４において、三次元形状情報Ｍ４における色の濃淡は、三次元形状情報生成装置２により推定された透過率を示す。図１４に示した例では三次元形状情報Ｍ４における色が濃い部分ほど、透過率の低い部分である。また、図１４（Ｂ）においてハッチングされた領域は、細胞ＣＬ３及び細胞ＣＬ４の周囲の何もない領域を示しており、細胞ＣＬ３及び細胞ＣＬ４の形状を明確に示すため描かれている。

図１４に示したように、三次元形状情報生成装置２は、細胞ＣＬ４に重なっている細胞ＣＬ３の様子を示す三次元形状情報Ｍ４の生成に成功している。また、図１４（Ｂ）に示した三次元形状情報Ｍ４には、図１３（Ａ）に示した細胞ＣＬ３の細胞核に相当する領域Ｍ４１Ｎと、細胞ＣＬ４の細胞核に相当する領域Ｍ４２Ｎとが、周囲の透過率と比較して低い透過率の領域として現われている。また、同様に、図１３（Ｂ）に示した三次元形状情報Ｍ４には、図１３（Ａ）に示した細胞ＣＬ３の細胞膜に相当する領域Ｍ４１Ｍが、細胞ＣＬ３の細胞核に相当する領域Ｍ４１Ｎの周囲の領域として現われている。また、同様に、図１３（Ｂ）に示した三次元形状情報Ｍ４には、図１３（Ａ）に示した細胞ＣＬ４の細胞膜に相当する領域Ｍ４２Ｍが、細胞ＣＬ４の細胞核に相当する領域Ｍ４２Ｎの周囲の領域として現われている。すなわち、ユーザーは、図１４（Ｂ）に示した三次元形状情報Ｍ４を見ることにより、重なり合っている２つの細胞を弁別することができ、且つ、当該２つの細胞のそれぞれについてがん化している可能性の高い細胞であるか否かを判定することができる。更に、ユーザーは、図１４（Ｂ）に示した三次元形状情報Ｍ４を見ることにより、細胞ＣＬ３及び細胞ＣＬ４のそれぞれががん化しているか否かを、三次元的に判定することができる。これは、図１４（Ａ）に示した６枚の撮像画像を含む１１枚の撮像画像に基づいて細胞ＣＬ４と重なっている細胞ＣＬ３の三次元形状をユーザーが頭の中に思い描く必要がないことを意味する。これにより、三次元形状情報生成装置２は、細胞ＣＬ３及び細胞ＣＬ４のそれぞれががん化しているか否かを、容易に精度よくユーザーに判定させることができる。

以上説明したように、本実施形態に係る三次元形状情報生成装置２によれば、光源２１から照射した光Ｂを、検査対象物１００に集光させ、その透過光Ｂｔを撮像部２３で撮像する。合焦位置移動部３１により、検査対象物１００における光Ｂの合焦位置Ｐを、検査対象物１００に対してＺ軸方向で複数に異ならせ、それぞれの合焦位置Ｐで透過光Ｂｔを撮像する。このように、断層画像ではなく、光源２１からの光Ｂの合焦位置Ｐを複数に異ならせたときの検査対象物１００の光Ｂの透過画像に基づいて、検査対象物１００の三次元形状情報Ｍを生成することができるので、装置の構成を簡易なものとすることができる。
したがって、簡易な構成の撮像機２０で、光透過性を有する検査対象物１００を撮像することで、検査対象物１００の三次元形状を示す三次元形状情報Ｍを生成することができる。

また、三次元形状情報生成装置２は、検査対象物１００を複数のボクセル１００ｓに分割し、それぞれのボクセル１００ｓの透過光Ｂｔの透過率に基づいて三次元形状情報Ｍを生成する。これにより、複数の断層画像に基づいて三次元形状を生成する場合に比較し、三次元形状情報Ｍを生成するための処理を、容易に行うことができる。これにより、生成部３３における三次元形状情報Ｍを生成するための画像処理の負荷が軽減される。

また、三次元形状情報生成装置２は、合焦位置Ｐで合焦した光Ｂを撮像部２３の各画素上に集光させる。これにより、合焦位置Ｐを合わせたボクセル１００ｓを透過した光Ｂの透過率を、効率良く検出することが可能となる。

また、三次元形状情報生成装置２は、複数の撮像画像のそれぞれについて、撮像がオズの各画素の輝度値と、複数のボクセル１００ｓそれぞれの透過光Ｂｔの透過率とを対応付ける複数の方程式を算出し、算出した複数の方程式に基づいて、三次元形状情報Ｍを生成する。このような構成によれば、検査対象物１００の光Ｂの透過画像に基づいて、検査対象物１００の三次元形状情報Ｍを生成することが可能となる。

また、三次元形状情報生成装置２は、生体組織に含まれる細胞（細胞核モデルＭｓ）の三次元形状を示す三次元形状情報Ｍを得ることができる。したがって、生体の診断を、より簡易かつ高精度に行うことが可能となる。

また、上述したような細胞判定システム１は、細胞の三次元形状を、より簡易に得ることができるので、決められた条件を満たす細胞が含まれているか否かの判定を、判定装置５により、迅速かつ高精度に行うことが可能となる。
決められた条件として、「細胞ががん細胞であること」と設定することで、生体組織にがん細胞が含まれているか否かを、迅速かつ高精度に判断することが可能となる。また、判定装置５における判定結果に基づいて学習済モデルを生成することで、生体組織にがん細胞が含まれているか否かの判定を、より一層高精度に行うことが可能となる。

なお、本発明の技術的範囲は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。
例えば、三次元形状情報生成装置２では、検査対象物１００に、がん細胞が含まれているか否かを判定するようにしたが、がん細胞以外の細胞等を検出する用途で三次元形状情報生成装置２を用いることもできる。さらに、検査対象物１００は、生体組織に限らず、光透過性を有している様々な物体であってもよい。
また、上記実施形態で、各ボクセル１００ｓの透過率を推定するために用いた各式は、適宜変更可能である。

その他、本発明の趣旨に逸脱しない範囲で、前記実施形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は前記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。

１ 細胞判定システム
２ 三次元形状情報生成装置
５ 判定装置
２０ 撮像機
２１ 光源
２２ 対象物支持部
２３ 撮像部
２３ｍ 画素
２３ｓ 撮像素子
２４ 集光部
３０ コントローラ
３１ 合焦位置移動部
３２ 撮像制御部
３３ 生成部
１００ 検査対象物
１００ｓ ボクセル（立体領域）
Ｂ 光
Ｂｔ 透過光
Ｍ 三次元形状情報
Ｍｓ 細胞核モデル
Ｐ 合焦位置

Claims (7)

1. 光透過性を有する物体に対して光を照射する光源と、
   前記物体を透過した透過光を撮像する撮像部と、
   前記光源で照射される前記光の合焦位置を、前記物体を複数に区分することによって設定される複数の立体領域のそれぞれに対して相対的に移動させる合焦位置移動部と、
   前記合焦位置移動部で前記物体に対する前記光の合焦位置を複数に異ならせたときに、複数の前記合焦位置のそれぞれで、前記撮像部で前記透過光を撮像させる撮像制御部と、
   複数の前記合焦位置のそれぞれで撮像された複数の撮像画像に基づいて、複数の前記立体領域それぞれの前記光の透過率を算出し、算出した複数の前記立体領域それぞれの前記透過率に基づいて、前記物体の三次元形状を示す三次元形状情報を生成する生成部と、
   を備える三次元形状情報生成装置。
2. 前記撮像制御部は、前記光源と前記撮像部とを結ぶ第一軸方向、前記第一軸方向に交差する第二軸方向、及び前記第一軸方向と前記第二軸方向とに交差する第三軸方向のそれぞれにおいて、前記物体を複数に区分することによって複数の前記立体領域を設定する、
   請求項１に記載の三次元形状情報生成装置。
3. 前記透過光を前記撮像部の画素上に集光する集光部をさらに備え、
   前記生成部は、前記集光部で前記透過光が集光された前記画素の輝度値に基づいて、複数の前記立体領域それぞれの前記透過率を算出する、
   請求項１又は２に記載の三次元形状情報生成装置。
4. 前記生成部は、複数の前記撮像画像のそれぞれについて、前記撮像画像の各画素の輝度値と、複数の前記立体領域それぞれの前記透過率とを対応付ける複数の方程式を算出し、算出した複数の前記方程式に基づいて、前記三次元形状情報を生成する、
   請求項１から３のうちいずれか一項に記載の三次元形状情報生成装置。
5. 前記物体は、１以上の細胞を含む生体組織である、
   請求項１から４のうちいずれか一項に記載の三次元形状情報生成装置。
6. 請求項５に記載の三次元形状情報生成装置と、
   前記三次元形状情報生成装置により生成された前記三次元形状情報に基づいて、前記生体組織に予め決められた条件を満たす細胞が含まれているか否かを判定する判定装置と、
   を備える細胞判定システム。
7. 前記条件は、前記細胞ががん細胞であること、であり、
   前記判定装置は、前記三次元形状情報生成装置により生成された前記三次元形状情報と、前記判定装置における判定結果に基づく学習済モデルとに基づいて、前記生体組織に前記条件を満たす細胞が含まれているか否かを判定する、
   請求項６に記載の細胞判定システム。

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