JPS63212862A - Method and apparatus for monitoring cell proliferation state - Google Patents

Method and apparatus for monitoring cell proliferation state

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JPS63212862A
JPS63212862A JP62046173A JP4617387A JPS63212862A JP S63212862 A JPS63212862 A JP S63212862A JP 62046173 A JP62046173 A JP 62046173A JP 4617387 A JP4617387 A JP 4617387A JP S63212862 A JPS63212862 A JP S63212862A
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cell proliferation
hadamard
discriminant analysis
blocks
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Abstract

PURPOSE:To rapidly and properly determine the check time of subculture or antibody production, by dividing image data into blocks and selecting Hadamard transformation coefficient calculated from the data of each block to discriminate the presence of cell proliferation. CONSTITUTION:The image from the image pickup apparatus 2 connected to a microscope 1 is digitalized to be stored in a frame memory 4. A block divider 5 divides the obtained image data into the designated number of blocks. An Hadamard converter 7 applies Hadamard transformation to the image data of each block to calculate Hadamard transformation coefficient which is, in turn, stored in an Hadamard transformation coefficient memory 8. A coefficient data selection means 9 selects coefficient data to be used from the memory 8 on the basis of the input from a selection data input means 10. A discrimination analytical means 11 compares said coefficient data with the reference value preset to a reference value memory and setting means to discriminate the presence of the cell proliferation of each block to store the same in a discriminated analytical result memory 14. A proliferation rate calculation means 15 calculates a proliferation rate from the stored presence of the cell proliferation of each block to output the same to an output apparatus 16.

Description

【発明の詳細な説明】 [産業上の利用分野] 本発明は、正確且つ短時間で細胞状態を計測することが
出来る細胞増殖状態のモニター方法及びそのモニター装
置に関するものである。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Industrial Application Field] The present invention relates to a method for monitoring the state of cell proliferation and a device for monitoring the same, which allows the state of cells to be measured accurately and in a short period of time.

[従来の技術] マイクロプレートなどの細胞培養容器内で細胞を培養す
る場合、生細胞の濃度が濃くなり過ぎると、フルグロー
スと呼ばれる状態になって、死滅する細胞が出てくる。
[Prior Art] When cells are cultured in a cell culture container such as a microplate, if the concentration of living cells becomes too high, a state called full growth occurs, and some cells die.

 このため、フルグロース状態になる前に、継代培養を
する必要がある。
Therefore, it is necessary to subculture before reaching a full growth state.

また、細胞融合を行った場合には、目的とする抗体を産
生じているかどうかを、細胞が増殖してきた適当な時期
にチェックする必要がある。 これらの継代培養の時期
、抗体産生の時期は、これまで、作業者が顕微鏡を用い
て培養容器内の細胞増殖状態をIi察し、経験に頼って
いた。
Furthermore, when cell fusion is performed, it is necessary to check whether the desired antibody is being produced at an appropriate time after the cells have proliferated. Until now, the time of subculture and the time of antibody production had to be determined by an operator who used a microscope to observe the state of cell proliferation within the culture container and relied on his or her experience.

[発明が解決しようとする問題点] 経験に頼る従来の方法では、培養細胞の増殖状態および
生細胞濃度の把握は、非常に曖昧なものとなり定量性が
なかった。 また、もし、顕微鏡下で、生細胞の数−を
数えようとすれば、排常に時間がかかってしまい、多量
の培養細胞の増殖状態をすべて把握することは困難であ
った。
[Problems to be Solved by the Invention] With conventional methods that rely on experience, the state of proliferation of cultured cells and the concentration of living cells are very unclear and cannot be quantitatively determined. Furthermore, if one were to count the number of living cells under a microscope, it would take an extremely long time and it would be difficult to grasp all the growth states of a large number of cultured cells.

顕微鏡の観察に代わり、画像処理による細胞認識方法、
例えば、単に二値化だけで行う方法(特開昭59−78
681号公報)も提唱されているが、認識率が悪いもの
であった。 これは、寒天培地上に形成された細胞コロ
ニーの場合のようなバックグランドが単純な場合には、
認識が容易であるが、培養液中の培養では、死細胞、ゴ
ミ、その他の異物が含まれているため、パターンおよび
バックグランドが共に複雑であるためである。これを改
良する方法として、空間フィルター処理を用いた方法も
提唱されている(特開昭60−256154号公報)。
Cell recognition method using image processing instead of microscopic observation,
For example, a method using only binarization (Japanese Unexamined Patent Publication No. 59-78
681) has also been proposed, but the recognition rate was poor. This is true when the background is simple, such as in the case of cell colonies formed on agar plates.
Although it is easy to recognize, when cultured in a culture medium, both the pattern and the background are complex because dead cells, dust, and other foreign substances are included. As a method for improving this, a method using spatial filter processing has also been proposed (Japanese Patent Application Laid-Open No. 60-256154).

しかし、この方法は空間フィルターを用いるため、精度
は良いが、時間がかかるという問題点がある。
However, this method uses a spatial filter, so although it has good accuracy, it has the problem of being time consuming.

[問題点を解決するための手段] 本発明は、複雑なパターン、バックグランドを有する場
合にも、正確に且つ短時間で細胞の増殖状態を計測する
なめになされたもので、その第1の発明は、顕微鏡に接
続−された撮像装置を介して、画像処理装置に取り込ま
れ、ディジタル化された細胞画像を、適切な画素数(水
平4n画素X垂直4n画素:n≧1)のブロックに分割
し、ブロック毎に2次元アダマール(Hadamard
)変換を行った後、判別分析を用いた処理により、各ブ
ロック中の生細胞の有無を判別することによって、細胞
増殖状態をモニターする方法を提供するものであり、そ
の第2の発明は、顕微鏡と、該漂微鏡に接続された撮像
装置と、該撮像装置からの信号をディジタル信号化する
A/D変換器と、ディジタル化された両像データを記憶
する記憶手段と、画像データを指定された数に分割する
画像分割手段と、分割によって得られる各ブロックの画
像データをアダマール変換する変換手段と、アダマール
変換後のアダマール変換係数データを記憶する手段と、
記憶されたアダマール変換係数データめうちから指定さ
れた一部又は全部を用いて判別関数の計算を行い、得ら
れた数値を基準値と比較する判別分析手段と、各ブロッ
クの判別結果を記憶する手段と、全画像に対する同一の
判別結果のブロックの集合の割合を計算する演算手段と
、計算された割合を出力する出力手段からなる細胞増殖
状態のモニター装置を提供するものである。
[Means for Solving the Problems] The present invention has been made to accurately and quickly measure the proliferation state of cells even when there is a complex pattern or background. The invention involves dividing a digitized cell image into a block of an appropriate number of pixels (4n horizontal pixels x 4n vertical pixels: n≧1) into an image processing device through an imaging device connected to a microscope. It is divided into two-dimensional Hadamard (Hadamard) for each block.
) The second invention provides a method for monitoring the state of cell proliferation by determining the presence or absence of living cells in each block through processing using discriminant analysis after conversion. A microscope, an imaging device connected to the drifting mirror, an A/D converter that converts the signal from the imaging device into a digital signal, a storage device that stores the digitalized image data, and a storage device that stores the image data. an image dividing means for dividing into a specified number; a converting means for performing Hadamard transform on image data of each block obtained by the division; and means for storing Hadamard transform coefficient data after Hadamard transform;
A discriminant analysis means that calculates a discriminant function using a specified part or all of the stored Hadamard transform coefficient data and compares the obtained value with a reference value, and stores the discriminant results of each block. The present invention provides a cell proliferation state monitoring device comprising: a calculation means for calculating the proportion of a set of blocks having the same discrimination result with respect to all images; and an output means for outputting the calculated proportion.

[作用] 図面を参照にして、本発明を説明する。[Effect] The present invention will be explained with reference to the drawings.

第1図は、本発明の細胞増殖状態のモニター方法の手順
を示すフロー図である。
FIG. 1 is a flow diagram showing the steps of the method for monitoring the cell proliferation state of the present invention.

観察手段である顕微鏡に接続されたテレビカメラ等の撮
像装置を用いて、培養容器中の細胞の画像を画像処理装
置に入力する。
Using an imaging device such as a television camera connected to a microscope serving as an observation means, images of cells in the culture container are input to an image processing device.

培養細胞画像の取り込みは、1llilの培養生細胞の
直径が、指定したサイズのブロックの一辺の大きさの1
/2〜1倍になる倍率、すなわち、分割ブロックのサイ
ズを4 n X 4 n画素(n≧1)とした場合、培
養生細胞の大きさは、−mに10〜20μmであるので
、1画素の大きさが、最小5/2n[μm]、尋大1o
/n[μmコとなる倍率で行う。 これは、生細胞が指
定されたサイズのブロックより大き過ぎても、反対に小
さ過ぎても認識効率が悪く、なるからである。
To import cultured cell images, the diameter of 1 liter of cultured living cells is 1 side of the specified size block.
When the magnification is /2 to 1, that is, the size of the divided block is 4 n × 4 n pixels (n≧1), the size of cultured living cells is 10 to 20 μm in -m, so 1 Pixel size is minimum 5/2n [μm], extra large 1o
/n[μm]. This is because recognition efficiency will be poor if the living cells are too large or too small than the specified block size.

画像処理装置に取り込んだ画像をディジタル化した後、
ブロック分割する。 分割するブロックのサイズは、4
nX4n画素(n≧1)のらのを用いる。 これは、2
次元アダマール変換を行うために用いるアダマール行列
は、次数が4の倍数でなければならないからである。
After digitizing the image captured by the image processing device,
Divide into blocks. The size of the block to be divided is 4.
A number of n×4n pixels (n≧1) is used. This is 2
This is because the order of the Hadamard matrix used to perform the dimensional Hadamard transformation must be a multiple of four.

次に各ブロックについて、それぞれ、2次元アダマール
変換を行い、ブロックのサイズと同じ次数のアダマール
行列を用いて行う、 −例に、ブロックサイズを8画素
×8画素に設定した場合に用いる8次のナチュラル型ア
ダマール行列を式(%式% : アダマール変換係数の行列C4nは、分割したブロック
内の輝度値の行列をX4nとする式(2)で与えられる
Next, a two-dimensional Hadamard transform is applied to each block, using a Hadamard matrix of the same order as the size of the block. The natural Hadamard matrix is expressed by the formula (% Formula %): The matrix C4n of Hadamard transform coefficients is given by formula (2) where X4n is the matrix of luminance values in the divided blocks.

C4−= H4−X4nH411(2)ここで、C4,
:4nX4nアダマ一ル変換係数行列、X4.:4nX
4n画素サイズのブロックの輝度値の行列、H411:
 4 n X 4 nアダマール行列、n:n≧1の整
数である。
C4-=H4-X4nH411 (2) where C4,
:4nX4n Hadamard transform coefficient matrix, X4. :4nX
Matrix of luminance values of a block of 4n pixel size, H411:
4n x 4n Hadamard matrix, n: an integer of n≧1.

特に、4n=2 (kはに≧2の整数)の場合のナチュ
ラル型アダマード行列は、 で与えられる。
In particular, the natural Hadamard matrix in the case of 4n=2 (k is an integer of ≧2) is given by:

このアダマール変換後の係数行列C4flの3値は、ア
ダマール行列で表される各シーケンシ−成分の振幅を表
している。 このC4゜の全部の値、または、一部の値
を用いて、分割したブロック内に生細胞が存在するか否
かを判別する。
The three values of the Hadamard-transformed coefficient matrix C4fl represent the amplitude of each sequence component represented by the Hadamard matrix. Using all or some of the values of C4°, it is determined whether or not living cells exist within the divided blocks.

ブロック内の生細胞の有無判別には、マハラノビス汎距
離を用いた2群判別を用いることができる。
Two-group discrimination using Mahalanobis general distance can be used to determine the presence or absence of living cells within a block.

アダマール変換後の係数行列C4++の全要素またはそ
の一部を特徴とする特徴パラメータペター・ルを その要素の数をp個とする。
Let the number of elements of the feature parameter PETAR, which is characterized by all or a part of the elements of the coefficient matrix C4++ after Hadamard transformation, be p.

また、群数j=2とすると、ブロック内の生細胞の有無
は判別関数Z Z=χ′R″1(!1−22)− (、it十足2 )tR−’(x +−ヌ2)/2(3
)の符号によって決定することができる。
Furthermore, when the number of groups j = 2, the presence or absence of living cells in a block is determined by the discriminant function Z )/2(3
) can be determined by the sign of

ここで、χ:特徴パラメータベクトル、χJ :各群内
の平均値ベクトル、R:分散・共分散行列を表し、右肩
のt、−1は、それぞれ転置行列。
Here, χ: feature parameter vector, χJ: average value vector within each group, R: variance/covariance matrix, and t and -1 on the right shoulder are transposed matrices, respectively.

逆行列であることを示す。Indicates that it is an inverse matrix.

予め、サンプル画像を用いてE+ + 牙2およびR(
χl−χ2)を求めておけば、各ブロックのアダマール
変換係数をこの式に代入することによって、生細胞の有
無を判定できる。
In advance, E + + Fang 2 and R (
Once χl−χ2) is determined, the presence or absence of living cells can be determined by substituting the Hadamard transform coefficient of each block into this equation.

また、培養細胞の増殖度は、生細胞が存在すると判定し
たブロック数の全ブ1コック数に対する割合で表すこと
ができる。
Furthermore, the degree of proliferation of cultured cells can be expressed as a ratio of the number of blocks determined to have living cells to the total number of blocks.

第2図は、第2の発明の細胞増殖状態のモニター装置の
ブロック図である。  (1)は顕1故鏡、(2)は諷
微鏡(1)と接続したテレビカメラ等の撮像装置である
。 撮像装置(2)からの画像信号は、A/D変換器(
3)によってディジタル化されてフレームメモリー(4
)に記憶される。
FIG. 2 is a block diagram of a cell proliferation state monitoring device according to the second invention. (1) is a microscope, and (2) is an imaging device such as a television camera connected to the microscope (1). The image signal from the imaging device (2) is sent to an A/D converter (
3) and stored in the frame memory (4).
).

一方、(5)はブロック分割器で、フレームメモリー中
に記憶された画像データを、ブロック数入力手段(6)
から入力されたブロック数に分割する。
On the other hand, (5) is a block divider which divides the image data stored in the frame memory into block number input means (6).
Divide into the input number of blocks.

一ブロックにおける画像データをアダマール変換器(7
)によってアダマール変換し、アダマール変換係数を算
出する。 算出されたアダマール変換係数は、アダマー
ル変換係数メモリー(8)に記憶される。 他の各ブロ
ックにおける画像データについても同様に、アダマール
変換係数が算出され記憶される。  (9)は、判別分
析に使用するアダマール変換係数のデータを選択する係
数データ選択手段で、選択データ入力手段(1o)から
入力された選択されるべき変換係数に基づいて選択する
The image data in one block is processed by Hadamard transform (7
) to calculate Hadamard transform coefficients. The calculated Hadamard transform coefficients are stored in the Hadamard transform coefficient memory (8). Similarly, Hadamard transform coefficients are calculated and stored for the image data in each of the other blocks. (9) is a coefficient data selection means for selecting Hadamard transform coefficient data to be used for discriminant analysis, and selection is made based on the transform coefficient to be selected inputted from the selection data input means (1o).

選択された係数のデータは、判別分析手段(11)によ
って、予め基準値入力手段(12)から入力され基準値
記憶設定装置(13)に設定されている基準値と比教さ
れ、各ブロックにおける細胞増殖の有無が判別される。
The data of the selected coefficients is compared by the discriminant analysis means (11) with the reference value input in advance from the reference value input means (12) and set in the reference value storage setting device (13), and The presence or absence of cell proliferation is determined.

各ブロックにおける細胞増殖の有無は、判別分析結果メ
モリー(14)に記憶され、増殖率計算手段(15)に
よって、記憶された各ブロックにおける細胞増殖の有無
から増殖率が計算される。
The presence or absence of cell proliferation in each block is stored in a discriminant analysis result memory (14), and the proliferation rate calculation means (15) calculates the proliferation rate from the stored presence or absence of cell proliferation in each block.

(16)は、増殖率を表示するための出力装置で、例え
ば、プリンター、ディスプレイ装置等が使用される。
(16) is an output device for displaying the proliferation rate, such as a printer, a display device, etc.

[実施例] 死細胞、異物等の中に培養生細胞のコロニーが存在する
ような’X4R鏡像をテレビカメラ、8ビツトA/D変
換器を介して、画像処理装置に入力した。 一つの画像
は、512X480画素で構成されており、細胞の直径
が4画素程度になるように入力系の倍率を調整した。
[Example] An 'X4R mirror image in which colonies of cultured live cells were present among dead cells, foreign matter, etc. was input to an image processing device via a television camera and an 8-bit A/D converter. One image was composed of 512×480 pixels, and the magnification of the input system was adjusted so that the diameter of the cell was about 4 pixels.

画像のブロック分割は、1ブロツクが8画素×8画素と
なるように行い、式(1)に示した8×8アダマ一ル行
列を用いて、各ブロック毎に2次元アダマール変換を施
した。
The image was divided into blocks such that one block had 8 pixels x 8 pixels, and a two-dimensional Hadamard transform was applied to each block using the 8 x 8 Hadamard matrix shown in equation (1).

得られたアダマール変換係数の内、第2図に示したシー
ケンシ−成分に対応する8個のアダマール変換係数を判
別分析のパラメータとして用いた。
Among the Hadamard transform coefficients obtained, eight Hadamard transform coefficients corresponding to the sequence components shown in FIG. 2 were used as parameters for discriminant analysis.

画像■から培養細胞の存在するブロックと存在しないブ
ロックを100ブロツクづつ抽出し、これらより、式(
3)のR,牙tおよびテ2を算出した。 ここで、 (at + a2−aa )= (R(rt  H2)
1で表される結合係数alを表1に示めす。
From the image ■, extract 100 blocks each with cultured cells present and 100 blocks without cultured cells, and from these, the formula (
3) R, tusk t, and te2 were calculated. Here, (at + a2-aa) = (R(rt H2)
The coupling coefficient al expressed as 1 is shown in Table 1.

また、3種類の画像■〜■を対象として、この結合係数
a、を用いて実施した識別結果を表2に示す。
Further, Table 2 shows the results of identification performed using this coupling coefficient a for three types of images 1 to 2.

この結果、判別関数の結合係数alを求めた画像はもと
より、他の細胞画像についても80%程度の識別率が得
られた。
As a result, a classification rate of about 80% was obtained not only for the image for which the coupling coefficient al of the discriminant function was determined but also for other cell images.

ここで、識別率は、 識別率[%]=(生細胞の有無を正しく判定したブロッ
ク数)/(1画数中の全ブロック数)×100で求めた
Here, the identification rate was determined as follows: identification rate [%] = (number of blocks in which the presence or absence of living cells was correctly determined)/(total number of blocks in one stroke) x 100.

表1 結合係数at 表2 識別結果(ブロック数の分布) [発明の効果] 生細胞を含む画像の適当なサイズのブロック分割と各ブ
ロックの輝度分布をシーケンシ−成分に変換するアダマ
ール変換の組み合わせにより、生細胞の特徴を表すシー
ケンシ−成分の大きさを容易に測定することができるの
で、複雑なパターン、複雑なバックグランドの画像であ
っても、その中より生細胞を含むブロックを識別をする
ことができる。
Table 1 Coupling coefficient at Table 2 Identification results (distribution of number of blocks) [Effects of the invention] Through a combination of dividing an image containing living cells into blocks of appropriate size and Hadamard transformation that converts the luminance distribution of each block into a sequence component. Since the size of sequence components representing the characteristics of living cells can be easily measured, blocks containing living cells can be identified from among them even in images with complex patterns and backgrounds. be able to.

また、(イ)アダマール行列が“1”と“−1”だけで
構成されているので、アダマール変換は加減算だけで計
算することが出来る。  (ロ)アダマール変換は、分
割したブロックの数だけ行えば良く、フィルタリング等
で必要な画素毎の処理が不要である。  (ハ)アダマ
ール変換係数の全部を使わなくても、ブロック内の生細
胞の有無を判別することができる。  (ニ)判別分析
の結合係数は、一度求めれば、各画像について求める必
要がない。
Moreover, (a) Since the Hadamard matrix is composed of only "1" and "-1", the Hadamard transform can be calculated only by addition and subtraction. (b) Hadamard transformation need only be performed for the number of divided blocks, and there is no need for processing for each pixel that is required for filtering or the like. (c) The presence or absence of living cells within a block can be determined without using all of the Hadamard transform coefficients. (d) Once the coupling coefficients for discriminant analysis are determined, they do not need to be determined for each image.

以上の理由により、処理を高速で行え、短時間で大量の
培養細胞の増殖状態をモニターすることができる。
For the above reasons, processing can be performed at high speed and the growth state of a large number of cultured cells can be monitored in a short period of time.

従って、継代培養の時期や抗体産生のチェック時期を迅
速かつ適切に決定でき、同時に行うことができる。
Therefore, the timing of subculture and the timing of checking antibody production can be quickly and appropriately determined, and can be carried out simultaneously.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図はアダマール変換と判断分析を用いた細胞増殖状
態のモニター方法の処理フロー図、第2図は本発明の細
胞増殖状態のモニター装置のブロック図、第3図は実施
例において各ブロック中の生細胞の有無の判断に用いた
アダマール変換係数に対応するシーゲンシー11m 汁
を示す図である。 (1)・・・顕微鏡、(2)・・・撮像装置、(3)・
・・A/D変換器、(4)・・・フレームメモリー、(
5)・・・ブロック分割器、〈7)・・・アダマール変
換器、(8)・・・アダマール変換係数メモリー、(9
)・・・係数データ選択手段、(11)・・・判別分析
手段、(13)・・・基準値記憶設定装置、(14)・
・・判別分析結果メモリー、(15)・・・増殖率計算
手段、(16)・・・出力装置 才2図 才3図 一♂ I 〉2数IQ−410−614−0114−410−+1 々散+:l11つぃ6の 用tするミと否ホず。 Hz  Hadamard イi−& ty+ u +
すイJ[を。
Fig. 1 is a processing flow diagram of a method for monitoring cell proliferation status using Hadamard transformation and decision analysis, Fig. 2 is a block diagram of the cell proliferation status monitoring device of the present invention, and Fig. 3 is a flow diagram of each block in the embodiment. FIG. 11 is a diagram showing Siegenshi 11m juice corresponding to the Hadamard transformation coefficients used to determine the presence or absence of viable cells. (1)...Microscope, (2)...Imaging device, (3)...
・・A/D converter, (4) ・・Frame memory, (
5)...Block divider, <7)...Hadamard transformer, (8)...Hadamard transform coefficient memory, (9
)...Coefficient data selection means, (11)...Discriminant analysis means, (13)...Reference value storage setting device, (14)...
・Discriminant analysis result memory, (15) ・Proliferation rate calculation means, (16) ・Output device San +: 11 1 6's use t mi to na hozu. Hz Hadamard i- & ty+ u +
Sui J[.

Claims (6)

【特許請求の範囲】[Claims] (1)培養細胞の状態を顕微鏡に接続された撮像装置で
撮り、その画像をA/D変換器にてディジタル化し、次
いで該画像を適当な画素数(水平4n×垂直4n:n≧
1整数)からなるブロックに分割し、各ブロック毎に2
次元アダマール変換を行った後、判別分析を用いて、各
ブロック中の生細胞の有無を判別することを特徴とする
細胞増殖状態のモニター方法。
(1) The state of cultured cells is taken with an imaging device connected to a microscope, the image is digitized with an A/D converter, and then the image is divided into an appropriate number of pixels (horizontal 4n x vertical 4n: n≧
1 integer), and each block consists of 2
1. A method for monitoring cell proliferation status, comprising performing dimensional Hadamard transformation and then using discriminant analysis to determine the presence or absence of living cells in each block.
(2)判別分析が、アダマール変換の結果得られるアダ
マール変換係数(4n)個のうちの全部又は一部を用い
る特許請求の範囲第(1)項記載の細胞増殖状態のモニ
ター方法。
(2) The method for monitoring the state of cell proliferation according to claim (1), in which the discriminant analysis uses all or part of the (4n) Hadamard transform coefficients obtained as a result of Hadamard transform.
(3)判別分析が、マハラノビス汎距離を用いた2群判
別である範囲第(1)項記載の細胞増殖状態モニター方
法。
(3) The cell proliferation state monitoring method according to item (1), wherein the discriminant analysis is two-group discrimination using Mahalanobis general distance.
(4)顕微鏡と、該顕微鏡に接続された撮像装置と、該
撮像装置からの信号をディジタル信号化するA/D変換
器と、ディジタル化された画像データを記憶する記憶手
段と、画像データを指定された数に分割する画像分割手
段と、分割によって得られる各ブロックの画像データを
アダマール変換する変換手段と、アダマール変換後のア
ダマール変換係数データを記憶する手段と、記憶された
アダマール変換係数データのうちから指定された一部又
は全部を用いて判別関数の計算を行い、得られた数値を
基準値と比較する判別分析手段と、各ブロックの判別結
果を記憶する手段と、全画像に対する同一の判別結果の
ブロックの集合の割合を計算する演算手段と、計算され
た割合を出力する出力手段からなる細胞増殖状態のモニ
ター装置。
(4) A microscope, an imaging device connected to the microscope, an A/D converter that converts the signal from the imaging device into a digital signal, a storage device that stores the digitized image data, and a storage device that stores the digitized image data. an image dividing means for dividing into a specified number; a converting means for performing Hadamard transform on image data of each block obtained by the division; means for storing Hadamard transform coefficient data after Hadamard transform; and stored Hadamard transform coefficient data. A discriminant analysis means that calculates a discriminant function using a specified part or all of the blocks and compares the obtained value with a reference value, a means that stores the discrimination results of each block, and a discriminant analysis means that calculates a discriminant function using a specified part or all of the blocks, A cell proliferation state monitoring device comprising calculation means for calculating the proportion of a set of blocks as a result of discrimination, and output means for outputting the calculated proportion.
(5)判別分析手段が、アダマール変換の結果得られる
(4n)個のうちの全部又は一部を用いる手段である特
許請求の範囲第(4)項記載の細胞増殖状態のモニター
装置。
(5) The cell proliferation state monitoring device according to claim (4), wherein the discriminant analysis means uses all or part of (4n) numbers obtained as a result of Hadamard transformation.
(6)判別分析手段が、マハラノビス汎距離を用いた2
群判別を行う手段である範囲第(4)項記載の細胞増殖
状態モニター装置。
(6) Discriminant analysis means uses Mahalanobis generalized distance 2
The cell proliferation state monitoring device according to item (4), which is a means for group discrimination.
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EP1267305A1 (en) * 2000-03-23 2002-12-18 Japan Science and Technology Corporation Cell lineage extracting method

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106755603A (en) * 2016-12-02 2017-05-31 天津大学 The remote operation Bioexperiment system and control method of a kind of multi-platform interaction

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1039453C (en) * 1994-06-23 1998-08-05 武汉大学 Multifunction Aadamard's transformation micrograph analytical instrument
EP1267305A1 (en) * 2000-03-23 2002-12-18 Japan Science and Technology Corporation Cell lineage extracting method
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