JPWO2018087861A1 - 解析装置、解析方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

解析装置は、刺激された細胞が撮像された細胞画像を複数取得する細胞画像取得部と、細胞画像取得部が取得する細胞画像から、細胞を構成する第１、第２構成要素のそれぞれの特徴量を算出する特徴量算出部と、特徴量算出部により算出される第１、第２構成要素間の第１特徴量同士と第２特徴量同士の相関を算出する相関算出部と、相関算出部により算出される第１、第２構成要素間の特徴量同士の相関に対して、第１特徴量を選択することにより、第１特徴量同士の相関を抽出する相関抽出部と、相関抽出部により抽出される第１特徴量同士の相関を表示する、表示部と、を備える。

Description

本発明の実施形態は、解析装置、解析方法、及びプログラムに関するものである。

生物科学や医学等において、生物の健康や疾患等の状態は、例えば、細胞や細胞内の小器官等の状態と関連性があることが知られている。そのため、細胞内或いは細胞間で伝達される情報の伝達経路を解析することは、例えば、工業用途でのバイオセンサーや、疾病予防を目的とした製薬等の研究に役立てることができる。細胞や組織片等に関する種々の解析技術に関して、例えば、画像処理を用いた技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

米国特許公開２０１４０００９９０１４号明細書

しかしながら、刺激に対する細胞内の特徴量同士の相関を解析する場合に、ネットワークが複雑になり、解析不良となる場合がある。

本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、解析装置、解析方法、及びプログラムを提供することを課題とする。

本発明の一態様は、刺激に対する細胞内の特徴量同士の相関を解析する解析装置であって、刺激された細胞が撮像された細胞画像を複数取得する細胞画像取得部と、細胞画像取得部が取得する細胞画像から、細胞を構成する第１、第２構成要素のそれぞれの特徴量を算出する特徴量算出部と、特徴量算出部により算出される第１、第２構成要素間の第１特徴量同士と第２特徴量同士の相関を算出する相関算出部と、相関算出部により算出される第１、第２構成要素間の特徴量同士の相関に対して、第１特徴量を選択することにより、第１特徴量同士の相関を抽出する相関抽出部と、相関抽出部により抽出される第１特徴量同士の相関を表示する表示部と、を備える、解析装置である。

また、本発明の一態様は、刺激に対する細胞内の特徴量の相関を解析する解析装置であって、刺激された細胞が撮像された細胞画像を複数取得する細胞画像取得部と、細胞画像取得部が取得する細胞画像から、細胞を構成する構成要素の特徴量を算出する特徴量算出部と、細胞画像取得部により算出される構成要素の位置情報を算出する位置情報算出部と、構成要素の位置情報を選択することにより、選択された位置情報に関する構成要素間の相関を抽出する相関抽出部と、相関抽出部により抽出される選択された位置情報に関する構成要素の相関を表示する表示部と、を備える、解析装置である。

また、本発明の一の態様は、刺激に対する細胞内の特徴量の相関を解析する解析装置によって実行される解析方法であって、刺激された細胞が撮像された細胞画像を複数取得するステップと、細胞画像を複数取得するステップで取得する細胞画像から、細胞を構成する第１、第２構成要素のそれぞれの特徴量を算出するステップと、特徴量を算出するステップにより算出される第１、第２構成要素間の第１特徴量同士と第２特徴量同士の相関を算出するステップと、相関を算出するステップにより算出される第１、第２構成要素間の特徴量同士の相関に対して、第１特徴量を選択することにより、第１特徴量同士の相関を抽出するステップと、抽出するステップにより抽出される第１特徴量同士の相関を表示するステップと、を有する、解析方法である。

また、本発明の一の態様は、刺激に対する細胞内の特徴量の相関を解析する解析装置によって実行される解析方法であって、刺激された細胞が撮像された細胞画像を複数取得するステップと、細胞画像を複数取得するステップで取得する細胞画像から、細胞を構成する構成要素の特徴量を算出するステップと、特徴量を算出するステップにより算出される構成要素の特徴量から、構成要素間の相関を算出するステップと、相関を算出するステップにより算出される構成要素の位置情報を算出するステップと、位置情報を算出する構成要素の位置情報を選択することにより、前記選択された位置情報に関する構成要素の相関を抽出するステップと、相関を抽出するステップにより抽出される前記選択された位置情報に関する構成要素の相関を表示するステップと、を有する、解析方法である。

また、本発明の一の態様は、解析装置のコンピュータに、刺激された細胞が撮像された細胞画像を複数取得するステップと、細胞画像を複数取得するステップで取得する細胞画像から、細胞を構成する第１、第２構成要素のそれぞれの特徴量を算出するステップと、特徴量を算出するステップにより算出される第１、第２構成要素間の第１特徴量同士と第２特徴量同士の相関を算出するステップと、相関を算出するステップにより算出される第１、第２構成要素間の特徴量同士の相関に対して、第１特徴量を選択することにより、第１特徴量同士の相関を抽出するステップと、抽出するステップにより抽出される第１特徴量同士の相関を表示するステップと、実行させる、プログラムである。

また、本発明の一の態様は、解析装置のコンピュータに、刺激された細胞が撮像された細胞画像を複数取得するステップと、細胞画像を複数取得するステップで取得する細胞画像から、細胞を構成する構成要素の特徴量を算出するステップと、特徴量を算出するステップにより算出される構成要素の特徴量から、構成要素間の相関を算出するステップと、相関を算出するステップにより算出される構成要素の位置情報を算出するステップと、位置情報を算出する構成要素の位置情報を選択することにより、選択された位置情報に関する構成要素の相関を抽出するステップと、相関を抽出するステップにより抽出される選択された位置情報に関する構成要素の相関を表示するステップと、を実行させる、プログラムである。

本発明の実施形態によれば、刺激に対する細胞内の特徴量の相関を解析することができる。

実施形態に係る顕微鏡観察システムの構成の一例を示す模式図である。 実施形態に係る解析装置が備える各部の機能構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る解析装置の演算部の演算手順の一例を示す流れ図である。 実施形態に係る解析装置が出力する細胞内の構造物のネットワークの一例を示す図である。 エッジと、エッジによって結び付けられるノードの特徴量との関係の一例を示す図である。 エッジの種類の一例を示す図である。 実施形態に係る解析装置が備える切替部の機能構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る解析装置が出力する細胞内の構造物のネットワーク（その１）の一例を示す図である。 ノードＰ１とノードＰ２との間の高相関率の計算例を示す図である。 実施形態に係る解析装置が出力する細胞内の構造物のネットワーク（その２）の一例を示す図である。 実施形態に係る解析装置が出力する細胞内の構造物のネットワーク（その３）の一例を示す図である。 実施形態に係る解析装置が出力する細胞内の構造物のネットワーク（その４）の一例を示す図である。 実施形態に係る解析装置が出力する細胞内の構造物のネットワーク（その５）の一例を示す図である。 実施形態に係る解析装置におけるネットワークの編集例を示す図である。

［実施形態］
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の実施形態に係る顕微鏡観察システム１の構成の一例を示す模式図である。

顕微鏡観察システム１は、細胞等を撮像することにより取得される画像に対して、解析処理を行う。以下の説明において、細胞等を撮像することにより取得される画像を、単に細胞画像とも記載する。
顕微鏡観察システム１は、解析装置１０と、顕微鏡装置２０と、表示部３０とを備える。

顕微鏡装置２０は、生物顕微鏡であり、電動ステージ２１と、撮像部２２とを備える。電動ステージ２１は、所定の方向（例えば、水平方向の二次元平面内のある方向）に、撮像対象物の位置を任意に稼働可能である。撮像部２２は、ＣＣＤ（Charge-Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary MOS）、ＰＭＴ（Photomultiplier Tube）などの撮像素子を備えており、電動ステージ２１上の撮像対象物を撮像する。
なお、顕微鏡装置２０に電動ステージ２１を備えていなくてもよく、ステージが所定方向に稼働しないステージとしても構わない。

より具体的には、顕微鏡装置２０は、例えば、微分干渉顕微鏡（Differential Interference Contrast microscope；DIC）や位相差顕微鏡、蛍光顕微鏡、共焦点顕微鏡、超解像顕微鏡、二光子励起蛍光顕微鏡、ライトシート顕微鏡、ライトフィールド顕微鏡等の機能を有する。顕微鏡装置２０は、電動ステージ２１上に載置された培養容器を撮像する。この培養容器とは、例えば、ウェルプレートＷＰ、スライドチャンバ―、シャーレなどである。
顕微鏡装置２０は、ウェルプレートＷＰが有するウェルＷの中やチャンバ―スライドが有するチャンバ―の中、あるいはカバーガラス上などに培養された細胞に光を照射することで、細胞を透過した透過光を細胞の画像として撮像する。これによって、細胞の透過ＤＩＣ画像や、位相差画像、暗視野画像、明視野画像等の画像を取得することができる。
さらに、細胞に蛍光物質を励起する励起光を照射することで、生体物質から発光される蛍光を細胞の画像として撮像する。

本実施形態においては、細胞を染色して、細胞画像を取得する。本実施形態では、細胞を生きたまま染色し、タイムラプス撮影することで、細胞刺激後の細胞の変化画像を取得する。さらに別の実施形態として、細胞を固定し染色する。細胞を固定する場合には、ホルムアルデヒド等の試薬を用いて細胞を固定する処理を行う。固定された細胞は代謝が止まる。したがって、固定細胞で細胞内の経時変化を観察する場合には、複数の容器に播種された細胞を用意する必要がある。例えば、細胞に刺激を加えた後に、第１時間での細胞の変化と、第１時間とは異なる第２時間での細胞の変化を観察したい場合がある。この場合には、細胞に刺激を加えた後に第１時間を経過したのちに、細胞を固定し、免疫染色して、細胞画像を取得する。

一方、第１時間での観察に用いた細胞を播種した容器とは異なる細胞を播種した容器を用意し、細胞に刺激を加えた後に、第２時間を経過した後に、細胞を固定し、免疫染色して、細胞画像を取得する。これにより、第１時間における細胞画像から、刺激に対する細胞内の変化を推定する。一方、第２時間における細胞画像から、刺激に対する細胞内の変化を推定する。従って、第１時間の細胞の変化と、第２時間での細胞の変化とを観察することで、細胞内の経時変化を推定することができる。また、第１時間と第２時間との細胞内の変化を観察することに用いる細胞の数は１つに限られない。したがって、第１時間と第２時間とで、それぞれ複数の細胞の画像を取得することになる。例えば、細胞内の変化を観察する細胞の数が、１０００個だった場合には、第１時間と第２時間とで２０００個の細胞を撮影することになる。したがって、刺激に対する細胞内の変化の詳細を取得しようとする場合には、刺激からの撮像するタイミング毎に、複数の細胞画像が必要となり、多量の細胞画像が取得される。

また、顕微鏡装置２０は、生体物質内に取り込まれた発色物質そのものから発光或いは蛍光や、発色団を持つ物質が生体物質に結合することによって生じる発光或いは蛍光を、上述した細胞の画像として撮像してもよい。これにより、顕微鏡観察システム１は、蛍光画像、共焦点画像、超解像画像、二光子励起蛍光顕微鏡画像を取得することができる。なお、細胞の画像を取得する方法は、光学顕微鏡に限られない。例えば、細胞の画像を取得する方法は、電子顕微鏡でも構わない。
また、細胞の画像は、異なる方式により得られた画像を用い、相関を取得しても構わない。すなわち、細胞の画像の種類は適宜選択しても構わない。

本実施形態における細胞とは、例えば、初代培養細胞や、株化培養細胞、組織切片の細胞等である。細胞を観察するために、観察される試料は細胞の集合体や組織試料、臓器、個体（動物など）を用いて観察し、細胞を含む画像を取得しても構わない。
なお、細胞の状態は、特に制限されず、生きている状態であっても、或いは固定されている状態であってもよい。細胞の状態は、“in-vitro”であっても構わない。勿論、生きている状態の情報と、固定されている情報とを組み合わせても構わない。

細胞の状態は、目的別に適宜選択しても構わない。例えば、細胞内の構造要素において判別する種類（例えば、タンパク質、オルガネラ）により、固定と未固定を選択しても構わない。
また、固定した細胞で細胞の動的挙動を取得する場合には、条件の異なる複数の固定細胞を作成し、動的挙動を取得する。細胞内の構造物において、判別する種類は核内に限られない。

また、細胞を観測するために、細胞に予め処理した後に、細胞を観察しても構わない。勿論、細胞を観察するために、細胞に処理しない状態で細胞を観察しても構わない。細胞を観察する場合には、細胞を免疫染色により染色し、観察しても構わない。
また染色方法に関しては、あらゆる染色方法を用いることができる。例えば主に組織染色に用いられる各種特殊染色、塩基配列の結合を利用したハイブリダイゼーションなどがある。

また、細胞に発光或いは蛍光タンパク質（例えば、導入された遺伝子（緑色蛍光タンパク質（ＧＦＰ）など））から発現された発光或いは蛍光タンパク質）で処理し、観察しても構わない。例えば、細胞内の構造において判別する種類において、用いる発光或いは蛍光タンパク質を選択しても構わない。
或いは、蛍光色素（例えば、DAPI、Hoechstなど）を用いて観察しても構わない。

また、これらの細胞を観察する手段、細胞を染色する方法などの相関取得を解析するための前処理は、目的に応じて適宜選択しても構わない。例えば、細胞の動的挙動を得る場合に最適な手法により細胞の動的な情報を取得して、細胞内のシグナル伝達を得る場合には最適な手法により細胞内のシグナル伝達に関する情報を取得しても構わない。これら、目的別に選択される前処理が異なっていても構わない。また、目的別に選択される前処理の種類が少なくなるようにしても構わない。例えば、細胞の動的挙動を取得する手法と細胞内のシグナル伝達を取得する手法とがそれぞれ、最適な手法が異なっていても、それぞれ異なる手法でそれぞれの情報を取得することは煩雑となるために、それぞれの情報を取得するのに十分な場合には、最適手法とは異なり、それぞれが共通する手法で行っても構わない。

また、目的に応じて選択される前処理の種類が少なくなるようにしても構わない。例えば、細胞の動的挙動を取得する手法と細胞内のシグナル伝達を取得する手法とがそれぞれ、最適な手法が異なる場合であっても、それぞれ異なる手法でそれぞれの情報を取得することは煩雑となるために、それぞれの情報を取得するのに十分な場合には、最適手法とは異なり、それぞれが共通する手法で行っても構わない。

ウェルプレートＷＰは、１個ないし複数のウェルＷを有する。この一例では、ウェルプレートＷＰは、８×１２の９６個のウェルＷを有する。細胞は、ウェルＷの中において、特定の実験条件のもと培養される。特定の実験条件とは、温度、湿度、培養期間、刺激が付与されてからの経過時間、付与される刺激の種類や強さ、濃度、量、刺激の有無、生物学的特徴の誘導等を含む。刺激とは、例えば、電気、音波、磁気、光等の物理的刺激や、物質や薬物の投与による化学的刺激等である。また、生物学的特徴とは、細胞の分化の段階や、形態、細胞数、細胞内の分子の挙動、オルガネラの形態や挙動、核形態、核内構造体の挙動、ＤＮＡ分子の挙動等を示す特徴である。

図２は、本実施形態の解析装置１０が備える各部の機能構成の一例を示すブロック図である。
解析装置１０は、顕微鏡装置２０によって取得された画像を解析するコンピュータ装置である。解析装置１０は、演算部１００と、記憶部２００と、結果出力部３００と、操作検出部４００とを備える。なお、解析装置１０によって解析される画像は、顕微鏡装置２０によって撮像される画像に限らず、例えば、解析装置１０が備える記憶部２００に予め記憶されている画像や、不図示の外部記憶装置に予め記憶されている画像であってもよい。

演算部１００は、プロセッサが記憶部２００に格納されたプログラムを実行することにより機能する。また、これらの演算部１００の各機能部のうちの一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェアによって構成されていてもよい。
演算部１００は、細胞画像取得部１０１と、特徴量算出部１０２と、雑音成分除去部１０３と、相関抽出部１０４と、切替部１０５と、相関算出部１０６と、位置情報算出部１０７とを備える。

細胞画像取得部１０１は、撮像部２２が撮像した細胞画像を取得し、取得した細胞画像を特徴量算出部１０２に供給する。細胞画像取得部１０１が取得する画像は、上記撮像部２２により撮像される画像には限られない。例えば、細胞画像取得部１０１が取得する画像は、細胞が培養されていた場合には、細胞の培養時の画像でも構わない。この場合に、細胞培養での時系列に異なる画像が含まれていたとしても構わない。例えば、細胞画像取得部１０１は、刺激された細胞が撮像された細胞画像を複数取得する。また、例えば、細胞画像取得部１０１は、刺激に対して、異なる時間が経過した細胞画像を取得することができる。

特徴量算出部１０２は、細胞画像取得部１０１が供給する細胞画像から、細胞を構成する構成要素毎の一種類又は複数種類の特徴量を算出する。細胞画像の特徴量は、例えば、細胞画像の輝度、画像中の細胞面積、画像中の細胞画像の輝度の分散などが含まれる。すなわち、細胞画像の特徴量は、撮像される細胞画像から取得される情報である。例えば、特徴量算出部１０２は、取得される画像における輝度分布を算出する。本実施形態では、特徴量算出部１０２は、複数種類の特徴量として、第１の特徴量と第２の特徴量を細胞の構成要素毎に算出する。第１の特徴量は細胞画像の輝度で、第２の特徴量は画像中の細胞画像の輝度の分布である。構成要素毎に算出する第１の特徴量と第２の特徴量の種類は異なっていても構わない。

特徴量算出部１０２は、細胞へ刺激を加えてからの時間が異なる細胞画像を取得する。特徴量算出部１０２は、細胞への刺激を加えてから第１時間経過したのちに、撮像した細胞の特徴量を算出する。さらに、特徴量算出部１０２は、細胞への刺激を加えてから第２時間経過したのちに、撮像した細胞の特徴量を算出する。このように、特徴量算出部１０２は、細胞への刺激に対する時系列で異なる画像を取得する。本実施形態においては、第１時間経過した後に画像の撮像に用いる細胞と、第２時間経過した後に画像の撮像に用いる細胞とは異なる。なお、本実施形態においては、第１時間経過した後に画像の撮像に用いる細胞と、第２時間経過した後に画像の撮像に用いる細胞とが同一であっても構わない。

なお、本実施形態では、特徴量算出部１０２は、刺激に対する時系列で異なる画像を取得し、特徴量の時系列変化を算出しているが、これに限られない。例えば、特徴量算出部１０２は、刺激を加えてからの時間を固定とし、加える刺激の大きさを変化させ、刺激の大きさの変化による特徴量の変化を算出するようにしても構わない。特徴量算出部１０２は、取得された画像から、特徴量の変化を算出する。特徴量算出部１０２は輝度分布、輝度分布の位置情報を特徴量としても構わない。また、特徴量算出部１０２は、撮像される細胞画像から、変化が認められない場合は、変化しないことも特徴量の変化としても構わない。

雑音成分除去部１０３は、特徴量算出部１０２が算出した特徴量のうち、雑音成分（ノイズ）を除去する。
相関算出部１０６は、構成要素毎の複数種類の特徴量から、構成要素間の複数種類の特徴量同士の相関を算出する。相関算出部１０６は、雑音成分除去部１０３により雑音成分が除去された特徴量を用いて、構成要素間の特徴量同士の相関を算出する。また、相関算出部１０６は、構成要素毎の特徴量から、構成要素間の相関を算出する。相関算出部１０６は、第１の構成要素の特徴量と、第２の構成要素の特徴量との相関を算出する。従って、相関算出部１０６は、第１の構成要素の第１の特徴量と、第２の構成要素の第１の特徴量との相関を算出する。例えば、相関算出部１０６は、刺激を加えた後の第１構成要素の第１の特徴量の変化と、刺激を加えた後の第２の構成要素の第２の特徴量の変化との相関の有無を算出する。同様にして、相関算出部１０６は、第１の構成要素の第２の特徴量と、第２の構成要素の第２の特徴量との相関を算出する。従って、相関算出部１０６は、第１の構成要素と第２の構成要素のそれぞれの第１の特徴量同士の相関を算出する。また、相関算出部１０６は、第１の構成要素と第２の構成要素のそれぞれの第２特徴量同士の相関を算出する。本実施形態では、相関算出部１０６の算出により、第１、第２の構成要素間の第１、第２の特徴量同士の相関があると算出される。位置情報算出部１０７は、相関算出部１０６により算出される構成要素の位置情報を算出する。なお、位置情報算出部１０７は、細胞画像取得部１０１により算出される構成要素の位置情報を用いても構わない。

相関抽出部１０４は、相関算出部１０６により算出される構成要素間の複数種類の特徴量同士の相関に対して、特徴量の種類を選択することにより、該選択される種類の特徴量の相関を抽出する。例えば、第１構成要素と第２構成要素との間に、第１の特徴量同士と第２の特徴量同士の相関が算出される場合に、第１の特徴量を選択することにより、第１の特徴量同士の相関を抽出する。また、相関抽出部１０４は、構成要素の位置情報を選択することにより、選択された位置情報の構成要素の相関を抽出する。

結果出力部３００は、演算部１００による演算結果や、変更したネットワークを表示部３０に出力する。例えば、結果出力部３００は、相関抽出部１０４により抽出される特徴量同士の相関を表示する。また、結果出力部３００は、相関抽出部１０４により抽出される位置情報での、構成要素の相関を表示する。なお、結果出力部３００は、演算部１００による演算結果や、相関情報から作成したネットワークを、表示部３０以外の出力装置や、記憶装置などに出力してもよい。
操作検出部４００は、解析装置１０に対して行われた操作を検出し、該操作を表す操作信号を、演算部１００の切替部１０５へ供給する。

切替部１０５は、特徴量同士の相関の表示を切り替える。例えば、切替部１０５は、結果出力部３００が表示部３０に特徴量同士の相関や、位置情報での、構成要素の相関を出力した後に、操作検出部４００によって供給される操作信号にしたがって、特徴量同士の相関や、位置情報での、構成要素の相関を切り替える。例えば、切替部１０５は、特定の特徴量同士の相関の粒度及び特定の相関を有する特徴量が存在する場所の細かさのいずれか一方又は両方を切り替える。粒度とは、特徴量同士の相関を示す、ネットワークを構成するエッジの数である。従って、本実施形態においては、特徴量同士の相関を示す、エッジの数を増減することができる。エッジの増減に伴い、特徴量同士の相関を具体的もしくは抽象的に表現することができる。切替部１０５は、切り替えることによって得られるネットワークを結果出力部３００へ出力する。
表示部３０は、結果出力部３００が出力する演算結果を表示する。

上述した演算部１００の具体的な演算手順について、図３を参照して説明する。
図３は、演算部１００の演算手順の一例を示す流れ図である。なお、ここに示す演算手順は、一例であって、演算手順の省略や演算手順の追加が行われてもよい。演算部１００は、細胞が撮像された細胞画像を用い、細胞画像の複数種類の特徴量を抽出し、抽出された特徴量同士の変化が相関しているかどうかを演算する。すなわち、演算部１００は、所定の特徴量の変化に対して、相関を算出する。演算部１００は、算出した結果、特徴量の変化が相関している場合には、相関すると判定する。なお、特徴量同士に相関があることを相関関係があると呼んでも構わない。
細胞画像取得部１０１は、細胞画像を取得する（ステップＳ１０）。この細胞画像には、遺伝子、タンパク質、オルガネラなど、大きさが相違する複数の種類の生体組織の画像が含まれている。例えば、細胞画像取得部１０１は、刺激された細胞が撮像された細胞画像を複数取得する。撮像部２２により画像を取得する細胞画像取得部１０１は、画像から細胞に相当する領域を抽出する。例えば、細胞画像取得部１０１は、細胞画像から輪郭を抽出し、細胞に相当する領域を抽出する。これにより撮像される画像から、細胞に相当する領域とそれ以外の領域とを区別することが可能である。
また、細胞画像には、細胞の形状情報が含まれている。

特徴量算出部１０２は、ステップＳ１０において取得された細胞画像に含まれる細胞の画像を、細胞毎に抽出する（ステップＳ２０）。特徴量算出部１０２は、細胞画像に対して、既知の手法による画像処理を施すことにより、細胞の画像を抽出する。この一例では、特徴量算出部１０２は、画像の輪郭抽出やパターンマッチングなどにより、細胞の画像を抽出する。

次に、特徴量算出部１０２は、ステップＳ２０において抽出された細胞の画像について、細胞の種類を判定する（ステップＳ３０）。
さらに、特徴量算出部１０２は、ステップＳ３０における判定結果に基づいて、ステップＳ２０において抽出された細胞の画像に含まれる細胞の構成要素を判定する（ステップＳ４０）。ここで、細胞の構成要素には、細胞核、リソソーム、ゴルジ体、ミトコンドリアなどの細胞小器官（オルガネラ）や、タンパク質、セカンドメッセンジャー、ｍＲＮＡ、代謝産物、核内構造体、遺伝子などが含まれる。なお、本実施形態では、用いる細胞が単一である場合には、特徴量算出部１０２は、細胞種類は判定しなくても構わない。例えば、特徴量算出部１０２は、撮像された画像の輪郭情報から、細胞の種類を求めても構わない。また、予め導入する細胞の種類が特定されている場合には、特徴量算出部１０２は、その情報を用い、細胞の種類を特定しても構わない。勿論、細胞の種類を特定しなくても構わない。

次に、特徴量算出部１０２は、ステップＳ４０において判定された細胞の構成要素ごとに、特徴量を算出する（ステップＳ５０）。この特徴量には、画素の輝度値、画像内のある領域の面積、画素の輝度の分散値、画像内のある領域の形などが含まれる。画素の輝度値を特徴量とする場合には、波長毎の輝度値を特徴量としても構わない。また、特徴量には、細胞の構成要素に応じた複数の種類がある。一例として、細胞核の画像の特徴量には、核内総輝度値や、核の面積、核の形などが含まれる。細胞質の画像の特徴量には、細胞質内総輝度値や、細胞質の面積、細胞質の形などが含まれる。また、細胞全体の画像の特徴量には、細胞内総輝度値や、細胞の面積、細胞の形などが含まれる。また、ミトコンドリアの画像の特徴量には、断片化率が含まれる。
なお、特徴量算出部１０２は、特徴量を、例えば０（ゼロ）から１までの間の値に正規化して算出してもよい。

また、特徴量算出部１０２は、細胞画像に対応付けられている細胞に対する実験の条件の情報に基づいて、特徴量を算出してもよい。例えば、細胞について抗体を反応させた場合において撮像された細胞画像の場合には、特徴量算出部１０２は、抗体を反応させた場合に特有の特徴量を算出してもよい。また、細胞を染色した場合、又は細胞に蛍光タンパクを付与した場合において撮像された細胞画像の場合には、特徴量算出部１０２は、細胞を染色した場合、又は細胞に蛍光タンパクを付与した場合に特有の特徴量を算出してもよい。
これらの場合、記憶部２００は、実験条件記憶部２０２を備えていてもよい。この実験条件記憶部２０２には、細胞画像に対応付けられている細胞に対する実験の条件の情報を、細胞画像毎に記憶される。特徴量算出部１０２は、ステップＳ５０において算出した特徴量を、雑音成分除去部１０３に供給する。

雑音成分除去部１０３は、ステップＳ５０において算出された特徴量のうちから、雑音成分を除去する（ステップＳ６０）。具体的には、雑音成分除去部１０３は、特徴量の正常範囲又は異常範囲を示す情報を取得する。この特徴量の正常範囲又は異常範囲を示す情報は、細胞画像に撮像されている細胞の特性に基づいて予め定められている。例えば、細胞核の画像の特徴量のうち、核内総輝度値についての正常範囲が、細胞核の画像の特性に基づいて定められている。

雑音成分除去部１０３は、算出された特徴量が、この正常範囲に含まれない場合には、その特徴量を雑音成分として除去する。ここで、雑音成分除去部１０３は、特徴量を雑音成分として除去する場合には、細胞毎に除去する。具体的には、ある細胞について、複数の特徴量が算出される場合がある。
例えば、ある細胞について、細胞内総輝度値、核内総輝度値、核の面積、及び核の形が、特徴量としてそれぞれ算出される場合がある。この場合において、ある細胞について、細胞内総輝度値を雑音成分として除去する場合には、雑音成分除去部１０３は、その細胞の核内総輝度値、核の面積、及び核の形についても、除去する。つまり、雑音成分除去部１０３は、ある細胞について算出された複数の特徴量のうち、少なくとも１つの特徴量が正常範囲に含まれない場合には、この細胞の他の特徴量についても除去する。

すなわち、雑音成分除去部１０３は、細胞画像に撮像されている細胞の特性を示す情報に基づいて、相関算出部１０６に供給される特徴量のうちから雑音成分を細胞画像に撮像されている細胞毎に除去する。このように構成することにより、雑音成分除去部１０３は、信頼度が相対的に低い特徴量がある場合に、その特徴量を細胞単位で除外することができる。つまり、雑音成分除去部１０３によれば、特徴量の信頼度を向上させることができる。

また、雑音成分除去部１０３は、算出された特徴量がこの正常範囲に含まれる場合には、その特徴量を相関算出部１０６に供給する。なお、この雑音成分除去部１０３は、必須の構成要素ではなく、細胞画像の状態や、特徴量の算出の状態によっては、省略可能である。

相関算出部１０６は、構成要素毎の一種類又は複数種類の特徴量から、構成要素間の一種類又は複数種類の特徴量間同士の相関を算出する（ステップＳ７０）。
位置情報算出部１０７は、相関算出部１０６により算出される構成要素の位置情報を算出する（ステップＳ８０）。
相関抽出部１０４は、相関算出部１０６により算出される構成要素間の複数種類の特徴量同士の相関に対して、特徴量の種類を選択することにより、該選択される種類の特徴量の相関を抽出する。また、相関抽出部１０４は、構成要素の位置情報を選択することにより、該選択された位置情報の構成要素の相関を抽出する（ステップＳ９０）。
相関抽出部１０４は、相関算出部１０６で算出される相関のうち、一部の相関を抽出する。
以下、相関抽出部１０４が行う処理について、より具体的に説明する。

特徴量算出部１０２は、タンパク質１について、細胞ごと、かつ時刻ごとに、複数の特徴量を算出する。特徴量算出部１０２は、細胞１から細胞ＮまでのＮ個の細胞について、特徴量を算出する。また、特徴量算出部１０２は、時刻１から時刻ＴまでのＴ点の時刻について、特徴量を算出する。また、特徴量算出部１０２は、特徴量ｋ１から特徴量ｋＫ（Ｋは、Ｋ＞０の整数）までの、Ｋ種類の特徴量を算出する。つまり、特徴量算出部１０２は、各時刻に、各細胞の各タンパクに複数の特徴量を算出する。

相関抽出部１０４は、相関算出部１０６が算出する構成要素間の複数種類の特徴量同士の相関のうちから、特定の特徴量の種類を選択することにより、該選択される種類の特徴量の相関を抽出する。ここで、特定の特徴量の相関とは、特徴量同士の複数の相関のうちから数学的な演算によって選択された相関であってもよい。特定の特徴量の相関の数は、相関抽出部１０４によって抽出される前の特徴量同士の複数の相関の数よりも少ない。

本実施形態の特定の相関の一例について詳細に説明する。以下、タンパク質を「ノード」という。また、ノードが存在するオルガネラなどの細胞内の構成要素（構造物）を「場所」（位置情報）という。細胞核、リソソーム、ゴルジ体、ミトコンドリアなどの細胞小器官すなわち、オルガネラなどの細胞内の構成要素は、「ノード」にも「場所」にもなりうる。細胞内の構造物のネットワークを、複数のノードをエッジで接続することによって表す。
図４は、細胞内の構造物のネットワークの一例を示す。図４に示される例では、場所５０において、ノードＰ１の特徴量とノードＰ２の特徴量の相関が、エッジ６１によって結び付けることによって示される。
本実施形態では、ノードＰ１の特徴量とノードＰ２の特徴量の相関がエッジ６１によって結び付けることによって、細胞内全体のネットワークを表示する。これによって、ネットワークは、ＫＥＧＧ（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）などによって公開されているパスウェイとの比較を行うことができる。

図５は、エッジと、エッジによって結び付けられるノードの特徴量との関係の一例を示す。上述したように、特徴量には、細胞画像の輝度、面積、分散、形などが含まれる。エッジによって結び付けられるノードにどのような特徴量が関わっているのかを確認できるため、生物学的な示唆を得ることができる。

図５（１）は、ノードＰ１の形状とノードＰ２の形状とが、実線で示されるエッジ６２によって結び付けられていることを示している。形状はタンパク質の凝集と関係するので、ノードＰ１の凝集、及びノードＰ２の凝集に関係するノードＰ３が存在する可能性があることが示唆される。

図５（２）は、ノードＰ１の形状とノードＰ２の輝度とが、破線で示されるエッジ６３によって結び付けられていることを示している。形状はタンパク質の凝集と関係し、輝度はタンパク質の濃度と関係するので、ノードＰ２の濃度が、ノードＰ１の凝集を起こす可能性があることが示唆される。

図５（３）は、ノードＰ１の輝度とノードＰ２の輝度とが、一点鎖線で示されるエッジ６４によって結び付けられていることを示している。輝度はタンパク質の濃度と関係するので、ノードＰ１の濃度、及びノードＰ２の濃度に関係するノードＰ３が存在する可能性があることが示唆される。

図５では、一例として、ノードＰ１の形状とノードＰ２の形状とが結び付けられる場合、ノードＰ１の形状とノードＰ２の輝度とが結び付けられる場合、及びノードＰ１の輝度とノードＰ２の輝度とが結び付けられる場合について説明したがこの例に限られない。
例えば、ノードＰ１の形状とノードＰ２の分散とが結び付けられてもよいし、ノードＰ１の輝度とノードＰ２の形状とが結び付けられてもよいし、ノードＰ１の輝度とノードＰ２の分散とが結び付けられてもよい。また、例えば、ノードＰ１の分散とノードＰ２の形状とが結び付けられてもよいし、ノードＰ１の分散とノードＰ２の輝度とが結び付けられてもよいし、ノードＰ１の分散とノードＰ２の分散とが結び付けられてもよい。
つまり、ノードＰ１の特徴量とノードＰ２の特徴量との全ての組み合わせ、すなわち９種類の組み合わせについて、特徴量同士の相関がエッジによって結び付けられることによって示される。

さらに、複数のノードの相関値の大きさを、該複数のノードを接続するエッジの長さで表示するようにしてもよいし、エッジの太さによって表すようにしてもよい。ここで、複数のノードの相関値は、任意の方法で算出できる。例えば、複数のノードの相関値を該複数のノードを接続するエッジの太さによって表す場合に、相関値が大きくなるにしたがってエッジを太くするようにし、相関値が小さくなるにしたがってエッジを細くするようにしてもよい。

図６は、エッジの種類の一例を示す。エッジの種類には、「促進」と「抑制」とが含まれる。一方のノードの特徴量が定常状態から変化すると、他方の特徴量が定常状態から変化する場合、「促進」を示すエッジによって接続される。以下、促進を示すエッジによって接続される一方のノードを促進元といい、他方のノードを促進先という。

また、一方のノードの特徴量が定常状態から変化すると、他方の特徴量が定常状態に戻る場合、「抑制」を示すエッジによって接続される。以下、抑制を示すエッジによって接続される一方のノードを抑制元といい、他方のノードを抑制先という。このようにして、エッジは相関の代わりに因果関係（向きを持つエッジ）を表示してもよい。
なお、複数のノードのうち一方のノードの特徴量が大きくなると、他方のノードの特徴量も大きくなる場合に、「促進」を示すエッジによって接続されても構わない。また、複数のノードのうち一方のノードの特徴量が大きくなると、他方のノードの特徴量が小さくなる場合に、「抑制」を示すエッジによって接続されても構わない。

図６（１）は、ノードＰ１の形状とノードＰ２の形状とが、ノードＰ２からノードＰ１へ向かう矢印を有する実線で示されるエッジ６２Ａによって結び付けられていることを示している。これによって、ノードＰ２の特徴量が定常状態から変化すると、ノードＰ１の特徴量が定常状態から変化することが示される。
図６（２）は、ノードＰ１の形とノードＰ２の形とが、ノードＰ１側に斜方形を有する実線で示されるエッジ６２Ｂによって結び付けられていることを示している。これによって、ノードＰ２の特徴量が定常状態から変化すると、ノードＰ１の特徴量が定常状態に戻ることが示される。
図６では、ノードＰ１の形状とノードＰ２の形状の組み合わせについて促進と抑制を示したが、この例に限られない。例えば、ノードＰ１の特徴量とノードＰ２の特徴量との全ての組み合わせについて、特徴量同士の相関に基づいて促進を示すエッジ又は抑制を示すエッジを示すことができる。

切替部１０５は、ステップＳ９０において抽出された特徴量同士の相関や、位置情報の表示を切り替える（ステップＳ１００）。具体的には、切替部１０５は、操作検出部４００によって供給される操作信号にしたがって、特徴量同士の相関や、位置情報の表示の細かさを切り替える。以下、切替部１０５によって行われる処理について詳細に説明する。
図７は、本実施形態の切替部１０５の機能構成の一例を示すブロック図である。切替部１０５は、特徴量表示切替部１１１と、位置情報表示切替部１１２とを備える。

特徴量表示切替部１１１は、操作検出部４００によって供給される操作信号にしたがって、複数のノード間を接続するエッジを切り替える。これによって、ネットワークと、ＫＥＧＧとの比較を行うことができる。

＜エッジの統合＞
特徴量表示切替部１１１は、一の相関で特徴量同士の複数の相関が表されている場合、該一の相関を特徴量同士の複数の相関に表示を切り替える。つまり、特徴量表示切替部１１１は、２個のノードの特徴量同士を接続するエッジが複数ある場合に統合する。ここで、統合するエッジで接続された２個のノードの相関を有する特徴量は、同じであってもよいし、異なっていてもよい。さらに、特徴量表示切替部１１１は、２個のノード間を接続する促進を示すエッジが複数ある場合に、該複数の促進を示すエッジを統合するようにしてもよい。この場合、特徴量表示切替部１１１は、促進元と促進先が同じである、つまりエッジの向きが等しいエッジを統合するようにしてもよい。

また、特徴量表示切替部１１１は、２個のノード間を接続する抑制を示すエッジが複数ある場合に、該複数のエッジを統合するようにしてもよい。この場合、特徴量表示切替部１１１は、抑制元と抑制先が同じである、つまりエッジの向きが等しいエッジを統合するようにしてもよい。
また、特徴量表示切替部１１１は、２個のノード間を接続するエッジが複数あり、該複数のエッジの中に正の相関値を有するエッジと負の相関値を有するエッジがある場合に、正の相関値を有するエッジと、負の相関値を有するエッジ毎に統合するようにしてもよい。

＜エッジの分離＞
また、特徴量表示切替部１１１は、特徴量同士の複数の相関が表されている場合、該特徴量同士の複数の相関を一の相関に表示を切り替える。つまり、特徴量表示切替部１１１は、２個のノード間を接続するエッジが複数のエッジが統合されたものである場合に、該エッジを特徴量の組み合わせ毎に分離する。ここで、分離したエッジで接続された２個のノードの相関を有する特徴量は、同じであってもよいし、異なっていてもよい。
また、特徴量表示切替部１１１は、２個のノード間を接続するエッジが複数のエッジが統合されたものである場合に、該エッジを、促進を示すエッジと抑制を示すエッジに分離するようにしてもよい。この場合、特徴量表示切替部１１１は、エッジの向きが等しいエッジに分離するようにしてもよい。
また、特徴量表示切替部１１１は、特定の場所に存在するエッジが複数のエッジが統合されたものである場合に、該エッジを分離するようにしてもよい。また、特徴量表示切替部１１１は、特定のノード間を接続するエッジが複数のエッジが統合されたものである場合に、該エッジを分離するようにしてもよい。

＜エッジの削除、追加＞
特徴量表示切替部１１１は、特徴量同士の相関を削除する。つまり、特徴量表示切替部１１１は、２個のノード間を接続するエッジを削除する。例えば、特徴量表示切替部１１１は、２個のノードの特徴量の相関値が所定の閾値未満のエッジ、上位から所定の順番より下位のエッジを削除する。
また、特徴量表示切替部１１１は、２個のノードが示す細胞内の構造物が等しいエッジ、予め設定されるノードに関連しないノードに接続されるエッジ、予め設定される特徴量での相関を示すエッジを削除する。また、特徴量表示切替部１１１は、相関係数を変更するようにしてもよい。
また、特徴量表示切替部１１１は、削除した特徴量同士の相関を表示するようにしてもよい。

以下、特徴量表示切替部１１１によって行われる処理の具体例について説明する。
図８は、細胞内の構造物のネットワークの一例（その１）を示す。
図８の左図は、場所５０内に場所５１と、場所５２とが存在し、場所５１にはノードＰ１が存在し、場所５２にはノードＰ１及びノードＰ２が存在することを示している。さらに、場所５１に存在するノードＰ１と、場所５２に存在するノードＰ１とはエッジ６１によって接続され、場所５２に存在するノードＰ１、及びノードＰ２はエッジ６２、エッジ６３、及びエッジ６４によって接続されていることを示している。
図８の右図は、図８の左図において、場所５２に存在するノードＰ１、及びノードＰ２をエッジ６５によって接続したものである。

例えば、表示部３０に、図８の左図のネットワークが表示されている状態で解析装置１０に対して、太いエッジを確認する操作、具体的には、エッジ６２、エッジ６３、及びエッジ６４を統合する操作が行われた場合について説明する。
該統合する操作を表す操作信号は、操作検出部４００によって検出され、切替部１０５の特徴量表示切替部１１１へ供給される。特徴量表示切替部１１１は、操作信号が供給されると、表示部３０に表示されているネットワークの特徴量同士の相関を取得する。そして、特徴量表示切替部１１１は、操作信号に応じて、特徴量同士の相関の粒度を切り替える。具体的には、特徴量表示切替部１１１は、特定の特徴量同士の複数の相関を一つの相関へ統合する。例えば、エッジ６２、エッジ６３、及びエッジ６４を統合したエッジ６５によって場所５２に存在するノードＰ１、及びノードＰ２を接続し、図８の右図に示すネットワークに切り替える。これにより、Ｐ１とＰ２との間を結ぶネットワークの数を減らすことができた。

ここで、特徴量表示切替部１１１は、エッジ６２によって接続されるノードの特徴量同士の相関値、エッジ６３によって接続されるノードの特徴量同士の相関値、及びエッジ６４によって接続されるノードの特徴量同士の相関値を用いて統計処理を行い、その統計処理によって得られる統計値をエッジ６５の近傍に表示してもよいし、統計値に応じてエッジ６５の太さを変更してもよい。
例えば、特徴量表示切替部１１１は、エッジ６２によって接続されるノードの特徴量同士の相関値、エッジ６３によって接続されるノードの特徴量同士の相関値、及びエッジ６４によって接続されるノードの特徴量同士の相関値の合計値を求めるようにしてもいいし、平均値を求めるようにしてもよい。このときに、特徴量表示切替部１１１は、相関値の絶対値を用いて統計計算を実施しても構わない。

また、特徴量表示切替部１１１は、エッジ６２によって接続されるノードの特徴量同士の相関値、エッジ６３によって接続されるノードの特徴量同士の相関値、及びエッジ６４によって接続されるノードの特徴量同士の相関値のうち、それらの最大値を選択し、選択された最大値をエッジ６５の近傍に表示してもよいし、選択された最大値に応じて、エッジ６５の太さを変更してもよい。このときに、特徴量表示切替部１１１は、相関値の絶対値を用いて統計計算を実施しても構わない。

また、特徴量表示切替部１１１は、ノードＰ１の特徴量の数とノードＰ２の特徴量の数との組み合わせの総数に対するノードＰ１とノードＰ２との間のエッジの数に応じて、エッジ６５の太さを変更してもよい。以下、ノードＰ１の特徴量の数とノードＰ２の特徴量の数との組み合わせの総数に対するノードＰ１とノードＰ２との間の高い相関を示すエッジの数を「高相関率」という。

図９は、ノードＰ１とノードＰ２との間の高相関率の計算例を示す。図９において、ノードＰ１の中に示されているｍ１、ｍ２、及びｍ３はノードＰ１の特徴量を示し、ノードＰ２の中に示されているｎ１、ｎ２、ｎ３、及びｎ４はノードＰ２の特徴量を示す。
図９の上図では、特徴量ｍ１と特徴量ｎ２とが高相関率で接続され、特徴量ｍ３と特徴量ｎ２とが高相関率で接続され、特徴量ｍ３と特徴量ｎ３とが高相関率で接続されている。つまり、ノードＰ１の特徴量とノードＰ２の特徴量との間を接続する高い相関を示すエッジの数は３本である。

ここで、ノードＰ１とノードＰ２との間のエッジの組み合わせの総数は、ノードＰ１の特徴量の数とノードＰ２の特徴量の数との積によって算出される。つまり、ノードＰ１とノードＰ２との間のエッジの組み合わせの総数は、３×４＝１２である。したがって、高相関率は、３／１２＝０．２５である。図９の下図では、相関値を本数率で表すようにした場合に、図９の上図においてエッジを統合すると、相関値は０．２５となることが示されている。ノードＰ１の特徴量とノードＰ２の特徴量との間を接続するエッジは、高い相関を示すものであったが、相関の高い低いにかかわらず、エッジを示すこととしても構わない。特徴量表示切替部１１１は、ノードＰ１の特徴量ｍ１、ｍ２およびｍ３と、ノードＰ２の特徴量ｎ１、ｎ２およびｎ３とで、相関があると認められたものをエッジとして認識するようにしても構わない。この場合に、特徴量表示切替部１１１は、例えば、図９と同じように、ｍ１とｎ２の間、ｍ３とｎ２との間、ｍ３とｎ３との間にエッジがある場合、エッジの組み合わせの総数３×４＝１２に対して、エッジがあるのは３/１２＝０．２５となる。この場合には、特徴量表示切替部１１１は、相関可能なエッジに対して、相関しているエッジの割合を本数率として算出することができる。

特徴量表示切替部１１１は、特定の特徴量同士の相関の粒度を切り替えたことを表す情報を結果出力部３００へ出力する。結果出力部３００は、特徴量表示切替部１１１から供給された特定の特徴量同士の相関の粒度を切り替えたことを表す情報に基づいて、図８の右側に示されるネットワークを表示部３０へ表示する。
エッジ６５は、エッジ６２によって接続されるノード間の相関値、エッジ６３によって接続されるノード間の相関値、及びエッジ６４によって接続されるノード間の相関値に応じた太さで表示されるので、ユーザはノードＰ１とノードＰ２との間の相関値をエッジの太さで確認できる。

図８に戻り説明を続ける。例えば、表示部３０に、図８の右図のネットワークが表示されている状態で解析装置１０に対して、特徴量を確認する操作、具体的にはエッジ６５を分離する操作が行われた場合について説明する。
該分離する操作を表す操作信号は、操作検出部４００によって検出され、切替部１０５の特徴量表示切替部１１１へ供給される。
特徴量表示切替部１１１は、操作信号を検出すると、表示部３０に表示されているネットワークの特徴量同士の相関を取得する。そして、特徴量表示切替部１１１は、操作信号に応じて、特徴量同士の相関の粒度を切り替える。具体的には、特徴量表示切替部１１１は、特定の特徴量同士の相関を複数の相関へ分離する。例えば、特徴量表示切替部１１１は、エッジ６５をエッジ６２、エッジ６３、及びエッジ６４に分離し、図８の左図に示すネットワークの特徴量同士の相関へ切り替える。
特徴量表示切替部１１１は、特定の特徴量同士の相関を表すエッジの数を切り替えたことを表す情報を結果出力部３００へ出力する。結果出力部３００は、特徴量表示切替部１１１から供給された特定の特徴量同士の相関の粒度を切り替えたことを表す情報に基づいて、ネットワークを表示部３０へ表示する。エッジ６５は、エッジ６２と、エッジ６３と、エッジ６４とによって表示されるので、ユーザはノードＰ１とノードＰ２との間で相関を有する特徴量を確認できる。

図１０は、細胞内の構造物のネットワークの一例（その２）を示す。
図１０の左図は、場所５３内に場所５４と、場所５５とが存在し、場所５５内に場所５６が存在することを示している。そして、場所５４にはノードＰ１が存在し、場所５５にはノードＰ１及びノードＰ２が存在し、場所５６にはノードＰ２が存在することを示している。

さらに、場所５４に存在するノードＰ１と、場所５５に存在するノードＰ１とは促進を示すエッジ６６Ａ及びエッジ６６Ｂによって接続される。ここで、エッジ６６Ａ及びエッジ６６Ｂで接続される場所５５に存在するノードＰ１は促進元であり、場所５４に存在するノードＰ１は促進先である。場所５５に存在するノードＰ１、及びノードＰ２は抑制を示すエッジ６８によって接続される。ここで、エッジ６８で接続される場所５５に存在するノードＰ２は抑制元であり、場所５５に存在するノードＰ１は抑制先である。

さらに、場所５５に存在するノードＰ１と、場所５６に存在するノードＰ２とは抑制を示すエッジ６７Ａ及びエッジ６７Ｂによって接続される。ここで、エッジ６７Ａ及びエッジ６７Ｂで接続される場所５６に存在するノードＰ２は抑制元であり、場所５５に存在するノードＰ１は抑制先である。場所５５に存在するノードＰ２と、場所５６に存在するノードＰ２は促進を示すエッジ６９によって接続される。ここで、エッジ６９で接続される場所５６に存在するノードＰ２は促進元であり、場所５５に存在するノードＰ２は促進先である。

例えば、表示部３０に、図１０の左図のネットワークが表示されている状態で解析装置１０に対して、太いエッジを確認する操作、具体的には、抑制を示すエッジを削除し、且つエッジの向きが等しいエッジを統合する操作が行われた場合について説明する。
抑制を示すエッジを削除し、且つエッジの向きが等しいエッジを統合する操作を表す操作信号は、操作検出部４００によって検出され、切替部１０５の特徴量表示切替部１１１へ供給される。
特徴量表示切替部１１１は、操作信号を検出すると、表示部３０に表示されているネットワークの特徴量同士の相関を取得する。そして、特徴量表示切替部１１１は、操作信号に応じて、特徴量同士の相関の粒度を切り替える。具体的には、特徴量表示切替部１１１は、特定の特徴量同士の相関を削除し、特定の特徴量同士の複数の相関を一つの相関へ統合する。例えば、特徴量表示切替部１１１は、抑制を示すエッジ６８、エッジ６７Ａ及びエッジ６７Ｂを削除し、且つエッジの向きが等しいエッジ６６Ａ及びエッジ６６Ｂを統合したエッジ６６によって場所５４に存在するノードＰ１と、場所５５に存在するノードＰ１とを接続したネットワークの特徴量同士の相関へ切り替える。該ネットワークを図１０の右上図に示す。

例えば、表示部３０に、図１０の右上図のネットワークが表示されている状態で、解析装置１０に対して、特徴量を確認する操作、具体的には、抑制を示すエッジを表示し、且つエッジの向きが等しいエッジを分離する操作が行われた場合には、図１０の左図のネットワークが表示される。

また、例えば、表示部３０に、図１０の左図のネットワークが表示されている状態で解析装置１０に対して、太いエッジを確認する操作、具体的には、促進を示すエッジを削除し、且つエッジの向きが等しいエッジを統合する操作が行われた場合について説明する。
促進を示すエッジを削除し、且つエッジの向きが等しいエッジを統合する操作を表す操作信号は、操作検出部４００によって検出され、切替部１０５の特徴量表示切替部１１１へ供給される。
特徴量表示切替部１１１は、操作信号を検出すると、表示部３０に表示されているネットワークの特徴量同士の相関を取得する。そして、特徴量表示切替部１１１は、操作信号に応じて、特徴量同士の相関の粒度を切り替える。具体的には、特徴量表示切替部１１１は、特定の特徴量同士の相関を削除し、特定の特徴量同士の複数の相関を一つの相関へ統合する。例えば、特徴量表示切替部１１１は、促進を示すエッジ６６Ａ、エッジ６６Ｂ及びエッジ６９を削除し、且つエッジの向きが等しいエッジ６７Ａ及びエッジ６７Ｂを統合したエッジ６７によって場所５５に存在するノードＰ１と、場所５６に存在するノードＰ２とを接続したネットワークの特徴量同士の相関へ切り替える。該ネットワークを図１０の右下に示す。

例えば、表示部３０に、図１０の右下のネットワークが表示されている状態で解析装置１０に対して、特徴量を確認する操作、具体的には、促進を示すエッジを表示（追加）し、且つエッジの向きが等しいエッジを分離する操作が行われた場合について説明する。
促進を示すエッジを表示し、且つエッジの向きが等しいエッジを分離する操作を表す操作信号は、操作検出部４００によって検出され、切替部１０５の特徴量表示切替部１１１へ供給される。
特徴量表示切替部１１１は、操作信号が供給されると、表示部３０に表示されているネットワークの特徴量同士の相関を取得する。そして、特徴量表示切替部１１１は、操作信号に応じて、特徴量同士の相関の粒度を切り替える。具体的には、特徴量表示切替部１１１は、特定の特徴量同士の相関を追加し、特定の特徴量同士の相関を複数の相関へ分離する。例えば、特徴量表示切替部１１１は、取得したネットワークの特徴量同士の相関の粒度を切り替え、図１０の左図に示されるネットワークの特徴量同士の相関を取得する。

また、特徴量表示切替部１１１は、操作検出部４００によって供給される操作信号にしたがって、エッジによって接続された複数のノードが存在する異なる場所間を接続するように切り替える。また、特徴量表示切替部１１１は、操作検出部４００によって供給される操作信号にしたがって、エッジによって接続された複数の場所の各々に存在する一又は複数のノードを、特徴量の相関に基づいて接続するように切り替える。

図１１は、細胞内の構造物のネットワークの一例（その３）を示す。図１１の左図は、場所５３内に場所５４と、場所５５とが存在し、場所５５内に場所５６が存在することを示している。また、図１１の左図は、場所５４にはノードＰ１が存在し、場所５５にはノードＰ１及びノードＰ２が存在し、場所５６にはノードＰ２が存在することを示している。

さらに、図１１の左図は、場所５４に存在するノードＰ１と、場所５５に存在するノードＰ２とはエッジ６６によって接続され、場所５５に存在するノードＰ１、及びノードＰ２はエッジ６８によって接続されていることを示している。
また、図１１の左図は、場所５５に存在するノードＰ１と、場所５６に存在するノードＰ２とはエッジ６７ｃ及びエッジ６７ｄによって接続され、場所５５に存在するノードＰ２と、場所５６に存在するノードＰ２はエッジ６９によって接続されていることを示している。

例えば、表示部３０に、図１１の左図のネットワークが表示されている状態で解析装置１０に対して、エッジによって接続された複数のノードの各々が存在する場所間を統合する操作が行われた場合について説明する。
複数のノードの各々が存在する場所間を統合する操作を表す操作信号は、操作検出部４００によって検出され、特徴量表示切替部１１１の特徴量表示切替部１１１へ供給される。
特徴量表示切替部１１１は、操作信号が供給されると、表示部３０に表示されているネットワークの特徴量同士の相関を取得する。そして、特徴量表示切替部１１１は、操作信号に応じて、特定の特徴量同士の相関の粒度を切り替える。特徴量表示切替部１１１は、場所５４に存在するノードＰ１と場所５５に存在するノードＰ１とを接続するエッジ６６によって場所５４と場所５５とを接続し、場所５５に存在するノードＰ１と場所５６に存在するノードＰ２とを接続するエッジ６７ｃ及びエッジ６７ｄと、場所５５に存在するノードＰ２と場所５６に存在するノードＰ２とを接続するエッジ６９とを統合したエッジ６９ａによって、場所５５と場所５６とを接続したネットワークの特徴量同士の相関へ切り替える。該ネットワークを図１１の右図に示す。

例えば、表示部３０に、図１１の右図のネットワークが表示されている状態で解析装置１０に対して、複数の場所の各々を接続するエッジを、該複数の場所に存在する一又は複数のノードを接続するエッジに分離する操作が行われた場合について説明する。
複数の場所に存在する一又は複数のノードを接続するエッジに分離する操作を表す操作信号は、操作検出部４００によって検出され、切替部１０５の特徴量表示切替部１１１へ供給される。

特徴量表示切替部１１１は、操作信号が供給されると、表示部３０に表示されているネットワークの特徴量同士の相関を取得する。そして、特徴量表示切替部１１１は、操作信号に応じて、特徴量同士の相関の粒度を切り替える。特徴量表示切替部１１１は、取得したネットワークの特徴量同士の相関を切り替え、図１１の左図に示されるネットワークの特徴量同士の相関を取得する。具体的には、特徴量表示切替部１１１は、場所５４に存在するノードＰ１と、場所５５に存在するノードＰ１及びノードＰ２と、場所５６に存在するノードＰ２とを取得する。そして、特徴量表示切替部１１１は、場所５４に存在するノードＰ１と、場所５５に存在するノードＰ１とをエッジ６６によって接続し、場所５５に存在するノードＰ１、及びノードＰ２をエッジ６８によって接続し、場所５５に存在するノードＰ１と、場所５６に存在するノードＰ２とをエッジ６７ｃ及びエッジ６７ｄによって接続し、場所５５に存在するノードＰ２と、場所５６に存在するノードＰ２とをエッジ６９によって接続する。

また、特徴量表示切替部１１１は、操作検出部４００によって供給される操作信号にしたがって、エッジが示す複数のノードの特徴量同士の相関値を色で表すことによってヒートマップ表示するように切り替える。
図１２は、細胞内の構造物のネットワークの一例（その４）を示す。図１２は、ある場所に、ノードＰ１、ノードＰ２、ノードＰ３、ノードＰ４、及びノードＰ５が存在していることを示している。さらに、図１２は、ノードＰ１と、ノードＰ２、ノードＰ３及びノードＰ５とが接続され、ノードＰ５と、ノードＰ４とが接続されていることを示している。

例えば、表示部３０に、図１２のネットワークが表示されている状態で解析装置１０に対して、ノードＰ１とノードＰ５とを接続するエッジによって表される特徴量の相関値を確認する操作、具体的には、ノードＰ１とノードＰ５とを接続するエッジによって表される特徴量の相関値をヒートマップ表示する操作が行われた場合について説明する。

ノードＰ１とノードＰ５とを接続するエッジによって表される特徴量の相関値をヒートマップ表示する操作を表す操作信号は、操作検出部４００によって検出され、切替部１０５の特徴量表示切替部１１１へ供給される。
特徴量表示切替部１１１は、操作信号を検出すると、表示部３０に表示されているネットワークの特徴量同士の相関を取得する。そして、特徴量表示切替部１１１は、操作信号に応じて、ノードＰ１とノードＰ５とを接続するエッジによって表される特徴量同士の相関値をヒートマップ表示できるように切り替える。特徴量同士の相関値を切り替えることによって得られるヒートマップ画像を図１２のネットワークの右側に示す。このヒートマップ表示においては、縦方向にノードＰ１の特徴量「ａ」、「ｂ」及び「ｃ」が示され、横方向にノードＰ５の特徴量「Ａ」、特徴量「Ｂ」及び特徴量「Ｃ」が示される。そして、ノードＰ１の特徴量とノードＰ５の特徴量との相関値は、ノードＰ１の特徴量とノードＰ５の特徴量の交差する領域の色によって表される。

図１２に示される例では、色の代わりにハッチングで示す。図１６に示すように、ノードＰ１の特徴量「ａ」とノードＰ５の特徴量「Ａ」の交差する領域の相関値が最も高く、ノードＰ１の特徴量「ａ」及び特徴量「ｂ」とノードＰ５の特徴量「Ｂ」の交差する領域の相関値が次に高い。さらに、図１２に示される例では、ノードＰ１の特徴量「ａ」とノードＰ５の特徴量「Ｂ」の交差する領域の相関値及びノードＰ１の特徴量「ｂ」とノードＰ５の特徴量「Ａ」の交差する領域の相関値が次に高く、ノードＰ１の特徴量「ａ」、特徴量「ｂ」及び特徴量「ｃ」とノードＰ５の特徴量「Ｃ」の交差する領域の相関値及びノードＰ１の特徴量「ｃ」とノードＰ５の特徴量「Ａ」の交差する領域の相関値が次に高いことを示している。

図７に戻り、説明を続ける。位置情報表示切替部１１２は、操作検出部４００によって供給される操作信号にしたがって、エッジによって接続される複数のノードが存在する場所の細かさを切り替えることによって位置情報の単位を変更する。位置情報表示切替部１１２は、エッジによって接続される複数のノードの各々が存在する場所を包括的に表現することによって詳細化する。また、位置情報表示切替部１１２は、エッジによって接続される複数のノードの各々が存在する場所を包括的に表現することによって抽象化する。

位置情報表示切替部１１２によって行われる処理の具体例について説明する。
図１３は、細胞内の構造物のネットワークの一例（その５）を示す。
図１３の左図は、場所７０内に場所７１と、場所７２とが存在し、場所７１にはノードＰ１が存在し、場所７２にはノードＰ１及びノードＰ２が存在することを示している。
さらに、図１３の左図は、場所７１に存在するノードＰ１と、場所７２に存在するノードＰ１とはエッジ８０によって接続され、場所７２に存在するノードＰ１、及びノードＰ２はエッジ８１によって接続されることを示している。

図１３の右図は、図１３の左図において、場所７１に存在するノードＰ１と、場所７２に存在するノードＰ１とを統合し、さらに場所７１と場所７２とを統合して場所７３としたものである。例えば、表示部３０に、図１３の左図のネットワークが表示されている状態で解析装置１０に対して、場所７１と、場所７２とを抽象化する操作が行われた場合について説明する。

該抽象化する操作を表す操作信号は、操作検出部４００によって検出され、切替部１０５の位置情報表示切替部１１２へ供給される。位置情報表示切替部１１２は、表示部３０に表示されているネットワークの特徴量同士の相関を取得する。そして、位置情報表示切替部１１２は、操作検出部４００から供給された操作信号に応じて、場所７１と、場所７２とを統合することによって場所７３を作成する、さらに、特徴量表示切替部１１１は、場所７１に存在するノードＰ１と、場所７２に存在するノードＰ１とを統合してノードＰ１とする。その結果、切替部１０５は、図１３の右図に示すネットワークを作成するように切り替える。

また、例えば、表示部３０に、図１３の右図のネットワークが表示されている状態で解析装置１０に対して、場所７３を詳細化する操作が行われた場合について説明する。
該詳細化する操作を表す操作信号は、操作検出部４００によって検出され、切替部１０５の位置情報表示切替部１１２へ供給される。
位置情報表示切替部１１２は、表示部３０に表示されているネットワーク画像の特徴量同士の相関を取得する。そして、位置情報表示切替部１１２は、操作検出部４００から供給された操作信号に応じて、場所７３を場所７１と、場所７２とに分離することによって詳細化する。さらに、特徴量表示切替部１１１は、場所７３に存在するノードＰ１を場所７１に存在するＰ１と、場所７２に存在するノードＰ１とに分離し、場所７１に存在するＰ１と、場所７２に存在するノードＰ１とを、エッジ８０によって接続する。

例えば、本実施形態においては、場所７０は細胞を表し、場所７２は細胞核、場所７１は細胞質を表す。また、場所７３は細胞を表す。従って、図１３の左図は、細胞（場所７０）内における、細胞質（場所７１）での相関と細胞核（場所７２）での相関を表している。また、細胞質（場所７１）と細胞核（場所７２）との相関も表している。一方、図１３の右図は、細胞（場所７０）内における、細胞（場所７３）での相関を表している。なお、本実施形態では、細胞（場所７０）と細胞（場所７３）とは同じであるが、場所７１と場所７２との統合により場所７３とが形成されることを明らかとするために、表示している。また、本実施形態では、ノードＰ１とノードＰ２は異なる種類のタンパク質を表している。従って、本実施形態では、細胞（場所７３）内での異なるタンパク質（ノードＰ１及びノードＰ２）が相関をしているが、場所情報の詳細度を変えた図１３の左図を見ると、異なるタンパク質は細胞（場所７３）のうち、細胞核（場所７２）で相関があることが明らかである。
なお、本実施形態では、場所の情報を核、細胞質のように細胞の構成要素に着目しているが、これに限られない。例えば、図１３においては、細胞（場所７３）の内部の器官である、構成要素の細胞核（場所７２）と細胞質（場所７１）に着目した。例えば、細胞（場所７３）においては、ノードＰ１とノードＰ２とが存在する位置の距離でも構わない。例えば、ノードＰ１とノードＰ２との距離が１μｍより近いものと離れているものとを場所７１と場所７２とに分類する。従って、場所の情報は細胞の器官の種類に限られない。

図１４は、ネットワークの切り替え例を示す図である。例えば、表示部３０に、図１４（１）又は図１４（４）のネットワークが表示されている場合に、解析装置１０に対して、場所７０を詳細化する操作が行われると場所の表示が詳細化され、図１４の（２）又は図１４（５）が表示される。これによって、どの場所のノードが相関しているのかを確認できるため、より詳細な細胞内のメカニズムを想定できる。
図１４（１）から図１４（２）に示される例によれば、図１４（１）に示されるノードＰ１とノードＰ２は、場所７２で相関していたことがわかる。同様に、図１４（４）から図１４（５）に示される例によれば、図１４（４）に示されるノードＰ１とノードＰ２は、場所７２で相関していたことがわかる。

図１４の（２）又は図１４（５）のネットワークが表示されている場合に、解析装置１０に対して、場所７２を詳細化する操作が行われると場所の表示が詳細化され、図１４の（３）又は図１４（６）が表示される。これによって、どの場所のノードが相関しているのかを確認できるため、より詳細な細胞内のメカニズムを想定できる。図１４（２）から図１４（３）に示される例によれば、図１４（２）はノードＰ１とノードＰ２は場所７２で相関していることを示しているが、場所７２のＰ１は場所７３のＰ２とも相関していたことがわかる。同様に、図１４（５）から図１４（６）に示される例によれば、図１４（５）はノードＰ１とノードＰ２は場所７２で相関していることを示しているが、場所７２のＰ１は場所７３のＰ２とも相関していたことがわかる。

逆に、図１４の（３）又は図１４（６）のネットワークが表示されている場合に、解析装置１０に対して、場所７２と場所７３とを抽象化する操作が行われると場所の表示が抽象化され、図１４の（２）又は図１４（５）が表示される。
図１４の（２）又は図１４（５）のネットワークが表示されている場合に、解析装置１０に対して、場所７１と場所７２とを抽象化する操作が行われると場所の表示が抽象化され、図１４の（１）又は図１４（４）が表示される。

また、例えば、表示部３０に、図１４の（１）又は図１４（２）のネットワーク画像が表示されている場合に、解析装置１０に対して、エッジ８１を分離する操作が行われるとエッジの粒度が具体化され、図１４の（４）又は図１４（５）が表示される。
図１４の（４）又は図１４（５）のネットワーク画像が表示されている場合に、解析装置１０に対して、エッジ８１ａ、エッジ８１ｂ、及びエッジ８１ｃを統合する操作が行われるとエッジの粒度が抽象化され、図１４の（１）又は図１４（２）が表示される。

また、例えば、表示部３０に、図１４の（３）のネットワークが表示されている場合に、解析装置１０に対して、エッジ８１を分離する操作が行われるとエッジの粒度が具体化され、図１４の（６）が表示される。すなわち、エッジを構成する情報が具体化され、より詳細な情報に基づく。
図１４の（６）のネットワークが表示されている場合に、解析装置１０に対して、エッジ８１ａ、エッジ８１ｂを統合する操作が行われるとエッジの粒度が抽象化され、図１４の（３）が表示される。
図１４に示されるように、本実施形態に係る解析装置は、ネットワークにおいて、場所の表示を変更したり、エッジの粒度を変更したりできる。これによって、解析装置は、ネットワークに基づいて、生物学メカニズムの理解を助けることができる。

本実施形態に係る解析装置１０によれば、切替部１０５が、特徴量同士の相関を表すエッジの粒度を切り替える。このため、解析装置１０によれば、特徴量同士の相関を詳細化したり、抽象化したりした状態にして解析を行うことができる。つまり、解析装置１０によれば、細胞内或いは細胞間の相互作用をネットワークによって表す場合に、細胞内の特徴量同士の相関を解析できる。

また、解析装置１０によれば、切替部１０５が、エッジによって表される相関を有する特徴量を含むノードが存在する場所を詳細化したり抽象化したりする。このため、解析装置１０によれば、ノードが存在する場所を詳細化したり、抽象化したりした状態にして解析を行うことができる。つまり、解析装置１０によれば、細胞内或いは細胞間の相互作用をネットワークによって表す場合に、細胞内の特徴量同士の相関を解析できる。

例えば細胞内の特徴量同士の相関を取得する場合を例に説明すると、細胞内の特徴量同士の相関を取得する場合に、例えば、画像では複数の細胞を取得できる場合があり、その複数の細胞において、細胞内の特徴量同士の相関を取得することが可能である。この場合に、複数の細胞内の特徴量同士の相関を取得すると、単一の細胞の相関を取得する場合に比べて、複数の細胞での相関を取得できるので、相関の取得として例えば算出されるシグナル伝達の経路の精度を高めることができる。
しかし、精度を高めるために複数の特徴量同士の細胞の相関を取得した場合に、ネットワークが複雑になる。この場合において、特徴量同士の相関を表すエッジや、エッジによって表される相関を有する特徴量を含むノードが存在する場所を詳細化又は抽象化できるので、ネットワークを分かりやすくできる。

また、例えば細胞同士の相関を取得する場合を例に説明すると、細胞同士の相関を取得する場合に、例えば、画像では複数の細胞を取得できる場合があり、その複数の細胞に対する、細胞同士の相関を取得することが可能である。この場合に、所定の細胞が複数の細胞と相関している場合があり、その所定の細胞以外の細胞もまた複数の細胞と相関している場合がある。また、この場合にそれぞれの細胞同士の細胞の相関を取得することで、相関の取得として例えば算出される細胞同士のシグナル伝達の経路の精度を高めることができる。しかし、精度を高めるために複数の細胞の相関を取得した場合に、ネットワークが複雑になる。この場合において、特徴量同士の相関を表すエッジやエッジによって表される相関を有する特徴量を含むノードが存在する場所を切り替えることができるので、ネットワークを分かりやすく表示することができる。

また、特徴量算出部１０２より算出される特徴量は、例えば、細胞が細胞外からのシグナル受容した後の、細胞内でのシグナル伝達を相関として求める場合に、その細胞内のシグナル伝達に関与するタンパク質の振る舞いやそれに伴う細胞の変化を特徴量として抽出しても構わない。
すなわち、例えば、細胞内のシグナル伝達に関与する物質の種類でも構わないし、細胞内でシグナルが伝達されることに伴う結果の細胞の形状の変化でも構わない。細胞内のシグナル伝達に関与する物質の特定は、ＮＭＲなどで特定しても構わないし、用いる染色液からその相互作用する相手を類推する方法でも構わない。

上述した実施形態では、表示部３０に表示されたネットワークを切り替える場合について説明したが、この例に限られない。例えば、表示部３０に表示する前に、操作検出部４００によって検出された操作信号に基づいて特定の特徴量同士の相関の粒度及び特定の相関を有する特徴量が存在する場所のいずれか一方又は両方が切り替えられた後に、ネットワークを表示するようにしてもよい。
上述した実施形態では、刺激に対する細胞内のシグナル伝達を求めたが、無刺激の状態での細胞内のシグナル伝達を求めても構わない。

上述した実施形態では、ノード同士が相関を有する場合について説明したがこの例に限られない。例えば、複数のノードによって構成されるグループ同士が相関を有するようにしてもよい。このグループは、パスウェイ(Pathway)と呼ばれてもよい。そして、パスウェイ同士がエッジで接続されたネットワークに基づいて、上述した処理が行われてもよい。

なお、本発明の実施形態における解析装置１０の各処理を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、上述した種々の処理を行ってもよい。

なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。

さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
なお、上述の各実施形態の要件は、適宜組み合わせることができる。また、一部の構成要素を用いない場合もある。また、法令で許容される限りにおいて、上述の各実施形態及び変形例で引用した装置などに関する全ての公開公報及び米国特許の開示を援用して本文の記載の一部とする。

１…顕微鏡観察システム、１０…解析装置、２０…顕微鏡装置、２１…電動ステージ、２２…撮像部、３０…表示部、１００…演算部、１０１…細胞画像取得部、１０２…特徴量算出部、１０３…雑音成分除去部、１０４…相関抽出部、１０５…切替部、１０６…相関算出部、１０７…位置情報算出部、２００…記憶部、２０１…種類記憶部、２０２…実験条件記憶部、３００…結果出力部、４００…操作検出部

本発明の一態様は、刺激に対する細胞を構成する構成要素の特徴量を用い、前記構成要素間の相関を解析する解析装置であって、前記細胞が撮像された細胞画像から、前記構成要素毎の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部により抽出される特徴量を用い、前記構成要素間の相関を算出する相関算出部と、前記細胞画像から、前記構成要素が細胞内で存在する場所を特定する場所特定部と、前記細胞内の場所を選択することにより前記選択された場所に関する構成要素間の相関を表示する表示部と、を備える、解析装置である。

また、本発明の一態様は、刺激に対する細胞を構成する構成要素の特徴量を用い、前記構成要素間の相関を解析する解析装置であって、前記細胞が撮像された細胞画像から、前記構成要素毎に複数種類の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部により抽出される複数種類の特徴量を用い、前記構成要素間の相関を算出する相関算出部と、前記特徴量の種類を選択することにより、前記選択された特徴量に関する構成要素間の相関を表示する表示部と、を備える、解析装置である。

また、本発明の一態様は、刺激に対する細胞を構成する構成要素の特徴量を用い、前記構成要素間の相関を解析する解析方法であって、前記細胞が撮像された細胞画像から、前記構成要素毎の特徴量を抽出することと、前記抽出される特徴量を用い、前記構成要素間の相関を算出することと、前記細胞画像から、前記構成要素が細胞内で存在する場所を特定することと、前記細胞内の場所を選択することにより前記選択された場所に関する構成要素間の相関を表示することとを含む、解析方法である。

また、本発明の一態様は、刺激に対する細胞を構成する構成要素の特徴量を用い、前記構成要素の相関を解析する解析方法であって、前記細胞が撮像された細胞画像から、前記構成要素毎に複数種類の特徴量を抽出することと、前記抽出される複数種類の特徴量を用い、前記構成要素間の相関を算出することと、前記特徴量の種類を選択することにより、前記選択された特徴量に関する構成要素の相関を表示することとを含む、解析方法である。

また、本発明の一態様は、解析装置のコンピュータに、刺激に対する細胞が撮像された細胞画像から、前記細胞を構成する構成要素毎の特徴量を抽出することと、前記抽出される特徴量を用い、前記構成要素間の相関を算出することと、前記細胞画像から、前記構成要素が細胞内で存在する場所を特定することと、前記細胞内の場所を選択することにより前記選択された場所に関する構成要素間の相関を表示することとを実行させる、プログラムである。

また、本発明の一態様は、解析装置のコンピュータに、刺激に対する細胞が撮像された細胞画像から、前記細胞を構成する構成要素毎の特徴量を抽出することと、前記抽出される複数種類の特徴量を用い、前記構成要素間の相関を算出することと、前記特徴量の種類を選択することにより、前記選択された特徴量に関する構成要素の相関を表示することと
を実行させる、プログラムである。

Claims (25)

1. 刺激に対する細胞内の特徴量同士の相関を解析する解析装置であって、
   前記刺激された細胞が撮像された細胞画像を複数取得する細胞画像取得部と、
   前記細胞画像取得部が取得する細胞画像から、前記細胞を構成する第１、第２構成要素のそれぞれの特徴量を算出する特徴量算出部と、
   前記特徴量算出部により算出される第１、第２構成要素間の第１特徴量同士と第２特徴量同士の相関を算出する相関算出部と、
   前記相関算出部により算出される第１、第２構成要素間の特徴量同士の相関に対して、前記第１特徴量を選択することにより、前記第１特徴量同士の相関を抽出する相関抽出部と、
   前記相関抽出部により抽出される第１特徴量同士の相関を表示する表示部と、
   を備える、解析装置。
2. 前記第１、第２構成要素間の特徴量同士の相関の表示を切り替える特徴量表示切替部を備え、
   前記特徴量表示切替部が前記第２特徴量を選択することにより、前記表示される第１特徴量の表示を、前記第２特徴量同士の相関に切り替える、請求項１に記載の解析装置。
3. 前記第１特徴量には複数種類の特徴量の相関が含まれており、前記複数種類の特徴量には前記第２特徴量が含まれる、請求項１又は請求項２に記載の解析装置。
4. 前記第２特徴量には複数種類の特徴量の相関が含まれており、前記複数種類の特徴量には前記第１特徴量が含まれる、請求項１又は請求項２に記載の解析装置。
5. 前記特徴量表示切替部は、前記第１、第２構成要素の第１特徴量同士の相関を削除する請求項２に記載の解析装置。
6. 前記特徴量表示切替部は、前記削除した第１特徴量同士の相関を再度表示することができる、請求項５に記載の解析装置。
7. 前記細胞画像取得部により算出される構成要素の位置情報を算出する位置情報算出部と、
   前記構成要素の位置情報を選択することにより、前記選択された位置情報に関する構成要素の相関を抽出する相関抽出部と、
   を備え、
   前記表示部は、前記相関抽出部により抽出される位置情報に関する構成要素の相関を表示する、請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の解析装置。
8. 前記構成要素の位置情報の表示を切り替える位置情報表示切替部を備え、前記位置情報の表示の切り替えに伴い、前記構成要素間の相関を切り替える、請求項７に記載の解析装置。
9. 前記位置情報表示切替部により表示される位置情報に対応するように、前記構成要素の位置情報を切り替える、請求項８に記載の解析装置。
10. 前記位置情報表示切替部に表示される位置情報の細かさの変更に伴い、前記構成要素の位置情報の細かさを切り替え、前記切り替えに伴い、前記構成要素の相関の表示を切り替える、請求項９に記載の解析装置。
11. 刺激に対する細胞内の特徴量の相関を解析する解析装置であって、
    前記刺激された細胞が撮像された細胞画像を複数取得する細胞画像取得部と、
    前記細胞画像取得部が取得する細胞画像から、前記細胞を構成する構成要素の特徴量を算出する特徴量算出部と、
    前記細胞画像取得部により算出される構成要素の位置情報を算出する位置情報算出部と、
    前記構成要素の位置情報を選択することにより、前記選択された位置情報に関する構成要素間の相関を抽出する相関抽出部と、
    前記相関抽出部により抽出される前記選択された位置情報に関する構成要素の相関を表示する表示部と、
    を備える、解析装置。
12. 前記構成要素の位置情報の表示を切り替える位置情報表示切替部を備え、前記位置情報の表示の切り替えに伴い、前記構成要素間の相関の表示を切り替える、請求項１１に記載の解析装置。
13. 前記位置情報表示切替部に表示される位置情報の細かさの変更に伴い、前記構成要素の位置情報を切り替え、前記切り替えに伴い、前記構成要素間の相関の表示を切り替える、請求項１２に記載の解析装置。
14. 前記特徴量算出部は、前記細胞画像取得部が取得する細胞画像から、前記細胞を構成する第１、第２構成要素のそれぞれの特徴量を算出し、
    前記特徴量算出部により算出される第１、第２構成要素間の第１特徴量同士と第２特徴量同士の相関を算出する相関算出部を備え、
    前記相関算出部により算出される第１、第２構成要素間の特徴量同士の相関に対して、前記第１特徴量を選択することにより、前記第１特徴量同士の相関を抽出し、
    前記表示部は、前記相関抽出部により抽出される第１特徴量同士の相関を表示する、請求項１１から請求項１３のうちいずれか一項に記載の解析装置。
15. 前記第１、第２構成要素間の特徴量同士の相関の表示を切り替える特徴量表示切替部を備え、
    前記特徴量表示切替部が前記第２特徴量を選択することにより、前記表示される第１特徴量の表示を、前記第２特徴量同士の相関に切り替える、請求項１４に記載の解析装置。
16. 前記第１特徴量には複数種類の特徴量の相関が含まれており、前記複数種類の特徴量には前記第２特徴量が含まれる、請求項１４又は請求項１５に記載の解析装置。
17. 前記第２特徴量には複数種類の特徴量の相関が含まれており、前記複数種類の特徴量には前記第１特徴量が含まれる、請求項１４又は請求項１５に記載の解析装置。
18. 前記特徴量表示切替部は、前記第１、第２構成要素の第１特徴量同士の相関を削除する請求項１５に記載の解析装置。
19. 前記特徴量表示切替部は、前記削除した第１特徴量同士の相関を再度表示することができる、請求項１８に記載の解析装置。
20. 前記第１構成要素の第１特徴量と前記第２構成要素の第１特徴量とは、特徴量の種類が異なる、請求項１から請求項１０、請求項１４から請求項１９のいずれか一項に記載の解析装置。
21. 前記構成要素の特徴量は、前記細胞画像取得部により取得された画像から求められる輝度情報、及び前記構成要素の形状情報のいずれか一方又は両方を含む、請求項１から請求項２０のいずれか一項に記載の解析装置。
22. 刺激に対する細胞内の特徴量の相関を解析する解析装置によって実行される解析方法であって、
    前記刺激された細胞が撮像された細胞画像を複数取得するステップと、
    前記細胞画像を複数取得するステップで取得する細胞画像から、前記細胞を構成する第１、第２構成要素のそれぞれの特徴量を算出するステップと、
    前記特徴量を算出するステップにより算出される第１、第２構成要素間の第１特徴量同士と第２特徴量同士の相関を算出するステップと、
    前記相関を算出するステップにより算出される第１、第２構成要素間の特徴量同士の相関に対して、前記第１特徴量を選択することにより、前記第１特徴量同士の相関を抽出するステップと、
    前記抽出するステップにより抽出される第１特徴量同士の相関を表示するステップと、
    を有する、解析方法。
23. 刺激に対する細胞内の特徴量の相関を解析する解析装置によって実行される解析方法であって、
    前記刺激された細胞が撮像された細胞画像を複数取得するステップと、
    前記細胞画像を複数取得するステップで取得する細胞画像から、前記細胞を構成する構成要素の特徴量を算出するステップと、
    前記特徴量を算出するステップにより算出される構成要素の特徴量から、構成要素間の相関を算出するステップと、
    前記相関を算出するステップにより算出される構成要素の位置情報を算出するステップと、
    前記位置情報を算出する構成要素の位置情報を選択することにより、前記選択された位置情報に関する構成要素の相関を抽出するステップと、
    前記相関を抽出するステップにより抽出される前記選択された位置情報に関する構成要素の相関を表示するステップと、
    を有する、解析方法。
24. 解析装置のコンピュータに、
    刺激された細胞が撮像された細胞画像を複数取得するステップと、
    前記細胞画像を複数取得するステップで取得する細胞画像から、前記細胞を構成する第１、第２構成要素のそれぞれの特徴量を算出するステップと、
    前記特徴量を算出するステップにより算出される第１、第２構成要素間の第１特徴量同士と第２特徴量同士の相関を算出するステップと、
    前記相関を算出するステップにより算出される第１、第２構成要素間の特徴量同士の相関に対して、前記第１特徴量を選択することにより、前記第１特徴量同士の相関を抽出するステップと、
    前記抽出するステップにより抽出される第１特徴量同士の相関を表示するステップと、
    実行させる、プログラム。
25. 解析装置のコンピュータに、
    刺激された細胞が撮像された細胞画像を複数取得するステップと、
    前記細胞画像を複数取得するステップで取得する細胞画像から、前記細胞を構成する構成要素の特徴量を算出するステップと、
    前記特徴量を算出するステップにより算出される構成要素の特徴量から、構成要素間の相関を算出するステップと、
    前記相関を算出するステップにより算出される構成要素の位置情報を算出するステップと、
    前記位置情報を算出する構成要素の位置情報を選択することにより、前記選択された位置情報に関する構成要素の相関を抽出するステップと、
    前記相関を抽出するステップにより抽出される前記選択された位置情報に関する構成要素の相関を表示するステップと、
    を実行させる、プログラム。

Images