WO2015008682A1 - 細胞評価装置および方法、並びにプログラム - Google Patents

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WO2015008682A1
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evaluation
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cultured cardiomyocytes
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威 國弘
智広 早川
松居　恵理子
小林　誠司
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ソニー株式会社
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Definitions

  • the present technology relates to a cell evaluation apparatus and method, and a program, and in particular, a cell evaluation apparatus and method capable of easily searching a region to be observed in a cardiomyocyte without requiring special preparation. , As well as programs.
  • MEA multi-electrode array
  • a visual field used for an experiment or the like is determined by a human visually confirming the pulsation of cardiomyocytes and qualitatively judging it. For this reason, for example, it was difficult to search for a region of cardiomyocytes to be compared before and after medication.
  • cardiomyocyte morphology information For example, there was a method of searching for a target cell using simple motion information such as cardiomyocyte morphology information, luminance information, and interframe difference, but information such as the number of beats and contraction speed was considered. For example, it was not known whether cardiomyocytes were actively beating.
  • the present technology is disclosed in view of such a situation, and does not require special preparation or the like, and can easily search a region to be observed in a cardiomyocyte.
  • a motion detection unit that detects the motion of the cultured cardiomyocytes for each partial region of the plurality of observation fields on the cultured cardiomyocytes, and the motion amount of each detected motion
  • a motion amount calculation unit to calculate, a pulsation information calculation unit to calculate pulsation information, which is information of a feature value of the pulsation of the cultured cardiomyocytes, based on the calculated motion amounts, and the pulsation information
  • An evaluation value calculation unit that calculates an evaluation value corresponding to each of the plurality of observation visual fields calculated based on the visual field, and a visual field determination unit that determines an observation visual field to be observed on the cultured cardiomyocytes based on the evaluation value It is a cell evaluation apparatus provided with.
  • the pulsation information may be a pulsation area of the cultured cardiomyocytes in the observation visual field.
  • the motion detecting unit detects the motion for each partial region for each frame of the moving image in the observation region
  • the pulsation information calculating unit is configured to detect the motion for each partial region of the plurality of frames of the moving image. Based on the quantity, waveform information representing the pulsation of the cultured cardiomyocytes in the partial region can be generated.
  • the pulsation information may be the number of pulsations within a unit time of the cultured cardiomyocytes in the observation visual field calculated based on the waveform information.
  • the pulsation information may be a pulsation contraction time or a relaxation time of the cultured cardiomyocytes in the observation visual field calculated based on the waveform information.
  • the pulsation information may be a pulsation contraction rate or a relaxation rate of the cultured cardiomyocytes in the observation visual field calculated based on the waveform information.
  • the pulsation information may be a correlation coefficient of a pulsation waveform between the partial regions of the cultured cardiomyocytes in the observation visual field calculated based on the waveform information.
  • the pulsation information may be a propagation speed and a propagation direction of pulsation of the cultured cardiomyocytes in the observation visual field calculated based on the waveform information.
  • the evaluation unit calculates an evaluation value corresponding to the plurality of observation visual fields before and after a predetermined process applied to the cultured cardiomyocytes, and the observation visual field determination unit
  • the observation visual field may be determined by selecting a predetermined number of observation visual fields from the plurality of observation visual fields based on the difference between the evaluation values before and after the predetermined processing performed in the above. it can.
  • the motion detection unit detects the motion of the cultured cardiomyocytes for each partial region of the plurality of observation fields on the cultured cardiomyocytes
  • the motion amount calculation unit detects the motion
  • the pulsation information calculation unit calculates pulsation information, which is information of the pulsation feature amount of the cultured cardiomyocytes, based on the calculated movement amounts, and evaluates
  • a value calculation unit calculates evaluation values corresponding to the plurality of observation visual fields calculated based on the pulsation information, and a visual field determination unit observes the cultured cardiomyocytes based on the evaluation values. It is a cell evaluation method including the step of determining the observation visual field.
  • a computer detects a motion of a cultured cardiomyocyte for each partial region of a plurality of observation fields on the cultured cardiomyocyte, and the detected motion
  • a motion amount calculation unit that calculates a motion amount
  • a pulsation information calculation unit that calculates pulsation information that is information on the pulsation feature amount of the cultured cardiomyocytes, based on the calculated motion amounts
  • An evaluation value calculation unit for calculating evaluation values corresponding to the plurality of observation visual fields calculated based on pulsation information, and an observation visual field to be observed on the cultured cardiomyocytes based on the evaluation values
  • a program for causing a cell evaluation apparatus to function as a visual field determination unit.
  • the motion of the cultured cardiomyocytes is detected for each partial region of the plurality of observation visual fields on the cultured cardiomyocytes, and the motion amount of each detected motion is calculated, Based on each calculated amount of motion, pulsation information, which is information on the pulsation feature amount of the cultured cardiomyocytes, is calculated, and corresponds to the plurality of observation visual fields calculated based on the pulsation information. An evaluation value is calculated, and an observation field to be observed on the cultured cardiomyocytes is determined based on the evaluation value.
  • FIG. 16 is a block diagram illustrating a configuration example of a personal computer.
  • cultured cells which are cell tissues produced by culturing cells collected from a living body.
  • Cultured cardiomyocytes which are cultured cells obtained by culturing cardiomyocytes, may be used, for example, for the treatment of the heart. It is also used for evaluating toxicity to the heart in drug discovery.
  • cardiomyocytes constantly beat and repeat contraction and relaxation. Accordingly, the cells of each part move in a predetermined direction so that the whole cardiomyocyte repeatedly contracts and relaxes.
  • a cardiomyocyte has a part that beats autonomously and a part that beats depending on surrounding beats.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of a drug evaluation device according to an embodiment of the present technology.
  • the drug evaluation apparatus 100 shown in the figure is an apparatus that evaluates a drug administered to the cultured cardiomyocytes 110 by observing the movement of the cultured cardiomyocytes 110.
  • the drug evaluation apparatus 100 includes an imaging unit 101, an evaluation target image data generation recording unit 102, an evaluation index data generation unit 103, an evaluation unit 104, a display unit 105, a control unit 106, and a stage 107.
  • the imaging unit 101 images the cultured cardiomyocytes 110 to be observed.
  • the imaging unit 101 may image the cultured cardiomyocytes 110 directly (without passing through other members), or may image the cultured cardiomyocytes 110 through other members such as a microscope.
  • the cultured cardiomyocytes 110 are placed on the stage 107 and fixed to the imaging unit 101.
  • the stage 107 is configured to move in the vertical and horizontal directions, for example, based on the control of the control unit 106.
  • the imaging unit 101 images the cultured cardiomyocytes 110 for a predetermined period. That is, the imaging unit 101 obtains a moving image with the cultured cardiomyocytes 110 as a subject.
  • the imaging unit 101 images the cultured cardiomyocytes 110 before and after drug administration. Note that the imaging unit 101 may image the cultured cardiomyocytes 110 a plurality of times after drug administration, for example, according to a predetermined condition such as every predetermined time.
  • the imaging unit 101 is usually configured to image a part of the cultured cardiomyocytes 110, and the cultured cardiomyocytes 110 are moved by moving the stage 107 or moving the imaging unit 101.
  • the area to be imaged moves within.
  • An area imaged by the imaging unit 101 at a predetermined time is also referred to as an observation visual field.
  • the imaging unit 101 supplies an image signal 111 (moving image) of an image of the cultured cardiomyocyte 110 obtained by imaging to the evaluation target image data generation recording unit 102.
  • the evaluation target image data generation / recording unit 102 generates evaluation target image data based on the image signal supplied from the imaging unit 101, and records and stores the generated evaluation target image data in, for example, an internal recording medium.
  • the evaluation target image data generated here is, for example, moving image data generated from an image signal obtained by imaging the cultured cardiomyocytes 110.
  • the evaluation target image data generation / recording unit 102 may extract only a part of the frame images from a plurality of frame images supplied from the imaging unit 101 and use them as evaluation target image data. Good. Further, for example, the evaluation target image data generation / recording unit 102 extracts a partial region of each frame image supplied from the imaging unit 101 as a small frame image, and a moving image including the small frame image is determined as the evaluation target image data. You may make it.
  • the evaluation target image data generation / recording unit 102 may perform arbitrary image processing on each frame image supplied from the imaging unit 101, and the image processing result may be used as evaluation target image data.
  • image processing for example, image enlargement, reduction, rotation, deformation, brightness and chromaticity correction, sharpness, noise removal, intermediate frame image generation, and the like can be considered. Of course, any image processing other than these may be used.
  • the evaluation target image data generation recording unit 102 supplies the stored evaluation target image data 112 to the evaluation index data generation unit 103 at a predetermined timing or based on a request from the evaluation index data generation unit 103.
  • the evaluation index data generation unit 103 observes each block, which is a partial region obtained by dividing the entire region of the image of the observation target (cultured cardiomyocytes 110) into a plurality of frames between the frame images of the supplied evaluation target image data 112. The motion of the target (cultured cardiomyocytes 110) is detected.
  • the evaluation index data generation unit 103 represents the detected motion of each block as a motion vector, and obtains the magnitude (motion amount) of the motion vector. In addition, the evaluation index data generation unit 103 calculates pulsation information that is information on the feature amount related to the pulsation of the cultured cardiomyocytes 110.
  • Evaluation index data generation unit 103 supplies data including pulsation information to evaluation unit 104 as evaluation index data 113.
  • Evaluation unit 104 calculates an evaluation value relating to each region in cultured cardiomyocytes 110 based on evaluation index data 113.
  • the evaluation value calculated by the evaluation unit 104 is used, for example, to specify a region to be observed in the cultured cardiomyocytes 110.
  • the display unit 105 visualizes and displays the evaluation index data 113 and information related to the evaluation value generated by the evaluation unit 104.
  • the control unit 106 controls the movement of the stage 107 based on the information output from the evaluation unit 104, and also controls the imaging by the imaging unit 101. That is, the control unit 106 specifies the observation visual field in the cultured cardiomyocytes 110 based on the information output from the evaluation unit 104, and the stage 107 or the imaging so that the region corresponding to the observation visual field is imaged.
  • the unit 101 is controlled.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of the evaluation index data generation unit 103 in FIG. As illustrated in FIG. 2, the evaluation index data generation unit 103 includes a motion detection unit 121, a motion amount calculation unit 122, and a pulsation information calculation unit 123.
  • the motion detection unit 121 receives the evaluation target image data 112 recorded from the evaluation target image data generation recording unit 102, performs motion detection for each block, and uses the detection result (motion vector) as motion detection data to be described later. And supplied to the motion amount calculation unit 122.
  • the motion amount calculation unit 122 divides each supplied motion detection data into new blocks, and calculates an average motion amount in each block.
  • the motion amount calculation unit 122 supplies the calculated average motion amount to the pulsation information calculation unit 123.
  • the pulsation information calculation unit 123 calculates pulsation information to be described later at a predetermined timing or based on a request from the evaluation unit 104, and generates evaluation index data 113 including the pulsation information.
  • the generated evaluation index data 113 is supplied to the evaluation unit 104.
  • the motion detection unit 121 to the pulsation information calculation unit 123 perform this process for each frame image of the evaluation target image data.
  • FIG. 3 shows an example of the structure of the evaluation target image data 112 supplied to the evaluation index data generation unit 103. Imaging is performed in an evaluation section having a predetermined length (for example, T + 1 frame (T is an arbitrary natural number)).
  • the evaluation target image data 112 supplied to the evaluation index data generation unit 103 includes, for example, first to (T + 1) th frame image data 132-1 to 132- (T + 1) corresponding to the evaluation section.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating a main configuration example of the motion detection unit 121.
  • the motion detection unit 121 includes a frame memory 141 and a motion vector calculation unit 142.
  • the frame memory 141 holds frame image data 132 that is sequentially input as the evaluation target image data 112 for each frame period.
  • the motion vector calculation unit 142 obtains the frame image data input as the evaluation target image data 112 at the current time and the frame image data at the next time (previous in time) held in the frame memory 141. input. Then, a motion vector indicating the motion between these two frame image data is calculated for each block. The calculated motion vector is supplied to the motion amount calculation unit 122 as motion detection data 151.
  • the motion vector calculation unit 142 receives the frame image data 132 at the current time and the frame image data 132 at the next (temporally previous) time.
  • the motion vector calculation unit 142 divides these input frame image data 132 into M ⁇ N blocks 161 (M and N are arbitrary natural numbers) as shown in FIG.
  • motion detection is performed by a technique such as block matching between frame images to generate a motion vector.
  • the motion vector calculation unit 142 executes this motion detection processing by sequentially using the first to (T + 1) th frame image data 132. That is, the motion vector calculation unit 142 generates (M ⁇ N ⁇ T) motion detection data (motion vectors) using (T + 1) frame images. The motion vector calculation unit 142 supplies the motion vector calculated as described above to the motion amount calculation unit 122 as motion detection data.
  • the motion amount calculation unit 122 sends T-frame unit motion detection data 171-1 as shown in FIG. Motion detection data consisting of 1 to 171-T is supplied.
  • Each of the frame-unit motion detection data 171-1 to 171-T operates on the frame image data 132 at the current time obtained for each frame period and the frame image data 132 one time ahead (in time). It is obtained by performing the detection process.
  • the third frame unit motion detection data 171-3 includes the fourth frame image data 132-4 and the third frame image data 132-3 as the frame image data at the current time and the next time, respectively. It can be obtained by inputting and performing motion detection.
  • each of the frame unit motion detection data 171-1 to 171-T is formed by (M ⁇ N) block unit motion detection data 181.
  • Each block unit motion detection data 181 corresponds to one block 161, and is data indicating a motion vector detected for the corresponding block 161.
  • the motion detection data 151 of the present embodiment has a structure having (M ⁇ N) block unit motion detection data 181 for each frame unit motion detection data 171.
  • FIG. 7 and 8 are diagrams for describing processing executed by the motion amount calculation unit 122.
  • FIG. 7 and 8 are diagrams for describing processing executed by the motion amount calculation unit 122.
  • the motion amount calculation unit 122 newly divides each of the frame unit motion detection data 171 including (M ⁇ N) blocks into (K ⁇ L) blocks. For example, as shown in FIG. 7, the frame unit motion detection data 171 is divided into (K ⁇ L) blocks 191.
  • the values of K and L may vary depending on the pulsation information calculated by the pulsation information calculation unit 123.
  • motion amount data 200 composed of T frame unit motion amount data 201-1 to 201-T is generated.
  • each of the frame unit motion amount data 201-1 to 201-T is formed by (K ⁇ L) block unit motion amount data 211.
  • Each block unit motion amount data 211 corresponds to one block 191 and is data indicating an average value of motion vectors in the corresponding block 191.
  • the pulsation information calculation unit 123 calculates pulsation information that is information on the feature amount related to the pulsation of the cultured cardiomyocytes as follows.
  • the pulsation information calculation unit 123 calculates the pulsation area within the observation visual field.
  • the presence or absence of pulsation within a unit time is determined by adding a predetermined number of frames to each of the block unit motion amount data 211.
  • the block unit motion amount data 211 of each block 191 of the frame unit motion amount data 201-1 to 201-J (J ⁇ T) is added.
  • the addition value of the block unit motion amount data corresponding to each block 191 is compared with the threshold value, and it is determined that the block 191 having the addition value less than the threshold value has no pulsation within the unit time.
  • the pulsation area calculated in this way is one of the pulsation information calculated by the pulsation information calculation unit 123.
  • the pulsation information calculation unit 123 calculates the number of pulsations within the observation visual field.
  • the pulsation information calculation unit 123 generates waveform information 220 representing a change in the amount of movement based on the amount of movement data 200. That is, the pulsation information calculation unit 123 calculates the change of the observation visual field with the passage of time by averaging the (K ⁇ L) block unit motion amount data 211 constituting the motion amount data 200 over the entire screen. To do.
  • the average value of the block unit motion amount data in the frame unit motion amount data 201-1 to 201-T constituting the motion amount data 200 on the entire screen is plotted for each time. .
  • the waveform information 220 about the observation visual field is generated.
  • the horizontal axis represents time
  • the vertical axis represents the amount of movement
  • the change in the average value of the amount of movement in the observation field with the passage of time is shown as a waveform 221.
  • a waveform 221 in FIG. 9 is a waveform in which a high peak and a low peak appear alternately and repeatedly. This is due to repeated contraction and relaxation in the pulsation of the cultured cardiomyocytes.
  • the high peak corresponds to the time when the cultured cardiomyocytes are contracted, and the low peak is the time when the cultured cardiomyocytes are relaxed.
  • the peak corresponding to the contraction of the cultured cardiomyocytes and the peak corresponding to the relaxation can be discriminated based on the following characteristics, for example.
  • the peak of contraction is ahead of the peak of relaxation.
  • the speed of shrinkage peak is higher.
  • the peak of contraction has a steep rise.
  • the speed of the starting point is smaller at the peak of contraction.
  • the time from the rise of the contraction peak to the fall of the relaxation peak shown in the waveform 221 can be recognized as one beat of the cultured cardiomyocytes in the block. Then, from the waveform 221 of the waveform information 220, the number of beats within a unit time in the block can be calculated.
  • the pulsation information calculation unit 123 calculates, for example, the average value of the number of pulsations of each block 191 in the observation visual field, and sets the average value as the number of pulsations in the observation visual field.
  • the number of beats calculated in this way is one of the beat information calculated by the beat information calculation unit 123.
  • the pulsation information calculation unit 123 calculates the pulsation contraction time and relaxation time within the observation visual field.
  • the contraction time is calculated as the time from the rise of the contraction peak in the waveform 221 of the waveform information 220 to the fall of the contraction peak.
  • the relaxation time is calculated as the time from the rise of the relaxation peak to the fall of the relaxation peak in the waveform 221 of the waveform information 220.
  • the contraction time may be calculated by using the time from the rise of the contraction peak until the rise of the relaxation peak.
  • the pulsation information calculation unit 123 sets, for example, the average value of the contraction time and relaxation time within a predetermined time as the contraction time and relaxation time within the observation visual field.
  • the contraction time and relaxation time calculated in this way are one of the pulsation information calculated by the pulsation information calculation unit 123.
  • the pulsation information calculation unit 123 calculates the contraction speed and relaxation speed of the pulsation within the observation visual field.
  • the contraction speed is calculated from the time from the rise of the peak of contraction to the peak in the waveform 221 of the waveform information 220 and the amount of motion corresponding to the peak of contraction.
  • the relaxation speed is calculated from the time from the rise of the relaxation peak to the peak in the waveform 221 of the waveform information 220 and the amount of motion corresponding to the relaxation peak.
  • the pulsation information calculation unit 123 uses, for example, the average value of the contraction speed and the relaxation speed within a predetermined time as the contraction speed and the relaxation speed in the observation visual field.
  • the contraction speed and the relaxation speed calculated in this way are set as one of the pulsation information calculated by the pulsation information calculation unit 123.
  • the pulsation information calculation unit 123 calculates the pulsation duration in the observation visual field.
  • the pulsation duration is calculated, for example, as the time from the rise of the contraction peak in the waveform 221 of the waveform information 220 to the fall of the relaxation peak.
  • the pulsation information calculation unit 123 calculates a correlation coefficient between each block in the observation visual field.
  • the pulsation information calculation unit 123 sets a block for which a correlation coefficient is to be calculated.
  • block 191-A and block 191-B are set as blocks for which a correlation coefficient is to be calculated.
  • the pulsation information calculation unit 123 acquires the waveform information 220 as described above with reference to FIG. 9 for each of the block 191 -A and the block 191 -B. For example, as shown in FIG. 10, the waveform information 220-A and the waveform information 220-B are acquired for each of the block 191-A and the block 191-B adjacent to each other.
  • the pulsation information calculation unit 123 obtains the pulsation correlation coefficient of the block 191-A and the block 191-B.
  • This correlation coefficient is a parameter indicating the cooperation of pulsation, and the value increases as the cooperation between blocks increases.
  • the pulsation information calculation unit 123 calculates, for example, a correlation coefficient between the movement of the block 191-A and the movement of the block 191-B. That is, the motion amount of each of the block 191-1A and the block 191-B of the frame at a specific time, and the average value of the motion amounts of the block 191-A and the block 191-B in the time series direction in the evaluation section. Is used to calculate the correlation coefficient. That is, the degree of correlation between the two blocks and the change in the amount of motion within the evaluation section is calculated.
  • the pulsation information calculation unit 123 obtains such a correlation coefficient in a brute force manner within an entire field of view or a predetermined neighborhood area between arbitrary blocks 191 within the observation field of view, and calculates an average value thereof.
  • the correlation coefficient calculated in this way is one of the pulsation information calculated by the pulsation information calculation unit 123.
  • the pulsation information calculation unit 123 calculates the pulsation propagation speed and propagation direction within the observation field as follows.
  • FIG. 11 is an enlarged view of a part of the waveform 221 in FIG.
  • the pulsation information calculation unit 123 sets the movement amount of the high peak (that is, the peak corresponding to the contraction of the cultured cardiomyocytes) PK1 to 100%, and the time when the waveform reaches the movement amount of 10% of the peak PK1. It is specified as the rise time Tup.
  • FIG. 12 is an enlarged view of the vicinity of the rising edge of the waveform 221 in FIG. 11 (portion surrounded by a square in the drawing). In the figure, the waveform is interpolated based on the plot points PL1 and PL2.
  • the rise time of the block 191-p corresponding to the block unit motion amount data 211-p is specified. Then, the rise times of the blocks around the block 191-p are also specified.
  • the pulsation information calculation unit 123 sets a target block in each of (K ⁇ L) blocks 191 as illustrated in FIG. 13, for example.
  • the block 191-p is set as the target block, and the rising time t0 of the first beat of the target block 191-p is specified.
  • the rise time tx of the first beat of the block 191-q that is separated from the target block in the horizontal direction by a predetermined distance for example, two blocks
  • a predetermined distance For example, the rising time ty of the first beat of the block 191-r separated by 2 blocks
  • the pulsation information calculation unit 123 obtains each of the propagation velocity vx of the pulsation in the horizontal direction and the propagation velocity vy of the pulsation in the vertical direction by Expression (1).
  • the pulsation information calculation unit 123 obtains the pulsation propagation speed
  • the pulsation information calculation unit 123 obtains the pulsation propagation direction ⁇ by the equation (3) based on the horizontal pulsation propagation speed vx and the vertical pulsation propagation speed vy.
  • the propagation speed and propagation direction of the block 191-p are calculated. Similarly, the propagation speed and propagation direction are calculated with the other blocks as the target block.
  • the propagation speed and propagation direction obtained here are obtained for each pulsation for each block of the motion amount data 200.
  • the propagation speed and propagation direction of the first beat in block 191-p, the propagation speed and propagation direction of the second beat, the propagation speed and propagation direction of the third beat,..., Propagation speed and propagation direction of the first beat, propagation speed and propagation direction of the second beat, propagation speed and propagation direction of the third beat, etc. Will be obtained.
  • the propagation speed and propagation direction for each beat calculated in this way are set as one of the beat information calculated by the beat information calculation unit 123.
  • information indicating the orientation of pulsation in the observation visual field may be calculated as one of the pulsation information.
  • the data including the pulsation information about the observation visual field obtained in this way is output as the evaluation index data 113.
  • the pulsation information calculation unit 123 calculates the pulsation information for the next observation visual field after calculating the pulsation information for one observation visual field.
  • the stage 107 is moved based on a control signal output from the control unit 106, and is an area corresponding to the next observation visual field, which is a cultured myocardium. A part of the cell 110 is imaged by the imaging unit 101. Then, pulsation information about the next observation visual field is calculated.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating an aspect in which the observation field of view moves as the stage 107 moves based on the control of the control unit 106.
  • Circles in the figure represent cultured cardiomyocytes 110 (actually, culture dishes, wells, etc. on which the cultured cardiomyocytes 110 are placed), and a rectangular region 110a in the circle can be an object of observation.
  • cultured cardiomyocytes 110 actually, culture dishes, wells, etc. on which the cultured cardiomyocytes 110 are placed
  • a rectangular region 110a in the circle can be an object of observation.
  • each small rectangle in the region 110a is a region corresponding to one observation visual field, and the movement of the stage 107 is controlled so that the observation visual field moves as indicated by a line 241 in the drawing. .
  • the evaluation unit 104 calculates an evaluation value related to each region in the cultured cardiomyocytes 110 based on the evaluation index data 113 including pulsation information.
  • the evaluation unit 104 calculates an evaluation value E1 that evaluates that the number of pulsations within a unit time within the observation visual field is within a certain range.
  • the evaluation value E1 is obtained as shown in FIG. 15, for example.
  • the horizontal axis represents the number of beats
  • the vertical axis represents the evaluation value.
  • the evaluation value is 1, and when the number of beats is out of the certain range, the evaluation value decreases.
  • the evaluation unit 104 calculates an evaluation value E2 that represents a small dispersion value (degree of dispersion) of the average value in the propagation direction related to a plurality of pulsations within the observation visual field.
  • the evaluation value E2 is obtained, for example, as shown in FIG. In FIG. 16, the horizontal axis represents the dispersion value in the propagation direction, and the vertical axis represents the evaluation value. As shown in FIG. 16, when the value on the horizontal axis is smaller than the predetermined threshold value, the evaluation value is 1, and when the value on the horizontal axis is greater than or equal to the predetermined threshold value, the evaluation value decreases.
  • the evaluation unit 104 calculates an evaluation value E3 for evaluating the magnitude of the contraction speed of pulsation within the observation visual field.
  • the evaluation value E3 is obtained, for example, as shown in FIG. In FIG. 17, the horizontal axis represents the contraction speed and the vertical axis represents the evaluation value. As shown in FIG. 17, when the value on the horizontal axis is greater than or equal to a predetermined threshold, the value of the evaluation value is 1, and when the value on the horizontal axis is smaller than the predetermined threshold, the evaluation value decreases.
  • evaluation unit 104 may calculate evaluation values E4, evaluation values E5,... Related to other pulsation information.
  • the evaluation part 104 calculates the observation visual field evaluation value E which evaluates the importance as an area
  • Equation (4) Note that ⁇ 1 to ⁇ 5 in Equation (4) are weighting factors set in advance.
  • control unit 106 moves the stage 107, so that an area of high importance as an area to be observed in the cultured cardiomyocytes is automatically set as the observation visual field. Become.
  • the stage 107 when calculation of the pulsation information for one observation visual field is completed, the stage 107 is moved based on the control signal output from the control unit 106 to correspond to the next observation visual field.
  • the region has been described as being imaged by the imaging unit 101.
  • the stage 107 when the calculation of the observation visual field evaluation value for one observation visual field is completed, the stage 107 is moved based on the control signal output from the control unit 106, and an area corresponding to the next observation visual field is captured by the imaging unit. 101 may be used for imaging.
  • the display unit 105 visualizes and displays information related to the evaluation index data 113 and the evaluation value generated by the evaluation unit 104.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a screen displayed by the processing of the display unit 105.
  • Waveform information is displayed in a region 271 in the upper left of FIG.
  • the waveform information displayed in the region 271 is displayed based on the waveform information 220 generated by the pulsation information calculation unit 123, for example.
  • the transition of the pulsation information with the passage of time is displayed as a graph.
  • the transition of the pulsation information such as contraction time, contraction speed, correlation coefficient,.
  • pulsation information is displayed in numerical values or characters.
  • the pulsation information calculated by the pulsation information calculation unit 123 is displayed as a numerical value or a character.
  • an image of the observation field is displayed. That is, in the region 274, an image of a partial region of the cultured cardiomyocyte 110 imaged by the imaging unit 101 is displayed. This image may be a moving image or a still image.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating another example of a screen displayed by the processing of the display unit 105.
  • an evaluation value map 281 is displayed.
  • each observation visual field described with reference to FIG. 14 is displayed in a color-coded manner based on the observation visual field evaluation value E.
  • each of the rectangles corresponding to each observation field is displayed in a lighter color as the observation field evaluation value E of the observation field is larger, and the observation field evaluation value E of the observation field is smaller. It is displayed in a darker color.
  • the evaluation value map 281 does not necessarily need to be color-coded based on only the observation visual field evaluation value E.
  • the evaluation value map 281 may be color-coded based on any one of the evaluation values E1 to E5. Good.
  • control unit 106 may select the observation field of view based on the evaluation value map 281 and move the stage 107. For example, an observation field where the observation field evaluation value E is maximum may be observed, or N observation fields whose observation field evaluation value E is the highest N are sequentially observed. As described above, the stage 107 may be moved.
  • an observation visual field in which any one of the evaluation values E1 to E5 is maximized may be observed, or the evaluation value E1, the evaluation value E2, the evaluation value E3,.
  • the stage 107 may be moved so that the N observation visual fields up to the top Nth of the various evaluation values are sequentially observed.
  • the stage 107 may be moved so that an observation field where various evaluation values are maximized is observed among a plurality of observation fields selected in advance.
  • the evaluation value map 281 displayed on the display may be used as a GUI (Graphical User Interface), and the stage 107 may be moved so that the observation visual field selected by the user is observed. .
  • GUI Graphic User Interface
  • cultured cardiomyocytes are placed in one culture dish, well, etc.
  • culture placed in each of wells on a well plate in which a plurality of wells are arranged Cardiomyocytes may be observed.
  • FIG. 20 is a diagram showing an example of an evaluation value map when a well plate in which six wells are arranged is used.
  • six wells are arranged on a well plate 290 indicated by a rectangle, as indicated by a circle in the figure.
  • evaluation value maps 282-1 to 282-6 are generated corresponding to each of the six wells.
  • the stage 107 moves so that the observation visual field is selected from each of the six wells based on the evaluation value map 282-1 to the evaluation value map 282-6, as in the case described above. It may be allowed to be made.
  • the observation visual field may be selected based on a difference between an evaluation value calculated in advance and an evaluation value calculated most recently.
  • the calculation of the second evaluation value is performed after a predetermined time has elapsed since the evaluation value was calculated for the first time. Then, a difference between the first evaluation value and the second evaluation value may be calculated for each observation field, and for example, an observation field having a large difference may be selected. Further, for example, a difference in evaluation value may be calculated for each observation visual field before and after medication, and an observation visual field having a large difference in evaluation value may be selected.
  • observation visual field may be selected based on, for example, the difference between the pulsation information calculated in advance and the pulsation information calculated most recently.
  • step S21 the evaluation target image data generation recording unit 102 acquires image data obtained by capturing an image of cultured cardiomyocytes.
  • step S22 the evaluation index data generation unit 103 executes an evaluation index data generation process to be described later with reference to the flowchart of FIG. Thereby, evaluation index data is generated.
  • step S23 the evaluation unit 104 executes an evaluation value calculation process described later with reference to the flowchart of FIG. Thereby, an evaluation value is calculated and the above-described evaluation value map is generated.
  • step S24 the display unit 105 displays information related to the observation visual field. Thereby, for example, a screen as described above with reference to FIG. 18 is displayed.
  • step S25 the control unit 106 determines whether or not there is a next observation visual field. In step S25, when it is determined that there is a next observation visual field, the process proceeds to step S26.
  • step S26 the control unit 106 moves the stage 107. Thereafter, the processing returns to step S21, and the subsequent processing is repeatedly executed. In this way, pulsation information and evaluation values for each observation visual field are calculated.
  • step S25 determines whether there is no next observation visual field. If it is determined in step S25 that there is no next observation visual field, the process proceeds to step S27.
  • step S27 the control unit 106 determines an observation field.
  • the observation visual field is determined based on the evaluation value map.
  • step S41 the motion detection unit 121 performs motion detection based on the image data acquired in step S21 of FIG. Thereby, as described above, motion detection data 151 having (M ⁇ N) block unit motion detection data 181 is obtained.
  • step S42 the motion amount calculation unit 122 calculates a motion amount based on the motion detection data 151 obtained in the process of step S41.
  • each frame unit motion detection data 171 composed of (M ⁇ N) blocks is divided into (K ⁇ L) blocks 191. Then, by calculating an average value of the block unit motion detection data 181 included in each of the (K ⁇ L) blocks 191, the average motion amount in each block is calculated.
  • motion amount data 200 composed of T frame unit motion amount data 201-1 to 201-T is generated.
  • step S43 the pulsation information calculation unit 123 calculates pulsation information.
  • the number, pulsation propagation speed, propagation direction, and the like are calculated as pulsation information.
  • step S44 the pulsation information calculation unit 123 outputs evaluation index data including the pulsation information calculated in the process of step S43.
  • step S61 the evaluation unit 104 calculates an evaluation value related to the number of beats. At this time, for example, an evaluation value E1 for evaluating that the number of pulsations within a unit time within the observation visual field is within a certain range is calculated.
  • step S62 the evaluation unit 104 calculates an evaluation value related to the propagation direction.
  • an evaluation value E2 representing the small dispersion value (degree of dispersion) of the average value in the propagation direction related to a plurality of pulsations in the observation visual field is calculated.
  • step S63 an evaluation value related to the contraction speed is calculated.
  • an evaluation value E3 for evaluating the magnitude of the contraction speed of pulsation within the observation visual field is calculated.
  • step S64 the evaluation unit 104 calculates an observation visual field evaluation value.
  • step S65 the evaluation unit 104 generates an evaluation value map.
  • the series of processes described above can be executed by hardware or can be executed by software.
  • a program constituting the software executes various functions by installing a computer incorporated in dedicated hardware or various programs.
  • a general-purpose personal computer 700 as shown in FIG. 24 is installed from a network or a recording medium.
  • a CPU (Central Processing Unit) 701 executes various processes according to a program stored in a ROM (Read Only Memory) 702 or a program loaded from a storage unit 708 to a RAM (Random Access Memory) 703. To do.
  • the RAM 703 also appropriately stores data necessary for the CPU 701 to execute various processes.
  • the CPU 701, the ROM 702, and the RAM 703 are connected to each other via a bus 704.
  • An input / output interface 705 is also connected to the bus 704.
  • the input / output interface 705 includes an input unit 706 including a keyboard and a mouse, a display including an LCD (Liquid Crystal Display), an output unit 707 including a speaker, a storage unit 708 including a hard disk, a modem, a LAN, and the like.
  • a communication unit 709 including a network interface card such as a card is connected. The communication unit 709 performs communication processing via a network including the Internet.
  • a drive 710 is also connected to the input / output interface 705 as necessary, and a removable medium 711 such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or a semiconductor memory is appropriately mounted, and a computer program read from them is loaded. It is installed in the storage unit 708 as necessary.
  • a program constituting the software is installed from a network such as the Internet or a recording medium such as a removable medium 711.
  • this recording medium is a magnetic disk (including a floppy disk (registered trademark)) on which a program is recorded, which is distributed to distribute the program to the user separately from the apparatus main body shown in FIG.
  • Removable media consisting of optical disc (including CD-ROM (compact disk-read only memory), DVD (digital versatile disk)), magneto-optical disk (including MD (mini-disk) (registered trademark)), or semiconductor memory It includes not only those configured by 711 but also those configured by a ROM 702 in which a program is recorded, a hard disk included in the storage unit 708, and the like distributed to the user in a state of being incorporated in the apparatus main body in advance.
  • this technology can also take the following structures.
  • a motion detector that detects the movement of the cultured cardiomyocytes for each partial region of the plurality of observation fields on the cultured cardiomyocytes;
  • a motion amount calculating unit for calculating a motion amount of each detected motion;
  • a pulsation information calculation unit that calculates pulsation information that is information of the characteristic amount of pulsation of the cultured cardiomyocytes;
  • An evaluation value calculation unit for calculating an evaluation value corresponding to each of the plurality of observation visual fields calculated based on the pulsation information;
  • a cell evaluation apparatus comprising: a visual field determination unit that determines an observation visual field to be observed on the cultured cardiomyocytes based on the evaluation value.
  • the beat information is The cell evaluation apparatus according to (1), which is a pulsation area of the cultured cardiomyocytes in the observation visual field.
  • the motion detector is Detecting the movement for each partial region for each frame of the moving image of the observation region;
  • the pulsation information calculation unit The cell evaluation device according to (1), wherein waveform information representing pulsation of the cultured cardiomyocytes in the partial region is generated based on the amount of movement of each partial region of the plurality of frames of the moving image.
  • the beat information is The cell evaluation device according to (3), which is the number of beats within a unit time of the cultured cardiomyocytes in the observation visual field calculated based on the waveform information.
  • the beat information is The cell evaluation apparatus according to (3), wherein the pulsation contraction time or relaxation time of the cultured cardiomyocytes in the observation visual field calculated based on the waveform information.
  • the beat information is The cell evaluation device according to (3), wherein the pulsation contraction rate or relaxation rate of the cultured cardiomyocytes in the observation visual field calculated based on the waveform information.
  • the beat information is The cell evaluation apparatus according to (3), wherein the correlation coefficient is a pulsation waveform between the partial regions of the cultured cardiomyocytes in the observation field of view calculated based on the waveform information.
  • the beat information is The cell evaluation device according to (3), wherein the pulsation propagation speed and propagation direction of the cultured cardiomyocytes in the observation visual field calculated based on the waveform information.
  • the evaluation unit is Before and after the predetermined treatment applied to the cultured cardiomyocytes, respectively, to calculate evaluation values corresponding to the plurality of observation fields,
  • the observation visual field determination unit is The observation field is determined by selecting a predetermined number of observation fields from the plurality of observation fields based on a difference between the evaluation values before and after a predetermined process performed on the cultured cardiomyocytes.
  • the cell evaluation device according to any one of (1) to (8).
  • the motion detection unit detects the movement of the cultured cardiomyocytes for each partial region of the plurality of observation fields on the cultured cardiomyocytes,
  • a motion amount calculator calculates a motion amount of each detected motion;
  • a pulsation information calculation unit calculates pulsation information, which is information on the characteristic amount of pulsation of the cultured cardiomyocytes, based on each calculated amount of movement,
  • the evaluation value calculation unit calculates an evaluation value corresponding to each of the plurality of observation visual fields calculated based on the pulsation information,
  • a field evaluation method including a step of determining a field of view to be observed on the cultured cardiomyocytes based on the evaluation value.
  • a motion detector that detects the movement of the cultured cardiomyocytes for each partial region of the plurality of observation fields on the cultured cardiomyocytes;
  • a motion amount calculating unit for calculating a motion amount of each detected motion;
  • a pulsation information calculation unit that calculates pulsation information that is information of the characteristic amount of pulsation of the cultured cardiomyocytes;
  • An evaluation value calculation unit for calculating an evaluation value corresponding to each of the plurality of observation visual fields calculated based on the pulsation information;
  • a program that functions as a cell evaluation device including a visual field determination unit that determines an observation visual field to be observed on the cultured cardiomyocytes based on the evaluation value.

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Abstract

　本技術は、特別な準備などを必要とせず、簡単に、心筋細胞内の観察すべき領域を探索することができるようにする細胞評価装置および方法、並びにプログラムに関する。 培養心筋細胞の動きを、前記培養心筋細胞上の複数の観察視野のそれぞれの部分領域毎に検出する動き検出部と、前記検出された各動きの動き量を算出する動き量算出部と、前記算出された各動き量に基づいて、前記培養心筋細胞の拍動の特徴量の情報である拍動情報を算出する拍動情報算出部と、前記拍動情報に基づいて算出される前記複数の観察視野に対応する評価値をそれぞれ算出する評価値算出部と、前記評価値に基づいて、前記培養心筋細胞上で観察すべき観察視野を決定する視野決定部とを備える。

Description

細胞評価装置および方法、並びにプログラム
　本技術は、細胞評価装置および方法、並びにプログラムに関し、特に、特別な準備などを必要とせず、簡単に、心筋細胞内の観察すべき領域を探索することができるようにする細胞評価装置および方法、並びにプログラムに関する。
　近年、細胞プロセスの研究などにおいて、カルシウムイオンと結合して蛍光を発する色素（カルシウム蛍光指示薬）を使用して細胞などを着色し、画像情報として観測することができようにした、カルシウム（Ｃａ）イメージングと呼ばれる技術が用いられている。
　また、マルチ電極アレイ（ＭＥＡ）を用いた評価も行われている。ＭＥＡを用いた評価においては、培養皿の底に配置した電極によって細胞外膜電位の変化が検出される。
　また、拍動を容易かつ非侵襲に観察することができるようにした画像処理技術も提案されている(例えば、特許文献１参照)。
国際公開２０１２/１１８０４９号公報
　しかしながら、従来の技術では、人間が心筋細胞の拍動を目視で確認して定性的に判断することで、実験等に用いる視野を決定していた。このため、例えば、投薬前後で比較すべき心筋細胞の領域を探索することが難しかった。
　例えば、心筋細胞の形態情報や輝度情報、フレーム間差分等の簡単な動き情報を利用して目的の細胞を探索する手法はあったが、拍動数や収縮速度などの情報については考慮されておらず、例えば、心筋細胞が活発に拍動している状態にあるかどうかは分からなかった。
　本技術はこのような状況に鑑みて開示するものであり、特別な準備などを必要とせず、簡単に、心筋細胞内の観察すべき領域を探索することができるようにするものである。
　本技術の第１の側面は、培養心筋細胞の動きを、前記培養心筋細胞上の複数の観察視野のそれぞれの部分領域毎に検出する動き検出部と、前記検出された各動きの動き量を算出する動き量算出部と、前記算出された各動き量に基づいて、前記培養心筋細胞の拍動の特徴量の情報である拍動情報を算出する拍動情報算出部と、前記拍動情報に基づいて算出される前記複数の観察視野に対応する評価値をそれぞれ算出する評価値算出部と、前記評価値に基づいて、前記培養心筋細胞上で観察すべき観察視野を決定する視野決定部とを備える細胞評価装置である。
　前記拍動情報は、前記観察視野内における前記培養心筋細胞の拍動面積であるようにすることができる。
　前記動き検出部は、前記観察領域の動画像の各フレームについて前記部分領域毎に前記動きを検出し、前記拍動情報算出部は、前記動画像の複数のフレームの前記部分領域毎の前記動き量に基づいて、前記部分領域の前記培養心筋細胞の拍動を表す波形情報を生成するようにすることができる。
　前記拍動情報は、前記波形情報に基づいて算出される前記観察視野内における前記培養心筋細胞の単位時間内の拍動数であるようにすることができる。
　前記拍動情報は、前記波形情報に基づいて算出される前記観察視野内の前記培養心筋細胞の拍動の収縮時間または弛緩時間であるようにすることができる。
　前記拍動情報は、前記波形情報に基づいて算出される前記観察視野内の前記培養心筋細胞の拍動の収縮速度または弛緩速度であるようにすることができる。
　前記拍動情報は、前記波形情報に基づいて算出される前記観察視野内の前記培養心筋細胞の前記部分領域間の拍動の波形の相関係数であるようにすることができる。
　前記拍動情報は、前記波形情報に基づいて算出される前記観察視野内の前記培養心筋細胞の拍動の伝搬速度および伝搬方向であるようにすることができる。
　前記評価部は、前記培養心筋細胞に対して施される所定の処理の前後において、前記複数の観察視野に対応する評価値をそれぞれ算出し、前記観察視野決定部は、前記培養心筋細胞に対して施される所定の処理の前後での前記評価値の差分に基づいて、前記複数の観察視野の中から所定数の観察視野を選択することにより、前記観察視野を決定するようにすることができる。
　本技術の第１の側面は、動き検出部が、培養心筋細胞の動きを、前記培養心筋細胞上の複数の観察視野のそれぞれの部分領域毎に検出し、動き量算出部が、前記検出された各動きの動き量を算出し、拍動情報算出部が、前記算出された各動き量に基づいて、前記培養心筋細胞の拍動の特徴量の情報である拍動情報を算出し、評価値算出部が、前記拍動情報に基づいて算出される前記複数の観察視野に対応する評価値をそれぞれ算出し、視野決定部が、前記評価値に基づいて、前記培養心筋細胞上で観察すべき観察視野を決定するステップを含む細胞評価方法である。
　本技術の第１の側面は、コンピュータを、培養心筋細胞の動きを、前記培養心筋細胞上の複数の観察視野のそれぞれの部分領域毎に検出する動き検出部と、前記検出された各動きの動き量を算出する動き量算出部と、前記算出された各動き量に基づいて、前記培養心筋細胞の拍動の特徴量の情報である拍動情報を算出する拍動情報算出部と、前記拍動情報に基づいて算出される前記複数の観察視野に対応する評価値をそれぞれ算出する評価値算出部と、前記評価値に基づいて、前記培養心筋細胞上で観察すべき観察視野を決定する視野決定部とを備える細胞評価装置として機能させるプログラムである。
　本技術の第１の側面においては、培養心筋細胞の動きが、前記培養心筋細胞上の複数の観察視野のそれぞれの部分領域毎に検出され、前記検出された各動きの動き量が算出され、前記算出された各動き量に基づいて、前記培養心筋細胞の拍動の特徴量の情報である拍動情報が算出され、前記拍動情報に基づいて算出される前記複数の観察視野に対応する評価値がそれぞれ算出され、前記評価値に基づいて、前記培養心筋細胞上で観察すべき観察視野が決定される。
　本技術によれば、特別な準備などを必要とせず、簡単に、心筋細胞内の観察すべき領域を探索することができる。
本技術の一実施の形態に係る薬剤評価装置の構成例を示すブロック図である。 図１の評価指標データ生成部の構成例を示すブロック図である。 評価指標データ生成部に供給される評価対象画像データの構造例を示す図である。 図２の動き検出部の構成例を示すブロック図である。 フレーム画像データの構成例を示す図である。 動き検出データの構成例を示す図である。 動き量算出部の処理を説明する図である。 動き量算出部の処理を説明する図である。 拍動情報算出部の処理を説明する図である。 拍動情報算出部の処理を説明する図である。 拍動情報算出部の処理を説明する図である。 拍動情報算出部の処理を説明する図である。 拍動情報算出部の処理を説明する図である。 制御部の処理を説明する図である。 評価部の処理を説明する図である。 評価部の処理を説明する図である。 評価部の処理を説明する図である。 表示部により表示される情報の例を示す図である。 評価値マップの例を示す図である。 評価値マップの別の例を示す図である。 視野決定処理の例を説明するフローチャートである。 評価指標データ生成処理の例を説明するフローチャートである。 評価値算出処理の例を説明するフローチャートである。 パーソナルコンピュータの構成例を示すブロック図である。
　以下、図面を参照して、ここで開示する技術の実施の形態について説明する。
　例えば、再生医療においては、生体より採取された細胞を培養して製造される細胞組織である培養細胞を利用して各種の人体の組織、器官などを治療することが行われる。心筋細胞を培養した培養細胞である培養心筋細胞は、例えば、心臓の治療等に利用される可能性がある。また、創薬における心臓への毒性評価にも利用される。
　生体内において、心筋細胞は、常時収縮と弛緩を繰り返しながら拍動する。したがって、心筋細胞は、その全体が収縮と弛緩を繰り返すように、各部分の細胞が所定の方向に運動する。実際には、心筋細胞は、自律的に拍動する部分と、周囲の拍動に依存して拍動する部分とが存在する。
　図１は、本技術の一実施の形態に係る薬剤評価装置の構成例を示すブロック図である。
　同図に示される薬剤評価装置１００は、培養心筋細胞１１０の動きを観察することによりその培養心筋細胞１１０に投与された薬剤の評価を行う装置である。薬剤評価装置１００は、撮像部１０１、評価対象画像データ生成記録部１０２、評価指標データ生成部１０３、評価部１０４、表示部１０５、制御部１０６、およびステージ１０７を有している。
　撮像部１０１は、観察対象である培養心筋細胞１１０を撮像する。撮像部１０１は、培養心筋細胞１１０を直接（他の部材を介さずに）撮像してもよいし、例えば顕微鏡等のような他の部材を介して培養心筋細胞１１０を撮像してもよい。
　また、培養心筋細胞１１０は、ステージ１０７上に載置され、撮像部１０１に対して固定される。ステージ１０７は、制御部１０６の制御に基づいて、例えば、上下左右方向に移動するようになされている。
　撮像部１０１は、所定の期間培養心筋細胞１１０を撮像する。つまり、撮像部１０１は、培養心筋細胞１１０を被写体とする動画像を得る。撮像部１０１は、薬剤投与前と後で培養心筋細胞１１０を撮像する。なお、撮像部１０１が、例えば、所定時間経過毎等、所定の条件にしたがって、薬剤投与後に複数回培養心筋細胞１１０を撮像するようにしてもよい。
　なお、撮像部１０１は、通常、培養心筋細胞１１０の中の一部の領域を撮像するものとされ、ステージ１０７が移動することによって、または、撮像部１０１が移動することによって、培養心筋細胞１１０の中で撮像される領域が移動することになる。所定の時刻において、撮像部１０１によって撮像される領域は、観察視野とも称される。
　撮像部１０１は、撮像により得られた培養心筋細胞１１０の画像の画像信号１１１（動画像）を評価対象画像データ生成記録部１０２に供給する。
　評価対象画像データ生成記録部１０２は、撮像部１０１から供給される画像信号を基にして評価対象画像データを生成し、生成した評価対象画像データを例えば内部の記録媒体に記録して保存する。ここで生成される評価対象画像データは、例えば、培養心筋細胞１１０を撮像した画像信号から生成される動画像データとなる。
　例えば、評価対象画像データ生成記録部１０２が、撮像部１０１から供給される複数のフレーム画像の中から一部の期間のフレーム画像のみを抽出し、それを評価対象画像データとするようにしてもよい。また、例えば、評価対象画像データ生成記録部１０２が、撮像部１０１から供給される各フレーム画像の一部の領域を小フレーム画像として抽出し、その小フレーム画像からなる動画像を評価対象画像データとするようにしてもよい。
　さらに、例えば、評価対象画像データ生成記録部１０２が、撮像部１０１から供給される各フレーム画像に対して任意の画像処理を施し、その画像処理結果を評価対象画像データとするようにしてもよい。画像処理としては、例えば、画像の拡大、縮小、回転、変形、輝度や色度の補正、シャープネス、ノイズ除去、中間フレーム画像生成等が考えられる。もちろん、これら以外のどのような画像処理であってもよい。
　評価対象画像データ生成記録部１０２は、記憶している評価対象画像データ１１２を、所定のタイミングにおいて、若しくは、評価指標データ生成部１０３の要求に基づいて、評価指標データ生成部１０３に供給する。
　評価指標データ生成部１０３は、供給された評価対象画像データ１１２の各フレーム画像間において、観察対象（培養心筋細胞１１０）の画像の全領域を複数に分割した部分領域であるブロック毎に、観察対象（培養心筋細胞１１０）の動き検出を行う。
　評価指標データ生成部１０３は、その検出した各ブロックの動きを動きベクトルとして表し、その動きベクトルの大きさ（動き量）を求める。また、評価指標データ生成部１０３は、培養心筋細胞１１０の拍動に係る特徴量の情報である拍動情報を算出する。
　評価指標データ生成部１０３は、拍動情報を含むデータを、評価指標データ１１３として評価部１０４に供給する。
　評価部１０４は、評価指標データ１１３に基づいて、培養心筋細胞１１０の中の各領域に係る評価値を算出する。ここで、評価部１０４により算出される評価値は、例えば、培養心筋細胞１１０の中の観察すべき領域を特定するために用いられる。
　表示部１０５は、評価指標データ１１３、および評価部１０４により生成された評価値に係る情報を、可視化して表示する。
　制御部１０６は、評価部１０４から出力される情報に基づいて、ステージ１０７の移動を制御し、また、撮像部１０１による撮像を制御する。すなわち、制御部１０６は、評価部１０４から出力される情報に基づいて、培養心筋細胞１１０の中の観察視野を特定し、当該観察視野に対応する領域が撮像されるように、ステージ１０７または撮像部１０１を制御する。
　図２は、図１の評価指標データ生成部１０３の構成例を示すブロック図である。図２に示されるように、評価指標データ生成部１０３は、動き検出部１２１、動き量算出部１２２、および拍動情報算出部１２３を有している。
　動き検出部１２１は、評価対象画像データ生成記録部１０２から記録された評価対象画像データ１１２を入力してブロック毎に動き検出を行い、その検出結果（動きベクトル）を、後述する動き検出データとして、動き量算出部１２２に供給する。
　動き量算出部１２２は、後述するように、供給された各動き検出データを、新たなブロックに分割し、各ブロック内の平均動き量を算出する。動き量算出部１２２は、算出した平均動き量を拍動情報算出部１２３に供給する。
　拍動情報算出部１２３は、所定のタイミングにおいて若しくは評価部１０４からの要求に基づいて、後述する拍動情報を算出し、その拍動情報を含む評価指標データ１１３を生成する。生成された評価指標データ１１３は、評価部１０４に供給される。
　なお、動き検出部１２１乃至拍動情報算出部１２３は、評価対象画像データの各フレーム画像についてこの処理を行う。
　図３は、評価指標データ生成部１０３に供給される評価対象画像データ１１２の構造例を示している。撮像は、所定の長さの評価区間（例えばＴ＋１フレーム（Ｔは任意の自然数））行われる。つまり、評価指標データ生成部１０３に供給される評価対象画像データ１１２は、例えばその評価区間に対応する１番目から（Ｔ＋１）番目までのフレーム画像データ１３２－１乃至１３２－（Ｔ＋１）から成る。
　図４は、動き検出部１２１の主な構成例を示すブロック図である。図４に示されるように、動き検出部１２１は、フレームメモリ１４１および動きベクトル算出部１４２を有する。フレームメモリ１４１は、評価対象画像データ１１２として１フレーム期間ごとに順次入力されてくるフレーム画像データ１３２を保持する。
　動きベクトル算出部１４２は、現時刻の評価対象画像データ１１２として入力されるフレーム画像データと、フレームメモリ１４１に保持されている１つ先の（時間的に前の）時刻のフレーム画像データとを入力する。そして、これらの２つフレーム画像データ間の動きを示す動きベクトルを、ブロック毎に算出する。算出された動きベクトルは、動き検出データ１５１として動き量算出部１２２に供給される。
　図４の動き検出部１２１が実行する処理についてより詳細に説明する。動きベクトル算出部１４２は、現時刻のフレーム画像データ１３２と１つ先の（時間的に前の）時刻のフレーム画像データ１３２を入力する。動きベクトル算出部１４２は、これらの入力したフレーム画像データ１３２を、図５に示されるように、Ｍ×Ｎ個（Ｍ、Ｎは任意の自然数）のブロック１６１に分割し、各ブロック１６１について、例えばフレーム画像間のブロックマッチングなどの手法により動き検出を行い、動きベクトルを生成する。
　動きベクトル算出部１４２は、この動き検出処理を１番目から（Ｔ＋１）番目までのフレーム画像データ１３２を順次利用して実行していく。つまり、動きベクトル算出部１４２は、（Ｔ＋１）個のフレーム画像を用いて、（Ｍ×Ｎ×Ｔ）個の動き検出データ（動きベクトル）を生成する。動きベクトル算出部１４２は、このように算出した動きベクトルを動き検出データとして、動き量算出部１２２に供給される。
　Ｔ番目と（Ｔ＋１）番目のフレーム画像データ１３２を利用した最後の動き検出処理が完了すると、動き量算出部１２２には、図６に示されるように、Ｔ個のフレーム単位動き検出データ１７１－１乃至１７１－Ｔから成る動き検出データが供給される。
　フレーム単位動き検出データ１７１－１乃至１７１－Ｔのそれぞれは、フレーム期間ごとに得られる現時刻のフレーム画像データ１３２と１つ先の（時間的に前の）フレーム画像データ１３２とを対象に動き検出処理を行って得られたものとなる。
　例えば、３番目のフレーム単位動き検出データ１７１－３は、４番目のフレーム画像データ１３２－４と３番目のフレーム画像データ１３２－３を、それぞれ現時刻と１つ先の時刻のフレーム画像データとして入力して動き検出を行うことで得られる。
　また、フレーム単位動き検出データ１７１－１乃至１７１－Ｔの各々は、（Ｍ×Ｎ）個のブロック単位動き検出データ１８１により形成される。ブロック単位動き検出データ１８１は、それぞれが１つのブロック１６１に対応し、対応するブロック１６１について検出された動きベクトルを示すデータとなる。
　このように、本実施の形態の動き検出データ１５１は、フレーム単位動き検出データ１７１ごとに（Ｍ×Ｎ）個のブロック単位動き検出データ１８１を有する構造となっている。
　図７と図８は、動き量算出部１２２が実行する処理について説明する図である。
　動き量算出部１２２は、動き検出データ１５１において、（Ｍ×Ｎ）個のブロックから成るフレーム単位動き検出データ１７１のそれぞれを、新たに（Ｋ×Ｌ）個のブロックに分割する。例えば、図７に示されるように、フレーム単位動き検出データ１７１が（Ｋ×Ｌ）個のブロック１９１に分割される。
　動き量算出部１２２は、（Ｋ×Ｌ）個のブロック１９１のそれぞれに含まれるブロック単位動き検出データ１８１の平均値を演算することにより、各ブロック内の平均動き量を算出する。例えば、Ｌ＝Ｎ／３、Ｋ＝Ｍ／３である場合、ブロック１９１内の９個の動きベクトル（ブロック単位動き検出データ１８１）の平均値が演算され、（Ｋ×Ｌ）個の平均動き量が算出されることになる。
　なお、後述するように、拍動情報算出部１２３が算出する拍動情報によって、ＫおよびＬの値は変わり得る。例えば、拍動情報算出部１２３によって拍動面積が算出される場合、Ｌ＝Ｎ，Ｋ＝Ｍとされる。また、例えば、拍動情報算出部１２３によって拍動数が算出される場合、Ｌ＝１，Ｋ＝１(すなわち、全画面で１つ)とされる。さらに、拍動情報算出部１２３によって相関係数が算出される場合、Ｌ＝４，Ｋ＝４（すなわち、全画面を４×４分割)とされる。さらに、例えば、拍動情報算出部１２３によって拍動毎の伝搬速度および伝搬方向が算出される場合、Ｌ＝８，Ｋ＝８(すなわち、全画面を８×８分割)とされる。
　これにより、例えば、図８に示されるように、Ｔ個のフレーム単位動き量データ２０１－１乃至２０１－Ｔから成る動き量データ２００が生成される。上述したように、フレーム単位動き量データ２０１－１乃至２０１－Ｔの各々は、（Ｋ×Ｌ）個のブロック単位動き量データ２１１により形成される。ブロック単位動き量データ２１１は、それぞれが１つのブロック１９１に対応し、対応するブロック１９１内の動きベクトルの平均値を示すデータとなる。
　次に、拍動情報算出部１２３の処理の例について説明する。拍動情報算出部１２３は、例えば、次のようにして、培養心筋細胞の拍動に係る特徴量の情報である拍動情報を算出する。
　拍動情報算出部１２３は、観察視野内の拍動面積を算出する。
　例えば、ブロック単位動き量データ２１１のそれぞれについて、所定数のフレーム分加算することにより、単位時間内の拍動の有無を判定する。例えば、フレーム単位動き量データ２０１－１乃至２０１－J（Ｊ＜Ｔ）の各ブロック１９１のブロック単位動き量データ２１１が加算される。そして、各ブロック１９１に対応するブロック単位動き量データの加算値を閾値と比較し、閾値未満の加算値を有するブロック１９１は、単位時間内の拍動が無かったものと判定される。
　このようにして、単位時間内の拍動が無かったブロック１９１を除いた観察視野内のブロック１９１の数に対応する面積が拍動面積として算出される。
　このようにして算出された拍動面積が、拍動情報算出部１２３により算出される拍動情報の１つとされる。
　また、拍動情報算出部１２３は、観察視野内の拍動数を算出する。
　拍動情報算出部１２３は、動き量データ２００に基づいて、動き量の変化を表す波形情報２２０を生成する。すなわち、拍動情報算出部１２３は、動き量データ２００を構成する（Ｋ×Ｌ）個のブロック単位動き量データ２１１を全画面にわたって平均することで、観察視野の時間の経過に伴う変化を算出する。
　例えば、図９に示されるように、動き量データ２００を構成するフレーム単位動き量データ２０１－１乃至２０１－Ｔの中のブロック単位動き量データの全画面での平均値を時刻毎にプロットする。これにより、観察視野についての波形情報２２０が生成される。図９における波形情報２２０は、横軸が時間、縦軸が動き量とされ、時間の経過に伴う観察視野内の動き量の平均値の変化が、波形２２１として示されている。
　そして、拍動情報算出部１２３は、波形情報２２０における各波形の立ち上がり時刻を特定する。図９における波形２２１は、高いピークと低いピークが交互に繰り返し出現する波形とされている。これは、培養心筋細胞の拍動において収縮と弛緩が繰り返されることによるものであり、高いピークは培養心筋細胞が収縮している時刻に対応し、低いピークは培養心筋細胞が弛緩している時刻に対応する。
　なお、培養心筋細胞の収縮に対応するピークと弛緩に対応するピークは、例えば、次のような特徴に基づいて判別することが可能である。拍動の波形において、収縮のピークの方が弛緩のピークよりも前にある。また、収縮のピークの方が、速度が大きい。さらに、収縮のピークの方が、立ち上がりが急である。また、収縮のピークの方が、開始点の速度が小さい。
　従って、波形２２１に示される、収縮のピークの立ち上がりから弛緩のピークの立下りまでの時間を、当該ブロックの培養心筋細胞の１拍動として認識することが可能となる。そして、波形情報２２０の波形２２１から、当該ブロックにおける単位時間内の拍動数を算出することが可能となる。
　拍動情報算出部１２３は、例えば、観察視野内のブロック１９１のそれぞれの拍動数の平均値を算出し、その平均値を当該観察視野内の拍動数とする。
　このようにして算出された拍動数が、拍動情報算出部１２３により算出される拍動情報の１つとされる。
　また、拍動情報算出部１２３は、観察視野内における拍動の収縮時間および弛緩時間を算出する。
　例えば、収縮時間は、波形情報２２０の波形２２１における収縮のピークの立ち上がりから、収縮のピークの立ち下がりに到達するまでの時間として算出される。また、例えば、弛緩時間は、波形情報２２０の波形２２１における弛緩のピークの立ち上がりから弛緩のピークの立ち下がりに到達するまでの時間として算出される。なお、収縮時間については、収縮ピークの立ち上がりから、弛緩ピークの立ち上がりに到達するまでの時間を用いて算出してもよい。
　拍動情報算出部１２３は、例えば、所定時間内の収縮時間および弛緩時間の平均値を、当該観察視野内の収縮時間および弛緩時間とする。
　このようにして算出された収縮時間および弛緩時間が、拍動情報算出部１２３により算出される拍動情報の１つとされる。
　さらに、拍動情報算出部１２３は、観察視野内における拍動の収縮速度および弛緩速度を算出する。
　例えば、収縮速度は、波形情報２２０の波形２２１における収縮のピークの立ち上がりからピークに到達するまでの時間と、収縮のピークに対応する動き量から算出される。また、例えば、弛緩速度は、波形情報２２０の波形２２１における弛緩のピークの立ち上がりからピークに到達するまでの時間と、弛緩のピークに対応する動き量から算出される。
　拍動情報算出部１２３は、例えば、所定時間内の収縮速度および弛緩速度の平均値を、当該観察視野内の収縮速度および弛緩速度とする。
　このようにして算出された収縮速度および弛緩速度が、拍動情報算出部１２３により算出される拍動情報の１つとされる。
　また、拍動情報算出部１２３は、観察視野内における拍動持続時間を算出する。拍動持続時間は、例えば、波形情報２２０の波形２２１における収縮のピークの立ち上がりから、弛緩のピークの立ち下がりに到達するまでの時間として算出される。
　また、拍動情報算出部１２３は、観察視野内の各ブロック間の相関係数を算出する。
　例えば、拍動情報算出部１２３は、相関係数を算出すべきブロックを設定する。例えば、ブロック１９１－Ａとブロック１９１－Ｂが相関係数を算出すべきブロックとして設定される。
　また、拍動情報算出部１２３は、図９を参照して上述したような波形情報２２０を、ブロック１９１－Ａおよびブロック１９１－Ｂのそれぞれについて取得する。例えば、図１０に示されるように、相互に隣接するブロック１９１－Ａおよびブロック１９１－Ｂのそれぞれについて、波形情報２２０－Ａおよび波形情報２２０－Ｂが取得される。
　そして、拍動情報算出部１２３は、ブロック１９１－Ａおよびブロック１９１－Ｂの拍動の相関係数を求める。この相関係数は、拍動の協働性を示すパラメーターであり、ブロック間の協働性が高いほど、値が大きくなる。
　例えば、拍動情報算出部１２３は、例えば、ブロック１９１－Ａの動きとブロック１９１－Ｂの動きとの間の相関係数を算出する。すなわち、特定の時刻のフレームのブロック１９１－１Ａおよびブロック１９１－Ｂのそれぞれの動き量と、ブロック１９１－Ａおよびブロック１９１－Ｂのそれぞれの動き量の当該評価区間内の時系列方向の平均値を用いて相関係数を算出する。つまり、２つのブロック間における、評価区間内の動き量の変化の様子の相関の度合いが算出される。
　拍動情報算出部１２３は、このような相関係数を、例えば、観察視野内において任意のブロック１９１間について画面全体または所定の近傍領域内で総当り的に求め、その平均値を算出する。
　このようにして算出された相関係数が、拍動情報算出部１２３により算出される拍動情報の１つとされる。
　さらに、拍動情報算出部１２３は、観察視野内における拍動の伝搬速度と伝搬方向を、次のようにして算出する。
　図１１は、図９の波形２２１の一部を拡大した図である。このとき、拍動情報算出部１２３は、高いピーク（すなわち、培養心筋細胞の収縮に対応するピーク）ＰＫ１の動き量を１００％とし、波形がピークＰＫ１の１０％の動き量に至った時刻を立ち上がり時刻Ｔｕｐとして特定する。
　なお、波形２２１に、ピークＰＫ１の１０％の動き量に至った時刻に対応するプロット点がない場合、前後のプロット点に基づいて波形が補間されるなどして、立ち上がり時刻Ｔｕｐが特定される。図１２は、図１１における波形２２１の立ち上がり付近（図中の四角形で囲まれた部分）を拡大した図である。同図においては、プロット点ＰＬ１およびＰＬ２に基づいて波形が補間されている。
　このようにして、ブロック単位動き量データ２１１－ｐに対応するブロック１９１－ｐの立ち上がり時刻が特定される。そして、ブロック１９１－ｐの周辺のブロックの立ち上がり時刻も特定される。
　拍動情報算出部１２３は、例えば、図１３に示されるように、（Ｋ×Ｌ）個のブロック１９１のそれぞれの中の注目ブロックを設定する。例えば、ブロック１９１－ｐが注目ブロックとして設定され、注目ブロック１９１－ｐの第１拍目の立ち上がり時刻ｔ０が特定される。そして、注目ブロックから水平方向に所定の距離（例えば、２ブロック分）だけ離れたブロック１９１－ｑの第１拍目の立ち上がり時刻ｔｘが特定され、さらに、注目ブロックから垂直方向に所定の距離（例えば、２ブロック分）だけ離れたブロック１９１－ｒの第１拍目の立ち上がり時刻ｔｙが特定される。
　拍動情報算出部１２３は、水平方向の拍動の伝搬速度ｖｘ、および垂直方向の拍動の伝搬速度ｖｙのそれぞれを、式（１）によって求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　　　・・・（１）
　また、拍動情報算出部１２３は、水平方向の拍動の伝搬速度ｖｘ、および垂直方向の拍動の伝搬速度ｖｙに基づいて、拍動の伝搬速度│ｖ│を式（２）によって求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　　　・・・（２）
　さらに、拍動情報算出部１２３は、水平方向の拍動の伝搬速度ｖｘ、および垂直方向の拍動の伝搬速度ｖｙに基づいて、拍動の伝搬方向θを式（３）によって求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　　　・・・（３）
　このようにして、ブロック１９１－ｐの伝搬速度と伝搬方向が算出される。また、同様にして、他のブロックを注目ブロックした、伝搬速度と伝搬方向の算出が行われる。
　このようにして、培養心筋細胞の拍動の伝搬速度と伝搬方向が算出される。なお、ここで得られる伝搬速度と伝搬方向は、動き量データ２００の各ブロックのそれぞれについて、拍動毎に得られることになる。例えば、ブロック１９１－ｐにおける第１拍目の伝搬速度と伝搬方向、第２拍目の伝搬速度と伝搬方向、第３拍目の伝搬速度と伝搬方向、・・・、ブロック１９１－ｐ＋１における第１拍目の伝搬速度と伝搬方向、第２拍目の伝搬速度と伝搬方向、第３拍目の伝搬速度と伝搬方向、・・・、のように、各ブロックのそれぞれについて、拍動毎に得られることになる。
　このようにして算出された拍動毎の伝搬速度および伝搬方向が、拍動情報算出部１２３により算出される拍動情報の１つとされる。
　この他、観察視野での拍動の配向性を表す情報が拍動情報の１つとして算出されるようにしてもよい。
　このようにして得られた、観察視野についての拍動情報を含むデータが評価指標データ１１３として出力される。
　拍動情報算出部１２３は、上述のように、１つの観察視野について拍動情報を算出した後、次の観察視野についての拍動情報を算出する。
　例えば、１つの観察視野についての拍動情報の算出が完了すると、制御部１０６から出力される制御信号に基づいてステージ１０７が移動させられ、次の観察視野に対応する領域であって、培養心筋細胞１１０の中の一部の領域が撮像部１０１によって撮像される。そして、次の観察視野についての拍動情報が算出される。
　図１４は、制御部１０６の制御に基づいてステージ１０７が移動させることにより、観察視野が移動する態様を説明する図である。同図の円は、培養心筋細胞１１０（実際には、培養心筋細胞１１０が載置されている培養皿、ウェルなど）を表しており、円内の矩形の領域１１０ａが観察の対象となり得るものとする。
　例えば、領域１１０ａ内の小さい矩形のそれぞれが、１つの観察視野に対応する領域とされ、図中の線２４１で示されるように、観察視野が移動するように、ステージ１０７の移動が制御される。
　このようにして、複数の観察視野のそれぞれに対応づけられて拍動情報が算出される。
　図１に戻って、評価部１０４の処理の例について説明する。
　上述したように、評価部１０４は、拍動情報が含まれる評価指標データ１１３に基づいて、培養心筋細胞１１０の中の各領域に係る評価値を算出する。
　例えば、評価部１０４は、当該観察視野内の単位時間内の拍動数が一定の範囲内にあることを評価する評価値Ｅ１を算出する。評価値Ｅ１は、例えば、図１５に示されるようにして得られる。図１５は、横軸が拍動数、縦軸が評価値とされる。図１５に示されるように、拍動数が一定の範囲内である場合、評価値は１となり、拍動数が一定の範囲から外れると評価値が減少していく。
　また、例えば、評価部１０４は、当該観察視野内の複数の拍動に係る伝搬方向の平均値の分散値の小ささ（分散の度合）を表す評価値Ｅ２を算出する。評価値Ｅ２は、例えば、図１６に示されるようにして得られる。図１６は、横軸が伝搬方向の分散値、縦軸が評価値とされる。図１６に示されるように、横軸の値が所定の閾値より小さい場合、評価値の値は１となり、横軸の値が所定の閾値以上の場合、評価値が減少していく。
　また、例えば、評価部１０４は、観察視野内における拍動の収縮速度の大きさを評価する評価値Ｅ３を算出する。評価値Ｅ３は、例えば、図１７に示されるようにして得られる。図１７は、横軸が収縮速度、縦軸が評価値とされる。図１７に示されるように、横軸の値が所定の閾値以上の場合、評価値の値は１となり、横軸の値が所定の閾値より小さい場合、評価値が減少していく。
　同様にして、評価部１０４により、他の拍動情報に係る評価値Ｅ４、評価値Ｅ５、・・・が算出されるようにしてもよい。
　そして、評価部１０４は、培養心筋細胞１１０の中の観察すべき領域としての重要性を評価する観察視野評価値Ｅを算出する。
　例えば、上述のようにして評価値Ｅ１乃至評価値Ｅ５が算出されている場合、評価値Ｅ１乃至評価値Ｅ５を用いて、培養心筋細胞１１０の中の観察すべき領域としての重要性を評価する観察視野評価値Ｅを式（４）によって求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 　　　・・・（４）
　なお、式（４）におけるα１乃至α５は、予め設定された重み係数とされる。
　観察視野評価値Ｅに基づいて、制御部１０６がステージ１０７を移動させることにより、培養心筋細胞の中で観察すべき領域として重要性の高い領域が、自動的に観察視野として設定されることになる。
　なお、上述した実施の形態では、１つの観察視野についての拍動情報の算出が完了すると、制御部１０６から出力される制御信号に基づいてステージ１０７が移動させられ、次の観察視野に対応する領域が撮像部１０１によって撮像されるものとして説明した。しかし、例えば、１つの観察視野についての観察視野評価値の算出が完了すると、制御部１０６から出力される制御信号に基づいてステージ１０７が移動させられ、次の観察視野に対応する領域が撮像部１０１によって撮像されるようにしてもよい。
　図１に戻って、表示部１０５の処理の例について説明する。
　表示部１０５は、評価指標データ１１３および評価部１０４により生成された評価値に係る情報を、可視化して表示する。
　図１８は、表示部１０５の処理によって表示される画面の例を示す図である。同図の左上の領域２７１には、波形情報が表示されている。領域２７１に表示される波形情報は、例えば、拍動情報算出部１２３により生成された波形情報２２０に基づいて表示される。
　また、図１８の左下の領域２７２には、拍動情報の時間の経過に伴う推移がグラフとして表示されている。領域２７２には、例えば、収縮時間、収縮速度、相関係数、・・・などの拍動情報の時間の経過に伴う推移がグラフとして表示される。
　さらに、図１８の領域２７２の右側の領域２７３には、拍動情報が数値、または、文字などにより表示されている。領域２７３には、例えば、拍動情報算出部１２３により算出された拍動情報が、数値または文字として表示される。
　図１８の右側の領域２７４には、観察視野の画像が表示されている。すなわち、領域２７４には、撮像部１０１によって撮像された培養心筋細胞１１０の一部の領域の画像が表示される。この画像は、動画であってもよいし、静止画であってもよい。
　図１９は、表示部１０５の処理によって表示される画面の別の例を示す図である。図１９には、評価値マップ２８１が表示されている。評価値マップ２８１は、例えば、図１４を参照して説明した観察視野のそれぞれについて、観察視野評価値Ｅの値に基づいて色分けして表示したものとされる。評価値マップ２８１において、各観察視野に対応する矩形のそれぞれは、例えば、観察視野の観察視野評価値Ｅの値が大きいほど薄い色で表示され、観察視野の観察視野評価値Ｅの値が小さいほど濃い色で表示される。
　また、評価値マップ２８１は、必ずしも観察視野評価値Ｅの値のみに基づいて色分けする必要はなく、例えば、評価値Ｅ１乃至評価値Ｅ５のいずれかの値に基づいて色分けされるようにしてもよい。
　また、例えば、評価値マップ２８１に基づいて制御部１０６が観察視野を選択してステージ１０７を移動させるようにしてもよい。例えば、観察視野評価値Ｅの値が最大となる観察視野が観察されるようにしてもよいし、観察視野評価値Ｅの値の大きさが上位Ｎ番目までのＮ個の観察視野が順次観察されるように、ステージ１０７が移動させられるようにしてもよい。
　また、同様に、例えば、評価値Ｅ１乃至評価値Ｅ５のいずれかの値が最大となる観察視野が観察されるようにしてもよいし、評価値Ｅ１、評価値Ｅ２、評価値Ｅ３、・・・の各種の評価値のいずれかの値の大きさが上位Ｎ番目までのＮ個の観察視野が順次観察されるように、ステージ１０７が移動させられるようにしてもよい。
　あるはまた、予め選択された複数の観察視野の中で、各種の評価値が最大となる観察視野が観察されるように、ステージ１０７が移動させられるようにしてもよい。
　あるいはまた、例えば、ディスプレイに表示された評価値マップ２８１が、ＧＵＩ（Graphical User Interface）として用いられ、ユーザにより選択された観察視野が観察されるようにステージ１０７が移動させられるようにしてもよい。
　このように、評価値マップ２８１に基づいて観察視野が選択されるようにすることも可能である。
　このようにすることで、ユーザは、簡単に観察視野を特定することができる。
　以上において、培養心筋細胞が１つの培養皿、ウェルなどに載置されている場合の例について説明したが、例えば、複数のウェルが並べられたウェルプレート上のウェルのそれぞれに載置された培養心筋細胞が観察されるようにしてもよい。
　図２０は、６個のウェルが並べられたウェルプレートを用いる場合の評価値マップの例を示す図である。この例では、長方形によって示されるウェルプレート２９０上に、図中の円で示されるように、６個のウェルが並べられている。
　図２０に示されるウェルプレートを用いる場合、６個のウェルのそれぞれに対応して評価値マップ２８２－１乃至評価値マップ２８２－６が生成される。
　この場合、例えば、６つのウェルのそれぞれの中から、上述した場合と同様に、評価値マップ２８２－１乃至評価値マップ２８２－６に基づいて観察視野が選択されるように、ステージ１０７が移動させられるようにしてもよい。
　あるいはまた、例えば、事前に算出された評価値と、直近に算出された評価値の差分に基づいて、観察視野が選択されるようにしてもよい。
　例えば、第１回目に評価値が算出されてから所定の時間が経過した後に、第２回目の評価値の算出を行うようにする。そして、観察視野のそれぞれにおいて第１回目の評価値と第２回目の評価値の差分を算出し、例えば、差分の大きい観察視野が選択されるようにしてもよい。また、例えば、投薬の前後において観察視野のそれぞれにおいて評価値の差分が算出され、評価値の差分が大きい観察視野が選択されるようにしてもよい。
　同様に、例えば、事前に算出された拍動情報と、直近に算出された拍動情報の差分に基づいて、観察視野が選択されるようにしてもよい。
　このようにすることで、例えば、投薬によって拍動が安定した領域、または、投薬によって拍動が乱れた領域などを簡単に探索して観察することが可能となる。
　次に、図２１のフローチャートを参照して、本技術を適用した薬剤評価装置１００による観察視野決定処理の例について説明する。
　ステップＳ２１において、評価対象画像データ生成記録部１０２は、培養心筋細胞の画像が撮像された画像データを取得する。
　ステップＳ２２において、評価指標データ生成部１０３は、図２２のフローチャートを参照して後述する評価指標データ生成処理を実行する。これにより、評価指標データが生成される。
　ステップＳ２３において、評価部１０４は、図２３のフローチャートを参照して後述する評価値算出処理を実行する。これにより、評価値が算出され、上述した評価値マップが生成される。
　ステップＳ２４において、表示部１０５は、観察視野に係る情報を表示する。これにより、例えば、図１８を参照して上述したような画面が表示される。
　ステップＳ２５において、制御部１０６は、次の観察視野があるか否かを判定する。ステップＳ２５において、次の観察視野があると判定された場合、処理は、ステップＳ２６に進む。
　ステップＳ２６において、制御部１０６は、ステージ１０７を移動させる。その後処理は、ステップＳ２１に戻り、それ以降の処理が繰り返し実行される。このようにすることで、観察視野毎の拍動情報および評価値が算出されていく。
　一方、ステップＳ２５において、次の観察視野がないと判定された場合、処理は、ステップＳ２７に進む。
　ステップＳ２７において、制御部１０６は、観察視野を決定する。このとき、例えば、評価値マップに基づいて観察視野が決定される。
　このようにして、観察視野決定処理が実行される。
　次に、図２２のフローチャートを参照して、図２１のステップＳ２２の評価指標データ生成処理の詳細な例について説明する。
　ステップＳ４１において、動き検出部１２１は、図２１のステップＳ２１で取得された画像データに基づいて、動き検出を行う。これにより、上述したように、（Ｍ×Ｎ）個のブロック単位動き検出データ１８１を有する動き検出データ１５１が得られる。
　ステップＳ４２において、動き量算出部１２２は、ステップＳ４１の処理に伴って得られた動き検出データ１５１に基づいて、動き量を算出する。このとき、例えば、動き検出データ１５１おいて、（Ｍ×Ｎ）個のブロックから成るフレーム単位動き検出データ１７１のそれぞれが（Ｋ×Ｌ）個のブロック１９１に分割される。そして、（Ｋ×Ｌ）個のブロック１９１のそれぞれに含まれるブロック単位動き検出データ１８１の平均値を演算することにより、各ブロック内の平均動き量が算出される。
　これにより、例えば、図８に示されるように、Ｔ個のフレーム単位動き量データ２０１－１乃至２０１－Ｔから成る動き量データ２００が生成される。
　ステップＳ４３において、拍動情報算出部１２３は、拍動情報を算出する。このとき、例えば、観察視野内の拍動面積、観察視野内の拍動数、観察視野内における拍動の収縮時間および弛緩時間、拍動の収縮速度および弛緩速度、拍動持続時間、相関係数、拍動の伝搬速度および伝搬方向などが拍動情報として算出される。
　ステップＳ４４において、拍動情報算出部１２３は、ステップＳ４３の処理で算出された拍動情報を含む評価指標データを出力する。
　このようにして、評価指標データ生成処理が実行される。
　次に、図２３のフローチャートを参照して、図２１のステップＳ２３の評価値算出処理の例について説明する。
　ステップＳ６１において、評価部１０４は、拍動数に係る評価値を算出する。このとき、例えば、当該観察視野内の単位時間内の拍動数が一定の範囲内にあることを評価する評価値Ｅ１が算出される。
　ステップＳ６２において、評価部１０４は、伝搬方向に係る評価値を算出する。このとき、例えば、当該観察視野内の複数の拍動に係る伝搬方向の平均値の分散値の小ささ（分散の度合）を表す評価値Ｅ２が算出される。
　ステップＳ６３において、収縮速度に係る評価値を算出する。このとき、例えば、観察視野内における拍動の収縮速度の大きさを評価する評価値Ｅ３が算出される。
　ステップＳ６４において、評価部１０４は、観察視野評価値を算出する。
　ステップＳ６５において、評価部１０４は、評価値マップを生成する。
　このようにして、評価値算出処理が実行される。
　なお、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。上述した一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば図２４に示されるような汎用のパーソナルコンピュータ７００などに、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
　図２４において、ＣＰＵ（Central Processing Unit）７０１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）７０２に記憶されているプログラム、または記憶部７０８からＲＡＭ（Random Access Memory）７０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭ７０３にはまた、ＣＰＵ７０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
　ＣＰＵ７０１、ＲＯＭ７０２、およびＲＡＭ７０３は、バス７０４を介して相互に接続されている。このバス７０４にはまた、入出力インタフェース７０５も接続されている。
　入出力インタフェース７０５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部７０６、ＬＣＤ(Liquid Crystal display)などよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力部７０７、ハードディスクなどより構成される記憶部７０８、モデム、ＬＡＮカードなどのネットワークインタフェースカードなどより構成される通信部７０９が接続されている。通信部７０９は、インターネットを含むネットワークを介しての通信処理を行う。
　入出力インタフェース７０５にはまた、必要に応じてドライブ７１０が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア７１１が適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部７０８にインストールされる。
　上述した一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、インターネットなどのネットワークや、リムーバブルメディア７１１などからなる記録媒体からインストールされる。
　なお、この記録媒体は、図２４に示される、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを配信するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク（フロッピディスク（登録商標）を含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disk-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disk)を含む）、光磁気ディスク（MD（Mini-Disk）（登録商標）を含む）、もしくは半導体メモリなどよりなるリムーバブルメディア７１１により構成されるものだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに配信される、プログラムが記録されているＲＯＭ７０２や、記憶部７０８に含まれるハードディスクなどで構成されるものも含む。
　本明細書において上述した一連の処理は、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
　また、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
　なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
　培養心筋細胞の動きを、前記培養心筋細胞上の複数の観察視野のそれぞれの部分領域毎に検出する動き検出部と、
　前記検出された各動きの動き量を算出する動き量算出部と、
　前記算出された各動き量に基づいて、前記培養心筋細胞の拍動の特徴量の情報である拍動情報を算出する拍動情報算出部と、
　前記拍動情報に基づいて算出される前記複数の観察視野に対応する評価値をそれぞれ算出する評価値算出部と、
　前記評価値に基づいて、前記培養心筋細胞上で観察すべき観察視野を決定する視野決定部と
　を備える細胞評価装置。
（２）
　前記拍動情報は、
　前記観察視野内における前記培養心筋細胞の拍動面積である
　（１）に記載の細胞評価装置。
（３）
　前記動き検出部は、
　前記観察領域の動画像の各フレームについて前記部分領域毎に前記動きを検出し、
　前記拍動情報算出部は、
　前記動画像の複数のフレームの前記部分領域毎の前記動き量に基づいて、前記部分領域の前記培養心筋細胞の拍動を表す波形情報を生成する
　（１）に記載の細胞評価装置。
（４）
　前記拍動情報は、
　前記波形情報に基づいて算出される前記観察視野内における前記培養心筋細胞の単位時間内の拍動数である
　（３）に記載の細胞評価装置。
（５）
　前記拍動情報は、
　前記波形情報に基づいて算出される前記観察視野内の前記培養心筋細胞の拍動の収縮時間または弛緩時間である
　（３）に記載の細胞評価装置。
（６）
　前記拍動情報は、
　前記波形情報に基づいて算出される前記観察視野内の前記培養心筋細胞の拍動の収縮速度または弛緩速度である
　（３）に記載の細胞評価装置。
（７）
　前記拍動情報は、
　前記波形情報に基づいて算出される前記観察視野内の前記培養心筋細胞の前記部分領域間の拍動の波形の相関係数である
　（３）に記載の細胞評価装置。
（８）
　前記拍動情報は、
　前記波形情報に基づいて算出される前記観察視野内の前記培養心筋細胞の拍動の伝搬速度および伝搬方向である
　（３）に記載の細胞評価装置。
（９）
　前記評価部は、
　前記培養心筋細胞に対して施される所定の処理の前後において、前記複数の観察視野に対応する評価値をそれぞれ算出し、
　前記観察視野決定部は、
　前記培養心筋細胞に対して施される所定の処理の前後での前記評価値の差分に基づいて、前記複数の観察視野の中から所定数の観察視野を選択することにより、前記観察視野を決定する
　（１）乃至（８）のいずれかに記載の細胞評価装置。
（１０）
　動き検出部が、培養心筋細胞の動きを、前記培養心筋細胞上の複数の観察視野のそれぞれの部分領域毎に検出し、
　動き量算出部が、前記検出された各動きの動き量を算出し、
　拍動情報算出部が、前記算出された各動き量に基づいて、前記培養心筋細胞の拍動の特徴量の情報である拍動情報を算出し、
　評価値算出部が、前記拍動情報に基づいて算出される前記複数の観察視野に対応する評価値をそれぞれ算出し、
　視野決定部が、前記評価値に基づいて、前記培養心筋細胞上で観察すべき観察視野を決定するステップ
　を含む細胞評価方法。
（１１）
　コンピュータを、
　培養心筋細胞の動きを、前記培養心筋細胞上の複数の観察視野のそれぞれの部分領域毎に検出する動き検出部と、
　前記検出された各動きの動き量を算出する動き量算出部と、
　前記算出された各動き量に基づいて、前記培養心筋細胞の拍動の特徴量の情報である拍動情報を算出する拍動情報算出部と、
　前記拍動情報に基づいて算出される前記複数の観察視野に対応する評価値をそれぞれ算出する評価値算出部と、
　前記評価値に基づいて、前記培養心筋細胞上で観察すべき観察視野を決定する視野決定部とを備える細胞評価装置として機能させる
　プログラム。
　１０１　撮像部，　１０２　評価対象画像データ生成記録部，　１０３　評価指標データ生成部，　１０４　評価部，　１０５　表示部，　１０６　制御部，　１０７　ステージ，　１２１　動き検出部，　１２２　動き量算出部，　１２３　拍動情報算出部

Claims (11)

  1. 　培養心筋細胞の動きを、前記培養心筋細胞上の複数の観察視野のそれぞれの部分領域毎に検出する動き検出部と、
    　前記検出された各動きの動き量を算出する動き量算出部と、
    　前記算出された各動き量に基づいて、前記培養心筋細胞の拍動の特徴量の情報である拍動情報を算出する拍動情報算出部と、
    　前記拍動情報に基づいて算出される前記複数の観察視野に対応する評価値をそれぞれ算出する評価値算出部と、
    　前記評価値に基づいて、前記培養心筋細胞上で観察すべき観察視野を決定する視野決定部と
    　を備える細胞評価装置。
  2. 　前記拍動情報は、
    　前記観察視野内における前記培養心筋細胞の拍動面積である
    　請求項１に記載の細胞評価装置。
  3. 　前記動き検出部は、
    　前記観察領域の動画像の各フレームについて前記部分領域毎に前記動きを検出し、
    　前記拍動情報算出部は、
    　前記動画像の複数のフレームの前記部分領域毎の前記動き量に基づいて、前記部分領域の前記培養心筋細胞の拍動を表す波形情報を生成する
    　請求項１に記載の細胞評価装置。
  4. 　前記拍動情報は、
    　前記波形情報に基づいて算出される前記観察視野内における前記培養心筋細胞の単位時間内の拍動数である
    　請求項３に記載の細胞評価装置。
  5. 　前記拍動情報は、
    　前記波形情報に基づいて算出される前記観察視野内の前記培養心筋細胞の拍動の収縮時間または弛緩時間である
    　請求項３に記載の細胞評価装置。
  6. 　前記拍動情報は、
    　前記波形情報に基づいて算出される前記観察視野内の前記培養心筋細胞の拍動の収縮速度または弛緩速度である
    　請求項３に記載の細胞評価装置。
  7. 　前記拍動情報は、
    　前記波形情報に基づいて算出される前記観察視野内の前記培養心筋細胞の前記部分領域間の拍動の波形の相関係数である
    　請求項３に記載の細胞評価装置。
  8. 　前記拍動情報は、
    　前記波形情報に基づいて算出される前記観察視野内の前記培養心筋細胞の拍動の伝搬速度および伝搬方向である
    　請求項３に記載の細胞評価装置。
  9. 　前記評価部は、
    　前記培養心筋細胞に対して施される所定の処理の前後において、前記複数の観察視野に対応する評価値をそれぞれ算出し、
    　前記観察視野決定部は、
    　前記培養心筋細胞に対して施される所定の処理の前後での前記評価値の差分に基づいて、前記複数の観察視野の中から所定数の観察視野を選択することにより、前記観察視野を決定する
    　請求項１に記載の細胞評価装置。
  10. 　動き検出部が、培養心筋細胞の動きを、前記培養心筋細胞上の複数の観察視野のそれぞれの部分領域毎に検出し、
    　動き量算出部が、前記検出された各動きの動き量を算出し、
    　拍動情報算出部が、前記算出された各動き量に基づいて、前記培養心筋細胞の拍動の特徴量の情報である拍動情報を算出し、
    　評価値算出部が、前記拍動情報に基づいて算出される前記複数の観察視野に対応する評価値をそれぞれ算出し、
    　視野決定部が、前記評価値に基づいて、前記培養心筋細胞上で観察すべき観察視野を決定するステップ
    　を含む細胞評価方法。
  11. 　コンピュータを、
    　培養心筋細胞の動きを、前記培養心筋細胞上の複数の観察視野のそれぞれの部分領域毎に検出する動き検出部と、
    　前記検出された各動きの動き量を算出する動き量算出部と、
    　前記算出された各動き量に基づいて、前記培養心筋細胞の拍動の特徴量の情報である拍動情報を算出する拍動情報算出部と、
    　前記拍動情報に基づいて算出される前記複数の観察視野に対応する評価値をそれぞれ算出する評価値算出部と、
    　前記評価値に基づいて、前記培養心筋細胞上で観察すべき観察視野を決定する視野決定部とを備える細胞評価装置として機能させる
    　プログラム。
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