WO2016121065A1 - 細胞解析装置および方法 - Google Patents

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靖展 伊賀
洋平 谷川
真一 瀧本
喜信 赤堀
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オリンパス株式会社
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    • G01N2021/0118—Apparatus with remote processing
    • G01N2021/0143—Apparatus with remote processing with internal and external computer

Definitions

  • the present invention relates to a cell analysis apparatus and method.
  • One aspect of the present invention is a cell image acquisition unit that acquires an image of a cell in a culture vessel in which cells are cultured, and a smoothing processing unit that smoothes the luminance value of the image acquired by the cell image acquisition unit
  • a minimum value detecting unit for detecting a minimum value of the luminance value smoothed by the smoothing processing unit, and a minimum value within a range corresponding to the cell size from the minimum value detected by the minimum value detecting unit.
  • a minimum minimum value extraction unit for extracting the minimum minimum value, a counting unit for counting the number of minimum minimum values extracted by the minimum minimum value extraction unit, and a minimum minimum value number counted by the counting unit It is a cell analysis apparatus provided with the cell number calculation part which calculates the number of cells in the said culture container.
  • the luminance value of the image in the culture vessel acquired by the operation of the cell image acquisition unit is smoothed by the operation of the smoothing processing unit, so that the peak of the luminance value becomes dull and a small peak Disappears. Therefore, a small peak is removed from the minimum value detected by the minimum value detecting unit, and the minimum minimum value can be easily extracted by the minimum minimum value extracting unit. Since the extracted minimum minimum value is the smallest within the range corresponding to the cell size, the number of the minimum minimum value and the number of cells are the same, and the number of the minimum minimum value is counted in the counting unit. By doing so, the number of cells existing within the visual field range of the cell image acquisition unit can be accurately detected. Based on the number of cells in the visual field range thus detected, the number of cells in the culture container can be accurately calculated by the cell number calculation unit.
  • the minimum minimum value extraction unit has a luminance value that includes the minimum value and is equal to or less than a value obtained by adding a predetermined threshold to the minimum value for each minimum value detected by the minimum value detection unit.
  • the minimum value that is the minimum may be extracted as the minimum value.
  • a continuous range having a luminance value equal to or less than a value obtained by adding a predetermined threshold to a minimum value near the minimum value position is set as a range according to the cell size, and the minimum minimum value can be easily set. Can be extracted.
  • the minimum minimum value extraction unit sets each minimum value detected by the minimum value detection unit as a minimum minimum value candidate, and the minimum minimum value candidate has the lowest luminance value. Is extracted as a minimum minimum value, and is already set in a neighboring region in a continuous range including the extracted minimum minimum value and having a luminance value equal to or less than a value obtained by adding a predetermined threshold to the minimum minimum value. A range closer to the minimum minimum value than the region may be set as a neighboring region, and all the minimum values existing in the neighboring region may be excluded from the minimum minimum value candidates until there is no minimum minimum value candidate. Good.
  • the minimum minimum value extraction unit sets each minimum value detected by the minimum value detection unit as a minimum minimum value candidate, and the minimum minimum value candidate has the lowest luminance value. Is extracted as a minimum minimum value, and the minimum minimum value that has already been set is selected from a continuous range including the extracted minimum minimum value and having a luminance value equal to or less than a value obtained by adding a predetermined threshold to the minimum minimum value. A continuous range having a luminance value greater than the value may be set in the vicinity region, and all the minimum values existing in the vicinity region may be excluded from the minimum minimum value candidates until the minimum minimum value candidates are eliminated. Good.
  • the cell area extraction part which extracts the area
  • the said minimum value detection part was extracted by the said cell area extraction part You may detect the minimum value of the luminance value of an image about the field where a cell exists. By doing in this way, since the number of cells is counted by extracting the minimum minimum value only for the region where the cells extracted by the cell region extraction unit exist, the number of cells can be calculated more quickly.
  • Another aspect of the present invention provides a cell image acquisition unit that acquires an image of a cell in a culture vessel in which cells are cultured, and a smoothing that smoothes the luminance value of the image acquired by the cell image acquisition unit.
  • a maximum value detecting unit for detecting a maximum value of the luminance value smoothed by the smoothing processing unit, and a range corresponding to the cell size from the maximum value detected by the maximum value detecting unit
  • a maximum maximum value extraction unit that extracts the maximum maximum value that is the largest in, a counting unit that counts the number of maximum maximum values extracted by the maximum maximum value extraction unit, and the maximum maximum value number counted by the counting unit
  • a cell number calculation unit for calculating the number of cells in the culture vessel based on the above.
  • an imaging step of acquiring an image of a cell in a culture vessel in which cells are cultured a smoothing step of smoothing a luminance value of the image acquired by the imaging step, A minimum value detecting step for detecting a minimum value of the luminance value smoothed by the smoothing step, and a minimum minimum value that is minimized within a range corresponding to the cell size from the minimum value detected by the minimum value detecting step.
  • a minimum minimum value extracting step for extracting a value; a counting step for counting the number of minimum minimum values extracted by the minimum minimum value extracting step; and the culture vessel based on the minimum minimum number counted by the counting step
  • a cell number calculating step for calculating the number of cells in the cell analysis method.
  • the minimum minimum value extracting step includes, for each minimum value detected by the minimum value detecting step, a luminance value that includes each minimum value and is equal to or less than a value obtained by adding a predetermined threshold to each minimum value.
  • a minimum value that is minimum may be extracted as a minimum value.
  • the minimum minimum value extraction step sets each minimum value detected by the minimum value detection step as a minimum minimum value candidate, and the luminance value is the smallest among the minimum minimum value candidates.
  • the minimum minimum value extraction step sets each minimum value detected by the minimum value detection step as a minimum minimum value candidate, and the luminance value is the smallest among the minimum minimum value candidates.
  • a minimum minimum value is extracted, and a continuous range including the extracted minimum minimum value and having a luminance value equal to or less than a value obtained by adding a predetermined threshold to the minimum minimum value is already set. Setting a continuous range having a luminance value greater than the minimum minimum value in the neighborhood region, and excluding all minimum values existing in the neighborhood region from the minimum minimum value candidates You may repeat until there are no candidates.
  • a local minimum value may be detected.
  • an imaging step of acquiring an image of a cell in a culture vessel in which cells are cultured a smoothing step of smoothing a luminance value of the image acquired by the imaging step, A maximum value detecting step for detecting a maximum value of the luminance value smoothed by the smoothing step, and a maximum maximum value that is maximized within a range corresponding to the cell size from the maximum value detected by the maximum value detecting step.
  • a maximum maximum value extracting step for extracting a value; a counting step for counting the number of maximum maximum values extracted by the maximum maximum value extracting step; and the culture vessel based on the maximum maximum number counted by the counting step
  • a cell number calculating step for calculating the number of cells in the cell analysis method.
  • FIG. 6 is a diagram in which the minimum minimum value extracted by the minimum minimum value extraction step of FIG. 6 is superimposed on the smoothed cell image of FIG. 5.
  • the cell analysis device 1 acquires a cell image acquisition unit 3 that acquires an image of a cell A cultured in a culture vessel 2, and acquires the cell image acquisition unit 3. And an image processing unit 4 that processes the processed image and outputs the number of cells in the culture vessel 2.
  • the cell image acquisition unit 3 is disposed facing the culture surface 2a of the culture vessel 2 in which the cells A are cultured, and collects the objective lens 5 that collects light from the culture surface 2a. And a light detection unit 6 that obtains an image over a predetermined visual field range in the culture surface 2a by photographing the emitted light.
  • a phase difference image will be described as an example.
  • phase difference image acquired by the cell image acquisition unit 3 is shown in FIG. According to this, in the acquired image, there are a plurality of black spots (luminance value peaks) with lower luminance values, shadowed by cell organelles such as cell nuclei, mitochondria or organelle in cell A. Yes.
  • the image processing unit 4 detects a smoothing processing unit 7 that smoothes the luminance of the image of the cell A acquired by the light detection unit 6, and a minimum value of the luminance value smoothed by the smoothing processing unit 7.
  • a minimum value detecting unit 8 a minimum minimum value extracting unit 9 for extracting a minimum minimum value from the minimum values detected by the minimum value detecting unit 8, and a minimum minimum value extracted by the minimum minimum value extracting unit 9
  • a cell number calculation unit 11 for calculating the number of cells in the culture vessel 2 based on the number of minimum minimum values counted by the counting unit 10.
  • the smoothing processing unit 7 is, for example, a low-pass filter, and dulls the image by removing high-frequency components from the cell A image. That is, according to the smoothing processing unit 7, when the phase difference image is input to the smoothing processing unit 7, the luminance value is smoothed so that each luminance value peak becomes smooth. As for the peak, the peak itself is lowered.
  • the minimum value detection unit 8 detects a point at which the luminance value is minimum in the image smoothed by the smoothing processing unit 7. In this case, a local minimum value smaller than the surrounding luminance value is detected regardless of the size of the area.
  • the minimum minimum value extraction unit 9 extracts a minimum value that is minimum within the size range of the cell A from the minimum value of the luminance value detected by the minimum value detection unit 8. Specifically, as shown in FIG. 3, the minimum value that is minimum in a range equal to or lower than the luminance value obtained by adding a predetermined threshold to the luminance value of the minimum value detected by the minimum value detection unit 8 is set as the minimum minimum value. It comes to extract.
  • the minimum value P1 includes the minimum value P1 and is a value obtained by adding the threshold value H to the luminance value of the minimum value P1.
  • the minimum value P1 that is the minimum is extracted as the minimum value.
  • the predetermined threshold value H an arbitrary constant is set in advance so that a range having a luminance value equal to or less than the value obtained by adding the threshold value H to the minimum luminance value can represent the size range of the cell A. Set it.
  • the minimum value P1 that is the minimum in the range including the minimum value P2 and having a luminance value equal to or less than the value obtained by adding the threshold value H to the luminance value of the minimum value P2 is also minimum.
  • the minimum value is extracted, and the minimum value P2 is not extracted.
  • the minimum minimum value extraction unit 9 performs the above-described processing for all the minimum values.
  • the counting unit 10 counts the number of minimum minimum values extracted by the minimum minimum value extracting unit 9.
  • the minimum minimum value extracted by the minimum minimum value extraction unit 9 is extracted as one minimum minimum value.
  • the cell number calculation unit 11 multiplies the minimum minimum number counted by the counting unit 10 by the ratio between the effective area of the culture surface 2a of the culture vessel 2 and the area of the visual field range, thereby obtaining the cells in the entire culture vessel 2 The number is calculated.
  • a cell analysis method using the cell analysis apparatus 1 according to the present embodiment configured as described above will be described below.
  • the cells are placed on the culture surface 2 a of the culture container 2 in which the cells A are cultured.
  • the objective lens 5 of the image acquisition unit 3 is disposed so as to oppose, and the light from the culture surface 2a collected by the objective lens 5 is detected by the light detection unit 6 to acquire an image (imaging step S1).
  • the phase difference image of the cell A shown in FIG. 2 is acquired by the imaging step S1.
  • the smoothing processing unit 7 smoothes the luminance value of the image acquired in the photographing step S1 (smoothing step S2).
  • the smoothing step S2 as shown in FIG. 5, a smoothed image in which the luminance value of the phase difference image of FIG. 2 is blunted is generated. That is, in the smoothing step S2, the luminance value is smoothed so that each luminance value peak becomes gentle. In particular, the luminance value peak having a small area has a low peak.
  • the luminance value peak of the cell nucleus that is a luminance value peak with a large area remains, and the luminance value peak becomes the minimum value within the range of the same cell A around it.
  • the minimum value of the luminance value smoothed by the smoothing step S2 is detected by the minimum value detecting unit 8 (minimum value detecting step S3).
  • the minimum value detection step S3 all the minimum values existing in the image after the luminance value is smoothed are detected. That is, by the smoothing step S2, the minimum value of the luminance value having a small area becomes lower in the luminance value peak itself, but in the minimum value detecting step S3, in the example shown in FIG. 3, it is smaller than the surrounding luminance value.
  • the minimum values P1 to P6 are detected.
  • the region of the cell nucleus which is the region having the largest area and the low luminance value in each cell A, is the minimum minimum value whose luminance value is smaller than the other minimum values in the minimum minimum value extraction step S4. Therefore, as shown in FIG. 7, one minimum minimum value (denoted by a marker in the figure) for each cell A can be extracted. That is, the minimum number of minimum values is the number of cells.
  • the number of the minimum minimum value extracted by minimum minimum value extraction step S4 is counted in the counting part 10 (counting step S5). Thereby, the number of cells present in the image is counted. Finally, the number of cells in the culture vessel 2 is calculated by the cell number calculation unit 11 based on the minimum number of minimum values counted in the counting step S5 (cell number calculation step S6).
  • the visual field range by the image acquired by the cell image acquisition unit 3 is determined in advance, and the effective culture area where the cell A is substantially cultured on the culture surface 2a of the culture vessel 2 is also determined in advance. By multiplying the minimum minimum number by the ratio between the effective culture area and the area of the visual field range, the total number of cells in the culture vessel 2 can be calculated easily and accurately.
  • the shape of the cell A in the image is recognized by smoothing the image by the image processing unit 4 and counting the minimum number of minimum values.
  • the number of cells can be calculated easily and accurately. Therefore, unlike the conventional method which takes time for shape recognition, there is an advantage that the number of cells in the culture vessel 2 can be calculated quickly and the passage time can be quickly determined.
  • the stress on the cell A during the culture is reduced and the cell A can be efficiently propagated. There is also an advantage of being able to.
  • the threshold value is set H, and extracts the smallest minimum value at the minimum value P N include and ultra small value P N and the luminance value or less of the area of the threshold value H obtained by adding the smallest minimum value
  • the threshold value is set H, and extracts the smallest minimum value at the minimum value P N include and ultra small value P N and the luminance value or less of the area of the threshold value H obtained by adding the smallest minimum value
  • all the minimum values detected by the minimum value detection unit 8 are set as the minimum minimum value candidates, and among the minimum minimum value candidates, Among the continuous range having a luminance value that is the minimum value, setting the minimum minimum value, including the set minimum minimum value, and having a luminance value equal to or less than the luminance value obtained by adding a predetermined threshold to the minimum minimum value,
  • the minimum minimum candidate is to set a range that is closer to the minimum minimum value than the area that has already been set to the neighborhood area, and to exclude all local minimum values in the vicinity area from being extracted as the minimum minimum value. Repeat until there is no more There.
  • the minimum values P1 to P6 are set as candidates for the minimum minimum value (step S51).
  • the luminance values of the minimum values P1 to P6 in the candidates are P1, P6, P2, P4, P3, and P5 in ascending order.
  • the minimum minimum value in the candidate is set as the minimum minimum value (step S52).
  • the minimum value P1 is set as the first minimum minimum value.
  • An area that is already set in the vicinity area of the minimum value in a continuous range including the set minimum minimum value P1 and having a luminance value equal to or less than a value obtained by adding a predetermined threshold value H to the minimum minimum value P1 A range closer to the minimum minimum value P1 than the minimum minimum value P1 is set as the vicinity region R1 of the minimum minimum value P1 (step S53).
  • the region R1 becomes the vicinity region of the minimum minimum value P1 as it is.
  • all the minimum values P1, P2 included in the neighborhood region R1 are excluded from the candidates for the minimum minimum value (step S54).
  • the processing from step S52 is repeated (step S55).
  • the minimum minimum value in these minimum values P3 to P6 is the minimum value P6. Accordingly, the minimum value P6 is set as the minimum minimum value (step S52), and a continuous range including the minimum minimum value P6 and having a luminance value equal to or less than a value obtained by adding a predetermined threshold H to the luminance value of the minimum minimum value P6. A range closer to the minimum minimum value P6 than the region R1 already set in the vicinity region is set as the vicinity region R2 of the minimum minimum value P6 (step S53). As a result, the minimum value P6 included in the neighborhood region R2 is excluded from the candidates for the next minimum minimum value (step S54).
  • step S52 A region R1, which includes a minimum minimum value P4 and has a luminance value equal to or less than a value obtained by adding a predetermined threshold value H to the luminance value of the minimum minimum value P4, and is already set as a neighboring region
  • a range closer to the minimum minimum value P4 than R2 is set as a region R3 in the vicinity of the minimum minimum value P4 (step S53).
  • the local region R3 includes the minimum values P3 to P5
  • these minimum values P3 to P5 are excluded from the candidates for the minimum minimum value (step S54), and the next candidate disappears (step S55).
  • the minimum values P1, P4, and P6 are extracted as the minimum minimum values.
  • the minimum value that is a candidate for the minimum minimum value decreases, so that the minimum minimum value extraction process can be accelerated, Further, there is an advantage that the number of cells can be calculated quickly.
  • a range that includes the minimum minimum value and is continuous to the minimum minimum value having a luminance value equal to or less than a value obtained by adding a predetermined threshold value H to the minimum minimum value is already set.
  • a continuous range having a luminance value larger than the minimum minimum value may be set as the neighborhood region.
  • all the minimum values P1 to P6 are set as candidates for the minimum minimum value (step S51), and the minimum minimum value in the candidates is set as the minimum minimum value (step S52).
  • the minimum value P1 is set as the first minimum minimum value, and the brightness of the minimum minimum value P1 that includes the set minimum minimum value P1 and is equal to or less than a value obtained by adding a predetermined threshold H to the minimum minimum value P1.
  • a continuous range within a continuous range having a value and having a luminance value larger than the minimum minimum value P1 is set in the vicinity region R1 of the minimum minimum value P1 (step S53).
  • all the minimum values P1, P2 included in the neighborhood region R1 are excluded from the candidates for the minimum minimum value (step S54).
  • step S55 all the minimum values P3 to P6 included in the vicinity region R2 of the minimum minimum value P6 and the vicinity region R3 of the minimum minimum value P4 are excluded from the minimum minimum value candidates (step S54), and the next candidate is selected.
  • step S55 the minimum values P1, P4, and P6 are extracted as the minimum values.
  • the minimum minimum value is extracted for all regions in the image. Instead, a cell region in which the cell A exists and a background region in which the cell A does not exist are identified in advance.
  • the possible luminance value change feature information is stored, and a cell region is extracted from the acquired image based on the luminance value change feature information (cell region extraction step), and a minimum value is obtained for the extracted cell region.
  • Processing from the detection unit 8 may be performed.
  • the cell analysis device 1 includes a cell region extraction unit (not shown) that extracts a region where the cell A exists in the image acquired by the cell image acquisition unit 3.
  • a part of the culture surface 2a of the culture vessel 2 is acquired and the number of cells is calculated. Instead, a plurality of images of different portions of the culture surface 2a are obtained. After obtaining and averaging the number of counted cells, the number of cells in the entire culture vessel 2 may be calculated by the cell number calculation unit 11. By doing in this way, even if distribution of the cell A has dispersion
  • the cell image acquisition unit 3 may include means for adjusting at least one of the amount of illumination light and the imaging sensitivity with which the cell A is irradiated.
  • the means for adjusting the illumination light quantity may be adjusted so that the illumination light quantity is measured and becomes a predetermined illumination light quantity.
  • the means for adjusting the photographing sensitivity may calculate an average luminance value in the image or a predetermined area of the image and adjust the photographing sensitivity so that the average luminance value becomes a predetermined value.
  • the photographing sensitivity may be adjusted according to the brightness of the acquired image, or may be adjusted based on the brightness of the image acquired before the start of measurement.
  • the imaging sensitivity may be adjusted according to the brightness of each image.
  • the number of cells may be calculated when a predetermined number of images are acquired.
  • the number of cells is calculated for a plurality of types of culture containers 2 having different areas of the culture container 2, the number of images to be acquired may be set for each area of the culture container 2.
  • the cell nucleus is extracted from the phase difference image with the minimum minimum value.
  • the present invention is not necessarily limited to the phase difference image. Instead, for example, in the case of a fluorescence image.
  • the cell nucleus may be extracted by the maximum maximum value.
  • the cell analysis device 1 includes a maximum value detection unit and a maximum maximum value extraction unit instead of the minimum value detection unit 8 and the minimum minimum value extraction unit 9.
  • a maximum value detection step of detecting the maximum value of the luminance value by the maximum value detection unit, and A maximum maximum value extracting step for extracting a maximum maximum value that is maximum within a range corresponding to the size of the cell A by the maximum maximum value extracting unit is executed.

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Abstract

　簡易に精度よく培養容器内の細胞の細胞数を計測することを目的として、本発明の細胞解析装置（１）は、細胞を培養している培養容器（２）内の細胞の画像を取得する細胞画像取得部（３）と、該細胞画像取得部（３）により取得された画像の輝度値を平滑化する平滑化処理部（７）と、該平滑化処理部（７）により平滑化された輝度値の極小値を検出する極小値検出部（８）と、該極小値検出部（８）により検出された極小値から細胞の大きさに応じた範囲内で最小となる最小極小値を抽出する最小極小値抽出部（９）と、該最小極小値抽出部（９）により抽出された最小極小値の数を計数する計数部（１０）と、該計数部（１０）により計数された極小値数に基づいて培養容器（２）内の細胞数を算出する細胞数算出部（１１）とを備える。

Description

細胞解析装置および方法
　本発明は、細胞解析装置および方法に関するものである。
　培養容器内の細胞数をカウントする技術として、位相差画像から細胞の形状認識によって細胞数をカウントする技術がある（例えば、特許文献１参照。）。
特開２００７－７８６１４号公報
　特許文献１の細胞数計測装置では、形状認識に時間がかかるため、培養容器内の細胞数を精度よく計測するのに時間がかかる。
　本発明は上述した事情に鑑みてなされたものであって、簡易に精度よく培養容器内の細胞数を計測することができる細胞解析装置および方法を提供することを目的としている。
　本発明の一態様は、細胞を培養している培養容器内の細胞の画像を取得する細胞画像取得部と、該細胞画像取得部により取得された画像の輝度値を平滑化する平滑化処理部と、該平滑化処理部により平滑化された輝度値の極小値を検出する極小値検出部と、該極小値検出部により検出された極小値から細胞の大きさに応じた範囲内で最小となる最小極小値を抽出する最小極小値抽出部と、該最小極小値抽出部により抽出された最小極小値の数を計数する計数部と、該計数部により計数された最小極小値数に基づいて前記培養容器内の細胞数を算出する細胞数算出部とを備える細胞解析装置である。
　本態様によれば、細胞画像取得部の作動により取得された培養容器内の画像の輝度値が、平滑化処理部の作動によって平滑化されることにより、輝度値のピークが鈍って、小さなピークが消滅する。したがって、極小値検出部において検出された極小値からは小さなピークが除かれており、最小極小値抽出部において、最小極小値を容易に抽出することができる。抽出された最小極小値は細胞の大きさに応じた範囲内で最小となっているので、最小極小値の数と細胞の数とは一致しており、計数部において最小極小値の数を計数することにより、細胞画像取得部の視野範囲内に存在する細胞数を精度よく検出することができる。そして、このようにして検出された視野範囲内の細胞数に基づいて細胞数算出部により培養容器内の細胞数を精度よく算出することができる。
　上記態様においては、前記最小極小値抽出部が、前記極小値検出部により検出された各極小値について、該極小値を含みかつ該極小値に所定の閾値を加算した値以下の輝度値を有する連続する範囲において、最小となる極小値を最小極小値として抽出してもよい。
　このようにすることで、極小値位置近傍の極小値に所定の閾値を加算した値以下の輝度値を有する連続する範囲を細胞の大きさに応じた範囲として設定し、最小極小値を簡易に抽出することができる。
　また、上記態様においては、前記最小極小値抽出部が、前記極小値検出部により検出された各極小値を最小極小値候補として設定し、該最小極小値候補の中で輝度値が最小のものを最小極小値として抽出し、抽出された該最小極小値を含みかつ該最小極小値に所定の閾値を加算した値以下の輝度値を有する連続する範囲のうち、すでに近傍領域に設定されている領域よりも前記最小極小値に近い範囲を近傍領域に設定し、該近傍領域内に存在する全ての極小値を前記最小極小値候補から除外することを前記最小極小値候補がなくなるまで繰り返してもよい。
　このようにすることで、最小極小値を抽出する際に、その周辺に存在する最小極小値となり得ない極小値を最小極小値候補から除外することができ、最小極小値の抽出に要する時間を短縮することができる。
　また、上記態様においては、前記最小極小値抽出部が、前記極小値検出部により検出された各極小値を最小極小値候補として設定し、該最小極小値候補の中で輝度値が最小のものを最小極小値として抽出し、抽出された該最小極小値を含みかつ該最小極小値に所定の閾値を加算した値以下の輝度値を有する連続する範囲のうち、すでに設定されている前記最小極小値よりも大きい輝度値を有する連続する範囲を近傍領域に設定し、該近傍領域内に存在する全ての極小値を最小極小値候補から除外することを前記最小極小値候補がなくなるまで繰り返してもよい。
　また、上記態様においては、前記細胞画像取得部により取得された画像内の細胞が存在する領域を抽出する細胞領域抽出部を備え、前記極小値検出部が、前記細胞領域抽出部により抽出された細胞が存在する領域について画像の輝度値の極小値を検出してもよい。
　このようにすることで、細胞領域抽出部により抽出された細胞が存在する領域についてのみ最小極小値の抽出による細胞数の計数を行うので、より迅速に細胞数を算出することができる。
　また、本発明の他の態様は、細胞を培養している培養容器内の細胞の画像を取得する細胞画像取得部と、該細胞画像取得部により取得された画像の輝度値を平滑化する平滑化処理部と、該平滑化処理部により平滑化された輝度値の極大値を検出する極大値検出部と、該極大値検出部により検出された極大値から細胞の大きさに応じた範囲内で最大となる最大極大値を抽出する最大極大値抽出部と、該最大極大値抽出部により抽出された最大極大値の数を計数する計数部と、該計数部により計数された最大極大値数に基づいて前記培養容器内の細胞数を算出する細胞数算出部とを備える細胞解析装置である。
　また、本発明の他の態様は、細胞を培養している培養容器内の細胞の画像を取得する撮影ステップと、該撮影ステップにより取得された画像の輝度値を平滑化する平滑化ステップと、該平滑化ステップにより平滑化された輝度値の極小値を検出する極小値検出ステップと、該極小値検出ステップにより検出された極小値から細胞の大きさに応じた範囲内で最小となる最小極小値を抽出する最小極小値抽出ステップと、該最小極小値抽出ステップにより抽出された最小極小値の数を計数する計数ステップと、該計数ステップにより計数された最小極小値数に基づいて前記培養容器内の細胞数を算出する細胞数算出ステップとを含む細胞解析方法である。
　上記態様においては、前記最小極小値抽出ステップが、前記極小値検出ステップにより検出された各極小値について、各該極小値を含みかつ各該極小値に所定の閾値を加算した値以下の輝度値を有する連続する範囲において、最小となる極小値を最小極小値として抽出してもよい。
　また、上記態様においては、前記最小極小値抽出ステップが、前記極小値検出ステップにより検出された各極小値を最小極小値候補として設定するステップと、該最小極小値候補の中で輝度値が最小のものを最小極小値として抽出するステップと、抽出された該最小極小値を含みかつ該最小極小値に所定の閾値を加算した値以下の輝度値を有する連続する範囲のうち、すでに近傍領域に設定されている領域よりも前記最小極小値に近い範囲を近傍領域に設定するステップと、前記近傍領域内に存在する全ての極小値を最小極小値候補から除外するステップとを前記最小極小値候補がなくなるまで繰り返してもよい。
　また、上記態様においては、前記最小極小値抽出ステップが、前記極小値検出ステップにより検出された各極小値を最小極小値候補として設定するステップと、前記最小極小値候補の中で輝度値が最小のものを最小極小値として抽出するステップと、抽出された該最小極小値を含みかつ該最小極小値に所定の閾値を加算した値以下の輝度値を有する連続する範囲のうち、すでに設定されている前記最小極小値よりも大きい輝度値を有する連続する範囲を近傍領域に設定するステップと、前記近傍領域内に存在する全ての極小値を最小極小値候補から除外するステップとを前記最小極小値候補がなくなるまで繰り返してもよい。
　前記撮影ステップにより取得された画像内の細胞が存在する領域を抽出する細胞領域抽出ステップを含み、前記極小値検出ステップが、前記細胞領域抽出ステップにより抽出された細胞が存在する領域について画像の輝度値の極小値を検出してもよい。
　また、本発明の他の態様は、細胞を培養している培養容器内の細胞の画像を取得する撮影ステップと、該撮影ステップにより取得された画像の輝度値を平滑化する平滑化ステップと、該平滑化ステップにより平滑化された輝度値の極大値を検出する極大値検出ステップと、該極大値検出ステップにより検出された極大値から細胞の大きさに応じた範囲内で最大となる最大極大値を抽出する最大極大値抽出ステップと、該最大極大値抽出ステップにより抽出された最大極大値の数を計数する計数ステップと、該計数ステップにより計数された最大極大値数に基づいて前記培養容器内の細胞数を算出する細胞数算出ステップとを含む細胞解析方法である。
　本発明によれば、簡易に精度よく培養容器内の細胞の細胞数を計測することができるという効果を奏する。
本発明の一実施形態に係る細胞解析装置を示す全体構成図である。 図１の細胞解析装置により取得された細胞の画像の一例を示す図である。 図１の細胞解析装置の最小極小値抽出部の動作を説明する図である。 図１の細胞解析装置を用いた細胞解析方法を示すフローチャートである。 図４の細胞解析方法の平滑化ステップにより平滑化された細胞の画像の一例を示す図である。 図４の細胞解析方法の最小極小値抽出ステップを示すフローチャートである。 図５の平滑化された細胞の画像において、図６の最小極小値抽出ステップにより抽出された最小極小値を重畳して示す図である。 図６の最小極小値抽出部の変形例による動作を説明する図である。 図６の最小極小値抽出ステップの他の例を示すフローチャートである。 図６の最小極小値抽出部の他の変形例による動作を説明する図である。 図６の最小極小値抽出ステップの他の例を示すフローチャートである。
　本発明の一実施形態に係る細胞解析装置１について、図面を参照して以下に説明する。
　本実施形態に係る細胞解析装置１は、図１に示されるように、培養容器２内において培養されている細胞Ａの画像を取得する細胞画像取得部３と、該細胞画像取得部３により取得された画像を処理して培養容器２内の細胞数を出力する画像処理部４とを備えている。
　細胞画像取得部３は、細胞Ａを培養している培養容器２の培養面２ａに対向して配置され、培養面２ａからの光を集光する対物レンズ５と、該対物レンズ５により集光された光を撮影することにより、培養面２ａ内の所定の視野範囲にわたる画像を取得する光検出部６とを備えている。
　取得する画像としては、例えば、位相差画像を例に挙げて説明する。
　細胞画像取得部３により取得される位相差画像の一例を図２に示す。
　これによれば、取得された画像内には、細胞Ａ内に存在する細胞核、ミトコンドリアあるいはオルガネラ等の細胞小器官が影となって一段と輝度値の低い黒点（輝度値ピーク）が複数存在している。
　画像処理部４は、光検出部６により取得された細胞Ａの画像の輝度を平滑化する平滑化処理部７と、該平滑化処理部７により平滑化された輝度値の極小値を検出する極小値検出部８と、該極小値検出部８により検出された極小値の中から最小極小値を抽出する最小極小値抽出部９と、該最小極小値抽出部９により抽出された最小極小値の数を計数する計数部１０と、該計数部１０により計数された最小極小値の数に基づいて培養容器２内の細胞数を算出する細胞数算出部１１とを備えている。
　平滑化処理部７は、例えばローパスフィルタであり、細胞Ａの画像から高周波成分を除去することにより、画像を鈍らせるようになっている。すなわち、平滑化処理部７によれば、位相差画像が平滑化処理部７に入力されることにより、輝度値が平滑化されて各輝度値ピークがなだらかになり、特に、面積の小さい輝度値ピークについてはピーク自体が低くなるようになっている。
　極小値検出部８は、平滑化処理部７により平滑化された画像内において輝度値が極小となる点を検出するようになっている。この場合には、面積の大きさにかかわらず、周囲の輝度値よりも小さくなっている極小値が検出されるようになっている。
　最小極小値抽出部９は、極小値検出部８により検出された輝度値の極小値の中から、細胞Ａの大きさの範囲内で最小となる極小値を抽出するようになっている。具体的には、図３に示されるように、極小値検出部８により検出された極小値の輝度値に所定の閾値を加算した輝度値以下の範囲において最小となる極小値を最小極小値として抽出するようになっている。
　図３に示す例では、極小値はＰ１からＰ６の６個存在している場合、まず、極小値Ｐ１においては、極小値Ｐ１を含みかつ該極小値Ｐ１の輝度値に閾値Ｈを加算した値以下の輝度値を有する範囲において、最小となる極小値Ｐ１が最小極小値として抽出される。ここで、所定の閾値Ｈとしては、極小値の輝度値に閾値Ｈを加算した値以下の輝度値を有する範囲が、細胞Ａの大きさの範囲を表すことができるような任意の定数を予め設定しておく。
　次に、極小値Ｐ２においても、同様にして、極小値Ｐ２を含みかつ該極小値Ｐ２の輝度値に閾値Ｈを加算した値以下の輝度値を有する範囲において、最小となる極小値Ｐ１が最小極小値として抽出され、極小値Ｐ２は抽出されないようになっている。最小極小値抽出部９は、上記処理を全ての極小値に対して行うようになっている。
　計数部１０は、最小極小値抽出部９により抽出された最小極小値の数を計数するようになっている。最小極小値抽出部９により重複して抽出された最小極小値については１つの最小極小値として抽出するようになっている。
　細胞数算出部１１は、計数部１０により計数された最小極小値数に、培養容器２の培養面２ａの有効面積と視野範囲の面積との比率を乗算することにより、培養容器２全体の細胞数を算出するようになっている。
　このように構成された本実施形態に係る細胞解析装置１を用いた細胞解析方法について、以下に説明する。
　本実施形態に係る細胞解析方法により、培養容器２内の細胞数を算出するには、まず、図４に示されるように、細胞Ａを培養している培養容器２の培養面２ａに、細胞画像取得部３の対物レンズ５を対向して配置し、対物レンズ５によって集光された培養面２ａからの光を光検出部６により検出して画像を取得する（撮影ステップＳ１）。
　撮影ステップＳ１により、図２に示される細胞Ａの位相差画像が取得される。
　次いで、撮影ステップＳ１により取得された画像の輝度値を平滑化処理部７において平滑化する（平滑化ステップＳ２）。
　平滑化ステップＳ２によって、図５に示されるように、図２の位相差画像の輝度値が鈍らされた平滑化された画像が生成される。すなわち、この平滑化ステップＳ２において、輝度値が平滑化されて各輝度値ピークのなだらかになり、特に、面積の小さい輝度値ピークについてはピーク自体が低くなる。
　その結果、面積の大きな輝度値ピークである細胞核の輝度値ピークが残り、その周囲の同一細胞Ａの範囲内では、その輝度値ピークが最小の極小値となる。
　この状態で、平滑化ステップＳ２により平滑化された輝度値の極小値を極小値検出部８により検出する（極小値検出ステップＳ３）。
　極小値検出ステップＳ３においては、輝度値が平滑化された後の画像内に存在する全ての極小値が検出される。
　すなわち、平滑化ステップＳ２により、面積の小さかった輝度値の極小値は輝度値のピーク自体が低くなるが、極小値検出ステップＳ３においては、図３に示す例では、周囲の輝度値よりも小さくなっている極小値Ｐ１からＰ６が検出される。
　そして、極小値検出ステップＳ３により検出された極小値から細胞Ａの大きさに応じた範囲内で最小となる最小極小値を最小極小値抽出部９により抽出する（最小極小値抽出ステップＳ４）。これにより、細胞Ａ毎に輝度値が最小となる最小極小値が抽出される。
　最小極小値抽出ステップＳ４は、図６に示されるように、番号Ｎが初期化された（ステップＳ４１）後に、極小値ＰＮ（Ｎ＝１）を含みかつ該極小値ＰＮに所定の閾値Ｈを加算した値以下の輝度値を有する連続した範囲内に存在する全ての極小値を抽出し（ステップＳ４２）、抽出された全ての極小値の中で最小値となる最小極小値が設定される（ステップＳ４３）。この処理を全ての極小値Ｐ１からＰ６に対して繰り返す（ステップＳ４４，Ｓ４５）。
　すなわち、平滑化ステップＳ２により、主に各細胞Ａにおいて最も面積の大きい輝度値の低い領域である細胞核の領域が、最小極小値抽出ステップＳ４により、他の極小値より輝度値の小さい最小極小値として抽出されるので、図７に示されるように、各細胞Ａに対して１個の最小極小値（図中、マーカで記載。）が抽出できる。すなわち、最小極小値数が細胞数となる。
　そして、最小極小値抽出ステップＳ４により抽出された最小極小値の数を計数部１０において計数する（計数ステップＳ５）。これにより、画像内に存在する細胞数が計数される。
　最後に、計数ステップＳ５により計数された最小極小値数に基づいて細胞数算出部１１により培養容器２内の細胞数を算出する（細胞数算出ステップＳ６）。
　細胞画像取得部３により取得される画像による視野範囲は予め定められており、また、培養容器２の培養面２ａにおいて実質的に細胞Ａの培養が行われる有効培養面積も予め定められているので、有効培養面積と視野範囲の面積との比率を最小極小値数に乗算することにより、培養容器２内全体の細胞数を簡易かつ精度よく算出することができる。
　このように、本実施形態に係る細胞解析装置１および方法によれば、画像処理部４により画像を平滑化して最小極小値数を計数することにより、画像内の細胞Ａの形状認識を行うことなく、細胞数を容易に、かつ、精度よく算出することができる。したがって、形状認識に時間がかかっていた従来の方法とは異なり、迅速に培養容器２内の細胞数を算出することができ、継代時期の判断を迅速に行うことができるという利点がある。
　また、培養容器２内の細胞数を計数するために細胞Ａを培養容器２から剥離する必要もないので、培養中の細胞Ａにかかるストレスを軽減して、細胞Ａを効率的に増殖させることができるという利点もある。
　なお、本実施形態においては、閾値Ｈを設定し、極小値ＰＮを含みかつ該極小値ＰＮと閾値Ｈとを加算した輝度値以下の領域における最小の極小値を最小極小値として抽出することとしたが、これに代えて、図９に示されるように、極小値検出部８により検出された全ての極小値を最小極小値候補として設定し、その内、最小極小値候補の中で輝度値が最小のものを最小極小値として設定し、設定された該最小極小値を含みかつ該最小極小値に所定の閾値を加算した輝度値以下の輝度値を有する連続した範囲内のうち、すでに近傍領域に設定されている領域よりも最小極小値に近い範囲を近傍領域に設定し、該近傍領域内における全ての極小値を最小極小値としての抽出対象から除外することを最小極小値候補がなくなるまで繰り返してもよい。
　例えば、図８に示す例では、極小値が６個検出されており、まず、全ての極小値Ｐ１からＰ６が最小極小値の候補として設定される（ステップＳ５１）。この時点で、候補内における極小値Ｐ１からＰ６の輝度値は、小さい順に、Ｐ１，Ｐ６，Ｐ２，Ｐ４，Ｐ３，Ｐ５となっている。
　次に、候補内における最小の極小値を最小極小値として設定する（ステップＳ５２）。
　この場合には、極小値Ｐ１が最初の最小極小値として設定される。
　そして、設定された最小極小値Ｐ１を含みかつ該最小極小値Ｐ１に所定の閾値Ｈを加算した値以下の輝度値を有する連続した範囲のうち、すでに極小値の近傍領域に設定されている領域よりも最小極小値Ｐ１に近い範囲内を最小極小値Ｐ１の近傍領域Ｒ１に設定する（ステップＳ５３）。ここでは、まだ最小極小値の近傍領域に設定されている領域が無いので、領域Ｒ１がそのまま最小極小値Ｐ１の近傍領域になる。これにより、近傍領域Ｒ１に含まれている全ての極小値Ｐ１，Ｐ２が最小極小値の候補から除外される（ステップＳ５４）。
　この状態で、次の最小極小値の候補には極小値Ｐ３からＰ６が残っているのでステップＳ５２からの処理が繰り返される（ステップＳ５５）。これらの極小値Ｐ３からＰ６内において最小の極小値は、極小値Ｐ６である。したがって、極小値Ｐ６が最小極小値として設定され（ステップＳ５２）、最小極小値Ｐ６を含みかつ該最小極小値Ｐ６の輝度値に所定の閾値Ｈを加算した値以下の輝度値を有する連続した範囲内でかつ、すでに近傍領域に設定されている領域Ｒ１よりも最小極小値Ｐ６に近い範囲を最小極小値Ｐ６の近傍領域Ｒ２に設定する（ステップＳ５３）。これにより、近傍領域Ｒ２に含まれている極小値Ｐ６が次の最小極小値の候補から除外される（ステップＳ５４）。
　この状態で、次の最小極小値の候補には極小値Ｐ３からＰ５が残っているのでステップＳ５２からの処理が繰り返され、これらの極小値Ｐ３からＰ５内において最小の極小値Ｐ４が次の最小極小値として設定される（ステップＳ５２）。
　そして、最小極小値Ｐ４を含みかつ該最小極小値Ｐ４の輝度値に所定の閾値Ｈを加算した値以下の輝度値を有する連続した範囲内でかつ、すでに近傍領域に設定されている領域Ｒ１，Ｒ２よりも最小極小値Ｐ４に近い範囲を最小極小値Ｐ４の近傍領域Ｒ３に設定する（ステップＳ５３）。近傍領域Ｒ３には、極小値Ｐ３からＰ５が含まれているので、これらの極小値Ｐ３からＰ５は最小極小値の候補から除外され（ステップＳ５４）、次の候補がなくなる（ステップＳ５５）。
　その結果、最小極小値として、極小値Ｐ１，Ｐ４，Ｐ６が抽出される。
　このようにすることで、最小極小値の抽出処理が進行するに従って、最小極小値の候補となる極小値が減少していくので、最小極小値の抽出処理を加速度的に進行させることができ、さらに迅速に細胞数を算出することができるという利点がある。
　また、図１１に示されるように、最小極小値を含みかつ該最小極小値に所定の閾値Ｈを加算した値以下の輝度値を有する最小極小値に連続する範囲のうち、すでに設定されている最小極小値よりも大きい輝度値を有する連続する範囲を近傍領域に設定してもよい。
　例えば、図１０に示す例では、全ての極小値Ｐ１からＰ６を最小極小値の候補として設定し（ステップＳ５１）、候補内における最小の極小値を最小極小値として設定する（ステップＳ５２）。
　この場合には、極小値Ｐ１が最初の最小極小値として設定され、設定された最小極小値Ｐ１を含みかつ該最小極小値Ｐ１に所定の閾値Ｈを加算した値以下の最小極小値Ｐ１の輝度値を有する連続する範囲内でかつ、最小極小値Ｐ１よりも大きい輝度値を有する連続する範囲を最小極小値Ｐ１の近傍領域Ｒ１に設定する（ステップＳ５３）。これにより、近傍領域Ｒ１に含まれている全ての極小値Ｐ１，Ｐ２が最小極小値の候補から除外される（ステップＳ５４）。
　この状態で、次の最小極小値の候補には極小値Ｐ３からＰ６が残っているのでステップＳ５２からの処理を繰り返す（ステップＳ５５）。そして、最小極小値Ｐ６の近傍領域Ｒ２、および最小極小値Ｐ４の近傍領域Ｒ３に含まれている全ての極小値Ｐ３からＰ６が最小極小値の候補から除外され（ステップＳ５４）、次の候補がなくなる（ステップＳ５５）と、最小極小値として、極小値Ｐ１，Ｐ４，Ｐ６が抽出される。
　また、本実施形態においては、画像内の全ての領域について最小極小値を抽出することとしたが、これに代えて、細胞Ａが存在する細胞領域と細胞Ａが存在しない背景領域とを予め識別可能な輝度値変化特徴情報を記憶しておき、取得された画像から、輝度値変化特徴情報に基づいて細胞領域を抽出し（細胞領域抽出ステップ）、抽出された細胞領域に対して、極小値検出部８からの処理を施すことにしてもよい。この場合には、細胞解析装置１は、細胞画像取得部３により取得された画像内の細胞Ａが存在する領域を抽出する細胞領域抽出部（図示略）を備えている。このようにすることで、処理すべき領域が細胞Ａの存在する領域に限られるので、さらに処理を高速化することができる。
　また、本実施形態においては、培養容器２の培養面２ａの一部の画像を取得して細胞数を算出することとしたが、これに代えて、培養面２ａの異なる箇所の複数の画像を取得し、計数された細胞数を平均した後に、細胞数算出部１１によって培養容器２全体の細胞数を算出することにしてもよい。このようにすることで、細胞Ａの分布にばらつきがあっても、培養容器２内の細胞数を精度よく算出することができるという利点がある。
　また、細胞画像取得部３は、細胞Ａに対して照射する照明光量または撮影感度の少なくとも一方を調節する手段を備えていてもよい。
　照明光量を調節する手段は、照明光量を計測し所定の照明光量となるように調節すればよい。
　また、撮影感度を調節する手段は、画像内あるいは画像の所定領域内の平均輝度値を算出し、該平均輝度値が所定値になるように撮影感度を調節することにしてもよい。
　また、撮影感度は、取得された画像の明るさに応じて調節してもよいし、計測開始前に取得された画像の明るさに基づいて調節してもよい。また、複数の画像を取得して細胞数を算出する場合には、各画像の明るさに応じて撮影感度を調節してもよい。
　また、複数の画像を取得する場合には、予め定められた枚数の画像が取得された場合に細胞数を算出することにしてもよい。ここで、培養容器２の面積が異なる複数種類の培養容器２に対して細胞数を算出する場合には、取得される画像の枚数は培養容器２の面積毎に設定することにしてもよい。
　また、取得された画像毎に細胞数を計数して、細胞数の平均値を算出し、細胞数の平均値の変動率が所定の値以下になるまで、画像の取得からの処理を繰り返すことにしてもよい。
　また、本実施形態においては、位相差画像から、細胞核を最小極小値により抽出することとしたが、必ずしも位相差画像に限定されるものではなく、これに代えて、例えば、蛍光画像の場合には細胞核を最大極大値によって抽出することにしてもよい。この場合に、細胞解析装置１は、極小値検出部８および最小極小値抽出部９に代えて、極大値検出部および最大極大値抽出部を備えている。また、この細胞解析装置１を用いた細胞解析方法では、極小値検出ステップＳ３および最小極小値抽出ステップＳ４に代えて、極大値検出部によって輝度値の極大値を検出する極大値検出ステップ、および最大極大値抽出部によって細胞Ａの大きさに応じた範囲内で最大となる最大極大値を抽出する最大極大値抽出ステップを実行する。
　１　細胞解析装置
　２　培養容器
　３　細胞画像取得部
　７　平滑化処理部
　８　極小値検出部
　９　最小極小値抽出部
　１０　計数部
　１１　細胞数算出部
　Ｓ１　撮影ステップ
　Ｓ２　平滑化ステップ
　Ｓ３　極小値検出ステップ
　Ｓ４　最小極小値抽出ステップ
　Ｓ５　計数ステップ
　Ｓ６　細胞数算出ステップ

Claims (12)

  1. 　細胞を培養している培養容器内の細胞の画像を取得する細胞画像取得部と、
    　該細胞画像取得部により取得された画像の輝度値を平滑化する平滑化処理部と、
    　該平滑化処理部により平滑化された輝度値の極小値を検出する極小値検出部と、
    　該極小値検出部により検出された極小値から細胞の大きさに応じた範囲内で最小となる最小極小値を抽出する最小極小値抽出部と、
    　該最小極小値抽出部により抽出された最小極小値の数を計数する計数部と、
    　該計数部により計数された最小極小値数に基づいて前記培養容器内の細胞数を算出する細胞数算出部とを備える細胞解析装置。
  2. 　前記最小極小値抽出部が、前記極小値検出部により検出された各極小値について、該極小値を含みかつ該極小値に所定の閾値を加算した値以下の輝度値を有する連続する範囲において、最小となる極小値を最小極小値として抽出する請求項１に記載の細胞解析装置。
  3. 　前記最小極小値抽出部が、前記極小値検出部により検出された各極小値を最小極小値候補として設定し、該最小極小値候補の中で輝度値が最小のものを最小極小値として抽出し、抽出された該最小極小値を含みかつ該最小極小値に所定の閾値を加算した値以下の輝度値を有する連続する範囲のうち、すでに近傍領域に設定されている領域よりも前記最小極小値に近い範囲を近傍領域に設定し、該近傍領域内に存在する全ての極小値を前記最小極小値候補から除外することを前記最小極小値候補がなくなるまで繰り返す請求項１に記載の細胞解析装置。
  4. 　前記最小極小値抽出部が、前記極小値検出部により検出された各極小値を最小極小値候補として設定し、該最小極小値候補の中で輝度値が最小のものを最小極小値として抽出し、抽出された該最小極小値を含みかつ該最小極小値に所定の閾値を加算した値以下の輝度値を有する連続する範囲のうち、すでに設定されている前記最小極小値よりも大きい輝度値を有する連続する範囲を近傍領域に設定し、該近傍領域内に存在する全ての極小値を最小極小値候補から除外することを前記最小極小値候補がなくなるまで繰り返す請求項１に記載の細胞解析装置。
  5. 　前記細胞画像取得部により取得された画像内の細胞が存在する領域を抽出する細胞領域抽出部を備え、
    　前記極小値検出部が、前記細胞領域抽出部により抽出された細胞が存在する領域について画像の輝度値の極小値を検出する請求項１から請求項４のいずれかに記載の細胞解析装置。
  6. 　細胞を培養している培養容器内の細胞の画像を取得する細胞画像取得部と、
    　該細胞画像取得部により取得された画像の輝度値を平滑化する平滑化処理部と、
    　該平滑化処理部により平滑化された輝度値の極大値を検出する極大値検出部と、
    　該極大値検出部により検出された極大値から細胞の大きさに応じた範囲内で最大となる最大極大値を抽出する最大極大値抽出部と、
    　該最大極大値抽出部により抽出された最大極大値の数を計数する計数部と、
    　該計数部により計数された最大極大値数に基づいて前記培養容器内の細胞数を算出する細胞数算出部とを備える細胞解析装置。
  7. 　細胞を培養している培養容器内の細胞の画像を取得する撮影ステップと、
    　該撮影ステップにより取得された画像の輝度値を平滑化する平滑化ステップと、
    　該平滑化ステップにより平滑化された輝度値の極小値を検出する極小値検出ステップと、
    　該極小値検出ステップにより検出された極小値から細胞の大きさに応じた範囲内で最小となる最小極小値を抽出する最小極小値抽出ステップと、
    　該最小極小値抽出ステップにより抽出された最小極小値の数を計数する計数ステップと、
    　該計数ステップにより計数された最小極小値数に基づいて前記培養容器内の細胞数を算出する細胞数算出ステップとを含む細胞解析方法。
  8. 　前記最小極小値抽出ステップが、前記極小値検出ステップにより検出された各極小値について、各該極小値を含みかつ各該極小値に所定の閾値を加算した値以下の輝度値を有する連続する範囲において、最小となる極小値を最小極小値として抽出する請求項７に記載の細胞解析方法。
  9. 　前記最小極小値抽出ステップが、
    　前記極小値検出ステップにより検出された各極小値を最小極小値候補として設定するステップと、
    　該最小極小値候補の中で輝度値が最小のものを最小極小値として抽出するステップと、
    　抽出された該最小極小値を含みかつ該最小極小値に所定の閾値を加算した値以下の輝度値を有する連続する範囲のうち、すでに近傍領域に設定されている領域よりも前記最小極小値に近い範囲を近傍領域に設定するステップと、
    　前記近傍領域内に存在する全ての極小値を最小極小値候補から除外するステップとを前記最小極小値候補がなくなるまで繰り返す請求項７に記載の細胞解析方法。
  10. 　前記最小極小値抽出ステップが、
    　前記極小値検出ステップにより検出された各極小値を最小極小値候補として設定するステップと、
    　前記最小極小値候補の中で輝度値が最小のものを最小極小値として抽出するステップと、
    　抽出された該最小極小値を含みかつ該最小極小値に所定の閾値を加算した値以下の輝度値を有する連続する範囲のうち、すでに設定されている前記最小極小値よりも大きい輝度値を有する連続する範囲を近傍領域に設定するステップと、
    　前記近傍領域内に存在する全ての極小値を最小極小値候補から除外するステップとを前記最小極小値候補がなくなるまで繰り返す請求項７に記載の細胞解析方法。
  11. 　前記撮影ステップにより取得された画像内の細胞が存在する領域を抽出する細胞領域抽出ステップを含み、
    　前記極小値検出ステップが、前記細胞領域抽出ステップにより抽出された細胞が存在する領域について画像の輝度値の極小値を検出する請求項７から請求項１０のいずれかに記載の細胞解析方法。
  12. 　細胞を培養している培養容器内の細胞の画像を取得する撮影ステップと、
    　該撮影ステップにより取得された画像の輝度値を平滑化する平滑化ステップと、
    　該平滑化ステップにより平滑化された輝度値の極大値を検出する極大値検出ステップと、
    　該極大値検出ステップにより検出された極大値から細胞の大きさに応じた範囲内で最大となる最大極大値を抽出する最大極大値抽出ステップと、
    　該最大極大値抽出ステップにより抽出された最大極大値の数を計数する計数ステップと、
    　該計数ステップにより計数された最大極大値数に基づいて前記培養容器内の細胞数を算出する細胞数算出ステップとを含む細胞解析方法。
     
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