WO2018100913A1 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び観察システム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び観察システム Download PDF

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shooting
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information processing
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篠田　昌孝
智也 大沼
武史 大橋
太朗 東
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ソニー株式会社
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    • G06T2207/30072—Microarray; Biochip, DNA array; Well plate

Definitions

  • This technology relates to an information processing apparatus, an information processing method, a program, and an observation system that can be applied to cell imaging.
  • Patent Document 1 describes a technique for culturing fertilized eggs such as livestock and growing them until they are ready for transplantation.
  • an object of the present technology is to provide an information processing apparatus, an information processing method, a program, and an observation system that enable efficient imaging of cells to be observed. .
  • an information processing apparatus includes an imaging control unit, an imaging area classification unit, and an observation control unit.
  • the imaging control unit controls the imaging mechanism so that a culture container provided with a plurality of wells that contain cells is imaged for each imaging region.
  • the shooting area classification unit performs image processing on each image shot by the shooting mechanism, and continues shooting with a plurality of shooting areas based on the image processing result, a first shooting area that continues shooting.
  • the second imaging area is not classified.
  • the observation control unit images the imaging region classified as the first imaging region, and instructs the imaging control unit not to image the imaging region classified as the second imaging region.
  • the imaging control unit controls the imaging mechanism based on an instruction from the observation control unit, and thus imaging of the second imaging area is omitted.
  • the imaging time for imaging the cells to be observed can be shortened, and the cells can be efficiently imaged.
  • the shooting area classification unit For each of the plurality of wells included in each of the imaging regions, an evaluation unit that evaluates whether or not it is suitable for observation, You may have a determination part which determines the said imaging
  • the determination unit determines that the imaging region is the second imaging region when all the wells included in the imaging region are not suitable for observation, and when at least one of the wells included in the imaging region is appropriate for observation. May determine the imaging region as the first imaging region. Thereby, it is possible to prevent a missed image of a fertilized egg to be observed.
  • the evaluation unit may evaluate whether or not the well is suitable for observation depending on the growth status of the cells accommodated in the well. Thereby, based on the state of cell growth, it can be determined whether or not to continue photographing in the photographing region.
  • the evaluation unit may evaluate the growth state of the cell according to a machine learning algorithm. This makes it possible to evaluate cell growth with high accuracy.
  • the evaluation unit may evaluate a well containing one cell as a well suitable for observation, and may evaluate a well containing a plurality of cells and a well not containing cells as a well unsuitable for observation.
  • the number of times that the specific first imaging region included in the plurality of imaging regions classified as the first imaging region is imaged is a first number other than the specific first imaging region.
  • the imaging control unit is configured to, based on an instruction from the observation control unit, a second movement route shorter than the first movement route from a first movement route through which the imaging mechanism passes through all of the plurality of imaging regions. You may change to Thereby, the moving route of the imaging mechanism is optimized, and the imaging time for imaging the fertilized egg to be observed can be shortened.
  • the imaging mechanism is controlled so that a culture container provided with a plurality of wells for containing cells is imaged for each imaging region.
  • Image processing is performed on each image photographed by the photographing mechanism, and the plurality of photographing regions are based on the image processing result.
  • the first photographing region where photographing is continued and the second photographing region where photographing is not continued. are categorized.
  • the photographing control unit is instructed to photograph the photographing region classified as the first photographing region and not photograph the photographing region classified as the second photographing region.
  • a program causes an information processing apparatus to execute the following steps. Controlling the imaging mechanism so that a culture container provided with a plurality of wells containing cells is imaged for each imaging region. Image processing is performed on each image shot by the shooting mechanism, and the plurality of shooting areas are divided into a first shooting area where shooting is continued and a second shooting area where shooting is not continued based on the image processing result. Step to classify. Instructing not to image the imaging area classified as the second imaging area by imaging the imaging area classified as the first imaging area.
  • an observation system includes a culture container, a photographing mechanism, a light source, and an information processing device.
  • the culture container is provided with a plurality of wells for containing cells.
  • the imaging mechanism images the culture container for each imaging area.
  • the light source irradiates the culture container with light.
  • the information processing apparatus includes an imaging control unit, an imaging area classification unit, and an observation control unit.
  • the photographing control unit controls the photographing mechanism.
  • the shooting area classification unit performs image processing on each image shot by the shooting mechanism, and continues shooting with a plurality of shooting areas based on the image processing result, a first shooting area that continues shooting.
  • the second imaging area is not classified.
  • the observation control unit images the imaging region classified as the first imaging region, and instructs the imaging control unit not to image the imaging region classified as the second imaging region.
  • the first photographing region of the photographing mechanism may further include a light shielding filter that shields the light so that only the field of view of the photographing mechanism is illuminated by the light of the light source.
  • a light shielding filter that shields the light so that only the field of view of the photographing mechanism is illuminated by the light of the light source.
  • the light source is an illuminating device configured to be able to irradiate light locally to each of the plurality of imaging regions, and the field of view of the imaging mechanism during imaging of the first imaging region of the imaging mechanism It may be an illumination device that irradiates light only to the range.
  • the culture container may include a cell extraction mechanism configured to extract cells contained in a well included in the imaging region classified as the second imaging region. Thereby, it can suppress that the said cell exerts a bad influence on the cell accommodated in the well contained in a 1st imaging
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a configuration example of an observation system 100 according to the first embodiment of the present technology.
  • the observation system 100 includes a culture device 10, a culture vessel 20, a light source 30, an imaging mechanism 40, a gas control unit 50, an information processing device 60, and a display device 70.
  • the culture apparatus 10 is a chamber that accommodates a culture vessel 20 (dish), a light source 30, a photographing mechanism 40, and a gas control unit 50, as shown in FIG.
  • the culture vessel 20 is provided with a plurality of wells W as shown in FIG.
  • Each well W is configured to accommodate one cell, here, a fertilized egg F.
  • the wells W are provided in a matrix in the culture vessel 20 (see FIG. 4).
  • the culture apparatus 10 is configured to allow any gas to flow in.
  • the “cell” at least conceptually includes a single cell and an aggregate of a plurality of cells.
  • the “cell” has a three-dimensional (three-dimensional) shape, and includes at least an unfertilized egg cell (egg), a fertilized egg, and an embryo.
  • egg unfertilized egg cell
  • a fertilized egg will be described as an example of cells accommodated in the culture container 20.
  • the cells may be derived from livestock such as cows and pigs, or may be human cells.
  • the culture solution C and the oil O are injected into the culture vessel 20.
  • the oil O has a function of suppressing evaporation of the culture solution C by coating the culture solution C.
  • the material which comprises the culture container 20 is not specifically limited, For example, inorganic materials, such as a metal, glass, or silicon, a polystyrene resin, a polyethylene resin, a polypropylene resin, an ABS resin, nylon, an acrylic resin, a fluororesin, a polycarbonate resin, a polyurethane It is an organic material such as resin, methylpentene resin, phenol resin, melamine resin, epoxy resin, or vinyl chloride resin, and is typically a polystyrene resin.
  • inorganic materials such as a metal, glass, or silicon
  • a polystyrene resin such as a metal, glass, or silicon
  • a polystyrene resin such as a metal, glass, or silicon
  • a polystyrene resin such as a metal, glass, or silicon
  • a polystyrene resin such as polyethylene resin, a polypropylene resin, an ABS resin, nylon, an acrylic resin, a fluororesin,
  • the light source 30 irradiates the culture container 20 with light when the imaging mechanism 40 photographs the fertilized egg F in the culture container 20.
  • the light source 30 is an LED (Light Emitting Diode) that emits light of a specific wavelength, such as a red LED that emits light having a wavelength of 640 nm.
  • the photographing mechanism 40 is configured to photograph the fertilized egg F accommodated in the culture container 20 and acquire an image of the fertilized egg F.
  • the imaging mechanism 40 includes a lens barrel including a lens group movable in the optical axis direction (Z direction), a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor), a CCD (Charge Coupled Device), and the like that captures subject light passing through the lens barrel. It has a solid-state image sensor and a drive circuit for driving them.
  • the imaging mechanism 40 is configured to be movable in the optical axis direction (Z direction) and the horizontal direction (XY plane direction), and images the fertilized egg F housed in the culture vessel 20 while moving in the XY plane direction. Further, the photographing mechanism 40 may be configured to be capable of photographing not only a still image but also a moving image.
  • the imaging mechanism 40 is typically a visible light camera, but is not limited thereto, and may be an infrared (IR) camera, a polarization camera, or the like.
  • IR infrared
  • the gas control unit 50 controls the temperature and humidity of the gas in the culture apparatus 10 and creates an environment suitable for the growth of the fertilized egg F.
  • the gas control unit 50 according to the present embodiment can control the temperature in the culture apparatus 10 to about 38 ° C.
  • the gas fed into the culture apparatus 10 is not particularly limited, but typically is nitrogen, oxygen, carbon dioxide, or the like.
  • the information processing apparatus 60 includes hardware necessary for a computer such as a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and an HDD (Hard Disk Drive).
  • a PC Personal Computer
  • any other computer may be used.
  • the information processing device 60 controls the operation of the imaging mechanism 40 and the light emission of the light source 30, and images of a plurality of fertilized eggs F are captured.
  • the program is installed in the information processing apparatus 60 via various storage media (internal memory), for example.
  • program installation may be executed via the Internet or the like.
  • the display device 70 is configured to be able to display images taken by the photographing mechanism 40.
  • the display device 70 includes, for example, a display device using liquid crystal, organic EL (Electro-Luminescence), and an operation device (operation unit) such as a keyboard or a mouse for inputting a user operation. Can do. Further, the display device 70 may be a touch panel in which a display device and an operation device are integrally configured.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of the observation system 100.
  • the information processing apparatus 60 includes an image acquisition unit 61, an imaging region classification unit 62, an observation control unit 63, an imaging control unit 64, a display control unit 65, and a storage unit 66. .
  • the image acquisition unit 61 acquires an image shot by the shooting mechanism 40 from the shooting mechanism 40 or the storage unit 66, and outputs the acquired image to the shooting area classification unit 62 and the display control unit 65.
  • the imaging region classification unit 62 includes an image processing unit 62a, an evaluation unit 63b, and a determination unit 62c.
  • the image processing unit 62 a performs predetermined image processing on the image acquired from the image acquisition unit 61.
  • the evaluation unit 62b evaluates the situation of the photographing object based on the result of the image processing of the image processing unit 62a.
  • the determination unit 62c determines whether or not the photographing object is within the visual field range of the photographing mechanism 40 based on the evaluation result of the evaluation unit 62b.
  • the observation control unit 63 controls the imaging control unit 64 based on the determination result of the determination unit 62c.
  • the imaging control unit 64 controls the operation of the imaging mechanism 40 and the light emission timing of the light source 30.
  • the imaging control unit 64 according to the present embodiment can control the operation of the imaging mechanism 40 so that the imaging object is imaged for each visual field range of the imaging mechanism 40.
  • the display control unit 65 outputs the image acquired from the image acquisition unit 61 to the display device 70.
  • the storage unit 66 stores the image acquired by the image acquisition unit 61 and the like.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an image acquisition method of the observation system 100.
  • an image acquisition method of the observation system 100 will be described with reference to FIG. 3 as appropriate.
  • Step S01 Shooting
  • the culture container 20 is photographed for each photographing region E, and all of the fertilized eggs F housed in the plurality of wells W provided in the culture container 20 are photographed.
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing a moving route of the photographing mechanism 40 in step S01, and shows a state in which the photographing mechanism 40 photographs the fertilized egg F.
  • the imaging region E is a virtual region set on the culture vessel 20 and corresponds to the visual field range 40a of the imaging mechanism 40.
  • the light source 30 emits light from below the culture vessel 20. Thereby, the culture container 20 is illuminated by the light of the light source 30.
  • the fertilized egg F accommodated in the well W in the visual field range 40a (imaging region E) of the imaging mechanism 40 is imaged by the imaging mechanism 40.
  • the imaging control unit 64 moves the imaging mechanism 40 in the X direction
  • the field-of-view range 40a of the imaging mechanism 40 moves to the imaging area E adjacent to the imaging area E for which imaging has been completed.
  • the fertilized egg F housed in the well W is photographed.
  • the imaging control unit 64 controls the imaging mechanism 40, as shown in FIG. 4, the imaging mechanism 40 is accommodated in the well W for each imaging region E while following the preset movement route R1. Photograph fertilized egg F. Thereby, all of the fertilized eggs F housed in the plurality of wells W provided in the culture container 20 are photographed. Images of a plurality of fertilized eggs F photographed for each photographing region E are stored in the storage unit 66.
  • the field-of-view range 40a (imaging region E) of the imaging mechanism 40 shown in FIG. 4 is a range in which four wells W can be accommodated, but is not limited thereto and can be arbitrarily set.
  • the field-of-view range 40a (imaging region E) may be a range in which only one well W is accommodated, or may be a range in which two or more are accommodated.
  • Step S02 Evaluation
  • image processing is performed on a plurality of images photographed by the photographing mechanism 40 for each photographing region E. Then, it is evaluated whether each of the plurality of wells W included in each imaging region E is suitable for observation.
  • the image acquisition unit 61 outputs images of a plurality of fertilized eggs F photographed for each photographing region E to the image processing unit 62a.
  • the image processing unit 62 a performs image processing on the images of the plurality of fertilized eggs F acquired from the image acquisition unit 61.
  • the image processing unit 62a performs a process of extracting a contour line on the images of the plurality of fertilized eggs F acquired from the image acquisition unit 61.
  • a known technique can be applied as this processing.
  • the process of extracting the contour line there is a binarization process for the image of the fertilized egg F.
  • the image processing unit 62a outputs images of the plurality of fertilized eggs F after image processing to the evaluation unit 62b.
  • the evaluation unit 62b evaluates whether each of the plurality of wells W included in each imaging region E is suitable for observation based on the result of the image processing of the image processing unit 62a.
  • the evaluation unit 62b analyzes the image of the fertilized egg F after image processing, and calculates an evaluation value related to the development of the fertilized egg F according to a predetermined machine learning algorithm. Then, based on this evaluation value, the growth status of the fertilized egg F is evaluated for each well W, and whether each well W is suitable for observation is evaluated according to the evaluation result.
  • the evaluation unit 62b can evaluate the development status of the fertilized egg F with high accuracy by evaluating the development status of the cells accommodated in the well W according to the machine learning algorithm.
  • the machine learning algorithm used by the evaluation unit 63a to evaluate the development of the fertilized egg F is not particularly limited.
  • RNN Recurrent Neural Network
  • CNN Convolutional Neural Network
  • MLP A machine learning algorithm using a neural network such as Multilayer Perceptron
  • any machine learning algorithm that executes a supervised learning method, an unsupervised learning method, a semi-supervised learning method, a reinforcement learning method, or the like may be used.
  • the criteria for the evaluation unit 62b to evaluate the development of the fertilized egg F is not particularly limited, and may be set arbitrarily.
  • the evaluation unit 62b determines the size, shape, sphericity, permeability, cleavage rate (rate), cleavage uniformity, symmetry, fragmentation amount and ratio of the fertilized egg F, etc. It can be a standard for evaluating growth.
  • Step S03 Determination
  • the determination unit 62c determines each of the plurality of shooting regions E as the first shooting region E1 or the second shooting region E2 based on the evaluation result of the evaluation unit 62b.
  • the first imaging region E1 is an imaging region E that includes at least one well W that has been evaluated as suitable for observation by the evaluation unit 62b in the previous step S02.
  • the imaging area E determined by the determination unit 62c as the first imaging area E1 is again stored in the visual field range 40a of the imaging mechanism 40 in step S04 described later.
  • the determination unit 62c determines the imaging region E as the first imaging region E1, and thus fertilization to be observed. The missed shooting of the egg F is prevented.
  • the second imaging region E2 is the imaging region E including only the well W evaluated as not suitable for observation by the evaluation unit 62b in the previous step S02. All the wells W included in the second imaging region E2 contain the fertilized eggs F evaluated by the evaluation unit 62b as being poorly developed according to a predetermined machine learning algorithm.
  • the imaging area E determined by the determination unit 62c as the second imaging area E2 is not included in the visual field range 40a of the imaging mechanism 40 in step S04 described later.
  • Step S04 Shooting
  • the imaging mechanism 40 images only the imaging area E classified as the first imaging area E1 in the previous step S03 among the plurality of imaging areas E of the culture container 20.
  • FIG. 5 is a schematic diagram showing a moving route of the photographing mechanism 40 in step S04, and shows a state in which the photographing mechanism 40 photographs the fertilized egg F.
  • the observation control unit 63 captures the imaging region E classified as the first imaging region E1 in the previous step S03, and the imaging region E classified as the second imaging region E2 is captured.
  • the imaging control unit 64 is instructed not to shoot.
  • the imaging region E classified as the first imaging region E1 in the previous step S03 is stored in the visual field range 40a of the imaging mechanism 40.
  • the fertilized egg F housed in the well W in the first imaging region E1 is photographed by the photographing mechanism 40 in the same manner as in the above step S01.
  • the shooting control section 64 is adjacent to the first shooting area E1 from the first shooting area E1 in which the shooting of the visual field range 40a is completed. Move to E1. And the fertilized egg F accommodated in the well W is image
  • the shooting control unit 64 sets the visual field range 40a to the first range as shown in FIG. Instead of moving to the second shooting area E2, the first shooting area E1 adjacent to the second shooting area E2 is moved. And the fertilized egg F accommodated in the well W is image
  • the imaging control unit 64 controls the imaging mechanism 40 based on the instruction of the observation control unit 63, so that the imaging mechanism 40 follows the preset movement route R1 as shown in FIG. All the fertilized eggs F accommodated in the well W in E1 are photographed. Images of the plurality of fertilized eggs F photographed for each first photographing region E1 are stored in the storage unit 66.
  • step S04 the imaging control unit 64 controls the imaging mechanism 40 based on an instruction from the observation control unit 63, so that imaging of the second imaging area E2 is omitted, and only the first imaging area E1 is acquired. Taken on.
  • a series of steps S02 to S04 is repeated until a predetermined number of times are performed.
  • the cycle which images the whole culture container 20 for every imaging region E is repeated a plurality of times, and the fertilized egg F in each imaging region E is imaged a plurality of times.
  • the imaging region E determined as the first imaging region E1 is continuously imaged by the imaging mechanism 40, and the imaging region determined as the second imaging region E2 E ends without continuing shooting.
  • a series of steps S02 to S04 is repeated every arbitrary time, for example, every predetermined period such as every 15 minutes or every other day, or continuously. Thereby, the progress of the growth of the fertilized egg F can be observed for each imaging region E.
  • the observation system 100 may acquire an image in real time as necessary, or may display the state of the fertilized egg F on the display device 70 and observe it as needed.
  • the image acquisition method of the observation system 100 is not limited to the above method, and may be changed or added as appropriate.
  • the evaluation unit 62b evaluates the development status of the fertilized eggs F accommodated in the plurality of wells W in the imaging region E, but is not limited thereto.
  • the evaluation unit 62b may evaluate whether or not the fertilized egg F is accommodated in the plurality of wells W in the imaging region E.
  • the well W that does not contain the fertilized egg F may be evaluated as a well W that is not suitable for observation.
  • the imaging region E including only the well W not containing the fertilized egg F is determined as the second imaging region E2
  • the imaging of the imaging region E including only the well W not containing the fertilized egg F is performed. Omitted. Therefore, the imaging efficiency when imaging the plurality of wells W provided in the culture container 20 for each imaging region E is improved.
  • the evaluation unit 62b may evaluate the number of fertilized eggs F stored in the plurality of wells W in the imaging region E.
  • the well W containing one fertilized egg F may be evaluated as a well W suitable for observation, and the well W containing a plurality of fertilized eggs F may be evaluated as a well W not suitable for observation.
  • the imaging region E including only the well W that contains a plurality of fertilized eggs F may be determined as the second imaging region E2, and imaging of the imaging region E may be omitted.
  • the evaluation unit 62b evaluates the growth status of the fertilized egg F according to the machine learning algorithm, the evaluation unit 62b appropriately determines the growth status of the fertilized egg F by accommodating the plurality of fertilized eggs F in the well W. It is suppressed that it becomes impossible to learn.
  • the shooting area E determined as the second shooting area E2 is not limited to the shooting area E described above.
  • the imaging region E including only the well W that the evaluation unit 62b has evaluated as having good growth according to a predetermined machine learning algorithm may be determined as the second imaging region E2.
  • the imaging region E including only the well W containing a plurality of fertilized eggs F, and the imaging region E including only the well W not containing the fertilized eggs F and the well W containing a plurality of fertilized eggs F are also in the second imaging region E2. May be determined.
  • a well W that contains a fertilized egg F that has been evaluated as having a good growth a photographing region E that includes only the well W that has not received the fertilized egg F, and a fertilized egg F that has been evaluated as having a good growth are accommodated.
  • the imaging region E including only the well W that accommodates a plurality of wells W and fertilized eggs F may also be determined as the second imaging region E2.
  • FIG. 6 is a schematic diagram illustrating a moving route of the imaging mechanism 40 according to the modification of the first embodiment.
  • the arrow shown with the dashed-dotted line of FIG. 6 is a movement route of the imaging mechanism 40 before a change
  • the arrow shown as a continuous line is a movement route of the imaging mechanism 40 after a change.
  • the imaging control unit 64 Based on the instruction from the observation control unit 63 in step S04, the imaging control unit 64 changes the movement route R1 through which the imaging mechanism 40 passes through all of the plurality of imaging regions E to the movement route R2 that is shorter than the movement route R1. Also good.
  • the preset travel route R1 is optimized to the travel route R2 that successfully passes through the first imaging region E1, as shown in FIG. 6, and the first imaging region E1 is efficiently imaged. Can do. Accordingly, it is possible to shorten the photographing time for photographing the fertilized egg F to be observed.
  • the travel route R2 shown in FIG. 6 is a travel route that passes only through the first imaging region E1, but is not limited thereto.
  • the movement route R2 passes through all the first imaging regions E1 set on the culture vessel 20 by the imaging mechanism 40, and if the traveling route R2 is shorter than the movement route R1, the second imaging region E2 is set as necessary. It may be a travel route through.
  • FIG. 7 is a diagram schematically illustrating a configuration example of the observation system 200 according to the second embodiment of the present technology.
  • the same reference numerals are given to the same configurations as those in the first embodiment, and the detailed description thereof is omitted.
  • the observation system 200 includes a culture device 10, a culture vessel 20, a light source 30, an imaging mechanism 40, a gas control unit 50, a light shielding filter 211, an information processing device 260, and a display device 70. It has.
  • the light shielding filter 211 is provided between the light source 30 and the culture vessel 20, as shown in FIG.
  • the light blocking filter 211 can be, for example, a liquid crystal filter, and is configured to be able to switch between transmission and light blocking of light from the light source 30 in units of the shooting region E.
  • the light blocking filter 211 is typically a liquid crystal filter, but is not limited to the liquid crystal filter as long as the light of the light source 30 can be switched between transmission and light blocking in the photographing region E unit. Moreover, the range in which the light shielding filter 211 can be switched between light shielding and transmission may be arbitrarily set.
  • the information processing apparatus 260 includes hardware necessary for a computer such as a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and an HDD (Hard Disk Drive).
  • a PC Personal Computer
  • any other computer may be used.
  • the CPU loads the program according to the present technology stored in the ROM or HDD into the RAM and executes the program, whereby each block operation of the information processing apparatus 260 described later is controlled.
  • the information processing device 260 controls the operations of the imaging mechanism 40 and the light shielding filter 211 and the light emission of the light source 30, and images of a plurality of fertilized eggs F are captured.
  • FIG. 8 is a functional block diagram of the observation system 200.
  • the information processing apparatus 260 includes an image acquisition unit 61, an imaging region classification unit 62, an imaging control unit 64, a display control unit 65, a storage unit 66, an observation control unit 261, and a light shielding. And a filter control unit 262.
  • FIG. 9 is a schematic diagram illustrating a moving route of the imaging mechanism 40 according to the second embodiment, and is a schematic diagram illustrating a state in which light from the light source 30 is locally transmitted by the light shielding filter 211.
  • the hatched area shown in FIG. 9 is an area where light from the light source 30 is blocked.
  • the light shielding filter 211 is controlled by the light shielding filter control unit 262, so that when the photographing mechanism 40 photographs the first photographing region E1, only the visual field range 40a (first photographing region E1) of the photographing mechanism 40 is the light source 30.
  • the light from the light source 30 can be shielded so as to be illuminated by light.
  • the imaging mechanism 40 captures the first imaging area E1
  • the fertilized egg F stored in the well W in the imaging area E other than the first imaging area E1 is not exposed to light. Light damage (phototoxicity) to the egg F is reduced.
  • the configuration of the observation system 200 according to the second embodiment is not limited to the above configuration, and changes, additions, and the like may be appropriately performed.
  • the light source 30 may be an illumination device configured to be able to irradiate light locally to each of the plurality of imaging regions E.
  • an illuminating device for example, an illuminating device in which micro LEDs (Light Emitting Diode) are arranged in a matrix corresponding to the visual field range 40a (imaging region E) of the imaging mechanism 40 is employed.
  • the field of view range 40a (the first area) of the imaging mechanism 40 can be obtained when the first imaging area E1 is imaged without providing the light shielding filter 211 between the light source 30 and the culture vessel 20. Since only the imaging region E1) can be irradiated with light, the above effect can be obtained.
  • the light shielding filter 211 may be provided in the observation system 200, and may be abbreviate
  • FIG. 10 is a diagram schematically illustrating a configuration example of an observation system 300 according to the third embodiment of the present technology.
  • the same reference numerals are given to the same configurations as those in the first embodiment, and the detailed description thereof is omitted.
  • the culture container 20 and the imaging mechanism 40 are installed in the culture apparatus 10, and the information processing apparatus 60 is installed outside the culture apparatus 10.
  • the culture container 20, the imaging mechanism 40, and the information processing apparatus 60 are installed in the culture apparatus 10.
  • the observation system 300 includes a culture device 10, a culture vessel 20, an imaging mechanism / information processing device integrated unit 310, and a gas control unit 50.
  • the photographing mechanism / information processing apparatus integrated unit 310 is connected to the cloud server 320 via a network.
  • the portable terminal 330 and the PC 340 are also connected to the cloud server 320 via the network.
  • the imaging mechanism / information processing apparatus integrated unit 310 is installed in the culture apparatus 10 as shown in FIG.
  • the photographing mechanism / information processing device integrated unit 310 includes a photographing mechanism 40, a light source 30, an information processing device 60, and a communication unit 311 as shown in FIG.
  • the light source 30 is arranged vertically above the culture vessel 20.
  • the communication unit 311 receives images of a plurality of fertilized eggs F stored in the information processing device 60 from the information processing device 60, and outputs the images to the cloud server 320 via the network.
  • the cloud server 320 stores images of a plurality of fertilized eggs F.
  • the PC 340 and the portable terminal 330 receive and display images of a plurality of fertilized eggs F from the cloud server 320 via the network when operated by the user.
  • the imaging control unit 64 may control the number of times that the imaging mechanism 40 captures a specific first imaging area E1 included in the plurality of imaging areas E classified into the first imaging area E1.
  • the specific first imaging area E1 is an imaging area E that includes a fertilized egg F of innately good quality such as a fertilized egg F collected from livestock or the like having a good pedigree.
  • the number of times of imaging the fertilized egg F in the specific first imaging area E1 is set to the other first imaging area E1. It can be more than the number of times of shooting. Therefore, it is possible to focus on the fertilized eggs F that are more interested than the images of all the fertilized eggs F stored in the culture container 20, and to sharpen the images of the fertilized eggs F.
  • the fertilized egg F housed in the well W included in the imaging region E classified as the second imaging region E2 may be extracted. Thereby, it can suppress that the said fertilized egg F exerts a bad influence on the fertilized egg F accommodated in the well W in the 1st imaging
  • a method of extracting the fertilized egg F accommodated in the well W in the second imaging region E2 for example, a method using optical tweezers or a micropipette, or a cell extraction mechanism provided in the culture vessel 20 is used. Then, a method of removing the bottom of the well W in the second imaging region E2 and physically dropping the fertilized egg F accommodated in the well W is employed.
  • the cells observed by the observation systems 100 to 300 according to the present technology are typically fertilized eggs, but are not limited thereto, and may be cells derived from livestock such as mice, cows, pigs, dogs or cats.
  • An egg such as a human or a fertilized egg may be used.
  • An imaging control unit that controls the imaging mechanism so as to image a culture container provided with a plurality of wells for containing cells for each imaging region; Image processing is performed on each image shot by the shooting mechanism, and the plurality of shooting areas are divided into a first shooting area where shooting is continued and a second shooting area where shooting is not continued based on the image processing result.
  • An information processing apparatus comprising: an observation control unit that images the imaging region classified as the first imaging region and instructs the imaging control unit not to image the imaging region classified as the second imaging region .
  • the information processing apparatus For each of the plurality of wells included in each of the imaging regions, an evaluation unit that evaluates whether or not it is suitable for observation, An information processing apparatus comprising: a determination unit that determines the imaging region as the first imaging region or the second imaging region based on an evaluation result of the evaluation unit.
  • the determination unit determines that the imaging region is the second imaging region when all the wells included in the imaging region are not suitable for observation, and when at least one of the wells included in the imaging region is appropriate for observation. Determines the shooting area as the first shooting area.
  • the evaluation unit evaluates whether or not the well is suitable for observation according to a growth state of cells contained in the well.
  • the evaluation unit evaluates a well containing one cell as a well suitable for observation, and evaluates a well containing a plurality of cells and a well not containing cells as a well unsuitable for observation.
  • the number of times that the specific first imaging region included in the plurality of imaging regions classified as the first imaging region is imaged is a first number other than the specific first imaging region.
  • the imaging control unit is configured to, based on an instruction from the observation control unit, a second movement route shorter than the first movement route from a first movement route through which the imaging mechanism passes through all of the plurality of imaging regions. Change to information processing device.
  • a culture vessel provided with a plurality of wells for containing cells; An imaging mechanism for imaging the culture vessel for each imaging area; A light source for irradiating light to the culture container; A shooting control unit that controls the shooting mechanism, and a first shooting area that performs image processing on each of the images shot by the shooting mechanism, and that continues the shooting based on the image processing result.
  • a shooting area classifying unit that classifies the second shooting area that does not continue shooting and a shooting area that is classified as the first shooting area, and a shooting area that is classified as the second shooting area is not shot.
  • An information processing apparatus having an observation control unit that instructs the imaging control unit as described above.
  • An observation system further comprising a light-shielding filter that shields the light so that only the field of view of the photographing mechanism is illuminated by light from the light source when photographing the first photographing region of the photographing mechanism.
  • the observation system is an illuminating device configured to be able to irradiate light locally to each of the plurality of imaging regions, and the field of view of the imaging mechanism during imaging of the first imaging region of the imaging mechanism An observation system that illuminates only the area.
  • the observation system according to any one of (11) to (13) above, The observation system, wherein the culture container has a cell extraction mechanism configured to extract cells contained in a well included in the imaging region classified as the second imaging region.

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Abstract

【課題】観察対象となる細胞を効率的に撮影することを可能とする情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び観察システムを提供すること。 【解決手段】本技術に係る情報処理装置は、撮影制御部と、撮影領域分類部と、観察制御部とを有する。撮影制御部は、細胞を収容するウェルが複数設けられた培養容器を撮影領域ごとに撮影するように撮影機構を制御する。撮影領域分類部は、撮影機構によって撮影されたそれぞれの画像について画像処理を施し、画像処理結果に基づいて複数の撮影領域を、撮影を継続する第１の撮影領域と、撮影を継続しない第２の撮影領域に分類する。観察制御部は、第１の撮影領域に分類された撮影領域を撮影し、第２の撮影領域に分類された撮影領域を撮影しないように撮影制御部に指示する。

Description

情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び観察システム
　本技術は、細胞の撮影に適用可能な情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び観察システムに関する。
　近年、国内の畜産業界では、培養した受精卵を家畜に移植することが度々行われている。しかしながら、これを行うためには、受精卵を大量に培養すること技術が求められる。例えば、特許文献１には、家畜等の受精卵を培養し、移植可能な状態になるまで発育させる技術が記載されている。
特開２０１１－１９２１０９号公報
　受精卵を移植可能な状態になるまで発育させるためには、受精卵の品質を定期的に確認する必要がある。具体的には、受精卵を成長段階ごとに定期的に撮影し、受精卵の発育状況を観察する必要がある。この際、成長中の受精卵になるべくストレスを与えずに、効率的に撮影する技術が求められる。
　以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、観察対象となる細胞を効率的に撮影することを可能とする情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び観察システムを提供することを目的とする。
　上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置は、撮影制御部と、撮影領域分類部と、観察制御部と、を有する。
　上記撮影制御部は、細胞を収容するウェルが複数設けられた培養容器を撮影領域ごとに撮影するように撮影機構を制御する。
　上記撮影領域分類部は、上記撮影機構によって撮影されたそれぞれの画像について画像処理を施し、画像処理結果に基づいて複数の上記撮影領域を、撮影を継続する第１の撮影領域と、撮影を継続しない第２の撮影領域に分類する。
　上記観察制御部は、上記第１の撮影領域に分類された撮影領域を撮影し、上記第２の撮影領域に分類された撮影領域を撮影しないように上記撮影制御部に指示する。
　この構成によれば、撮影制御部が観察制御部の指示に基づいて撮影機構を制御することにより、第２の撮影領域の撮影が省略される。これにより、観察対象となる細胞を撮影する撮影時間を短縮することができ、当該細胞を効率的に撮影することができる。
　上記撮影領域分類部は、
　それぞれの上記撮影領域に含まれる複数のウェルのそれぞれについて、観察に適するか否かを評価する評価部と、
　上記評価部の評価結果に基づいて、上記撮影領域を上記第１の撮影領域又は上記第２の撮影領域と判定する判定部とを有してもよい。
　これにより、複数のウェル各々の状況に基づき、撮影領域の撮影を継続するか否かを決定することができる。
　上記判定部は、撮影領域に含まれる全てのウェルが観察に適さない場合には上記撮影領域を上記第２の撮影領域と判定し、撮影領域に含まれるウェルの少なくとも一つが観察に適する場合には上記撮影領域を上記第１の撮影領域と判定してもよい。
　これにより、観察対象となる受精卵の撮り逃しが防止される。
　上記評価部は、ウェルに収容されている細胞の発育状況に応じて、上記ウェルが観察に適するか否かを評価してもよい。
　これにより、細胞の発育の状況に基づき、撮影領域の撮影を継続するか否かを決定することができる。
　上記評価部は、機械学習アルゴリズムに従って、上記細胞の発育状況を評価してもよい。
　これにより、細胞の発育を高い精度で評価することが可能となる。
　上記評価部は、細胞を一つ収容するウェルを観察に適するウェルと評価し、細胞を複数収容するウェルと、細胞を収容していないウェルを観察に適さないウェルと評価してもよい。
　上記観察制御部は、上記第１の撮影領域に分類された複数の撮影領域に含まれる特定の第１の撮影領域が撮影される回数が、上記特定の第１の撮影領域以外の第１の撮影領域が撮影される回数よりも多くなるように、上記撮影制御部に指示してもよい。
　これにより、培養容器に収容されている全ての受精卵を撮影するよりも、関心の高い受精卵を重点的に撮影することができ、受精卵の撮影にメリハリをつけることができる。
　上記撮影制御部は、上記観察制御部の指示に基づき、上記撮影機構が上記複数の撮影領域の全てを経由する第１の移動ルートから、前記第１の移動ルートよりも短い第２の移動ルートに変更してもよい。
　これにより、撮影機構の移動ルートが最適化され、観察対象となる受精卵を撮影する撮影時間を短縮することができる。
　上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理方法は、細胞を収容するウェルが複数設けられた培養容器が撮影領域ごとに撮影されるように撮影機構が制御される。
　上記撮影機構によって撮影されたそれぞれの画像について画像処理が施され、画像処理結果に基づいて複数の上記撮影領域が、撮影を継続する第１の撮影領域と、撮影を継続しない第２の撮影領域に分類される。
　上記第１の撮影領域に分類された撮影領域を撮影し、上記第２の撮影領域に分類された撮影領域を撮影しない指示が上記撮影制御部に下される。
　上記目的を達成するため、本技術の一形態に係るプログラムは、情報処理装置に、以下のステップを実行させる。
　細胞を収容するウェルが複数設けられた培養容器を撮影領域ごとに撮影するように撮影機構を制御するステップ。
　上記撮影機構によって撮影されたそれぞれの画像について画像処理を施し、画像処理結果に基づいて複数の上記撮影領域を、撮影を継続する第１の撮影領域と、撮影を継続しない第２の撮影領域に分類するステップ。
　上記第１の撮影領域に分類された撮影領域を撮影し、上記第２の撮影領域に分類された撮影領域を撮影しないように指示するステップ。
　上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る観察システムは、培養容器と、撮影機構と、光源と、情報処理装置とを具備する。
　上記培養容器には、細胞を収容するウェルが複数設けられている。
　上記撮影機構は、上記培養容器を撮影領域ごとに撮影する。
　上記光源は、上記培養容器に光を照射する。
　上記情報処理装置は、撮影制御部と、撮影領域分類部と、観察制御部とを有する。
　上記撮影制御部は、上記撮影機構を制御する。
　上記撮影領域分類部は、上記撮影機構によって撮影されたそれぞれの画像について画像処理を施し、画像処理結果に基づいて複数の上記撮影領域を、撮影を継続する第１の撮影領域と、撮影を継続しない第２の撮影領域に分類する。
　上記観察制御部は、上記第１の撮影領域に分類された撮影領域を撮影し、上記第２の撮影領域に分類された撮影領域を撮影しないように上記撮影制御部に指示する。
　上記撮影機構の上記第１の撮影領域の撮影時において、上記撮影機構の視野範囲のみが上記光源の光に照らされるように上記光を遮光する遮光フィルタをさらに具備してもよい。
　これにより、撮影機構が第１の撮影領域を撮影する際に、当該第１の撮影領域以外の撮影領域における受精卵に光が当たらなくなる。よって、この受精卵に与える光ダメージ（光毒性）が低減する。なお、光ダメージ（光毒性）とは、光によるＤＮＡや染色体に対する光ダメージ・熱ダメージである。
　上記光源は、上記複数の撮影領域各々に対して局所的に光を照射可能に構成された照光装置であって、上記撮影機構の上記第１の撮影領域の撮影時において、上記撮影機構の視野範囲のみに光を照射する照光装置であってもよい。
　これにより、撮影機構が第１の撮影領域を撮影する際に、当該第１の撮影領域以外の撮影領域における受精卵に光が当たらなくなる。よって、この受精卵に与える光ダメージ（光毒性）が低減する。
　上記培養容器は、上記第２の撮影領域に分類された撮影領域に含まれるウェルに収容されている細胞を摘出可能に構成された細胞摘出機構を有してもよい。
　これにより、上記細胞が第１の撮影領域に含まれるウェルに収容されている細胞に悪影響を与えることを抑制することができる。
　観察対象となる細胞を効率的に撮影することを可能とする情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び観察システムを提供することができる。
本技術の第１の実施形態に係る観察システムの構成例を示す模式図である。 上記観察システムの機能ブロック図である。 上記観察システムの画像取得方法を示すフローチャートである。 上記観察システムの撮影機構の移動ルートを示す模式図である。 上記観察システムの撮影機構の移動ルートを示す模式図である。 上記第１の実施形態の変形例に係る撮影機構の移動ルートを示す模式図である。 本技術の第２の実施形態に係る観察システムの構成例を示す模式図である。 上記観察システムの機能ブロック図である。 上記観察システムの撮影機構の移動ルートを示す模式図である。 本技術の第３の実施形態に係る観察システムの構成例を示す模式図である。
　以下、図面を参照しながら、本技術の実施形態を説明する。
　図面には、適宜相互に直交するＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸が示されている。Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸は全図において共通である。
　＜第１の実施形態＞
　［観察システムの構成］
　図１は、本技術の第１の実施形態に係る観察システム１００の構成例を示す模式図である。観察システム１００は、図１に示すように、培養装置１０、培養容器２０、光源３０、撮影機構４０、ガス制御部５０、情報処理装置６０及び表示装置７０を具備する。
　培養装置１０は、図１に示すように、培養容器２０（ディッシュ）と、光源３０と、撮影機構４０と、ガス制御部５０とを収容するチャンバである。培養容器２０には、同図に示すように、ウェルＷが複数設けられている。各ウェルＷは、１個の細胞、ここでは、受精卵Ｆを収容可能に構成されている。また、ウェルＷは、培養容器２０に行列状に設けられる（図４参照）。また、培養装置１０は、任意のガスが流入可能に構成されている。
　なお、本明細書において、「細胞」とは、単一の細胞と、複数の細胞の集合体とを少なくとも概念的に含む。「細胞」は、一例として、何れも立体的（３次元的）な形状を有し、未授精の卵細胞（卵子）、受精卵、胚を少なくとも含む。本技術においては、培養容器２０に収容される細胞として受精卵を例に挙げて説明する。また、細胞は、ウシ、ブタ等の家畜由来の細胞でもよいし、ヒト等の細胞でもよい。
　培養容器２０にはウェルＷ以外に、培養液ＣとオイルＯが注入されている。オイルＯは、培養液Ｃをコーティングすることにより、培養液Ｃの蒸発を抑制する機能を有する。
　培養容器２０を構成する材料は、特に限定されないが、例えば金属、ガラス又はシリコン等の無機材料や、ポリスチレン樹脂、ポリエチレン樹脂、ポリプロピレン樹脂、ＡＢＳ樹脂、ナイロン、アクリル樹脂、フッ素樹脂、ポリカーボネート樹脂、ポリウレタン樹脂、メチルペンテン樹脂、フェノール樹脂、メラミン樹脂、エポキシ樹脂又は塩化ビニル樹脂等の有機材料であり、典型的にはポリスチレン樹脂である。
　光源３０は、培養容器２０内の受精卵Ｆを撮影機構４０で撮影する際に、培養容器２０に対して光を照射する。光源３０は、特定の波長の光を照射するＬＥＤ（Light Emitting Diode）であり、例えば、波長が６４０ｎｍの光を照射する赤色ＬＥＤ等である。
　撮影機構４０は、培養容器２０に収容されている受精卵Ｆを撮影し、受精卵Ｆの画像を取得可能に構成されている。撮影機構４０は、光軸方向（Ｚ方向）に移動可能なレンズ群を含む鏡筒と、鏡筒を通過する被写体光を撮像するＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の固体撮像素子と、これらを駆動する駆動回路等を有する。
　撮影機構４０は、光軸方向（Ｚ方向）及び水平方向（ＸＹ平面方向）に移動可能に構成され、ＸＹ平面方向に移動しながら培養容器２０に収容されている受精卵Ｆを撮影する。また、撮影機構４０は、静止画だけではなく、動画を撮影可能に構成されてもよい。
　本実施形態に係る撮影機構４０は、典型的には可視光カメラであるが、これに限られず、赤外線（ＩＲ）カメラや、偏光カメラ等であってもよい。
　ガス制御部５０は、培養装置１０内のガスの温度と湿度を制御するものであり、受精卵Ｆの発育に適した環境をつくる。本実施形態に係るガス制御部５０は培養装置１０内の温度を３８℃程度に制御することができる。なお、培養装置１０内に送り込まれるガスは特に限定されないが、典型的には、窒素、酸素又は二酸化炭素等である。
　情報処理装置６０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等のコンピュータに必要なハードウェアを有する。本実施形態では、情報処理装置６０として、例えば、ＰＣ（Personal Computer）等が用いられるが、他の任意のコンピュータが用いられてもよい。
　ＣＰＵが、ＲＯＭやＨＤＤに格納された本技術に係るプログラムをＲＡＭにロードして実行することにより、後述する情報処理装置６０の各ブロック動作が制御される。本実施形態では情報処理装置６０により、撮影機構４０の動作と光源３０の発光が制御され、複数の受精卵Ｆの画像が撮影される。
　プログラムは、例えば種々の記憶媒体（内部メモリ）を介して情報処理装置６０にインストールされる。あるいは、インターネット等を介してプログラムのインストールが実行されてもよい。
　表示装置７０は、撮影機構４０が撮影した画像等を表示可能に構成されている。表示装置７０は、例えば、液晶、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）等を用いた表示デバイスと、ユーザの操作を入力するためのキーボードやマウス等の操作デバイス（操作部）とを含む構成とすることができる。また、表示装置７０は、表示デバイスと操作デバイスが一体的に構成されたタッチパネル等であってもよい。
　次に、上記の情報処理装置６０の構成について説明する。図２は、観察システム１００の機能ブロック図である。
　情報処理装置６０は、図２に示すように、画像取得部６１と、撮影領域分類部６２と、観察制御部６３と、撮影制御部６４と、表示制御部６５と、記憶部６６とを有する。
　画像取得部６１は、撮影機構４０によって撮影された画像を撮影機構４０又は記憶部６６から取得し、取得した画像を撮影領域分類部６２と表示制御部６５に出力する。
　撮影領域分類部６２は、画像処理部６２ａ、評価部６３ｂ及び判定部６２ｃを有する。画像処理部６２ａは画像取得部６１から取得した画像に所定の画像処理を施す。評価部６２ｂは、画像処理部６２ａの画像処理の結果に基づいて、撮影対象物の状況を評価する。判定部６２ｃは、評価部６２ｂの評価結果に基づき、撮影対象物を撮影機構４０の視野範囲に収めるか否かを判定する。
　観察制御部６３は、判定部６２ｃの判定結果に基づき、撮影制御部６４を制御する。撮影制御部６４は、撮影機構４０の動作と光源３０の発光のタイミングを制御する。本実施形態に係る撮影制御部６４は、撮影対象物が撮影機構４０の視野範囲毎に撮影されるように、撮影機構４０の動作を制御することができる。
　表示制御部６５は、画像取得部６１から取得した画像を表示装置７０に出力する。記憶部６６は、画像取得部６１が取得した画像等を記憶する。
　［画像取得方法］
　図３は、観察システム１００の画像取得方法を示すフローチャートである。以下、観察システム１００の画像取得方法について、図３を適宜参照しながら説明する。
　（ステップＳ０１：撮影）
　ステップＳ０１では、培養容器２０が撮影領域Ｅ毎に撮影され、培養容器２０に設けられた複数のウェルＷに収容されている受精卵Ｆの全てが撮影される。図４は、ステップＳ０１における撮影機構４０の移動ルートを示す模式図であり、撮影機構４０が受精卵Ｆを撮影する様子を示す図である。なお、上記の撮影領域Ｅとは、培養容器２０上に設定された仮想領域であり、撮影機構４０の視野範囲４０ａに対応する領域である。
　先ず、培養容器２０の下方から光源３０が光を照射する。これにより、培養容器２０が光源３０の光に照らされる。次に、撮影機構４０の視野範囲４０ａ（撮影領域Ｅ）内にあるウェルＷに収容されている受精卵Ｆが撮影機構４０に撮影される。
　次に、撮影制御部６４が撮影機構４０をＸ方向に移動させることにより、撮影機構４０の視野範囲４０ａが、撮影が完了した撮影領域Ｅに隣接する撮影領域Ｅに移動し、上述と同様にウェルＷに収容されている受精卵Ｆが撮影される。
　以降、撮影制御部６４が撮影機構４０を制御することによって、図４に示すように、撮影機構４０が予め設定されている移動ルートＲ１に従いながら、撮影領域Ｅ毎にウェルＷに収容されている受精卵Ｆを撮影する。これにより、培養容器２０に設けられた複数のウェルＷに収容されている受精卵Ｆの全てが撮影される。撮影領域Ｅ毎に撮影された複数の受精卵Ｆの画像は記憶部６６に記憶される。
　なお、図４に示す撮影機構４０の視野範囲４０ａ（撮影領域Ｅ）は、ウェルＷが４つ収まる範囲であるが、これに限られず、任意に設定可能である。例えば、視野範囲４０ａ（撮影領域Ｅ）は、ウェルＷが１つだけ収まる範囲であってもよく、２つ以上収まる範囲であってもよい。
　（ステップＳ０２：評価）
　ステップＳ０２では、撮影機構４０が撮影領域Ｅ毎に撮影した複数の画像について、画像処理を施す。そして、それぞれの撮影領域Ｅに含まれる複数のウェルＷのそれぞれについて、観察に適するか否かを評価する。
　まず、画像取得部６１が撮影領域Ｅ毎に撮影された複数の受精卵Ｆの画像を画像処理部６２ａに出力する。画像処理部６２ａは画像取得部６１から取得した複数の受精卵Ｆの画像に画像処理を施す。
　具体的には、画像処理部６２ａは、例えば、画像取得部６１から取得した複数の受精卵Ｆの画像に対して輪郭線を抽出する処理を実行する。この処理としては公知の技術を適用できる。輪郭線を抽出する処理の一例としては、受精卵Ｆの画像に対する２値化処理が挙げられる。
　次に、画像処理部６２ａは、画像処理後の複数の受精卵Ｆの画像を評価部６２ｂに出力する。評価部６２ｂは、画像処理部６２ａの画像処理の結果に基づき、各撮影領域Ｅに含まれる複数のウェルＷのそれぞれについて、観察に適するか否かを評価する。
　具体的には、評価部６２ｂは画像処理後の受精卵Ｆの画像を解析し、所定の機械学習アルゴリズムに従って受精卵Ｆの発育に関する評価値を算出する。そして、この評価値に基づいて受精卵Ｆの発育状況をウェルＷ毎に評価し、この評価結果に応じて各ウェルＷが観察に適するか否かを評価する。
　本実施形態に係る評価部６２ｂは、機械学習アルゴリズムに従って、ウェルＷに収容されている細胞の発育状況を評価することにより、高い精度で受精卵Ｆの発育状況を評価することができる。
　評価部６３ａが受精卵Ｆの発育を評価するために用いる機械学習アルゴリズムは特に限定されず、例えばＲＮＮ（Recurrent Neural Network：再帰型ニューラルネットワーク）、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network:畳み込みニューラルネットワーク）又はＭＬＰ（Multilayer Perceptron：多層パーセプトロン）等のニューラルネットワークを用いた機械学習アルゴリズムが用いられる。その他、教師あり学習法、教師なし学習法、半教師あり学習法、強化学習法等を実行する任意の機械学習アルゴリズムが用いられてもよい。
　また、評価部６２ｂが受精卵Ｆの発育を評価する基準も特に限定されず、任意に設定されてよい。例えば、評価部６２ｂは、受精卵Ｆのサイズ、形状、真球度、透過率、卵割数（率）、卵割の均等度、対称性又はフラグメンテーションの量や割合等を、受精卵Ｆの発育を評価する基準とすることができる。
　（ステップＳ０３：判定）
　ステップＳ０３では、判定部６２ｃが評価部６２ｂの評価結果に基づき、複数の撮影領域Ｅ各々を第１撮影領域Ｅ１又は第２撮影領域Ｅ２と判定する。
　第１撮影領域Ｅ１とは、先のステップＳ０２において、評価部６２ｂに観察に適すると評価されたウェルＷを少なくとも一つ含む撮影領域Ｅである。判定部６２ｃに第１撮影領域Ｅ１と判定された撮影領域Ｅは、後述のステップＳ０４において、再度撮影機構４０の視野範囲４０ａに収められる。
　ここで、上述のとおり、撮影領域Ｅに含まれるウェルＷの少なくとも一つが観察に適する場合には、判定部６２ｃがこの撮影領域Ｅを第１撮影領域Ｅ１と判定するため、観察対象となる受精卵Ｆの撮り逃しが防止される。
　第２撮影領域Ｅ２とは、先のステップＳ０２において、評価部６２ｂに観察に適さないと評価されたウェルＷのみを含む撮影領域Ｅである。第２撮影領域Ｅ２に含まれる全てのウェルＷには、評価部６２ｂが所定の機械学習アルゴリズムに従って発育不良と評価した受精卵Ｆが収容されている。判定部６２ｃに第２撮影領域Ｅ２と判定された撮影領域Ｅは、後述のステップＳ０４において、撮影機構４０の視野範囲４０ａに収められない。
　（ステップＳ０４：撮影）
　ステップＳ０４では、培養容器２０が有する複数の撮影領域Ｅのうち、先のステップＳ０３で第１撮影領域Ｅ１に分類された撮影領域Ｅのみを撮影機構４０が撮影する。図５は、ステップＳ０４における撮影機構４０の移動ルートを示す模式図であり、撮影機構４０が受精卵Ｆを撮影する様子を示す図である。
　先ず、観察制御部６３が判定部６２ｃの判定結果に基づき、先のステップＳ０３で第１撮影領域Ｅ１に分類された撮影領域Ｅを撮影し、第２撮影領域Ｅ２に分類された撮影領域Ｅを撮影しないように撮影制御部６４に指示する。
　次に、先のステップＳ０３で第１撮影領域Ｅ１と分類された撮影領域Ｅが撮影機構４０の視野範囲４０ａに収められる。次いで、上記のステップＳ０１と同様に、第１撮影領域Ｅ１におけるウェルＷに収容されている受精卵Ｆが撮影機構４０に撮影される。
　ここで、第１撮影領域Ｅ１に隣接する撮影領域Ｅが第１撮影領域Ｅ１である場合は、撮影制御部６４が視野範囲４０ａを撮影が完了した第１撮影領域Ｅ１から隣の第１撮影領域Ｅ１に移動させる。そして、上述と同様にウェルＷ内に収容されている受精卵Ｆが撮影される。
　一方、第１撮影領域Ｅ１の隣接する撮影領域Ｅが第２撮影領域Ｅ２である場合は、撮影制御部６４は観察制御部６３の指示に基づき、図５に示すように、視野範囲４０ａを第２撮影領域Ｅ２に移動させずに、第２撮影領域Ｅ２に隣接する第１撮影領域Ｅ１に移動させる。そして、上述と同様にウェルＷ内に収容されている受精卵Ｆが撮影される。
　以降、撮影制御部６４が観察制御部６３の指示に基づき撮影機構４０を制御することによって、図５に示すように、撮影機構４０が予め設定されている移動ルートＲ１に従いながら、第１撮影領域Ｅ１におけるウェルＷに収容されている受精卵Ｆの全てを撮影する。第１撮影領域Ｅ１毎に撮影された複数の受精卵Ｆの画像は記憶部６６に記憶される。
　つまり、ステップＳ０４では、撮影制御部６４が観察制御部６３の指示に基づいて撮影機構４０を制御することにより、第２撮影領域Ｅ２の撮影が省略され、第１撮影領域Ｅ１のみが撮影機構４０に撮影される。
　これにより、観察対象となる受精卵Ｆを撮影する撮影時間を短縮することができ、当該受精卵Ｆを効率的に撮影することができる。また、第２撮影領域Ｅ２における受精卵Ｆを撮影しないことから、観察対象となる受精卵Ｆに光源３０の光を当てる回数が減り、当該受精卵Ｆに与える光ダメージ（光毒性）が低減する。なお、この光ダメージ（光毒性）とは、光によるＤＮＡや染色体に与える光ダメージや熱ダメージであり、以降の説明でも同義とする。
　本実施形態では、図３に示すように、ステップＳ０２～Ｓ０４の一連のサイクルが規定回数遂行されるまで繰り返される。これにより、培養容器２０の全域を撮影領域Ｅ毎に撮影するサイクルが複数回繰り返され、各撮影領域Ｅにおける受精卵Ｆが複数回撮影される。
　ここで、ステップＳ０２～Ｓ０４の一連のサイクルが繰り返される過程で、第１撮影領域Ｅ１と判定された撮影領域Ｅは撮影機構４０により撮影が継続され、第２撮影領域Ｅ２と判定された撮影領域Ｅは撮影が継続されずに、終了する。
　また、本実施形態に係る観察システム１００では、任意の時期毎、例えば１５分間隔や１日おきといった所定の間毎、もしくは連続的にステップＳ０２～Ｓ０４の一連のサイクルが繰り返される。これにより、撮影領域Ｅ毎に受精卵Ｆの発育の経過を観察することができる。なお、観察システム１００は、必要に応じてリアルタイムに画像を取得してもよく、表示装置７０に受精卵Ｆの様子を表示させて随時観察するようにしてもよい。
　［変形例］
　観察システム１００の画像取得方法は、上記の方法に限定されず、変更や追加等が適宜行われてもよい。
　上記のステップＳ０２では、評価部６２ｂが撮影領域Ｅ内の複数のウェルＷに収容されている受精卵Ｆの発育の状況をそれぞれ評価するが、これに限られない。
　例えば、ステップＳ０２では、評価部６２ｂが撮影領域Ｅ内の複数のウェルＷに受精卵Ｆが収容されているか否かを評価してもよい。この場合、受精卵Ｆを収容していないウェルＷは、観察に適さないウェルＷと評価されてもよい。
　これにより、受精卵Ｆを収容していないウェルＷのみを含む撮影領域Ｅが第２撮影領域Ｅ２と判定されるため、受精卵Ｆを収容していないウェルＷのみを含む撮影領域Ｅの撮影が省略される。従って、培養容器２０に設けられた複数のウェルＷを撮影領域Ｅ毎に撮影する際の撮影効率が向上する。
　また、ステップＳ０２では、評価部６２ｂが撮影領域Ｅ内の複数のウェルＷに収容されている受精卵Ｆの個数を評価してもよい。この場合、受精卵Ｆを一つ収容するウェルＷが観察に適するウェルＷと評価され、受精卵Ｆを複数収容するウェルＷが観察に適さないウェルＷと評価されてもよい。
　即ち、受精卵Ｆを複数収容するウェルＷのみを含む撮影領域Ｅが第２撮影領域Ｅ２と判定され、当該撮影領域Ｅの撮影が省略されてもよい。これにより、評価部６２ｂが機械学習アルゴリズムに従って受精卵Ｆの発育状況を評価する際に、ウェルＷに複数の受精卵Ｆが収容されることによって、評価部６２ｂが受精卵Ｆの発育状況を適切に学習できなくなることが抑制される。
　また、第２撮影領域Ｅ２と判定される撮影領域Ｅは、上記の撮影領域Ｅに限定されない。例えば、評価部６２ｂが所定の機械学習アルゴリズムに従って発育が良好と評価したウェルＷのみを含む撮影領域Ｅも第２撮影領域Ｅ２と判定されてもよい。これにより、発育が良好な受精卵Ｆに光源３０の光を当てる回数が減り、当該受精卵Ｆに与える光ダメージ（光毒性）が低減する。
　さらに、発育不良と評価された受精卵Ｆを収容するウェルＷと受精卵Ｆを収容していないウェルＷのみを含む撮影領域Ｅと、発育不良と評価された受精卵Ｆを収容するウェルＷと受精卵Ｆを複数収容するウェルＷのみを含む撮影領域Ｅと、受精卵Ｆを収容していないウェルＷと受精卵Ｆを複数収容するウェルＷのみを含む撮影領域Ｅも、第２撮影領域Ｅ２と判定されてもよい。
　加えて、発育が良好と評価された受精卵Ｆを収容するウェルＷと受精卵Ｆを収容してないウェルＷのみを含む撮影領域Ｅと、発育が良好と評価された受精卵Ｆを収容するウェルＷと受精卵Ｆを複数収容するウェルＷのみを含む撮影領域Ｅも、第２撮影領域Ｅ２と判定されてもよい。
　また、上記画像取得方法では、撮影機構４０の移動ルートＲ１を変更してもよい。図６は、第１の実施形態の変形例に係る撮影機構４０の移動ルートを示す模式図である。なお、図６の一点鎖線で示す矢印は変更前の撮影機構４０の移動ルートであり、実線で示す矢印は変更後の撮影機構４０の移動ルートである。
　撮影制御部６４は、ステップＳ０４における観察制御部６３の指示に基づき、撮影機構４０が複数の撮影領域Ｅの全てを経由する移動ルートＲ１から、移動ルートＲ１よりも短い移動ルートＲ２に変更してもよい。
　これにより、予め設定されている移動ルートＲ１が、図６に示すように、第１撮影領域Ｅ１を首尾よく経由する移動ルートＲ２に最適化され、第１撮影領域Ｅ１を効率的に撮影することができる。従って、観察対象となる受精卵Ｆを撮影する撮影時間を短縮することができる。
　なお、図６に示す移動ルートＲ２は、第１撮影領域Ｅ１のみを経由する移動ルートであるがこれに限られない。移動ルートＲ２は、撮影機構４０が培養容器２０上に設定された全ての第１撮影領域Ｅ１を経由し、移動ルートＲ１よりも短縮化されていれば、必要に応じて第２撮影領域Ｅ２を経由する移動ルートであってもよい。
　＜第２の実施形態＞
　次に、本技術の第２の実施形態に係る観察システム２００について説明する。図７は、本技術の第２の実施形態に係る観察システム２００の構成例を模式的に示す図である。以下、第１の実施形態と同様の構成については同様の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
　［観察システムの構成］
　本実施形態に係る観察システム２００は、図７に示すように、培養装置１０、培養容器２０、光源３０、撮影機構４０、ガス制御部５０、遮光フィルタ２１１、情報処理装置２６０及び表示装置７０を具備する。
　遮光フィルタ２１１は、図７に示すように、光源３０と培養容器２０との間に設けられる。遮光フィルタ２１１は、例えば、液晶フィルタとすることができ、光源３０の光の透過と遮光を撮影領域Ｅ単位で切り替え可能に構成されている。
　本実施形態に係る遮光フィルタ２１１は典型的には液晶フィルタであるが、光源３０の光を撮影領域Ｅ単位で透過と遮光を切り替え可能な構成であれば、液晶フィルタに限定されない。また、遮光フィルタ２１１の遮光と透過を切り替え可能な範囲は、任意に設定されてもよい。
　情報処理装置２６０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等のコンピュータに必要なハードウェアを有する。本実施形態では、情報処理装置２６０として、例えば、ＰＣ（Personal Computer）等が用いられるが、他の任意のコンピュータが用いられてもよい。
　ＣＰＵが、ＲＯＭやＨＤＤに格納された本技術に係るプログラムをＲＡＭにロードして実行することにより、後述する情報処理装置２６０の各ブロック動作が制御される。本実施形態では情報処理装置２６０により、撮影機構４０及び遮光フィルタ２１１の動作と、光源３０の発光が制御され、複数の受精卵Ｆの画像が撮影される。
　次に、上記の情報処理装置２６０の構成について説明する。図８は、観察システム２００の機能ブロック図である。
　情報処理装置２６０は、図８に示すように、画像取得部６１と、撮影領域分類部６２と、撮影制御部６４と、表示制御部６５と、記憶部６６と、観察制御部２６１と、遮光フィルタ制御部２６２とを有する。
　観察制御部２６１は、判定部６２ｃの判定結果に基づき、撮影制御部６４と遮光フィルタ制御部２６２を制御する。遮光フィルタ制御部２６２は、観察制御部２６１の指示に基づき、撮影領域Ｅ単位で光源３０が発する光の透過と遮光が切り替わるように、遮光フィルタ２１１を制御する。
　［遮光フィルタの作用］
　図９は、第２の実施形態に係る撮影機構４０の移動ルートを示す模式図であり、遮光フィルタ２１１により光源３０の光が局所的に透過している状態を示す模式図である。なお、図９に示すハッチング領域は光源３０の光が遮光されている領域である。
　遮光フィルタ２１１は遮光フィルタ制御部２６２に制御されることによって、撮影機構４０が第１撮影領域Ｅ１を撮影する際に、撮影機構４０の視野範囲４０ａ（第１撮影領域Ｅ１）のみが光源３０の光に照らされるように、光源３０の光を遮光することができる。
　これにより、撮影機構４０が第１撮影領域Ｅ１を撮影する際に、当該第１撮影領域Ｅ１以外の撮影領域Ｅ内のウェルＷに収容されている受精卵Ｆに光が当たらなくなるため、この受精卵Ｆに与える光ダメージ（光毒性）が低減する。
　［変形例］
　第２の実施形態に係る観察システム２００の構成は、上記の構成に限定されず、変更や追加等が適宜行われてもよい。
　例えば、第２の実施形態では、光源３０は、複数の撮影領域Ｅ各々に対して局所的に光を照射可能に構成された照光装置であってもよい。このような照光装置としては、例えば、マイクロＬＥＤ（Light Emitting Diode）を撮影機構４０の視野範囲４０ａ（撮影領域Ｅ）に対応させて行列状に配置した照光装置が採用される。
　光源３０を上記のような照光装置とすることにより、光源３０と培養容器２０との間に遮光フィルタ２１１を設けずとも、第１撮影領域Ｅ１の撮影時に撮影機構４０の視野範囲４０ａ（第１撮影領域Ｅ１）のみに光を照射することができるため、上記効果を得ることができる。なお、光源３０が上記照光装置である場合は、遮光フィルタ２１１は観察システム２００に設けられてもよく、省略されてもよい。
　＜第３の実施形態＞
　次に、本技術の第３の実施形態に係る観察システム３００について説明する。図１０は、本技術の第３の実施形態に係る観察システム３００の構成例を模式的に示す図である。以下、第１の実施形態と同様の構成については同様の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
　第１の実施形態に係る観察システム１００は、培養装置１０内に培養容器２０と撮影機構４０が設置され、情報処理装置６０が培養装置１０の外に設置されるが、本実施形態に係る観察システム３００では、図１０に示すように、培養装置１０内に培養容器２０、撮影機構４０及び情報処理装置６０が設置される。
　観察システム３００は、図１０に示すように、培養装置１０と、培養容器２０と、撮影機構・情報処理装置一体型ユニット３１０と、ガス制御部５０とを有する。撮影機構・情報処理装置一体型ユニット３１０は、ネットワークを介してクラウドサーバ３２０と接続される。さらに、携帯端末３３０とＰＣ３４０もネットワークを介してクラウドサーバ３２０に接続される。
　撮影機構・情報処理装置一体型ユニット３１０は、図１０に示すように培養装置１０内に設置される。撮影機構・情報処理装置一体型ユニット３１０は、同図に示すように、撮影機構４０と、光源３０と、情報処理装置６０と、通信部３１１とを有する。本実施形態では、光源３０が培養容器２０より鉛直上方に配置される。
　通信部３１１は、情報処理装置６０に記憶されている複数の受精卵Ｆの画像を情報処理装置６０から受け取り、ネットワークを介してこの画像をクラウドサーバ３２０に出力する。
　クラウドサーバ３２０は、複数の受精卵Ｆの画像を記憶する。また、ＰＣ３４０及び携帯端末３３０は、ユーザに操作されることによって、ネットワークを介してクラウドサーバ３２０から複数の受精卵Ｆの画像を受け取り、表示させる。
　＜その他の実施形態＞
　以上、本技術の実施形態について説明したが、本技術は上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、種々変更を加え得ることは勿論である。
　例えば、撮影制御部６４は、撮影機構４０が第１撮影領域Ｅ１に分類された複数の撮影領域Ｅに含まれる特定の第１撮影領域Ｅ１を撮影する回数を制御してもよい。本実施形態に係る特定の第１撮影領域Ｅ１とは、例えば、血統の良い家畜等から採取された受精卵Ｆ等の先天的に品質が良好な受精卵Ｆを含む撮影領域Ｅである。
　これにより、例えば、第２撮影領域Ｅ２の撮影を省略することによりできる余剰時間を利用して、特定の第１撮影領域Ｅ１における受精卵Ｆを撮影する回数を、他の第１撮影領域Ｅ１を撮影する回数よりも多くすることができる。従って、培養容器２０に収容されている全ての受精卵Ｆを撮影するよりも、関心の高い受精卵Ｆを重点的に撮影することができ、受精卵Ｆの撮影にメリハリをつけることができる。
　さらに、本実施形態では、機械学習アルゴリズムに従って算出された評価値や胚培養士の所見を利用して、第２撮影領域Ｅ２の撮影を省略することと、特定の第１撮影領域Ｅ１を重点的に撮影することを切り替えてもよい。
　加えて、上記の観察システム１００～３００では、第２撮影領域Ｅ２に分類された撮影領域Ｅに含まれるウェルＷに収容されている受精卵Ｆが摘出されてもよい。これにより、当該受精卵Ｆが第１撮影領域Ｅ１内のウェルＷに収容されている受精卵Ｆに悪影響を与えることを抑制することができる。
　第２撮影領域Ｅ２内のウェルＷに収容されている受精卵Ｆを摘出する方法としては、例えば、光ピンセットやマイクロピペット等を用いる方法や、培養容器２０に設けられた細胞摘出機構を利用して、第２撮影領域Ｅ２におけるウェルＷの底部をはがし、このウェルＷに収容されている受精卵Ｆを物理的に落下させる方法等が採用される。
　また、本技術に係る観察システム１００～３００が観察する細胞は、典型的には受精卵であるがこれに限られず、例えばマウス、ウシ、ブタ、イヌ又はネコ等の家畜由来の細胞でもよいし、ヒト等の卵子や受精卵でもよい。
　なお、本技術は以下のような構成もとることができる。
　（１）
　細胞を収容するウェルが複数設けられた培養容器を撮影領域ごとに撮影するように撮影機構を制御する撮影制御部と、
　上記撮影機構によって撮影されたそれぞれの画像について画像処理を施し、画像処理結果に基づいて複数の上記撮影領域を、撮影を継続する第１の撮影領域と、撮影を継続しない第２の撮影領域に分類する撮影領域分類部と、
　上記第１の撮影領域に分類された撮影領域を撮影し、上記第２の撮影領域に分類された撮影領域を撮影しないように上記撮影制御部に指示する観察制御部と
　を具備する情報処理装置。
　（２）
　上記（１）に記載の情報処理装置であって、
　上記撮影領域分類部は、
　それぞれの上記撮影領域に含まれる複数のウェルのそれぞれについて、観察に適するか否かを評価する評価部と、
　上記評価部の評価結果に基づいて、上記撮影領域を上記第１の撮影領域又は上記第２の撮影領域と判定する判定部と
　を有する情報処理装置。
　（３）
　上記（２）に記載の情報処理装置であって、
　上記判定部は、撮影領域に含まれる全てのウェルが観察に適さない場合には上記撮影領域を上記第２の撮影領域と判定し、撮影領域に含まれるウェルの少なくとも一つが観察に適する場合には上記撮影領域を上記第１の撮影領域と判定する
　情報処理装置。
　（４）
　上記（２）又は（３）に記載の情報処理装置であって、
　上記評価部は、ウェルに収容されている細胞の発育状況に応じて、上記ウェルが観察に適するか否かを評価する
　情報処理装置。
　（５）
　上記（２）から（４）のいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
　上記評価部は、機械学習アルゴリズムに従って、上記細胞の発育状況を評価する
　情報処理装置。
　（６）
　上記（２）から（５）のいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
　上記評価部は、細胞を一つ収容するウェルを観察に適するウェルと評価し、細胞を複数収容するウェルと、細胞を収容していないウェルを観察に適さないウェルと評価する
　情報処理装置。
　（７）
　上記（１）から（６）のいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
　上記観察制御部は、上記第１の撮影領域に分類された複数の撮影領域に含まれる特定の第１の撮影領域が撮影される回数が、上記特定の第１の撮影領域以外の第１の撮影領域が撮影される回数よりも多くなるように、上記撮影制御部に指示する
　情報処理装置。
　（８）
　上記（１）から（７）のいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
　上記撮影制御部は、上記観察制御部の指示に基づき、上記撮影機構が上記複数の撮影領域の全てを経由する第１の移動ルートから、上記第１の移動ルートよりも短い第２の移動ルートに変更する
　情報処理装置。
　（９）
　細胞を収容するウェルが複数設けられた培養容器を撮影領域ごとに撮影するように撮影機構を制御し、
　上記撮影機構によって撮影されたそれぞれの画像について画像処理を施し、画像処理結果に基づいて複数の上記撮影領域を、撮影を継続する第１の撮影領域と、撮影を継続しない第２の撮影領域に分類し、
　上記第１の撮影領域に分類された撮影領域を撮影し、上記第２の撮影領域に分類された撮影領域を撮影しないように上記撮影制御部に指示する
　情報処理方法。
　（１０）
　上記（１）から（８）のいずれか１つに記載の情報処理装置に、
　細胞を収容するウェルが複数設けられた培養容器を撮影領域ごとに撮影するように撮影機構を制御するステップと、
　上記撮影機構によって撮影されたそれぞれの画像について画像処理を施し、画像処理結果に基づいて複数の上記撮影領域を、撮影を継続する第１の撮影領域と、撮影を継続しない第２の撮影領域に分類するステップと、
　上記第１の撮影領域に分類された撮影領域を撮影し、上記第２の撮影領域に分類された撮影領域を撮影しないように指示するステップと
　を実行させるプログラム。
　（１１）
　細胞を収容するウェルが複数設けられている培養容器と、
　上記培養容器を撮影領域ごとに撮影する撮影機構と、
　上記培養容器に光を照射する光源と、
　上記撮影機構を制御する撮影制御部と、上記撮影機構によって撮影されたそれぞれの画像について画像処理を施し、画像処理結果に基づいて複数の上記撮影領域を、撮影を継続する第１の撮影領域と、撮影を継続しない第２の撮影領域に分類する撮影領域分類部と、上記第１の撮影領域に分類された撮影領域を撮影し、上記第２の撮影領域に分類された撮影領域を撮影しないように上記撮影制御部に指示する観察制御部とを有する情報処理装置と
　を具備する観察システム。
　（１２）
　上記（１１）に記載の観察システムであって、
　上記撮影機構の上記第１の撮影領域の撮影時において、上記撮影機構の視野範囲のみが上記光源の光に照らされるように上記光を遮光する遮光フィルタをさらに具備する
　観察システム。
　（１３）
　上記（１１）又は（１２）に記載の観察システムであって、
　上記光源は、上記複数の撮影領域各々に対して局所的に光を照射可能に構成された照光装置であって、上記撮影機構の上記第１の撮影領域の撮影時において、上記撮影機構の視野範囲のみに光を照射する照光装置である
　観察システム。
　（１４）
　上記（１１）から（１３）のいずれか１つに記載の観察システムであって、
　上記培養容器は、上記第２の撮影領域に分類された撮影領域に含まれるウェルに収容されている細胞を摘出可能に構成された細胞摘出機構を有する
　観察システム。
　１００，２００，３００・・・観察システム
　２０・・・培養容器
　３０・・・光源
　４０・・・撮影機構
　６０，２６０・・・情報処理装置
　６２・・・撮影領域分類部
　６２ｂ・・評価部
　６２ｃ・・判定部
　６３，２６１・・・観察制御部
　６４・・・撮影制御部
　２１１・・遮光フィルタ
　Ｅ・・・・撮影領域
　Ｅ１・・・第１撮影領域
　Ｅ２・・・第２撮影領域
　Ｆ・・・受精卵（細胞）
　Ｗ・・・ウェル

Claims (14)

  1. 　細胞を収容するウェルが複数設けられた培養容器を撮影領域ごとに撮影するように撮影機構を制御する撮影制御部と、
    　前記撮影機構によって撮影されたそれぞれの画像について画像処理を施し、画像処理結果に基づいて複数の前記撮影領域を、撮影を継続する第１の撮影領域と、撮影を継続しない第２の撮影領域に分類する撮影領域分類部と、
    　前記第１の撮影領域に分類された撮影領域を撮影し、前記第２の撮影領域に分類された撮影領域を撮影しないように前記撮影制御部に指示する観察制御部と
    　を具備する情報処理装置。
  2. 　請求項１に記載の情報処理装置であって、
    　前記撮影領域分類部は、
    　それぞれの前記撮影領域に含まれる複数のウェルのそれぞれについて、観察に適するか否かを評価する評価部と、
    　前記評価部の評価結果に基づいて、前記撮影領域を前記第１の撮影領域又は前記第２の撮影領域と判定する判定部と
    　を有する情報処理装置。
  3. 　請求項２に記載の情報処理装置であって、
    　前記判定部は、撮影領域に含まれる全てのウェルが観察に適さない場合には前記撮影領域を前記第２の撮影領域と判定し、撮影領域に含まれるウェルの少なくとも一つが観察に適する場合には前記撮影領域を前記第１の撮影領域と判定する
    　情報処理装置。
  4. 　請求項２に記載の情報処理装置であって、
    　前記評価部は、ウェルに収容されている細胞の発育状況に応じて、前記ウェルが観察に適するか否かを評価する
    　情報処理装置。
  5. 　請求項４に記載の情報処理装置であって、
    　前記評価部は、機械学習アルゴリズムに従って、前記細胞の発育状況を評価する
    　情報処理装置。
  6. 　請求項２に記載の情報処理装置であって、
    　前記評価部は、細胞を一つ収容するウェルを観察に適するウェルと評価し、細胞を複数収容するウェルと、細胞を収容していないウェルを観察に適さないウェルと評価する
    　情報処理装置。
  7. 　請求項１に記載の情報処理装置であって、
    　前記観察制御部は、前記第１の撮影領域に分類された複数の撮影領域に含まれる特定の第１の撮影領域が撮影される回数が、前記特定の第１の撮影領域以外の第１の撮影領域が撮影される回数よりも多くなるように、前記撮影制御部に指示する
    　情報処理装置。
  8. 　請求項１に記載の情報処理装置であって、
    　前記撮影制御部は、前記観察制御部の指示に基づき、前記撮影機構が前記複数の撮影領域の全てを経由する第１の移動ルートから、前記第１の移動ルートよりも短い第２の移動ルートに変更する
    　情報処理装置。
  9. 　細胞を収容するウェルが複数設けられた培養容器を撮影領域ごとに撮影するように撮影機構を制御し、
    　前記撮影機構によって撮影されたそれぞれの画像について画像処理を施し、画像処理結果に基づいて複数の前記撮影領域を、撮影を継続する第１の撮影領域と、撮影を継続しない第２の撮影領域に分類し、
    　前記第１の撮影領域に分類された撮影領域を撮影し、前記第２の撮影領域に分類された撮影領域を撮影しないように前記撮影制御部に指示する
    　情報処理方法。
  10. 　細胞を収容するウェルが複数設けられた培養容器を撮影領域ごとに撮影するように撮影機構を制御するステップと、
    　前記撮影機構によって撮影されたそれぞれの画像について画像処理を施し、画像処理結果に基づいて複数の前記撮影領域を、撮影を継続する第１の撮影領域と、撮影を継続しない第２の撮影領域に分類するステップと、
    　前記第１の撮影領域に分類された撮影領域を撮影し、前記第２の撮影領域に分類された撮影領域を撮影しないように指示するステップと
    　を情報処理装置に実行させるプログラム。
  11. 　細胞を収容するウェルが複数設けられている培養容器と、
    　前記培養容器を撮影領域ごとに撮影する撮影機構と、
    　前記培養容器に光を照射する光源と、
    　前記撮影機構を制御する撮影制御部と、前記撮影機構によって撮影されたそれぞれの画像について画像処理を施し、画像処理結果に基づいて複数の前記撮影領域を、撮影を継続する第１の撮影領域と、撮影を継続しない第２の撮影領域に分類する撮影領域分類部と、前記第１の撮影領域に分類された撮影領域を撮影し、前記第２の撮影領域に分類された撮影領域を撮影しないように前記撮影制御部に指示する観察制御部とを有する情報処理装置と
    　を具備する観察システム。
  12. 　請求項１１に記載の観察システムであって、
    　前記撮影機構の前記第１の撮影領域の撮影時において、前記撮影機構の視野範囲のみが前記光源の光に照らされるように前記光を遮光する遮光フィルタをさらに具備する
    　観察システム。
  13. 　請求項１１に記載の観察システムであって、
    　前記光源は、前記複数の撮影領域各々に対して局所的に光を照射可能に構成された照光装置であって、前記撮影機構の前記第１の撮影領域の撮影時において、前記撮影機構の視野範囲のみに光を照射する照光装置である
    　観察システム。
  14. 　請求項１１に記載の観察システムであって、
    　前記培養容器は、前記第２の撮影領域に分類された撮影領域に含まれるウェルに収容されている細胞を摘出可能に構成された細胞摘出機構を有する
    　観察システム。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3812448A4 (en) * 2018-07-12 2021-06-16 Sony Corporation INFORMATION PROCESSING DEVICE, INFORMATION PROCESSING METHOD, PROGRAM AND INFORMATION PROCESSING SYSTEM
WO2024075732A1 (ja) * 2022-10-05 2024-04-11 株式会社アステック タイムラプス撮影機能付き培養装置および培養方法

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20210380910A1 (en) * 2020-06-05 2021-12-09 Schweitzer Biotech Company Ltd. Cell counting and culture interpretation method and application thereof
CN114317264A (zh) * 2021-12-09 2022-04-12 首都医科大学附属北京天坛医院 细胞培养观察设备以及信息处理系统、方法和存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005027623A (ja) * 2003-07-11 2005-02-03 Olympus Corp 細胞培養観察装置及び細胞培養観察方法
WO2012115153A1 (ja) * 2011-02-25 2012-08-30 株式会社ニコン 細胞評価方法、細胞培養方法、細胞評価装置、インキュベータ、細胞評価プログラム、コロニー分類プログラム、幹細胞の培養方法、幹細胞評価装置および幹細胞評価プログラム
JP2013502233A (ja) * 2009-08-22 2013-01-24 ザ ボード オブ トラスティーズ オブ ザ リーランド スタンフォード ジュニア ユニバーシティ 胚、卵母細胞、および幹細胞の撮像および評価
WO2016039010A1 (ja) * 2014-09-12 2016-03-17 富士フイルム株式会社 細胞培養評価システムおよび方法
WO2016050964A1 (en) * 2014-10-03 2016-04-07 Unisense Fertilitech A/S Embryo assessment

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6752008B1 (en) * 2001-03-08 2004-06-22 General Nanotechnology Llc Method and apparatus for scanning in scanning probe microscopy and presenting results
US6830931B2 (en) * 2001-07-12 2004-12-14 Automated Cell, Inc. Method and apparatus for monitoring of proteins and cells
US20040241832A1 (en) 2003-06-02 2004-12-02 Olympus Corporation Cell culture detection apparatus, cell culture observation apparatus, and cell culture observation method
JP2009152827A (ja) * 2007-12-20 2009-07-09 Nikon Corp タイムラプス画像の画像処理方法、画像処理プログラム及び画像処理装置
US8081797B2 (en) * 2008-10-10 2011-12-20 Institut National D'optique Selective and adaptive illumination of a target
JP5316161B2 (ja) * 2009-03-27 2013-10-16 ソニー株式会社 観察装置
JP5418324B2 (ja) 2010-03-16 2014-02-19 大日本印刷株式会社 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記憶媒体
WO2014012031A1 (en) * 2012-07-13 2014-01-16 The Regents Of The University Of California High throughput lens-free three-dimensional tracking of sperm
JP5376024B1 (ja) * 2012-08-23 2013-12-25 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置、プログラム及び画像処理システム
KR101634516B1 (ko) * 2013-06-13 2016-06-28 코어포토닉스 리미티드 이중 조리개 줌 디지털 카메라
CN107407685B (zh) * 2015-02-20 2021-08-03 宝生物工程（美国)有限公司 快速精确分配、可视化和分析单个细胞的方法
EP3438644B1 (en) * 2016-03-28 2020-12-23 FUJIFILM Corporation Cell analysis system
GB2551116B (en) * 2016-05-31 2019-05-15 Solentim Ltd Dispensing method and apparatus
US11300766B2 (en) 2016-06-13 2022-04-12 Sony Corporation Apparatus, information processing apparatus, program, and information processing method
EP3473998A4 (en) 2016-06-15 2019-07-03 Sony Corporation INFORMATION PROCESSING DEVICE, OBSERVATION SYSTEM, OBSERVATION PROCEDURE AND PROGRAM
US20190331905A1 (en) 2016-07-01 2019-10-31 Sony Corporation Image acquisition method, image acquisition apparatus, program, and culture vessel
JP2018022216A (ja) * 2016-08-01 2018-02-08 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
JPWO2019021472A1 (ja) * 2017-07-28 2020-07-30 オリンパス株式会社 細胞特定方法、細胞集団の製造方法及び細胞特定システム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005027623A (ja) * 2003-07-11 2005-02-03 Olympus Corp 細胞培養観察装置及び細胞培養観察方法
JP2013502233A (ja) * 2009-08-22 2013-01-24 ザ ボード オブ トラスティーズ オブ ザ リーランド スタンフォード ジュニア ユニバーシティ 胚、卵母細胞、および幹細胞の撮像および評価
WO2012115153A1 (ja) * 2011-02-25 2012-08-30 株式会社ニコン 細胞評価方法、細胞培養方法、細胞評価装置、インキュベータ、細胞評価プログラム、コロニー分類プログラム、幹細胞の培養方法、幹細胞評価装置および幹細胞評価プログラム
WO2016039010A1 (ja) * 2014-09-12 2016-03-17 富士フイルム株式会社 細胞培養評価システムおよび方法
WO2016050964A1 (en) * 2014-10-03 2016-04-07 Unisense Fertilitech A/S Embryo assessment

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3550009A4 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3812448A4 (en) * 2018-07-12 2021-06-16 Sony Corporation INFORMATION PROCESSING DEVICE, INFORMATION PROCESSING METHOD, PROGRAM AND INFORMATION PROCESSING SYSTEM
WO2024075732A1 (ja) * 2022-10-05 2024-04-11 株式会社アステック タイムラプス撮影機能付き培養装置および培養方法

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