WO2023189393A1 - 生体試料観察システム、情報処理装置及び画像生成方法 - Google Patents

Abstract

本開示の一形態に係る生体試料観察システムは、生体試料を含むサンプルに複数のライン状の光を照射する照射部と、前記複数のライン状の光にそれぞれ対応する複数の観察スリットを通過した光を受ける撮像部と、前記観察スリットごとに、点像強度分布関数を最適化し、最適な前記点像強度分布関数と前記撮像部により受けられた前記光に基づく蛍光画像とをデコンボリューションする画像処理部（１７０）と、を備える。

Description

生体試料観察システム、情報処理装置及び画像生成方法

　本開示は、生体試料観察システム、情報処理装置及び画像生成方法に関する。

　生体蛍光イメージングでは、例えば、マルチプレックス蛍光イメージング技術が用いられている。このマルチプレックス蛍光イメージング技術により得られる蛍光画像は、ボケる傾向にある。蛍光画像のボケを抑えるため、例えば、特許文献１から３のような技術が提案されている。

特許第６９２８７５７号 特開２０１４－１６４００４号公報 国際公開第２０１９／０５３７６８号

　しかしながら、上記の技術では、励起波長ごとの観察スリットを有するライン共焦点蛍光顕微鏡特有の要因から生じるボケを抑えることは難しい。例えば、ある一つの観察スリットでフォーカスを合わせて全観察スリットで撮影を行うため、他の観察スリットではフォーカスが合っておらず、観察スリットごとに蛍光画像のボケの度合いが異なる。

　そこで、本開示では、蛍光画像のボケを抑えることが可能な生体試料観察システム、情報処理装置及び画像生成方法を提案する。

　本開示の一形態に係る生体試料観察システムは、生体試料を含むサンプルに複数のライン状の光を照射する照射部と、前記複数のライン状の光にそれぞれ対応する複数の観察スリットを通過した光を受ける撮像部と、前記観察スリットごとに、点像強度分布関数を最適化し、最適な前記点像強度分布関数と前記撮像部により受けられた前記光に基づく蛍光画像とをデコンボリューションする画像処理部と、を備える。

　本開示の一形態に係る情報処理装置は、複数のラインで同時に撮影を行うライン共焦点蛍光顕微鏡における観察スリットごとに、点像強度分布関数を最適化し、最適な前記点像強度分布関数と蛍光画像とをデコンボリューションする画像処理部を備える。

　本開示の一形態に係る画像生成方法は、複数のラインで同時に撮影を行うライン共焦点蛍光顕微鏡における観察スリットごとに、点像強度分布関数を最適化し、最適な前記点像強度分布関数と蛍光画像とをデコンボリューションする。

本開示の実施形態に係る情報処理システムの概略構成の一例を示す図である。 本開示の実施形態に係る蛍光観察装置の概略構成の一例を示す図である。 本開示の実施形態に係る観察ユニットの概略構成の一例を示す図である。 本開示の実施形態に係るサンプルの一例を示す図である。 本開示の実施形態に係るサンプルにライン照明が照射される領域を拡大して示す図である。 本開示の実施形態に係る観察スリットごとのフォーカス評価を説明するための図である。 本開示の実施形態に係る観察スリット（励起波長）ごとに撮影したチャートを示す図である。 本開示の実施形態に係るピンホール撮影データを示す図である。 本開示の実施形態に係るピンホール撮影データにおける中央側ピンホールと端ピンホールとの信号波形を示す図である。 本開示の実施形態に係るピンホールサンプルを説明するための図である。 本開示の実施形態に係る第１処理例の流れを示すフローチャートである。 本開示の実施形態に係る最適なＰＳＦ（Point　Spread　Function）の生成を説明するための図である。 本開示の実施形態に係るデコンボリューション前後の蛍光画像及び細胞解析結果画像を示す図である。 本開示の実施形態に係る第２処理例の流れを示すフローチャートである。 本開示の実施形態に係る第２処理例を説明するための図である。 本開示の実施形態に係る色分離後のビーズ蛍光画像を示す図である。 本開示の実施形態に係るデコンボリューション効果の評価結果を説明するための図である。 本開示の実施形態に係るピンホール撮影データを示す図である。 本開示の実施形態に係るビーズ蛍光画像（デコンボリューション対象画像）における領域分割を説明するための図である。 本開示の実施形態に係る第３処理例のバリエーション１の流れを示すフローチャートである。 本開示の実施形態に係るデコンボリューション効果の評価結果を説明するための図である。 本開示の実施形態に係るピンホール撮影データにおける領域ごとの最適ＰＳＦの用意を説明するための図である。 本開示の実施形態に係る画像全体をデコンボリューションした結果の混合比率を説明するための図である。 本開示の実施形態に係る第２処理例の流れを示すフローチャートである。 本開示の実施形態に係る第２処理例の変形例の流れを示すフローチャートである。 本開示の実施形態に係る第２処理例の変形例に対応する情報処理システムの概略構成の一例を示す図である。 本開示の実施形態に係る色分離後のビーズ蛍光画像を示す図である。 本開示の実施形態に係るデコンボリューション効果の評価結果を説明するための図である。 本開示の実施形態に係る理想波形とデコンボリューション後の波形との評価処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本開示の実施形態に係るピンホールごとのＰＳＦの作成を説明するための図である。 本開示の実施形態に係る理想波形、理想波形をＰＳＦでぼかした波形及びその波形をＰＳＦでデコンボリューションした波形を示す図である。 本開示の実施形態に係るぼかした画と場所ごとのＰＳＦとをdeconvlucyでデコンボリューションした後の波形を示す図である。 本開示の実施形態に係るぼかした画と場所ごとのＰＳＦとをdeconvwnrでデコンボリューションした後の波形を示す図である。 本開示の実施形態に係るぼかした画と場所ごとのＰＳＦとをdeconvregでデコンボリューションした後の波形を示す図である。 本開示の実施形態に係るぼかした画と場所ごとのＰＳＦとのデコンボリューション後の波形のエッジ評価結果を示す図である。 本開示の実施形態に係る理想波形とデコンボリューション後の波形との評価処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本開示の実施形態に係るぼかした画と観察スリットごとのＰＳＦとをdeconvlucyでデコンボリューションした後の波形を示す図である。 本開示の実施形態に係るぼかした画と観察スリットごとのＰＳＦとをdeconvwnrでデコンボリューションした後の波形を示す図である。 本開示の実施形態に係るぼかした画と観察スリットごとのＰＳＦとをdeconvregでデコンボリューションした後の波形を示す図である。 本開示の実施形態に係るぼかした画と観察スリットごとのＰＳＦとのデコンボリューション後の波形のエッジ評価結果を示す図である。 情報処理装置のハードウェアの概略構成の一例を示す図である。

　以下に、本開示の実施形態について図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態により本開示に係るシステムや装置、方法などが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において、基本的に同一の部位には同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。

　以下に説明される１又は複数の実施形態（実施例、変形例を含む）は、各々が独立に実施されることが可能である。一方で、以下に説明される複数の実施形態は少なくとも一部が他の実施形態の少なくとも一部と適宜組み合わせて実施されてもよい。これら複数の実施形態は、互いに異なる新規な特徴を含み得る。したがって、これら複数の実施形態は、互いに異なる目的又は課題を解決することに寄与し得、互いに異なる効果を奏し得る。

　以下に示す項目順序に従って本開示を説明する。
　１．実施形態
　１－１．情報処理システムの構成例
　１－２．蛍光観察装置の構成例
　１－３．画像処理部の第１処理例
　１－４．画像処理部の第２処理例
　１－５．画像処理部の第３処理例
　１－６．画像処理部の第２処理例の変形例
　１－７．デコンボリューションの関数例
　１－８．作用・効果
　２．他の実施形態
　３．ハードウェアの構成例
　４．付記

　＜１．実施形態＞
　＜１－１．情報処理システムの構成例＞
　本実施形態に係る情報処理システムの構成例について図１を参照して説明する。図１は、本実施形態に係る情報処理システムの概略構成の一例を示す図である。情報処理システムは、生体試料観察システムの一例である。

　図１に示すように、本実施形態に係る情報処理システムは、情報処理装置１００と、データベース２００とを備える。この情報処理システムへの入力として、蛍光試薬１０Ａと、標本２０Ａと、蛍光染色標本３０Ａとが存在する。

　（蛍光試薬１０Ａ）
　蛍光試薬１０Ａは、標本２０Ａの染色に使用される薬品である。蛍光試薬１０Ａは、例えば、蛍光抗体、蛍光プローブ、または核染色試薬などであるが、蛍光試薬１０Ａの種類はこれらに特に限定されない。蛍光抗体には、例えば、直接標識に使用される一次抗体、または間接標識に使用される二次抗体が含まれる。また、蛍光試薬１０Ａは、蛍光試薬１０Ａおよび蛍光試薬１０Ａの製造ロットを識別可能な識別情報を付されて管理される。以降、その識別情報を「試薬識別情報１１Ａ」と呼称する。試薬識別情報１１Ａは、例えば、一次元バーコード情報や二次元バーコード情報などのバーコード情報などであるが、これに限定されない。蛍光試薬１０Ａは、同種類の製品であっても、製造方法や抗体が取得された細胞の状態などに応じて製造ロット毎にその性質が異なる。例えば、蛍光試薬１０Ａにおいて、製造ロット毎にスペクトル情報、量子収率、または蛍光標識率などが異なる。蛍光標識率は、「F/P値：Fluorescein/Protein」とも呼称され、抗体を標識する蛍光分子数を指す。そこで、本実施形態に係る情報処理システムにおいて、蛍光試薬１０Ａは、試薬識別情報１１Ａを付されることによって製造ロット毎に管理される。換言すると、各蛍光試薬１０Ａの試薬情報は製造ロット毎に管理される。これによって、情報処理装置１００は、製造ロット毎に現れる僅かな性質の違いも考慮した上で蛍光シグナルと自家蛍光シグナルとを分離することができる。なお、蛍光試薬１０Ａが製造ロット単位で管理されることはあくまで一例であり、蛍光試薬１０Ａは製造ロットよりも細かい単位で管理されてもよい。

　（標本２０Ａ）
　標本２０Ａは、人体から採取された検体または組織サンプルから病理診断または臨床検査などを目的に作製されたものである。標本２０Ａについて、例えば臓器または細胞などの使用される組織の種類、対象となる疾病の種類、例えば年齢、性別、血液型、または人種などの対象者の属性、または、例えば食生活、運動習慣、または喫煙習慣などの対象者の生活習慣は特に限定されない。また、標本２０Ａは、各標本２０Ａを識別可能な識別情報を付されて管理される。以降、その識別情報を「標本識別情報２１Ａ」と呼称する。標本識別情報２１Ａは、試薬識別情報１１Ａと同様に、例えば、一次元バーコード情報や二次元バーコード情報などのバーコード情報などであるが、これに限定されない。標本２０Ａは、使用される組織の種類、対象となる疾病の種類、対象者の属性、または対象者の生活習慣などに応じてその性質が異なる。例えば、標本２０Ａにおいて、使用される組織の種類などに応じて計測チャネルまたはスペクトル情報などが異なる。そこで、本実施形態に係る情報処理システムにおいて、標本２０Ａは、標本識別情報２１Ａを付されることによって個々に管理される。これによって、情報処理装置１００は、標本２０Ａ毎に現れる僅かな性質の違いも考慮した上で蛍光シグナルと自家蛍光シグナルとを分離することができる。

　（蛍光染色標本３０Ａ）
　蛍光染色標本３０Ａは、標本２０Ａが蛍光試薬１０Ａによって染色されることで作成されたものである。本実施形態において、蛍光染色標本３０Ａは、標本２０Ａが少なくとも１つの蛍光試薬１０Ａによって染色されることを想定しているところ、染色に用いられる蛍光試薬１０Ａの数は特に限定されない。また、染色方法は、標本２０Ａおよび蛍光試薬１０Ａそれぞれの組み合わせなどによって決まり、特に限定されるものではない。蛍光染色標本３０Ａは、情報処理装置１００に対して入力され、撮像される。

　（情報処理装置１００）
　情報処理装置１００は、図１に示すように、取得部１１０と、画像処理部１７０と、保存部１２０と、処理部１３０と、表示部１４０と、制御部１５０と、操作部１６０と、を備える。

　（取得部１１０）
　取得部１１０は、情報処理装置１００の各種処理に使用される情報を取得する構成である。図１に示すように、取得部１１０は、情報取得部１１１と、画像取得部１１２と、を備える。

　（情報取得部１１１）
　情報取得部１１１は、試薬情報および標本情報を取得する構成である。より具体的には、情報取得部１１１は、蛍光染色標本３０Ａの生成に使用された蛍光試薬１０Ａに付された試薬識別情報１１Ａ、および標本２０Ａに付された標本識別情報２１Ａを取得する。例えば、情報取得部１１１は、バーコードリーダーなどを用いて試薬識別情報１１Ａおよび標本識別情報２１Ａを取得する。そして、情報取得部１１１は、試薬識別情報１１Ａに基づいて試薬情報を、標本識別情報２１Ａに基づいて標本情報をそれぞれデータベース２００から取得する。情報取得部１１１は、取得したこれらの情報を後述する情報保存部１２１に保存する。

　（画像取得部１１２）
　画像取得部１１２は、蛍光染色標本３０Ａ、少なくとも１つの蛍光試薬１０Ａで染色された標本２０Ａの画像情報を取得する構成である。より具体的には、画像取得部１１２は、例えばＣＣＤやＣＭＯＳなどの任意の撮像素子を備えており、当該撮像素子を用いて蛍光染色標本３０Ａを撮像することで画像情報を取得する。ここで、「画像情報」は、蛍光染色標本３０Ａの画像自体だけでなく、像として視覚化されていない測定値なども含む概念であることに留意されたい。例えば、画像情報には、蛍光染色標本３０Ａから放射した蛍光の波長スペクトルに関する情報が含まれていてもよい。以下、その蛍光の波長スペクトルを蛍光スペクトルという。画像取得部１１２は、画像情報を後述する画像情報保存部１２２に保存する。

　（画像処理部１７０）
　画像処理部１７０は、画像取得部１１２によって取得された蛍光染色標本３０Ａの画像情報を処理する。例えば、画像処理部１７０は、蛍光染色標本３０Ａの画像情報に対し、画像情報に基づく画像からボケを除去するボケ補正を行う。このボケ補正に関する処理などについて詳しくは後述する。

　（保存部１２０）
　保存部１２０は、情報処理装置１００の各種処理に使用される情報、または各種処理によって出力された情報を保存する構成である。図１に示すように、保存部１２０は、情報保存部１２１と、画像情報保存部１２２と、解析結果保存部１２３と、を備える。

　（情報保存部１２１）
　情報保存部１２１は、情報取得部１１１によって取得された試薬情報および標本情報を保存する構成である。なお、後述する解析部１３１による解析処理および画像生成部１３２による画像情報の生成処理、すなわち画像情報の再構築処理が終了した後には、情報保存部１２１は、処理に用いられた試薬情報および標本情報を削除することで空き容量を増やしてもよい。

　（画像情報保存部１２２）
　画像情報保存部１２２は、画像処理部１７０によって処理された蛍光染色標本３０Ａの画像情報を保存する構成である。なお、情報保存部１２１と同様に、解析部１３１による解析処理および画像生成部１３２による画像情報の生成処理、すなわち画像情報の再構築処理が終了した後には、画像情報保存部１２２は、処理に用いられた画像情報を削除することで空き容量を増やしてもよい。

　（解析結果保存部１２３）
　解析結果保存部１２３は、後述する解析部１３１によって行われた解析処理の結果を保存する構成である。例えば、解析結果保存部１２３は、解析部１３１によって分離された、蛍光試薬１０Ａの蛍光シグナルまたは標本２０Ａの自家蛍光シグナルを保存する。また、解析結果保存部１２３は、別途、機械学習などによって解析精度を向上させるために、解析処理の結果をデータベース２００へ提供する。なお、解析結果保存部１２３は、解析処理の結果をデータベース２００へ提供した後には、自らが保存している解析処理の結果を適宜削除することで空き容量を増やしてもよい。

　（処理部１３０）
　処理部１３０は、画像情報、試薬情報、および標本情報を用いて各種処理を行う機能構成である。図１に示すように、処理部１３０は、解析部１３１と、画像生成部１３２と、を備える。

　（解析部１３１）
　解析部１３１は、画像情報、標本情報および試薬情報を用いて各種解析処理を行う構成である。例えば、解析部１３１は、標本情報および試薬情報に基づいて画像情報から標本２０Ａの自家蛍光シグナルと蛍光試薬１０Ａの蛍光シグナルとを分離する処理（色分離処理）を行う。

　具体的には、解析部１３１は、標本情報に含まれる計測チャネルに基づいて自家蛍光シグナルを構成する１以上の要素を認識する。例えば、解析部１３１は、自家蛍光シグナルを構成する１以上の自家蛍光成分を認識する。そして、解析部１３１は、標本情報に含まれる、これらの自家蛍光成分のスペクトル情報を用いて画像情報に含まれる自家蛍光シグナルを予想する。そして、解析部１３１は、試薬情報に含まれる、蛍光試薬１０Ａの蛍光成分のスペクトル情報、および予想した自家蛍光シグナルに基づいて画像情報から自家蛍光シグナルと蛍光シグナルとを分離する。

　ここで、標本２０Ａが２以上の蛍光試薬１０Ａで染色されている場合、解析部１３１は、標本情報および試薬情報に基づいて画像情報、または、自家蛍光シグナルと分離された後の蛍光シグナルから、これら２以上の蛍光試薬１０Ａそれぞれの蛍光シグナルを分離する。例えば、解析部１３１は、試薬情報に含まれる、各蛍光試薬１０Ａの蛍光成分のスペクトル情報を用いて、自家蛍光シグナルと分離された後の蛍光シグナル全体から各蛍光試薬１０Ａそれぞれの蛍光シグナルを分離する。

　また、自家蛍光シグナルが２以上の自家蛍光成分によって構成されている場合、解析部１３１は、標本情報および試薬情報に基づいて画像情報、または、蛍光シグナルと分離された後の自家蛍光シグナルから、各自家蛍光成分それぞれの自家蛍光シグナルを分離する。例えば、解析部１３１は、標本情報に含まれる各自家蛍光成分のスペクトル情報を用いて、蛍光シグナルと分離された後の自家蛍光シグナル全体から各自家蛍光成分それぞれの自家蛍光シグナルを分離する。

　蛍光シグナルおよび自家蛍光シグナルを分離した解析部１３１は、これらのシグナルを用いて各種処理を行う。例えば、解析部１３１は、分離後の自家蛍光シグナルを用いて、他の標本２０Ａの画像情報に対して減算処理を行うことで当該他の標本２０Ａの画像情報から蛍光シグナルを抽出してもよい。その減算処理は、「バックグラウンド減算処理」とも呼称される。標本２０Ａに使用される組織、対象となる疾病の種類、対象者の属性、および対象者の生活習慣などの観点で同一または類似の標本２０Ａが複数存在する場合、これらの標本２０Ａの自家蛍光シグナルは類似している可能性が高い。ここでいう類似の標本２０Ａとは、例えば染色される組織切片の染色前の組織切片、染色された切片に隣接する切片、同一ブロックにおける染色切片と異なる切片、又は同一組織における異なるブロックにおける切片等、異なる患者から採取した切片などが含まれる。以下、組織切片を切片と呼称する。同一ブロックは、染色切片と同一の場所からサンプリングされたものである。異なるブロックは、染色切片と異なる場所からサンプリングされたものである。そこで、解析部１３１は、ある標本２０Ａから自家蛍光シグナルを抽出できた場合、他の標本２０Ａの画像情報から当該自家蛍光シグナルを除去することで、当該他の標本２０Ａの画像情報から蛍光シグナルを抽出してもよい。また、解析部１３１は、他の標本２０Ａの画像情報を用いてＳ／Ｎ値を算出する際に、自家蛍光シグナルを除去した後のバックグラウンドを用いることでＳ／Ｎ値を改善することができる。

　また、解析部１３１は、バックグラウンド減算処理以外にも分離後の蛍光シグナルまたは自家蛍光シグナルを用いて様々な処理を行うことができる。例えば、解析部１３１は、これらのシグナルを用いて標本２０Ａの固定化状態の解析を行ったり、画像情報に含まれる物体の領域を認識するセグメンテーションまたは領域分割を行ったりすることができる。物体は、例えば、細胞、細胞内構造、または組織、などである。細胞内構造は、例えば、細胞質、細胞膜、核、などである。組織は、例えば、腫瘍部、非腫瘍部、結合組織、血管、血管壁、リンパ管、繊維化構造、壊死、などである。

　（画像生成部１３２）
　画像生成部１３２は、解析部１３１によって得られた解析結果、例えば、解析部１３１によって分離された蛍光シグナルまたは自家蛍光シグナルに基づいて画像情報を生成、すなわち再構成する構成である。例えば、画像生成部１３２は、蛍光シグナルのみが含まれる画像情報を生成したり、自家蛍光シグナルのみが含まれる画像情報を生成したりすることができる。その際、蛍光シグナルが複数の蛍光成分によって構成されていたり、自家蛍光シグナルが複数の自家蛍光成分によって構成されたりしている場合、画像生成部１３２は、それぞれの成分単位で画像情報を生成することができる。さらに、解析部１３１が分離後の蛍光シグナルまたは自家蛍光シグナルを用いた各種処理を行った場合、画像生成部１３２は、それらの処理の結果を示す画像情報を生成してもよい。各種処理としては、例えば、標本２０Ａの固定化状態の解析、セグメンテーション、またはＳ／Ｎ値の算出などがある。本構成によれば、標的分子等に標識された蛍光試薬１０Ａの分布情報、つまり蛍光の二次元的な広がりや強度、波長、及びそれぞれの位置関係が可視化され、特に標的物質の情報が複雑な組織画像解析領域においてユーザである医師や研究者の視認性を向上させることができる。

　また、画像生成部１３２は、解析部１３１によって分離された蛍光シグナルまたは自家蛍光シグナルに基づいて自家蛍光シグナルに対する蛍光シグナルを区別するよう制御し、画像情報を生成しても良い。具体的には、標的分子等に標識された蛍光試薬１０Ａの蛍光スペクトルの輝度を向上させる、標識された蛍光試薬１０Ａの蛍光スペクトルのみを抽出し変色させる、２以上の蛍光試薬１０Ａによって標識された標本２０Ａから２以上の蛍光試薬１０Ａの蛍光スペクトルを抽出しそれぞれを別の色に変色する、標本２０Ａの自家蛍光スペクトルのみを抽出し除算または減算する、ダイナミックレンジを向上させる、等を制御し画像情報を生成してもよい。これによりユーザは目的となる標的物質に結合した蛍光試薬由来の色情報を明確に区別することが可能となり、ユーザの視認性を向上させることができる。

　（表示部１４０）
　表示部１４０は、画像生成部１３２によって生成された画像情報をディスプレイに表示することでユーザへ提示する構成である。なお、表示部１４０として用いられるディスプレイの種類は特に限定されない。また、本実施形態では詳細に説明しないが、画像生成部１３２によって生成された画像情報がプロジェクターによって投影されたり、プリンタによってプリントされたりすることでユーザへ提示されてもよい。換言すると、画像情報の出力方法は特に限定されない。

　（制御部１５０）
　制御部１５０は、情報処理装置１００が行う処理全般を統括的に制御する機能構成である。例えば、制御部１５０は、操作部１６０を介して行われるユーザによる操作入力に基づいて、上記で説明したような各種処理の開始や終了などを制御する。各種処理としては、例えば、蛍光染色標本３０Ａの撮像処理、解析処理、画像情報の生成処理、および画像情報の表示処理などがある。画像情報の生成処理としては、例えば、画像情報の再構築処理がある。なお、制御部１５０の制御内容は特に限定されない。例えば、制御部１５０は、汎用コンピュータ、ＰＣ、タブレットＰＣなどにおいて一般的に行われる処理、例えば、ＯＳ（Operating　System）に関する処理を制御してもよい。

　（操作部１６０）
　操作部１６０は、ユーザからの操作入力を受ける構成である。より具体的には、操作部１６０は、キーボード、マウス、ボタン、タッチパネル、またはマイクロフォンなどの各種入力手段を備えており、ユーザはこれらの入力手段を操作することで情報処理装置１００に対して様々な入力を行うことができる。操作部１６０を介して行われた操作入力に関する情報は制御部１５０へ提供される。

　（データベース２００）
　データベース２００は、標本情報、試薬情報、および解析処理の結果を管理する装置である。より具体的に説明すると、データベース２００は、標本識別情報２１Ａと標本情報、試薬識別情報１１Ａと試薬情報をそれぞれ紐づけて管理する。これによって、情報取得部１１１は、計測対象である標本２０Ａの標本識別情報２１Ａに基づいて標本情報を、蛍光試薬１０Ａの試薬識別情報１１Ａに基づいて試薬情報をデータベース２００から取得することができる。

　データベース２００が管理する標本情報は、上記のとおり、標本２０Ａに含まれる自家蛍光成分固有の計測チャネルおよびスペクトル情報を含む情報である。しかし、これら以外にも、標本情報には、各標本２０Ａについての対象情報、具体的には、例えば臓器、細胞、血液、体液、腹水、胸水などの使用される組織の種類、対象となる疾病の種類、例えば年齢、性別、血液型、または人種などの対象者の属性、または、例えば食生活、運動習慣、または喫煙習慣などの対象者の生活習慣に関する情報が含まれてもよく、標本２０Ａに含まれる自家蛍光成分固有の計測チャネルおよびスペクトル情報を含む情報及び対象情報は標本２０Ａごとに紐づけられてもよい。これにより、対象情報から標本２０Ａに含まれる自家蛍光成分固有の計測チャネルおよびスペクトル情報を含む情報を容易にたどることができ、例えば複数の標本２０Ａにおける対象情報の類似性から解析部１３１に過去に行われた類似の分離処理を実行させ、測定時間を短縮することが可能となる。なお、「使用される組織」は対象から採取された組織には特に限定されず、ヒトや動物等の生体内組織や細胞株、測定の対象物に含まれる溶液、溶剤、溶質、材料も含めてもよい。

　また、データベース２００が管理する試薬情報は、上記のとおり、蛍光試薬１０Ａのスペクトル情報を含む情報であり、しかし、これ以外にも、試薬情報には、製造ロット、蛍光成分、抗体、クローン、蛍光標識率、量子収率、褪色係数、および、吸収断面積またはモル吸光係数などの蛍光試薬１０Ａに関する情報が含まれてもよい。褪色係数は、蛍光試薬１０Ａの蛍光強度の低減し易さを示す情報である。さらに、データベース２００が管理する標本情報および試薬情報は異なる構成で管理されていてもよく、特に試薬に関する情報はユーザに最適な試薬の組み合わせを提示する試薬データベースであってもよい。

　ここで、標本情報および試薬情報は、製造者であるメーカーなどから提供されるか、本開示に係る情報処理システム内で独自に計測されることを想定している。例えば、蛍光試薬１０Ａの製造者は、製造ロット毎にスペクトル情報や蛍光標識率などを計測し提供することなどをしない場合が多い。したがって、本開示に係る情報処理システム内で独自にこれらの情報を計測し、管理することで蛍光シグナルと自家蛍光シグナルの分離精度が向上され得る。また、管理の簡略化のために、データベース２００は、メーカーなどによって公開されているカタログ値、または各種文献に記載されている文献値などを標本情報および試薬情報、特に試薬情報として用いてもよい。しかし、一般的に、実際の標本情報および試薬情報はカタログ値や文献値とは異なる場合が多いため、上記のように標本情報および試薬情報が本開示に係る情報処理システム内で独自に計測され管理される方がより好ましい。

　また、データベース２００にて管理されている標本情報、試薬情報、および解析処理の結果を用いる機械学習技術などによって、例えば、蛍光シグナルと自家蛍光シグナルとの分離処理などの解析処理の精度が向上され得る。機械学習技術などを用いて学習を行う主体は特に限定されないところ、本実施形態では情報処理装置１００の解析部１３１が学習を行う場合を一例として説明する。例えば、解析部１３１は、ニューラルネットワークを用いて、分離後の蛍光シグナルおよび自家蛍光シグナルと、分離に用いられた画像情報、標本情報および試薬情報とが紐づけられた学習データによって機械学習された分類器または推定器を生成する。そして、画像情報、標本情報および試薬情報が新たに取得された場合、解析部１３１は、それらの情報を分類器または推定器に入力することで、当該画像情報に含まれる蛍光シグナルおよび自家蛍光シグナルを予測して出力することができる。

　また、予測される蛍光シグナルおよび自家蛍光シグナルよりも精度の高い、過去に行われた類似の分離処理を算出し、それらの処理における処理の内容を統計的または回帰的に分析し、分析結果に基づいて蛍光シグナルと自家蛍光シグナルの分離処理を改善する方法が出力されてもよい。分離処理は、例えば、類似の画像情報、標本情報、または試薬情報が用いられる分離処理である。処理の内容は、例えば、処理に用いられる情報やパラメータなどを含む。なお、機械学習の方法は上記に限定されず、公知の機械学習技術が用いられ得る。また、人工知能によって蛍光シグナルと自家蛍光シグナルの分離処理が行われてもよい。また、蛍光シグナルと自家蛍光シグナルとの分離処理だけでなく、分離後の蛍光シグナルまたは自家蛍光シグナルを用いた各種処理、例えば、標本２０Ａの固定化状態の解析、またはセグメンテーションなどが機械学習技術などによって改善されてもよい。

　以上、本実施形態に係る情報処理システムの構成例について説明した。なお、図１を参照して説明した上記の構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る情報処理システムの構成は係る例に限定されない。例えば、情報処理装置１００は、図１に示す機能構成の全てを必ずしも備えなくてもよい。また、情報処理装置１００は、データベース２００を内部に備えていてもよい。情報処理装置１００の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。

　また、情報処理装置１００は、上記で説明してきた処理以外の処理を行ってもよい。例えば、蛍光試薬１０Ａに関する量子収率、蛍光標識率、および吸収断面積、もしくはモル吸光係数などの情報が試薬情報に含まれることによって、情報処理装置１００は、自家蛍光シグナルが除去された画像情報、および試薬情報を用いて画像情報における蛍光分子数や、蛍光分子と結合している抗体数などを算出してもよい。

　＜１－２．蛍光観察装置の構成例＞
　上記の情報処理システムは、例えば、蛍光観察装置５００に適用され得る。この蛍光観察装置５００は、顕微鏡システムの一例である。以下、蛍光観察装置５００の構成例について図２及び図３を参照して説明する。図２は、本実施形態に係る蛍光観察装置５００の概略構成の一例を示す図である。図３は、本実施形態に係る観察ユニット１の概略構成の一例を示す図である。

　図２に示すように、蛍光観察装置５００は、観察ユニット１と、処理ユニット２と、表示部３と、を有する。

　観察ユニット１は、励起部（照射部）１０と、ステージ２０と、分光イメージング部３０と、観察光学系４０と、走査機構５０と、フォーカス機構６０と、非蛍光観察部７０と、を含む。

　励起部１０は、波長が異なる複数の照射光を観察対象物に照射する。励起部１０は、例えば、異軸平行に配置された波長の異なる複数のライン照明を観察対象物である病理標本、すなわち病理サンプルに照射する。励起部１０は、照射部として機能する。ステージ２０は、病理標本を支持する台であって、走査機構５０により、ライン照明によるライン光の方向に対して垂直方向に移動可能に構成されている。分光イメージング部３０は、分光器を含み、ライン照明によりライン状に励起された病理標本の蛍光スペクトル、すなわち分光データを取得する。

　すなわち、観察ユニット１は、ライン照明に応じた分光データを取得するライン分光器として機能する。また、観察ユニット１は、複数の蛍光波長それぞれについて撮像対象である病理標本により生成された複数の蛍光画像をライン毎に撮像し、撮像した複数の蛍光画像のデータをラインの並び順で取得する撮像装置としても機能する。

　ここで、異軸平行とは、複数のライン照明が異軸かつ平行であることをいう。異軸とは、同軸上に無いことをいい、軸間の距離は特に限定されない。平行とは、厳密な意味での平行に限られず、ほぼ平行である状態も含む。例えば、レンズ等の光学系由来のディストーションや製造公差による平行状態からの逸脱があってもよく、この場合も平行とみなす。

　励起部１０と分光イメージング部３０は、ステージ２０に対し、観察光学系４０を介して接続されている。観察光学系４０は、フォーカス機構６０によって最適な焦点に追従する機能を有している。観察光学系４０には、暗視野観察、明視野観察などを行うための非蛍光観察部７０が接続されてもよい。また、観察ユニット１には、励起部１０、分光イメージング部３０、走査機構５０、フォーカス機構６０、非蛍光観察部７０などを制御する制御部８０が接続されてもよい。

　処理ユニット２は、記憶部２１と、データ校正部２２と、画像形成部２３とを含む。この処理ユニット２は、観察ユニット１によって取得された病理標本の蛍光スペクトルに基づいて、典型的には、病理標本の画像を形成し、あるいは蛍光スペクトルの分布を出力する。以下、病理標本はサンプルＳともいう。ここでの画像とは、そのスペクトルを構成する色素やサンプル由来の自家蛍光などの構成比率、波形からＲＧＢ（赤緑青）カラーに変換されたものや、特定の波長帯の輝度分布などをいう。

　記憶部２１は、例えばハードディスクドライブやフラッシュメモリといった不揮発性の記憶媒体と、当該記憶媒体に対するデータの書き込みおよび読み出しを制御する記憶制御部と、を含む。記憶部２１は、励起部１０が含む複数のライン照明それぞれにより射出される光の各波長と、分光イメージング部３０のカメラで受光された蛍光との相関を示す分光データが記憶される。また、記憶部２１には、観察対象となるサンプル（病理標本）に関する自家蛍光の標準スペクトルを示す情報や、サンプルを染色する色素単体の標準スペクトルを示す情報が予め記憶される。

　データ校正部２２は、分光イメージング部３０のカメラで撮像された撮像画像に基づき記憶部２１に記憶された分光データの構成を行う。画像形成部２３は、分光データと、励起部１０により照射された複数のライン照明の間隔Δｙとに基づき、サンプルの蛍光画像を形成する。例えば、データ校正部２２や画像形成部２３等を含む処理ユニット２は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）等のコンピュータに用いられるハードウェア要素および必要なプログラム（ソフトウェア）により実現される。ＣＰＵに代えて、またはこれに加えて、ＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）等のＰＬＤ（Programmable　Logic　Device）、あるいは、ＤＳＰ（Digital　Signal　Processor）、その他ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）等が用いられてもよい。

　表示部３は、例えば、画像形成部２３で形成された蛍光画像に基づく画像等の各種情報を表示する。この表示部３は、例えば、処理ユニット２に一体的に取り付けられたモニタで構成されてもよいし、処理ユニット２に接続された表示装置であってもよい。表示部３は、例えば、液晶デバイスあるいは有機ＥＬデバイス等の表示素子と、タッチセンサとを備え、撮影条件の入力設定や撮影画像等を表示するＵＩ（User　Interface）として構成される。

　次に、観察ユニット１の詳細について図３を参照して説明する。ここでは、励起部１０がそれぞれ２波長の発光を行う２つのライン照明Ｅｘ１およびＥｘ２を含むものとして説明する。例えば、ライン照明Ｅｘ１が波長４０５ｎｍの光と波長５６１ｎｍの光とを発光し、ライン照明Ｅｘ２が波長４８８ｎｍの光と波長６４５ｎｍの光とを発光する。

　図３に示すように、励起部１０は、複数の励起光源Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４を有する。各励起光源Ｌ１～Ｌ４は、波長がそれぞれ４０５ｎｍ、４８８ｎｍ、５６１ｎｍ及び６４５ｎｍのレーザ光を出力するレーザ光源で構成される。例えば、各励起光源Ｌ１～Ｌ４は、発光ダイオード（ＬＥＤ）やレーザダイオード（ＬＤ）などで構成される。

　さらに、励起部１０は、各励起光源Ｌ１～Ｌ４に対応するよう、複数のコリメータレンズ１１、複数のレーザラインフィルタ１２、複数のダイクロイックミラー１３ａ、１３ｂ、１３ｃと、ホモジナイザ１４と、コンデンサレンズ１５と、入射スリット部１６とを有する。

　励起光源Ｌ１から出射されるレーザ光と励起光源Ｌ３から出射されるレーザ光は、それぞれコリメータレンズ１１によって平行光になった後、各々の波長帯域の裾野をカットするためのレーザラインフィルタ１２を透過し、ダイクロイックミラー１３ａによって同軸にされる。同軸化された２つのレーザ光は、さらに、ライン照明Ｅｘ１となるべくフライアイレンズなどのホモジナイザ１４とコンデンサレンズ１５によってビーム成形される。

　励起光源Ｌ２から出射されるレーザ光と励起光源Ｌ４から出射されるレーザ光も同様に各ダイクロイックミラー１３ｂ、１３ｃによって同軸化され、ライン照明Ｅｘ１とは異軸のライン照明Ｅｘ２となるようにライン照明化される。ライン照明Ｅｘ１およびＥｘ２は、各々が通過可能な複数の入射スリットを有する入射スリット部１６において距離Δｙだけ離れた異軸ライン照明、すなわち１次像を形成する。

　なお、本実施形態では、４つのレーザを２つの同軸、２つの異軸とした例について説明するが、このほかに、２つのレーザを２つの異軸構成にしたり、４つのレーザを４つの異軸構成にしたりしてもよい。

　１次像は、観察光学系４０を介してステージ２０上のサンプルＳに照射される。観察光学系４０は、コンデンサレンズ４１と、ダイクロイックミラー４２，４３と、対物レンズ４４と、バンドパスフィルタ４５と、コンデンサレンズ４６とを有する。コンデンサレンズ４６は結像レンズの一例である。ライン照明Ｅｘ１、Ｅｘ２は、対物レンズ４４と対になったコンデンサレンズ４１で平行光にされ、ダイクロイックミラー４２、４３により反射されて対物レンズ４４を透過し、ステージ２０上のサンプルＳに照射される。

　ここで、図４は、本実施形態に係るサンプルＳの一例を示す図である。図４では、サンプルＳを励起光であるライン照明Ｅｘ１およびＥｘ２の照射方向から見た様子が示されている。サンプルＳは、典型的には、図４に示すような組織切片等の観察対象物Ｓａを含むスライドで構成されるが、勿論それ以外であってもよい。観察対象物Ｓａは、例えば、核酸、細胞、タンパク、菌、ウイルスなどの生体試料である。サンプルＳ、すなわち観察対象物Ｓａは、複数の蛍光色素によって染色されている。観察ユニット１は、サンプルＳを所望の倍率に拡大して観察する。

　図５は、本実施形態に係るサンプルＳにライン照明Ｅｘ１およびＥｘ２が照射される領域Ａを拡大して示す図である。図５の例では、領域Ａに２つのライン照明Ｅｘ１およびＥｘ２が配置されており、それぞれのライン照明Ｅｘ１およびＥｘ２に重なるように、分光イメージング部３０の撮影エリアＲ１およびＲ２が配置される。２つのライン照明Ｅｘ１およびＥｘ２は、それぞれＺ軸方向に平行であり、Ｙ軸方向に所定の距離Δｙだけ離れて配置される。

　サンプルＳの表面において、図５に示したようにライン照明Ｅｘ１およびＥｘ２が形成される。これらのライン照明Ｅｘ１およびＥｘ２によってサンプルＳにおいて励起された蛍光は、図３に示すように、対物レンズ４４によって集光され、ダイクロイックミラー４３に反射され、ダイクロイックミラー４２と、励起光をカットするバンドパスフィルタ４５とを透過し、コンデンサレンズ４６で再び集光されて、分光イメージング部３０に入射する。

　分光イメージング部３０は、図３に示すように、観察スリット部３１と、撮像素子３２と、第１プリズム３３と、ミラー３４と、回折格子３５と、第２プリズム３６と、を有する。回折格子３５は例えば波長分散素子である。

　図３の例では、撮像素子３２は、２つの撮像素子３２ａ、３２ｂを含んで構成されている。この撮像素子３２は、回折格子３５によって波長分散された複数の光、例えば蛍光等を受光する。撮像素子３２には、例えば、ＣＣＤ（Charge　Coupled　Device）、ＣＭＯＳ（Complementary　Metal　Oxide　Semiconductor）などの２次元イメージャが採用される。撮像素子３２は、撮像部として機能する。

　観察スリット部３１は、コンデンサレンズ４６の集光点に配置され、励起ライン数と同じ数、図３の例では２本の観察スリットを有する。観察スリットの数は特に限定されるものではなく、例えば、４本であってもよい。この観察スリット部３１を通過した２つの励起ライン由来の蛍光スペクトルは、第１プリズム３３で分離され、それぞれミラー３４を介して回折格子３５の格子面で反射することにより、励起波長各々の蛍光スペクトルにさらに分離される。分離された４つの蛍光スペクトルは、ミラー３４および第２プリズム３６を介して撮像素子３２ａおよび３２ｂに入射され、分光データとして、ライン方向の位置ｘと、波長λにより表現される分光データ（ｘ，λ）に展開される。分光データ（ｘ，λ）は、撮像素子３２に含まれる画素のうち、行方向において位置ｘ、列方向において波長λの位置の画素の画素値である。なお、分光データ（ｘ，λ）は、単に分光データとして記述されることがある。

　なお、撮像素子３２ａおよび３２ｂの画素サイズ（ｎｍ／Ｐｉｘｅｌ）は特に限定されず、例えば、２ｎｍ／Ｐｉｘｅｌ以上２０ｎｍ／Ｐｉｘｅｌ以下に設定される。この分散値は、回折格子３５のピッチや光学的に実現しても良いし、撮像素子３２ａおよび３２ｂのハードウェアビニングを使って実現しても良い。また、光路の途中にダイクロイックミラー４２やバンドパスフィルタ４５が挿入され、励起光、すなわちライン照明Ｅｘ１およびＥｘ２が撮像素子３２に到達しないようにされている。

　各ライン照明Ｅｘ１およびＥｘ２は、それぞれ単一の波長で構成される場合に限られず、それぞれが複数の波長で構成されてもよい。ライン照明Ｅｘ１およびＥｘ２がそれぞれ複数の波長で構成される場合、これらで励起される蛍光もそれぞれ複数のスペクトルを含む。この場合、分光イメージング部３０は、当該蛍光を励起波長に由来するスペクトルに分離するための波長分散素子を有する。波長分散素子は、回折格子やプリズムなどで構成され、典型的には、観察スリット部３１と撮像素子３２との間の光路上に配置される。

　なお、ステージ２０および走査機構５０は、Ｘ－Ｙステージを構成し、サンプルＳの蛍光画像を取得するため、サンプルＳをＸ軸方向およびＹ軸方向へ移動させる。ＷＳＩ（Whole　slide　imaging）では、Ｙ軸方向にサンプルＳをスキャンし、その後、Ｘ軸方向に移動し、さらにＹ軸方向へのスキャンを行うといった動作が繰り返される。走査機構５０を用いることで、サンプルＳ、すなわち観察対象物Ｓａ上において空間的に距離Δｙだけ離れた、それぞれ異なる励起波長で励起された色素スペクトル、すなわち蛍光スペクトルを、Ｙ軸方向に連続的に取得することができる。

　走査機構５０は、サンプルＳにおける照射光の照射される位置を経時的に変化させる。例えば、走査機構５０は、ステージ２０をＹ軸方向に走査する。この走査機構５０によって、ステージ２０に対して複数のライン照明Ｅｘ１，Ｅｘ２をＹ軸方向、つまり、各ライン照明Ｅｘ１，Ｅｘ２の配列方向に走査させることができる。これは、この例に限定されず、光学系の途中に配置されたガルバノミラーによって複数のライン照明Ｅｘ１およびＥｘ２がＹ軸方向に走査されてもよい。各ライン照明Ｅｘ１およびＥｘ２由来のデータ、例えば、２次元データ又は３次元データは、Ｙ軸について距離Δｙだけ座標がシフトしたデータになるので、予め記憶された距離Δｙ、または、撮像素子３２の出力から計算される距離Δｙの値に基づいて、補正され出力される。

　図３に示すように、非蛍光観察部７０は、光源７１、ダイクロイックミラー４３、対物レンズ４４、コンデンサレンズ７２、撮像素子７３などにより構成される。非蛍光観察部７０においては、図３の例では、暗視野照明による観察系を示している。

　光源７１は、ステージ２０に対して対物レンズ４４と対向する側に配置され、ステージ２０上のサンプルＳに対して、ライン照明Ｅｘ１、Ｅｘ２とは反対側から照明光を照射する。暗視野照明の場合、光源７１は、対物レンズ４４のＮＡ（開口数）の外側から照明し、サンプルＳで回折した光（暗視野像）を対物レンズ４４、ダイクロイックミラー４３およびコンデンサレンズ７２を介して撮像素子７３で撮影する。暗視野照明を用いることで、蛍光染色サンプルのような一見透明なサンプルであってもコントラストを付けて観察することができる。

　なお、この暗視野像を蛍光と同時に観察して、リアルタイムのフォーカスに使ってもよい。この場合、照明波長は、蛍光観察に影響のない波長を選択すればよい。非蛍光観察部７０は、暗視野画像を取得する観察系に限られず、明視野画像、位相差画像、位相像、インラインホログラム（In-line　hologram）画像などの非蛍光画像を取得可能な観察系で構成されてもよい。例えば、非蛍光画像の取得方法として、シュリーレン法、位相差コントラスト法、偏光観察法、落射照明法などの種々の観察法が採用可能である。照明用光源の位置もステージ２０の下方に限られず、ステージ２０の上方や対物レンズ４４の周りにあってもよい。また、リアルタイムでフォーカス制御を行う方式だけでなく、予めフォーカス座標（Ｚ座標）を記録しておくプレフォーカスマップ方式等の他の方式が採用されてもよい。

　なお、上述では、励起光としてのライン照明は、ライン照明Ｅｘ１およびＥｘ２の２本で構成されたが、これに限定されず、３本、４本あるいは５本以上であってもよい。またそれぞれのライン照明は、色分離性能がなるべく劣化しないように選択された複数の励起波長を含んでもよい。また、ライン照明が１本であっても、複数の励起波長から構成される励起光源で、かつそれぞれの励起波長と、撮像素子３２で所得されるデータとを紐づけて記録すれば、異軸平行ほどの分離能は得られないが、多色スペクトルを得ることができる。

　以上、本開示に係る技術を蛍光観察装置５００に適用した適用例について説明した。なお、図２及び図３を参照して説明した上記の構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る蛍光観察装置５００の構成は係る例に限定されない。例えば、蛍光観察装置５００は、図２及び図３に示す構成の全てを必ずしも備えなくてもよいし、図２及び図３に示されていない構成を備えてもよい。

　このような複数の観察スリットを有する観察スリット部３１を備える蛍光観察装置５００（例えば、ライン共焦点蛍光顕微鏡）においては、例えば、ある一つの観察スリットに基づいて全観察スリットのフォーカスを合わせて全観察スリットで撮影を行うため、他の観察スリットではフォーカスが合っておらず、観察スリットごとに蛍光画像のボケの度合いが異なる。このようなボケが生じると、例えば、ボケによる隣接ピクセルからの信号の漏れ込みが原因となり、色分離後画像において細胞解析の結果が生物学的に正しくないと思われるものになること、一例として、二つの細胞が存在しているはずである箇所が一つの細胞として検出されることなどがある。

　ここで、図６は、本実施形態に係る観察スリットごとのフォーカス評価を説明するための図である。図６では、縦軸が隣接画素差分の和であり、横軸が対物位置（μｍ）である。励起波長は、例えば、４０５μｍ、４８８μｍ、５３２μｍ、６３８μｍである。図６の例では、励起波長は四つであるが、この数は観察スリットの数に対応するものであり、二つであってもよく、特に限定されるものではない。

　図６に示すように、観察スリット（励起波長）ごとに、対物位置に対する隣接画素差分の和を示すドットが提示されている。これらの各ドットに対して、観察スリットごとに、ガウシアン関数によるピークフィットにより最適フォーカス位置が推定される。この推定された最適フォーカス位置は、図６中に表として観察スリットごとに示されている。４０５励起用の観察スリットの最適フォーカス位置は６．５８μｍであり、４８８励起用の観察スリットの最適フォーカス位置は６．２２でμｍあり、５３２励起用の観察スリットの最適フォーカス位置は５．５６μｍであり、６３８励起用の観察スリットの最適フォーカス位置は６．１８μｍである。４０５励起用の観察スリットの最適フォーカス位置と５３２励起用の観察スリットの最適フォーカス位置との差は、１μｍよりも大きい。

　図７は、本実施形態に係る観察スリット（励起波長）ごとに撮影したチャートを示す図である。図７に示すように、正方形枠Ａ１が示す画が、フォーカスが最も合っている画であるが、そのときのフォーカス位置は、観察スリットによって異なっている。図７の例では、４０５励起用の観察スリットのフォーカス位置は、ある基準位置から＋７μｍであり、４８８励起用、５３２励起用及び６３８励起用の観察スリットの最適フォーカス位置は＋６μｍである。４０５励起用の観察スリットのフォーカス位置だけが他の励起用の観察スリットと異なる。このように全ての観察スリットでフォーカスが合っていないため、いずれかの観察スリットにおいて蛍光画像のボケが発生する。

　図８は、本実施形態に係るピンホール撮影データ（ピンホール撮影画像）を示す図である。図８の例では、ピンホールＨ１が黒点で示されているが、実際の画像ではピンホールＨ１は白点であり、ピンホールＨ１以外の領域は黒となる。これは、以下のピンホール撮影データに係る図でも同様である。図９は、図８に示すピンホール撮影データにおける中央側ピンホール（図８中の点線丸枠Ａ２内のピンホールＨ１）と端ピンホール（図８中の実線丸枠Ａ３内のピンホールＨ１）との信号波形を示す図である。図９の例では、縦軸が強度であり、横軸は位置である。これは、以下の波形に係る図面でも同様である。

　図８に示すように、ピンホール撮影データは、観察スリットのスリット長手方向Ｂ１に複数のピンホールＨ１が並ぶ画像である。このピンホール撮影データは、各ピンホールＨ１を有するピンホールサンプル３００が蛍光観察装置５００により撮影されて得られる。ピンホール撮影データにおいては、１枚の画像内でも場所ごとにボケ方が異なる。例えば、図９に示すように、端ピンホールの信号波形（図９中の実線Ｃ１参照）の広がりは、中央側ピンホールの信号波形（図９中の点線Ｃ２参照）の広がりよりも大きいため、スリット長手方向端領域におけるボケは、スリット長手方向中央領域におけるボケよりも大きい。

　図１０は、本実施形態に係るピンホールサンプル３００を説明するための図である。図１０に示すように、ピンホールサンプル３００は、ガラス３１０に遮光膜３２０（例えば、クロム膜）をつけてガラス３１０をマスクすることで作成されている。遮光膜３２０は、観察スリットのスリット長手方向Ｂ１に複数のピンホールＨ１を有する。このピンホールサンプル３００には、封止剤３３０を介してカバーガラス３４０が載置される。この状態のピンホールサンプル３００が、バックライト３５０（例えば、ランバーシアン）からの透過光により蛍光観察装置５００により撮影される。これにより、図８に示すように、観察スリットのスリット長手方向Ｂ１にピンホールＨ１が複数並んだピンホール撮影データ（ピンホール撮影画像）が得られる。なお、ピンホールサンプル３００は、蛍光体で作成されてもよい。

　なお、上述では、ある一つの観察スリットに基づいて全観察スリットのフォーカスを合わせる構成、すなわち、各ライン照明（複数ライン）が同じ焦点位置を有する構成に限定されず、異なる焦点位置を有する構成であってもよい。異なる焦点位置をもって走査撮影すると、フォーカス座標（Ｚ座標）の異なる画像を撮影することができる。顕微鏡撮影では、フォーカス座標を変えながら複数の断面データを撮影する用途があり、この方式であれば複数の断面を同時に撮影できるというメリットがある。なお、異なる断層像（異なるスリットでの撮影像）でそれぞれ異なるボケ補正を行うことも有用である。

　＜１－３．画像処理部の第１処理例＞
　本実施形態に係る画像処理部１７０の第１処理例について図１１から図１３を参照して説明する。図１１は、本実施形態に係る第１処理例の流れを示すフローチャートである。図１２は、本実施形態に係る最適なＰＳＦ（Point　Spread　Function：点像強度分布関数）の生成を説明するための図である。図１３は、本実施形態に係るデコンボリューション前後の蛍光画像（上段）及び細胞解析結果画像（下段）を示す図である。細胞解析結果画像は、処理対象の蛍光画像に基づいて細胞一つ一つをセグメンテーションした画像である。

　図１１に示すように、ステップＳ１１において、画像処理部１７０は、ピンホール正解信号波形と初期ＰＳＦをコンボリューション（畳み込み）し、ピンホール正解信号波形をボケさせる。ステップＳ１２において、画像処理部１７０は、ボケたピンホール正解信号波形が実際のピンホール撮影データの信号波形に近づくようにＰＳＦを変えながら非線形最小二乗フィッティングを行い、最適ＰＳＦを生成する。ステップＳ１３において、画像処理部１７０は、最適なＰＳＦとボケた蛍光画像をデコンボリューション（逆畳み込み）し、復元された蛍光画像を生成する。ここでいうデコンボリューションとは、ボケ画像を補正する手法を指し、例えば、ボケ画像と点像強度分布関数との逆畳み込み処理を行うことによる補正を含む。

　ピンホール正解信号波形は、予め求められたピンホール正解信号波形である。このピンホール正解信号波形は、ピンホールサイズに応じて理論的又は実験的に予め求められている。例えば、ピンホール正解信号波形はシミュレーションなどにより求められてもよい。ピンホール正解信号波形は、例えば、画像処理部１７０が備える記憶部（図示せず）などに記憶されており、必要に応じて記憶部から画像処理部１７０により読み出される。

　ピンホール撮影データは、上記のようにピンホールサンプル３００（図１０参照）が用いられて実際に蛍光観察装置５００により得られたピンホール撮影画像に関するデータである。このピンホール撮影データは、蛍光観察装置５００の特有のボケ（装置特有のボケ）を含むことになる。この特有のボケは、例えば、観察ユニット１が有する各部の部品精度や取り付け精度などに起因して発生するものである。ピンホール撮影データは、画像取得部１１２により取得されて画像処理部１７０に送られる。

　図１２に示すように、ピンホール正解信号波形（図１２中の実線Ｄ１参照）がボケさせられ、ＰＳＦが変えられつつ、ボケたピンホール正解信号波形が実際のピンホール撮影データの信号波形（図１２中の点線Ｄ２参照）に近づくように非線形最小二乗フィッティングが実行される。そして、ボケたピンホール正解信号波形と実際のピンホール撮影データの信号波形との差が最も小さくなった（すなわち、ほぼ一致した）ときのＰＳＦが最適なＰＳＦとなる。この最適なＰＳＦとボケた蛍光画像がデコンボリューションされ、エッジが復元された蛍光画像が生成される。

　なお、ＰＳＦとしては、例えば、ガウシアン関数とローレンチアン関数を足し合わせたものが使用される。ＰＳＦは、点像強度分布関数以外にも、点像分布関数や点拡がり関数などと呼ばれることもある。また、デコンボリューションに用いられる関数、すなわちデコンボリューション関数としては、例えば、deconvlucy関数を使用しているが、deconvwnr関数、deconvreg関数、deconvblind関数などが用いられてもよい。これらのdeconvlucyやdeconvwnr、deconvreg、deconvblindなどの関数は、例えば、matlab限定で使用される関数である。

　上記のような第１処理例によれば、蛍光画像のボケが除去され、蛍光画像のエッジが復元される。したがって、蛍光画像のボケを抑制することが可能になるので、空間漏れこみ低減により、色分離後画像における細胞解析の結果が生物学的に理解できるものとなる。例えば、所望個数の細胞が存在しているはずである箇所がその所望個数よりも少ない個数の細胞として検出されることを抑えることができる。

　例えば、図１３に示すように、デコンボリューション前の細胞解析結果画像（左側の画像参照）では、丸枠Ａ４内の細胞は二つであるが、デコンボリューション後の細胞解析結果画像（右側の画像参照）では、丸枠Ａ４内の細胞は五つである。このように上記のデコンボリューションを実行することで、五つの細胞が存在しているはずである箇所が二つの細胞として検出されることを抑えることができる。したがって、ボケによる隣接ピクセルからの信号の漏れ込みが原因となり、色分離後画像において細胞解析の結果が生物学的に正しくないと思われるものになることを抑制することができる。

　ここで、例えば、ピンホール正解信号波形は、ピンホール出射端での光強度分布から得られる。このピンホール出射端での光強度分布は、既知の導波管での電磁波解析により与えられ、ピンホール端部での電界をゼロとしたベッセル関数により記述される。なお、取り扱いのし安さから上記ベッセル関数は近似的にＣｏｓ＾２で置き換えることもできる。例えば、基底モード（第一種ベッセル関数０次）はＣｏｓ関数で近似可能である。

　例えば、円筒管のモード形状導出では、下記の式（１）は極座標波動方程式であり、下記の式（２）は円筒管の端で電界Ｅが０の条件である。なお、直交座標（ｘ、ｙ、ｚ）から円筒座標（ｘ、θ、ｚ）への変換は、ｘ＝ｒｃｏｓθ及びｙ＝ｒｓｉｎθ（極座標）で与えられる。また、円筒管の直径は２ａである。下記の式（１）及び式（２）に基づき、下記の式（１）は変数分離法により二つの下記の式（３）及び式（４）に分離される。下記の式（３）及び式（４）に基づき、二つの一般解の下記の式（５）及び（６）が得られる。基底では、式（６）は定数である。なお、ｊ_ｎ（ｐ）＝０の第ｍ番目の根をＰ_ｎｍと書けば、固有値はｋ_ｔ＝Ｐ_ｎｍ／ａである。

　ＰＳＦは、光学系のＰＳＦ（Point　Spread　Function）である。この光学系のＰＳＦとは、光学系の物体平面におかれた無限小の点光源（例えば、発光する分子などが近い）が特定の光学系を透過したのちに像面（実際にはイメージセンサなど）にどのようなボケ具合で映るかを示したものである。仮に物体平面に置かれる試料について無限の解像度でその真の画像を知っていれば、この真の画像と光学系のＰＳＦとのコンボリューションを取ることにより、イメージセンサ上に映し出される光学系を透過したあとの画像を計算により生成できる。

　また、本実施形態に関する計算においては、像面側に口径Ｄ、焦点距離ｆ１の接眼レンズと焦点距離ｆ２の対物レンズとを用いた場合、点光源は、ｄ＝４λｆ１／（πＤ）のビームウエストをもつガウス分布を像面に構成する（λ：光の波長）。これは、物体面において、４λｆ２／ｆ１（πＤ）のビームウエストをもつガウス分布のように見えるので、ｆ（ｒ）＝Ｉ０ｅｘｐ（－２ｒ＾２／（４λｆ２／ｆ１（πＤ）＾２））が半径上のｒ地点におけるＰＳＦとなる。

　ただし、本実施形態においては、上記の各関数はあくまで最適解を求めるための出発点として初期ＰＳＦとして用いるものであって、必ずしも上記の各関数に限られるものではなく、同様の形状をした関数を収束演算の出発点として用いれば足りる。

　＜１－４．画像処理部の第２処理例＞
　本実施形態に係る画像処理部１７０の第２処理例について図１４及び図１５を参照して説明する。図１４は、本実施形態に係る第２処理例の流れを示すフローチャートである。図１５は、本実施形態に係る第２処理例を説明するための図である。

　図１４に示すように、ステップＳ２１において、画像処理部１７０は、４０５励起のピンホール撮影データを用いてＰＳＦを最適化し、４０５励起スリット用最適ＰＳＦを生成する。このＰＳＦの最適化処理は、図１１中のステップＳ１１及びステップＳ１２の処理に相当する。図１４及び図１５に示すように、ステップＳ２２において、画像処理部１７０は、最適なＰＳＦとボケた４０５励起蛍光画像をデコンボリューションし、復元された４０５励起蛍光画像を生成する。なお、４０５励起とは励起波長が４０５μｍであることを意味し、４０５励起のピンホール撮影データとは励起波長が４０５μｍによる撮影によって得られた撮影データである（他の励起波長も同様である）。

　また、画像処理部１７０は、上記と同じように、４８８励起、５３２励起及び６３８励起のピンホール撮影データを用いて、ステップＳ２１及びステップＳ２２において、上記のＰＳＦの最適化処理及びデコンボリューション処理を行い、復元された４８８励起蛍光画像、５３２励起蛍光画像及び６３８励起蛍光画像を生成する。なお、図１４及び図１５において、励起波長ごとに用いるデータは異なるが、処理自体は同じであるため、ステップに同じ符号を付す。励起波長は、例えば、４０５μｍ、４８８μｍ、５３２μｍ、６３８μｍである。

　図１４及び図１５に示すように、ステップＳ２３において、画像処理部１７０は、復元された４０５励起蛍光画像、４８８励起蛍光画像、５３２励起蛍光画像及び６３８励起蛍光画像をパッキングする。ステップＳ２４において、解析部１３１は、画像処理部１７０がパッキングした蛍光画像群に対して色分離処理を実行する。図１４に示すように、ステップＳ２５において、画像処理部１７０は、色分離後画像に対して細胞解析を行う。

　なお、図１５の例では、色素１、色素２、色素３、色素４というように、色分離処理によって色素ごとに色分離後画像が得られる。色分離処理は、例えば、観察対象に対して励起光を照射して検出される蛍光から、その観察対象の自家蛍光による蛍光成分、および／または、隣接する波長領域による蛍光成分を分離する処理を含む。

　このような第２処理例によれば、観察スリットごとのピンホール撮影データそれぞれにおいて、ＰＳＦを最適化することで、観察スリットごとに異なる最適ＰＳＦを作成し、マルチスペクトル画像の各励起蛍光画像をそれぞれに対応する観察スリットの最適ＰＳＦとデコンボリューションする。これにより、蛍光画像のボケが除去され、蛍光画像のエッジが復元される。したがって、蛍光画像のボケを抑制することが可能になるので、空間漏れこみ低減により、色分離後画像における細胞解析の結果が生物学的に理解できるものとなる。

　ここで、デコンボリューション効果（ボケ補正効果）の評価結果について図１６及び図１７を参照して説明する。図１６は、本実施形態に係る色分離後のビーズ蛍光画像を示す図である。図１７は、本実施形態に係るデコンボリューション効果の評価結果を説明するための図である。

　図１６に示すように、色分離後のビーズ蛍光画像が示されている。この色分離後のビーズ蛍光画像において正方形枠Ａ５で囲んでいる１ビーズについて、デコンボリューション効果の評価結果が図１７に示される。この図１７での評価結果は、デコンボリューション効果をビーズの信号波形解析により評価した結果である。図１７の例では、ビーズ波形は１ビーズの中央部分の波形である。

　図１７に示すように、上記の１ビーズについて、デコンボリューション前（図１７中の左側グラフ参照）と、観察スリット間で共通のＰＳＦとデコンボリューションした結果（図１７中の中央グラフ参照）と、観察スリットごとに異なるＰＳＦとデコンボリューションした結果（図１７中の右側グラフ参照）との３パターンにおける、ビーズ波形（図１７中の点線Ｅ１参照）とそのビーズ波形の左右エッジの傾き（ビーズ波形上の太実線Ｅ２参照）の平均とが提示されている。

　図１７の例では、デコンボリューション前のビーズ波形における左右エッジの傾きの平均は０．００９３であり、観察スリット間で共通のＰＳＦとデコンボリューションした結果のビーズ波形における左右エッジの傾きの平均は０．０４１１であり、観察スリットごとに異なるＰＳＦとデコンボリューションした結果のビーズ波形における左右エッジの傾きの平均は０．０５３１である。このような左右エッジの傾きの平均が高い方が、エッジの鋭い画であることを示す。したがって、各左右エッジの傾きの平均結果の比較により、今回注目した１ビーズについては、観察スリットごとに異なるＰＳＦとデコンボリューションした結果が最もエッジの鋭い画に復元できたといえる。

　＜１－５．画像処理部の第３処理例＞
　本実施形態に係る画像処理部１７０の第３処理例について図１８から図２３を参照して説明する。

　第３処理例では、画像処理部１７０は、スライド上の異なる位置に存在するピンホールＨ１それぞれにおいて、第１処理例又は第２処理例に記載した方法でＰＳＦを最適化することで画像内場所ごとに異なる最適ＰＳＦを作成し、蛍光画像内の各領域をそれぞれの場所に対応する最適ＰＳＦとデコンボリューションする。この方法について、以下２つのバリエーションがある。

　（バリエーション１）
　バリエーション１について図１８から図２０を参照して説明する。図１８は、本実施形態に係るピンホール撮影データを示す図である。図１９は、本実施形態に係るビーズ蛍光画像（デコンボリューション対象画像）における領域分割を説明するための図である。図２０は、本実施形態に係る第３処理例のバリエーション１の流れを示すフローチャートである。

　バリエーション１では、ピンホール撮影データにおける長手方向中央領域とその中央領域を両側から挟む一対の端領域とで異なるＰＳＦを使用する。

　図１８に示すように、画像処理部１７０は、ピンホール撮影データにおける長手方向中央のピンホールＨ１（図１８中の実線の丸枠Ａ６内のピンホールＨ１）と長手方向端のピンホールＨ１（図１８中の点線の丸枠Ａ７内のピンホールＨ１）との画像内長手方向の場所に基づいて、図１９に示すように、一つの中央領域及び二つの端領域を決定する。

　図２０に示すように、ステップＳ３１及びステップＳ３２において、画像処理部１７０は、ピンホール撮影データにおける長手方向中央のピンホールＨ１と長手方向端のピンホールＨ１のそれぞれでＰＳＦを最適化し、中央領域用最適ＰＳＦと端領域用最適ＰＳＦを作成する。画像処理部１７０は、ボケた蛍光画像も長手方向の中央領域と端領域とに分割し、ステップＳ３３及びステップＳ３４において、それぞれの領域に中央領域用最適ＰＳＦと端領域用最適ＰＳＦを適用してデコンボリューションを行うことで、エッジが復元された画像を生成する。

　なお、画像の分割数は特に限定されるものではなく、ピンホール位置に合わせて画像をさらに分割し、ＰＳＦの種類をさらに増やしてもよい。また、中央領域用最適ＰＳＦと端領域用最適ＰＳＦの間を補間するように、ＰＳＦを例えば連続的又は段階的に変化させてもよい。

　ここで、デコンボリューション効果の評価結果について図２１を参照して説明する。図２１は、本実施形態に係るデコンボリューション効果の評価結果を説明するための図である。この図２１での評価結果は、デコンボリューションの効果をビーズの信号波形解析により評価した結果である。図２１の例では、ビーズ波形は１ビーズの中央部分の波形である。

　図２１に示すように、色分離後のビーズ蛍光画像における正方形枠Ａ８（図１９参照）で囲まれている１ビーズについて、１種類のＰＳＦとデコンボリューションした結果（図２１中の左側グラフ参照）と、長手方向中央領域と端領域とで異なる２種類のＰＳＦとデコンボリューションした結果（図２１中の右側グラフ参照）との２パターンにおける、ビーズ波形（図２１中の点線Ｅ１参照）とそのビーズ波形の左右エッジの傾き（ビーズ波形上の太実線Ｅ２参照）の平均が提示されている。

　図２１の例では、１種類のＰＳＦとデコンボリューションした結果のビーズ波形における左右エッジの傾きの平均は０．０４１３であり、長手方向中央領域と端領域とで異なる２種類のＰＳＦとデコンボリューションした結果のビーズ波形における左右エッジの傾きの平均は０．０４５９である。したがって、それらの左右エッジの傾きの平均結果の比較により、今回注目した１ビーズについては、画像内領域ごとに異なるＰＳＦとデコンボリューションした場合が最もエッジの鋭い画に復元できたといえる。

　（バリエーション２）
　バリエーション２について図２２及び図２３を参照して説明する。図２２は、本実施形態に係るピンホール撮影データにおける領域ごとの最適ＰＳＦの用意を説明するための図である。図２３は、本実施形態に係る画像全体をデコンボリューションした結果の混合比率を説明するための図である。

　バリエーション２では、ピンホール撮影データにおける領域ごとに異なる最適ＰＳＦを使って、画像全体をデコンボリューションした結果の混合比率を場所によって変える。

　画像処理部１７０は、図２２に示すように、ピンホール撮影データにおいて長手方向左端領域用、中央領域用及び右端領域用の最適ＰＳＦを用意し、それぞれを使ってボケた蛍光画像全体をデコンボリューションする。図２２の例では、画像処理部１７０は、（１）ピンホールＨ１に対応する最適ＰＳＦを左端領域用ＰＳＦとして設定し、（４）ピンホールＨ１に対応する最適ＰＳＦを中央領域用ＰＳＦとして設定し、（８）ピンホールＨ１に対応する最適ＰＳＦを右端領域用ＰＳＦとして設定する。

　その後、画像処理部１７０は、図２３に示すように、得られた３つのデコンボリューション結果画像の混合比率を画像内の場所によって変えることで、最終的なデコンボリューション結果画像を作成する。図２３の例では、画の左端になるほど、左端領域用ＰＳＦとのデコンボリューション結果画像の混合比率が高くなり、画の中央になるほど、中央領域用ＰＳＦとのデコンボリューション結果画像の混合比率が高くなり、画の右端になるほど、右端領域用ＰＳＦとのデコンボリューション結果画像の混合比率が高くなる。

　このような第３処理例によれば、スライド上の異なる位置に存在する各ピンホールＨ１それぞれにおいて、第１処理例又は第２処理例に記載した方法でＰＳＦを最適化することで画像内場所ごとに異なる最適ＰＳＦを作成し、蛍光画像内の各領域をそれぞれの場所に対応する最適ＰＳＦとデコンボリューションする。これにより、蛍光画像のボケが除去され、蛍光画像のエッジが復元される。したがって、蛍光画像のボケを抑制することが可能になるので、空間漏れこみ低減により、色分離後画像における細胞解析の結果が生物学的に理解できるものとなる。

　＜１－６．画像処理部の第２処理例の変形例＞
　本実施形態に係る画像処理部１７０の第２処理の変形例について図２４から図２６を参照して説明する。図２４は、本実施形態に係る第２処理例の流れを示すフローチャートである。図２５は、本実施形態に係る第２処理例の変形例の流れを示すフローチャートである。図２６は、本実施形態に係る第２処理例の変形例に対応する情報処理システムの概略構成の一例を示す図である。

　第２処理例では、図２４に示すように、色分離前にデコンボリューションを行っているが、変形例では、図２５に示すように、色分離後にデコンボリューションを行っており、色分離のフローにおいて、デコンボリューション処理を入れるタイミングが異なっている。図２６に示すように、変形例では、画像処理部１７０は、画像取得部１１２及び画像情報保存部１２２（図１参照）との間ではなく、画像生成部１３２の後段に設けられている。

　図２４に示すように、色分離前にデコンボリューションするフローにおいては、数百枚のマルチスペクトル画像に対してデコンボリューションを行うことになるのに対し、図２５に示すように、色分離後にデコンボリューションするフローでは、十枚前後の色素画像に対してのデコンボリューション処理で済むため、デコンボリューション処理にかかる時間を短縮できる。例えば、９ＭＩＸのｂｅａｄｓ画像の色分離にかかった時間は、色分離前にデコンボリューションを行うフローで約１２分２７秒であり、色分離後にデコンボリューションを行うフローでは約３分４５秒となり、その時間を大幅に短縮できることがわかる。また、色分離後にデコンボリューションするフローでは、色分離前にデコンボリューションするフローよりもエッジが鋭い画像に復元できる。これは、色分離前のマルチスペクトル画像と比較してＳ／Ｎの高い画がデコンボリューションの対象になっているためである。

　また、色分離後の蛍光画像を観察スリットごとに異なるＰＳＦとデコンボリューションする際、基本的には色素のコントリビューションに合った観察スリットのＰＳＦを適用することにする。例えば、ＡＦ４８８色素は４８８励起の最適ＰＳＦ、ＡＦ６４７色素は６３８励起の最適ＰＳＦなどである。タンデム色素のような複数励起波長にまたがる色素の場合には、使用する標準スペクトルのピーク比率からＰＳＦの適切な混合比率を算出して混合したＰＳＦを適用する。

　ここで、デコンボリューション効果の評価結果について図２７及び図２８を参照して説明する。図２７は、本実施形態に係る色分離後のビーズ蛍光画像を示す図である。図２８は、本実施形態に係るデコンボリューション効果の評価結果を説明するための図である。

　図２７に示すように、色分離後のビーズ蛍光画像が示されている。この色分離後のビーズ蛍光画像において正方形枠Ａ９で囲まれている１ビーズについて、デコンボリューション効果の評価結果が図２８に示される。この図２８での評価結果は、デコンボリューション効果をビーズの信号波形解析により評価した結果である。図２８の例では、ビーズ波形は１ビーズの中央部分の波形である。

　図２８に示すように、上記の１ビーズについて、デコンボリューション前（図２８中の左側グラフ参照）と、色分離前にデコンボリューションした結果（図２８中の中央グラフ参照）と、色分離後にデコンボリューションした結果（図２８中の右側グラフ参照）との３パターンにおける、ビーズ波形（図２８中の点線Ｅ１参照）とそのビーズ波形の左右エッジの傾き（ビーズ波形上の太実線Ｅ２参照）の平均とが提示されている。

　図２８の例では、デコンボリューション前のビーズ波形における左右エッジの傾きの平均は０．００９３であり、色分離前にデコンボリューションした結果のビーズ波形における左右エッジの傾きの平均は０．０５３１であり、色分離後にデコンボリューションした結果のビーズ波形における左右エッジの傾きの平均は０．０５６０である。したがって、それらの左右エッジの傾きの平均結果の比較により、今回注目した１ビーズについては、色分離後にデコンボリューションした結果が最もエッジの鋭い画に復元できたといえる。

　さらに、各ビーズにおける左右エッジの傾きの平均を画像内全ビーズについて算出しそれらの平均値を求めることで、画像全体のデコンボリューション効果を確認した。平均値は、デコンボリューション前では０．００８０、色分離前にデコンボリューションした結果では０．０４９７、色分離後にデコンボリューションした結果では０．０５３６となっており、色分離後にデコンボリューションを行った時に最も画像全体のエッジが復元できたという結果になった。これは、色分離前のマルチスペクトル画像と比較して、Ｓ／Ｎの高い画がデコンボリューションの対象になっているためと考えられる。

　＜１－７．デコンボリューションの関数例＞
　本実施形態に係るデコンボリューションの関数例について図２９から図４０を参照して説明する。

　デコンボリューションの関数例としては、deconvlucy、deconvwnr、deconvregが挙げられる。deconvlucyは、高速の、減衰付きルーシーリチャードソンアルゴリズムを実行するものである。この関数は、最適化手法とポアソン統計量を使用して、反復的に計算を行うものである。このdeconvlucyの関数では、ループがありで、入力したＰＳＦや結果の画を変えながらデコンボリューションが行われる。deconvwnrは、最小二乗解を求める。この関数は、ブレ除去中に発生しうるノイズ増幅を小さくするため、ノイズに関するいくつかの情報を与えることができる。deconvregは、制約付きの最小二乗解を求める。なお、出力イメージに制約を設定する。この関数は、ブレ除去中に発生しうるノイズ増幅を小さくするため、ノイズに関するいくつかの情報を与えることができる。これらdeconvwnr及びdeconvregの関数では、ループがなしで、入力したＰＳＦをそのまま使ってデコンボリューションが行われる。

　なお、deconvlucy、deconvwnr、deconvreg以外にも、deconvblindが用いられてもよい。deconvblindは、ブラインドデコンボリューションアルゴリズムを実行する。このアルゴリズムは、ＰＳＦの知識なしにブレ除去を行うものである。ＰＳＦの初期推定値を引数として渡す。この関数は、復元されたイメージに加え、復元されたＰＳＦも返す。この実装では、deconvlucyと同じ減衰及び反復モデルを使用する。

　ここでは、deconvlucy、deconvwnr、deconvregの違いをシミュレーションピンホールのデコンボリューション（場所ごとのＰＳＦ、観察スリットごとのＰＳＦ）において観察する。この観察に必要な処理は、例えば、情報処理システムを適用した蛍光観察装置５００により実行される。

　（場所ごとのＰＳＦ）
　場所ごとのＰＳＦを用いるデコンボリューションについて図２９から図３１について説明する。図２９は、本実施形態に係る理想波形とデコンボリューション後の波形との評価処理の流れの一例を示すフローチャートである。図３０は、本実施形態に係るピンホールＨ１ごとのＰＳＦの作成を説明するための図である。図３１は、本実施形態に係る理想波形、理想波形をＰＳＦでぼかした波形及びその波形をＰＳＦでデコンボリューションした波形を示す図である。

　図２９に示すように、ステップＳ５１において、画像処理部１７０は、ピンホール撮影データ（４０５励起で撮影）における場所ごとに異なるＰＳＦ１～８を作成する。例えば、図３０に示すように、ピンホールＨ１ごとにＰＳＦ１、ＰＳＦ２、ＰＳＦ３、・・・が作成される。図２９に戻り、ステップＳ５２において、画像処理部１７０は、理想波形をＰＳＦ１～８のそれぞれとコンボリューションしてぼかす。ステップＳ５３において、画像処理部１７０は、ぼかした画をＰＳＦ１～８のそれぞれとデコンボリューションして元に戻す。ステップＳ５４において、画像処理部１７０は、理想波形とデコンボ後波形（デコンボリューション後の波形）において、左右エッジの傾きの平均を算出する。

　図３１に示すように、左右エッジ（図３１中の点線Ｆ１参照）とは、Ｐｅａｋ（ピーク）の９０％点と１０％点を結ぶ線である。なお、図３１の例では、細実線Ｇ１のグラフは理想波形であり、破線Ｇ２のグラフは理想波形をＰＳＦでぼかした波形であり、太実線Ｇ３のグラフは破線Ｇ２の波形をＰＳＦでデコンボリューションした波形である。これは、以下の図である図３２から図３４、図３７から図３９でも同様である。

　ここで、デコンボリューション効果の評価結果について図３２から図３５を参照して説明する。図３２は、本実施形態に係るぼかした画と場所ごとのＰＳＦとをdeconvlucyでデコンボリューションした後の波形を示す図である。図３３は、本実施形態に係るぼかした画と場所ごとのＰＳＦとをdeconvwnrでデコンボリューションした後の波形を示す図である。図３４は、本実施形態に係るぼかした画と場所ごとのＰＳＦとをdeconvregでデコンボリューションした後の波形を示す図である。図３５は、本実施形態に係るぼかした画と場所ごとのＰＳＦとのデコンボリューション後の波形のエッジ評価結果を示す図である。

　なお、図３２の例では、ぼかしはＰＳＦ１で行われ、デコンボリューションはＰＳＦ１～８で行われている。デコンボリューションは、左上側グラフから右へ並ぶグラフ順に、ＰＳＦ１、ＰＳＦ２、ＰＳＦ３、ＰＳＦ４で行われており、左下側グラフから右へ並ぶグラフ順にＰＳＦ５、ＰＳＦ６、ＰＳＦ７、ＰＳＦ８で行われている。これは、以下の図である図３３及び図３４でも同様である。

　図３２に示すように、図３２中の左上側グラフのように、ＰＳＦ１でぼかしてＰＳＦ１でデコンボリューションした場合には、理想波形とデコンボリューション後の波形（拡がり）はかなり近づいており、デコンボリューションの効果が大きいことがわかる。また、ぼかした画に合っていない場所用のＰＳＦでデコンボリューションした場合でも、図３２中の左上側グラフ以外のグラフのように、理想波形とデコンボリューション後の波形は近づいており、ある程度デコンボリューション効果が出ていることがわかる。

　図３３に示すように、図３３中の左上側グラフのように、ＰＳＦ１でぼかしてＰＳＦ１でデコンボリューションした場合には、理想波形とデコンボリューション後の波形（拡がり）はほぼ同じであり、デコンボリューションの効果が大きいことがわかる。一方、ぼかした画に合っていない場所用のＰＳＦでデコンボリューションした場合には、図３３中の左上側グラフ以外のグラフのように、図３２と比べると、理想波形とデコンボリューション後の波形はあまり近づいておらず、デコンボリューション効果が小さいことがわかる。

　図３４に示すように、図３４中の左上側グラフのように、ＰＳＦ１でぼかしてＰＳＦ１でデコンボリューションした場合には、図３３と同様、理想波形とデコンボリューション後の波形（拡がり）はほぼ同じであり、デコンボリューションの効果が大きいことがわかる。一方、ぼかした画に合っていない場所用のＰＳＦでデコンボリューションした場合には、図３４中の左上側グラフ以外のグラフのように、図３２と比べると、理想波形とデコンボリューション後の波形はあまり近づいておらず、デコンボリューション効果が小さいことがわかる。

　図３５に示すように、理想波形を各ＰＳＦ１～８のいずれかでぼかした画と各ＰＳＦ１～８のそれぞれとをデコンボリューションした結果が提示されている。図３５の例では、縦軸は上記の左右エッジの平均値であり、横軸は理想波形及び使用したＰＳＦの種類である。左上側グラフは、理想波形をＰＳＦ１でぼかした画と各ＰＳＦ１～８のそれぞれとをデコンボリューションした結果である。ぼかしは、左上側グラフから右へ並ぶグラフ順に、ＰＳＦ１、ＰＳＦ２、ＰＳＦ３、ＰＳＦ４で行われており、左下側グラフから右へ並ぶグラフ順にＰＳＦ５、ＰＳＦ６、ＰＳＦ７、ＰＳＦ８で行われている。

　図３５によれば、deconvlucyは、場所ごとにＰＳＦを使い分けてデコンボリューションしても、結果（左右エッジの平均値）の差が小さいことがわかる。一方、deconvwnr及びdeconvregは、場所ごとにＰＳＦを使い分けてデコンボリューションすると結果の差が大きいことがわかるが、ぼかした画に合ったＰＳＦでデコンボリューションすると、エッジが理想波形を超えるような過デコンボリューションになることなく理想波形に近づけることが可能であることがわかる。

　（観察スリットごとのＰＳＦ）
　観察スリットごとのＰＳＦを用いるデコンボリューションについて図３６及び図４０について説明する。図３６は、本実施形態に係る理想波形とデコンボリューション後の波形との評価処理の流れの一例を示すフローチャートである。

　図３６に示すように、ステップＳ６１において、画像処理部１７０は、ピンホール撮影データ（ピンホール（４））における観察スリットごとに異なるＰＳＦ４０５、４８８、５３２、６３８を作成する。ステップＳ６２において、画像処理部１７０は、理想波形をＰＳＦ４０５、４８８、５３２、６３８のそれぞれとコンボリューションしてぼかす。ステップＳ６３において、画像処理部１７０は、ぼかした画をＰＳＦ４０５、４８８、５３２、６３８のそれぞれとデコンボリューションして元に戻す。ステップＳ６４において、画像処理部１７０は、理想波形とデコンボ後波形（デコンボリューション後の波形）において、左右エッジ（ｐｅａｋの９０％点と１０％点を結ぶ線）の傾きの平均を算出する。

　なお、ＰＳＦ４０５は４０５励起用ＰＳＦであり、ＰＳＦ４８８は４８８励起用ＰＳＦであり、ＰＳＦ５３２は５３２励起用ＰＳＦであり、ＰＳＦ６３８は６３８励起用ＰＳＦである。これらのＰＳＦ４０５、４８８、５３２、６３８は、励起波長ごと、すなわち観察スリットごとに決定される。

　ここで、デコンボリューション効果の評価結果について図３７から図４０を参照して説明する。図３７は、本実施形態に係るぼかした画と観察スリットごとのＰＳＦとをdeconvlucyでデコンボリューションした後の波形を示す図である。図３８は、本実施形態に係るぼかした画と観察スリットごとのＰＳＦとをdeconvwnrでデコンボリューションした後の波形を示す図である。図３９は、本実施形態に係るぼかした画と観察スリットごとのＰＳＦとをdeconvregでデコンボリューションした後の波形を示す図である。図４０は、本実施形態に係るぼかした画と観察スリットごとのＰＳＦとのデコンボリューション後の波形のエッジ評価結果を示す図である。

　なお、図３７の例では、ぼかしはＰＳＦ４０５で行われ、デコンボリューションはＰＳＦ４０５、ＰＳＦ４８８、ＰＳＦ５３２、ＰＳＦ６３８で行われている。デコンボリューションは、最左側グラフから右へ並ぶグラフ順に、ＰＳＦ４０５、ＰＳＦ４８８、ＰＳＦ５３２、ＰＳＦ６３８で行われている。これは、以下の図である図３８及び図３９でも同様である。

　図３７によれば、ぼかした画に合っている観察スリット用のＰＳＦでデコンボリューションした時（図３７中の最左側グラフ）と、ぼかした画に合っていない観察スリット用のＰＳＦでデコンボリューションした時（図３７中の最左側グラフ以外の三つのグラフ）とで、デコンボリューション効果の差は小さいことがわかる。一方、図３８及び図３９によれば、ぼかした画に合っている観察スリット用のＰＳＦでデコンボリューションした時（図３８及ぶ図３９中の最左側グラフ）と、ぼかした画に合っていない観察スリット用のＰＳＦでデコンボリューションした時（図３８及ぶ図３９中の最左側グラフ以外の三つのグラフ）とで、デコンボリューション効果の差は大きいことがわかる。

　つまり、deconvlucyを使ってデコンボリューションした場合には、画像に合ったＰＳＦ４０５）でデコンボリューションした時と画像に合っていないＰＳＦ（ＰＳＦ４８８、５３２、６３８）でデコンボリューションした時の結果にあまり差はない。一方で、deconvwnrやdeconvregを使ってデコンボリューションした場合には、画像に合ったＰＳＦ（ＰＳＦ４０５）でデコンボリューションした時はデコンボリューション効果が非常に良く出ているが、それと比べると、画像に合っていないＰＳＦ（ＰＳＦ４８８、５３２、６３８）でデコンボリューションした時のデコンボリューション効果はかなり小さい。

　図４０に示すように、理想波形を各ＰＳＦ４０５、ＰＳＦ４８８、ＰＳＦ５３２、ＰＳＦ６３８のいずれかでぼかした画と各ＰＳＦ４０５、ＰＳＦ４８８、ＰＳＦ５３２、ＰＳＦ６３８のそれぞれとをデコンボリューションした結果が提示されている。図４０の例では、縦軸は上記の左右エッジの平均値であり、横軸は理想波形及び使用したＰＳＦの種類である。左上側グラフは、理想波形をＰＳＦ４０５でぼかした画と各ＰＳＦ４０５、ＰＳＦ４８８、ＰＳＦ５３２、ＰＳＦ６３８のそれぞれとをデコンボリューションした結果である。ぼかしは、左上側グラフから右へ並ぶグラフ順に、ＰＳＦ４０５、ＰＳＦ４８８で行われており、左下側グラフから右へ並ぶグラフ順にＰＳＦ５３２、ＰＳＦ６３８で行われている。

　図４０によれば、deconvlucyは、観察スリットごとにＰＳＦを使い分けてデコンボリューションしても、結果（左右エッジの平均値）の差が小さいことがわかる。一方、deconvwnr及びdeconvregは、観察スリットごとにＰＳＦを使い分けてデコンボリューションすると結果の差が大きいことがわかるが、ぼかした画に合った観察スリット用のＰＳＦでデコンボリューションすると、エッジが理想波形を超えるような過デコンボリューションになることなく理想波形に近づけることが可能であることがわかる。

　＜１－８．作用・効果＞
　以上説明したように、本実施形態によれば、生体試料を含むサンプルＳに複数のライン状の光を照射する照射部（例えば、励起部１０）と、複数のライン状の光にそれぞれ対応する複数の観察スリット（例えば、観察スリット部３１の観察スリット）を通過した光を受ける撮像部（例えば、撮像素子３２）と、観察スリットごとに、点像強度分布関数を最適化し、最適な点像強度分布関数と撮像部により受けられた光に基づく蛍光画像とをデコンボリューションする画像処理部１７０と、を備える。これにより、蛍光画像のエッジを復元することが可能になるので、蛍光画像のボケを抑えることができる。

　また、複数のライン状の光の励起波長は、観察スリットごとに異なってもよい。この場合でも、蛍光画像のボケを抑えることができる。

　また、複数のライン状の光の焦点位置は、ライン状の光ごとに異なってもよい。この場合でも、蛍光画像のボケを抑えることができる。

　また、画像処理部１７０は、蛍光画像に対応する画像内場所ごとに点像強度分布関数を最適化し、画像内場所ごとの最適な点像強度分布関数と蛍光画像とをデコンボリューションしてもよい。これにより、確実に蛍光画像のボケを抑えることができる。

　また、画像処理部１７０は、撮像部により撮影されたピンホール撮影データに基づく複数のピンホールの場所に応じた最適な点像強度分布関数、または、それらのピンホールの場所の間に補間された最適な前記点像強度分布関数を用いてもよい。これにより、確実に蛍光画像のボケを抑えることができる。

　また、画像処理部１７０は、画像内場所ごとの最適な点像強度分布関数と蛍光画像の全体とをデコンボリューションした結果（例えば、各デコンボリューション結果画像）の混合比率を画像内場所に応じて変えてもよい。これにより、確実に蛍光画像のボケを抑えることができる。

　また、画像処理部１７０は、所定のピンホール正解信号波形を初期点像強度分布関数でぼかし、ぼかしたピンホール正解信号波形を撮像部により撮影されたピンホール撮影データに近づけるよう、非線形最小二乗フィッティングで最適な点像強度分布関数を求めてもよい。これにより、確実に蛍光画像のボケを抑えることができる。

　また、画像処理部１７０は、最適な点像強度分布関数と蛍光画像とをデコンボリューションするとき、ルーシーリチャードソンアルゴリズムに基づいたデコンボリューション（例えば、deconvlucy）、ウィーナーフィルタを用いたデコンボリューション（例えば、deconvwnr）、正則化フィルタを用いたデコンボリューション（例えば、deconvreg）、または、ブラインドデコンボリューションアルゴリズムに基づいたデコンボリューション（例えば、deconvblind）を行ってもよい。これにより、確実に蛍光画像のボケを抑えることができる。

　また、画像処理部１７０は、最適な前記点像強度分布関数と色分離後の蛍光画像とをデコンボリューションしてもよい。これにより、確実に蛍光画像のボケを抑えることができる。さらに、デコンボリューション後に色分離処理を行う場合に比べ、処理時間を短縮することができ、また、エッジが鋭い画像を復元することができる。

　＜２．他の実施形態＞
　上述した実施形態又は変形例に係る処理は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態又は変形例にて実施されてよい。例えば、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

　また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

　また、上述した実施形態又は変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものでは無く、他の効果があってもよい。

　＜３．ハードウェアの構成例＞
　各実施形態（又は各変形例）に係る情報処理装置１００のハードウェアの構成例について図４１を参照して説明する。図４１は、情報処理装置１００のハードウェアの概略構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１００による各種処理は、例えば、ソフトウェアと、以下に説明するハードウェアとの協働により実現される。

　図４１に示すように、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）９０１、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）９０２、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）９０３及びホストバス９０４ａを備える。また、情報処理装置１００は、ブリッジ９０４、外部バス９０４ｂ、インタフェース９０５、入力装置９０６、出力装置９０７、ストレージ装置９０８、ドライブ９０９、接続ポート９１１、通信装置９１３及びセンサ９１５を備える。情報処理装置１００は、ＣＰＵ９０１に代えて、又はこれとともに、ＤＳＰ若しくはＡＳＩＣなどの処理回路を有してもよい。

　ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置１００内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ９０１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ９０２は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０３は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。ＣＰＵ９０１は、例えば、情報処理装置１００の少なくとも処理部１３０及び制御部１５０を具現し得る。

　ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２及びＲＡＭ９０３は、ＣＰＵバスなどを含むホストバス９０４ａにより相互に接続されている。ホストバス９０４ａは、ブリッジ９０４を介して、ＰＣＩ（Peripheral　Component　Interconnect/Interface）バス等の外部バス９０４ｂに接続されている。なお、必ずしもホストバス９０４ａ、ブリッジ９０４および外部バス９０４ｂを分離構成する必要はなく、１つのバスにこれらの機能を実装してもよい。

　入力装置９０６は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチ及びレバー等、実施者によって情報が入力される装置によって実現される。また、入力装置９０６は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、情報処理装置１００の操作に対応した携帯電話やＰＤＡ等の外部接続機器であってもよい。さらに、入力装置９０６は、例えば、上記の入力手段を用いて実施者により入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などを含んでいてもよい。実施者は、この入力装置９０６を操作することにより、情報処理装置１００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。入力装置９０６は、例えば、情報処理装置１００の少なくとも操作部１６０を具現し得る。

　出力装置９０７は、取得した情報を実施者に対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置で形成される。このような装置として、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置及びランプ等の表示装置や、スピーカ及びヘッドホン等の音響出力装置や、プリンタ装置等がある。出力装置９０７は、例えば、情報処理装置１００の少なくとも表示部１４０を具現し得る。

　ストレージ装置９０８は、データ格納用の装置である。ストレージ装置９０８は、例えば、ＨＤＤ等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス又は光磁気記憶デバイス等により実現される。ストレージ装置９０８は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含んでもよい。このストレージ装置９０８は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ及び外部から取得した各種のデータ等を格納する。ストレージ装置９０８は、例えば、情報処理装置１００の少なくとも保存部１２０を具現し得る。

　ドライブ９０９は、記憶媒体用リーダライタであり、情報処理装置１００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９０９は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０３に出力する。また、ドライブ９０９は、リムーバブル記憶媒体に情報を書き込むこともできる。

　接続ポート９１１は、外部機器と接続されるインタフェースであって、例えばＵＳＢ（Universal　Serial　Bus）などによりデータ伝送可能な外部機器との接続口である。

　通信装置９１３は、例えば、ネットワーク９２０に接続するための通信デバイス等で形成された通信インタフェースである。通信装置９１３は、例えば、有線若しくは無線ＬＡＮ（Local　Area　Network）、ＬＴＥ（Long　Term　Evolution）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＷＵＳＢ（Wireless　USB）用の通信カード等である。また、通信装置９１３は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Asymmetric　Digital　Subscriber　Line）用のルータ又は各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置９１３は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。

　センサ９１５は、本実施形態においては、スペクトルを取得可能なセンサ（例えば、撮像素子等）を含むところ、他のセンサ（例えば、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、感圧センサ、音センサ、または測距センサ等）を含んでもよい。センサ９１５は、例えば、情報処理装置１００の少なくとも画像取得部１１２を具現し得る。

　なお、ネットワーク９２０は、ネットワーク９２０に接続されている装置から送信される情報の有線、または無線の伝送路である。例えば、ネットワーク９２０は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Local　Area　Network）、ＷＡＮ（Wide　Area　Network）などを含んでもよい。また、ネットワーク９２０は、ＩＰ－ＶＰＮ（Internet　Protocol-Virtual　Private　Network）などの専用回線網を含んでもよい。

　以上、情報処理装置１００の機能を実現可能なハードウェア構成例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて実現されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより実現されていてもよい。従って、本開示を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。

　なお、上記のような情報処理装置１００の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、ＰＣ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等を含む。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信されてもよい。

　＜４．付記＞
　なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
　生体試料を含むサンプルに複数のライン状の光を照射する照射部と、
　前記複数のライン状の光にそれぞれ対応する複数の観察スリットを通過した光を受ける撮像部と、
　前記観察スリットごとに、点像強度分布関数を最適化し、最適な前記点像強度分布関数と前記撮像部により受けられた前記光に基づく蛍光画像とをデコンボリューションする画像処理部と、
　生体試料観察システム。
（２）
　前記複数のライン状の光の励起波長は、前記観察スリットごとに異なる、
　上記（１）に記載の生体試料観察システム。
（３）
　前記複数のライン状の光の焦点位置は、前記ライン状の光ごとに異なる、
　上記（１）または（２）に記載の生体試料観察システム。
（４）
　前記画像処理部は、前記蛍光画像に対応する画像内場所ごとに前記点像強度分布関数を最適化し、前記画像内場所ごとの最適な前記点像強度分布関数と前記蛍光画像とをデコンボリューションする、
　上記（１）から（３）のいずれか一つに記載の生体試料観察システム。
（５）
　前記画像処理部は、前記撮像部により撮影されたピンホール撮影データに基づく複数のピンホールの場所に応じた最適な前記点像強度分布関数、または、前記複数のピンホールの場所の間に補間された最適な前記点像強度分布関数を用いる、
　上記（４）に記載の生体試料観察システム。
（６）
　前記画像処理部は、前記画像内場所ごとの最適な前記点像強度分布関数と前記蛍光画像の全体とをデコンボリューションした結果の混合比率を前記画像内場所に応じて変える、
　上記（４）に記載の生体試料観察システム。
（７）
　前記画像処理部は、所定のピンホール正解信号波形を初期点像強度分布関数でぼかし、ぼかした前記ピンホール正解信号波形を前記撮像部により撮影されたピンホール撮影データに近づけるよう、非線形最小二乗フィッティングで最適な前記点像強度分布関数を求める、
　上記（１）から（６）のいずれか一つに記載の生体試料観察システム。
（８）
　前記画像処理部は、最適な前記点像強度分布関数と前記蛍光画像とをデコンボリューションするとき、ルーシーリチャードソンアルゴリズムに基づいたデコンボリューション、ウィーナーフィルタを用いたデコンボリューション、正則化フィルタを用いたデコンボリューション、または、ブラインドデコンボリューションアルゴリズムに基づいたデコンボリューションを行う、
　上記（１）から（７）のいずれか一つに記載の生体試料観察システム。
（９）
　前記画像処理部は、最適な前記点像強度分布関数と色分離後の前記蛍光画像とをデコンボリューションする、
　上記（１）から（８）のいずれか一つに記載の生体試料観察システム。
（１０）
　複数のラインで同時に撮影を行うライン共焦点蛍光顕微鏡における観察スリットごとに、点像強度分布関数を最適化し、最適な前記点像強度分布関数と蛍光画像とをデコンボリューションする画像処理部を有する、
　情報処理装置。
（１１）
　複数のラインで同時に撮影を行うライン共焦点蛍光顕微鏡における観察スリットごとに、点像強度分布関数を最適化し、最適な前記点像強度分布関数と蛍光画像とをデコンボリューションする画像生成方法。
（１２）
　上記（１）から（９）のいずれか一つに記載の生体試料観察システムに係る構成要素を備える情報処理装置。
（１３）
　上記（１）から（９）のいずれか一つに記載の生体試料観察システムにより画像を生成する画像生成方法。

　１　　　観察ユニット
　２　　　処理ユニット
　３　　　表示部
　１０　　励起部
　１１　　コリメータレンズ
　１０Ａ　蛍光試薬
　１１Ａ　試薬識別情報
　１２　　レーザラインフィルタ
　１３ａ　ダイクロイックミラー
　１３ｂ　ダイクロイックミラー
　１４　　ホモジナイザ
　１５　　コンデンサレンズ
　１６　　入射スリット部
　２０　　ステージ
　２０Ａ　標本
　２１　　記憶部
　２１Ａ　標本識別情報
　２２　　データ校正部
　２３　　画像形成部
　３０　　分光イメージング部
　３０Ａ　蛍光染色標本
　３１　　観察スリット部
　３２　　撮像素子
　３２ａ　撮像素子
　３２ｂ　撮像素子
　３３　　第１プリズム
　３４　　ミラー
　３５　　回折格子
　３６　　第２プリズム
　４０　　観察光学系
　４１　　コンデンサレンズ
　４２　　ダイクロイックミラー
　４３　　ダイクロイックミラー
　４４　　対物レンズ
　４５　　バンドパスフィルタ
　４６　　コンデンサレンズ
　５０　　走査機構
　６０　　フォーカス機構
　７０　　非蛍光観察部
　７１　　光源
　７２　　コンデンサレンズ
　７３　　撮像素子
　８０　　制御部
　１００　情報処理装置
　１１０　取得部
　１１１　情報取得部
　１１２　画像取得部
　１２０　保存部
　１２１　情報保存部
　１２２　画像情報保存部
　１２３　解析結果保存部
　１３０　処理部
　１３１　解析部
　１３２　画像生成部
　１４０　表示部
　１５０　制御部
　１６０　操作部
　１７０　画像処理部
　２００　データベース
　３００　ピンホールサンプル
　３１０　ガラス
　３２０　遮光膜
　３３０　封止剤
　３４０　カバーガラス
　３５０　バックライト
　５００　蛍光観察装置

Claims (11)

1. 　生体試料を含むサンプルに複数のライン状の光を照射する照射部と、
   　前記複数のライン状の光にそれぞれ対応する複数の観察スリットを通過した光を受ける撮像部と、
   　前記観察スリットごとに、点像強度分布関数を最適化し、最適な前記点像強度分布関数と前記撮像部により受けられた前記光に基づく蛍光画像とをデコンボリューションする画像処理部と、
   　を備える、生体試料観察システム。
2. 　前記複数のライン状の光の励起波長は、前記観察スリットごとに異なる、
   　請求項１に記載の生体試料観察システム。
3. 　前記複数のライン状の光の焦点位置は、前記ライン状の光ごとに異なる、
   　請求項１に記載の生体試料観察システム。
4. 　前記画像処理部は、前記蛍光画像に対応する画像内場所ごとに前記点像強度分布関数を最適化し、前記画像内場所ごとの最適な前記点像強度分布関数と前記蛍光画像とをデコンボリューションする、
   　請求項１に記載の生体試料観察システム。
5. 　前記画像処理部は、前記撮像部により撮影されたピンホール撮影データに基づく複数のピンホールの場所に応じた最適な前記点像強度分布関数、または、前記複数のピンホールの場所の間に補間された最適な前記点像強度分布関数を用いる、
   　請求項４に記載の生体試料観察システム。
6. 　前記画像処理部は、前記画像内場所ごとの最適な前記点像強度分布関数と前記蛍光画像の全体とをデコンボリューションした結果の混合比率を前記画像内場所に応じて変える、
   　請求項４に記載の生体試料観察システム。
7. 　前記画像処理部は、所定のピンホール正解信号波形を初期点像強度分布関数でぼかし、ぼかした前記ピンホール正解信号波形を前記撮像部により撮影されたピンホール撮影データに近づけるよう、非線形最小二乗フィッティングで最適な前記点像強度分布関数を求める、
   　請求項１に記載の生体試料観察システム。
8. 　前記画像処理部は、最適な前記点像強度分布関数と前記蛍光画像とをデコンボリューションするとき、ルーシーリチャードソンアルゴリズムに基づいたデコンボリューション、ウィーナーフィルタを用いたデコンボリューション、正則化フィルタを用いたデコンボリューション、または、ブラインドデコンボリューションアルゴリズムに基づいたデコンボリューションを行う、
   　請求項１に記載の生体試料観察システム。
9. 　前記画像処理部は、最適な前記点像強度分布関数と色分離後の前記蛍光画像とをデコンボリューションする、
   　請求項１に記載の生体試料観察システム。
10. 　複数のラインで同時に撮影を行うライン共焦点蛍光顕微鏡における観察スリットごとに、点像強度分布関数を最適化し、最適な前記点像強度分布関数と蛍光画像とをデコンボリューションする画像処理部を有する、
    　情報処理装置。
11. 　複数のラインで同時に撮影を行うライン共焦点蛍光顕微鏡における観察スリットごとに、点像強度分布関数を最適化し、最適な前記点像強度分布関数と蛍光画像とをデコンボリューションする画像生成方法。

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