特許 7618195 計測装置及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-01-10

(45)【発行日】2025-01-21

(54)【発明の名称】計測装置及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G01N 21/64 20060101AFI20250114BHJP

   G01N 21/78 20060101ALI20250114BHJP

   C12M 1/34 20060101ALI20250114BHJP

【ＦＩ】

G01N21/64 Z

G01N21/78 C

C12M1/34 Z

【請求項の数】 6

(21)【出願番号】P 2020113266

(22)【出願日】2020-06-30

(65)【公開番号】P2022011869

(43)【公開日】2022-01-17

【審査請求日】2023-06-07

(73)【特許権者】

【識別番号】517289479

【氏名又は名称】株式会社香味醗酵

(74)【代理人】

【識別番号】100205659

【弁理士】

【氏名又は名称】齋藤 拓也

(74)【代理人】

【識別番号】100131705

【弁理士】

【氏名又は名称】新山 雄一

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 翔

(72)【発明者】

【氏名】山▲崎▼ 智子

【審査官】吉田 将志

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１９／０５３３６６（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０２０－０７６７４３（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１９／０３５４７６（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１９－１２４６５１（ＪＰ，Ａ）

【文献】佐藤翔，ヒト嗅覚受容体センサーを駆使したＡＩ調香師創生プロジェクトについて，AROMA RESEARCH No.80，2019年11月28日，Vol.20/No.4，PP.326-327

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｎ ２１／６２ － Ｇ０１Ｎ ２１／８３

Ｃ１２Ｍ １／３４

ＪＳＴＰｌｕｓ／ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

基板に配置された複数の嗅覚受容体について、被験物質による前記嗅覚受容体の活性化の程度を、前記被験物質に対する応答によって前記嗅覚受容体を含む画像に現れる輝度の変化を利用して計測する計測装置であって、前記基板は、前記複数の嗅覚受容体がそれぞれの区画に分けて配置されており、
前記嗅覚受容体への被験物質の接触のタイミングを含む所定期間について、前記区画のそれぞれの経時的な撮像画像を取得することにより、前記嗅覚受容体の応答に基づく信号を取得する信号取得部と、
前記撮像画像中の画素のうち、所定以上の輝度変化を示し互いに隣接する前記画素を結合して結合領域を生成する結合部と、
取得された前記撮像画像中の各前記結合領域の経時的な輝度の変化に基づいて、前記嗅覚受容体の受容体応答に由来する信号である確率を算出する確率算出部と、
所定の確率以上と算出された前記結合領域の前記信号を用いて、前記区画の各々において前記嗅覚受容体で反応が見られた前記結合領域の数と前記確率と前記信号の輝度変化率とに基づく、前記嗅覚受容体の経時的な活性化の程度を活性度として算出する活性度算出部と、
を備える計測装置。

【請求項2】

前記活性度算出部は、時間方向に連続して測定された連続した前記撮像画像の各時点において、前記活性度を算出する請求項１に記載の計測装置。

【請求項3】

前記結合領域のうち所定値以上の面積の結合領域の輝度変化率の時系列情報を抽出する抽出部をさらに備え、
前記確率算出部は、抽出された前記時系列情報について、前記受容体応答に由来する信号である確率を算出する請求項１または２に記載の計測装置。

【請求項4】

前記所定期間における、所定値以上の輝度変化を示す前記画素を特定する画素特定部をさらに備え、
前記抽出部は、特定された前記画素を含む前記結合領域の輝度変化率の前記時系列情報を抽出する請求項３に記載の計測装置。

【請求項5】

前記嗅覚受容体が前記被験物質に接触する前の所定時刻における前記画素の輝度と接触する直前の所定期間における前記画素の平均輝度とに基づいて、基準輝度を算出する基準輝度算出部をさらに備え、
前記画素特定部は、前記基準輝度に対して、前記活性度の計測期間における輝度変化率の平均が所定以上の前記画素を特定する請求項４に記載の計測装置。

【請求項6】

基板に配置された複数の嗅覚受容体について、被験物質による前記嗅覚受容体の活性化の程度を、前記被験物質に対する応答によって前記嗅覚受容体を含む画像に現れる輝度の変化を利用して計測する計測装置としてコンピュータを動作させるプログラムであって、前記基板は、前記複数の嗅覚受容体がそれぞれの区画に分けて配置され、
前記コンピュータを、
前記嗅覚受容体への前記被験物質の接触のタイミングを含む所定期間について、前記区画のそれぞれの経時的な撮像画像を取得することにより、前記嗅覚受容体の応答に基づく撮像信号を取得する信号取得部、
前記撮像画像中の画素のうち、所定以上の輝度変化を示し互いに隣接する前記画素を結合して結合領域を生成する結合部、
取得された前記撮像画像中の各前記結合領域の経時的な輝度の変化に基づいて、前記嗅覚受容体の受容体応答に由来する信号である確率を算出する確率算出部、
所定の確率以上と算出された前記結合領域の前記信号を用いて、前記区画の各々において前記嗅覚受容体で反応が見られた前記結合領域の数と前記確率と前記信号の輝度変化率とに基づく、前記嗅覚受容体の経時的な活性化の程度を活性度として算出する活性度算出部、
として機能させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、計測装置及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来より、匂いを定量化することが実施されている。嗅覚受容体は、細胞外の物質（リガンド）を作用して、情報伝達が惹記される。受容体にはリガンド及び機能に応じて様々なタイプがあるが、受容体とリガンドの応答性については、充分に解明されていない。また、近年の遺伝子解析によって、受容体に構造が似ているがその機能が不明なタンパク質も見つかっており、オーファン受容体と呼ばれているものがある。

【0003】

受容体とリガンドの関係を調べる上で、受容体の応答性を測定する測定技術の確立が期待されている。例えば、異なる遺伝情報を有する所定の受容体を１つずつ配置した受容体アレイと、アレイに対し同時に所定のリガンドを作用させる測定技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】国際公開第２０１９／０３５４７６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献１に係る測定技術では、時系列的な受容体の応答性を測定することにより、受容体ごとに活性度の変化を測定することができる点で有用である。これに加え、リガンドによらない変化について除去することができれば、測定精度の観点から好適である。
本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、嗅覚受容体の活性度を測定する精度を向上することが可能な計測装置及びプログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

この発明の１つの局面に従うと、基板に配置された複数の嗅覚受容体について、被験物質による前記嗅覚受容体の活性化の程度を、前記被験物質に対する応答によって前記嗅覚受容体を含む画像に現れる輝度の変化を利用して計測する計測装置であって、前記基板は、前記複数の嗅覚受容体がそれぞれの区画に分けて配置されており、前記嗅覚受容体への被験物質の接触のタイミングを含む所定期間について、前記区画のそれぞれの経時的な撮像画像を取得することにより、前記嗅覚受容体の応答に基づく信号を取得する信号取得部と、
前記撮像画像中の画素のうち、所定以上の輝度変化を示し互いに隣接する前記画素を結合して結合領域を生成する結合部と、取得された前記撮像画像中の各前記結合領域の経時的な輝度の変化に基づいて、前記嗅覚受容体の受容体応答に由来する信号である確率を算出する確率算出部と、所定の確率以上と算出された前記結合領域の前記信号を用いて、前記区画の各々において前記嗅覚受容体で反応が見られた前記結合領域の数と前記確率と前記信号の輝度変化率とに基づく、前記嗅覚受容体の経時的な活性化の程度を活性度として算出する活性度算出部と、を備える。

【0007】

また、計測装置は、前記領域を撮像した撮像画像の画素に関し、輝度変化率の時系列情報を抽出する抽出部をさらに備え、前記信号取得部は、前記撮像画像を取得し、前記確率算出部は、抽出された前記時系列情報について、受容体応答に由来する波形である確率を算出するのが好ましい。

【0008】

また、計測装置は、前記活性度の計測期間における、所定以上の輝度変化を示す前記画素を特定する画素特定部をさらに備え、前記抽出部は、特定された前記画素の輝度変化率の前記時系列情報を抽出するのが好ましい。

【0009】

また、計測装置は、特定された前記画素のうち、隣接する前記画素を結合する結合部をさらに備え、前記抽出部は、結合された前記画素のうち、所定以上の面積である結合された前記画素の輝度変化率の前記時系列情報を抽出するのが好ましい。

【0010】

また、計測装置は、前記嗅覚受容体が前記被験物質に接触する前の所定時刻における前記画素の輝度と接触する直前の所定期間における前記画素の平均輝度とに基づいて、基準輝度を算出する基準輝度算出部をさらに備え、前記画素特定部は、前記基準輝度に対して、前記活性度の計測期間における輝度変化率の平均が所定以上の前記画素を特定するのが好ましい。

【0011】

また、本発明の他の局面に従うと、基板に配置された複数の嗅覚受容体について、被験物質による前記嗅覚受容体の活性化の程度を、前記被験物質に対する応答によって前記嗅覚受容体を含む画像に現れる輝度の変化を利用して計測する計測装置としてコンピュータを動作させるプログラムであって、前記基板は、前記複数の嗅覚受容体がそれぞれの区画に分けて配置され、前記コンピュータを、前記嗅覚受容体への前記被験物質の接触のタイミングを含む所定期間について、前記区画のそれぞれの経時的な撮像画像を取得することにより、前記嗅覚受容体の応答に基づく撮像信号を取得する信号取得部、前記撮像画像中の画素のうち、所定以上の輝度変化を示し互いに隣接する前記画素を結合して結合領域を生成する結合部、取得された前記撮像画像中の各前記結合領域の経時的な輝度の変化に基づいて、前記嗅覚受容体の受容体応答に由来する信号である確率を算出する確率算出部、所定の確率以上と算出された前記結合領域の前記信号を用いて、前記区画の各々において前記嗅覚受容体で反応が見られた前記結合領域の数と前記確率と前記信号の輝度変化率とに基づく、前記嗅覚受容体の経時的な活性化の程度を活性度として算出する活性度算出部、
として機能させる。

【発明の効果】

【0012】

本発明は、嗅覚受容体の活性度を測定する精度を向上することが可能な計測装置及びプログラムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本発明の第１実施形態に係る計測装置の計測対象となる嗅覚受容体の領域のアレイを示す平面図である。

【図2】第１実施形態の計測装置の構成を示すブロック図である。

【図3】第１実施形態の計測装置において判断される受容体応答に由来する波形を示すグラフである。

【図4】第１実施形態の計測装置において判断されるノイズの波形を示すグラフである。

【図5】第１実施形態の計測装置によって出力される画面を示す画面図である。

【図6】第１実施形態の計測装置によって出力される画面を示す画面図である。

【図7】第１実施形態の計測装置によって出力される画面を示す画面図である。

【図8】第１実施形態の計測装置の動作の流れを示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、本発明の一実施形態に係る計測装置１及びプログラムについて、図１から図８を参照して説明する。
まず、計測装置１の計測対象となる嗅覚受容体が配されたアレイ１００を説明する。
アレイ１００は、図１に示すように、基板５と、基板５上の疎水性被膜６を含む。疎水性被膜６には、貫通孔２が複数設けられる。貫通孔２は、基板５に達する。

【0015】

貫通孔２には、所定の嗅覚受容体（以下、単に受容体ともいう）を形成し得る核酸３が、基板５に接して搭載される。ここで、核酸３は、所定の受容体をコードする遺伝子を含む核酸を含んでいる。アレイ１００に搭載され、基板５に接する核酸３は複数であり、アレイ１００の貫通孔２のそれぞれに核酸３が搭載されている。例えば所定の受容体をコードする遺伝子を含む核酸３が、貫通孔２ごとに、それぞれ異なる種類の核酸３が搭載されていてもよい。

【0016】

受容体が被験物質（リガンド）と接触することにより、細胞状態に変化が起こる。具体的には、細胞内カルシウム濃度又は細胞内ｃＡＭＰ濃度の変化が起こる。このような変化について、ｃＡＭＰ感受性色素、ｃＡＭＰ感受性蛍光タンパク質、カルシウム感受性色素、又はカルシウム感受性蛍光タンパク質を用いることで、計測することができる。例えば、ｃＡＭＰ感受性色素又はｃＡＭＰ感受性蛍光タンパク質による輝度変化を計測することにより、受容体の活性度を計測することができる。

【0017】

次に、計測装置１の概要について説明する。
計測装置１は、被験物質の嗅覚受容体への接触について、所定期間、輝度変化を計測することにより、受容体の活性度を計測するものである。計測装置１は、複数の嗅覚受容体を発現した細胞を含む領域（貫通孔２を含む領域）について、被験物質による嗅覚受容体の活性化の程度を計測する。計測装置１は、例えば、アレイ１００の基板５の一面を撮像した撮像画像（例えば、動画像）を用いて、受容体の活性度を計測する。この際、計測装置１は、受容体の活性化に由来しない輝度変化を除去することが精度の上で好ましい。本実施形態に係る計測装置１は、受容体の活性化による応答と、そうではない応答とを判別するとともに、そうでない応答を活性度の算出から除去する。これにより、本実施形態に係る計測装置１は、活性度の計測の精度を向上するものである。本実施形態に係る計測装置１は、例えば、学習モデルを用いて受容体の活性化による輝度変化と、そうでない変化とを判別するものである。

【0018】

次に、本実施形態に係る計測装置１の構成について、図２を参照して説明する。
計測装置１は、図２に示すように、信号取得部１０と、信号格納部１１と、基準輝度算出部１２と、画素特定部１３と、結合部１４と、抽出部１５と、学習モデル格納部１６と、確率算出部１７と、活性度算出部１８と、出力部１９と、を備える。

【0019】

信号取得部１０は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。信号取得部１０は、例えば、嗅覚受容体の動作に基づく信号を取得する。信号取得部１０は、例えば、アレイ１００の複数の嗅覚受容体を含む領域を撮像した撮像画像（例えば、動画像）を取得する。

【0020】

信号格納部１１は、例えば、ハードディスク等の記録媒体である。信号格納部１１は、取得した信号を格納する。

【0021】

基準輝度算出部１２は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。基準輝度算出部１２は、顕微鏡視野内の励起光強度のムラ、及び各細胞に存在する色素又は蛍光タンパク質の量を補正するための基準輝度を算出する。具体的には、基準輝度算出部１２は、嗅覚受容体が被験物質に接触する直前の所定期間における画素の平均輝度に基づいて、基準輝度を算出する。基準輝度算出部１２は、取得した撮像画像に含まれる各画素について、基準輝度を算出する。基準輝度算出部１２は、例えば、嗅覚受容体が被験物質に接触する直前の所定期間における画素の平均輝度を基準輝度として算出する。

【0022】

画素特定部１３は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。画素特定部１３は、活性度の計測期間における、所定以上の輝度変化を示す画素を特定する。画素特定部１３は、例えば、基準輝度に対して、活性度の計測期間における輝度変化率の平均が所定以上の画素を特定する。具体的には、画素特定部１３は、基準輝度を算出した所定期間における輝度変化率の標準偏差に対して、所定以上の輝度変化率となる画素を特定する。画素特定部１３は、標準偏差ＳＤに対して、嗅覚受容体が被験物質と接触している期間の輝度変化率の平均で＋５ＳＤ以上となる画素（以下、蛍光輝度上昇画素ともいう）を特定する。

【0023】

結合部１４は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。結合部１４は、特定された画素のうち、隣接する画素を結合する。結合部１４は、例えば、隣接する画素のうち、蛍光輝度上昇画素同士を結合する。

【0024】

抽出部１５は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。抽出部１５は、領域を撮像した撮像画像の画素に関し、輝度変化率の時系列情報を抽出する。抽出部１５は、例えば、画素特定部１３によって特定された画素の輝度変化を抽出する。抽出部１５は、例えば、撮像画像上で隣接する蛍光輝度上昇画素同士を結合させた結合領域のうち、所定の面積以上の結合領域について、輝度変化率を算出する。具体的には、抽出部１５は、所定以上の面積（例えば、１００μｍ^２以上）であるものについて、輝度変化率を算出する。抽出部１５は、測定した全ての期間における輝度変化率を算出する。抽出部１５は、算出した輝度変化率の時系列情報を抽出する。

【0025】

学習モデル格納部１６は、例えば、ハードディスク等の記録媒体である。学習モデル格納部１６は、輝度変化の時系列情報について、受容体の反応による輝度変化か、ノイズによるものかを判定するための学習モデルを格納する。すなわち、学習モデル格納部１６は、輝度変化率の時系列情報を説明変数、その時系列情報が受容体と被験物質との間の応答による細胞状態の変化を反映したものであるか否かを目的変数とする学習モデルを格納する。

【0026】

確率算出部１７は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。確率算出部１７は、取得された信号の経時的な波形に基づいて、受容体応答に由来する波形である確率を算出する。本実施形態において、確率算出部１７は、抽出された時系列情報について、受容体応答に由来する波形である確率を算出する。確率算出部１７は、例えば、学習モデルを用いて、細胞状態の変化を反映したものである確率を算出する。確率算出部１７は、例えば、図３に示すような波形について、被験物質との接触から輝度変化率が大きくなる時系列情報について、細胞状態の変化を反映したものである確率を高く算出する。一方、確率算出部１７は、例えば、図４に示すよう波形について、細胞状態の変化を反映したものである確率を低く算出する。すなわち、確率算出部１７は、図４に示す波形について、ノイズである可能性を高く算出する。

【0027】

活性度算出部１８は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。活性度算出部１８は、所定の確率以上と算出された信号を用いて、嗅覚受容体の経時的な活性化の程度を算出する。活性度算出部１８は、例えば、アレイ１００上の各区画内に存在する領域（ＲＯＩ：Ｒｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）の数をそれぞれの領域について計数する。また、活性度算出部１８は、アレイ１００上の同一区画内に存在するＲＯＩの数、そのＲＯＩが受容体応答に由来すると見込まれる確率、及びそれぞれＲＯＩの輝度変化率の時系列情報から、活性化の程度を算出する。具体的には、活性度算出部１８は、各種情報から、時間方向に連続して測定された連続画像の各時点において、被験物質に起因する受容体に対する活性化の程度を活性度として算出する。活性度算出部１８は、例えば、以下の数１用いて活性化の程度を算出する。

【数1】

なお、Ｉ（ＯＲ，ｔ）は、時間ｔにおける被験物質に起因する受容体に対する活性化の程度を示す。ＯＲは、受容体の種類を示す。ｔは、時間（フレーム数）を示す。ｓは、そのＯＲで反応が見られたＲＯＩの数を示す。ｄＦ（ＯＲ，ｉ，ｔ）は、各ＲＯＩの蛍光輝度変化率を示す。Ｐ（ＯＲ，ｉ）は、各ＲＯＩの波形のＡＩ判定結果（応答に由来する確率、ノイズならおおよそ０）を示す。Ｌ（Ｓ＿ＯＲ）は、ＲＯＩの数に応じて増加する関数を示す。

【0028】

出力部１９は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。出力部１９は、算出された活性化の程度を出力する。出力部１９は、例えば、図５に示すように、アレイ１００の位置と棒グラフで示した活性化の程度とを示したアニメーションを出力する。また、出力部１９は、例えば、図６に示すように、縦軸を活性化の程度、横軸を時間（時刻）、及び奥行を受容体の種類を示す立体折れ線グラフを出力する。また、出力部１９は、例えば、図７に示すように、立体折れ線グラフの縦軸を色に置き換えたタイル状の表示を出力する。

【0029】

次に、計測装置１の動作の流れについて、図８を参照して説明する。
まず、信号取得部１０は、信号を取得する（ステップＳ１）。次いで、基準輝度算出部１２は、取得された信号から基準輝度を算出する（ステップＳ２）。次いで、画素特定部１３は、所定以上の輝度変化を示す画素を特定する（ステップＳ３）。

【0030】

次いで、結合部１４は、所定以上の輝度変化率を有する隣接する画素を結合する（ステップＳ４）。次いで、抽出部１５は、算出した輝度変化率の時系列情報を抽出する（ステップＳ５）。次いで、確率算出部１７は、時系列情報について、細胞状態の変化を反映したものである確率を算出する（ステップＳ６）。

【0031】

次いで、活性度算出部１８は、嗅覚受容体の経時的な活性化の程度を算出する（ステップＳ７）。次いで、出力部１９は、算出された活性度を出力する（ステップＳ８）。

【0032】

次に、プログラムについて説明する。
計測装置１に含まれる各構成は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせによりそれぞれ実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。

【0033】

プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ(Programmable ROM)、ＥＰＲＯＭ(Erasable PROM)、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ(random access memory）)を含む。また、表示プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

【0034】

以上の第１実施形態に係る計測装置１及びプログラムによれば、以下の効果を奏する。
（１） 複数の嗅覚受容体を含む領域について、被験物質による嗅覚受容体の活性化の程度を計測する計測装置１であって、嗅覚受容体の動作に基づく信号を取得する信号取得部１０と、取得された信号の経時的な波形に基づいて、受容体応答に由来する波形である確率を算出する確率算出部１７と、所定の確率以上と算出された信号を用いて、嗅覚受容体の経時的な活性化の程度を活性度として算出する活性度算出部１８と、を備える。
また、複数の嗅覚受容体を含む領域について、被験物質による嗅覚受容体の活性化の程度を計測する計測装置１としてコンピュータを動作させるプログラムであって、コンピュータを、嗅覚受容体の動作に基づく信号を取得する信号取得部１０、取得された信号の経時的な波形に基づいて、受容体応答に由来する波形である確率を算出する確率算出部１７、所定の確率以上と算出された信号を用いて、嗅覚受容体の経時的な活性化の程度を活性度として算出する活性度算出部１８、として機能させる。
これにより、受容体の反応について、反応であることの確からしさを加味した上で、ノイズ成分を除去することができる。したがって、算出される活性度の精度を向上することができる。

【0035】

また、計測装置１は、領域を撮像した撮像画像の画素に関し、輝度変化率の時系列情報を抽出する抽出部１５をさらに備え、信号取得部１０は、撮像画像を取得し、確率算出部１７は、抽出された時系列情報について、受容体応答に由来する波形である確率を算出する。これにより、領域を撮像した画素の輝度に基づいて活性度を算出することができる。したがって、より簡易な構成を用いて、計測をすることができる。

【0036】

また、計測装置１は、活性度の計測期間における、所定以上の輝度変化を示す画素を特定する画素特定部１３をさらに備え、抽出部１５は、特定された画素の輝度変化率の時系列情報を抽出する。これにより、明らかなノイズを予め抽出から除外することができるので、活性度算出の精度をより向上することができる。

【0037】

また、計測装置１は、特定された画素のうち、隣接する画素を結合する結合部１４をさらに備え、抽出部１５は、結合された画素のうち、所定以上の面積である結合された画素の輝度変化率の時系列情報を抽出する。これにより、ノイズの可能性の高い画素を除外することができるので、活性度算出の精度を向上することができる

【0038】

また、計測装置１は、嗅覚受容体が被験物質に接触する前の所定時刻における画素の輝度と接触する直前の所定期間における画素の平均輝度とに基づいて、基準輝度を算出する基準輝度算出部１２をさらに備え、画素特定部１３は、基準輝度に対して、活性度の計測期間における輝度変化率の平均が所定以上の画素を特定する。これにより、電子顕微鏡のノイズ等を予め除去することができるので、活性度算出の精度をより向上することができる。

【0039】

以上、本発明の計測装置の好ましい各実施形態につき説明したが、本発明は、上述の実施形態に制限されるものではなく、適宜変更が可能である。
例えば、上記実施形態において、信号取得部１０、撮像画像を取得することとしたが、これに制限されない。信号取得部１０は、例えば、パッチクランプ法を用いて各受容体に針を設け、活性化の度合いに応じて得られる電流値を信号として取得してもよい。この場合、基準輝度算出部１２、画素特定部１３、抽出部１５、及び結合部１４を設けずともよい。

【0040】

また、上記実施形態において、学習モデル格納部１６は、特定の匂いに関する受容体の輝度変化率の時系列情報（例えば、マトリックスデータ）を説明変数、それらの匂いを嗅いだ時に生じる生理作用を目的変数とする学習モデルを格納してもよい。例えば、ハーブ又は柑橘類といったアロマの匂いによって生じる脳波、心電図、心拍数、血圧、呼吸数、皮膚コンダクタンス、筋電等の指標で表される身体の状態への影響を目的変数として格納してもよい。これにより、確率算出部１７は、被験物質について、身体状態にどのような影響があるのかを算出することができる。また、確率算出部１７は、目的変数と説明変数とを入れ替えることにより、目的の効果をもたらす香りを得ることができる。例えば、リラックス効果を得られるような香りについて、被験物質の選定をすることが可能になる。

【符号の説明】

【0041】

１ 計測装置
１０ 信号取得部
１２ 基準輝度算出部
１３ 画素特定部
１４ 結合部
１５ 抽出部
１７ 確率算出部
１８ 活性度算出部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】