特許 7671613 細胞画像解析の設定を支援する装置、システム、及び、方法

(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】2025-04-23

(45)【発行日】2025-05-02

(54)【発明の名称】細胞画像解析の設定を支援する装置、システム、及び、方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/903 20190101AFI20250424BHJP

   G16H 30/20 20180101ALI20250424BHJP

【ＦＩ】

G06F16/903

G16H30/20

【請求項の数】 29

(21)【出願番号】P 2021064247

(22)【出願日】2021-04-05

(65)【公開番号】P2022159822

(43)【公開日】2022-10-18

【審査請求日】2024-03-14

(73)【特許権者】

【識別番号】322004393

【氏名又は名称】株式会社エビデント

(74)【代理人】

【識別番号】110004185

【氏名又は名称】インフォート弁理士法人

(74)【代理人】

【識別番号】100121083

【弁理士】

【氏名又は名称】青木 宏義

(74)【代理人】

【識別番号】100138391

【弁理士】

【氏名又は名称】天田 昌行

(74)【代理人】

【識別番号】100074099

【弁理士】

【氏名又は名称】大菅 義之

(74)【代理人】

【識別番号】100182936

【弁理士】

【氏名又は名称】矢野 直樹

(72)【発明者】

【氏名】掛田 貴章

【審査官】松尾 真人

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２１－０４０５９０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－０２９５１６（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許第８９６５１０４（ＵＳ，Ｂ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｆ １６／００－１６／９５８

Ｇ１６Ｈ １０／００－８０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

細胞画像解析の設定を支援する装置であって、
細胞画像を解析する画像解析のパラメータ設定履歴に関するデータベースを参照して前記画像解析のパラメータ設定候補情報を選択する制御部と、
出力部と、を備え、
前記データベースは、
すでに行われた画像解析において設定されたパラメータの組み合わせを示す組み合わせ情報の集合であって、画像認識対象のオブジェクトを指定する認識パラメータと、前記画像認識対象のオブジェクトのどのような特徴に着目して前記画像解析を行うかを指定する解析パラメータと、を含む組み合わせ情報の集合である、設定履歴情報と、
前記組み合わせ情報を用いた画像解析の用途を示す個別解析用途情報の集合である解析用途情報と、を含み、
前記制御部は、前記認識パラメータとしての第１パラメータの選択に応答して、前記設定履歴情報に含まれる前記第１パラメータを含む組み合わせ情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択し、
前記出力部は、前記パラメータ設定候補情報と、前記パラメータ設定候補情報に対応する前記解析用途情報と、の少なくとも一方を含む、選択候補情報を出力する
ことを特徴とする装置。

【請求項2】

請求項１に記載の装置において、
前記データベースは、さらに、前記組み合わせ情報に対する評価を示す個別評価情報の集合である評価情報と、を含み、
前記制御部は、前記認識パラメータとしての前記第１パラメータの選択に応答して、前記設定履歴情報に含まれる前記第１パラメータを含む前記組み合わせ情報の中から、前記評価情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択する
ことを特徴とする装置。

【請求項3】

請求項２に記載の装置において、
前記出力部は、表示部を含み、
前記表示部は、前記選択候補情報を、前記選択候補情報に対応する前記評価情報に基づいて決定された表示順で、表示する
ことを特徴とする装置。

【請求項4】

請求項３に記載の装置において、
前記出力部は、さらに、前記選択候補情報に対応する前記評価情報を出力し、
前記表示部は、前記選択候補情報を、前記選択候補情報に対応する前記評価情報とともに、表示する
ことを特徴とする装置。

【請求項5】

請求項２に記載の装置において、
前記出力部は、
表示部を含み、
さらに、前記選択候補情報に対応する前記評価情報を出力し、
前記表示部は、前記選択候補情報を、前記選択候補情報に対応する前記評価情報とともに、表示する
ことを特徴とする装置。

【請求項6】

請求項２に記載の装置において、
前記制御部は、
第１条件下で、前記認識パラメータとしての前記第１パラメータの選択に応答して、前記設定履歴情報に含まれる前記第１パラメータを含む前記組み合わせ情報の中から、前記評価情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択し、
前記第１条件を満たさない第２条件下で、前記認識パラメータとしての前記第１パラメータの選択に応答して、前記設定履歴情報に含まれる前記第１パラメータを含む前記組み合わせ情報の全てを前記パラメータ設定候補情報として選択する
ことを特徴とする装置。

【請求項7】

請求項６に記載の装置において、
前記出力部は、表示部を含み、
前記データベースは、さらに、前記組み合わせ情報に対する参照回数を示す個別参照回数情報の集合である参照回数情報を含み、
前記表示部は、前記第２条件下で、前記選択候補情報を、前記選択候補情報に対応する前記参照回数情報に基づいて決定された表示順で、表示する
ことを特徴とする装置。

【請求項8】

請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の装置において、
前記制御部は、前記細胞画像を解析する第１画像解析の実行後に行われた新たな評価であって、前記第１画像解析において設定されたパラメータの組み合わせを示す組み合わせ情報に対する新たな評価に基づいて、前記データベースの更新を制御する
ことを特徴とする装置。

【請求項9】

請求項２乃至請求項６のいずれか１項に記載の装置において、
前記個別評価情報は、
前記個別評価情報に対応する組み合わせ情報に対する特定の評価の回数に関する第１評価情報と、
前記個別評価情報に対応する組み合わせ情報に対する評価の回数に関する第２評価情報と、を含む
ことを特徴とする装置。

【請求項10】

請求項２乃至請求項６のいずれか１項に記載の装置において、
前記個別評価情報は、
前記個別評価情報に対応する組み合わせ情報に対する総合評価に関する第３評価情報を含む
ことを特徴とする装置。

【請求項11】

請求項１乃至請求項１０のいずれか１項に記載の装置において、さらに、
前記データベースを記憶する記憶部を備える
ことを特徴とする装置。

【請求項12】

請求項１１に記載の装置において、
前記制御部は、前記認識パラメータとして選択された前記第１パラメータを含む組み合わせ情報が前記データベース内に存在しない場合に、前記装置とは異なる装置の記憶部に記憶された細胞画像を解析する画像解析のパラメータ設定履歴に関する第２データベースを参照して前記パラメータ設定候補情報を選択する
ことを特徴とする装置。

【請求項13】

請求項１乃至請求項１０のいずれか１項に記載の装置において、さらに、
前記データベースは、前記装置とは異なる装置に設けられた記憶部に記憶され、
前記制御部は、前記異なる装置と通信することで前記データベースを参照する
ことを特徴とする装置。

【請求項14】

細胞画像解析の設定を支援するシステムであって、
細胞画像を解析する画像解析のパラメータ設定履歴に関するデータベースを記憶する記憶部と、
前記データベースを参照して前記画像解析のパラメータ設定候補情報を選択する制御部と、
表示部と、を備え、
前記データベースは、
すでに行われた画像解析において設定されたパラメータの組み合わせを示す組み合わせ情報の集合であって、画像認識対象のオブジェクトを指定する認識パラメータと、前記画像認識対象のオブジェクトのどのような特徴に着目して前記画像解析を行うかを指定する解析パラメータと、を含む組み合わせ情報の集合である、設定履歴情報と、
前記組み合わせ情報を用いた画像解析の用途を示す個別解析用途情報の集合である解析用途情報と、を含み、
前記制御部は、前記認識パラメータとしての第１パラメータの選択に応答して、前記設定履歴情報に含まれる前記第１パラメータを含む組み合わせ情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択し、
前記表示部は、前記パラメータ設定候補情報と、前記パラメータ設定候補情報に対応する前記解析用途情報と、の少なくとも一方を含む、選択候補情報を表示する
ことを特徴とするシステム。

【請求項15】

請求項１４に記載のシステムにおいて、
前記データベースは、さらに、前記組み合わせ情報に対する評価を示す個別評価情報の集合である評価情報、を含み、
前記制御部は、前記認識パラメータとしての前記第１パラメータの選択に応答して、前記設定履歴情報に含まれる前記第１パラメータを含む前記組み合わせ情報の中から、前記評価情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択する
ことを特徴とするシステム。

【請求項16】

細胞画像解析の設定を支援する方法であって、
細胞画像を解析する画像解析のパラメータ設定履歴に関するデータベースを参照して前記画像解析のパラメータ設定候補情報を選択することと、
選択候補情報を出力することと、を含み、
前記データベースは、
すでに行われた画像解析において設定されたパラメータの組み合わせを示す組み合わせ情報の集合であって、画像認識対象のオブジェクトを指定する認識パラメータと、前記画像認識対象のオブジェクトのどのような特徴に着目して前記画像解析を行うかを指定する解析パラメータと、を含む組み合わせ情報の集合である、設定履歴情報と、
前記組み合わせ情報を用いた画像解析の用途を示す個別解析用途情報の集合である解析用途情報と、を含み、
前記パラメータ設定候補情報を選択することは、前記認識パラメータとしての第１パラメータの選択に応答して、前記設定履歴情報に含まれる前記第１パラメータを含む組み合わせ情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択することを含み、
前記選択候補情報を出力することは、前記パラメータ設定候補情報と、前記パラメータ設定候補情報に対応する前記解析用途情報と、の少なくとも一方を含む情報を、前記選択候補情報として出力することを含む
ことを特徴とするコンピュータが実行する方法。

【請求項17】

請求項１６に記載の方法において、
前記データベースは、さらに、前記組み合わせ情報に対する評価を示す個別評価情報の集合である評価情報、を含み、
前記第１パラメータを含む前記組み合わせ情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択することは、前記設定履歴情報に含まれる前記第１パラメータを含む前記組み合わせ情報の中から、前記評価情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択することを含む
ことを特徴とする方法。

【請求項18】

細胞画像解析の設定を支援する装置であって、
細胞画像を解析する画像解析のパラメータ設定履歴に関するデータベースを参照して前記画像解析のパラメータ設定候補情報を選択する制御部と、
前記制御部が選択した前記パラメータ設定候補情報を出力する出力部と、を備え、
前記データベースは、
すでに行われた画像解析において設定されたパラメータの組み合わせを示す組み合わせ情報の集合であって、画像認識対象のオブジェクトを指定する認識パラメータと、前記画像認識対象のオブジェクトのどのような特徴に着目して前記画像解析を行うかを指定する解析パラメータと、を含む組み合わせ情報の集合である、設定履歴情報と、
前記組み合わせ情報を用いた画像解析の用途を示す個別解析用途情報の集合である解析用途情報と、を含み、
前記制御部は、前記画像解析の用途の選択に応答して、選択された前記画像解析の用途を示す個別解析用途情報に対応する組み合わせ情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択する
ことを特徴とする装置。

【請求項19】

請求項１８に記載の装置において、
前記データベースは、さらに、前記組み合わせ情報に対する評価を示す個別評価情報の集合である評価情報、を含み、
前記制御部は、前記画像解析の用途の選択に応答して、選択された前記画像解析の用途を示す個別解析用途情報に対応する前記組み合わせ情報の中から、前記評価情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択する
ことを特徴とする装置。

【請求項20】

細胞画像解析の設定を支援するシステムであって、
細胞画像を解析する画像解析のパラメータ設定履歴に関するデータベースを記憶する記憶部と、
前記データベースを参照して前記画像解析のパラメータ設定候補情報を選択する制御部と、
前記制御部が選択した前記パラメータ設定候補情報を表示する表示部と、を備え、
前記データベースは、
すでに行われた画像解析において設定されたパラメータの組み合わせを示す組み合わせ情報の集合であって、画像認識対象のオブジェクトを指定する認識パラメータと、前記画像認識対象のオブジェクトのどのような特徴に着目して前記画像解析を行うかを指定する解析パラメータと、を含む組み合わせ情報の集合である、設定履歴情報と、
前記組み合わせ情報を用いた画像解析の用途を示す個別解析用途情報の集合である解析用途情報と、を含み、
前記制御部は、前記画像解析の用途の選択に応答して、選択された前記画像解析の用途を示す個別解析用途情報に対応する組み合わせ情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択する
ことを特徴とするシステム。

【請求項21】

請求項２０に記載のシステムにおいて、
前記データベースは、さらに、前記組み合わせ情報に対する評価を示す個別評価情報の集合である評価情報、を含み、
前記制御部は、前記画像解析の用途の選択に応答して、選択された前記画像解析の用途を示す個別解析用途情報に対応する前記組み合わせ情報の中から、前記評価情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択する
ことを特徴とするシステム。

【請求項22】

細胞画像解析の設定を支援する方法であって、
細胞画像を解析する画像解析のパラメータ設定履歴に関するデータベースを参照して前記画像解析のパラメータ設定候補情報を選択することと、
選択した前記パラメータ設定候補情報を出力することと、含み、
前記データベースは、
すでに行われた画像解析において設定されたパラメータの組み合わせを示す組み合わせ情報の集合であって、画像認識対象のオブジェクトを指定する認識パラメータと、前記画像認識対象のオブジェクトのどのような特徴に着目して前記画像解析を行うかを指定する解析パラメータと、を含む組み合わせ情報の集合である、設定履歴情報と、
前記組み合わせ情報を用いた画像解析の用途を示す個別解析用途情報の集合である解析用途情報と、を含み、
前記パラメータ設定候補情報を選択することは、前記画像解析の用途の選択に応答して、選択された前記画像解析の用途を示す個別解析用途情報に対応する組み合わせ情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択することを含むことを特徴とするコンピュータが実行する方法。

【請求項23】

請求項２２に記載の方法において、
前記データベースは、さらに、前記組み合わせ情報に対する評価を示す個別評価情報の集合である評価情報、を含み、
前記選択された前記画像解析の用途を示す前記個別解析用途情報に対応する前記組み合わせ情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択することは、選択された前記画像解析の用途を示す前記個別解析用途情報に対応する前記組み合わせ情報の中から、前記評価情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択すること、を含む
ことを特徴とする方法。

【請求項24】

細胞画像解析の設定を支援する装置であって、
細胞画像を解析する画像解析のパラメータ設定履歴に関するデータベースを参照して前記画像解析のパラメータ設定候補情報を選択する制御部と、
前記制御部が選択した前記パラメータ設定候補情報を出力する出力部と、を備え、
前記データベースは、
すでに行われた画像解析において設定されたパラメータの組み合わせを示す組み合わせ情報の集合であって、画像認識対象のオブジェクトを指定する認識パラメータと、前記画像認識対象のオブジェクトのどのような特徴に着目して前記画像解析を行うかを指定する解析パラメータと、を含む組み合わせ情報の集合である、設定履歴情報と、を含み、
前記制御部は、前記認識パラメータとしての第１パラメータの選択に応答して、前記設定履歴情報に含まれる前記第１パラメータを含む組み合わせ情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択する
ことを特徴とする装置。

【請求項25】

請求項２４に記載の装置において、
前記データベースは、さらに、前記組み合わせ情報に対する評価を示す個別評価情報の集合である評価情報と、を含み、
前記制御部は、前記認識パラメータとしての前記第１パラメータの選択に応答して、前記設定履歴情報に含まれる前記第１パラメータを含む前記組み合わせ情報の中から、前記評価情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択する
ことを特徴とする装置。

【請求項26】

細胞画像解析の設定を支援するシステムであって、
細胞画像を解析する画像解析のパラメータ設定履歴に関するデータベースを記憶する記憶部と、
前記データベースを参照して前記画像解析のパラメータ設定候補情報を選択する制御部と、
前記制御部が選択した前記パラメータ設定候補情報を表示する表示部と、を備え、
前記データベースは、
すでに行われた画像解析において設定されたパラメータの組み合わせを示す組み合わせ情報の集合であって、画像認識対象のオブジェクトを指定する認識パラメータと、前記画像認識対象のオブジェクトのどのような特徴に着目して前記画像解析を行うかを指定する解析パラメータと、を含む組み合わせ情報の集合である、設定履歴情報と、を含み、
前記制御部は、前記認識パラメータとしての第１パラメータの選択に応答して、前記設定履歴情報に含まれる前記第１パラメータを含む組み合わせ情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択する
ことを特徴とするシステム。

【請求項27】

請求項２６に記載のシステムにおいて、
前記データベースは、さらに、前記組み合わせ情報に対する評価を示す個別評価情報の集合である評価情報と、を含み、
前記制御部は、前記認識パラメータとしての前記第１パラメータの選択に応答して、前記設定履歴情報に含まれる前記第１パラメータを含む前記組み合わせ情報の中から、前記評価情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択する
ことを特徴とするシステム。

【請求項28】

細胞画像解析の設定を支援する方法であって、
細胞画像を解析する画像解析のパラメータ設定履歴に関するデータベースを参照して前記画像解析のパラメータ設定候補情報を選択することと、
選択した前記パラメータ設定候補情報を出力することと、を含み、
前記データベースは、
すでに行われた画像解析において設定されたパラメータの組み合わせを示す組み合わせ情報の集合であって、画像認識対象のオブジェクトを指定する認識パラメータと、前記画像認識対象のオブジェクトのどのような特徴に着目して前記画像解析を行うかを指定する解析パラメータと、を含む組み合わせ情報の集合である、設定履歴情報と、を含み、
前記パラメータ設定候補情報を選択することは、前記認識パラメータとしての第１パラメータの選択に応答して、前記設定履歴情報に含まれる前記第１パラメータを含む組み合わせ情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択することを含む
ことを特徴とするコンピュータが実行する方法。

【請求項29】

請求項２８に記載の方法において、
前記データベースは、さらに、前記組み合わせ情報に対する評価を示す個別評価情報の集合である評価情報、を含み、
前記第１パラメータを含む前記組み合わせ情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択することは、前記設定履歴情報に含まれる前記第１パラメータを含む前記組み合わせ情報の中から、前記評価情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択することを含む
ことを特徴とする方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本明細書の開示は、細胞画像解析の設定を支援する装置、システム、及び、方法に関する。

【背景技術】

【0002】

顕微鏡等で取得した画像に表れるオブジェクトを画像認識し、指定されたパラメータで解析を行う装置が知られている。このような装置は、一般的に、認識対象のオブジェクトを指定する認識パラメータと認識対象のオブジェクトのどのような特徴に着目して解析するかを指定する解析パラメータとを設定することで様々な解析が可能である。その一方で、十分な専門知識のないユーザには、設定における自由度が高すぎて有益な解析結果を得ることが難しいといった課題がある。

【0003】

この課題に関連する技術は、例えば、特許文献１に記載されている。特許文献１に記載の技術によれば、ユーザは、画像情報から解析に用いるパラメータ間の相関について情報を得ることができる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】国際公開第２０１８／１０９８２６号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

ところで、上述した解析装置は、複数のユーザによって共有されるのが通常である。このような利用実態を活かすことで、解析装置を共有する複数のユーザの間で、解析装置の共有に止まらず解析設定に関する知見を共有する技術が望まれている。

【0006】

以上のような実情を踏まえ、本発明の一側面に係る目的は、有益な解析結果が得られるパラメータを効率良く設定可能とする技術を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の一態様に係る装置は、細胞画像解析の設定を支援する装置であって、細胞画像を解析する画像解析のパラメータ設定履歴に関するデータベースを参照して前記画像解析のパラメータ設定候補情報を選択する制御部と、出力部と、を備える。前記データベースは、すでに行われた画像解析において設定されたパラメータの組み合わせを示す組み合わせ情報の集合であって、画像認識対象のオブジェクトを指定する認識パラメータと、前記画像認識対象のオブジェクトのどのような特徴に着目して前記画像解析を行うかを指定する解析パラメータと、を含む組み合わせ情報の集合である、設定履歴情報と、前記組み合わせ情報を用いた画像解析の用途を示す個別解析用途情報の集合である解析用途情報と、を含む。前記制御部は、前記認識パラメータとしての第１パラメータの選択に応答して、前記設定履歴情報に含まれる前記第１パラメータを含む組み合わせ情報に基づいて前記パラメータ設定候補情報を選択し、前記出力部は、前記パラメータ設定候補情報と、前記パラメータ設定候補情報に対応する前記解析用途情報と、の少なくとも一方を含む、選択候補情報を出力する。

【発明の効果】

【0008】

上記の態様によれば、有益な解析結果が得られるパラメータを効率良く設定することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】第１の実施形態に係る装置１００を説明する図である。

【図2】第１の実施形態に係る装置１００の機能的構成を例示した図である。

【図3】データベース２００の構造を例示した図である。

【図4】装置１００が行う処理のフローチャートの一例を示した図である。

【図5】認識パラメータを指定する方法を説明するための図である。

【図6】装置１００が行う選択処理のフローチャートの一例を示した図である。

【図7】選択条件による選択結果の違いについて説明するための図である。

【図8】選択結果のリスト表示の一例を示した図である。

【図9】選択結果のリスト表示の一例を示した図である。

【図10】選択結果のリスト表示の別の例を示した図である。

【図11】選択結果のリスト表示の更に別の例を示した図である。

【図12】選択結果のリスト表示の更に別の例を示した図である。

【図13】選択結果のリスト表示の更に別の例を示した図である。

【図14】選択結果のリスト表示の更に別の例を示した図である。

【図15】解析結果の評価方法について説明するための図である。

【図16】装置１００が行う選択処理のフローチャートの別の例を示した図である。

【図17】選択結果のリスト表示の更に別の例を示した図である。

【図18】装置１００を含むシステムの構成を例示した図である。

【図19】装置１００が行う選択処理のフローチャートの更に別の例を示した図である。

【図20】装置１００が行う処理のフローチャートの別の例を示した図である。

【図21】検索ワードを指定する方法を説明するための図である。

【図22】装置１００が行う選択処理のフローチャートの更に別の例を示した図である。

【図23】第２の実施形態に係るシステム１０００の機能的構成を例示した図である。

【図24】第３の実施形態に係るシステム２０００の機能的構成を例示した図である。

【図25】第１の実施形態に係る装置１００を実現するためのコンピュータ１００ａのハードウェア構成を例示した図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

［第１の実施形態］
図１は、本実施形態に係る装置１００を説明する図である。装置１００は、細胞画像を解析する装置であり、また、細胞画像を解析する解析（以降、細胞画像解析と記す。）の設定を支援する装置１００である。細胞画像は、細胞が写った画像、つまり、細胞を含む画像であればよい。細胞画像は、例えば、スフェロイドやオルガノイドなどの細胞凝集塊を含む画像であってもよく、細胞の一部を拡大表示した画像であってもよい。

【0011】

装置１００が解析プログラムを実行することで、例えば、図１に示すような、解析用のウィンドウＷ１が表示装置に表示される。ウィンドウＷ１内の設定領域（領域Ｒ１、領域Ｒ２、領域Ｒ３）を用いて、細胞画像解析用のパラメータを指定することで、ユーザは、細胞画像解析の設定を行うことができる。また、設定後、装置１００が解析を実行することで、領域Ｒ４に表示されている細胞画像が解析され、測定結果と解析結果が領域Ｒ５と領域Ｒ６に表示される。

【0012】

装置１００においてユーザが指定可能な細胞画像解析用のパラメータの種類には、認識対象のオブジェクトを指定する認識パラメータと、認識対象のオブジェクトのどのような特徴に着目して解析するかを指定する解析パラメータの少なくとも２種類が含まれる。認識パラメータと解析パラメータは、領域Ｒ１と領域Ｒ３で指定可能であり、それぞれ１つ以上指定可能である。

【0013】

認識パラメータとして選択可能なパラメータには、例えば、「スフェロイド」や「オルガノイド」といった細胞凝集塊、「細胞」、「細胞核」、「細胞小器官」、「細胞シート」などが含まれる。また、特定の種類の細胞、即ち、「細胞種」が選択可能であってもよい。さらに、ユーザが予め指定する任意の特徴を有する領域である「注目領域」や、ユーザが予め指定する任意の特徴を有する細胞内の構造物「特徴的構造物」などが選択可能であってもよい。ただし、上述したパラメータは、あくまで例示であり、その他のパラメータが認識パラメータとして設定可能であってもよい。

【0014】

認識パラメータで指定したオブジェクトを２次元（２Ｄ）で認識して解析するか、３次元（３Ｄ）で認識して解析するかを指定可能であってもよい。さらに、親子関係を有する認識パラメータ（例えば、「スフェロイド」－「細胞」、「スフェロイド」－「細胞核」など）については、親子関係を指定して設定してもよい。親子関係を設定することで、親毎に子の情報を集計可能である。

【0015】

解析パラメータとして選択可能なパラメータには、例えば、強度情報、形態情報、システム情報に分類される様々なパラメータが含まれる。強度情報に分類されるパラメータには、例えば、総強度（Ｔｏｔａｌ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、平均強度、最大強度、最小強度、強度のＳＤ（標準偏差）などが含まれる。また、吸光度、透過率、反射率なども強度情報のパラメータに分類されてもよい。形態情報に分類されるパラメータには、例えば、面積、境界、表面積、体積、円形度、真球度、主要軸、非主要軸などが含まれる。また、数、色彩、明度、彩度なども形態情報のパラメータに分類されてもよい。システム情報に分類されるパラメータには、例えば、容器、位置（Ｘ、Ｙ、Ｚ）、時間、重心（Ｘ、Ｙ、Ｚ）などが含まれる。ただし、上述したパラメータは、あくまで例示であり、その他のパラメータが解析パラメータとして設定可能であってもよい。

【0016】

本実施形態に係る装置１００は、ユーザがパラメータ設定の一部を指定すること、及び／又は、解析に関連するキーワードを入力することで、細胞画像解析のパラメータ設定の候補を示す情報（以降、パラメータ設定候補情報と記す。）をユーザに提示する。より具体的には、装置１００は、ユーザの指定、及び／又は、ユーザの入力に基づいて、細胞画像を解析する画像解析のパラメータ設定履歴に関するデータベース２００（図２参照）を参照することで、パラメータ設定候補情報をユーザに提示する。これにより、ユーザは、提示されたパラメータ設定候補情報の中から解析に利用するパラメータ設定を選択するだけで、細胞画像解析のパラメータを設定することができる。従って、専門的な知識を有しないユーザであっても容易に適切な設定で解析を行うことができる。

【0017】

なお、装置１００は、パラメータ設定候補情報そのものをユーザに提示する代わりに、パラメータ設定候補情報が示すパラメータ設定を選択するための別の情報（例えば、後述する解析用途情報）を提示してもよい。

【0018】

図２は、本実施形態に係る装置１００の機能的構成を例示した図である。図３は、データベース２００の構造を例示した図である。以下、図２及び図３を参照しながら、装置１００の構成についてより詳細に説明する。

【0019】

装置１００は、図２に示すように、制御部１１０と、記憶部１１１と、入力部１１２と、出力部１１３を含んでいる。出力部１１３は、表示部１１４を含んでいる。装置１００は、さらに、その他の機能部を備えてもよい。

【0020】

制御部１１０については後述する。記憶部１１１は、データベース２００を記憶している。データベース２００は、例えば、図２及び図３に示すように、設定履歴情報２１０と、評価情報２２０と、参照回数情報２３０と、解析用途情報２４０を含み、さらに、その他の情報を含んでもよい。

【0021】

データベース２００に含まれる設定履歴情報２１０は、すでに行われた細胞画像解析において設定されたパラメータの組み合わせを示す組み合わせ情報の集合である。具体的には、設定履歴情報２１０は、図２及び図３に示すように、上述した認識パラメータと、上述した解析パラメータとの組み合わせを示す組み合わせ情報の集合である。設定履歴情報２１０は、図３に示すように、組み合わせ毎（図３の各レコード毎）に、複数の認識パラメータと、複数の解析パラメータを含んでもよい。組み合わせ毎に含まれている複数の認識パラメータには、親子関係を有する複数の認識パラメータが含まれてもよく（例えば、ＳｐｈｅｒｏｉｄとＮｕｃｌｅａｒ）、さらに、次元に関する情報が含まれてもよい（例えば、３次元）。また、複数の解析パラメータには、解析結果をグラフ表示する際の複数の軸のそれぞれに対応する解析パラメータが含まれてもよい。なお、図３には、２次元表示におけるＸ軸とＹ軸のそれぞれに対応する解析パラメータが含まれている例が示されている。

【0022】

データベース２００に含まれる評価情報２２０は、組み合わせ情報に対する評価を示す個別評価情報の集合である。具体的には、個別評価情報は、例えば、対応する組み合わせ情報に対する特定の評価の回数に関する第１評価情報と、対応する組み合わせ情報に対する評価の回数に関する第２評価情報と、を含んでもよい。個別評価情報は、例えば、図３に示すように、第１評価情報として評価内容が高評価であった評価の回数の値を含んでもよく、第２評価情報として評価内容によらない全ての評価の回数の値を含んでもよい。なお、図３の例では、評価の欄の分子が第１評価情報を示し、分母が第２評価情報を示している。上記の例では、個別評価情報は、高評価回数と総評価回数を含んでいるが、組み合わせ情報に対する評価は、高評価と低評価のような２値評価に限らない。例えば、“Ａ”“Ｂ”“Ｃ”“Ｄ”などの予め規定された基準による３段階以上の評価が組み合わせ情報に対してなされてもよい。その場合、３段階以上の評価のそれぞれの回数が個別評価情報に含まれてもよい。つまり、個別評価情報には、複数の第１評価情報が含まれてもよく、複数の第１評価情報の各々は、対応する組み合わせ情報に対する異なる特定の評価の回数に関する情報（例えば、Ａ評価の回数、Ｂ評価の回数、Ｃ評価の回数、Ｄ評価の回数など）であってもよい。さらに、個別評価情報は、複数の個別評価情報（つまり、３段階以上の評価のそれぞれの回数）に基づく総合評価に関する第３評価情報を含んでもよい。従って、個別評価情報は、第２評価情報と１つ以上の第１評価情報とを含んでもよい。また、個別評価情報は、第２評価情報と第３評価情報と１つ以上の第１評価情報とを含んでもよい。また、個別評価情報は、第３評価情報と１つ以上の第１評価情報とを含んでもよい。つまり、個別評価情報は、１つ以上の第１評価情報と、第２評価情報と、第３評価情報のうちの少なくとも１つを含んでいればよい。

【0023】

データベース２００に含まれる参照回数情報２３０は、組み合わせ情報に対する参照回数を示す個別参照回数情報の集合である。参照回数とは、組み合わせ情報がパラメータ設定候補情報として制御部１１０によって選択され、さらに、その組み合わせ情報が示すパラメータの組み合わせが解析に利用するパラメータ設定としてユーザによって選択された回数である。また、参照回数は、組み合わせ情報がパラメータ設定候補情報として選択され、その組み合わせ情報が示すパラメータの組み合わせが解析に利用するパラメータ設定として選択され、その後、実際にそのパラメータ設定で解析が行われた回数であってもよい。

【0024】

データベース２００に含まれる解析用途情報２４０は、組み合わせ情報を用いた画像解析の用途を示す個別解析用途情報の集合である。具体的には、個別解析用途情報は、例えば、認識パラメータで指定される認識対象を対象とする、解析パラメータで指定される特徴についての分析を意味するテキスト情報である。

【0025】

入力部１１２は、ユーザの操作を受け付ける。ユーザの操作は、例えば、ウィンドウＷ１の領域Ｒ１で行われる認識パラメータを指定する操作である。また、ウィンドウＷ１の領域Ｒ２で行われる解析用途に対する検索キーワードを入力する操作であってもよい。また、ウィンドウＷ１の領域Ｒ２は、フリーテキストを入力する構成に限られず、領域Ｒ１及び領域Ｒ３のように、予めリストされている情報から解析用途を指定する構成であってもよい。即ち、ウィンドウＷ１の領域Ｒ２で行われる解析用途を指定する操作であってもよい。また、ユーザの操作は、例えば、ウィンドウＷ１の領域Ｒ３で行われる解析パラメータを指定する操作であってもよい。

【0026】

制御部１１０は、上述したデータベース２００を参照して画像解析のパラメータ設定候補情報を選択する。具体的には、制御部１１０は、認識パラメータとしての任意パラメータ（以降、第１パラメータと記す。）の選択に応答して、設定履歴情報２１０に含まれる第１パラメータを含む組み合わせ情報に基づいてパラメータ設定候補情報を選択する。さらに具体的には、制御部１１０は、第１パラメータと記す。の選択に応答して、設定履歴情報２１０に含まれる第１パラメータを含む組み合わせ情報の中から、評価情報２２０に基づいてパラメータ設定候補情報を選択する。制御部１１０は、例えば、第１パラメータを含む組み合わせ情報のうち、対応する評価が所定の基準よりも高いもののみを選択してもよい。なお、ここで、第１パラメータの選択は、例えば、入力部１１２が受け付けた認識パラメータを指定するユーザの操作によって生じてもよい。

【0027】

出力部１１３は、制御部１１０が選択したパラメータ設定候補情報を含む選択候補情報を出力する。出力部１１３は、制御部１１０が選択したパラメータ設定候補情報を含む選択候補情報の代わりに、パラメータ設定候補情報に対応する解析用途情報を含む選択候補情報を出力してもよい。即ち、出力部１１３は、制御部１１０が選択したパラメータ設定候補情報と、制御部１１０が選択したパラメータ設定候補情報に対応する解析用途情報と、の少なくとも一方を含む、選択候補情報を出力すればよい。

【0028】

表示部１１４は、出力部１１３が出力する選択候補情報を表示する。表示部１１４に表示される選択候補情報にパラメータ設定候補情報が含まれている場合には、ユーザは、表示されたパラメータ設定候補情報の中から解析に利用するパラメータ設定を選択することができる。また、表示部１１４に表示される選択候補情報に解析用途情報が含まれている場合には、ユーザは、パラメータ設定そのものを直接的に選択する代わりに解析によってユーザが知りたい情報を示す解析用途を選択することで解析用途に対応するパラメータ設定を間接的に選択することができる。

【0029】

装置１００では、ユーザに提示される情報が、評価情報２２０、つまり、過去に行われた解析を通じて得られた評価、に基づいて峻別される。このため、比較的高い評価を有する、限られた数の選択肢のみがユーザに提示されることになる。従って、ユーザは、限られた選択肢の中から選択するだけで有益な解析結果が得られるパラメータを効率良く設定することができる。特に、認識パラメータに比べて適切な選択が困難な解析パラメータの設定を効率良く行うことができるという点で、装置１００は非常に有益である。また、与えられた選択肢から選択するだけで設定を行うことができるため、設定ミスが少なく、解析後に設定ミスに気付いて解析をやり直すといった無駄な作業を回避することができる。

【0030】

図４は、装置１００が行う処理のフローチャートの一例を示した図である。図５は、認識パラメータを指定する方法を説明するための図である。図６は、装置１００が行う選択処理のフローチャートの一例を示した図である。図７は、選択条件による選択結果の違いについて説明するための図である。図８は、選択結果のリスト表示の一例を示した図である。図９は、選択結果のリスト表示の一例を示した図である。図１０は、選択結果のリスト表示の別の例を示した図である。図１１は、選択結果のリスト表示の更に別の例を示した図である。図１２は、選択結果のリスト表示の更に別の例を示した図である。図１３は、選択結果のリスト表示の更に別の例を示した図である。図１４は、選択結果のリスト表示の更に別の例を示した図である。図１５は、解析結果の評価方法について説明するための図である。以下、図４から図１５を参照しながら、装置１００が行う処理について具体的に説明する。

【0031】

装置１００の制御部１１０がプログラムを実行して図４に示す処理を開始し、表示部１１４が図１に示すウィンドウＷ１を表示すると、装置１００は、まず、認識パラメータの指定を受け付ける（ステップＳ１０）。ステップＳ１０では、ユーザが、図５に示すように、領域Ｒ１内のＵＩコントロールを操作して認識パラメータを指定すると、入力部１１２が認識パラメータの指定を受け付ける。以降では、ユーザが認識パラメータとして“Ｓｐｈｅｒｏｉｄ”を選択した場合を例に説明する。

【0032】

認識パラメータの指定を受け付けると、装置１００は、データベース２００を参照してパラメータ設定候補情報を選択する、図６に示す選択処理を行う（ステップＳ２０）。選択処理では、制御部１１０は、まず、データベース２００内の設定履歴情報２１０に含まれているステップＳ１０で指定された認識パラメータを含む組み合わせ情報を取得する（ステップＳ２１）。これにより、例えば、図７に示すように、認識パラメータとして“Ｓｐｈｅｒｏｉｄ”を含むすべての組み合わせ情報２１１が設定履歴情報２１０から取得される。

【0033】

その後、制御部１１０は、ステップＳ２１で取得した組み合わせ情報から、評価情報２２０に基づいてパラメータ設定候補情報を選択する（ステップＳ２２）。ステップＳ２２では、予め決められた条件（以降、選択条件と記す。）を満たす組み合わせ情報がパラメータ設定候補情報として選択される。例えば、高評価の回数が７５回以上であることを選択条件として選択が行われてもよく、この場合、制御部１１０は、図７に示すように、高評価の回数が７５回以上の組み合わせ情報２１２を、パラメータ設定候補情報として選択してよい。また、例えば、高評価の割合が５０％以上であることを選択条件として選択が行われてもよく、この場合、制御部１１０は、図７に示すように、高評価の割合が５０％以上の組み合わせ情報２１３を、パラメータ設定候補情報として選択してよい。選択条件は、ユーザが設定可能であってもよく、例えば、予め用意された幾つかの選択肢の中からユーザが選択条件を指定可能であってもよい。また、評価情報に総合評価である第３評価情報が含まれる場合には、制御部１１０は、第３評価情報に基づいてパラメータ設定候補情報を選択してもよい。

【0034】

パラメータ設定候補情報が選択され、選択処理が終了すると、装置１００は、選択候補情報を表示する（ステップＳ３０）。ここでは、例えば、出力部１１３が、ステップＳ２０で選択したパラメータ設定候補情報を選択候補情報として出力し、表示部１１４が、図８に示すように、選択候補情報を表示する。図８に示すウィンドウＷ２内のリストＬ１は、ステップＳ２０で選択されたパラメータ設定候補情報を示している。これにより、ユーザは、表示されたパラメータの組み合わせの中から任意の組み合わせを選択するだけで有益な解析結果が期待できるパラメータを設定することができる。

【0035】

なお、図８では、設定履歴情報２１０から取得したパラメータ設定候補情報のみを表示する例を示したが、パラメータ設定候補情報は、図９に示すように、パラメータ設定候補情報に対応する評価情報とともに表示されてもよい。図９に示すウィンドウＷ２内のリストＬ２は、ステップＳ２０で選択されたパラメータ設定候補情報と、パラメータ設定候補情報に対応する評価情報と、並べたリストである。即ち、ステップＳ３０では、出力部１１３は、ステップＳ２０で選択したパラメータ設定候補情報である選択候補情報に加えて、選択候補情報に対応する評価情報を出力してもよく、表示部１１４は、選択候補情報を、選択候補情報に対応する評価情報とともに、表示してもよい。これにより、ユーザは、表示されたパラメータの組み合わせの中から解析に利用する組み合わせを、評価情報を参考にして決定することができる。特に、表示部１１４が第１評価情報と第２評価情報を用いて回数又割合で評価を表示することでユーザが評価内容の詳細を把握することができる。また、上述したように、個別評価情報に総合評価である第３評価情報を含む場合には、表示部１１４は、第３評価情報を表示してもよい。第３評価情報を表示することで、回数や割合を表示する場合と比較として、一目で評価の良し悪しを把握することができる。なお、表示部１１４は、第１評価情報と第２評価情報と第３評価情報のすべてを表示してもよい。

【0036】

また、図８では、設定履歴情報２１０から取得したパラメータ設定候補情報をそのまま表示する例を示したが、パラメータ設定候補情報は、図１０に示すように、パラメータ設定候補情報に対応する評価情報に基づいて決定された表示順で、表示されてもよい。図１０に示すウィンドウＷ２内のリストＬ３は、ステップＳ２０で選択されたパラメータ設定候補情報を、高評価の回数の降順に並べたリストである。即ち、ステップＳ３０では、出力部１１３は、ステップＳ２０で選択したパラメータ設定候補情報である選択候補情報を、選択候補情報に対応する評価情報に基づいて決定された表示順に並び替えてもよく、表示部１１４は、選択候補情報を、決定された表示順で表示してもよい。これにより、ユーザは、選択候補情報に多くのパラメータの組み合わせが存在する場合であっても、より高く評価されているパラメータの組み合わせの利用を優先的に検討することができる。

【0037】

また、図８では、設定履歴情報２１０から取得したパラメータ設定候補情報を表示する例を示したが、図１１に示すように、パラメータ設定候補情報の代わりに、対応する解析用途情報を、表示してもよい。図１１に示すウィンドウＷ２内のリストＬ４は、ステップＳ２０で選択されたパラメータ設定候補情報に対応する解析用途情報を示している。即ち、ステップＳ３０では、出力部１１３は、ステップＳ２０で選択したパラメータ設定候補情報に対応する解析用途情報を選択候補情報として出力してもよく、表示部１１４は、解析用途情報である選択候補情報を表示してもよい。この場合も、ユーザは、表示された解析用途の中から任意の解析用途を選択するだけで解析用途に対応する、有益な解析結果が期待できるパラメータを設定することができる。

【0038】

また、上述したパラメータ設定候補情報と、パラメータ設定候補情報に対応する解析用途情報と、パラメータ設定候補情報に対応する評価情報を適宜組み合わせて表示してもよい。図１２に示すウィンドウＷ２内のリストＬ５は、ステップＳ２０で選択されたパラメータ設定候補情報に対応する解析用途情報と、ステップＳ２０で選択されたパラメータ設定候補情報に対応する評価情報と、を並べたリストである。図１３に示すウィンドウＷ２内のリストＬ６は、ステップＳ２０で選択されたパラメータ設定候補情報と、ステップＳ２０で選択されたパラメータ設定候補情報に対応する解析用途情報と、を並べたリストである。図１４に示すウィンドウＷ２内のリストＬ７は、ステップＳ２０で選択されたパラメータ設定候補情報と、ステップＳ２０で選択されたパラメータ設定候補情報に対応する解析用途情報と、ステップＳ２０で選択されたパラメータ設定候補情報に対応する評価情報と、を並べたリストである。

【0039】

選択候補情報が表示されると、装置１００は、その後、ユーザによるパラメータの直接的または間接的な指定を受け付けて（ステップＳ４０）、細胞画像の解析を行う（ステップＳ５０）。ここでは、制御部１１０は、入力部１１２が受け付けたユーザによって指定されたパラメータを細胞画像解析用のパラメータとして設定し、その後、細胞画像を解析する。

【0040】

解析が終了すると、装置１００は、解析結果を表示する（ステップＳ６０）。ここでは、表示部１１４は、例えば、図１５に示すように、ウィンドウＷ１内の領域Ｒ５に解析結果をグラフ形式で表示する。グラフの形式は特に限定しないが、例えば、解析パラメータが１つの場合には、１つの解析パラメータについてヒストグラムを表示してもよい。また、解析パラメータが２つまたは３つの場合には、２つまたは３つの解析パラメータの２次元又は３次元空間上での分布を示す散布図を表示してもよい。

【0041】

解析結果が表示されると、装置１００は、解析に用いたパラメータの組み合わせを評価する入力を監視し（ステップＳ７０）、入力が検出されると（ステップＳ７０ＹＥＳ）、データベース２００内の入力に対応する評価情報を更新する（ステップＳ８０）。なお、ユーザは、例えば、図１５に示すように、解析結果の近傍に設けられたＵＩコントロールを用いて評価を入力してもよく、制御部１１０は、ＵＩコントロールに対する操作を応じて、データベース２００を更新しても良い。即ち、制御部１１０は、細胞画像を解析する任意の画像解析（以降、第１画像解析と記す。）の実行後に行われた新たな評価に基づいて、データベース２００の更新を制御してもよい。なお、新たな評価は、第１画像解析において設定されたパラメータの組み合わせを示す組み合わせ情報に対する新たな評価である。装置１００は、ユーザに提示する候補を選択する選択機能とともに、選択結果を評価する評価機能を備えることで、評価結果を用いて選択機能を改善することができる。従って、装置１００が利用されるほど選択機能が改善され、その結果、装置１００の利用がさらに促進される。

【0042】

図１６は、装置１００が行う選択処理（ステップＳ２０）のフローチャートの別の例を示した図である。図１７は、選択結果のリスト表示の更に別の例を示した図である。図１６及び図１７を参照しながら、装置１００が行う選択処理の変形例について説明する。

【0043】

図１６に示す選択処理では、まず、装置１００は、認識パラメータが選択されると、まず、データベース２００内の設定履歴情報２１０に含まれている図４のステップＳ１０で指定された認識パラメータを含む組み合わせ情報を取得する（ステップＳ１２１）。この処理は、図６に示すステップＳ２１の処理と同様である。

【0044】

その後、装置１００の制御部１１０は、予め決められた条件（第１の条件）が満たされているかを判定する（ステップＳ１２２）。第１の条件は、評価情報に基づくパラメータ設定候補情報の選択が適切であると見做し得る条件であればよい。例えば、十分な量の評価情報がデータベース２００に蓄積されていることなどがその一例である。

【0045】

制御部１１０は、第１の条件が満たされていると判定すると（ステップＳ１２２ＹＥＳ）、ステップＳ１２１で取得した組み合わせ情報から、評価情報２２０に基づいてパラメータ設定候補情報を選択する（ステップＳ１２３）。この処理は、図６に示すステップＳ２１の処理と同様である。

【0046】

一方、制御部１１０は、第１の条件が満たされていないと判定すると（ステップＳ１２２ＮＯ）、ステップＳ１２１で取得した組み合わせ情報の全てを、パラメータ設定候補情報として選択する（ステップＳ１２４）。

【0047】

図６に示す選択処理の代わりに、図１６に示す選択処理が行われることで、例えば、装置１００の運用開始から間もない期間など、評価情報が十分に蓄積されていない期間には、評価情報に基づく絞り込みが行われず、図１７に示すように、指定されたパラメータを含む過去に設定されたパラメータ設定をすべて含むリストＬ８がウィンドウＷ２に表示される。従って、装置１００の運用開始当初から履歴情報を活用した設定支援を行いながら、運用が進むことでより有効な設定支援が可能となる。なお、リストＬ８として表示されているパラメータ設定候補情報は、パラメータ設定候補情報に対応する参照回数情報に基づいて決定された表示順で表示されてもよく、例えば、参照回数の降順で表示されてもよい。

【0048】

なお、図１６では、第１の条件を満たさない場合には、常に、取得した組み合わせ情報の全てをパラメータ設定候補情報として選択する例を示したが、第１の条件を満たさない場合であって、さらに、別の条件（第２の条件）を満たす場合に、取得した組み合わせ情報の全てをパラメータ設定候補情報として選択してもよい。例えば、取得した組み合わせ情報が所定数以上存在することを第２の条件としてもよい。これにより、評価情報だけでなく設定履歴情報２１０さえも十分に蓄積されておらず、ユーザに必要最低限の選択肢を提示できない場合には、履歴情報の活用を断念することが可能となる。

【0049】

図１８は、装置１００を含むシステムの構成を例示した図である。図１９は、装置１００が行う選択処理（ステップＳ２０）のフローチャートの更に別の例を示した図である。図１８及び図１９を参照しながら、装置１００が行う選択処理の別の変形例について説明する。

【0050】

以上では、装置１００が単独で動作する例を示したが、装置１００は、必要に応じて他の装置と通信することで上述した機能を実現してもよい。例えば、装置１００は、図１８に示すように、ネットワーク３００を介してサーバ４００と通信してもよく、サーバ４００に記憶されているデータベース５００を参照してもよい。データベース５００は、データベース２００と同様の構成を有してもよく、例えば、複数の装置１００における設定履歴情報を含んでもよい。なお、データベース５００は、装置１００とは異なる装置（サーバ４００）の記憶部に記憶された細胞画像を解析する画像解析のパラメータ設定履歴に関する第２データベースの一例である。

【0051】

図１９に示す選択処理では、まず、装置１００は、認識パラメータが選択されると、まず、データベース２００内の設定履歴情報２１０に含まれている図４のステップＳ１０で指定された認識パラメータを含む組み合わせ情報を取得する（ステップＳ２２１）。この処理は、図６に示すステップＳ２１の処理と同様である。

【0052】

その後、装置１００の制御部１１０は、該当する組み合わせ情報がデータベース２００内に存在するか否かを判定する（ステップＳ２２２）。ステップＳ２２１で組み合わせ情報が１つ以上取得された場合には、ステップＳ２２１で取得した組み合わせ情報から、評価情報２２０に基づいてパラメータ設定候補情報を選択する（ステップＳ２２４）。

【0053】

ステップＳ２２１で組み合わせ情報が１つも取得されなかった場合には、制御部１１０は、異なる装置に記憶されているデータベース５００から設定履歴情報に含まれている指定された認識パラメータを含む組み合わせ情報を取得する（ステップＳ２２３）。即ち、制御部１１０は、ステップＳ２２１でデータベース２００に対して行った処理をデータベース５００に対して行う。その後、制御部１１０は、ステップＳ２２１で取得した組み合わせ情報から、評価情報２２０に基づいてパラメータ設定候補情報を選択する（ステップＳ２２４）。

【0054】

図６に示す選択処理の代わりに、図１９に示す選択処理が行われることで、制御部１１０は、認識パラメータとして選択された第１パラメータを含む組み合わせ情報がデータベース２００内に存在しない場合に、装置１００とは異なる装置（サーバ４００）の記憶部に記憶された細胞画像を解析する画像解析のパラメータ設定履歴に関する第２データベース（データベース５００）を参照してパラメータ設定候補情報を選択する。これにより、例えば、特定の装置１００の運用開始から間もない期間など、特定の装置１００において評価情報が十分に蓄積されていない期間であっても、他の装置１００で得られた評価情報を活用することで、履歴情報を活用した設定支援を行うことができる。

【0055】

なお、図１８に示すように、システムには、ネットワーク用のデータベース５００の利用を前提として、自装置内にデータベース２００を有しない装置１００ｂが含まれてもよい。装置１００ｂは、図１９のステップＳ２２１とステップＳ２２２が省略され、ステップＳ２２３とステップＳ２２４が行われる点が、装置１００とは異なっている。

【0056】

図２０は、装置１００が行う処理のフローチャートの別の例を示した図である。図２１は、検索ワードを指定する方法を説明するための図である。図２２は、装置１００が行う選択処理のフローチャートの更に別の例を示した図である。以下、図２０から図２２を参照しながら、装置１００が行う処理の変形例について説明する。

【0057】

以上では、ユーザが認識パラメータを指定することで装置１００が選択候補情報を表示する例を示したが、例えば、以下に示すように、検索ワードなど認識パラメータとは異なる情報が入力されたときに、装置１００が選択候補情報を表示してもよい。

【0058】

図２０に示す処理では、表示部１１４が図１に示すウィンドウＷ１を表示すると、装置１００は、まず、検索ワードの指定を受け付ける（ステップＳ３１０）。ステップＳ３１０では、ユーザが、図２１に示すように、領域Ｒ２内のＵＩコントロールに検索ワードを入力すると、入力部１１２が検索ワードの指定を受け付ける。以降では、ユーザが検索ワードとして“分布分析”が入力された場合を例に説明する。

【0059】

検索ワードの入力を受け付けると、装置１００は、データベース２００を参照してパラメータ設定候補情報を選択する、図２２に示す選択処理を行う（ステップＳ３２０）。選択処理では、制御部１１０は、まず、データベース２００内の設定履歴情報２１０に含まれている組み合わせ情報であって、解析用途情報２４０に含まれているステップＳ２１０で入力された検索ワードを含む個別解析用途情報に対応する組み合わせ情報を取得する（ステップＳ３２１）。具体的には、例えば、図３に示す解析用途情報２４０に含まれる“Ｓｐｈｅｒｏｉｄの分布解析”、“核の分布解析”を示す個別解析用途情報が取得され、さらに、それらの個別解析用途情報に対応する組み合わせ情報（例えば、“Ｓｐｈｅｒｏｉｄ”－“Ｘ”ａｎｄ“Ｙ”、“Ｓｐｈｅｒｏｉｄ”－“Ｔｏｔａｌ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ”ａｎｄ“Ｙ”、“Ｓｐｈｅｒｏｉｄ”ａｎｄ“Ｎｕｃｌｅａｒ”－“Ｘ”ａｎｄ“Ｙ”、“Ｓｐｈｅｒｏｉｄ”ａｎｄ“Ｎｕｃｌｅａｒ”－“Ｙ”）が取得される。なお、検索ワードが入力される代わりに、予めあら得られた選択肢から画像解析の用途が選択された場合には、制御部１１０は、その用途を示す個別解析用途情報に対応する組み合わせ情報を取得してもよい。

【0060】

その後、制御部１１０は、ステップＳ３２１で取得した組み合わせ情報から、評価情報２２０に基づいてパラメータ設定候補情報を選択する（ステップＳ３２２）。ステップＳ３２２の処理は、図６のステップＳ２２の処理と同様である。なお、評価情報２２０がデータベース２００に含まれていない場合には、ステップＳ３２１で取得した組み合わせ情報に含まれるパラメータそのものをパラメータ設定候補情報として選択してもよい。即ち、制御部１１０は、検索ワードの入力による解析用途の選択、又は、直接的な解析用途の選択に応答して、ステップＳ３２１で取得した組み合わせ情報に基づいてパラメータ設定候補情報を選択すればよい。

【0061】

パラメータ設定候補情報が選択され、選択処理が終了すると、装置１００は、選択候補情報を表示する（ステップＳ３３０）。なお、ステップＳ３３０以降の処理は、図４のステップＳ３０以降の処理と同様である。従って、認識パラメータの代わりに検索ワードを用いた場合であっても、ユーザは、限られた選択肢の中から選択するだけで有益な解析結果が得られるパラメータを効率良く設定することができる。

【0062】

［第２の実施形態］
図２３は、本実施形態に係るシステム１０００の構成を例示した図である。図２３に示すシステム１０００は、細胞画像解析の設定を支援するシステムであり、装置６００と、装置７００を含んでいる。

【0063】

装置６００は、細胞画像解析の設定を支援する装置であり、制御部１１０と、入力部１１２と、出力部１１３を含んでいる。装置６００は、記憶部１１１を含まない点を除き、第１の実施形態に係る装置１００と同様である。装置７００は、記憶部１１１を含む装置であり、記憶部１１１は、データベース２００を記憶している。即ち、第２の実施形態では、装置６００と装置７００が連携することで、システム１０００が第１の実施形態に係る装置１００と同様に動作する。従って、本実施形態でも、第１の実施形態と同様に、ユーザは、限られた選択肢の中から選択するだけで有益な解析結果が得られるパラメータを効率良く設定することができる。

【0064】

［第３の実施形態］
図２４は、本実施形態に係るシステム２０００の構成を例示した図である。図２４に示すシステム２０００は、細胞画像解析の設定を支援するシステムであり、装置８００と、装置９００と、装置７００を含んでいる。

【0065】

装置８００は、細胞画像解析の設定を支援する装置であり、制御部１１０と、出力部１１５を含んでいる。装置８００は、入力部１１２と表示部１１４を含まない点が、第２の実施形態に係る装置６００とは異なっている。また、出力部１１５が表示部１１４を含まない点も、第２の実施形態に係る装置６００とは異なる。出力部１１５は、表示部１１４を含む装置９００に情報を出力し、表示部１１４は装置８００から出力された情報を表示する。装置９００は、入力部１１２と表示部１１４を含む装置であり、ユーザが直接操作するクライアント端末である。装置７００については、第２の実施形態と同様である。第３の実施形態では、装置８００と装置９００と装置７００が連携することで、システム２０００が第２の実施形態に係るシステム１０００と同様に動作する。従って、本実施形態でも、第１の実施形態及び第２の実施形態と同様に、ユーザは、限られた選択肢の中から選択するだけで有益な解析結果が得られるパラメータを効率良く設定することができる。

【0066】

図２５は、上述した実施形態に係る、細胞画像解析の設定を支援する装置を実現するためのコンピュータ１００ａのハードウェア構成を例示した図である。図２５に示すように、コンピュータ１００ａは、ハードウェア構成として、プロセッサ１０１、メモリ１０２、記憶装置１０３、読取装置１０４、通信インタフェース１０６、及び入出力インタフェース１０７を備えている。なお、プロセッサ１０１、メモリ１０２、記憶装置１０３、読取装置１０４、通信インタフェース１０６、及び入出力インタフェース１０７は、例えば、バス１０８を介して互いに接続されている。また、コンピュータ１００ａは、入出力インタフェース１０７に接続された表示装置を含んでもよい。表示装置は、上述した表示部１１４に相当し、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ＣＲＴディスプレイなどのディスプレイであってもよい。また、表示装置は、表示部１１４と入力部１１２に相当し、例えば、タッチパネルディスプレイであってもよい。

【0067】

プロセッサ１０１は、例えば、シングルプロセッサであっても、マルチプロセッサやマルチコアプロセッサであってもよい。プロセッサ１０１は、記憶装置１０３に格納されているプログラムを読み出して実行することで、上述した制御部１１０として動作する。

【0068】

メモリ１０２は、例えば、半導体メモリであり、ＲＡＭ領域およびＲＯＭ領域を含んでいてよい。記憶装置１０３は、例えばハードディスク、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、または外部記憶装置である。

【0069】

読取装置１０４は、例えば、プロセッサ１０１の指示に従って着脱可能記憶媒体１０５にアクセスする。着脱可能記憶媒体１０５は、例えば、半導体デバイス、磁気的作用により情報が入出力される媒体、光学的作用により情報が入出力される媒体などにより実現される。なお、半導体デバイスは、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリである。また、磁気的作用により情報が入出力される媒体は、例えば、磁気ディスクである。光学的作用により情報が入出力される媒体は、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、Ｂｌｕ－ｒａｙ Ｄｉｓｃ等（Ｂｌｕ－ｒａｙは登録商標）である。

【0070】

通信インタフェース１０６は、例えば、プロセッサ１０１の指示に従って、他の装置と通信する。入出力インタフェース１０７は、例えば、入力装置および出力装置との間のインタフェースである。入力装置は、例えば、ユーザからの指示を受け付けるキーボード、マウス、タッチパネルなどのデバイスである。出力装置は、例えばディスプレイなどの表示装置、およびスピーカなどの音声装置である。

【0071】

上述した記憶部１１１は、例えば、メモリ１０２、記憶装置１０３、および着脱可能記憶媒体１０５を含んでよい。また、上述した入力部１１２は、入出力インタフェース１０７を含んでもよい。また、出力部１１３は、通信インタフェース１０６と入出力インタフェース１０７を含んでもよい。

【0072】

プロセッサ１０１が実行するプログラムは、例えば、下記の形態でコンピュータ１００ａに提供される。
（１）記憶装置１０３に予めインストールされている。
（２）着脱可能記憶媒体１０５により提供される。
（３）プログラムサーバなどのサーバから提供される。

【0073】

なお、図２５を参照して述べた細胞画像解析の設定を支援する装置を実現するためのコンピュータ１００ａのハードウェア構成は例示であり、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、上述の構成の一部が、削除されてもよく、また、新たな構成が追加されてもよい。また、別の実施形態では、例えば、上述の制御部１１０の一部または全部の機能がＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ－ｏｎ－ａ－Ｃｈｉｐ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、およびＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）などによるハードウェアとして実装されてもよい。

【0074】

上述した実施形態は、発明の理解を容易にするために具体例を示したものであり、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではない。上述の実施形態を変形した変形形態および上述した実施形態に代替する代替形態が包含され得る。つまり、各実施形態は、その趣旨および範囲を逸脱しない範囲で構成要素を変形することが可能である。また、１つ以上の実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより、新たな実施形態を実施することができる。また、各実施形態に示される構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよく、または実施形態に示される構成要素にいくつかの構成要素を追加してもよい。さらに、各実施形態に示す処理手順は、矛盾しない限り順序を入れ替えて行われてもよい。即ち、本発明の装置、システム、及び方法は、特許請求の範囲の記載を逸脱しない範囲において、さまざまな変形、変更が可能である。

【0075】

上述した実施形態では、細胞画像解析の設定を支援する装置が、細胞画像解析を行う例を示したが、細胞画像解析を行う装置は、細胞画像解析の設定を支援する装置とは異なる装置であってもよい。

【0076】

また、上述した実施形態では、制御部１１０が評価情報に基づいてパラメータ設定候補情報を選択する例を示したが、評価情報に加えて、又は、評価情報に代えて、参照回数情報に基づいてパラメータ設定候補情報を選択してもよい。

【0077】

また、上述した実施形態では、データベース２００が設定履歴情報２１０と評価情報２２０と参照回数情報２３０と解析用途情報２４０とその他情報２５０を含む例を示したが、データベース２００は、少なくとも設定履歴情報２１０と評価情報２２０を含んでいればよい。なお、データベース２００が解析用途情報を含まない場合には、出力部１１３は、制御部１１０が選択したパラメータ設定候補情報を選択候補情報として出力すればよい。

【0078】

細胞画像は、例えば、蛍光画像であるが、蛍光画像に限らない。細胞画像は、明視野画像であってもよく、ＯＣＴ、ＳＨＧであってもよい。また、解析用途として、輝度分析、円形度分析、分布分析、個数カウントなどを例示したが、解析用途には、例えば、生死判定、品質評価、平坦度、配向などが含まれてもよい。

【符号の説明】

【0079】

１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００ 装置
１０１ プロセッサ
１０２ メモリ
１０３ 記憶装置
１０４ 読み取り装置
１０５ 着脱可能記憶媒体
１０６ 通信インタフェース
１０７ 入出力インタフェース
１０８ バス
１１０ 制御部
１１１ 記憶部
１１２ 入力部
１１３、１１５ 出力部
１１４ 表示部
２００、５００ データベース
２１０ 設定履歴情報
２１１、２１２、２１３ 組み合わせ情報
２２０ 評価情報
２３０ 参照回数情報
２４０ 解析用途情報
２５０ その他情報
３００ ネットワーク
４００ サーバ
１０００、２０００ システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】

【図25】