特許 7739952 データ解析装置およびデータ解析方法

(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】2025-09-08

(45)【発行日】2025-09-17

(54)【発明の名称】データ解析装置およびデータ解析方法

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20250909BHJP

   G01N 33/48 20060101ALI20250909BHJP

   G01N 33/483 20060101ALI20250909BHJP

   G01N 15/1429 20240101ALI20250909BHJP

   G01N 15/14 20240101ALI20250909BHJP

【ＦＩ】

G06T7/00 350B

G01N33/48 M

G01N33/483 C

G01N15/1429 200

G01N15/14 C

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2021181114

(22)【出願日】2021-11-05

(65)【公開番号】P2023069333

(43)【公開日】2023-05-18

【審査請求日】2024-08-05

(73)【特許権者】

【識別番号】000001993

【氏名又は名称】株式会社島津製作所

(74)【代理人】

【識別番号】100104433

【弁理士】

【氏名又は名称】宮園 博一

(74)【代理人】

【識別番号】100202728

【弁理士】

【氏名又は名称】三森 智裕

(72)【発明者】

【氏名】澤田 隆二

(72)【発明者】

【氏名】大野 剛士

(72)【発明者】

【氏名】山本 周平

(72)【発明者】

【氏名】津島 啓晃

【審査官】伊知地 和之

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２１－０８３４３１（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１７／１９５７８５（ＷＯ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０２１／０１６４８８３（ＵＳ，Ａ１）

【文献】中国特許出願公開第１１２９６７７８５（ＣＮ，Ａ）

【文献】特開２００８－２９３３７３（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２００４／０１７２２２３（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０２０－１４８７７８（ＪＰ，Ａ）

【文献】Michael Blome 外１名，インサイドＷｉｎｄｏｗｓ Ｐａｒｔ ＶＩ ＤｉｒｅｃｔＳｈｏｗ カスタムＡＶ処理コンポーネントを開発するときに頼りになるＷｉｎｄｏｗｓ ＸＰのメディアテクノロジー，ｍｓｄｎ ｍａｇａｚｉｎｅ ２００２ Ａｕｇｕｓｔ Ｎｏ．２９，株式会社アスキー，2002年08月18日，Ｎｏ．２９，pp.045～060

【文献】Wilde Michael et al.，“Parallel Scripting for Applications at the Petascale and Beyond”，Computer[online]，IEEE，2009年，Vol.42,No.11，pp.50-60，[検索日 2025.5.19], インターネット:<URL:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=5331905>，DOI: 10.1109/MC.2009.365

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｎ １５／００ － １５／１４

Ｇ０１Ｎ ３３／４８ － ３３／９８

Ｇ０６Ｆ １８／００ － １８／４０

Ｇ０６Ｆ ３０／００ － ３０／３９８

Ｇ０６Ｎ ３／００ － ９９／００

Ｇ０６Ｔ １／００ － １／４０

Ｇ０６Ｔ ３／００ － ５／９４

Ｇ０６Ｔ ７／００ － ７／９０

Ｇ０６Ｖ １０／００ － ２０／９０

Ｇ０６Ｖ ３０／４１８

Ｇ０６Ｖ ４０／１６

Ｇ０６Ｖ ４０／２０

ＣＳＤＢ（日本国特許庁）

ＩＥＥＥ Ｘｐｌｏｒｅ

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

分析装置により取得された分析データを選択する操作を受け付ける制御と、
選択された前記分析データについて解析を行うスクリプトを複数選択する操作を受け付ける制御と、
選択された前記分析データについて選択された複数の前記スクリプトにより並列的に解析を実行する制御と、を行う制御部と、
前記制御部による前記分析データの解析により取得された解析結果を同一画面上に表示する表示部と、を備え、
前記制御部は、複数の前記スクリプトにより並列的に解析が実行された少なくとも１つの前記分析データの解析結果を入力データとしたさらなる解析を行った解析結果を前記表示部の前記同一画面上に表示する、データ解析装置。

【請求項2】

前記制御部は、前記分析データについて解析を行うための複数の解析工程が直列的に組み合わせられた解析フローを生成する制御を行うとともに、生成された前記解析フローの前記複数の解析工程の各々において、選択された前記分析データについて選択された複数の前記スクリプトにより並列的に解析を実行するように構成されている、請求項１に記載のデータ解析装置。

【請求項3】

前記スクリプトは、前記分析データについての解析のために機械学習により生成された学習済みモデルと、前記分析データについての解析を行うために用いられる解析アルゴリズムと、を含み、
前記制御部は、選択された前記分析データについて選択された複数の前記学習済みモデルにより並列的に解析を実行するとともに、選択された前記分析データについて選択された複数の前記解析アルゴリズムにより並列的に解析を実行するように構成されている、請求項１または２に記載のデータ解析装置。

【請求項4】

前記スクリプトは、前記分析データについての解析のために機械学習により生成された学習済みモデルと、前記分析データについての解析を行うために用いられる解析アルゴリズムと、を含み、
前記制御部は、一の前記解析アルゴリズムを実行することにより得られた前記解析結果を入力データとして、前記一の解析アルゴリズムと直列的に組み合わせられる他の前記解析アルゴリズムを実行するように構成されている、請求項１～３のいずれか１項に記載のデータ解析装置。

【請求項5】

前記制御部は、前記スクリプトの各々に対して入出力の型、用途、および拡張子を含むプロパティを登録する制御を行うとともに、直列的に組み合わせられた２つの前記スクリプトのうち後の前記スクリプトの前記プロパティが前記２つのスクリプトのうち先の前記スクリプトの前記プロパティと一致する場合に、前記後のスクリプトを実行するように構成されている、請求項１～４のいずれか１項に記載のデータ解析装置。

【請求項6】

前記制御部は、選択された１以上の前記後のスクリプトのうち、前記先のスクリプトの前記プロパティと一致する前記スクリプトを実行するように構成されている、請求項５に記載のデータ解析装置。

【請求項7】

前記スクリプトは、選択された複数の前記スクリプトの各々の前記解析結果のうち少なくとも２以上の前記解析結果をまとめる処理を実行するための第１処理アルゴリズムを含む、請求項１～６のいずれか１項に記載のデータ解析装置。

【請求項8】

前記スクリプトは、２以上の前記解析結果のばらつきを解析する処理を実行するための第２処理アルゴリズムをさらに含む、請求項７に記載のデータ解析装置。

【請求項9】

前記制御部は、前記第１処理アルゴリズムおよび前記第２処理アルゴリズムを並列的に実行可能に構成されている、請求項８に記載のデータ解析装置。

【請求項10】

分析装置により取得された分析データの選択を受け付けるステップと、
前記分析データについての解析を行うスクリプトを複数選択するステップと、
選択された前記分析データについて選択された複数の前記スクリプトにより並列的に解析を実行するステップと、
複数の前記スクリプトによる並列的な解析の解析結果と、複数の前記スクリプトにより並列的に解析が実行された少なくとも１つの前記分析データの解析結果を入力データとしたさらなる解析を行った解析結果とを同一画面上に表示するステップと、を備える、データ解析方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、データ解析装置およびデータ解析方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、スクリプトを用いて画像データの解析を行うデータ解析装置およびデータ解析方法が知られている（たとえば、特許文献１参照）。

【0003】

上記特許文献１には、細胞の画像を解析するための細胞画像解析装置（データ解析装置）が開示されている。ここで、細胞画像には、不純物などの除去すべき除去対象物が含まれている場合がある。上記特許文献１に記載の細胞画像解析装置では、細胞画像内における除去対象領域の場所を表したラベル画像が生成される。そして、細胞画像とラベル画像とのセットが機械学習用のデータセットとして用いられる。上記細胞画像解析装置には、上記機械学習により生成された、所定の除去対象物を識別するための複数の学習モデル（スクリプト）が登録されている。そして、登録されている複数の学習モデルの中からユーザにより選択された一の学習モデルの処理が実行される。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】国際公開第２０１９／１８０８４８号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、上記特許文献１では、上記のように、登録されている複数の学習モデルの中からユーザにより選択された一の学習モデル（スクリプト）の処理が実行される。この場合、複数の学習モデルの各々の解析結果を取得したい場合には、複数の学習モデルごとに個別に処理を実行させる作業が必要となる。このため、実行する学習モデル（スクリプト）の個数分、ユーザの手間が増大すると考えられる。したがって、複数のスクリプトを並列的に実行する場合に、ユーザの手間を低減することが可能なデータ解析装置およびデータ解析方法が望まれている。

【0006】

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、この発明の１つの目的は、複数のスクリプトを実行する場合に、ユーザの手間を低減することが可能なデータ解析装置およびデータ解析方法を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記目的を達成するために、この発明の第１の局面におけるデータ解析装置は、分析装置により取得された分析データを選択する操作を受け付ける制御と、選択された分析データについて解析を行うスクリプトを複数選択する操作を受け付ける制御と、選択された分析データについて選択された複数のスクリプトにより並列的に解析を実行する制御と、を行う制御部と、制御部による分析データの解析により取得された解析結果を同一画面上に表示する表示部と、を備え、制御部は、複数のスクリプトにより並列的に解析が実行された少なくとも１つの分析データの解析結果を入力データとしたさらなる解析を行った解析結果を表示部の同一画面上に表示する。なお、スクリプトとは、コンピュータが実行可能な簡易的なプログラムを意味する。また、「並列的に解析を実行」とは、「並行して解析を実行」を意味する。

【0008】

また、この発明の第２の局面におけるデータ解析方法は、分析装置により取得された分析データの選択を受け付けるステップと、分析データについての解析を行うスクリプトを複数選択するステップと、選択された分析データについて選択された複数のスクリプトにより並列的に解析を実行するステップと、複数のスクリプトによる並列的な解析の解析結果と、複数のスクリプトにより並列的に解析が実行された少なくとも１つの分析データの解析結果を入力データとしたさらなる解析を行った解析結果とを同一画面上に表示するステップと、を備える。

【発明の効果】

【0009】

上記第１の局面におけるデータ解析装置では、上記のように、選択された分析データについて選択された複数のスクリプトにより並列的に解析を実行する制御が行われる。これにより、一のデータに対して複数のスクリプトごとに個別に処理を実行する作業が不要となるので、ユーザの手間を低減することができる。したがって、複数のスクリプトを実行する場合に、ユーザの手間を低減することができる。また、複数のスクリプトごとに個別に処理を実行する作業を行う場合に比べて、作業時間を短縮化することができる。また、選択された分析データについて選択された複数のスクリプトにより並列的に解析を実行するステップを備える上記第２の局面におけるデータ解析方法においても、同様の効果を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】一実施形態による画像解析装置の構成を示した図である。

【図2】一実施形態による解析レシピの設定画面を示した図である。

【図3】一実施形態による解析レシピの設定画面において選択された画像データおよびスクリプトが表示されている画面を示した図である。

【図4】解析レシピにおけるスクリプトの組み合わせの例を示した図である。

【図5】一実施形態による制御部による解析フローを示したフロー図である。

【図6】一実施形態による解析レシピの一例を示した図である。

【図7】一実施形態の第１変形例による解析レシピの一例を示した図である。

【図8】一実施形態の第２変形例による解析レシピの一例を示した図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、本発明を具体化した実施形態を図面に基づいて説明する。

【0012】

図１～図６を参照して、本実施形態による画像解析装置１００の構成について説明する。なお、画像解析装置１００は、特許請求の範囲の「データ解析装置」の一例である。

【0013】

（画像解析装置の構成）
画像解析装置１００は、制御部１０と、表示部２０と、を備える。また、画像解析装置１００には、外部の画像取得部２００により取得された画像データ等が保存される記憶部３０が設けられている。記憶部３０は、たとえばハードディスクまたはフラッシュメモリ等により構成されている。表示部２０は、制御部１０によるデータの解析により取得された解析結果を表示する。なお、画像取得部２００により取得された画像データ等は、画像解析装置１００の外部装置に保存されていてもよいし、記憶部３０とは異なる画像解析装置１００の記憶領域（たとえばキャッシュメモリ）等に保存されていてもよい。また、画像解析装置１００自体に解析用の画像データを取得する機構が設けられていてもよい。なお、画像取得部２００は、特許請求の範囲の「分析装置」の一例である。

【0014】

制御部１０は、画像選択受付手段１、スクリプト選択受付手段２、データ解析手段３、解析レシピ生成手段４、プロパティ登録手段５、スクリプト登録手段６として機能するように構成されている。なお、制御部１０において、画像選択受付手段１と、スクリプト選択受付手段２と、データ解析手段３と、解析レシピ生成手段４と、プロパティ登録手段５と、スクリプト登録手段６と、の機能は、プログラムなどのソフトウェアにより実現することが可能である。

【0015】

図２に示すように、解析レシピ生成手段４（制御部１０）は、画像データ４１０について解析を行うための複数の解析工程が直列的に組み合わせられた解析レシピ３００を生成する制御を行う。具体的には、解析レシピ３００は、学習済みモデルおよび解析アルゴリズムを用いて解析処理を実行する解析処理工程（Ｓｔｅｐ１）と、後述する仕上げ処理が行われる仕上げ処理工程（Ｓｔｅｐ２）と、を含む。すなわち、後述するスクリプトは、画像データ４１０についての解析のために機械学習により生成された学習済みモデルと、画像データ４１０についての解析を行うために用いられる解析アルゴリズムと、後述する仕上げ処理に用いられる処理アルゴリズム（第１処理アルゴリズムおよび第２処理アルゴリズム）と、を含む。解析に不適切な画像を除外可能な学習済みモデルが選択された場合には、解析アルゴリズムによってより適切な解析を行うことが可能である。なお、解析レシピ生成手段４（制御部１０）により生成された解析レシピ３００は、記憶部３０に保存（登録）される。また、解析レシピ３００および画像データ４１０は、それぞれ、特許請求の範囲の「解析フロー」および「分析データ」の一例である。以下に、解析レシピ３００の具体的な生成方法について説明する。

【0016】

画像選択受付手段１（制御部１０）は、解析対象となる画像データ４１０を選択する操作を受け付ける制御を行う。具体的には、図２に示すように、解析レシピ３００の設定画面において、「テスト画像」の欄３１０における上欄３１１の「画像の選択」と表示されたボタン３１１ａが選択されると、記憶部３０に保存されている複数の画像データの中から解析対象の画像データ４１０を選択可能なウィンドウが表示される。また、上欄３１１の「画像の登録」と表示されたボタン３１１ｂが選択されると、記憶部３０に保存されていない（たとえばローカルＰＣに保存された）画像データを解析対象の画像データ４１０として選択（登録）可能なウィンドウが表示される。選択が受け付けられた画像データ４１０は、「テスト画像」の下欄３１２に表示される。図３に示す例では、細胞４００が表示された画像データ４１０が下欄３１２に表示されている。

【0017】

また、「画像の登録」と表示されたボタン３１１ｂが選択され、画像データ４１０の選択が受け付けられた際、画像データ４１０の付随情報の入力が受け付けられる。そして、選択された画像データ４１０と入力された付随情報とが関連付けられて記憶部３０に保存（登録）される。画像データ４１０の登録の一例として、細胞培養ウェルの画像データの登録について説明する。この場合、たとえば、付随情報として細胞の継代（培養系から培地を除去し細胞を新しい培地に移す操作）数および培養日数を入力可能とすることが考えられる。

【0018】

また、制御部１０は、上記の付随情報に基づいて、複数の画像データ４１０を条件ごとにグルーピングする制御を行う。たとえば、制御部１０は、解析対象の複数の画像データ４１０を、細胞の継代数が同一のグループ、培養日数が同一のグループ、および、細胞の継代数および培養日数の両方が同一のグループ等に分ける制御を行う。

【0019】

スクリプト選択受付手段２（制御部１０）は、選択された画像データ４１０について解析を行うスクリプトを複数選択する操作を受け付ける制御を行う。たとえば、解析レシピ３００の設定画面において、「解析処理」の欄３２０における上欄３２１の「＋スクリプトの追加」と表示されたボタン３２１ａが選択されると、記憶部３０に保存されている複数のスクリプトの中から実行するスクリプトを選択可能なウィンドウが表示される。この際、記憶部３０に登録されている学習済みモデルおよび解析アルゴリズムの中から実行するスクリプトが選択可能である。制御部１０は、選択されたスクリプトを用いて画像データ４１０の解析を行う。そして、選択されたスクリプトの解析結果は、「解析処理」の下欄３２２に表示される。

【0020】

ここで、本実施形態では、スクリプト選択受付手段２（制御部１０）は、選択された画像データ４１０について選択された複数のスクリプトにより並列的に解析を実行する制御を行う。具体的には、スクリプト選択受付手段２（制御部１０）は、選択された画像データ４１０について選択された複数の学習済みモデルにより並列的に解析を実行するとともに、選択された画像データ４１０について選択された複数の解析アルゴリズムにより並列的に解析を実行する制御を行うように構成されている。詳細には、ボタン３２１ａが選択されることにより表示されるウィンドウにおいてスクリプトＡおよびスクリプトＢが選択された場合、スクリプトＡおよびスクリプトＢの両方の選択が受け付けられる。この場合、データ解析手段３（制御部１０）は、スクリプトＡおよびスクリプトＢを用いた解析を並列的に実行する。なお、図３では２つのスクリプト（ＡおよびＢ）が選択される例を示しているが、１つのスクリプトのみ、または、３つ以上のスクリプトが選択される場合もある。

【0021】

具体的には、図４（Ａ）に示す例の解析レシピ３０１では、スクリプトＡのみが選択されている。また、図４（Ｂ）に示す例の解析レシピ３０２では、スクリプトＡ１～Ａ４とスクリプトＢとが並列的に組み合わされ、かつ、スクリプトＡ１～Ａ４が互いに直列的に組み合わされている。

【0022】

また、本実施形態では、制御部１０は、選択された２以上のスクリプトの各々の解析結果を、表示部２０の同一画面に表示する制御を行うように構成されている。具体的には、解析処理工程（Ｓｔｅｐ１）において選択されたスクリプトＡおよびスクリプトＢの各々の解析結果（データ４２０、データ４３０）は、「解析処理」の下欄３２２に並列的に表示される。また、後述する仕上げ処理工程（Ｓｔｅｐ２）において選択された解析結果（データ４５０、データ４６０）も、解析処理工程において選択されたスクリプトの解析結果と同一画面に表示される。すなわち、解析レシピ３００に含まれるスクリプトの全ての解析結果は、同一画面上に表示される。また、図３では、データ４２０の一例として、細胞４００と背景とを区別するための二値化処理アルゴリズムの解析結果が図示されている。また、図３では、データ４３０の一例として、細胞４００の特徴（たとえば粒子径や面積等）の違いによって細胞４００を色分けする解析アルゴリズムの解析結果が図示されている。

【0023】

制御部１０は、一の解析アルゴリズムを実行することにより得られた解析結果を入力データとして、一の解析アルゴリズムと直列的に組み合わせられる他の解析アルゴリズムを実行するように構成されている。具体的には、下欄３２２の「＋スクリプトの処理」と表示されたボタン３２２ａが選択されることにより、スクリプトＡと直列的に組み合わされ、スクリプトＡの解析結果を入力として所定の解析を行う他の１以上のスクリプトが選択可能になる。同様に、下欄３２２の「＋スクリプトの処理」と表示されたボタン３２２ｂが選択されることにより、スクリプトＢと直列的に組み合わされ、スクリプトＢの解析結果を入力として所定の解析を行う他の１以上のスクリプトが選択可能になる。

【0024】

また、本実施形態では、スクリプト選択受付手段２（制御部１０）は、解析レシピ３００の複数の解析工程の各々において、選択された画像データ４１０について選択された複数のスクリプトにより並列的に解析を実行するように構成されている。すなわち、スクリプト選択受付手段２（制御部１０）は、解析処理工程（Ｓｔｅｐ１）だけではなく、後述する仕上げ処理工程（Ｓｔｅｐ２）においても、並列的に実行可能な複数のスクリプトの選択を受け付ける制御を行う。

【0025】

また、スクリプト登録手段６（制御部１０）は、ユーザの操作に基づいて、画像解析装置１００にスクリプトを追加（登録）する制御を行う。

【0026】

また、プロパティ登録手段５（制御部１０）（図１参照）は、スクリプトの各々に対して入出力の型、用途、および拡張子を含むプロパティを登録する制御を行う。具体的には、プロパティ登録手段５（制御部１０）は、スクリプト登録手段６（制御部１０）によりスクリプトが画像解析装置１００（記憶部３０）に登録される際（プラグイン時）に、ユーザの操作に基づいてスクリプトのプロパティの登録を行う。入出力の型は、たとえば、スクリプトの入出力データの次元に関する情報を含む。用途は、たとえば、スクリプトの入出力データが画像データであるかテーブルデータであるかの情報を含む。拡張子は、スクリプトの入出力データのファイル形式（たとえばｃｓｖ、ｊｐｇ、およびｔｘｔ等）に関する情報を含む。

【0027】

また、プロパティ登録手段５（制御部１０）（図１参照）は、スクリプトの各々に対して入出力の型、用途、および拡張子を含むプロパティを登録する制御を行う。具体的には、プロパティ登録手段５（制御部１０）は、スクリプトが画像解析装置１００（記憶部３０）に登録される際（プラグイン時）に、スクリプトのプロパティの登録を行う。入出力の型は、たとえば、スクリプトの入出力データの次元に関する情報を含む。用途は、たとえば、スクリプトの入出力データが画像データであるかテーブルデータであるかの情報を含む。拡張子は、スクリプトの入出力データのファイル形式（たとえばｃｓｖ、ｊｐｇ、およびｔｘｔ等）に関する情報を含む。

【0028】

ここで、本実施形態では、制御部１０は、直列的に組み合わせられた２つのスクリプトのうち後のスクリプトのプロパティが直列的に組み合わせられた２つのスクリプトのうち先のスクリプトのプロパティと一致する場合に、後のスクリプトを実行するように構成されている。たとえば、スクリプトＡの出力データの型が２次元データであるとすると、スクリプトＡと直列的に組み合わされる後のスクリプトの入力データの型が２次元データである場合に、上記後のスクリプトが実行される。また、入出力データの型ではなく、用途または拡張子に基づいて上記の制御が行われてもよいし、入出力の型、用途、および拡張子のうちの２以上に基づいて上記の制御が行われてもよい。なお、先のスクリプトと後のスクリプトとのプロパティが一致しない場合に、後のスクリプトを実行する際に警告が発せられるようにしてもよい。

【0029】

また、本実施形態では、制御部１０は、選択された１以上の後のスクリプトのうち、先のスクリプトのプロパティと一致するスクリプトを実行するように構成されている。たとえば、スクリプトＡと直列的に組み合わされ、並列的に実行される２つのスクリプトのうち一方のみがスクリプトＡとプロパティが一致する場合に、上記一方のスクリプトのみ実行され、他方のスクリプトは実行されない。

【0030】

また、画像選択受付手段１（制御部１０）により選択が受け付けられる画像データ４１０には、上記のプロパティが登録されている。画像選択受付手段１により選択が受け付けられた画像データ４１０を入力とするスクリプトは、画像データ４１０のプロパティと一致している場合に実行される。

【0031】

また、複数のスクリプトの各々には、解析結果（出力データ）が後述する仕上げ処理の対象か否かに関する情報が含まれている。解析処理工程における各スクリプトの解析結果のうち仕上げ処理の対象であるデータ４４０は、仕上げ処理の対象として一時的に保存（バッファ）されるとともに欄３３０に表示される。また、図３では、簡略化のため、データ４４０が白抜きの画像で図示されている。

【0032】

本実施形態では、スクリプトは、スクリプト選択受付手段２（制御部１０）により選択された複数のスクリプトの各々の解析結果のうち少なくとも２以上の解析結果をまとめる処理を実行するための第１処理アルゴリズムを含む。具体的には、第１処理アルゴリズムが実行されることにより、仕上げ処理の対象として一時的に保存（バッファ）された複数の解析結果がまとめられる。

【0033】

また、本実施形態では、スクリプトは、２以上の解析結果のばらつきを解析する処理を実行するための第２処理アルゴリズムを含む。具体的には、第２処理アルゴリズムが実行されることにより、仕上げ処理の対象として一時的に保存（バッファ）された複数の解析結果のばらつきが解析される。

【0034】

また、本実施形態では、制御部１０は、第１処理アルゴリズムおよび第２処理アルゴリズムを並列的に実行可能に構成されているとともに、第１処理アルゴリズムおよび第２処理アルゴリズムのうちの１以上の選択を受け付けるように構成されている。具体的には、解析レシピ３００の設定画面において、「仕上げ処理」の欄３４０における上欄３４１の「＋スクリプトの追加」と表示されたボタン３４１ａが選択されると、記憶部３０に保存されている第１処理アルゴリズムおよび第２処理アルゴリズムを選択可能なウィンドウが表示される。たとえば第１処理アルゴリズムおよび第２処理アルゴリズムの両方が選択された場合、第１処理アルゴリズムおよび第２処理アルゴリズムが並列的に実行されるとともに、第１処理アルゴリズムおよび第２処理アルゴリズムの各々に対応した解析結果（データ４５０、４６０）が「仕上げ処理」の下欄３４２に表示される。なお、第１処理アルゴリズムおよび第２処理アルゴリズムの一方のみを選択することも可能である。また、図３では、簡略化のため、データ４５０およびデータ４６０の各々が白抜きの画像で図示されている。

【0035】

（解析フロー）
次に、図５を参照して、画像解析装置１００の制御部１０による解析フローを説明する。

【0036】

まず、図５に示すように、ステップ１０１において、ユーザによる画像データ４１０の選択操作の受け付けが行われる。具体的には、図２および図３に示す解析レシピ３００の設定画面において、「画像の選択」と表示されたボタン３１１ａまたは「画像の登録」と表示されたボタン３１１ｂが選択されることにより、解析処理の対象となる画像データ４１０の選択が可能となる。

【0037】

次に、ステップ１０２において、選択された画像データ４１０が条件ごとにグルーピングされる。具体的には、制御部１０は、ステップ１０１において選択された複数の画像データ４１０を、上記の細胞の継代数および培養日数等の条件ごとに複数のグループに分ける制御を行う。複数のグループの各々には、１以上の画像データが含まれる。

【0038】

次に、ステップ１０３では、制御部１０は、ステップ１０２においてグルーピングされた複数のグループのうち解析処理がまだ行われていない一のグループの画像データ４１０をリストアップする制御を行う。

【0039】

次に、ステップ１０４では、制御部１０は、ステップ１０３においてリストアップされた未解析の画像データ４１０のうち１つを読み込む制御を行う。

【0040】

次に、ステップ１０５では、データ解析手段３（制御部１０）は、ステップ１０４において読み込まれた１つの画像データ４１０について、解析レシピ３００に沿った処理を実行する制御を行う。解析レシピ３００の一例については、図６を参照して後述する。なお、ステップ１０５では、解析レシピ３００のうち解析処理工程（Ｓｔｅｐ１、図３参照）のみが行われる。

【0041】

次に、ステップ１０６では、制御部１０は、ステップ１０５において取得された複数のスクリプトの各々の解析結果が仕上げ処理の対象か否かを判定する。なお、制御部１０は、ステップ１０５において複数のスクリプトの各々が実行されるごとに解析結果が仕上げ処理の対象か否かを判定する。すなわち、制御部１０は、解析レシピ３００に沿った処理を実行しながら仕上げ処理の対象か否かの判定を行う。仕上げ処理の対象であると判定された解析結果は、ステップ１０７の処理が行われる。仕上げ処理の対象ではないと判定された解析結果は、ステップ１０８に処理が行われる。なお、解析レシピ３００における複数のスクリプトの全てが実行し終わった後に、全ての解析結果の各々について仕上げ処理の対象か否かの判定が行われてもよい。

【0042】

ステップ１０７では、ステップ１０６において仕上げ処理の対象であると判定された解析結果が一時的にキャッシュメモリ等にバッファされる。ステップ１０８では、ステップ１０６において仕上げ処理の対象ではないと判定された解析結果が記憶部３０に保存（登録）される。

【0043】

次に、ステップ１０９では、ステップ１０３においてリストアップされた全ての画像データ４１０の解析レシピ３００に沿った処理が完了されたか否かの判定が行われる。リストアップされた全ての画像データ４１０の解析レシピ３００に沿った処理が完了されたと判定された場合は、ステップ１１０に進む。リストアップされた全ての画像データ４１０の解析レシピ３００に沿った処理が完了されていないと判定された場合は、ステップ１０４に戻る。

【0044】

次に、ステップ１１０ではステップ１０２において条件ごとにグルーピングされた全てのグループの解析レシピ３００に沿った処理が完了されたか否かの判定が行われる。全てのグループの解析レシピ３００に沿った処理が完了されたと判定された場合は、ステップ１１１に進む。全てのグループの解析レシピ３００に沿った処理が完了されていないと判定された場合は、ステップ１０３に戻る。

【0045】

次に、ステップ１１１では、仕上げ処理に指定された（ステップ１０７においてバッファされた）データに対して仕上げ処理が行われる。すなわち、解析レシピ３００における仕上げ処理工程（Ｓｔｅｐ２、図３参照）が行われる。仕上げ処理（第１処理アルゴリズムおよび第２処理アルゴリズム）の一例については、後述する。

【0046】

そして、ステップ１１２において、ステップ１１１において取得された仕上げ処理の解析結果が記憶部３０に保存（登録）される。

【0047】

（解析レシピ）
次に、図６を参照して、解析レシピ３００の一例を説明する。なお、図６のステップ１０５１～１０５７は、図５のステップ１０５に含まれる工程である。また、図６のステップ１１１１～１１１２は、図５のステップ１１１に含まれる工程である。

【0048】

まず、図６に示すように、制御部１０は、入力される画像データ４１０に対して、ピントがあった画像およびピントがあっていない画像の特徴を学習した学習済みモデルを適用させる。これにより、制御部１０は、入力される画像データ４１０においてピントが合った細胞４００の画像と、ピントが合っていない細胞４００の画像とを、たとえば色により区別して表示する制御を行う。なお、上記とは異なる方法によって、ピントが合った細胞４００の画像とピントが合っていない細胞４００の画像とを区別してもよい。また、細胞４００以外の被写体が表示される画像データが用いられてもよい。

【0049】

次に、ステップ１０５２では、ステップ１０５１の解析結果（出力データ）を入力データとして、フォーカス一致度評価アルゴリズムが実行される。これにより、上記入力データにおいて、細胞４００が表示されている全ての領域のうちピントが合った細胞４００が表示されている領域の割合が算出される。

【0050】

次に、ステップ１０５３では、ステップ１０５２の解析結果（出力データ）を入力データとして、細胞領域および背景領域を学習した学習済みモデルが適用される。これにより、上記入力データにおいて細胞領域と背景領域とが区別される。

【0051】

次に、ステップ１０５４では、ステップ１０５３の解析結果（出力データ）を入力データとして、二値化処理アルゴリズムが適用される。これにより、入力データにおける細胞領域の値および背景領域の値が、それぞれ、１および０に設定されたデータが取得される。

【0052】

次に、ステップ１０５４の解析結果（出力データ）を入力データとする解析アルゴリズムとして、粒子径解析アルゴリズムおよび面積率解析アルゴリズムが選択される。これにより、ステップ１０５５およびステップ１０５６において、ステップ１０５４における解析結果（出力データ）を入力データとして、粒子径解析アルゴリズム（ステップ１０５５）と細胞４００の面積率解析アルゴリズム（ステップ１０５６）とが並列的に実行される。ステップ１０５５の粒子径解析アルゴリズムが実行されることにより、入力データに表示される細胞４００の粒子径が算出される。ステップ１０５６の細胞４００の面積率解析アルゴリズムが実行されることにより、入力データに表示される細胞４００の面積率（たとえば、細胞４００が表示される領域の全面積に対する各細胞４００が占める面積率）が算出される。

【0053】

次に、ステップ１０５７において、ステップ１０５５の解析処理（出力データ）を入力データとして、頻度分布グラフ作成アルゴリズムが実行される。これにより、粒子径ごとの細胞４００の個数を示すグラフが作成される。

【0054】

次に、ステップ１１１１において、ステップ１０５６の解析結果（出力データ）およびステップ１０５７の解析結果（出力データ）を入力データとして、グラフ作成用の第１処理アルゴリズムが実行される。具体的には、ステップ１０５６の処理により所定のグラフが作成されるとすると、第１処理アルゴリズムが実行されることにより、ステップ１０５６の処理により取得されたグラフと、ステップ１０５７の処理により取得されたグラフとが統合される（１つのグラフにまとめられる）。また、第１処理アルゴリズムが実行されることにより、互いに異なる条件に対応するグラフ同士や互いに異なる画像データ４１０のグラフ同士が統合されてもよい。

【0055】

また、ステップ１１１２においては、第２処理アルゴリズムが実行されることにより、互いに異なる条件に対応するデータ同士や互いに異なる画像データ４１０のデータ同士のばらつきが解析される。なお、上記のステップ１１１１およびステップ１１１２の処理内容については一例であり、これらに限られない。

【0056】

なお、ステップ１１１１の解析処理とステップ１１１２の解析処理とは、並列的に実行される。

【0057】

（本実施形態の効果）
本実施形態の画像解析装置１００では、以下のような効果を得ることができる。

【0058】

本実施形態では、上記のように、画像解析装置１００は、選択された画像データ４１０について選択された複数のスクリプトにより並列的に解析を実行する制御を行う制御部１０を備える。これにより、一のデータに対して複数のスクリプトごとに個別に処理を実行する作業が不要となるので、ユーザの手間を低減することができる。したがって、複数のスクリプトを実行する場合に、ユーザの手間を低減することができる。また、複数のスクリプトごとに個別に処理を実行する作業を行う場合に比べて、作業時間を短縮化することができる。また、選択された複数のスクリプトの各々の解析結果が同一画面に表示されることによって、ユーザは、選択された複数のスクリプトの各々の解析結果を同一画面上において対比することができる。

【0059】

また、本実施形態では、以下のように構成したことによって、更なる効果が得られる。

【0060】

本実施形態では、上記のように、制御部１０は、画像データ４１０について解析を行うための複数の解析工程が直列的に組み合わせられた解析レシピ３００を生成する制御を行うとともに、生成された解析レシピ３００の複数の解析工程の各々において、選択された画像データ４１０について選択された複数のスクリプトにより並列的に解析を実行するように構成されている。これにより、複数の解析工程の各々においてスクリプトを並行して実行させることができるので、ユーザの手間をより低減することができる。

【0061】

また、本実施形態では、上記のように、スクリプトは、画像データ４１０についての解析のために機械学習により生成された学習済みモデルと、画像データ４１０についての解析を行うために用いられる解析アルゴリズムと、を含む。また、制御部１０は、選択された画像データ４１０について選択された複数の学習済みモデルにより並列的に解析を実行するとともに、選択された画像データ４１０について選択された複数の解析アルゴリズムにより並列的に解析を実行するように構成されている。これにより、複数の学習済みモデルを並行して実行できるとともに複数の解析アルゴリズムを並行して実行できるので、学習済みモデルを用いた解析および解析アルゴリズムを用いた解析の各々においてユーザの手間を低減することができる。

【0062】

また、本実施形態では、上記のように、制御部１０は、一の解析アルゴリズムを実行することにより得られた解析結果を入力データとして、一の解析アルゴリズムと直列的に組み合わせられる他の解析アルゴリズムを実行するように構成されている。これにより、解析アルゴリズム同士を直列的に組み合わせることにより、解析レシピ３００を容易に拡張することができる。また、一のアルゴリズムと他のアルゴリズムとが１つのスクリプトとして記載されている場合と異なり、一のアルゴリズムおよび他のアルゴリズムの各々を個別に流用することができる。その結果、解析レシピ３００のバリエーションおよび複数のアルゴリズムからなる処理モジュールのバリエーションの各々を容易に増加させることができる。

【0063】

また、一のアルゴリズムと他のアルゴリズムとが１つのスクリプトとして記載されている場合と異なり、一のアルゴリズムと他のアルゴリズムとを個別のスクリプトとすることにより、一のアルゴリズムおよび他のアルゴリズムの各々の解析結果を個別に取得および確認することができる。その結果、意図しない解析結果が得られた場合に、各アルゴリズムを個別に修正することができる。さらに、各アルゴリズムの解析結果に基づきデータのばらつきを解析すること、および、各データをまとめる処理を容易に行うことができる。

【0064】

また、一のアルゴリズムと他のアルゴリズムとが１つのスクリプトとして記載されている場合に比べて、スクリプトの記載量が少なくなるので、他のスクリプトと部分的に構成が類似してしまう可能性を低減することができる。その結果、他の類似するスクリプトが検索されてしまう可能性を低減することができるので、スクリプトの検索を容易化することができる。

【0065】

また、本実施形態では、上記のように、制御部１０は、スクリプトの各々に対して入出力の型、用途、および拡張子を含むプロパティを登録する制御を行うとともに、直列的に組み合わせられた２つのスクリプトのうち後のスクリプトのプロパティが２つのスクリプトのうち先のスクリプトのプロパティと一致する場合に、後のスクリプトを実行するように構成されている。これにより、先のスクリプトとプロパティが異なる後のスクリプトが実行されるのを防止することができるので、後のスクリプトにより不整合が生じる解析結果が生成されるのを抑制することができる。また、ユーザは、先のスクリプトのプロパティに基づいて後のスクリプトを選択することができるので、後のスクリプトを容易に選択することができる。

【0066】

また、本実施形態では、上記のように、制御部１０は、選択された１以上の後のスクリプトのうち、先のスクリプトのプロパティと一致するスクリプトを実行するように構成されている。これにより、選択された１以上の後のスクリプトのうち、先のスクリプトのプロパティと一致しないものは実行されないので、先のスクリプトのプロパティと一致しないスクリプトが実行されることに起因して制御部１０の制御負荷が増加するのを防止することができる。

【0067】

また、本実施形態では、上記のように、スクリプトは、選択された複数のスクリプトの各々の解析結果のうち少なくとも２以上の解析結果をまとめる処理を実行するための第１処理アルゴリズムを含む。これにより、第１処理アルゴリズムにより、２以上の解析結果に基づいて１つの解析結果を生成することができる。その結果、ユーザは、まとめられた１つの解析結果に基づいて、２以上の解析結果の互いの相間関係を容易に把握することができる。

【0068】

また、本実施形態では、上記のように、スクリプトは、２以上の解析結果のばらつきを解析する処理を実行するための第２処理アルゴリズムをさらに含む。これにより、ユーザは、第２処理アルゴリズムの処理結果に基づいて、２以上の解析結果の互いの相間関係を容易に把握することができる。

【0069】

また、本実施形態では、上記のように、制御部１０は、第１処理アルゴリズムおよび第２処理アルゴリズムを並列的に実行可能に構成されている。これにより、第１処理アルゴリズムおよび第２処理アルゴリズムを並行して実行することができるので、２以上の解析結果をまとめる処理および２以上の解析結果のばらつきの解析を個別に行う場合に比べて、ユーザの手間を低減することができる。

【0070】

また、本実施形態では、上記のように、データ解析方法は、選択された画像データ４１０について選択された複数のスクリプトにより並列的に解析を実行するステップを備える。これにより、一のデータに対して複数のスクリプトを並行して実行することができる。その結果、一のデータに対して複数のスクリプトごとに個別に処理を実行する作業が不要となるので、ユーザの手間を低減することが可能な画像解析方法を提供することができる。

【0071】

［変形例］
なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更（変形例）が含まれる。

【0072】

たとえば、上記実施形態では、複数のスクリプト同士が直列的および並列的に組み合わされた解析レシピ３００の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、複数のスクリプト同士が直列的にのみ組み合わされる解析レシピ５００（図７参照）が生成されてもよいし、複数のスクリプト同士が並列的にのみ組み合わされる解析レシピ６００（図８参照）が生成されてもよい

【0073】

また、本実施形態では、上記のように、解析アルゴリズム同士が直列的および並列的に組み合わされる例を示したが、本発明はこれに限られない。複数の解析アルゴリズムからなる解析モジュール同士が直列的および並列的に組み合わされてもよいし、上記モジュールと解析アルゴリズム（学習済みモデル）とが直列的および並列的に組み合わされてもよい。

【0074】

また、上記実施形態では、解析レシピ３００に、学習済みモデルと解析アルゴリズムの両方が含まれる例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、解析レシピに学習済みモデルおよび解析アルゴリズムの一方が含まれていなくてもよい。また、解析レシピに仕上げ処理が含まれていなくてもよい。

【0075】

また、上記実施形態では、学習済みモデルおよび解析アルゴリズムの両方を選択可能な解析処理工程が設けられる例を示したが、本発明はこれに限られない。学習済みモデルのみが選択可能な工程と、解析アルゴリズムのみが選択可能な工程とが、互いに直列的に組合わせられていてもよい。

【0076】

また、上記実施形態では、スクリプトが、仕上げ処理用のアルゴリズムとして、第１処理アルゴリズムおよび第２処理アルゴリズムを含む例を示したが、本発明はこれに限られない。スクリプトが、仕上げ処理用のアルゴリズムとして、第１処理アルゴリズムおよび第２処理アルゴリズム以外に２以上の処理結果に対して処理を行う処理アルゴリズムを含んでいてもよい。

【0077】

また、上記実施形態では、画像データ４１０を解析する画像解析装置１００をデータ解析装置の例に示したが、本発明はこれに限られない。データ解析装置が、画像データ以外の分析データ（たとえばガスクロマトグラフィの分析結果等）を解析する解析装置であってもよい。

【0078】

（項目１）
分析装置により取得された分析データを選択する操作を受け付ける制御と、
選択された前記分析データについて解析を行うスクリプトを複数選択する操作を受け付ける制御と、
選択された前記分析データについて選択された複数の前記スクリプトにより並列的に解析を実行する制御と、を行う制御部と、
前記制御部による前記分析データの解析により取得された解析結果を同一画面上に表示する表示部と、を備える、データ解析装置。

【0079】

（項目２）
前記制御部は、前記分析データについて解析を行うための複数の解析工程が直列的に組み合わせられた解析フローを生成する制御を行うとともに、生成された前記解析フローの前記複数の解析工程の各々において、選択された前記分析データについて選択された複数の前記スクリプトにより並列的に解析を実行するように構成されている、項目１に記載のデータ解析装置。

【0080】

（項目３）
前記スクリプトは、前記分析データについての解析のために機械学習により生成された学習済みモデルと、前記分析データについての解析を行うために用いられる解析アルゴリズムと、を含み、
前記制御部は、選択された前記分析データについて選択された複数の前記学習済みモデルにより並列的に解析を実行するとともに、選択された前記分析データについて選択された複数の前記解析アルゴリズムにより並列的に解析を実行するように構成されている、項目１または２に記載のデータ解析装置。

【0081】

（項目４）
前記スクリプトは、前記分析データについての解析のために機械学習により生成された学習済みモデルと、前記分析データについての解析を行うために用いられる解析アルゴリズムと、を含み、
前記制御部は、一の前記解析アルゴリズムを実行することにより得られた前記解析結果を入力データとして、前記一の解析アルゴリズムと直列的に組み合わせられる他の前記解析アルゴリズムを実行するように構成されている、項目１～３のいずれか１項に記載のデータ解析装置。

【0082】

（項目５）
前記制御部は、前記スクリプトの各々に対して入出力の型、用途、および拡張子を含むプロパティを登録する制御を行うとともに、直列的に組み合わせられた２つの前記スクリプトのうち後の前記スクリプトの前記プロパティが前記２つのスクリプトのうち先の前記スクリプトの前記プロパティと一致する場合に、前記後のスクリプトを実行するように構成されている、項目１～４のいずれか１項に記載のデータ解析装置。

【0083】

（項目６）
前記制御部は、選択された１以上の前記後のスクリプトのうち、前記先のスクリプトの前記プロパティと一致する前記スクリプトを実行するように構成されている、項目５に記載のデータ解析装置。

【0084】

（項目７）
前記スクリプトは、選択された複数の前記スクリプトの各々の前記解析結果のうち少なくとも２以上の前記解析結果をまとめる処理を実行するための第１処理アルゴリズムを含む、項目１～６のいずれか１項に記載のデータ解析装置。

【0085】

（項目８）
前記スクリプトは、２以上の前記解析結果のばらつきを解析する処理を実行するための第２処理アルゴリズムをさらに含む、項目７に記載のデータ解析装置。

【0086】

（項目９）
前記制御部は、前記第１処理アルゴリズムおよび前記第２処理アルゴリズムを並列的に実行可能に構成されている、項目８に記載のデータ解析装置。

【0087】

（項目１０）
分析装置により取得された分析データの選択を受け付けるステップと、
前記分析データについての解析を行うスクリプトを複数選択するステップと、
選択された前記分析データについて選択された複数の前記スクリプトにより並列的に解析を実行するステップと、を備える、データ解析方法。

【符号の説明】

【0088】

１０ 制御部
２０ 表示部
１００ 画像解析装置（データ解析装置）
２００ 画像取得部（分析装置）
３００、３０１、３０２、５００、６００ 解析レシピ（解析フロー）
４１０ 画像データ（分析データ）

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】