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公開番号2025136945
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-19
出願番号2024035886
出願日2024-03-08
発明の名称装置、方法およびプログラム
出願人横河電機株式会社
代理人弁理士法人RYUKA国際特許事務所
主分類C12M 1/34 20060101AFI20250911BHJP(生化学;ビール;酒精;ぶどう酒;酢;微生物学;酵素学;突然変異または遺伝子工学)
要約【課題】細胞または微生物を撮像対象として含む試料中の検出対象の割合を推定するための装置、方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】試料の画像を取得する取得部と、撮像対象を含む基準試料の画像と、基準試料中の撮像対象に対する検出対象としての細胞または微生物の割合との組に基づいて、取得部が取得した画像で示される試料中の撮像対象に対する検出対象の割合を推定する推定部と、推定される割合を出力する出力部と、基準試料の画像と、基準試料中の撮像対象に対する検出対象の割合との組に基づいて、画像内の撮像対象の形状またはテクスチャを示すパラメータによって設定可能な撮像対象の抽出条件のうち、当該組の割合に応じた撮像対象が当該組の画像内で抽出される抽出条件を決定する決定部と、を備え、推定部は、決定部により決定された抽出条件を用いて、入力される画像で示される試料についての前記割合を推定する、装置が提供される。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
細胞または微生物を撮像対象として含む試料の画像を取得する取得部と、
撮像対象を含む基準試料の画像と、当該基準試料中の撮像対象に対する、検出対象としての細胞または微生物の割合との組に基づいて、前記取得部が取得した画像で示される試料中の撮像対象に対する前記検出対象の割合を推定する推定部と、
前記推定部で推定される割合を出力する出力部と、を備える装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記基準試料の画像と、当該基準試料についての前記割合との前記組に基づいて、画像内の撮像対象の形状またはテクスチャを示すパラメータによって設定可能な、撮像対象の抽出条件のうち、当該組の前記割合に応じた撮像対象が当該組の前記画像内で抽出される抽出条件を決定する決定部をさらに備え、
前記推定部は、前記決定部により決定された前記抽出条件を用いて、入力される画像で示される試料についての前記割合を推定する、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記決定部は、撮像対象に対する前記検出対象の割合が互いに異なる複数の前記組に基づいて、当該複数の組のそれぞれにおいて当該割合に応じた撮像対象が前記画像内で抽出される抽出条件を決定する、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
画像内の撮像対象の形状を示す前記パラメータは、撮像対象の面積、直径、周長、円形度、コンパクト度、長軸および短軸の比、骨格長、分岐数、または、枝数のうち、少なくとも１つを含み、
画像内の撮像対象のテクスチャを示すパラメータは、予め設定された少なくとも１つのテクスチャの個数を含む、請求項２に記載の装置。
【請求項５】
前記推定部は、前記基準試料の画像と、当該基準試料についての前記割合との前記組を含む学習データを用いた学習処理により生成された学習モデルであって、入力される画像で示される試料についての前記割合を出力する学習モデルを用いて推定を行う、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
前記基準試料の画像と、当該基準試料について前記割合との前記組を含む学習データを用いて、入力される画像で示される試料についての前記割合を出力する学習モデルを生成する学習処理部をさらに備え、
前記推定部は、前記学習モデルを用いて推定を行う、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
前記取得部は、前記検出対象が非破壊かつ非染色の状態で撮像された前記画像を取得する、請求項１に記載の装置。
【請求項８】
前記基準試料についての前記割合を、前記基準試料に含まれる細胞または微生物に対して破壊または染色の少なくとも一方を行って特定する特定部をさらに備える、請求項１に記載の装置。
【請求項９】
セルソータによる前処理を試料に行って前記基準試料を生成する前処理部をさらに備える、請求項１に記載の装置。
【請求項１０】
試料を撮像する撮像部をさらに備える、請求項１に記載の装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、装置、方法およびプログラムに関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１などには「細胞核領域の内側の光路長及び外側の光路長を比較…した結果に基づき、細胞が幹細胞であるか否かを判定する」（引用文献１の請求項１）と記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２０１５－０９７４９８号公報
［特許文献２］特開２０１２－２３１７０９号公報
【発明の概要】
【０００３】
本発明の第１の態様においては、細胞または微生物を撮像対象として含む試料の画像を取得する取得部と、撮像対象を含む基準試料の画像と、当該基準試料中の撮像対象に対する、検出対象としての細胞または微生物の割合との組に基づいて、前記取得部が取得した画像で示される試料中の撮像対象に対する前記検出対象の割合を推定する推定部と、前記推定部で推定される割合を出力する出力部と、を備える装置が提供される。
【０００４】
上記の装置は、前記基準試料の画像と、当該基準試料についての前記割合との前記組に基づいて、画像内の撮像対象の形状またはテクスチャを示すパラメータによって設定可能な、撮像対象の抽出条件のうち、当該組の前記割合に応じた撮像対象が当該組の前記画像内で抽出される抽出条件を決定する決定部をさらに備え、前記推定部は、前記決定部により決定された前記抽出条件を用いて、入力される画像で示される試料についての前記割合を推定してよい。
【０００５】
上記の装置においては、前記決定部は、撮像対象に対する前記検出対象の割合が互いに異なる複数の前記組に基づいて、当該複数の組のそれぞれにおいて当該割合に応じた撮像対象が前記画像内で抽出される抽出条件を決定してよい。
【０００６】
決定部を備える上記何れかの装置においては、前記パラメータは、撮像対象の面積、直径、周長、円形度、コンパクト度、長軸および短軸の比、骨格長、分岐数、または、枝数のうち、少なくとも１つを含んでよい。
【０００７】
上記第１の態様の装置においては、前記推定部は、前記基準試料の画像と、当該基準試料についての前記割合との前記組を含む学習データを用いた学習処理により生成された学習モデルであって、入力される画像で示される試料についての前記割合を出力する学習モデルを用いて推定を行ってよい。
【０００８】
上記第１の態様の装置は、前記基準試料の画像と、当該基準試料について前記割合との前記組を含む学習データを用いて、入力される画像で示される試料についての前記割合を出力する学習モデルを生成する学習処理部をさらに備え、前記推定部は、前記学習モデルを用いて推定を行ってよい。
【０００９】
上記何れかの装置においては、前記取得部は、前記検出対象が非破壊かつ非染色の状態で撮像された前記画像を取得してよい。
【００１０】
上記何れかの装置は、前記基準試料についての前記割合を、前記基準試料に含まれる細胞または微生物に対して破壊または染色の少なくとも一方を行って特定する特定部をさらに備えてよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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