(57)【要約】【課題】課題は、試料の評価の精度を向上できる、学習用データ生成方法、学習用データセット、評価システム、プログラム、及び、学習方法を提供することである。【解決手段】学習用データ生成方法は、抽出ステップと、生成ステップと、を含む。抽出ステップは、試料の評価用の画像Ｐ１０から、第１閾値より大きい画素値の第１領域Ｒ１０と第１閾値以下の第２閾値より小さい画素値の第２領域Ｒ２０とを抽出するステップである。生成ステップは、第１領域Ｒ１０の画素値の分布と第２領域Ｒ２０の画素値の分布との差が小さくなるように第１領域Ｒ１０と第２領域Ｒ２０との少なくとも一方を補正する補正処理を実行して、試料の評価用の学習済みモデルを生成するための学習用データＰ４０を生成するステップである。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料の評価用の画像から、第１閾値より大きい画素値の第１領域と前記第１閾値以下の第２閾値より小さい画素値の第２領域とを抽出する抽出ステップと、
前記第１領域の画素値の分布と前記第２領域の画素値の分布との差が小さくなるように前記第１領域と前記第２領域との少なくとも一方を補正する補正処理を実行して、前記試料の評価用の学習済みモデルを生成するための学習用データを生成する生成ステップと、
を含む、
学習用データ生成方法。
【請求項２】
前記補正処理では、前記第１領域の画素値の分布と前記第２領域の画素値の分布とにおける特徴量の差を許容範囲に収める、
請求項１の学習用データ生成方法。
【請求項３】
前記補正処理では、前記特徴量の差を０にする、
請求項２の学習用データ生成方法。
【請求項４】
前記特徴量は、画素値の分布の平均値に基づく値、画素値の分布の分散値、画素値の分布の半値幅、画素値の分布の最頻値に基づく値、及び、画素値の分布のピーク値の少なくとも一つを含む、
請求項２又は３の学習用データ生成方法。
【請求項５】
前記特徴量は、画素値の分布のパターンを含む、
請求項２〜４のいずれか一つの学習用データ生成方法。
【請求項６】
前記補正処理では、前記第１領域と前記第２領域との一方を補正する、
請求項１〜５のいずれか一つの学習用データ生成方法。
【請求項７】
前記補正処理では、前記第１領域と前記第２領域とのうち優先度が低いほうを補正する、
請求項６の学習用データ生成方法。
【請求項８】
前記優先度は、画素値の分布の平均値に基づく値、画素値の分布の分散、画素値の分布の半値幅、画素値の分布の最頻値に基づく値、及び、画素値の分布のピーク値の少なくとも一つに基づいて決定される、
請求項７の学習用データ生成方法。
【請求項９】
前記優先度は、画素値の分布のパターンに基づいて決定される、
請求項７又は８の学習用データ生成方法。
【請求項１０】
前記補正処理では、前記第１領域の画素値の数及び前記第２領域の画素値の数を変えない、
請求項１〜９のいずれか一つの学習用データ生成方法。
【請求項１１】
前記画像は、前記試料のルミネセンスを撮像して得られ、
前記第１閾値及び前記第２閾値は、前記第１領域が発光領域に、前記第２領域が吸光領域に、それぞれ対応するように設定される、
請求項１〜１０のいずれか一つの学習用データ生成方法。
【請求項１２】
請求項１〜１１のいずれか一つの学習用データ生成方法で生成された学習用データを含む、
学習用データセット。
【請求項１３】
試料の評価用の画像を受け取る入力部と、
請求項１２の学習用データセットにより前記試料の評価用の画像と前記試料の評価の結果との関係を学習した学習済みモデルを利用して、前記入力部が受け取った前記試料の評価用の画像に基づいて前記試料の評価を行う評価部と、
を備える、
評価システム。
【請求項１４】
請求項１〜１１のいずれか一つの学習用データ生成方法を、１以上のプロセッサに実行させるためのプログラム。
【請求項１５】
請求項１２の学習用データセットにより、人工知能のプログラムに、前記試料の評価用の画像と前記試料の評価の結果との関係を学習させる、
学習方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、学習用データ生成方法、学習用データセット、評価システム、プログラム、及び、学習方法に関する。特に、本開示は、画像を利用した機械学習に関する学習用データ生成方法、及び、学習用データ生成方法で生成された学習用データを含む学習用データセットに関する。更に、本開示は、学習用データセットによる学習済みモデルを利用した評価システム、学習用データ生成方法を実行するためのプログラム、及び、学習用データセットを用いた学習方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、「従来より、励起光の照射により生体組織内の内在色素から発せられる自家蛍光を検出し、この自家蛍光を分析することにより各種疾患に伴う組織性状の変化を識別する診断装置が研究されている」、との記載がある。特許文献１は、このような診断装置に適用できる蛍光画像取得装置を開示する。この蛍光画像取得装置は、生体組織に励起光を照射することにより生体組織から発生した自家蛍光を複数の励起光カットフィルタを通して高感度撮像器によって検出し蛍光画像を取得する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−１２８９２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の課題は、蛍光画像取得方法および装置において、励起光の照射により生体組織から発生する自家蛍光による像を高いＳ／Ｎ比で検出し品質の高い蛍光画像を取得することである。しかし、特許文献１では、蛍光画像を機械学習に用いることは何ら考慮されていない。
【０００５】
課題は、試料の評価の精度を向上できる、学習用データ生成方法、学習用データセット、評価システム、プログラム、及び、学習方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様の学習用データ生成方法は、抽出ステップと、生成ステップと、を含む。前記抽出ステップは、試料の評価用の画像から、第１閾値より大きい画素値の第１領域と前記第１閾値以下の第２閾値より小さい画素値の第２領域とを抽出するステップである。前記生成ステップは、補正処理を実行して、前記試料の評価用の学習済みモデルを生成するための学習用データを生成するステップである。前記補正処理は、前記第１領域の画素値の分布と前記第２領域の画素値の分布との差が小さくなるように前記第１領域と前記第２領域との少なくとも一方を補正する処理である。
【０００７】
本開示の別の態様の学習用データセットは、前記学習用データ生成方法で生成された学習用データを含む。
【０００８】
本開示の別の態様の評価システムは、入力部と、評価部と、を備える。前記入力部は、試料の評価用の画像を受け取る。前記評価部は、前記学習用データセットにより前記試料の評価用の画像と前記試料の評価の結果との関係を学習した学習済みモデルを利用して、前記入力部が受け取った前記試料の評価用の画像に基づいて前記試料の評価を行う。
【０００９】
本開示の別の態様のプログラムは、前記学習用データ生成方法を、１以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。
【００１０】
本開示の別の態様の学習方法は、前記学習用データセットにより、人工知能のプログラムに、前記試料の評価用の画像と前記試料の評価の結果との関係を学習させる学習方法である。
【発明の効果】
【００１１】
本開示の態様によれば、試料の評価の精度を向上できる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、一実施形態の学習用データ生成方法の概略説明図である。
【図２】図２は、上記学習用データ生成方法を実行するシステムのブロック図である。
【図３】図３は、上記学習用データ生成方法での補正処理前の画像の画素値のヒストグラムである。
【図４】図４は、上記補正処理の説明図である。
【図５】図５は、上記補正処理後の画像の画素値のヒストグラムである。
【図６】図６は、上記学習用データ生成方法のフローチャートである。
【図７】図７は、学習用データ生成方法で生成された学習用データを利用した学習済みモデルを利用する評価システムのブロック図である。
【図８】図８は、変形例の学習用データ生成方法での補正処理の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
１．実施形態
１．１  概要
図１は、本実施形態の学習用データ生成方法を概略的に示す。本実施形態の学習用データ生成方法は、画像により試料の評価を行う学習済みモデルの生成に利用される学習用データを生成するための方法である。
【００１４】
本実施形態の学習用データ生成方法は、図１に示すように、抽出ステップと、生成ステップとを含む。
【００１５】
抽出ステップは、試料の評価用の画像Ｐ１０から、第１領域Ｒ１０と、第２領域Ｒ２０とを抽出するステップである。第１領域Ｒ１０は、第１閾値Ｔｈ１（図３参照）より大きい画素値の領域である。第２領域Ｒ２０は、第１閾値Ｔｈ１以下の第２閾値Ｔｈ２（図３参照）より小さい画素値の領域である。「画素値」は、画像における明るさ（明度、輝度）に対応する値をいう。よって、第１領域Ｒ１０は、第２領域Ｒ２０よりも明るい領域である。第１領域Ｒ１０に含まれる画素を「明画素」ということもある。逆に、第２領域Ｒ２０は、第１領域Ｒ１０よりも暗い領域である。第２領域Ｒ２０に含まれる画素を「暗画素」ということもある。
【００１６】
生成ステップは、補正処理を実行して、試料の評価用の学習済みモデルを生成するための学習用データＰ４０を生成するステップである。補正処理は、第１領域Ｒ１０の画素値の分布Ｈ１０（図３参照）と第２領域Ｒ２０の画素値の分布Ｈ２０（図３参照）との差が小さくなるように第１領域Ｒ１０と第２領域Ｒ２０との少なくとも一方を補正する処理である。
【００１７】
ここで、第１領域Ｒ１０の画素値の分布Ｈ１０と第２領域Ｒ２０の画素値の分布Ｈ２０との差が大きい場合には、第１領域Ｒ１０と第２領域Ｒ２０との一方が他方に比べて重視されなくなり、適切な学習が行われなくなるおそれがある。これは、学習済みモデルによる試料の評価の精度の低下につながる。
【００１８】
一方、本実施形態の学習用データ生成方法によれば、第１領域Ｒ１０の画素値の分布Ｈ１０と第２領域Ｒ２０の画素値の分布Ｈ２０との差が小さくなるように第１領域Ｒ１０と第２領域Ｒ２０との少なくとも一方が補正される。そのため、本実施形態の学習用データ生成方法で生成された学習用データを用いた機械学習では、第１領域Ｒ１０と第２領域Ｒ２０とが同等に扱われることが期待できる。
【００１９】
したがって、本実施形態の学習用データ生成方法によれば、試料の評価の精度を向上できる、という効果を奏する。
【００２０】
１．２  詳細
以下、本実施形態の学習用データ生成方法について、図１〜図６を参照して更に詳細に説明する。本実施形態の学習用データ生成方法は、試料の評価を行うための学習済みモデルを生成するために、利用され得る。本実施形態の学習用データ生成方法は、図１に示すように、試料の評価用の画像Ｐ１０から、学習用データ（画像Ｐ４０）を生成するための方法である。
【００２１】
試料は、評価の対象となる物質である。評価の代表的な例としては、物質の同定（識別）がある。つまり、試料がどのような物質であるのかを評価する。また、評価の例としては、物質そのものではなく、物質の種類、物質の状態等の物質に関する情報の評価が挙げられる。本実施形態では、試料としては、人体の皮膚組織を想定している。つまり、試料の評価は、人体の皮膚組織の評価である。人体の皮膚組織の評価の代表的な例としては、人体の皮膚組織が正常か異常かの評価がある。このような皮膚組織の評価には、皮膚組織の含有成分（例えば、タンパク質、アミノ酸等）が利用され得る。なお、試料は、人体の皮膚組織以外の生体組織であってもよいし、人体以外の動物等の生物の組織であってもよい。また、試料は、生体組織のような有機物ではなく無機物であり得る。また、試料は、評価の目的等に応じて、適宜選択され得る。評価は、試料の含有成分に基づく評価である。本実施形態では、評価の手法は、吸光・蛍光分析である。評価の手法は、吸光・蛍光分析に限らず、試料の含有成分、評価の目的に応じて、適宜選択され得る。
【００２２】
本実施形態の学習用データ生成方法は、図２に示すシステム（学習用データ生成システム）１０により実行される。
【００２３】
学習用データ生成システム１０は、入出力部１１と、処理部１２と、を備えている。
【００２４】
入出力部１１は、画像Ｐ１０の入力及び画像Ｐ４０の出力のためのインタフェースである。つまり、入出力部１１は、画像Ｐ１０を入力する入力部と、画像Ｐ４０を出力する出力部とを兼ねる。入出力部１１は、学習用データ生成システム１０を操作するための入力装置を備え得る。入力装置は、例えば、タッチパッド及び／又は１以上のボタンを有する。また、入出力部１１は、情報を表示するための画像表示装置を備え得る。画像表示装置は、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等の薄型のディスプレイ装置である。なお、入出力部１１のタッチパッドと画像表示装置とでタッチパネルが構成されてもよい。また、入出力部１１は、通信インタフェースを備えてよく、有線通信又は無線通信により、画像Ｐ１０の入力及び画像Ｐ４０の出力が可能であってよい。
【００２５】
画像Ｐ１０は、試料の評価を行うための画像である。本実施形態では、画像Ｐ１０は、吸光・蛍光分析によって、試料の同定等の評価を行うための画像である。例えば、画像Ｐ１０を得るには、プレート（ガラスプレート）上に試料を塗布する。次に、適宜の手法で、試料の含有成分をガラスプレート上に展開・分離する。適宜の手法としては、電気泳動及びクロマトグラフィーが挙げられる。次に、試料及びガラスプレートに励起光をあてて、カメラで撮影する。このように、画像Ｐ１０は、試料の含有成分のルミネセンスを撮像して得られる。
【００２６】
図３は、画像Ｐ１０の画素値のヒストグラム（度数分布）を示している。図３において、横軸は、画素値であり、縦軸は、画素の数である。図３において、Ｈ１０は、第１領域Ｒ１０の画素値（より詳細には、第１領域Ｒ１０に含まれる画素の画素値）の分布である。画像Ｐ１０では、３つの第１領域Ｒ１０があるため、「第１領域Ｒ１０に含まれる画素」は、「３つの第１領域Ｒ１０に含まれる画素の合計」を意味する。Ｈ２０は、第２領域Ｒ２０の画素値（より詳細には、第２領域Ｒ２０に含まれる画素の画素値）の分布である。Ｈ３０は、第３領域Ｒ３０の画素値（より詳細には、第３領域Ｒ３０に含まれる画素の画素値）の分布である。画像Ｐ１０では、３つの第２領域Ｒ２０があるため、「第２領域Ｒ２０に含まれる画素」は、「３つの第２領域Ｒ２０に含まれる画素の合計」を意味する。
【００２７】
第３領域Ｒ３０は、観察対象以外の物質や器具に対応する領域である。本実施形態では、第３領域Ｒ３０は、ガラスプレート自体に対応する領域である。換言すれば、第３領域Ｒ３０は、画像Ｐ１０の、第１領域Ｒ１０及び第２領域Ｒ２０以外の領域である。第３領域Ｒ３０は、ガラスプレートの自家蛍光（自己蛍光ともいう）に対応する明るさになっている。
【００２８】
このような画像Ｐ１０では、第１領域Ｒ１０は、試料に含まれる蛍光成分（蛍光物質）に対応する領域（蛍光領域、発光領域）である。第１領域Ｒ１０は、第３領域Ｒ３０よりも明るい。第２領域Ｒ２０は、試料に含まれる吸光成分（吸光物質）に対応する領域（吸光領域）である。吸光成分は、励起光を直接的に吸収する成分のみならず、励起光を透過するがガラスプレートでの自家蛍光を吸収する成分も含み得る。第２領域Ｒ２０は、第３領域Ｒ３０よりも暗い。
【００２９】
第１領域Ｒ１０は、第２領域Ｒ２０及び第３領域Ｒ３０よりも明るい領域である。換言すれば、第１領域Ｒ１０は、第１閾値Ｔｈ１（図３参照）より大きい画素値の領域である。第１閾値Ｔｈ１は、第１領域Ｒ１０、第２領域Ｒ２０及び第３領域Ｒ３０の画素値を考慮して適宜設定され得る。図３では、第１閾値Ｔｈ１は、第１領域Ｒ１０と第３領域Ｒ３０とを区別する値である。また、第２領域Ｒ２０は、第１領域Ｒ１０及び第３領域Ｒ３０よりも暗く見える領域である。換言すれば、第２領域Ｒ２０は、第１閾値Ｔｈ１以下の第２閾値Ｔｈ２（図３参照）より小さい画素値の領域である。第２閾値Ｔｈ２は、第１領域Ｒ１０、第２領域Ｒ２０及び第３領域Ｒ３０の画素値を考慮して適宜設定され得る。図３では、第２閾値Ｔｈ２は、第２領域Ｒ２０と第３領域Ｒ３０とを区別する値である。このように、第１閾値Ｔｈ１及び第２閾値Ｔｈ２は、第１領域Ｒ１０が発光領域に、第２領域Ｒ２０が吸光領域に、それぞれ対応するように設定される。
【００３０】
処理部１２は、１以上のプロセッサ（マイクロプロセッサ）と１以上のメモリとを含むコンピュータシステムにより実現され得る。つまり、１以上のプロセッサが１以上のメモリに記憶された１以上のプログラム（アプリケーション）を実行することで、処理部１２として機能する。プログラムは、ここでは処理部１２のメモリに予め記録されているが、インターネット等の電気通信回線を通じて、又はメモリカード等の非一時的な記録媒体に記録されて提供されてもよい。
【００３１】
処理部１２は、図２に示すように、抽出部１３と、生成部１４と、を有している。図２において、抽出部１３と生成部１４とは実体のある構成を示しているわけではなく、処理部１２によって実現される機能を示している。
【００３２】
抽出部１３は、試料の評価用の画像Ｐ１０から、第１領域Ｒ１０と、第２領域Ｒ２０とを抽出する。つまり、抽出部１３は、上記の抽出ステップを実行する。抽出部１３は、画像Ｐ１０に含まれる画素を、画素値により、第１領域Ｒ１０及び第２領域Ｒ２０に分類する。抽出部１３は、画像Ｐ１０に含まれる画素のうち画素値が第１閾値Ｔｈ１より大きい画素群を、第１領域Ｒ１０として抽出する。これによって、図１に示すような画像Ｐ２１が得られる。同様に、抽出部１３は、画像Ｐ１０に含まれる画素のうち画素値が第２閾値Ｔｈ２より小さい画素群を、第２領域Ｒ２０として抽出する。これによって、図１に示すような画像Ｐ２２が得られる。
【００３３】
生成部１４は、補正処理を実行して、学習用データ（画像Ｐ４０）を生成する。学習用データは、試料の評価用の学習済みモデルを生成するために利用される。つまり、生成部１４は、生成ステップを実行する。補正処理は、第１領域Ｒ１０の画素値の分布Ｈ１０（図３参照）と第２領域Ｒ２０の画素値の分布Ｈ２０（図３参照）との差が小さくなるように第１領域Ｒ１０と第２領域Ｒ２０との少なくとも一方を補正する処理である。
【００３４】
補正処理では、第１領域Ｒ１０の画素値の分布Ｈ１０と第２領域Ｒ２０の画素値の分布Ｈ２０とにおける特徴量の差を許容範囲に収める。許容範囲は、適宜設定され得る。許容範囲は、機械学習時に、第１領域Ｒ１０と第２領域Ｒ２０との一方が重視されないという状況を回避できるように設定され得る。補正処理において、特徴量の差は小さいほど好ましく、より好ましくは、特徴量の差を０にするとよい。
【００３５】
特徴量は、第１領域Ｒ１０の画素値の分布Ｈ１０と第２領域Ｒ２０の画素値の分布Ｈ２０とを評価するためのパラメータである。本実施形態では、特徴量は、画素値の分布の平均値に基づく値と、画素値の分布の分散値とを含む。画素値の分布の平均値に基づく値は、第１領域Ｒ１０の場合は、分布Ｈ１０の平均値Ａ１０と第１閾値Ｔｈ１との差（図３でのＥ１０）であり、第２領域Ｒ２０の場合は、分布Ｈ２０の平均値Ａ２０と第２閾値Ｔｈ２との差（図３でのＥ２０）である。つまり、この場合の画素値の分布の平均値に基づく値は、画素値の分布の平均値がバックグラウンド（第３領域Ｒ３０）からどの程度離れているかの指標となる。
【００３６】
更に、補正処理では、第１領域Ｒ１０と第２領域Ｒ２０との一方を補正する。特に、第１領域Ｒ１０と第２領域Ｒ２０とのうち優先度が低いほうを補正する。優先度は、補正の必要性の有無の指標であり、優先度が高いほど補正の必要性が低く、優先度が低いほど補正の必要性が高いとしている。本実施形態では、優先度は、画素値の分布の平均値に基づく値（上述のＥ１０、Ｅ２０）と、画素値の分布の分散値とに基づいて決定される。優先度は、画素値の分布の平均値に基づく値が大きいほど高くなる。また、優先度は、画素値の分布の分散値が小さいほど高くなる。
【００３７】
補正処理について、図３及び図４を参照して説明する。まず、補正処理では、優先度を決定するために、画素値の分布の平均値に基づく値（上述のＥ１０、Ｅ２０）と、画素値の分布の分散値とが算出される。図３の場合、分布Ｈ１０のほうが分布Ｈ２０よりも分散値が小さく、分布Ｈ１０のほうが分布Ｈ２０よりも画素値の分布の平均値に基づく値が大きい。よって、第２領域Ｒ２０のほうが第１領域Ｒ１０より優先度が低くなる。よって、補正処理では、第２領域Ｒ２０が補正される。
【００３８】
第２領域Ｒ２０の補正では、第２領域Ｒ２０と第１領域Ｒ１０との特徴量の差が０になるように、第２領域Ｒ２０が補正される。これによって、図４に示すような分布Ｈ２１を持つ第２領域Ｒ２１が得られる。第２領域Ｒ２０の補正では、第２領域Ｒ２０の画素値が調整される。分布Ｈ２１は、分散値が分布Ｈ１０と等しく、平均値Ａ２１の第２閾値Ｔｈ２との差（図４でのＥ２１）が分布Ｈ１０の平均値Ａ１０と第１閾値Ｔｈ１との差（Ｅ１０）に等しい。よって、第２領域Ｒ２１は、第２領域Ｒ２０に比べて、画素値が全体的に大きく、画素値が分散の度合いが小さい。ここで、第２領域Ｒ２０と第２領域Ｒ２１とは同じ大きさである。つまり、補正処理において、第２領域Ｒ２０に含まれる画素の画素値は調整されるが、第２領域Ｒ２０に含まれる画素の数自体は変更されない。つまり、第２領域Ｒ２０の画素値の数（画素数）自体は変更されない。換言すれば、補正処理では、第２領域Ｒ２０に含まれる画素だけを間引くことはしていない。これは、第１領域Ｒ１０及び第３領域Ｒ３０の画素数を変えずに第２領域Ｒ２０の画素数を変えると、機械学習に望ましくない影響が起こり得るからである。なお、画像Ｐ１０全体の回転、拡大、縮小等により画一的に画素を間引いたりすることは許容され得る。
【００３９】
補正処理によって、図１に示すように、画像Ｐ２２から画像Ｐ３０が得られる。画像Ｐ３０の第２領域Ｒ２１は、画像Ｐ２２の第２領域Ｒ２０よりも全体的に暗く、また、均一である。生成部１４は、画像Ｐ２１と画像Ｐ３０とから、画像Ｐ４０を生成する。画像Ｐ４０は、図１に示すように、第１領域Ｒ１０と、第２領域Ｒ２１と、第３領域Ｒ３０とを含んでいる。そのため、画像Ｐ４０の画素値のヒストグラム（度数分布）は、図５に示すように、第１領域Ｒ１０の分布Ｈ１０と、第２領域Ｒ２１の分布Ｈ２１と、第３領域Ｒ３０の分布Ｈ３０とを含み得る。
【００４０】
このように生成された画像Ｐ４０は、学習用データとして利用できる。なお、本実施形態では、補正処理を分かりやすく説明するために、図１において、画像Ｐ２１，Ｐ２２，Ｐ３０を図示している。しかしながら、実際の補正処理では、これらの画像Ｐ２１，Ｐ２２，Ｐ３０を生成可能な情報が得られるだけであって、画像Ｐ２１，Ｐ２２，Ｐ３０そのものを生成する必要はない。よって、生成部１４（生成ステップ）では、画像Ｐ１０の入力に対して、直接的に、画像Ｐ４０が得られてもよい。
【００４１】
１．３  動作
次に、学習用データ生成システム１０の動作について図６のフローチャートを参照して簡単に説明する。学習用データ生成システム１０では、試料の評価用の画像Ｐ１０が入出力部１１に入力されると（Ｓ１０）、抽出部１３は、画像Ｐ１０から、第１領域Ｒ１０と、第２領域Ｒ２０とを抽出する（Ｓ２０）。この後に、生成部１４は、補正処理を実行して（Ｓ３０）、試料の評価用の学習済みモデルを生成するための学習用データ（画像Ｐ４０）を生成する（Ｓ４０）。この画像Ｐ４０は、入出力部１１から外部に出力され、機械学習に利用され得る。
【００４２】
１．４  適用例
次に、学習用データ生成システム１０で生成された学習用データ（画像Ｐ４０）の利用方法について説明する。図７は、学習用データ（画像Ｐ４０）を含む学習用データセットによる学習済みモデルを利用した評価システム１００を示す。
【００４３】
評価システム１００は、決定部２００と、学習部３００と、を含む。
【００４４】
決定部２００は、いわゆる、推論フェーズのためのシステムである。決定部２００は、図７に示すように、入出力部２１０と、モデル格納部２２０と、評価部２３０と、を含む。このような決定部２００は、１以上のプロセッサ（マイクロプロセッサ）と１以上のメモリとを含むコンピュータシステムにより実現され得る。つまり、１以上のプロセッサが１以上のメモリに記憶された１以上のプログラム（アプリケーション）を実行することで、決定部２００として機能する。プログラムは、ここでは決定部２００のメモリに予め記録されているが、インターネット等の電気通信回線を通じて、又はメモリカード等の非一時的な記録媒体に記録されて提供されてもよい。
【００４５】
入出力部２１０は、試料の評価用の画像の入力のための入力部及び評価の結果の出力のための出力部を兼ねるインタフェースである。入出力部２１０は、評価システム１００を操作するための入力装置を備え得る。入力装置は、例えば、タッチパッド及び／又は１以上のボタンを有する。また、入出力部２１０は、情報を表示するための画像表示装置を備え得る。画像表示装置は、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等の薄型のディスプレイ装置である。なお、入出力部２１０のタッチパッドと画像表示装置とでタッチパネルが構成されてもよい。また、入出力部２１０は、通信インタフェースを備えてよく、有線通信又は無線通信により、試料の評価用の画像の入力及び評価の結果の出力が可能であってよい。
【００４６】
モデル格納部２２０は、評価部２３０での評価に使用される評価モデルを格納する。評価モデルは、上記の学習用データ生成方法で生成された学習用データ（画像Ｐ４０）を含む学習用データセットにより試料の評価用の画像Ｐ１０と試料の評価の結果との関係を学習した学習済みモデルである。評価モデルは、学習部３００により生成される。決定部２００と学習部３００との間の通信により、学習部３００で生成された評価モデルは、学習部３００から決定部２００に送信され、モデル格納部２２０に格納（記憶）される。
【００４７】
評価部２３０は、モデル格納部２２０に記憶された評価モデルを利用して、入力部（入出力部２１０）が受け取った試料の評価用の画像に基づいて試料の評価を行う。評価部２３０は、入出力部２１０を通じて試料の評価用の画像を受け取ると、評価モデルに、受け取った試料の評価用の画像を入力して、試料の評価の結果を出力させる。評価部２３０は、試料の評価の結果が得られると、入出力部２１０により表示する。
【００４８】
学習部３００は、決定部２００の評価モデルを生成するために用いられる。つまり、学習部３００は、学習フェーズのためのシステムである。学習部３００は、図７に示すように、収集部３１０と、モデル生成部３２０と、を備える。学習部３００は、１以上のプロセッサ（マイクロプロセッサ）と１以上のメモリとを含むコンピュータシステムにより実現され得る。つまり、１以上のプロセッサが１以上のメモリに記憶された１以上のプログラム（アプリケーション）を実行することで、学習部３００として機能する。プログラムは、ここでは学習部３００のメモリに予め記録されているが、インターネット等の電気通信回線を通じて、又はメモリカード等の非一時的な記録媒体に記録されて提供されてもよい。
【００４９】
収集部３１０は、評価モデルを生成するための学習用データを収集し、蓄積する。学習用データは、学習用データ生成システム１０から得られる。
【００５０】
モデル生成部３２０は、収集部３１０で収集された学習用データを含む学習用データセットにより、評価モデルを生成する。つまり、モデル生成部３２０は、学習用データ生成システム１０で生成された学習用データを含む学習用データセットにより、人工知能のプログラム（アルゴリズム）に、試料の評価用の画像と試料の評価の結果との関係を学習させる。学習用データセットには、一例として、試料の評価用の画像と試料の評価の結果とを示すデータセットが複数含まれている。ここで、学習用データ生成システム１０で生成された学習用データが、試料の評価用の画像として利用されている。人工知能のプログラムは、機械学習のモデルであって、例えば、階層モデルの一種であるニューラルネットワークが用いられる。モデル生成部３２０は、ニューラルネットワークに学習用データセットで機械学習（例えば、深層学習）を行わせることで、学習済みモデル（上述の評価モデル）を生成する。また、モデル生成部３２０は、収集部３１０が新たに収集した学習用データセットを用いて再学習を行うことで、学習済みモデル（評価モデル）の性能の向上を図ってよい。
【００５１】
２．変形例
本開示の実施形態は、上記実施形態に限定されない。上記実施形態は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。以下に、上記実施形態の変形例を列挙する。
【００５２】
上記実施形態では、画像Ｐ１０は、複数の第１領域Ｒ１０、複数の第２領域Ｒ２０、及び第３領域Ｒ３０を含んでいる。十分に時間をかけて電気泳動及びクロマトグラフィーを実行すれば、第１領域Ｒ１０及び第２領域Ｒ２０それぞれの数を減らすことが可能である。ただし、上記実施形態では、複数の第１領域Ｒ１０をまとめて分布Ｈ１０を求め、複数の第２領域Ｒ２０をまとめて分布Ｈ２０を求めて、補正処理によって分布Ｈ１０と分布Ｈ２０との差を小さくしている。そのため、十分に時間をかけて電気泳動及びクロマトグラフィーを実行して第１領域Ｒ１０及び第２領域Ｒ２０それぞれの数を減らす必要がない。これによって、電気泳動及びクロマトグラフィーにかける時間が短くて済むから、試料の評価用の画像を得るためにかかる時間を短縮できる。
【００５３】
一変形例では、補正処理においては、第１領域Ｒ１０と第２領域Ｒ２０との少なくとも一方をあらかじめ用意したパターン（例えば、画素値の分布のパターン）に当てはめてもよい。これによって、第１領域Ｒ１０の画素値の分布Ｈ１０（図３参照）と第２領域Ｒ２０の画素値の分布Ｈ２０（図３参照）との差を小さくしてよい。このようにすれば、補正処理を簡易にできる。
【００５４】
一変形例では、試料の評価用の画像Ｐ１０がどのような画像かは、試料の分析方法に依存し得る。場合によっては、画像Ｐ１０は、試料そのものの単純な画像であり得る。
【００５５】
一変形例では、第１閾値Ｔｈ１と第２閾値Ｔｈ２とは等しくてもよい。例えば、試料を置くプレートとして、自家蛍光がほとんど起こらない無蛍光型のものを利用してよく、この場合には、第１閾値Ｔｈ１と第２閾値Ｔｈ２とが一致していてよい。
【００５６】
一変形例では、補正処理において、第１領域Ｒ１０と第２領域Ｒ２０とのうち優先度が高いほうを補正してもよい。この場合の補正処理について、図８を参照して説明する。上述したように、図３の場合、第１領域Ｒ１０のほうが第２領域Ｒ２０より優先度が高くなる。よって、第１領域Ｒ１０が補正される。この第１領域Ｒ１０の補正では、第２領域Ｒ２０と第１領域Ｒ１０との特徴量の差が０になるように、第１領域Ｒ１０（の画素値）が補正されて、図８に示すような分布Ｈ１１をもつ第１領域が得られる。分布Ｈ１１は、分散値が分布Ｈ２０と等しく、平均値Ａ１１の第１閾値Ｔｈ１との差（図８でのＥ１１）が分布Ｈ２０の平均値Ａ２０と第２閾値Ｔｈ２との差（Ｅ２０）に等しい。よって、補正後の第１領域は、第１領域Ｒ１０に比べて、画素値が全体的に小さく、画素値の分散の度合いが大きい。なお、補正後の第１領域と第１領域Ｒ１０とは同じ大きさとしている。
【００５７】
一変形例では、補正処理において、第１領域Ｒ１０と第２領域Ｒ２０との一方ではなく両方を補正してもよい。一例としては、第１領域Ｒ１０と第２領域Ｒ２０とを、分布Ｈ１０と分布Ｈ２０とが分布Ｈ１０，Ｈ２０それぞれの特徴量の平均値を持つように補正してよい。具体的には、第１領域Ｒ１０と第２領域Ｒ２０とを、分布Ｈ１０と分布Ｈ２０とが分布Ｈ１０，Ｈ２０それぞれの分散値の平均値を持つように補正してよい。一例としては、第１領域Ｒ１０と第２領域Ｒ２０とを、分布Ｈ１０と分布Ｈ２０とが分布Ｈ１０，Ｈ２０それぞれの平均値に基づく値の平均値を持つように補正してよい。
【００５８】
一変形例では、特徴量は、上記実施形態の例に限らず、画素値の分布の平均値に基づく値、画素値の分布の分散値、画素値の分布の半値幅、画素値の分布の最頻値に基づく値、及び、画素値の分布のピーク値の少なくとも一つを含んでいればよい。また、特徴量は、画素値の分布のパターンを含んでいてよい。特徴量のどの値を重視するかは、試料の評価の目的、手段、内容等によって適宜決定され得る。
【００５９】
一変形例では、優先度は、上記実施形態の例に限らず、画素値の分布の平均値に基づく値、画素値の分布の分散値、画素値の分布の半値幅、画素値の分布の最頻値に基づく値、及び、画素値の分布のピーク値の少なくとも一つに基づいて決定されてよい。優先度は、画素値の分布の半値幅が小さいほど高く設定されてよい。また、優先度は、画素値の分布の最頻値に基づく値が大きいほど高く設定されてよい。なお、画素値の分布の最頻値に基づく値は、第１領域Ｒ１０の場合は、分布Ｈ１０の最頻値と第１閾値Ｔｈ１との差であってよく、第２領域Ｒ２０の場合は、分布Ｈ２０の最頻値と第２閾値Ｔｈ２との差であってよい。また、優先度は、画素値の分布のピーク値が高いほど高く設定されてよい。また、優先度は、画素値の分布のパターンに基づいて決定されてよい。画素値の分布のパターンは、画素値の分布の形状（近似形状含む）であってよい。画素値の分布の形状としては、ピーク数が異なる形状（単峰、双峰等）がある。一例としては、単峰の優先度を双峰の優先度より高くしてよい。優先度をどのように決定するかは、試料の評価の目的、手段、内容等によって適宜決定され得る。
【００６０】
一変形例では、評価システム１００は、必ずしも学習部３００を備えている必要はない。
【００６１】
一変形例では、学習用データ生成システム１０又は評価システム１００は、複数のコンピュータにより構成されていてもよい。例えば、学習用データ生成システム１０の機能（特に、抽出部１３及び生成部１４）は、複数の装置に分散されていてもよい。また、評価システム１００の機能（特に、評価部２３０）は、複数の装置に分散されていてもよい。更に、学習用データ生成システム１０又は評価システム１００の機能の少なくとも一部が、例えば、クラウド（クラウドコンピューティング）によって実現されていてもよい。
【００６２】
以上述べた学習用データ生成システム１０又は評価システム１００の実行主体は、コンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ及びメモリを有する。コンピュータシステムのメモリに記録されたプログラムをプロセッサが実行することによって、本開示における学習用データ生成システム１０又は評価システム１００の実行主体としての機能が実現される。プログラムは、コンピュータシステムのメモリに予め記録されていてもよいが、電気通信回線を通じて提供されてもよい。また、プログラムは、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的な記録媒体に記録されて提供されてもよい。コンピュータシステムのプロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）又は大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む１乃至複数の電子回路で構成される。ＬＳＩの製造後にプログラムされる、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＧＰＡ）、ＡＳＩＣ（application specific integrated circuit）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成又はＬＳＩ内部の回路区画のセットアップができる再構成可能な論理デバイスも同じ目的で使うことができる。複数の電子回路は、１つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。
【００６３】
３．態様
上記実施形態及び変形例から明らかなように、本開示は、下記の態様を含む。以下では、実施形態との対応関係を明示するためだけに、符号を括弧付きで付している。
【００６４】
第１の態様は、学習用データ生成方法であって、抽出ステップと、生成ステップと、を含む。前記抽出ステップは、試料の評価用の画像（Ｐ１０）から、第１閾値より大きい画素値の第１領域（Ｒ１０）と前記第１閾値（Ｔｈ１）以下の第２閾値（Ｔｈ２）より小さい画素値の第２領域（Ｒ２０）とを抽出するステップである。前記生成ステップは、補正処理を実行して、前記試料の評価用の学習済みモデルを生成するための学習用データ（Ｐ４０）を生成するステップである。前記補正処理は、前記第１領域（Ｒ１０）の画素値の分布（Ｈ１０）と前記第２領域（Ｒ２０）の画素値の分布（Ｈ２０）との差が小さくなるように前記第１領域（Ｒ１０）と前記第２領域（Ｒ２０）との少なくとも一方を補正する処理である。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００６５】
第２の態様は、第１の態様の学習用データ生成方法において、前記補正処理では、前記第１領域（Ｒ１０）の画素値の分布（Ｈ１０）と前記第２領域（Ｒ２０）の画素値の分布（Ｈ２０）とにおける特徴量の差を許容範囲に収める。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００６６】
第３の態様は、第２の態様の学習用データ生成方法において、前記補正処理では、前記特徴量の差を０にする。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００６７】
第４の態様は、第２又は第３の態様の学習用データ生成方法において、前記特徴量は、画素値の分布の平均値に基づく値、画素値の分布の分散値、画素値の分布の半値幅、画素値の分布の最頻値に基づく値、及び、画素値の分布のピーク値の少なくとも一つを含む。
【００６８】
第５の態様は、第２〜第４の態様のいずれか一つの学習用データ生成方法において、前記特徴量は、画素値の分布のパターンを含む。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００６９】
第６の態様は、第１〜第５の態様のいずれか一つの学習用データ生成方法において、前記補正処理では、前記第１領域（Ｒ１０）と前記第２領域（Ｒ２０）との一方を補正する。この態様によれば、補正処理の簡素化を図ることができる。
【００７０】
第７の態様は、第６の態様の学習用データ生成方法において、前記補正処理では、前記第１領域（Ｒ１０）と前記第２領域（Ｒ２０）とのうち優先度が低いほうを補正する。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００７１】
第８の態様は、第７の態様の学習用データ生成方法において、前記優先度は、画素値の分布の平均値に基づく値、画素値の分布の分散、画素値の分布の半値幅、画素値の分布の最頻値に基づく値、及び、画素値の分布のピーク値の少なくとも一つに基づいて決定される。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００７２】
第９の態様は、第７又は第８の態様の学習用データ生成方法において、前記優先度は、画素値の分布のパターンに基づいて決定される。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００７３】
第１０の態様は、第１〜第９の態様のいずれか一つの学習用データ生成方法において、前記補正処理では、前記第１領域（Ｒ１０）の画素値の数及び前記第２領域（Ｒ２０）の画素値の数を変えない。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００７４】
第１１の態様は、第１〜第１０の態様のいずれか一つの学習用データ生成方法において、前記画像（Ｐ１０）は、前記試料のルミネセンスを撮像して得られる。前記第１閾値（Ｔｈ１）及び前記第２閾値（Ｔｈ２）は、前記第１領域（Ｒ１０）が発光領域に、前記第２領域（Ｒ２０）が吸光領域に、それぞれ対応するように設定される。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００７５】
第１２の態様は、第１〜第１１の態様のいずれか一つの学習用データ生成方法で生成された学習用データ（Ｐ４０）を含む学習用データセットである。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００７６】
第１３の態様は、評価システム（１００）であって、入力部（２１０）と、評価部（２３０）と、を備える。前記入力部（２１０）は、試料の評価用の画像を受け取る。前記評価部（２３０）は、第１２の態様の学習用データセットにより前記試料の評価用の画像と前記試料の評価の結果との関係を学習した学習済みモデルを利用して、前記入力部（２１０）が受け取った前記試料の評価用の画像に基づいて前記試料の評価を行う。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００７７】
第１４の態様は、第１〜第１１の態様のいずれか一つの学習用データ生成方法を、１以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００７８】
第１５の態様は、第１２の態様の学習用データセットにより、人工知能のプログラムに、前記試料の評価用の画像と前記試料の評価の結果との関係を学習させる学習方法である。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【符号の説明】
【００７９】
Ｐ１０  画像
Ｐ４０  画像（学習用データ）
Ｒ１０  第１領域
Ｒ２０  第２領域
Ｔｈ１  第１閾値
Ｔｈ２  第２閾値
Ｈ１０，Ｈ２０  分布
１００  評価システム
２１０  入出力部（入力部）
２３０  評価部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2020057112.tif 000009
【図８】
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