(57)【要約】【課題】課題は、試料の評価の精度を向上できる、特徴量決定方法、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】特徴量決定方法は、試料の評価用の画像の着目部分から複数の第１算出方法によりそれぞれ算出される複数の特徴量それぞれの前記試料の評価への寄与度に基づいて、前記複数の第１算出方法から、前記試料の評価に利用する１以上の有効特徴量を得るための１以上の第２算出方法を決定する。【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の着目部分から複数の第１算出方法によりそれぞれ算出される複数の特徴量それぞれの前記試料の評価への寄与度に基づいて、前記複数の第１算出方法から、前記試料の評価に利用する１以上の有効特徴量を得るための１以上の第２算出方法を決定する、
特徴量決定方法。
【請求項２】
前記複数の特徴量のそれぞれにおいて、寄与度は、評価の結果が異なる試料それぞれでの特徴量の分布に基づいて決定される、
請求項１の特徴量決定方法。
【請求項３】
前記寄与度は、前記分布の平均値に基づく値、前記分布の散らばり具合を表す値、前記分布の半値幅、前記分布の最頻値に基づく値、及び、前記分布のピーク値の少なくとも一つを用いて決定される、
請求項２の特徴量決定方法。
【請求項４】
前記評価の結果は２種類であり、
前記寄与度は、前記分布の平均値の差と前記分布の散らばり具合を表す値の和とに基づいて決定される、
請求項３の特徴量決定方法。
【請求項５】
前記複数の特徴量は、前記着目部分の少なくとも一部を含んで設定される大きさと場所との少なくとも一方が異なる複数の対象領域から求められる、
請求項１〜４のいずれか一つの特徴量決定方法。
【請求項６】
前記画像は、前記試料のルミネセンスを撮像して得られる、
請求項１〜５のいずれか一つの特徴量決定方法。
【請求項７】
前記１以上の第２算出方法は、前記複数の第１算出方法からの選択と前記複数の第１算出方法それぞれの重み付けとの少なくとも一方によって得られる、
請求項１〜６のいずれか一つの特徴量決定方法。
【請求項８】
試料の評価用の画像の複数の着目部分のそれぞれについて請求項１〜７のいずれか一つの特徴量決定方法を実行し、前記複数の着目部分のそれぞれについて１以上の有効特徴量を決定する決定ステップと、
前記複数の着目部分のそれぞれについて１以上の有効特徴量が決定された、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９】
前記複数の着目部分は、アレイ状に並ぶ領域により決定される、
請求項８の学習用データ生成方法。
【請求項１０】
前記１以上の第２算出方法は、前記複数の第１算出方法からの選択によって得られ、
前記複数の着目部分のうちの少なくとも２つは、前記選択の結果が異なる、
請求項８又は９の学習用データ生成方法。
【請求項１１】
前記１以上の第２算出方法は、前記複数の第１算出方法それぞれの重み付けによって得られ、
前記複数の着目部分のうちの少なくとも２つは、前記重み付けの結果が異なる、
請求項８又は９の学習用データ生成方法。
【請求項１２】
請求項８〜１１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８〜１１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、特徴量決定方法、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特徴量決定方法、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は、蛍光判定方法を開示する。特許文献１の蛍光判定方法では、励起光を照射された観察部から発せられた蛍光から狭帯域蛍光画像および広帯域蛍光画像をＣＣＤ撮像素子により取得し、近赤外光を照射された観察部の反射光であるＩＲ反射画像を取得する。蛍光演算値算出部で、各画素毎に狭帯域蛍光画像の画素値を広帯域蛍光画像の画素値で除算して規格化蛍光演算値（特徴量）を求め、広帯域蛍光画像の画素値をＩＲ反射画像の画素値で除算して蛍光収率演算値（特徴量）を求める。判定部で、これらの演算値（特徴量）の２次元分布点と、予め記憶部に記憶されている清浄生体組織から取得した規格化蛍光演算値および蛍光収率演算値の２次元分布である演算値分布情報とに基づいて、被測定部が、粘液や残渣が付着している非清浄生体組織であることを判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−４７８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では、試料の判定（評価）に、複数の特徴量を利用する。しかし、複数の特徴量が試料の評価に寄与するかどうかは、様々な要因によって変わり得る。場合によっては、複数の特徴量には、試料の評価に寄与せず、逆に、評価の精度を低下させるものが含まれる場合もある。
【０００５】
課題は、試料の評価の精度を向上できる、特徴量決定方法、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】
本開示の一態様の特徴量決定方法は、試料の評価用の画像の着目部分から複数の第１算出方法によりそれぞれ算出される複数の特徴量それぞれの前記試料の評価への寄与度に基づいて、前記複数の第１算出方法から、１以上の第２算出方法を決定する。前記１以上の第２算出方法は、前記試料の評価に利用する１以上の有効特徴量を得るための方法である。
【０００７】
本開示の別の態様の学習用データ生成方法は、決定ステップと、生成ステップとを含む。前記決定ステップは、試料の評価用の画像の複数の着目部分のそれぞれについて前記特徴量決定方法を実行し、前記複数の着目部分のそれぞれについて１以上の有効特徴量を決定するステップである。前記生成ステップは、前記複数の着目部分のそれぞれについて１以上の有効特徴量が決定された、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。
【０００８】
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。
【０００９】
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。
【００１０】
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。
【００１１】
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】
【００１２】
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】
【００１３】
【図１】図１は、一実施形態の特徴量決定方法を含む学習用データ生成方法のフローチャートである。
【図２】図２は、上記学習用データ生成方法で利用する画像を示す。
【図３】図３は、上記学習用データ生成方法で着目部分が設定された画像を示す。
【図４】図４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５】図５は、上記学習用データ生成方法での特徴量の算出方法の説明図である。
【図６】図６は、上記学習用データ生成方法での特徴量の算出方法の別の説明図である。
【図７】図７は、上記学習用データ生成方法での特徴量の算出方法の別の説明図である。
【図８】図８は、上記学習用データ生成方法での特徴量の算出方法の別の説明図である。
【図９】図９は、上記学習用データ生成方法での特徴量の算出方法の別の説明図である。
【図１０】図１０は、上記学習用データ生成方法での特徴量の寄与度の決定方法の説明図である。
【図１１】図１１は、上記学習用データ生成方法での特徴量の寄与度の決定方法の別の説明図である。
【図１２】図１２は、上記学習用データ生成方法での特徴量の寄与度の決定方法の別の説明図である。
【図１３】図１３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。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
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のフローチャートを示す。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。
【００１５】
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、決定ステップＳ１４と、生成ステップＳ１５とを含む。
【００１６】
決定ステップＳ１４は、試料の評価用の画像Ｐ１０（図１及び図２参照）の複数の着目部分のそれぞれについて特徴量決定方法を実行し、複数の着目部分のそれぞれについて１以上の有効特徴量を決定するステップである。特徴量決定方法は、試料の評価用の画像の着目部分から複数の第１算出方法によりそれぞれ算出される複数の特徴量それぞれの試料の評価への寄与度に基づいて、複数の第１算出方法から、１以上の第２算出方法を決定する。前記１以上の第２算出方法は、試料の評価に利用する１以上の有効特徴量を得るための方法である。生成ステップＳ１５は、複数の着目部分のそれぞれについて１以上の有効特徴量が決定された、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。
【００１７】
ここで、異なる着目部分では同一の特徴量であっても試料の評価への寄与度が異なる場合がある。この場合に、全ての着目部分について同じ特徴量を利用すると、試料の評価の精度に好ましくない影響が生じることがある。換言すれば、全ての着目部分について同じ特徴量を利用することは、過学習の一因となり得る。これに対して、本実施形態の特徴量決定方法を利用する学習用データ生成方法によって生成された学習用データでは、試料の評価用の画像に設定された複数の着目部分のそれぞれについて、１以上の有効特徴量が関連付けられている。つまり、複数の着目部分のそれぞれには、試料の評価に適切な特徴量が関連付けられることになる。
【００１８】
したがって、本実施形態の学習用データ生成方法（特徴量決定方法）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。
【００１９】
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１２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２に示す試料の評価用の画像Ｐ１０から、下記表１に示すような学習用データを生成するための方法である。なお、表１の数値はあくまでも一例である。
【００２０】
【表１】
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【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。
【００２２】
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。ここで、皮膚組織が正常であるとは、皮膚組織が好ましい状態であることを含み、皮膚組織が異常であるとは、皮膚組織が好ましくない状態であることを含む。一例として、皮膚組織の状態は、角質層の水分量によって、皮膚組織が潤っている状態（湿潤状態、いわゆる潤い肌）と皮膚組織が乾燥している状態（乾燥状態、いわゆる乾燥肌）とに分類され得る。このような場合において、皮膚組織の好ましい状態は、皮膚組織が潤っている状態（潤い肌）であり、皮膚組織の好ましくない状態は、皮膚組織が乾燥している状態（乾燥肌）である。このような皮膚組織の評価には、皮膚組織の含有成分が利用され得る。含有成分は、生体分子（生体物質）を含み得る。生体分子は、代謝物もしくは生体の構成部の一部であってよく、タンパク質、脂質、アミノ酸、角層の成分、尿の成分、汗の成分、涙の成分等が挙げられる。
【００２３】
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。
【００２４】
本実施形態の学習用データ生成方法は、図４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。
【００２５】
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。
【００２６】
入出力部１１は、画像Ｐ１０の入力及び学習用データ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、学習用データ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の入力及び学習用データの出力が可能であってよい。
【００２７】
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、プレート上に試料を塗布する。プレートとしては、ガラスプレートや、多孔質基材（ゲル等）が用いられる。なお、プレートの材料には、必要に応じて化学修飾等により反応基が付加され得る。次に、適宜の手法で、試料の含有成分をプレート上に展開・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（薄層クロマトグラフィー：ＴＬＣ）が挙げられる。次に、試料及び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。画像Ｐ１０には、背景領域、発光領域、及び吸光領域が現れ得る。背景領域は、観察対象以外の物質や器具に対応する領域である。一例として、背景領域は、プレート自体に対応する領域である。背景領域は、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。発光領域は、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）である。発光領域は、背景領域よりも明るい。吸光領域は、試料に含まれる吸光成分（吸光物質）に対応する領域である。なお、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プレートでの自家蛍光を吸収する成分も含み得る。吸光領域は、背景領域よりも暗い。
【００２８】
本実施形態では、複数の画像Ｐ１０が用意される。これは、後述する複数の特徴量Ｆ１〜Ｆ２２それぞれについて寄与度の算出ができるようにするためである。特に、複数の画像Ｐ１０は、評価の結果と関連付けられて用意される。
【００２９】
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。
【００３０】
処理部１２は、図４に示すように、算出部１３と、決定部１４と、生成部１５とを有している。図４において、算出部１３と決定部１４と生成部１５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。
【００３１】
算出部１３は、試料の評価用の画像Ｐ１０の着目部分から複数の算出方法（第１算出方法）により複数の特徴量をそれぞれ算出する。
【００３２】
着目部分は、画像Ｐ１０の一部の領域である。算出部１３は、画像Ｐ１０に、複数の着目部分を設定する。複数の着目部分は、アレイ状に並ぶ領域により決定されている。本実施形態では、画像Ｐ１０には、図３に示すように、複数（ここでは７０）の着目部分Ｉ００〜Ｉ６９が設定される。以下では、着目部分をまとめて、着目部分Ｉといい、個別には着目部分Ｉ００〜Ｉ６９ということがある。複数の着目部分Ｉは、２次元アレイ状に並ぶ領域により決定されている。着目部分Ｉは矩形の領域である。本実施形態では、着目部分Ｉは同じ大きさである。複数の着目部分Ｉは、画像Ｐ１０において、ｍ×ｎのグリッドＧ１０で規定され、図３では、ｍは７であり、ｎは１０である。なお、着目部分Ｉは、２次元アレイ状ではなく１次元アレイ状に並ぶ領域であってもよい。なお、着目部分Ｉは、画像Ｐ１０の一部の領域を指定するためのものであって、算出部１３において、画像Ｐ１０を複数の着目部分Ｉに分割する処理を行う必要はない。もちろん、処理上、画像Ｐ１０の分割が効率的であれば、分割を行ってよい。
【００３３】
算出部１３は、着目部分Ｉ毎に、複数の特徴量を算出する。複数の特徴量はそれぞれ対応する複数の第１算出方法により算出される。つまり、複数の第１算出方法と複数の特徴量とは一対一に対応している。第１算出方法は、着目部分Ｉに対する対象領域の決定の仕方、及び、対象領域からの特徴量の算出の仕方の少なくとも２つの要素を含んでいる。対象領域は、着目部分Ｉの少なくとも一部を含んで設定される。本実施形態では、大きさと場所との少なくとも一方が異なる複数の対象領域が用意されている。これにより、複数の特徴量を、着目部分Ｉの少なくとも一部を含んで設定される大きさと場所との少なくとも一方が異なる複数の対象領域から求めることが可能となっている。
【００３４】
本実施形態では、着目部分Ｉに対して、大きさが異なる３種類の対象領域（セル）が設定される。３種類の対象領域は、ＬセルＤ１０（図５参照）、ＭセルＤ２０（図６参照）、ＳセルＤ３１〜Ｄ３４（図７参照）である。ＳセルＤ３１〜Ｄ３４は、大きさは同じであるが場所が互いに異なる複数の対象領域である。
【００３５】
ＬセルＤ１０は、図５に示すように、着目部分Ｉより大きい領域（大領域）である。ＬセルＤ１０は、着目部分Ｉを中心に設定される領域である。つまり、ＬセルＤ１０の中心と着目部分Ｉの中心とは一致している。本実施形態では、ＬセルＤ１０は、縦横それぞれが着目部分Ｉの２倍である。よって、ＬセルＤ１０のサイズは着目部分Ｉの４倍である。ＭセルＤ２０は、図６に示すように、着目部分Ｉと同じ領域（中領域）である。ＳセルＤ３１〜３４は、図７に示すように、着目部分Ｉより小さい領域（小領域）である。ＳセルＤ３１〜Ｄ３４は、着目部分Ｉ内に設定される領域である。ここで、ＳセルＤ３１〜Ｄ３４は、着目部分Ｉから分割された領域である。図６に示すように、ＳセルＤ３１〜Ｄ３４は、着目部分Ｉを４等分することで得られる。つまり、本実施形態では、ＳセルＤ３１〜Ｄ３４は、縦横それぞれが着目部分Ｉの１／２倍である。よって、ＳセルＤ３１〜Ｄ３４それぞれのサイズは着目部分Ｉの１／４倍である。
【００３６】
特徴量は、試料の画像Ｐ１０の評価のためのパラメータである。一例として、特徴量は、「平均輝度」、「角度」、「輝度勾配」、「差分ヒストグラム」に分類され得る。本実施形態では、ＬセルＤ１０、ＭセルＤ２０、及びＳセルＤ３１〜Ｄ３４の各々から、「平均輝度」、「角度」、及び「輝度勾配」が求められる。更に、ＬセルＤ１０から、「差分ヒストグラム」が求められる。
【００３７】
「平均輝度」は、対象領域内の画素の画素値の平均値（mean）である。ここで、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。「平均輝度」は、輝度（画素値）の変化の有無による対象領域の区別に有効である。「平均輝度」については、定義がそのまま対象領域からの特徴量（平均輝度）の算出の仕方となっている。
【００３８】
「角度」は、対象領域の中心点（対象領域の中心にある画素）に対して対象領域内で最も明るい部分がどの方向にあるかの指標である。「角度」は、対象領域内での輝度の変化の場所による対象領域の区別に有効である。特に、「平均輝度」により対象領域を区別できない場合でも、「角度」により区別可能になる場合がある。対象領域からの特徴量（角度）の算出の仕方の一例として、「角度」をθとすると、θは、ａｒｃｔａｎ（ｄｙ／ｄｘ）で求められ得る。ｄｘは、対象領域の右半分の輝度平均値（画素値の平均値）と対象領域の左半分の輝度平均値（画素値の平均値）との差分である。ｄｙは、対象領域の上半分の輝度平均値（画素値の平均値）と対象領域の下半分の輝度平均値（画素値の平均値）との差分である。
【００３９】
「輝度勾配」は、対象領域の中心点（中心画素）から対象領域内で最も明るい部分までの明るさの変化の度合いの指標である。言い換えれば、「輝度勾配」は、対象領域の中心点（中心画素）から対象領域内で最も明るい部分までどれぐらい明るくなっていっているかを示す指標である。「輝度勾配」は、対象領域内での輝度の変化の度合いによる対象領域の区別に有効である。特に、「平均輝度」及び「角度」により対象領域を区別できない場合でも、「輝度勾配」により区別可能になる場合がある。対象領域からの特徴量（輝度勾配）の算出の仕方の一例として、「輝度勾配」をｄとすると、ｄは、（ｄｘ２＋ｄｙ２）１／２で求められ得る。なお、ｄｘ及びｄｙの定義は上記の通りである。
【００４０】
「差分ヒストグラム」には、「第１差分ヒストグラム」、「第２差分ヒストグラム」、「第３差分ヒストグラム」、及び「第４差分ヒストグラム」がある。「第１差分ヒストグラム」は、図８に示すように、対象領域（ここでは、ＬセルＤ１０）の上半分（Ｄ１１）の画素値のヒストグラム（度数分布）と対象領域の下半分（Ｄ１２）の画素値のヒストグラムとの差分における、プラス側の出現頻度の総和である。「第２差分ヒストグラム」は、対象領域（ここでは、ＬセルＤ１０）の上半分（Ｄ１１）の画素値のヒストグラム（度数分布）と対象領域の下半分（Ｄ１２）の画素値のヒストグラムとの差分における、マイナス側の出現頻度の総和である。「第３差分ヒストグラム」は、図９に示すように、対象領域（ここでは、ＬセルＤ１０）の右半分（Ｄ１４）の画素値のヒストグラム（度数分布）と対象領域の左半分（Ｄ１３）の画素値のヒストグラムとの差分における、プラス側の出現頻度の総和である。「第４差分ヒストグラム」は、対象領域（ここでは、ＬセルＤ１０）の右半分（Ｄ１４）の画素値のヒストグラム（度数分布）と対象領域の左半分（Ｄ１３）の画素値のヒストグラムとの差分における、マイナス側の出現頻度の総和である。「第１差分ヒストグラム」、「第２差分ヒストグラム」、「第３差分ヒストグラム」、及び「第４差分ヒストグラム」については、定義がそのまま対象領域からの特徴量（「第１差分ヒストグラム」、「第２差分ヒストグラム」、「第３差分ヒストグラム」、及び「第４差分ヒストグラム」）の算出の仕方となっている。「第１差分ヒストグラム」、「第２差分ヒストグラム」、「第３差分ヒストグラム」、及び「第４差分ヒストグラム」によれば、対象領域での明るさの分布に基づく対象領域の区別に有効である。
【００４１】
このように、本実施形態では、着目部分Ｉについては、ＬセルＤ１０から平均輝度、角度、輝度勾配、及び第１〜第４差分ヒストグラムが求められる。また、ＭセルＤ２０から、平均輝度、角度、及び輝度勾配が求められる。更に、ＳセルＤ３１〜Ｄ３４の各々から、平均輝度、角度、及び輝度勾配が求められる。つまり、一つの着目部分Ｉに対して、６つの平均輝度、６つの角度、６つの輝度勾配、及び４つの差分ヒストグラム（第１〜第４差分ヒストグラム）の合計２２の数値が、特徴量として算出される。以下では、説明の簡略化及び記載の冗長性の回避のため、ＬセルＤ１０の平均輝度、角度、及び輝度勾配を、それぞれ、特徴量Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３で表すことがある。ＭセルＤ２０の平均輝度、角度、及び輝度勾配を、それぞれ、特徴量Ｆ４，Ｆ５，Ｆ６で表すことがある。ＳセルＤ３１の平均輝度、角度、及び輝度勾配を、それぞれ、特徴量Ｆ７，Ｆ８，Ｆ９で表すことがある。ＳセルＤ３２の平均輝度、角度、及び輝度勾配を、それぞれ、特徴量Ｆ１０，Ｆ１１，Ｆ１２で表すことがある。ＳセルＤ３３の平均輝度、角度、及び輝度勾配を、それぞれ、特徴量Ｆ１３，Ｆ１４，Ｆ１５で表すことがある。ＳセルＤ３４の平均輝度、角度、及び輝度勾配を、それぞれ、特徴量Ｆ１６，Ｆ１７，Ｆ１８で表すことがある。ＬセルＤ１０の第１〜第４差分ヒストグラムを、それぞれ、特徴量Ｆ１９，Ｆ２０，Ｆ２１，Ｆ２２で表すことがある。
【００４２】
以上述べた算出部１３は、１枚の画像Ｐ１０から、複数の着目部分Ｉ（Ｉ００〜Ｉ６９）毎に、複数の特徴量Ｆ１〜Ｆ２２を算出する。これによって、例えば、表２に示すような、特徴量Ｆ１〜Ｆ２２のデータが得られる。なお、表２の数値はあくまでも一例である。
【００４３】
【表２】
2020115283.tif 000004
【００４４】
算出部１３は、複数の画像Ｐ１０について、着目部分Ｉ毎に、複数の特徴量Ｆ１〜Ｆ２２を算出してよい。この場合、算出部１３は、複数の画像Ｐ１０について、前処理を実行してから、複数の特徴量Ｆ１〜Ｆ２２を算出する。前処理は、明るさの補正処理、背景除去処理、ノイズ除去処理、位置補正処理を含み得る。例えば、明るさの補正処理は、画像の明るさを補正する処理である。これにより、画像の撮影条件による画像間の明るさのばらつきが低減され得る。背景除去処理は、背景領域に相当する画素の画素値を０にする処理である。これによって、背景領域の影響が低減され得る。ノイズ除去処理は、画像から、試料の評価に好ましくない影響を与えるノイズを除去する処理である。これによって、画像に写る異物の蛍光・吸光領域の影響が低減され得る。位置補正は、画像に対して同じ位置に着目部分Ｉを設定するために、画像の位置を補正する処理である。位置補正では、参照画像を利用したテンプレートマッチング等の従来周知の方法により実現可能である。位置補正処理によって、画像間の位置のばらつきが低減され得る。また、本実施形態では、画像Ｐ１０を得るにあたって、試料の含有成分をプレート上に展開・分離している。そのため、前処理として、展開・分離の距離をそろえるための距離補正を行ってよい。この距離補正は、プレートの面内において互いに直交する２方向について実施されるとよい。
【００４５】
決定部１４は、決定ステップを実行する。決定ステップは、試料の評価用の画像Ｐ１０の複数の着目部分Ｉのそれぞれについて特徴量決定方法を実行し、複数の着目部分Ｉのそれぞれについて１以上の有効特徴量を決定するステップである。特徴量決定方法は、試料の評価用の画像Ｐ１０の着目部分Ｉから複数の第１算出方法によりそれぞれ算出される複数の特徴量Ｆ１〜Ｆ２２それぞれの試料の評価への寄与度に基づいて、複数の第１算出方法から、１以上の第２算出方法を決定する。１以上の第２算出方法は、試料の評価に利用する１以上の有効特徴量を得るための方法である。１以上の第２算出方法と１以上の有効特徴量とは一対一に対応している。特徴量決定方法は、処理部１２（決定部１４）により実行される方法であるから、いわゆる、コンピュータにより実施される方法である。
【００４６】
寄与度は、特徴量が試料の評価に寄与する度合いである。一例として、評価の結果が異なる試料それぞれでの特徴量の差が大きいほど、寄与度が大きいと評価してよい。逆にいえば、評価の結果が異なる試料それぞれでの特徴量の差が小さいほど、寄与度が小さいと評価してよい。換言すれば、寄与度は、試料の評価の結果の分類に対して影響が大きければ大きくなり、試料の評価の結果の分類に対して影響が小さければ小さくなる。
【００４７】
寄与度は、評価の結果が異なる試料それぞれでの特徴量の分布に基づいて決定される。本実施形態では、試料は人体の皮膚組織であり、試料の評価は、皮膚組織の状態が、湿潤状態か乾燥状態かである。特徴量の分布は、着目部分Ｉ毎に、寄与度の算出の対象となる特徴量の全てについて実行される。そのため、着目部分Ｉ毎に、下記の表３及び表４に示すようなデータが得られる。
【００４８】
【表３】
2020115283.tif 000005
【００４９】
【表４】
2020115283.tif 000006
【００５０】
表３及び表４は同じ着目部分Ｉについてのデータであって、表３は、評価の結果が湿潤状態である複数の試料Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４．．．．それぞれについての複数の特徴量Ｆ１〜Ｆ２２を示す。表４は、評価の結果が乾燥状態である複数の試料Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４．．．．それぞれについての複数の特徴量Ｆ１〜Ｆ２２を示す。
【００５１】
表３及び表４から、複数の特徴量Ｆ１〜Ｆ２２のそれぞれについて、図１０〜図１２に示すように、評価の結果が湿潤状態である場合の分布Ｈ１０、及び、評価の結果が乾燥状態である場合の分布Ｈ２０が得られる。図１０〜図１２の例では、分布Ｈ１０，Ｈ２０が明確に区別できるほど、寄与度が高いと考えてよい。つまり、図１０〜図１２の中では、図１０は、分布Ｈ１０，Ｈ２０が最も区別しにくいため、寄与度が最も低いとする。逆に、図１２は、分布Ｈ１０，Ｈ２０が最も区別しやすいため、寄与度が最も高いとする。
【００５２】
本実施形態では、試料は人体の皮膚組織であり、試料の評価は、皮膚組織の状態が、湿潤状態か乾燥状態かである。つまり、評価の結果は２種類である。そのため、本実施形態では、寄与度は、分布Ｈ１０，Ｈ２０の平均値Ａ１０，Ａ２０の差と分布Ｈ１０，Ｈ２０の散らばり具合を表す値（標準偏差Ｓ１０，Ｓ２０）の和とに基づいて決定される。より詳細には、寄与度は、｜Ａ１０−Ａ２０｜／（Ｓ１０＋Ｓ２０）で算出され得る。
【００５３】
そして、決定部１４は、着目部分Ｉ毎に、複数の特徴量Ｆ１〜Ｆ２２それぞれの寄与度に基づいて、複数の第１算出方法から、１以上の有効特徴量を得るための１以上の第２算出方法を決定する。１以上の第２算出方法は、複数の第１算出方法からの選択と複数の第１算出方法それぞれの重み付けとの少なくとも一方によって得られる。
【００５４】
複数の第１算出方法からの選択は、複数の第１算出方法から１以上の第２算出方法を選択することに等しい。この場合に、寄与度が閾値以上の特徴量が有効特徴量として選択されるように、１以上の第２算出方法が決定される。閾値は、適宜設定される値であるが、一例としては、図１２のように、分布Ｈ１０，Ｈ２０が明確に分かれる特徴量を選別できる値であるとよい。なお、閾値は、図１１のように、分布Ｈ１０，Ｈ２０がある程度分かれる特徴量を選別できる値であってもよい。逆に言えば、図１０のように、分布Ｈ１０，Ｈ２０が分かれていない特徴量を除外できる値であってもよい。
【００５５】
表１に示す例では、着目部分Ｉ００では、特徴量Ｆ１の第１算出方法が、第２算出方法として決定されている。つまり、特徴量Ｆ１が有効特徴量である。また、着目部分Ｉ０１では、特徴量Ｆ３の第１算出方法が、第２算出方法として決定されている。つまり、特徴量Ｆ３が有効特徴量である。また、着目部分Ｉ０２では、特徴量Ｆ１，Ｆ２の第１算出方法が、第２算出方法として決定されている。つまり、特徴量Ｆ１，Ｆ２が有効特徴量である。また、着目部分Ｉ６９では、特徴量Ｆ２２の第１算出方法が、第２算出方法として決定されている。つまり、着目部分Ｉ６９では、特徴量Ｆ２２が有効特徴量である。
【００５６】
決定部１４によれば、着目部分Ｉ毎に、適切に１以上の有効特徴量が決定され得る。その結果、複数の着目部分Ｉのうちの少なくとも２つは、選択の結果が異なり得る。
【００５７】
このようにして、決定部１４は、複数の着目部分Ｉのそれぞれについて、特徴量決定方法を実行して、着目部分Ｉ毎に、１以上の第２算出方法を決定する。そして、決定部１４は、画像Ｐ１０の複数の着目部分Ｉのそれぞれについて、対応する１以上の第２算出方法を用いて、１以上の有効特徴量を決定する。これによって１枚の画像Ｐ１０から、着目部分Ｉ毎に、１以上の有効特徴量が得られる。
【００５８】
生成部１５は、生成ステップを実行する。生成ステップは、複数の着目部分Ｉのそれぞれについて１以上の有効特徴量が決定された、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（表１参照）を生成するステップである。上述したように、決定部１４は、画像Ｐ１０の複数の着目部分Ｉのそれぞれについて、１以上の有効特徴量を決定する。生成部１５は、決定部１４での結果をまとめて、画像Ｐ１０に関して、複数の着目部分Ｉのそれぞれについて１以上の有効特徴量が決定された、学習用データを生成する。このような学習用データは、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。なお、学習用データのフォーマットは、一例としては、ＣＳＶ形式等が採用可能であるが、特に限定されない。
【００５９】
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１のフローチャートを参照して簡単に説明する。
【００６０】
学習用データ生成システム１０には、試料の評価用の複数の画像Ｐ１０が入出力部１１に入力される（Ｓ１１）。これは、複数の特徴量Ｆ１〜Ｆ２２それぞれについて寄与度の算出ができるようにするためである。特に、複数の画像Ｐ１０は、評価の結果と関連付けられて用意される。
【００６１】
算出部１３は、複数の画像Ｐ１０のそれぞれに対して前処理を実行し、複数の画像Ｐ１０のそれぞれに複数の着目部分Ｉを設定する（Ｓ１２）。そして、算出部１３は、各画像Ｐ１０について、着目部分Ｉ毎に複数の特徴量Ｆ１〜Ｆ２２を算出する（Ｓ１３）。
【００６２】
決定部１４は、複数の画像Ｐ１０に共通に設定される複数の着目部分Ｉのそれぞれについて１以上の有効特徴量を決定する（Ｓ１４）。ここでは、決定部１４は、複数の着目部分Ｉのそれぞれについて特徴量決定方法を実行する。特徴量決定方法は、着目部分Ｉから複数の第１算出方法によりそれぞれ算出される複数の特徴量Ｆ１〜Ｆ２２それぞれの試料の評価への寄与度に基づいて、複数の第１算出方法から、１以上の第２算出方法を決定する。１以上の第２算出方法は、試料の評価に利用する１以上の有効特徴量を得るための方法である。決定部１４は、複数の画像Ｐ１０それぞれについて、着目部分Ｉ毎に、対応する１以上の第２算出方法を用いて、１以上の有効特徴量を決定する。
【００６３】
生成部１５は、画像Ｐ１０毎に、複数の着目部分のそれぞれについて１以上の有効特徴量が決定された、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（Ｓ１５）。生成部１５で生成された学習用データは、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。
【００６４】
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（表１参照）の利用方法について説明する。図１３は、学習用データ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。
【００６５】
評価システム１００は、決定部２００と、学習部３００と、を含む。
【００６６】
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１３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。
【００６７】
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。
【００６８】
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。
【００６９】
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。
【００７０】
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１３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。
【００７１】
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。
【００７２】
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。
【００７３】
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。
【００７４】
上記実施形態では、試料の評価用の画像は、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が、これに限定されない。試料の評価用の画像は、特定波長の励起で発生する特定波長の蛍光を撮影して得られる蛍光画像であってよいし、物質の反射率ないし吸光率を評価するために特定波長の反射光を撮影して得られる吸光画像であってもよい。また、試料の評価用の画像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、試料の評価用の画像は、試料そのものの単純な画像であり得る。一変形例では、試料の評価用の画像は、２次元画像ではなく、３次元画像であってもよい。この場合において、着目部分は、３次元アレイ状に並ぶ領域により決定され得る。要するに、複数の着目部分は、ｎ次元アレイ状に並ぶ領域によって決定されてよい（ただし、ｎは１以上の整数）。なお、複数の着目部分の大きさは必ずしも一致している必要ななく、画像上の位置に応じて大きさが変更されてもよい。また、試料の評価用の画像は、動画像であってよい。この場合、複数の着目部分は、時間軸を考慮して設定され得る。このように、画像はどのような形式のものであってよく、画像の一部を着目部分として設定されればよい。また、画像の全ての領域を利用する必要はない。一例として、画像の外周部分は中央部分に比べて試料の評価に寄与しないことが多いため、外周部分は除去するか、着目部分の設定をしなくてよい。
【００７５】
上記実施形態では、１以上の第２算出方法を、複数の第１算出方法からの選択によって得ているが、これに限定されない。一変形例では、１以上の第２算出方法は、複数の第１算出方法それぞれの重み付けによって得てよい。複数の第１算出方法それぞれの重み付けは、複数の第１算出方法で得られた特徴量それぞれに対して重み係数を設定することに等しい。この場合に、寄与度が高いほど重み係数が大きくなるように、１以上の第２算出方法が決定される。重み係数は、適宜設定される値である。一例としては、図１２のように、分布Ｈ１０，Ｈ２０が明確に分かれる特徴量については、重み係数は１としてよい。また、図１１のように、分布Ｈ１０，Ｈ２０がある程度分かれる特徴量については、重み係数は０．５としてよい。更に、図１０のように、分布Ｈ１０，Ｈ２０が分かれていない特徴量については、重み係数は０としてよい。これによって、着目部分Ｉ毎に、適切に１以上の有効特徴量が決定され得る。その結果、複数の着目部分Ｉのうちの少なくとも２つは、重み付けの結果が異なり得る。一変形例では、１以上の第２算出方法を、複数の第１算出方法からの選択と複数の第１算出方法それぞれの重み付けとの少なくとも一方によって得てよい。つまり、複数の第１算出方法から選択された１以上の第１算出方法についてだけ、重み付けをしてよい。
【００７６】
上記実施形態では、複数の特徴量は、「平均輝度」、「角度」、「輝度勾配」、「差分ヒストグラム」に分類されているが、これに限定されない。特徴量としては、「距離」があり得る。「距離」は、対象領域の中心点（対象領域の中心にある画素）に対して対象領域内で最も明るい部分がどの程度離れた位置にあるかの指標である。また、「第１差分ヒストグラム」、「第２差分ヒストグラム」、「第３差分ヒストグラム」、及び「第４差分ヒストグラム」の全てを利用する必要はない。また、差分ヒストグラムの代わりに、対象領域のヒストグラム自体を用いてもよい。その他、画像Ｐ１０から算出可能な数値は、特徴量として採用され得る。
【００７７】
上記実施形態では、寄与度は、｜Ａ１０−Ａ２０｜／（Ｓ１０＋Ｓ２０）で算出されるが、これに限定されない。寄与度は、（Ｓ１０＋Ｓ２０）／｜Ａ１０−Ａ２０｜であってもよい。要するに、寄与度は、分布Ｈ１０，Ｈ２０の平均値Ａ１０，Ａ２０の差と分布Ｈ１０，Ｈ２０の散らばり具合を表す値（標準偏差Ｓ１０，Ｓ２０）の和とに基づいて決定されてよい。また、寄与度は、分布（Ｈ１０，Ｈ２０）の平均値に基づく値、分布の散らばり具合を表す値（例えば、分散及び標準偏差）、分布の半値幅、分布の最頻値に基づく値、及び、分布のピーク値の少なくとも一つを用いて決定されてよい。
【００７８】
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。
【００７９】
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、算出部１３、決定部１４及び生成部１５）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。
【００８０】
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。
【００８１】
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。
【００８２】
第１の態様は、特徴量決定方法であって、試料の評価用の画像（Ｐ１０）の着目部分（Ｉ）から複数の第１算出方法によりそれぞれ算出される複数の特徴量（Ｆ１〜Ｆ２２）それぞれの前記試料の評価への寄与度に基づいて、前記複数の第１算出方法から、１以上の第２算出方法を決定する。前記１以上の第２算出方法は、前記試料の評価に利用する１以上の有効特徴量を得るための方法である。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００８３】
第２の態様は、第１の態様の特徴量決定方法において、前記複数の特徴量（Ｆ１〜Ｆ２２）のそれぞれにおいて、寄与度は、評価の結果が異なる試料それぞれでの特徴量の分布（Ｈ１０，Ｈ２０）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。
【００８４】
第３の態様は、第２の態様の特徴量決定方法において、前記寄与度は、前記分布（Ｈ１０，Ｈ２０）の平均値（Ａ１０，Ａ２０）に基づく値、前記分布（Ｈ１０，Ｈ２０）の散らばり具合を表す値（Ｓ１０，Ｓ２０）、前記分布（Ｈ１０，Ｈ２０）の半値幅、前記分布（Ｈ１０，Ｈ２０）の最頻値に基づく値、及び、前記分布（Ｈ１０，Ｈ２０）のピーク値の少なくとも一つを用いて決定される。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００８５】
第４の態様は、第３の態様の特徴量決定方法において、前記評価の結果は２種類である。前記寄与度は、前記分布（Ｈ１０，Ｈ２０）の平均値（Ａ１０，Ａ２０）の差と前記分布（Ｈ１０，Ｈ２０）の散らばり具合を表す値（Ｓ１０，Ｓ２０）の和と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。
【００８６】
第５の態様は、第１〜第４の態様のいずれか一つの特徴量決定方法において、前記複数の特徴量（Ｆ１〜Ｆ２２）は、複数の対象領域（Ｄ１０，Ｄ２０，Ｄ３１〜Ｄ３４）から求められる。前記複数の対象領域（Ｄ１０，Ｄ２０，Ｄ３１〜Ｄ３４）は、前記着目部分（Ｉ）の少なくとも一部を含んで設定され、大きさと場所との少なくとも一方が異なる。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００８７】
第６の態様は、第１〜第５の態様のいずれか一つの特徴量決定方法において、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。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００８８】
第７の態様は、第１〜第６の態様のいずれか一つの特徴量決定方法において、前記１以上の第２算出方法は、前記複数の第１算出方法からの選択と前記複数の第１算出方法それぞれの重み付けとの少なくとも一方によって得られる。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００８９】
第８の態様は、学習用データ生成方法であって、決定ステップと、生成ステップとを含む。前記決定ステップは、試料の評価用の画像（Ｐ１０）の複数の着目部分（Ｉ）のそれぞれについて第１〜第７の態様のいずれか一つの特徴量決定方法を実行し、前記複数の着目部分（Ｉ）のそれぞれについて１以上の有効特徴量を決定するステップである。前記生成ステップは、前記複数の着目部分（Ｉ）のそれぞれについて１以上の有効特徴量が決定された、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。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００９０】
第９の態様は、第８の態様の学習用データ生成方法において、前記複数の着目部分（Ｉ）は、アレイ状に並ぶ領域により決定される。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００９１】
第１０の態様は、第８又は第９の態様の学習用データ生成方法において、前記１以上の第２算出方法は、前記複数の第１算出方法からの選択によって得られる。前記複数の着目部分（Ｉ）のうちの少なくとも２つは、前記選択の結果が異なる。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００９２】
第１１の態様は、第８又は第９の態様の学習用データ生成方法において、前記１以上の第２算出方法は、前記複数の第１算出方法それぞれの重み付けによって得られる。前記複数の着目部分（Ｉ）のうちの少なくとも２つは、前記重み付けの結果が異なる。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００９３】
第１２の態様は、第８〜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。
【００９４】
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（Ｐ１０）を受け取る。前記評価部（２３０）は、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（Ｐ１０）に基づいて前記試料の評価を行う。前記学習済みモデルは、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（Ｐ１０）と前記試料の評価の結果との関係を学習している。この態様によれば、試料の評価の精度を向上できる。
【００９５】
第１４の態様は、第８〜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。
【００９６】
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】
【００９７】
１００  評価システム
２１０  入出力部（入力部）
２３０  評価部
Ｐ１０  画像
Ｉ  着目部分
Ｈ１０，Ｈ２０  分布
Ａ１０，Ａ２０  平均値
Ｓ１０，Ｓ２０  標準偏差
Ｄ１０，Ｄ２０，Ｄ３１〜Ｄ３４  対象領域
【図１】
2020115283.tif 000007
【図２】
2020115283.tif 000008
【図３】
2020115283.tif 000009
【図４】
2020115283.tif 000010
【図５】
2020115283.tif 000011
【図６】
2020115283.tif 000012
【図７】
2020115283.tif 000013
【図８】
2020115283.tif 000014
【図９】
2020115283.tif 000015
【図１０】
2020115283.tif 000016
【図１１】
2020115283.tif 000017
【図１２】
2020115283.tif 000018
【図１３】
2020115283.tif 000019