(57)【要約】【課題】非侵襲画像で、細胞の高密度条件下においても、個々の細胞を高い精度で自動追跡可能な細胞挙動解析装置等を提供する。【解決手段】細胞挙動解析装置１は、細胞画像処理を施したフレームＩＤ「ｔ」に係るタイムラプス画像の輝度値の範囲を複数の閾値によって区分し、複数の２値化画像を生成して細胞候補領域を検出する（Ｓ１）。細胞挙動解析装置１は、フレームＩＤ「ｔ−１」に係る細胞領域とフレームＩＤ「ｔ」に係る細胞候補領域の対応付けの仮説を抽出し（Ｓ２）、仮説の尤度Ｐ及び、制約関数Ｃの各成分を算出する。細胞挙動解析装置１は、整数計画法を用いて最適な仮説を特定し（Ｓ８）、最適な仮説に含まれる細胞候補領域をフレームＩＤ「ｔ」に係る細胞領域として、記憶部１２に記憶される追跡結果データを更新する（Ｓ９）。【選択図】図２
2014085950.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
タイムラプス画像のフレームごとに、前記タイムラプス画像内の個々の細胞の細胞候補領域を、多くの過検出は含まれるが未検出は殆ど含まれないように検出する細胞候補領域検出手段と、
時系列的に連続する２つの前記フレームについて、前フレームの細胞領域と検出対象フレームの前記細胞候補領域との対応付けの仮説を抽出する仮説抽出手段と、
前記仮説抽出手段により抽出された前記仮説の尤度を算出する尤度算出手段と、
前記尤度算出手段により算出された前記尤度に基づいて、最適な前記仮説を特定する仮説特定手段と、
前記仮説特定手段により特定された前記仮説に含まれる前記細胞候補領域を前記細胞領域とする細胞領域特定手段と、
前記細胞領域特定手段により特定された前記細胞領域の位置情報を含む細胞領域情報が時系列順に格納される追跡結果データを記憶する記憶手段と、
を具備することを特徴とする細胞挙動解析装置。
【請求項２】
前記細胞候補領域検出手段は、
前記タイムラプス画像の輝度値の範囲において複数の閾値を設定し、前記フレームごとに、各閾値に対して２値化画像を生成し、生成した前記２値化画像の連結成分を抽出し、抽出された前記連結成分の集合を前記細胞候補領域とする
ことを特徴とする請求項１に記載の細胞挙動解析装置。
【請求項３】
前記尤度算出手段は、前フレームの前記細胞領域と検出対象フレームの前記細胞候補領域との移動に関する指標と、前記細胞候補領域の形状に関する指標を用いて、前記尤度を算出する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の細胞挙動解析装置。
【請求項４】
前記仮説特定手段は、
抽出された前記仮説の数を行数とし、前記仮説に係る前記細胞領域の数と前記細胞候補領域の数との和を列数とする制約行列であって、各仮説に対して、当該仮説と前記細胞領域との関係、及び当該仮説に係る前記細胞候補領域の相互の関係を要素にもつ前記制約行列と、解答ベクトルとが制約条件を満たすもとで、前記仮説の尤度を要素にもつ尤度ベクトルの転置ベクトルと、前記解答ベクトルとの積を最大化する整数計画問題を解くことによって、前記最適な仮説を特定する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の細胞挙動解析装置。
【請求項５】
前記記憶手段によって記憶される前記追跡結果データに基づいて、細胞挙動指標を算出する細胞挙動指標算出手段を
更に具備することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の細胞挙動解析装置。
【請求項６】
タイムラプス画像のフレームごとに、前記タイムラプス画像内の個々の細胞の細胞候補領域を、多くの過検出は含まれるが未検出は殆ど含まれないように検出する細胞候補領域検出ステップと、
時系列的に連続する２つの前記フレームについて、前フレームの細胞領域と検出対象フレームの前記細胞候補領域との対応付けの仮説を網羅的に抽出する仮説抽出ステップと、
前記仮説抽出ステップにより抽出された前記仮説の尤度を算出する尤度算出ステップと、
前記尤度算出ステップにより算出された前記尤度に基づいて、最適な前記仮説を特定する仮説特定ステップと、
前記仮説特定ステップにより特定された前記仮説に含まれる前記細胞候補領域を前記細胞領域とする細胞領域特定ステップと、
前記細胞領域特定ステップにより特定された前記細胞領域の位置情報を含む細胞領域情報が時系列順に格納される追跡結果データを記憶する記憶ステップと、
を含むことを特徴とする細胞挙動解析方法。
【請求項７】
コンピュータを、
タイムラプス画像のフレームごとに、前記タイムラプス画像内の個々の細胞の細胞候補領域を、多くの過検出は含まれるが未検出は殆ど含まれないように検出する細胞候補領域検出手段と、
時系列的に連続する２つの前記フレームについて、前フレームの細胞領域と検出対象フレームの前記細胞候補領域との対応付けの仮説を網羅的に抽出する仮説抽出手段と、
前記仮説抽出手段により抽出された前記仮説の尤度を算出する尤度算出手段と、
前記尤度算出手段により算出された前記尤度に基づいて、最適な前記仮説を特定する仮説特定手段と、
前記仮説特定手段により特定された前記仮説に含まれる前記細胞候補領域を前記細胞領域とする細胞領域特定手段と、
前記細胞領域特定手段により特定された前記細胞領域の位置情報を含む細胞領域情報が時系列順に格納される追跡結果データを記憶する記憶手段と、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、細胞を撮影した画像に基づいて細胞の挙動を解析する細胞挙動解析装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、生物、医療の分野において、一定の時間間隔ごとに所定の領域に含まれる細胞を撮影した画像（以下、「タイムラプス画像」と表記）に基づいて、コンピュータにより細胞の挙動を解析する技術が開発されている。このような分野において、細胞形状や細胞の移動速度等の解析を行うために、個々の細胞を自動追跡したいという要望がある。
【０００３】
非特許文献１では、位相差像を利用してフレームごとに細胞検出を行い、時系列が連続するフレーム間で検出された細胞の対応付けを行うことで、自動追跡を行い、細胞検出結果に基づいて、細胞死を検出する手法が提案されている。また、非特許文献２では、個々の細胞の自動追跡結果を用いて、細胞分裂や細胞の重なり等を検知する手法が提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】O.Al-Kofahi,R.Radke,S.Goderie,Q.Shen,S.Temple,and B.Roysam,“Automated cell lineage construction:A rapid method to analyze clonaldevelopment established with murine neural progenitor cells,”Cell Cycle vol.5, no.3,pp.327-335, 2006.
【非特許文献２】Takeo Kanade,Zhaozheng Yin,Ryoma Bise,Seungil Huh,SungeunEom,Michael Sandbothe and Mei Chen,“Cell ImageAnalysis:Algorithms,System and Applications,”IEEE WACV2011.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、細胞密度が高い条件下において、細胞同士がくっ付き、細胞の境界線が曖昧になる。そのため、自動追跡結果は、エラーデータを含む可能性が高まる。ここで、自動追跡結果のデータがエラーデータであるとは、例えば、フレーム間の細胞の対応付けを誤って、途中から異なる細胞の移動軌跡が含まれてしまったり、対象の細胞を見失ってしまい、移動軌跡が途中までしか含まれていなかったりすることである。このようなエラーデータを母集団に含めて、細胞の挙動を解析するため統計量を算出すると、正しい統計量が得られず、自動追跡結果の精度が低下する。
特に、再生医療分野においては、移植用の成熟細胞を培養するため、細胞密度が高い条件下で且つ非侵襲（非染色）画像において、個々の細胞を高精度で自動追跡可能な細胞挙動解析装置等が望まれている。
【０００６】
非特許文献１に記載の技術では、細胞検出と自動追跡を独立して行うため、自動追跡結果の精度が、細胞検出の精度に大きく影響する。そのため、高密度条件下では、細胞検出に多くのエラーを含むこととなり、高精度での自動追跡が難しい。非特許文献２に記載の技術では、細胞の重なりを検知できるが、２〜３個程度にしか対応できないため、高密度条件下での個々の細胞の自動追跡には課題が残る。
【０００７】
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、非侵襲画像で、細胞の高密度条件下においても、個々の細胞を高い精度で自動追跡可能な細胞挙動解析装置等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前述した目的を達成するために第１の発明は、タイムラプス画像のフレームごとに、前記タイムラプス画像内の個々の細胞の細胞候補領域を、多くの過検出は含まれるが未検出は殆ど含まれないように検出する細胞候補領域検出手段と、時系列的に連続する２つの前記フレームについて、前フレームの細胞領域と検出対象フレームの前記細胞候補領域との対応付けの仮説を抽出する仮説抽出手段と、前記仮説抽出手段により抽出された前記仮説の尤度を算出する尤度算出手段と、前記尤度算出手段により算出された前記尤度に基づいて、最適な前記仮説を特定する仮説特定手段と、前記仮説特定手段により特定された前記仮説に含まれる前記細胞候補領域を前記細胞領域とする細胞領域特定手段と、前記細胞領域特定手段により特定された前記細胞領域の位置情報を含む細胞領域情報が時系列順に格納される追跡結果データを記憶する記憶手段と、を具備することを特徴とする細胞挙動解析装置である。
これにより、多くの過検出は含まれるが、未検出は殆ど含まれないように検出された細胞候補領域の中から、前フレームの追跡結果データを利用して細胞領域を確定し、同時に前フレームと検出対象フレームの各細胞同士の対応付けを実行することで、個々の細胞の自動追跡結果における細胞検出精度の影響を軽減できる。従って、細胞の輪郭が不鮮明な高密度条件下においても、高い精度で個々の細胞を自動追跡することが可能となる。
【０００９】
また、前記細胞候補領域検出手段は、前記タイムラプス画像の輝度値の範囲において複数の閾値を設定し、前記フレームごとに、各閾値に対して２値化画像を生成し、生成した前記２値化画像の連結成分を抽出し、抽出された前記連結成分の集合を前記細胞候補領域とすることが望ましい。
これにより、タイムラプス画像内の個々の細胞の細胞候補領域を、多くの過検出は含まれるが未検出は殆ど含まれないように検出することが可能となる。
【００１０】
また、前記尤度算出手段は、前フレームの前記細胞領域と検出対象フレームの前記細胞候補領域との移動に関する指標と、前記細胞候補領域の形状に関する指標を用いて、前記尤度を算出することが望ましい。
これにより、観点が異なる複数の指標を用いることで、尤度の精度が高まる。
【００１１】
また、前記仮説特定手段は、抽出された前記仮説の数を行数とし、前記仮説に係る前記細胞領域の数と前記細胞候補領域の数との和を列数とする制約行列であって、各仮説に対して、当該仮説と前記細胞領域との関係、及び当該仮説に係る前記細胞候補領域の相互の関係を要素にもつ前記制約行列と、解答ベクトルとが制約条件を満たすもとで、前記仮説の尤度を要素にもつ尤度ベクトルの転置ベクトルと、前記解答ベクトルとの積を最大化する整数計画問題を解くことによって、前記最適な仮説を特定することが望ましい。
これにより、効率よく最適な仮説を算出することができる。
【００１２】
また、前記記憶手段によって記憶される前記追跡結果データに基づいて、細胞挙動指標を算出する細胞挙動指標算出手段を更に具備することが望ましい。
これにより、細胞の自動追跡結果を用いて、高い精度で細胞数や細胞の形状等の指標を算出することができ、細胞品質の評価や培養条件の評価等に用いることができる。
【００１３】
第２の発明は、タイムラプス画像のフレームごとに、前記タイムラプス画像内の個々の細胞の細胞候補領域を、多くの過検出は含まれるが未検出は殆ど含まれないように検出する細胞候補領域検出ステップと、時系列的に連続する２つの前記フレームについて、前フレームの細胞領域と検出対象フレームの前記細胞候補領域との対応付けの仮説を網羅的に抽出する仮説抽出ステップと、前記仮説抽出ステップにより抽出された前記仮説の尤度を算出する尤度算出ステップと、前記尤度算出ステップにより算出された前記尤度に基づいて、最適な前記仮説を特定する仮説特定ステップと、前記仮説特定ステップにより特定された前記仮説に含まれる前記細胞候補領域を前記細胞領域とする細胞領域特定ステップと、前記細胞領域特定ステップにより特定された前記細胞領域の位置情報を含む細胞領域情報が時系列順に格納される追跡結果データを記憶する記憶ステップと、を含むことを特徴とする細胞挙動解析方法である。
これにより、多くの過検出は含まれるが、未検出は殆ど含まれないように検出された細胞候補領域の中から、前フレームの追跡結果データを利用して細胞領域を確定し、同時に前フレームと検出対象フレームの各細胞同士の対応付けを実行することで、個々の細胞の自動追跡結果における細胞検出精度の影響を軽減できる。従って、細胞の輪郭が不鮮明な高密度条件下においても、高い精度で個々の細胞を自動追跡することが可能となる。
【００１４】
第３の発明は、コンピュータを、タイムラプス画像のフレームごとに、前記タイムラプス画像内の個々の細胞の細胞候補領域を、多くの過検出は含まれるが未検出は殆ど含まれないように検出する細胞候補領域検出手段と、時系列的に連続する２つの前記フレームについて、前フレームの細胞領域と検出対象フレームの前記細胞候補領域との対応付けの仮説を網羅的に抽出する仮説抽出手段と、前記仮説抽出手段により抽出された前記仮説の尤度を算出する尤度算出手段と、前記尤度算出手段により算出された前記尤度に基づいて、最適な前記仮説を特定する仮説特定手段と、前記仮説特定手段により特定された前記仮説に含まれる前記細胞候補領域を前記細胞領域とする細胞領域特定手段と、前記細胞領域特定手段により特定された前記細胞領域の位置情報を含む細胞領域情報が時系列順に格納される追跡結果データを記憶する記憶手段と、として機能させるためのプログラムである。
これにより、多くの過検出は含まれるが、未検出は殆ど含まれないように検出された細胞候補領域の中から、前フレームの追跡結果データを利用して細胞領域を確定し、同時に前フレームと検出対象フレームの各細胞同士の対応付けを実行することで、個々の細胞の自動追跡結果における細胞検出精度の影響を軽減できる。従って、細胞の輪郭が不鮮明な高密度条件下においても、高い精度で個々の細胞を自動追跡することが可能となる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明により、非侵襲画像で、細胞の高密度条件下においても、個々の細胞を高い精度で自動追跡可能な細胞挙動解析装置等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】細胞挙動解析装置のハードウエア構成を示す図
【図２】自動追跡処理の流れを示すフローチャート
【図３】細胞画像処理を施した画像の一例を示す画像
【図４】図３の画像の輝度値を閾値１によって２値化して得られた画像
【図５】図３の画像の輝度値を閾値５によって２値化して得られた画像
【図６】図３の画像の輝度値を閾値１０によって２値化して得られた画像
【図７】図３の画像の輝度値を閾値２５によって２値化して得られた画像
【図８】フレームＩＤ「ｔ−１」の細胞領域とフレームＩＤ「ｔ」の細胞候補領域の集合の一例を示す図
【図９】フレームＩＤ「ｔ−１」の細胞領域とフレームＩＤ「ｔ」の細胞候補領域の対応付けの仮説抽出を説明する図
【図１０】尤度算出処理に用いる指標を説明する図
【図１１】仮説の尤度Ｐ及び制約関数Ｃと解答ベクトルｘの一例を示す図
【図１２】実施例における細胞サイズと細胞移動スピードの分布を示す図
【図１３】実施例の手動解析による培養開始時の細胞検出結果の１フレーム示す図
【図１４】実施例の本発明に係る細胞挙動解析装置による培養開始時の細胞検出結果の１フレームを示す図
【図１５】実施例の手動解析による２１日経過後の培養細胞の細胞検出結果の１フレーム示す図
【図１６】実施例の本発明に係る細胞挙動解析装置による２１日経過後の培養細胞の細胞検出結果の１フレームを示す図
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１８】
図１は、本発明の実施形態に係る細胞挙動解析装置１を実現するコンピュータのハードウエア構成図である。コンピュータは、図１に示すように、例えば、制御部１１、記憶部１２、メディア入出力部１３、通信制御部１４、入力部１５、表示部１６、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７等が、バス１８を介して接続されて構成される。
【００１９】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only
Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。
ＣＰＵは、記憶部１２、ＲＯＭ、記憶媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１８を介して接続された各装置を駆動制御し、細胞挙動解析装置１が行う後述する処理を実現する。ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持する。ＲＡＭは、揮発性メモリであり、ロードしたプログラムやデータを一時的に保持すると共に、制御部１１が各処理を行うために使用するワークエリアを備える。
【００２０】
記憶部１２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等であり、制御部１１が実行するプログラムや、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（Operating System）等が格納されている。これらのプログラムコードは、制御部１１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて実行される。
【００２１】
メディア入出力部１３は、例えば、ＨＤ（Hard Disk）ドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＰＤドライブ、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ、ＭＯドライブ等のメディア入出力装置であり、データの入出力を行う。
通信制御部１４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク間の通信を媒介する通信インターフェースであり、ネットワークを介して、他の装置間との通信制御を行う。
【００２２】
入力部１５は、データ入力を行い、例えば、キーボード、マウスなどのポインティングデバイス、テンキーなどの入力装置を有する。入力されたデータを制御部１１へ出力する。
表示部１６は、例えば、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路（ビデオアダプタ等）で構成され、制御部１１の制御により入力された表示情報をディスプレイ装置上に表示させる。
周辺機器Ｉ／Ｆ部（インターフェース）１７は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ部１７は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は、有線、無線を問わない。
バス１８は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００２３】
次に、細胞挙動解析装置１が実行する自動追跡処理について、図２〜図１１を参照して説明する。
【００２４】
図２は、細胞挙動解析装置１が実行する自動追跡処理の流れを示すフローチャートである。
細胞挙動解析装置１の制御部１１は、タイムラプス画像が入力されると、タイムラプス画像のフレームを一意に識別するためのフレームＩＤを付与して自動追跡処理を実行し、細胞の自動追跡データを格納する追跡結果データを生成する。制御部１１は、タイムラプス画像が入力されるごとに時系列順にフレームＩＤを付与し、自動追跡処理を実行して追跡結果データを更新する。追跡結果データは、追跡対象の細胞に付与された細胞領域ＩＤによって、一意に識別される。追跡結果データには、フレームＩＤ、及びフレームＩＤに係るフレームにおける細胞情報が、時系列的に格納される。ここで細胞情報とは、細胞領域ＩＤ、領域番号ＩＤ、細胞領域の境界を示す位置座標群、細胞領域の領域内の各画素に対応する輝度値群、などを含むデータである。領域番号ＩＤは、新たに細胞領域ＩＤが付与された場合に「１」を格納し、前フレームと同一の細胞領域ＩＤが付与された場合に「２」に更新される。
フレームＩＤ「ｔ−１」までの追跡結果データは、細胞挙動解析装置１の制御部１１によって予め生成され、記憶部１２に記憶されているものとする。図２にて示される自動追跡処理は、細胞挙動解析装置１にタイムラプス画像が入力され、フレームＩＤ「ｔ」が付与された場合に実行される処理である。
【００２５】
図２に示すように、細胞挙動解析装置１の制御部１１は、フレームＩＤ「ｔ」のタイムラプス画像における細胞候補領域を検出する（ステップＳ１）。
図３〜図７を参照して、細胞候補領域の検出について説明する。
【００２６】
細胞挙動解析装置１の制御部１１は、フレームＩＤ「ｔ」に係るタイムラプス画像に対して、細胞画像処理を施す。細胞画像処理とは、細胞領域の輝度は高く、輪郭領域の輝度は低くなるようにする画像処理であり、例えば、照度むらの除去、及びプレコンディションニング処理などであるが、公知の技術を用いれば良いため、説明を省略する。図３は、タイムラプス画像（図３の例では、培養細胞の所定の領域を撮影した顕微鏡写真である。）に対して、照度むらの除去、及びプレコンディションニング処理を施した画像の一例である。
【００２７】
続いて、細胞挙動解析装置１の制御部１１は、細胞画像処理を施した画像（以下、プレコンディション画像と表記）の中から、多くの過検出は含まれるが未検出は殆ど含まれないように細胞候補領域を検出する。ここで、過検出とは、細胞ではない領域を検出してしまうエラーであり、未検出とは、細胞である領域が検出されないエラーである。一般的に、過検出を多くすると未検出は少なくなる。つまり、過検出が多く含まれるように検出することで、未検出は殆ど含まれないこととなる。
【００２８】
具体的には、まず、プレコンディション画像の輝度値の範囲において複数の閾値を設定し、各閾値に対して、閾値を超えた画素を２５５（０と区別できる値であればよい）とし閾値を超えない画素を０とする２値化画像を生成する。
例えば、プレコンディション画像の輝度値の範囲が０〜２５５であり、３０個の閾値（閾値１〜閾値３０）を設定する場合には、輝度値を０〜２５５の範囲で３０等分した値が３０個の閾値の各幅になる。
【００２９】
図４は、図３に示すプレコンディション画像の輝度値を閾値１によって２値化して得られた画像である。図５は、図３に示すプレコンディション画像の輝度値を閾値５によって２値化して得られた画像である。図６は、図３に示すプレコンディション画像を閾値１０によって２値化して得られた画像である。図７は、図３に示すプレコンディション画像の輝度値を閾値２５によって２値化して得られた画像である。図４〜図７に示すように、各閾値レベルによって、生成される２値化画像内の細胞であるべき領域を示す連結成分の形状、及び数が異なる。
【００３０】
各閾値に対して生成された２値化画像に対して、画像内の連結成分を抽出し、独立した細胞候補領域としてラベル付する。各閾値に対してラベル付された細胞候補領域の集合をフレームＩＤ「ｔ」に係る細胞候補領域として、一意に識別できる細胞候補領域ＩＤを付与する。これにより、細胞候補領域は、過検出をたくさん含むが、未検出を殆ど含まないように検出されることとなる。
即ち、フレームＩＤ「ｔ」に係る細胞領域の検出において、細胞挙動解析装置１の制御部１１は、細胞検出時に細胞領域を確定するのではなく、たくさんの過検出を含むように細胞候補領域を検出し、検出された細胞候補領域の中から、フレームＩＤ「ｔ−１」に係る追跡結果データに基づいて、フレームＩＤ「ｔ」に係る細胞領域を確定する。そのため、細胞の自動追跡結果における細胞検出時のエラーの影響が軽減されることとなる。
【００３１】
細胞検出方法として、プレコンディション画像の輝度値の範囲を複数の閾値によって区分し、複数の２値化画像を生成して細胞候補領域を検出する方法を説明したが、過検出は多く含まれるが、未検出は殆ど含まれない方法であれば、他の検出方法を用いても良い。例えば、公知の技術であるスーパーピクセルを用いた対応付けによって、細胞候補領域を検出することができる。
【００３２】
図２の説明に戻る。細胞挙動解析装置１の制御部１１は、フレームＩＤ「ｔ−１」の追跡結果データにおける細胞領域ＩＤと、Ｓ１にて検出された細胞候補領域ＩＤとの対応付けの仮説を抽出する（ステップＳ２）。
図８と図９を参照して、対応付けの仮説の抽出について説明する。
【００３３】
図８は、フレームＩＤ「ｔ−１」の細胞領域とフレームＩＤ「ｔ」の細胞候補領域の集合の一例を示す図である。図８（ａ）に示す例では、フレームＩＤ「ｔ−１」に係るフレームにおいて特定されている細胞領域ＩＤ＝ＣｅｌｌＡの細胞領域と細胞領域ＩＤ＝ＣｅｌｌＢの細胞領域を示す。フレームＩＤ「ｔ−１」における細胞領域ＩＤに係る細胞の境界線は、記憶部１２に記憶される追跡結果データに基づいて生成される。図８（ｂ）に示す例では、フレームＩＤ「ｔ」に係るフレームにおいて検出された細胞候補領域ＩＤ＝Ａｔ１〜Ａｔ７の細胞候補領域を重ね合わせて図示する。
【００３４】
図９は、フレームＩＤ「ｔ−１」の細胞領域ＩＤとフレームＩＤ「ｔ」の細胞候補領域ＩＤの対応付けの仮説抽出を説明する図である。
図９（ａ）は、細胞領域ＣｅｌｌＡと細胞領域ＣｅｌｌＢの経過時間に対する位置の偏移を表すグラフである。グラフの横軸はフレームＩＤであり、縦軸は細胞位置情報である。細胞位置情報は、例えば、細胞領域あるいは細胞候補領域の中心点の位置座標である。中心点は、例えば、細胞領域あるいは細胞候補領域の重心座標である。グラフには、細胞挙動解析装置１の記憶部１２に記憶される追跡結果データに基づいて、細胞領域ＣｅｌｌＡと細胞領域ＣｅｌｌＢのフレームＩＤごとの位置座標がプロットされ、更に、フレームＩＤ「ｔ」における細胞候補領域ＩＤ＝Ａｔ１〜Ａｔ７の位置座標が示される。
【００３５】
図９（ｂ）は、フレームＩＤ「ｔ−１」の細胞領域とフレームＩＤ「ｔ」の細胞候補領域の対応付けの仮説を示す。例えば、細胞領域ＣｅｌｌＡが細胞候補領域Ａｔ１に対応付けられる仮説を仮説１とする。続いて、細胞領域ＣｅｌｌＡが細胞候補領域Ａｔ２に対応付けられる仮説を仮説２とする。同様にして、細胞領域ＩＤと細胞候補領域ＩＤの対応付けの仮説を網羅的に抽出する。
【００３６】
細胞領域ＩＤと細胞候補領域ＩＤの対応付けは、全ての細胞領域ＩＤと全ての細胞候補領域ＩＤとの組を仮説として抽出することができるが、制御部１１が実行する計算量の観点で、例えば、細胞領域に属し、細胞候補領域に属する画素の数が１以上である場合や、細胞領域と細胞候補領域の中心点同士の距離が閾値以下である場合などに、細胞領域と細胞候補領域の対応付けの仮説を抽出することが好ましい。図９（ｂ）に示す例では、仮説１〜仮説８の仮説を抽出する。
図９（ｃ）は、仮説１〜仮説８の細胞領域ＩＤと細胞候補領域ＩＤの対応付けを示す表である。
【００３７】
図２の説明に戻る。細胞挙動解析装置１の制御部１１は、尤度算出処理により、まず仮説１（細胞領域ＣｅｌｌＡが細胞候補領域Ａｔ１に対応付けられる仮説）の尤度Ｐ（１）を算出する（ステップＳ４）。仮説１の尤度Ｐ（１）とは、フレームＩＤ「ｔ−１」に係るフレームにおいて特定された細胞領域ＣｅｌｌＡがフレームＩＤ「ｔ」に係るフレームにおいて抽出された細胞候補領域Ａｔ１に対応付けられる確率を示す。制御部１１は、フレームＩＤ「ｔ−１」の細胞領域ＣｅｌｌＡとフレームＩＤ「ｔ」の細胞候補領域Ａｔ１との移動に関する指標ＩＤ（ＣｅｌｌＡ−Ａｔ１）と、フレームＩＤ「ｔ」の細胞候補領域Ａｔ１の形状に関する指標ＩＳ（Ａｔ１）を用いて、尤度Ｐ（１）を算出する。
【００３８】
図１０は、尤度算出処理に用いる指標を説明する図である。細胞領域ＣｅｌｌＡは、フレームＩＤ「ｔ−１」に係るフレームにおいて特定されたものである。また、細胞候補領域Ａｔ１は、フレームＩＤ「ｔ」に係るフレームにおいて抽出されたものである。つまり、図１０では、異なるフレームの細胞領域ＣｅｌｌＡと細胞候補領域Ａｔ１を重ね合わせて図示している。
【００３９】
細胞領域ＣｅｌｌＡと細胞候補領域Ａｔ１の移動に関する指標ＩＤ（ＣｅｌｌＡ−Ａｔ１）とは、細胞領域ＣｅｌｌＡが細胞候補領域Ａｔ１に移動する尤もらしさを表す指標であり、例えば、細胞領域ＣｅｌｌＡと細胞候補領域Ａｔ１の重なりの割合が挙げられる。図１０に示す例であれば、細胞領域ＣｅｌｌＡと細胞候補領域Ａｔ１との和集合に対する斜線部の割合である。つまり、細胞領域ＣｅｌｌＡと細胞候補領域Ａｔ１の重なり割合は、（細胞領域ＣｅｌｌＡに属し、細胞候補領域Ａｔ１に属する画素の数）÷（細胞領域ＣｅｌｌＡに属する、又は細胞候補領域Ａｔ１に属する画素の数）、である。細胞領域ＣｅｌｌＡと細胞候補領域Ａｔ１の移動に関する指標ＩＤ（ＣｅｌｌＡ−Ａｔ１）とは、細胞領域ＣｅｌｌＡと細胞候補領域Ａｔ１との中心点間距離でも良い。
【００４０】
細胞候補領域Ａｔ１の形状に関する指標ＩＳ（Ａｔ１）とは、細胞候補領域Ａｔ１の細胞らしさを表す指標であり、例えば、細胞候補領域Ａｔ１の境界線に沿って積算されたエッジの強さを示すＥ（Ａｔ１）を用いた指標が挙げられ、式（１）で表される。式（１）おけるＥ（Ａｔ１）は、式（２）によって導出される。
【００４１】
【数１】
2014085950.tif 000003
【００４２】
【数２】
2014085950.tif 000004
【００４３】
Ｅ（Ａｔ１）の値が大きいほど、細胞候補領域Ａｔ１がより細胞らしいことを表す。Ｅ（Ａｔ１）の範囲を０〜１の範囲に収めるために、式（１）を用いる。細胞候補領域Ａｔ１の形状に関する指標ＩＳ（Ａｔ１）の値は、Ｅ（Ａｔ１）の値が０に近づくと０に近づき、Ｅ（Ａｔ１）の値が大きくなると１に近づく。式（１）のパラメータσは利用者によって、例えば、ＩＳ（Ａｔ１）〜ＩＳ（Ａｔ７）の平均値が０．５になるように設定できる。
【００４４】
細胞候補領域Ａｔ１の形状に関する指標ＩＳ（Ａｔ１）としては、これに限定されず、例えば、細胞候補領域Ａｔ１の各画素の輝度値分布や、細胞候補領域Ａｔ１の輪郭の曲率分布などを用いてもよい。
【００４５】
以上のようにして導出した細胞領域Ａと細胞候補領域Ａｔ１の移動に関する指標ＩＤ（ＣｅｌｌＡ−Ａｔ１）と細胞候補領域Ａｔ１の形状に関する指標ＩＳ（Ａｔ１）を用いて、仮説１の尤度Ｐ（１）を算出する。フレームＩＤ「ｔ−１」の細胞領域ＣｅｌｌＡがフレームＩＤ「ｔ」の細胞候補領域Ａｔ１に対応付けられる仮説１の尤度Ｐ（１）は、Ｐ（１）＝ＩＤ（ＣｅｌｌＡ−Ａｔ１）×ＩＳ（Ａｔ１）によって算出できる。
【００４６】
尚、前述の尤度算出処理に用いる各指標は一例であり、本発明はその他の指標を用いても良い。例えば、細胞領域と細胞候補領域の形状類似度に関する指標や細胞領域と細胞候補領域の輝度ヒストグラム類似度を用いても良い。形状類似度に関する指標としては、例えば、ＳＩＦＴ（Scale Invariant Feature Transform）特徴量、フーリエ記述子（Fourier Descriptors）、ＨＯＧ（Histograms of
Oriented Gradients）特徴量等が挙げられる。輝度ヒストグラム類似度としては、例えば、細胞候補領域内及び細胞領域内の輝度ヒストグラムの距離が挙げられる。また、細胞領域と細胞候補領域の類似度に関する指標ＩＤと、細胞候補領域の形状に関する指標ＩＳのいずれか１つ用いても良い。
【００４７】
図２の説明に戻る。細胞挙動解析装置１の制御部１１は、仮説１の制約関数Ｃの各成分を算出する（ステップＳ５）。制約関数Ｃの算出について、図１１を参照して説明する。
【００４８】
図１１は、仮説の尤度Ｐ及び制約関数Ｃと解答ベクトルｘの一例を示す図である。ここで説明のために、ステップＳ２にて抽出された仮説の数の合計をＮとし、フレーム「ｔ−１」に係る細胞領域ＩＤの数をＮ１、フレーム「ｔ」に係る細胞候補領域ＩＤの数をＮ２とする。仮説の尤度Ｐ及び解答ベクトルｘは、Ｎ次元列ベクトルである。制約関数Ｃは、Ｎ行（Ｎ１＋Ｎ２）列の行列形式の関数である。仮説の尤度Ｐ及び制約関数Ｃ、解答ベクトルｘの行は、ステップＳ２にて抽出された仮説の番号に対応する。図１１に示す例では、仮説１〜仮説８に対応する。仮説の尤度Ｐの行成分は、仮説１〜仮説８の尤度の値（Ｐ（１）〜Ｐ（８））に対応する。制約関数Ｃの列は、１〜Ｎ１、Ｎ１＋１〜Ｎ１＋Ｎ２に対応する。図１１に示す例では、細胞領域ＣｅｌｌＡ〜細胞領域ＣｅｌｌＢ及び細胞候補領域Ａｔ１〜細胞候補領域Ａｔ７に対応し、制約関数Ｃは８×９行列となる。
【００４９】
続いて、制約関数Ｃの各成分の算出方法について説明する。ここで説明のために、ｍｙ∈Ｓ（ＡｔＹ）を設定する。Ｓ（ＡｔＹ）とは、フレーム「ｔ」に係る細胞候補領域の中で、細胞候補領域ＡｔＹに属する画素を共有する細胞候補領域（細胞候補領域ＡｔＹを含む）の細胞候補領域ＩＤの集合を意味する。例えば、Ｓ（Ａｔ１）は、細胞候補領域Ａｔ１は全ての細胞候補領域と重なりを有するため、Ｓ（Ａｔ１）＝{Ａｔ１，Ａｔ２，Ａｔ３，Ａｔ４，Ａｔ５，Ａｔ６，Ａｔ７}となる。Ｓ（Ａｔ２）であれば、細胞候補領域Ａｔ２は、細胞候補領域Ａｔ１と細胞候補領域Ａｔ３と重なりを有するため、Ｓ（Ａｔ２）＝{Ａｔ１，Ａｔ２，Ａｔ３}となる。
【００５０】
ここで、フレームＩＤ「ｔ−１」の細胞領域ＣｅｌｌＸがフレームＩＤ「ｔ」の細胞候補領域ＡｔＹに対応付けられる仮説Ｍに対応する制約関数ＣのＭ行ｉ列は、細胞領域ＣｅｌｌＸに対応する成分と、Ｓ（ＡｔＹ）に含まれる細胞候補領域ｍｙに対応する成分を１とし、その他の成分を０とする。制約関数Ｃは、次式（３）によって表すことができる。
【００５１】
【数３】
2014085950.tif 000005
【００５２】
例えば、仮説１に対応する制約関数Ｃの１行ｉ列の成分は、ｉ＝１（細胞領域ＣｅｌｌＡ）及びｉ＝２＋１〜２＋７、{Ａｔ１，Ａｔ２，Ａｔ３，Ａｔ４，Ａｔ５，Ａｔ６，Ａｔ７}＝Ｓ（Ａｔ１）を１とし、ｉ＝２を０とする。また、仮説２に対応する制約関数Ｃの２行ｉ列の成分は、ｉ＝１（細胞領域ＣｅｌｌＡ）及びｉ＝２＋１〜２＋３、{Ａｔ１，Ａｔ２，Ａｔ３}＝Ｓ（Ａｔ２）を１とし、ｉ＝２、２＋４〜７を０とする。
【００５３】
即ち、制約関数Ｃは仮説が成立する場合に、矛盾する全ての仮説を排除する関数である。例えば、仮説１が成立する時、細胞領域ＣｅｌｌＡが次フレームで細胞候補領域Ａｔ１に移動することとなり、この場合、仮説２〜仮説８は矛盾する仮説であるため許容しない。また、仮説２が成立する時、細胞領域ＣｅｌｌＡが次フレームで細胞候補領域Ａｔ２に移動することとなり、この場合、仮説１と仮説３は矛盾するが、仮説４〜仮説８は特に矛盾しない。
【００５４】
図２の説明に戻る。細胞挙動解析装置１の制御部１１は、ステップＳ４〜ステップＳ５の処理を繰り返し、仮説の数（Ｎ＝８）だけ処理を実行する。細胞挙動解析装置１の制御部１１は、算出された尤度Ｐ（１）〜Ｐ（８）及び、制約関数Ｃの各成分に基づいて、仮説の尤度ベクトルＰ及び制約関数Ｃを生成する。細胞挙動解析装置１の制御部１１は、ステップＳ２にて抽出された仮説の中から、最適な仮説を特定する（ステップＳ８）。最適な仮説の抽出について、図１１を参照して説明する。
【００５５】
細胞挙動解析装置１の制御部１１は、整数計画法を用いて、解答ベクトルｘを導くことにより、最適な仮説を特定する。解答ベクトルｘの各成分は各仮説に対応し、採択された仮説に対応する成分に１をとり、採択されなかった仮説に対応する成分に０をとる。図１１に示す例では、仮説２と仮説５が採択された場合の解答ベクトルｘを示す。解答ベクトルｘの導出は、整数計画法により、次式（４）によって示される。
【００５６】
【数４】
2014085950.tif 000006
【００５７】
式（４）は、制約関数（制約行列）Ｃの転置行列と解答ベクトルｘの積によって生成されたベクトルの各要素が１以下である制約条件を満たす中で、尤度ベクトルＰの転置ベクトルと解答ベクトルｘの積が最大となるような解答ベクトルｘを導くことを表す。
なお、これは線形計画（ＬＰ）に基づく分岐限定アルゴリズム（branch-and-bound algorithm）を用いて解くことができる。このアルゴリズムは、変数に対する０−１整数の要求をより弱い制約０≦ｘ≦１に置き換えた一連のＬＰ緩和問題を解くことにより、０−１整数計画問題の最適解を探索する。アルゴリズムは以下のようになる（非特許文献３、非特許文献４参照）。
・０−１整数の実行可能解を探索する。
・探索木が大きくなるにつれて、それまでに見つかった最適の０−１整数可能点を更新する。
・一連の線形計画法を解くことにより、より適切な整数の実行可能解がないことを確認する。
＜非特許文献３＞  “bintprog”、［online］、MathWorks、［平成２４年９月２８日検索］、インターネット
<http://www.mathworks.co.jp/help/optim/ug/bintprog.html>
＜非特許文献４＞  Papadimitriou, C.H., Steiglitz, K., Combinatorial Optimization:
Algorithms and Complexity, Dover Publications, 1998.
【００５８】
式（４）において、尤度ベクトルＰの転置ベクトルと解答ベクトルｘの積とは、採択された仮説の尤度の値の和を意味し、採択された仮説の尤度の値の和が最大となるような解答ベクトルｘを導出することとなる。図１１に示す例では、仮説２の尤度Ｐ（２）と仮説５の尤度Ｐ（５）の和が制約条件を満たす中で最大となったことを表す。フレーム「ｔ−１」に係る細胞領域ＩＤの数と、式（４）によって採択される仮説の数は同数となる。
【００５９】
図２の説明に戻る。細胞挙動解析装置１の制御部１１は、ステップＳ８にて特定された最適な仮説に基づいて、記憶部１２に記憶される追跡結果データを更新する（ステップＳ９）。
【００６０】
制御部１１は、採択された仮説に含まれる細胞候補領域ＩＤをフレームＩＤ「ｔ」に係る細胞領域として特定し、仮説にて対応付けられるフレームＩＤ「ｔ−１」の細胞領域ＩＤと同一のＩＤを付与する。図１１に示す例では、制御部１１は、仮説２に含まれる細胞候補領域ＩＤ＝Ａｔ２に細胞領域ＩＤ＝ＣｅｌｌＡを付与し、仮説５に含まれる細胞候補領域ＩＤ＝Ａｔ４に細胞領域ＩＤ＝ＣｅｌｌＢを付与して、記憶部１２に記憶される追跡結果データに格納する。また、領域番号ＩＤの値を１繰り上げる。これにより、フレームＩＤ「ｔ」に係る細胞検出と、フレームＩＤ「ｔ−１」とフレームＩＤ「ｔ」の各細胞の対応付けを同時に実行することとなる。細胞挙動解析装置１の記憶部１２は領域番号ＩＤの閾値を予め記憶し、制御部１１は、フレーム「ｔ」に係る領域番号ＩＤが閾値以上であれば該当する細胞領域ＩＤを確定させる。
【００６１】
尚、上述の説明では、最も単純な条件として「移動」のみを仮定したが、本発明は、より複雑な条件を仮定しても同様に適用することができる。例えば、Ｓ８にて特定された仮説の尤度Ｐ（２）及びＰ（５）の値が、記憶部１２に予め記憶された閾値以下である場合には、制御部１１は追跡結果データを更新せず、フレーム「ｔ−１」からフレーム「ｔ」に移動する間に細胞領域ＣｅｌｌＡ及び細胞領域ＣｅｌｌＢは一時的にフレームアウトした（＝「消失」）とし、追跡を終了する。
【００６２】
しかしながら、細胞が高密度下で移動する条件においては、各細胞の輪郭は一時的に不明確となることがあり、上述の操作によって、細胞が存在するにも関わらずフレーム間で追跡されない場合が発生する。そこで、前述の処理にて細胞領域として確定されず、且つ細胞の輪郭が明確な細胞候補領域について、自動追跡を再スタートさせる手法について説明する。まず、細胞挙動解析装置１は、前述の処理にて細胞領域として確定されず、且つ細胞の輪郭が明確な細胞候補領域を、フレームＩＤ「ｔ−１」に係るフレーム及びフレームＩＤ「ｔ」に係るフレームからそれぞれ抽出する。ここで、フレームＩＤ「ｔ−１」から抽出された細胞候補領域をＡ´ｔ−１とし、フレームＩＤ「ｔ」から抽出された細胞候補領域をＡ´ｔとする。細胞挙動解析装置１は、細胞候補領域Ａ´ｔ−１が細胞候補領域Ａ´ｔに対応付けられる仮説を網羅的に抽出し、最適な仮説を特定する。最適な仮説の組み合わせは、前述した整数計画法による解答ベクトルｘの導出と同様の手法で特定されるが、仮説の尤度として尤度Ｐ´を用いる。細胞候補領域Ｘが細胞候補領域Ｙに対応付けられる仮説Ｍの尤度Ｐ´（Ｍ）は、前述した細胞候補領域の形状に関する指標Ｉｓと、細胞領域と細胞候補領域の移動に関する指標ＩＤを用いて、Ｐ´（Ｍ）＝ＩＤ（Ａ´ｔＹ−Ａ´ｔ-1Ｘ）×Ｉｓ（Ａ´ｔＹ）×ＩＳ（Ａ´ｔ-１Ｘ）によって算出することができる。Ｐ´（Ｍ）が閾値以上であれば、細胞挙動解析装置１は、細胞候補領域に同一の細胞領域ＩＤを付与して、フレーム「ｔ−１」に係る領域番号ＩＤに「１」を、フレーム「ｔ」に係る領域番号ＩＤに「２」を格納して、記憶部１２の追跡結果データを更新して、自動追跡をスタートする。
【００６３】
また、確定された細胞領域ＩＤの追跡結果に基づいて、例えば、フレーム「ｔ−１」における１つの細胞領域から、フレーム「ｔ」における異なる２つの細胞領域に対応することを、細胞の「分裂」として許容しても良い。整数計画法に基づく公知の技術によって、最適な追跡結果データを得ることができる。
【００６４】
また、本発明によって最適化された細胞領域ＩＤの追跡結果データに基づいて、細胞挙動指標を算出できる。これにより培養細胞の時間経過毎の、細胞数、細胞移動スピード、細胞サイズ（細胞領域内の画素数）、細胞分裂数、細胞領域内の色素量（色情報）、細胞領域の円形度（形状情報）等の指標を算出することができ、高い精度で細胞品質の評価や培養条件の評価等に用いることができる。
【実施例】
【００６５】
次に、図１２〜図１５を参照しながら、本発明の実施形態に係る細胞挙動解析装置１によって自動追跡処理を行った実施例について説明する。
【００６６】
ＲＰＥ（網膜色素細胞）を３０日間培養させ、解像度３２０×３２０ｐｉｘｅｌｓ（１．０３μｍ／ｐｉｘｅｌ）のＣＣＤカメラによって培養細胞を撮像したタイムラプス画像に対して、本発明に係る細胞挙動解析装置１を用いて自動追跡処理を実行した。図１２は、（ａ）初期状態の培養細胞の細胞サイズと細胞移動スピードの分布と、（ｂ）開始から２１日経過後の培養細胞の細胞サイズと細胞移動スピードの分布を示す図である。横軸は細胞移動スピードを示し、縦軸は細胞領域サイズを示す。プロット数は測定される細胞数と同数である。開始から２１日経過後の培養細胞は、細胞サイズが小さく、細胞移動スピードが遅いことがわかる。これは、細胞が高密度条件下で存在する状態を示す。
尚、本実施例では細胞挙動指標として、細胞サイズと細胞移動スピードを用いたが、本発明の細胞挙動解析装置１によって、細胞数の時間推移、細胞分裂数の時間推移、細胞領域内の色素量、細胞領域の円形度等の細胞挙動指標を算出することも可能である。
【００６７】
図１３は、初期状態の培養細胞を撮像したプレコンディション画像に対して、目視によって細胞検出を実行した結果の１フレーム分を示す。検出された細胞に識別子が付与される。図１４は、図１３と同一のプレコンディション画像に対して本発明に係る細胞挙動解析装置１によって細胞検出を実行した結果の１フレーム分を示す。検出された細胞の輪郭を太線で示し、数値は細胞領域ＩＤを表す。検出対象のプレコンディション画像は細胞の輪郭が鮮明であり、目視による細胞検出と、本発明に係る細胞挙動解析装置１による細胞検出の結果は、ほぼ一致する。
【００６８】
図１５は、開始から２１日経過後の培養細胞を撮像したプレコンディション画像に対して目視によって細胞検出を実行した結果の１フレーム分を示す。検出された細胞に識別子が付与される。図１６は、図１５と同一のプレコンディション画像に対して本発明に係る細胞挙動解析装置１によって細胞検出を実行した結果の１フレーム分を示す。検出された細胞の輪郭を太線で示し、数値は細胞領域ＩＤを表す。検出対象のプレコンディション画像は細胞の輪郭が不明瞭であるが、目視による細胞検出結果と、本発明に係る細胞挙動解析装置１による細胞検出結果が概ね一致する。本発明に係る細胞挙動解析装置１を用いることで、正解データ（目視による手動検出の結果）に対する自動追跡データの一致率が、従来手法による自動追跡結果データと比較して３５％以上向上した。
【００６９】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る細胞挙動解析装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される
【符号の説明】
【００７０】
１………細胞挙動解析装置
１１………制御部
１２………記憶部
１３………メディア入出力部
１４………通信制御部
１５………入力部
１６………表示部
１７………周辺機器Ｉ／Ｆ部
【図１】
2014085950.tif 000007
【図２】
2014085950.tif 000008
【図８】
2014085950.tif 000009
【図９】
2014085950.tif 000010
【図１０】
2014085950.tif 000011
【図１１】
2014085950.tif 000012
【図１２】
2014085950.tif 000013
【図３】
2014085950.tif 000014
【図４】
2014085950.tif 000015
【図５】
2014085950.tif 000016
【図６】
2014085950.tif 000017
【図７】
2014085950.tif 000018
【図１３】
2014085950.tif 000019
【図１４】
2014085950.tif 000020
【図１５】
2014085950.tif 000021
【図１６】
2014085950.tif 000022