(57)【要約】  本発明は、対象物を撮像した画像データにおいて、対象物の初期輪郭を設定し、設定した初期輪郭を収束させて収束輪郭を生成し、生成した収束輪郭上の輝度を取得し、輝度の分散を算出し、算出した輝度の分散と予め定めた閾値とを比較し、分散が閾値より大きいか、または、分散が閾値以下であるかを判定し、分散が閾値より大きいと判定した場合に、生成した収束輪郭を拡張し、当該拡張した輪郭を初期輪郭として設定し、分散が閾値以下であると判定した場合に、生成した収束輪郭を対象物の輪郭として抽出する。
2010098211.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶部と制御部とを少なくとも備えた、対象物の輪郭を抽出する輪郭抽出装置において、
上記記憶部は、
上記対象物を撮像した画像データを記憶する画像データ記憶手段
を備え、
上記制御部は、
上記画像データ記憶手段に記憶された上記画像データにおいて、上記対象物の初期輪郭を設定する初期輪郭設定手段と、
上記初期輪郭設定手段により設定された上記初期輪郭を収束させて収束輪郭を生成する輪郭収束手段と、
上記輪郭収束手段により生成された上記収束輪郭上の輝度を取得し、上記輝度の分散を算出する輝度分散算出手段と、
上記輝度分散算出手段により算出された上記輝度の上記分散と、予め定めた閾値とを比較し、上記分散が上記閾値より大きいか、または、上記分散が上記閾値以下であるかを判定する閾値判定手段と、
上記閾値判定手段により上記分散が上記閾値より大きいと判定された場合に、上記輪郭収束手段により生成された上記収束輪郭を拡張し、当該拡張された輪郭を上記初期輪郭として設定する輪郭拡張手段と、
上記閾値判定手段にて上記分散が上記閾値以下であると判定された場合に、上記輪郭収束手段により生成された上記収束輪郭を上記対象物の輪郭として抽出する輪郭抽出手段と、
を備えたことを特徴とする輪郭抽出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の輪郭抽出装置において、
上記輪郭収束手段および上記輪郭拡張手段は、動的輪郭モデリング法により上記収束輪郭を生成および拡張すること、
を特徴とする輪郭抽出装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の輪郭抽出装置において、
上記制御部は、
上記輪郭抽出手段にて抽出された上記対象物の輪郭の中心位置および／または輪郭内輝度を取得する輪郭取得手段、
をさらに備えたことを特徴とする輪郭抽出装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか一つに記載の輪郭抽出装置において、
上記画像データは、複数の時間で撮像された複数のフレームから構成され、
上記制御部は、上記複数のフレームを、上記時間の正順または逆順で処理するように制御することを特徴とする輪郭抽出装置。
【請求項５】
請求項４に記載の輪郭抽出装置において、
上記制御部は、
上記複数のフレームを、上記時間の逆順で処理するように制御した場合に、複数の上記対象物の輪郭の上記中心位置が予め定めた閾値より小さい場合に、細胞分裂点を設定する細胞分裂点設定手段、
を更に備えたことを特徴とする輪郭抽出装置。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか一つに記載の輪郭抽出装置において、
上記輝度分散算出手段は、
上記画像データが複数の色に対応する輝度情報を含む場合に、上記色ごとに重み付けした上記輝度情報のｐ乗和のｐ乗根（ここで、ｐは上記輝度情報に対するパラメータである。）を、上記輝度として取得して上記輝度の分散を算出すること、
を特徴とする輪郭抽出装置。
【請求項７】
記憶部と制御部とを少なくとも備えた、対象物の輪郭を抽出する輪郭抽出装置において実行される輪郭抽出方法であって、
上記記憶部は、
上記対象物を撮像した画像データを記憶する画像データ記憶手段
を備えており、
上記制御部において実行される、
上記画像データ記憶手段に記憶された上記画像データにおいて、上記対象物の初期輪郭を設定する初期輪郭設定ステップと、
上記初期輪郭設定ステップにて設定された上記初期輪郭を収束させて収束輪郭を生成する輪郭収束ステップと、
上記輪郭収束ステップにて生成された上記収束輪郭上の輝度を取得し、上記輝度の分散を算出する輝度分散算出ステップと、
上記輝度分散算出ステップにて算出された上記輝度の上記分散と、予め定めた閾値とを比較し、上記分散が上記閾値より大きいか、または、上記分散が上記閾値以下であるかを判定する閾値判定ステップと、
上記閾値判定ステップにて上記分散が上記閾値より大きいと判定された場合に、上記輪郭収束ステップにて生成された上記収束輪郭を拡張し、当該拡張された輪郭を上記初期輪郭として設定する輪郭拡張ステップと、
上記閾値判定ステップにて上記分散が上記閾値以下であると判定された場合に、上記輪郭収束ステップにて生成された上記収束輪郭を上記対象物の輪郭として抽出する輪郭抽出ステップと、
を含むことを特徴とする輪郭抽出方法。
【請求項８】
記憶部と制御部とを少なくとも備えた輪郭抽出装置において実行させるためのプログラムであって、
上記記憶部は、
上記対象物を撮像した画像データを記憶する画像データ記憶手段
を備えており、
上記制御部において、
上記画像データ記憶手段に記憶された上記画像データにおいて、上記対象物の初期輪郭を設定する初期輪郭設定ステップと、
上記初期輪郭設定ステップにて設定された上記初期輪郭を収束させて収束輪郭を生成する輪郭収束ステップと、
上記輪郭収束ステップにて生成された上記収束輪郭上の輝度を取得し、上記輝度の分散を算出する輝度分散算出ステップと、
上記輝度分散算出ステップにて算出された上記輝度の上記分散と、予め定めた閾値とを比較し、上記分散が上記閾値より大きいか、または、上記分散が上記閾値以下であるかを判定する閾値判定ステップと、
上記閾値判定ステップにて上記分散が上記閾値より大きいと判定された場合に、上記輪郭収束ステップにて生成された上記収束輪郭を拡張し、当該拡張された輪郭を上記初期輪郭として設定する輪郭拡張ステップと、
上記閾値判定ステップにて上記分散が上記閾値以下であると判定された場合に、上記輪郭収束ステップにて生成された上記収束輪郭を上記対象物の輪郭として抽出する輪郭抽出ステップと、
を実行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、輪郭抽出装置および輪郭抽出方法、並びにプログラムに関し、特に、細胞を対象とした輪郭抽出装置および輪郭抽出方法、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、対象物を含む画像データに対し、動的輪郭モデリング法（Ｓｎａｋｅｓ）等を用いて対象物の輪郭の抽出を行う画像解析技術が開発されている。【０００３】
例えば、特許文献１では、Ｓｎａｋｅｓを用いて輪郭モデルを収縮または拡大変形させ、輪郭の隣接しない２節点の距離がしきい値より小さくなった場合に、輪郭モデルをこの２節点で分裂させることが開示されている。【０００４】
また、特許文献２では、Ｓｎａｋｅｓを用いて輪郭モデルを収縮変形させ、輪郭モデルにおける接触または交差が検出された場合に、輪郭モデルを複数に分裂させることが開示されている。【０００５】
また、非特許文献１は、Ｓｎａｋｅｓ法による細胞輪郭の抽出手法とは異なり、位相差顕微鏡画像から細胞領域と背景とを輝度のヒストグラムに基づいて２値マップを作製することにより区分し、フレームの時間順に細胞動態に関するエネルギー関数が最小となるように細胞の追跡を行なう技法が開示されている。【０００６】
このように、従来の蛍光顕微鏡画像を対象とした画像解析ソフトウェアにおける細胞抽出手法、並びに細胞追跡手法は、ある輝度値に対して閾値を設定し細胞領域を解析対象画像から抽出し、位置情報等の統計解析結果から細胞の移動を追跡していた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−９２６２２号公報
【特許文献２】特開平８−３２９２５４号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Ｋａｎｇ  Ｌｉ，  Ｔａｋｅｏ  Ｋａｎａｄｅ，  “Ｃｅｌｌ  Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ  ａｎｄ  Ｌｉｎｅａｇｅ  Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ−Ｍｏｄｅｌ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ  Ｆｉｌｔｅｒｓ  ａｎｄ  Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ”，  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ２ｎｄ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃ  Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｗｉｔｈ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  （ＭＩＡＡＢ），  Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ，  ２００７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、従来の閾値処理による細胞抽出手法では、蛍光輝度変化による輝度低下や背景輝度勾配などの影響により良好な細胞抽出が困難となる場合が存在するという問題があった。【００１０】
また、画像中の興味領域の輪郭を効率よく抽出するＳｎａｋｅｓ法により細胞輪郭を抽出し、タイムラプス像に応用にする場合、Ｓｎａｋｅｓ輪郭の拡大と収縮を繰り返し行うという手法を用いて細胞追跡を行なうことが考えられる。しかしながら、Ｓｎａｋｅｓによって算出された輪郭範囲を、単に一度拡大し、次のフレームで再縮小しただけのアルゴリズムでは、輪郭の拡大範囲を超えて細胞が移動し、かつ、再収縮計算前の初期輪郭と細胞領域とが交差した場合、細胞内部の輝度変化によって生じた偽の輪郭で輪郭エネルギーが最小化されてしまい、細胞の真の輪郭を追跡出来ない場合が存在するという問題があった。【００１１】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、正確に対象物の真の輪郭を抽出することを可能とする、輪郭抽出装置および輪郭抽出方法、並びにプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
このような目的を達成するため、本発明の輪郭抽出装置は、記憶部と制御部とを少なくとも備えた、対象物の輪郭を抽出する輪郭抽出装置において、上記記憶部は、上記対象物を撮像した画像データを記憶する画像データ記憶手段を備え、上記制御部は、上記画像データ記憶手段に記憶された上記画像データにおいて、上記対象物の初期輪郭を設定する初期輪郭設定手段と、上記初期輪郭設定手段により設定された上記初期輪郭を収束させて収束輪郭を生成する輪郭収束手段と、上記輪郭収束手段により生成された上記収束輪郭上の輝度を取得し、上記輝度の分散を算出する輝度分散算出手段と、上記輝度分散算出手段により算出された上記輝度の上記分散と、予め定めた閾値とを比較し、上記分散が上記閾値より大きいか、または、上記分散が上記閾値以下であるかを判定する閾値判定手段と、上記閾値判定手段により上記分散が上記閾値より大きいと判定された場合に、上記輪郭収束手段により生成された上記収束輪郭を拡張し、当該拡張された輪郭を上記初期輪郭として設定する輪郭拡張手段と、上記閾値判定手段にて上記分散が上記閾値以下であると判定された場合に、上記輪郭収束手段により生成された上記収束輪郭を上記対象物の輪郭として抽出する輪郭抽出手段と、を備えたことを特徴とする。【００１３】
また、本発明の輪郭抽出装置は、上記記載の輪郭抽出装置において、上記輪郭収束手段および上記輪郭拡張手段は、動的輪郭モデリング法により上記収束輪郭を生成および拡張すること、を特徴とする。【００１４】
また、本発明の輪郭抽出装置は、上記記載の輪郭抽出装置において、上記制御部は、上記輪郭抽出手段にて抽出された上記対象物の輪郭の中心位置および／または輪郭内輝度を取得する輪郭取得手段、をさらに備えたことを特徴とする。【００１５】
また、本発明の輪郭抽出装置は、上記記載の輪郭抽出装置において、上記画像データは、複数の時間で撮像された複数のフレームから構成され、上記制御部は、上記複数のフレームを、上記時間の正順または逆順で処理するように制御することを特徴とする。【００１６】
また、本発明の輪郭抽出装置は、上記記載の輪郭抽出装置において、上記制御部は、上記複数のフレームを、上記時間の逆順で処理するように制御した場合に、複数の上記対象物の輪郭の上記中心位置が予め定めた閾値より小さい場合に、細胞分裂点を設定する細胞分裂点設定手段、を更に備えたことを特徴とする。【００１７】
また、本発明の輪郭抽出装置は、上記記載の輪郭抽出装置において、上記輝度分散算出手段は、上記画像データが複数の色に対応する輝度情報を含む場合に、上記色ごとに重み付けした上記輝度情報のｐ乗和のｐ乗根（ここで、ｐは上記輝度情報に対するパラメータである。）を、上記輝度として取得して上記輝度の分散を算出すること、を特徴とする。【００１８】
また、本発明は、輪郭抽出方法に関するものであり、本発明の輪郭抽出方法は、記憶部と制御部とを少なくとも備えた、対象物の輪郭を抽出する輪郭抽出装置において実行される輪郭抽出方法であって、上記記憶部は、上記対象物を撮像した画像データを記憶する画像データ記憶手段を備えており、上記制御部において実行される、上記画像データ記憶手段に記憶された上記画像データにおいて、上記対象物の初期輪郭を設定する初期輪郭設定ステップと、上記初期輪郭設定ステップにて設定された上記初期輪郭を収束させて収束輪郭を生成する輪郭収束ステップと、上記輪郭収束ステップにて生成された上記収束輪郭上の輝度を取得し、上記輝度の分散を算出する輝度分散算出ステップと、上記輝度分散算出ステップにて算出された上記輝度の上記分散と、予め定めた閾値とを比較し、上記分散が上記閾値より大きいか、または、上記分散が上記閾値以下であるかを判定する閾値判定ステップと、上記閾値判定ステップにて上記分散が上記閾値より大きいと判定された場合に、上記輪郭収束ステップにて生成された上記収束輪郭を拡張し、当該拡張された輪郭を上記初期輪郭として設定する輪郭拡張ステップと、上記閾値判定ステップにて上記分散が上記閾値以下であると判定された場合に、上記輪郭収束ステップにて生成された上記収束輪郭を上記対象物の輪郭として抽出する輪郭抽出ステップと、を含むことを特徴とする。【００１９】
また、本発明は、プログラムに関するものであり、本発明のプログラムは、記憶部と制御部とを少なくとも備えた輪郭抽出装置において実行させるためのプログラムであって、上記記憶部は、上記対象物を撮像した画像データを記憶する画像データ記憶手段を備えており、上記制御部において、上記画像データ記憶手段に記憶された上記画像データにおいて、上記対象物の初期輪郭を設定する初期輪郭設定ステップと、上記初期輪郭設定ステップにて設定された上記初期輪郭を収束させて収束輪郭を生成する輪郭収束ステップと、上記輪郭収束ステップにて生成された上記収束輪郭上の輝度を取得し、上記輝度の分散を算出する輝度分散算出ステップと、上記輝度分散算出ステップにて算出された上記輝度の上記分散と、予め定めた閾値とを比較し、上記分散が上記閾値より大きいか、または、上記分散が上記閾値以下であるかを判定する閾値判定ステップと、上記閾値判定ステップにて上記分散が上記閾値より大きいと判定された場合に、上記輪郭収束ステップにて生成された上記収束輪郭を拡張し、当該拡張された輪郭を上記初期輪郭として設定する輪郭拡張ステップと、上記閾値判定ステップにて上記分散が上記閾値以下であると判定された場合に、上記輪郭収束ステップにて生成された上記収束輪郭を上記対象物の輪郭として抽出する輪郭抽出ステップと、を実行させるためのプログラムであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
この発明によれば、（１）対象物を撮像した画像データにおいて、対象物の初期輪郭を設定し、（２）設定された初期輪郭を収束させて収束輪郭を生成し、（３）生成された収束輪郭上の輝度を取得し、輝度の分散を算出し、（４）算出された輝度の分散と、予め定めた閾値とを比較し、分散が閾値より大きいか、または、分散が閾値以下であるかを判定し、（５）分散が閾値より大きいと判定された場合に、生成された収束輪郭を拡張し、当該拡張された輪郭を初期輪郭として設定し、（６）分散が閾値以下であると判定された場合に、生成された収束輪郭を対象物の輪郭として抽出する。これにより、正確に対象物の真の輪郭を抽出することができるという効果を奏する。【００２１】
また、本発明は、上記（２）および（５）において、動的輪郭モデリング法（Ｓｎａｌｅｓ）により収束輪郭を生成および拡張するので、正確に対象物の輪郭にフィッティングさせることができるという効果を奏する。【００２２】
また、本発明は、抽出された対象物の輪郭の中心位置および／または輪郭内輝度を取得するので、対象物の位置および輝度を精度よく解析することができるという効果を奏する。【００２３】
また、本発明は、画像データは、複数の時間で撮像された複数のフレームから構成され、複数のフレームを、時間の正順または逆順で処理するように制御するので、対象物が撮像した時間の中で変形や移動等した場合でも精度よく対象物を追跡することができるという効果を奏する。【００２４】
また、本発明は、複数のフレームを、時間の逆順で処理するように制御した場合に、複数の対象物の輪郭の中心位置が予め定めた閾値より小さい場合に、細胞分裂点を設定するので、細胞分裂が生じた場合においても、アルゴリズムを複雑化することなく正確に細胞分裂点を解析することができるという効果を奏する。すなわち、時間正順でフレームを解析する従来手法では、細胞の分裂判定を、輪郭モデルの分裂判定という複雑なアルゴリズムで行っていたのに対し、本発明は、時間逆順でフレームを解析し、細胞の分裂判定を、輪郭モデルの融合により判定するので、アルゴリズムを単純化することができ、正確な細胞分裂点を解析することができる。【００２５】
また、本発明は、上記（２）において、画像データが複数の色に対応する輝度情報を含む場合に、色ごとに重み付けした輝度情報のｐ乗和のｐ乗根（ここで、ｐは輝度情報に対するパラメータである。）を、輝度として取得して輝度の分散を算出するので、画像が単色ではなく多色で表現されている場合であっても、各色に対応する輝度を一つの輝度の指標に統一して輪郭抽出のための計算を行うことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】図１は、初期輪郭から動的輪郭モデリング法により初期輪郭を収束させ、対象物の輪郭にフィッティングさせる様子を模式的に示した図である。
【図２】図２は、本発明が適用される本輪郭抽出装置１００の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図３は、本実施の形態における本輪郭抽出装置１００の輪郭抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、本実施の形態にかかる輪郭抽出処理を行った例を示す概念図である。
【図５】図５は、従来法による処理を行った例と、本実施の形態の輪郭抽出処理を行った例を示す図である。
【図６】図６は、時間正順解析処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、前のフレームにおいて抽出された抽出輪郭を拡張させて、次のフレームにおける初期輪郭を設定し、収束輪郭を生成させる様子を模式的に示した図である。
【図８】図８は、時間逆順解析処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、ハフ変換により初期輪郭を再設定する処理の一例を模式的に示した図である。
【図１０】図１０は、本実施の形態による輪郭抽出結果の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、細胞分裂点を判定する原理を説明するための図である。
【図１２】図１２は、時間連続するフレームにおいて、時間軸に逆順で輪郭抽出処理を行った結果を一例として示す図である。
【図１３】図１３は、あるフレームｋにおける輪郭の抽出結果（左図）と、系統樹による細胞分裂の解析結果（右図）を示す図である。
【図１４】図１４は、本実施例１の処理を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、細胞周期の時期特異的に蛍光を発する蛍光タンパク質型インジケータＦｕｃｃｉが導入されたＺｅｂｒａＦｉｓｈの初代培養細胞の蛍光イメージング画像を、本実験例２に基づいて解析した結果を示す図である。
【図１６】図１６は、本実施例２により抽出された輪郭内における各蛍光の強度の変化を示すグラフ、および、本実施例２による細胞追跡結果および輪郭内の輝度情報から作成された細胞分裂の系統樹を示す図である。
【図１７】図１７は、ＨｅＬａ細胞のコロニーへＲＯＩを設定し、コロニー全体の輪郭抽出を行った例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下に、本発明にかかる輪郭抽出装置および輪郭抽出方法、並びにプログラムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００２８】
特に以下の実施の形態においては、本発明を細胞解析技術に適用した例について説明することがあるが、この場合に限られず、防犯システムなど全ての技術分野において、同様に適用することができる。
【００２９】
［本発明の概要］
以下、本発明の概要について図１を参照して説明し、その後、本発明の構成および処理等について詳細に説明する。
【００３０】
本発明は、概略的に、以下の基本的特徴を有する。すなわち、本発明の輪郭抽出装置は、記憶部と制御部とを備え、対象物を撮像した画像データを記憶する。
【００３１】
そして、本発明の輪郭抽出装置は、記憶した画像データの画像において、対象物の初期輪郭を設定する。なお、初期輪郭の設定は、公知技術を用いて手動あるいは自動にて、解析対象の対象物を囲うように初期輪郭を設定する。
【００３２】
そして、本発明の輪郭抽出装置は、設定した初期輪郭を収束させて収束輪郭を生成する。ここで、図１は、初期輪郭から動的輪郭モデリング法により初期輪郭を収束させ、対象物の輪郭にフィッティングさせる様子を模式的に示した図である。図１において、左図は、対象物と初期輪郭を表し、右図は、対象物と収束輪郭を表している。図１に示すように、本発明の輪郭抽出装置は、円形の初期輪郭から、動的輪郭モデリング法等により、収束輪郭を生成する。
【００３３】
そして、本発明の輪郭抽出装置は、収束輪郭上の輝度を取得し、輝度の分散を算出する。ここで、「輝度の分散」は、輝度値のばらつきを示す値であり、例えば、分散の平方根である標準偏差などで表される。
【００３４】
そして、本発明の輪郭抽出装置は、輝度の分散と、予め定めた閾値とを比較し、分散が閾値より大きいか、または、分散が閾値以下であるかを判定する。
【００３５】
そして、本発明の輪郭抽出装置は、分散が閾値より大きいと判定された場合に、収束輪郭を拡張し、当該拡張した輪郭を初期輪郭として設定し、再び上述までの処理を繰り返す。
【００３６】
一方、本発明の輪郭抽出装置は、分散が閾値以下であると判定した場合には、生成した収束輪郭を対象物の輪郭として抽出する。ここで、本発明の輪郭抽出装置は、対象物の輪郭の中心位置および／または輪郭内輝度を取得してもよい。
【００３７】
以上は、１フレームの画像における本発明の輪郭抽出処理の概要である。ここで、画像データが、定時間隔撮影等により複数の時間で撮像された複数のフレームから構成される場合、複数のフレームを、時間の正順または逆順で、上述の輪郭抽出処理を行うように制御してもよい。また、逆順で上述の輪郭抽出処理を行う場合、複数の対象物の輪郭の中心位置が予め定めた閾値より小さい場合に、細胞分裂点を設定してもよい。以上で、本発明の概要の説明を終える。
【００３８】
［本輪郭抽出装置およびシステムの構成］
次に、本輪郭抽出装置の構成について図２を参照して説明する。図２は、本発明が適用される本輪郭抽出装置１００の構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。図２に示すように、輪郭抽出装置１００は、概略的に、制御部１０２と通信制御インターフェース部１０４と記憶部１０６と入出力制御インターフェース部１０８を備えて構成され、これら輪郭抽出装置１００の各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。
【００３９】
図２において、制御部１０２は、輪郭抽出装置１００の全体を統括的に制御するＣＰＵ等である。入出力制御インターフェース部１０８は、入力部１１２や出力部１１４に接続されるインターフェースである。また、記憶部１０６は、各種のデータベースやテーブルなどを格納する装置である。
【００４０】
記憶部１０６に格納される各種のデータベースやテーブル（画像データファイル１０６ａ〜細胞分裂点ファイル１０６ｄ）は、固定ディスク装置等のストレージ手段である。例えば、記憶部１０６は、各種処理に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベース等を格納する。
【００４１】
これら記憶部１０６の各構成要素のうち、画像データファイル１０６ａは、対象物を撮像した画像データを記憶する画像データ記憶手段である。ここで、画像データファイル１０６ａは、定時間隔撮影（タイムラプス撮影）等により複数の時間で撮像された複数のフレーム１〜ｎから構成される画像データを記憶してもよい。なお、以下の実施の形態において、フレーム１は、時間軸における最初のフレームを表し、フレームｎは、時間軸における最終のフレームを表し、フレームｋは、任意のフレームを表すものとする。また、画像データファイル１０６ａは、複数の色に対応する輝度情報（例えば、ＲＧＢの３原色のそれぞれに対応する輝度値）を含む画像データを記憶してもよく、また、この画像データを元画像データとして、色ごとに重み付けした輝度情報のｐ乗和のｐ乗根（ここで、ｐは輝度情報に対するパラメータである。）を、輝度として変換した画像データを記憶してもよい。
【００４２】
また、位置情報ファイル１０６ｂは、対象物の輪郭の中心位置を記憶する位置情報記憶手段である。ここで、本実施の形態においては、各輪郭には輪郭番号（ＩＤ）が付与されており、一の対象物は一の初期輪郭に対応付けられているので、各対象物は、収束輪郭の輪郭番号により同定される。すなわち、この位置情報ファイル１０６ｂには、一例として、輪郭番号（ＩＤ）やフレーム番号に対応付けて座標（ｘ，ｙ）が格納される。
【００４３】
また、輝度情報ファイル１０６ｃは、対象物の輪郭の輪郭内輝度を記憶する輝度情報記憶手段である。例えば、輝度情報ファイル１０６ｃには、輪郭番号やフレーム番号に対応付けて輝度値が格納される。
【００４４】
また、細胞分裂点ファイル１０６ｄは、細胞分裂点を記憶する細胞分裂点記憶手段である。例えば、細胞分裂点ファイル１０６ｄには、２つの対象物の輪郭の輪郭番号がフレーム番号と対応付けて格納される。
【００４５】
また、図２において、入出力制御インターフェース部１０８は、入力部１１２や出力部１１４の制御を行う。ここで、出力部１１４は、モニタ（家庭用テレビを含む）やスピーカ等である（なお、以下においては出力部１１４をモニタとして記載する場合がある）。また、入力部１１２としては、定時間隔撮影用の顕微鏡撮影装置等の画像入力装置の他、キーボード、マウス、およびマイク等を用いることができる。
【００４６】
また、図２において、制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラムや、各種の処理手順等を規定したプログラム、および、所要データを格納するための内部メモリを有する。そして、制御部１０２は、これらのプログラム等により、種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部１０２は、機能概念的に、フレーム設定部１０２ａ、初期輪郭設定部１０２ｄ、輪郭収束部１０２ｅ、輝度分散算出部１０２ｆ、閾値判定部１０２ｇ、輪郭拡張部１０２ｈ、輪郭抽出部１０２ｉ、輪郭取得部１０２ｊ、細胞分裂点設定部１０２ｋを備えて構成されている。
【００４７】
このうち、フレーム設定部１０２ａは、画像データファイル１０６ａに記憶された複数のフレームを、時間の正順または逆順で輪郭抽出処理を行うように制御する。ここで、フレーム設定部１０２ａは、図２に示すように、時間逆順フレーム設定部１０２ｂ、時間正順フレーム設定部１０２ｃを備えて構成されている。時間逆順フレーム設定部１０２ｂは、最終フレームｎを始点（キーフレーム）に設定し、最初のフレーム１に至るまで、時間逆順に輪郭抽出処理が行われるようフレームｋを設定する時間逆順フレーム設定手段である。時間正順フレーム設定部１０２ｃは、最初のフレーム１を始点（キーフレーム）に設定し、最終フレームｎに至るまで、時間正順に輪郭抽出処理が行われるようフレームｋを設定する時間正順フレーム設定手段である。
【００４８】
また、初期輪郭設定部１０２ｄは、画像データファイル１０６ａに記憶された画像データにおいて、対象物の初期輪郭を設定する初期輪郭設定手段である。すなわち、初期輪郭は、初期輪郭設定部１０２ｄにより対象物を囲うように設定され、その後の処理において対象物の真の輪郭に一致するように収束（および必要に応じて拡張）されるので、初期輪郭および収束輪郭（すなわち、動的輪郭モデル）は、各対象物に対するＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ：  注目領域）を表すことになる（以下の実施の形態では、対象物の真の輪郭と区別するため「ＲＯＩ」と呼ぶ場合がある）。初期輪郭設定部１０２ｄは、各ＲＯＩを、フレーム間にわたって同一の対象物に対して統一した輪郭番号（ＩＤ）で管理する。
【００４９】
また、この初期輪郭設定部１０２ｄによる初期輪郭の設定処理では、一例として、初期輪郭の設定位置を示すＸ座標・Ｙ座標、初期輪郭を何分割の直線として表現するかを示す初期分割数、初期輪郭の大きさを示す初期半径などが設定される。なお、これらの設定パラメータの一部または全部を、公知の初期輪郭設定手段により自動で設定してもよく、手動で設定してもよい。また、初期輪郭設定部１０２ｄは、輝度（シグナル）が前のフレームで消失しており、次のフレームで再出現した場合には、ハフ変換で特徴抽出し、シグナルがあったフレームにおけるＲＯＩ近傍の特徴点で初期輪郭を設定してもよい。
【００５０】
また、輪郭収束部１０２ｅは、初期輪郭設定部１０２ｄまたは輪郭拡張部１０２ｈにより設定された初期輪郭を収束させて収束輪郭を生成する輪郭収束手段である。ここで、輪郭収束部１０２ｅは、動的輪郭モデリング法により収束輪郭を生成してもよい。より具体的には、輪郭収束部１０２ｅは、下記のエネルギー関数Ｅｓｎａｋｅｓにより算出した値が最小となるように輪郭（ＲＯＩ）を収束させて収束輪郭を生成する。
Ｅｓｎａｋｅｓ＝∫｛Ｅｉｎ（ｖ（ｓ））＋Ｅｉｍｇ（ｖ（ｓ））＋Ｅｃｏｎ（ｖ（ｓ））｝ｄｓ
（ここで、Ｅｉｎは、輪郭線の持つ内部エネルギー項を表し、ＲＯＩの輪郭の長さが短く、線分集合の滑らかさが高いほどエネルギーが小さくなる関数である。Ｅｉｍｇは、画像のエッジ部分で極小となるエネルギー項を表し、画像の微分をして０に近くなる点ほどエネルギーが小さくなる関数である。Ｅｃｏｎは、外部からの拘束力によるエネルギー項を表す。）
【００５１】
この輪郭収束部１０２ｅによる収縮輪郭の生成処理のために、一例として、ＲＯＩを収縮させるとき、どの程度まで収縮させるかを表す「収縮力」や、ＲＯＩがどの程度なめらかな曲線として定義してよいかを表す「なめらかさ」、対象物近傍にＲＯＩをどの程度まで留めようとするかを表す「吸着力」、ＲＯＩが最小で何本の直線の集合として定義されるかを表す「最小頂点数」、ＲＯＩ計算時に何回収縮させる計算を行うかを表す「収縮回数」等のパラメータが、対象物の種類や解析の目的等に応じて設定可能に構成されている。
【００５２】
また、輝度分散算出部１０２ｆは、輪郭収束部１０２ｅにより生成された収束輪郭上の輝度を取得し、輝度の分散を算出する輝度分散算出手段である。ここで、輝度分散算出部１０２ｆは、画像データファイル１０６ａに記憶された画像データが複数の色に対応する輝度情報（例えば、ＲＧＢの３原色のそれぞれに対応する輝度値）を含む場合に、色ごとに重み付けした輝度情報のｐ乗和のｐ乗根（ここで、ｐは輝度情報に対するパラメータである。）を、輝度として取得して輝度の分散を算出してもよい。
【００５３】
また、閾値判定部１０２ｇは、輝度分散算出部１０２ｆにより算出された輝度の分散と、予め定めた閾値とを比較し、分散が閾値より大きいか、または、分散が閾値以下であるかを判定する閾値判定手段である。例えば、輝度分散算出部１０２ｆは、収束輪郭上の輝度の分散が、閾値として、ある標準偏差よりも大きい分散か否かを判定する。
【００５４】
また、輪郭拡張部１０２ｈは、輪郭を拡張させる輪郭拡張手段である。ここで、輪郭拡張部１０２ｈは、あるフレームｋの初期輪郭を最初に設定する場合に、前のフレームｋ−１の収束輪郭を拡張し、当該拡張した輪郭を初期輪郭として設定してもよい。また、輪郭拡張部１０２ｈは、閾値判定部１０２ｇにより分散が閾値より大きいと判定された場合に、輪郭収束部１０２ｅにより生成された収束輪郭を拡張し、当該拡張した輪郭を初期輪郭として設定する。ここで、輪郭拡張部１０２ｈは、動的輪郭モデリング法により収束輪郭を拡張してもよい。
【００５５】
また、輪郭抽出部１０２ｉは、閾値判定部１０２ｇにて分散が閾値以下であると判定された場合に、輪郭収束部１０２ｅにより生成された収束輪郭を対象物の輪郭として抽出する輪郭抽出手段である。
【００５６】
また、輪郭取得部１０２ｊは、輪郭抽出部１０２ｉにより抽出された対象物の輪郭の中心位置および／または輪郭内輝度を取得する輪郭取得手段である。なお、輪郭取得部１０２ｊは、対象物の輪郭の中心位置を位置情報ファイル１０６ｂに格納し、対象物の輪郭内輝度を輝度情報ファイル１０６ｃに格納する。
【００５７】
また、細胞分裂点設定部１０２ｋは、対象物が細胞であり、時間逆順フレーム設定部１０２ｂによりフレームｋを時間の逆順で輪郭抽出処理するように制御された場合に、複数の対象物の輪郭の中心位置が予め定めた閾値より小さい場合に、細胞分裂点を設定して、細胞分裂点ファイル１０６ｄに格納する細胞分裂点設定手段である。ここで、閾値は、一例として、２つの収縮輪郭がどのくらいまで接近したら同じ対象物として追跡するかを定義するための「同一点判定距離」のパラメータである。
【００５８】
以上が、本輪郭抽出装置１００の構成の一例の説明である。ここで、輪郭抽出装置１００は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、ネットワーク３００に通信可能に接続されてもよい。すなわち、このシステムは、図２に示すように、概略的に輪郭抽出装置１００と、動的輪郭モデリング法に関する設定パラメータ等を記憶する外部データベースや、輪郭抽出プログラム等の外部プログラム等を提供する外部システム２００とを、ネットワーク３００を介して通信可能に接続して構成されてもよい。
【００５９】
この場合、輪郭抽出装置１００の通信制御インターフェース部１０４は、通信回線等に接続されるルータ等の通信装置（図示せず）に接続されるインターフェースであり、輪郭抽出装置１００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信制御を行う。すなわち、通信制御インターフェース部１０４は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。
【００６０】
また、ネットワーク３００は、輪郭抽出装置１００と外部システム２００とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネット等である。
【００６１】
また、外部システム２００は、ネットワーク３００を介して、輪郭抽出装置１００と相互に接続され、利用者に対して動的輪郭モデリング法に関する設定パラメータ等を記憶する外部データベースや、輪郭抽出プログラム等の外部プログラム等を提供する機能を有する。ここで、外部システム２００は、ＷＥＢサーバやＡＳＰサーバ等として構成していてもよい。また、外部システム２００のハードウェア構成は、一般に市販されるワークステーション、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置およびその付属装置により構成していてもよい。また、外部システム２００の各機能は、外部システム２００のハードウェア構成中のＣＰＵ、ディスク装置、メモリ装置、入力装置、出力装置、通信制御装置等およびそれらを制御するプログラム等により実現される。
【００６２】
［輪郭抽出装置１００の処理］
次に、このように構成された本実施の形態における本輪郭抽出装置１００の処理の一例について、以下に図３〜図１３を参照して詳細に説明する。
【００６３】
［輪郭抽出処理］
まず、輪郭抽出処理の詳細について図３〜図５を参照して説明する。図３は、本実施の形態における本輪郭抽出装置１００の輪郭抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【００６４】
図３に示すように、まず、初期輪郭設定部１０２ｄは、画像データファイル１０６ａに記憶された画像データにおいて、対象物毎に、ＩＤと対応付けて初期輪郭を設定する（ステップＳＡ−１）。
【００６５】
つぎに、輪郭収束部１０２ｅは、Ｓｎａｋｅｓによって、設定された初期輪郭を収束させて収束輪郭を生成する（ステップＳＡ−２）。より具体的には、輪郭収束部１０２ｅは、収束輪郭の生成と、エネルギー関数Ｅｓｎａｋｅｓに基づくエネルギー値の計算とを、設定された収束回数だけ繰り返し、エネルギー値が最小となるように収束輪郭を最適化する。
Ｅｓｎａｋｅｓ＝∫｛Ｅｉｎ（ｖ（ｓ））＋Ｅｉｍｇ（ｖ（ｓ））＋Ｅｃｏｎ（ｖ（ｓ））｝ｄｓ
（ここで、Ｅｉｎは、輪郭線の持つ内部エネルギー項を表し、Ｅｉｍｇは、画像のエッジ部分で極小となるエネルギー項を表し、Ｅｃｏｎは、外部からの拘束力によるエネルギー項を表す。）
【００６６】
そして、輝度分散算出部１０２ｆは、輪郭収束部１０２ｅにより生成された収束輪郭上の輝度を取得する（ステップＳＡ−３）。より具体的には、輝度分散算出部１０２ｆは、収束輪郭に対応する画像ピクセルの輝度値を取得する。ここで、輝度分散算出部１０２ｆは、画像データファイル１０６ａに記憶された画像データが複数の色に対応する輝度情報（例えば、ＲＧＢの３原色のそれぞれに対応する輝度値）を含む場合に、色ごとに重み付けした輝度情報のｐ乗和のｐ乗根（ここで、ｐは輝度情報に対するパラメータである。）を、輝度として取得してもよい。
【００６７】
そして、輝度分散算出部１０２ｆは、取得した輝度の分散を算出する（ステップＳＡ−４）。
【００６８】
そして、閾値判定部１０２ｇは、輝度分散算出部１０２ｆにより算出された輝度の分散と、予め定めた閾値（例えば、所定の標準偏差の値）とを比較して、分散が閾値より大きいか、または、分散が閾値以下であるかを判定する（ステップＳＡ−５）。
【００６９】
閾値判定部１０２ｇにより分散が閾値より大きいと判定された場合（ステップＳＡ−５、Ｎｏ）、輪郭拡張部１０２ｈは、対象物の真の輪郭に収束輪郭を正しく設定できていないと判断し（ステップＳＡ−６）、当該収束輪郭を拡張して、拡張した収束輪郭を新たな初期輪郭として設定し、処理をステップＳＡ−２に戻す（ステップＳＡ−７）。
【００７０】
すなわち、収束輪郭上の輝度の分散が大きい場合には、収束輪郭が対象物の内部に取られていると考えられるため、一旦、収束輪郭を細胞内部領域から外側へ拡大して初期輪郭の再配置を行い、上述の輪郭収束処理を分散が閾値以下となるまで複数回繰り返すことで、収束輪郭を対象物の真の輪郭に一致させるよう制御する。
【００７１】
以上の輪郭抽出処理による輪郭の変遷を、図４を参照して説明する。ここで、図４は、本実施の形態にかかる輪郭抽出処理を行った例を示す概念図である。なお、図４の斜線領域は、対象物（細胞）を表している。また、図４のステップ番号は、図３のステップ番号に対応する。
【００７２】
まず、初期輪郭設定部１０２ｄは、次のフレームｋについて初期輪郭を設定する（図４の＜ＳＡ−１＞）。なお、この例では、初期輪郭設定部１０２ｄは、前回のフレームについて抽出された輪郭を拡張した抽出輪郭を、次のフレームについての初期輪郭として設定している。そして、輪郭収束部１０２ｅは、Ｓｎａｋｅｓによる輪郭フィッティングを行い、初期輪郭を収束させて収束輪郭を生成する（図４左の＜ＳＡ−２＞）。この場合、対象物が前回のフレームから移動・変形し、Ｓｎａｋｅｓ輪郭の拡大範囲を越えて移動したため対象物の真の輪郭と交差し対象物内部の輝度勾配と、対象物周囲の輝度勾配との間でエネルギー最小化が起こり対象物の真の輪郭に正しくＳｎａｋｅｓ輪郭を設定出来ていない。そのため、輝度分散算出部１０２ｆにより算出される収束輪郭上の輝度の分散は、閾値判定部１０２ｇにより、閾値より大きいと判定されるので、輪郭拡張部１０２ｈは、収束輪郭を拡張して、拡張した収束輪郭を新たな初期輪郭として設定する（図４の＜ＳＡ−７＞）。そして再び、輪郭収束部１０２ｅは、Ｓｎａｋｅｓによる輪郭フィッティングを行い、初期輪郭を収束させて収束輪郭を生成する（図４右の＜ＳＡ−２＞）。ここで、図５は、従来法による処理を行った例と、本実施の形態の輪郭抽出処理を行った例を示す図である。図５において、右図および左図は、対象物として２つの細胞を撮像した同一の画像を表しており、それぞれ、輪郭番号０〜３の収束輪郭が多角形で表されている。
【００７３】
図５の左図（従来例）に示すように、Ｓｎａｋｅｓを用いた従来のアルゴリズムでは、輪郭（ＲＯＩ）の拡大範囲を超えて細胞が移動し、再収縮計算前の初期輪郭と細胞領域とが交差した場合、細胞内部の輝度変化によって生じた偽の輪郭で輪郭エネルギーが最小化されてしまい、細胞の真の輪郭にＲＯＩを一致させることができなかった（左図の輪郭番号２参照）。そこで、本実施の形態では、図５の右図に示すように、輪郭抽出処理の過程で、輝度の分散を指標として、ＲＯＩの収縮と拡張を繰り返すことで、細胞内部領域にＲＯＩが配置されてしまった場合でも、ＲＯＩを細胞内部領域から外側へ拡大することができ、対象物の真の輪郭に一致させることができる（右図の輪郭番号２参照）。
【００７４】
つづいて、閾値判定部１０２ｇにより分散が閾値以下であると判定された場合には（ステップＳＡ−５、Ｙｅｓ）、輪郭抽出部１０２ｉは、対象物の真の輪郭に収束輪郭を正しく設定できたと判断して当該収束輪郭を対象物の輪郭として抽出する（ステップＳＡ−８）。
【００７５】
そして、輪郭取得部１０２ｊは、輪郭抽出部１０２ｉにより抽出された対象物の輪郭の中心位置（Ｘ，Ｙ）を、ＩＤと対応付けて位置情報ファイル１０６ｂに格納し、抽出された対象物の輪郭内輝度を、ＩＤと対応付けて輝度情報ファイル１０６ｃに格納する（ステップＳＡ−９）。
【００７６】
これにて、輪郭抽出処理の一例の説明を終える。
【００７７】
［時間正順解析処理］
次に、タイムラプス撮影等により複数の時間で撮像された複数のフレーム１〜ｎに対して、時間軸に正順で輪郭抽出処理を行う時間正順解析処理の詳細について、以下に図６および図７を参照して説明する。ここで、図６は、時間正順解析処理の一例を示すフローチャートである。
【００７８】
図６に示すように、まず、時間正順フレーム設定部１０２ｃは、画像データファイル１０６ａに記憶された画像データのうち、時間軸の最初のフレーム１を開始フレームとして設定し、初期輪郭設定部１０２ｄは、対象物毎に初期輪郭を設定する（ステップＳＢ−１）。
【００７９】
開始フレームについては輪郭の拡大処理（ステップＳＢ−２）は行わず、つぎに、輪郭収束部１０２ｅは、Ｓｎａｋｅｓによって、初期輪郭設定部１０２ｄにより設定された初期輪郭を収束させて収束輪郭を生成する（ステップＳＢ−３）。以降のステップＳＢ−３〜ＳＢ−８の処理は、上述のステップＳＡ−２〜ＳＡ−７の処理と同様に行い、収束輪郭上の輝度の分散が閾値以下となるまで処理を繰り返す。
【００８０】
そして、閾値判定部１０２ｇにより分散が閾値以下であると判定された場合には（ステップＳＢ−６、Ｙｅｓ）、輪郭抽出部１０２ｉは、対象物の真の輪郭に収束輪郭を正しく設定できたと判断し（ステップＳＢ−９）、当該収束輪郭を対象物の輪郭として抽出し、収束輪郭の設定を完了する（ステップＳＢ−１０）。
【００８１】
そして、輪郭取得部１０２ｊは、輪郭抽出部１０２ｉにより抽出された対象物の輪郭の中心位置（Ｘ，Ｙ）を、ＩＤと対応付けて位置情報ファイル１０６ｂに格納し、抽出された対象物の輪郭内輝度を、ＩＤと対応付けて輝度情報ファイル１０６ｃに格納する（ステップＳＢ−１１）。
【００８２】
そして、時間正順フレーム設定部１０２ｃは、当該輪郭抽出処理を行った解析フレームｋが終了フレームであるフレームｎに到達したか否かを判断する（ステップＳＢ−１２）。すなわち、時間正順フレーム設定部１０２ｃは、ｋ＝ｎであるか否かを判断する。
【００８３】
そして、時間正順フレーム設定部１０２ｃは、解析フレームｋがフレームｎに到達していないと判断した場合（ステップＳＢ−１２、Ｎｏ）、ｋをインクリメントし（ｋ→ｋ＋１）、解析フレームｋを１つ進行させ、処理をステップＳＢ−２に戻す（ステップＳＢ−１３）。
【００８４】
そして、輪郭拡張部１０２ｈは、前のフレームｋ−１において輪郭抽出部１０２ｉにより抽出された輪郭を拡張し、当該拡張した輪郭を解析フレームｋの初期輪郭として設定する（ステップＳＢ−２）。ここで、図７は、前のフレームにおいて抽出された抽出輪郭を拡張させて、次のフレームにおける初期輪郭を設定し、収束輪郭を生成させる様子を模式的に示した図である。図７において、左図は、前のフレームにおける対象物と抽出輪郭を表し、中央図は、次のフレームにおける対象物と初期輪郭を表し、右図は、次のフレームにおける対象物と収束輪郭を表している。
【００８５】
図７に示すように、解析フレームｋを次のフレームに移行する際には、輪郭拡張部１０２ｈは、前のフレームにおいて輪郭抽出部１０２ｉにより抽出された収束輪郭を一度拡張させ、当該拡張された輪郭を次のフレームにおける初期輪郭として設定するので、対象物が移動したり変形したりした場合にも、対象物を囲うように初期輪郭を設定して対象物の真の輪郭と一致する収束輪郭を設定することができる。なお、この輪郭拡張部１０２ｈの処理は、以下の時間逆順解析処理においても同様である。
【００８６】
ここで、初期輪郭設定部１０２ｄは、シグナル消失後において、ハフ変換を行って特徴抽出を行い輪郭近傍での特徴抽出部分に初期輪郭を再設定してもよい。すなわち、前のフレームｋ−１においてシグナル（輝度）が消失していた場合、次のフレームｋにかかるステップＳＢ−２において、初期輪郭設定部１０２ｄは、ハフ変換で特徴抽出し、シグナルがあったフレームにおけるＲＯＩ近傍の特徴点で初期輪郭を設定してもよい。これにより、ハフ変換を行ってシグナル消失点近傍に初期輪郭を再設定するので、シグナル消失前後で同一の対象物を継続して追跡することが出来る。なお、このハフ変換による初期輪郭の再設定処理については、以下の時間逆順解析処理において、図９および図１０を参照して詳細に説明する。
【００８７】
そして、時間正順フレーム設定部１０２ｃは、上述のステップＳＢ−２〜ＳＢ−１３までの処理を、全てのフレーム（ｋ＝１〜ｎ）について時間軸に正順で実行されるよう制御し、最終フレームであるフレームｎに到達したと判定した場合（ステップＳＢ−１２、Ｙｅｓ）、処理を終了する。以上で、時間正順解析処理の一例の説明を終える。
【００８８】
［時間逆順解析処理］
つづいて、タイムラプス撮影等により複数の時間で撮像された複数のフレーム１〜ｎに対して、時間軸に逆順で輪郭抽出処理を行う時間逆順解析処理の詳細について、以下に図８〜図１３を参照して説明する。ここで、図８は、時間逆順解析処理の一例を示すフローチャートである。
【００８９】
図８に示すように、まず、時間逆順フレーム設定部１０２ｂは、画像データファイル１０６ａに記憶された画像データのうち、時間軸の最終のフレームｎを開始フレームとして設定する（ステップＳＣ−１）。
【００９０】
そして、初期輪郭設定部１０２ｄは、開始フレームについて、対象物毎に初期輪郭を設定する（ステップＳＣ−２）。
【００９１】
開始フレームについては輪郭の拡大処理（ステップＳＣ−３）は行わず、つぎに、輪郭収束部１０２ｅは、Ｓｎａｋｅｓによって、初期輪郭設定部１０２ｄにより設定された初期輪郭を収束させて収束輪郭を生成する（ステップＳＣ−４）。以降のステップＳＣ−４〜ＳＣ−９の処理は、上述のステップＳＡ−２〜ＳＡ−７の処理と同様に行い、収束輪郭上の輝度の分散が閾値以下となるまで処理を繰り返す。
【００９２】
そして、閾値判定部１０２ｇにより分散が閾値以下であると判定された場合には（ステップＳＣ−７、Ｙｅｓ）、輪郭抽出部１０２ｉは、対象物の真の輪郭に収束輪郭を正しく設定できたと判断し（ステップＳＣ−１０）、当該収束輪郭を対象物の輪郭として抽出し、収束輪郭の設定を完了する（ステップＳＣ−１１）。
【００９３】
そして、輪郭取得部１０２ｊは、輪郭抽出部１０２ｉにより抽出された対象物の輪郭の中心座標（Ｘ，Ｙ）を、ＩＤと対応付けて位置情報ファイル１０６ｂに格納し、抽出された対象物の輪郭内輝度を、ＩＤと対応付けて輝度情報ファイル１０６ｃに格納する（ステップＳＣ−１２）。
【００９４】
そして、細胞分裂点設定部１０２ｋは、任意の２つの対象物の輪郭の中心座標（Ｘ，Ｙ）間の距離が、十分近接しているか否かを、予め定めた閾値（すなわち、同一点判定距離）に基づいて判定する（ステップＳＣ−１３）。
【００９５】
そして、細胞分裂点設定部１０２ｋは、中心座標間の距離が予め定めた閾値より小さいと判定した場合（ステップＳＣ−１３、Ｙｅｓ）、時間（または単に、解析フレームのフレーム番号）と輪郭番号を細胞分裂点ファイル１０６ｄに格納する（ステップＳＣ−１４）。
【００９６】
そして、時間逆順フレーム設定部１０２ｂは、当該輪郭抽出処理を行った解析フレームｋが終了フレームであるフレーム１に到達したか否かを判断する（ステップＳＣ−１５）。すなわち、時間逆順フレーム設定部１０２ｂは、ｋ＝１であるか否かを判断する。
【００９７】
そして、時間逆順フレーム設定部１０２ｂは、解析フレームｋがフレーム１に到達していないと判断した場合（ステップＳＣ−１５、Ｎｏ）、ｋをデクリメントし（ｋ→ｋ−１）、解析フレームｋを１つ逆行させ、処理をステップＳＣ−３に戻す（ステップＳＣ−１６）。
【００９８】
そして、輪郭拡張部１０２ｈは、図７を参照して説明したように上述のステップＳＢ−２と同様に、前のフレームｋ＋１において輪郭抽出部１０２ｉにより抽出された輪郭を拡張し、当該拡張した輪郭を解析フレームｋの初期輪郭として設定する（ステップＳＣ−３）。ここで、初期輪郭設定部１０２ｄは、シグナル（輝度）が前のフレームｋ＋１で消失しており、次のフレームｋで再出現した場合には、ハフ変換で特徴抽出し、シグナルがあったフレームにおけるＲＯＩ近傍の特徴点で初期輪郭を設定してもよい。ここで、図９は、ハフ変換により初期輪郭を再設定する処理の一例を模式的に示した図である。
【００９９】
図９に示すように、前のフレームｋ＋１において、輪郭拡張部１０２ｈにより設定された初期輪郭内でシグナルが消失した場合（輝度が閾値以下の場合）、初期輪郭設定部１０２ｄは、次のフレームｋにおいて、ハフ変換を行って特徴抽出を行い、輪郭近傍での特徴抽出部分に新たに初期輪郭を再設定してもよい。ここで、図１０は、本実施の形態による輪郭抽出結果の一例を示す図である。図１０の左図グラフにおいて、横軸はフレーム数を表し、縦軸は輝度を表している。また、図１０の右図は、解析結果を系統樹で表した図である。
【０１００】
図１０に示すように、例えば、発現レベルに応じて蛍光を発する細胞を解析対象とした場合などでは、グラフで示すように、フレームの途中で輝度が変化しシグナルが消失してしまう場合がある。本実施の形態によれば、ハフ変換を行ってシグナル消失点近傍で、初期輪郭を再設定するので、右図に示すように、シグナル消失前後で同一の対象物を同定することができ、一度シグナルが消失した場合であっても、同じ対象物を継続して追跡することができる。
【０１０１】
このように、時間逆順フレーム設定部１０２ｂは、上述のステップＳＣ−３〜ＳＣ−１６までの処理を、全てのフレーム（ｋ＝ｎ〜１）について時間軸に逆順で実行されるよう制御する。
【０１０２】
そして、時間逆順フレーム設定部１０２ｂにより、最終フレームであるフレーム１に到達したと判定された場合（ステップＳＣ−１５、Ｙｅｓ）、細胞分裂点設定部１０２ｋは、細胞分裂点ファイル１０６ｄから、中心座標が近接した時間と輪郭番号を読み出し、細胞分裂点を判定する（ステップＳＣ−１７）。ここで、図１１は、細胞分裂点を判定する原理を説明するための図である。図１１において、左図、中央図、右図は、それぞれ順に、時間軸に正順に並べた３つのフレームに対応し、左図では、１つの対象物、中央図および右図では、２つの対象物が模式的に表されている。
【０１０３】
図１１に示すように、時間軸逆行方向に解析フレームｋの輪郭抽出処理を行う場合においては、輪郭同士の中心の距離が閾値より下回ったとき（すなわち、マージ（細胞融合）が発生したと判断できたとき）に、時間軸順方向から見れば、分裂（細胞分裂や核分裂）が発生したと考えられるので、細胞分裂点設定部１０２ｋは、この時点（中央図の時点）を細胞分裂点として設定する。なお、細胞分裂点設定部１０２ｋは、あるフレームｋにおいて、輪郭同士の中心の距離が閾値より下回った場合でも、次のフレームｋ−１において、当該２つの輪郭が重なり合わない場合は、細胞分裂点として設定しなくともよく、あるフレームｋにおいて、輪郭同士の中心の距離が閾値以上の場合でも、次のフレームｋ−１において、当該２つの輪郭が重なり合った場合は、細胞分裂点として設定してもよい。ここで、図１２は、時間連続するフレームにおいて、時間軸に逆順で輪郭抽出処理を行った結果を一例として示す図である。図１２において、「２８２」〜「２８５」の番号は、各フレーム番号を表し、「０」および「１」の番号は、それぞれの輪郭に対する輪郭番号（ＩＤ）を示している。また、各フレームの画像は、ＤＮＡ構造安定化を担う核関連タンパクであるＨｉｓｔｏｎｅＨ２ＢにＧＦＰを繋いだ核標識プローブを発現させたＨｅＬａ細胞を、Ｏｌｙｍｐｕｓ（会社名）−ＬＣＶ１００システム（商品名）で７分おきに２９９枚（２９９フレーム）の蛍光を用いた長時間タイムラプスイメージングにより取得された画像データのうちの一部（２８２〜２８５フレーム目）である。
【０１０４】
図１２の解析結果に示すように、２８５フレーム目において、対象物である細胞は２つ存在しているため、ＩＤ：０とＩＤ：１の輪郭はそれぞれ独立に存在している。そして、２８４フレーム目においては、細胞の核の分裂が確認され、このフレームにおいて輪郭の融合が発生している。そして、２８２フレーム目においては、ＩＤ：０とＩＤ：１の輪郭は、細胞分裂前の同一の細胞を対象とするため完全に重なっている。このように、時間逆順解析処理において、細胞分裂点設定部１０２ｋは、一例として、輪郭同士の中心の距離が閾値より下回った場合のフレーム番号（この場合、「２８５」）や、２つの輪郭が重なり合った場合のフレーム番号（この場合、「２８４」）等を、細胞分裂点として設定する。
【０１０５】
ここで、細胞分裂点設定部１０２ｋは、細胞分裂点ファイル１０６ｄに記憶された時間（またはフレーム番号）と輪郭番号に基づいて、細胞分裂の系統樹を作成してもよい。ここで、図１３は、あるフレームｋにおける輪郭の抽出結果（左図）と、系統樹による細胞分裂の解析結果（右図）を示す図である。
【０１０６】
図１３左図に示すように、同一の対象物に複数の輪郭が一致した場合には、細胞分裂点設定部１０２ｋにより、細胞分裂点が設定され、細胞分裂点の輪郭ＩＤとフレーム番号が登録される。これにより、右図に示すように、解析対象の分裂を認識して系統図を作成することが可能となる。以上で、時間逆順解析処理の一例の説明を終える。
【０１０７】
以上が、本実施の形態による輪郭抽出装置１００の処理の詳細である。
【０１０８】
［実施例１］
本実施の形態における実施例１について、以下に図１４を参照して説明する。ここで、まず、従来技術と対比を行いながら、本実施例１の原理について説明する。
【０１０９】
近年の顕微鏡撮影記録技術、ならびに、蛍光タンパク質等による細胞内現象の可視化技術の進歩により、細胞の定時間隔撮影（タイムラプス撮影）を行い、輝度情報の解析を行うことで細胞内シグナルの時空間的情報の取得が可能となった。
【０１１０】
この細胞のタイムラプス動画像から情報を効率よく取得し、科学的に意味のある情報を引き出すことが求められている。
【０１１１】
しかしながら、従来の細胞解析ソフトウェアでは、時間とともに移動し、形や輝度を変化させる細胞を効率よく追跡することは困難であり、また細胞分裂現象にも対応できなかった。
【０１１２】
例えば、従来の細胞解析ソフトウェアでは、１フレームごとに或る輝度値を閾値として設定し、輝度による２値化を行うことで輝度集合を抽出し、細胞領域としていた。そして、統計処理によりフレーム間での相対移動距離が最小となる輝度集合同士を同一の細胞に対応するものとして同定して、細胞追跡を行っていた。この従来の手法では、輝度による２値化を行うという特性から、解析対象は輝度を持った細胞のタイムラプス画像（すなわち、蛍光顕微鏡でのタイムラプス画像）に限られており、かつ、２値化が実施できる画像は、背景や細胞の輝度にむらや勾配がなく、撮影された細胞の細胞群に大きな輝度変化のないもののみが対象であった。
【０１１３】
また、フレームごとの輝度情報を取得後に統計処理で細胞の追跡を行っているため、細胞の同一性が保障されない場面が発生し、細胞を正確に追跡できない場合や、細胞特有の現象である細胞分裂に追従できない等の問題点があった。
【０１１４】
そこで、本実施例１では、より効率のよい細胞抽出方法を提供することで、細胞追跡能力の向上を図り、細胞分裂の識別アルゴリズムによって上記の問題を解決する。すなわち、本実施例１では、細胞領域の抽出を従来手法で用いられている輝度による２値化を行うのではなく、細胞の輪郭に注目して領域を抽出する動的輪郭モデリング法（Ｓｎａｋｅｓ）を用いて処理を行い、後続のフレームでは一度、輪郭モデルの範囲拡大後に再収縮を行うことで細胞の追跡を行う。
【０１１５】
これにより、時間経過と共に形状を変化させながら移動し、かつ、輝度変化を起こす細胞に対しての追跡能力を向上させ、更に、従来２値化が非常に困難であった透過像に対する細胞解析も可能となった。
【０１１６】
また、時系列情報に対して逆向きに解析を行うことで、２つの輪郭情報が一致し、細胞が融合した時点をもって、細胞分裂が起こったと判定するアルゴリズムを開発し、細胞分裂の識別を可能とした。ここで、図１４は、本実施例１の処理を示すフローチャートである。
【０１１７】
すなわち、本実施例１の輪郭抽出装置１００は、図１４に示すように、時間逆順フレーム設定部１０２ｂの処理により、画像データファイル１０６ａを開き、細胞の顕微鏡タイムラプス画像データを読み出す（ステップＳＤ−１）。
【０１１８】
そして、輪郭抽出装置１００は、時間逆順フレーム設定部１０２ｂの処理により、画像データファイル１０６ａから必要な情報を取得後、記録されている最終フレームｎへ読み込み制御ｋを移動する（ステップＳＤ−２）。本実施例１では、解析は時間軸に対して逆方向から順次進める。
【０１１９】
そして、輪郭抽出装置１００は、初期輪郭設定部１０２ｄの処理により、最終フレームｎ上で、動的輪郭モデル（Ｓｎａｋｅｓ）に与える初期パラメータ（初期輪郭位置、初期輪郭半径、収縮強度、収縮計算回数、拡大範囲、輪郭上の制御点個数など）を設定する（ステップＳＤ−３）。この初期輪郭は、解析すべき複数の細胞に対して個別に設定し、すなわち、ｍ個の細胞に対して、ＩＤ：１〜ｍを付与した初期輪郭をそれぞれ設定する。
【０１２０】
そして、輪郭抽出装置１００は、輪郭収束部１０２ｅの処理により、与えられた初期半径が細胞の輪郭に最も適合する位置になるまで収縮するようエネルギーモデル計算をさせ、収束輪郭を生成する（ステップＳＤ−４）。
【０１２１】
そして、輪郭抽出装置１００は、輝度分散算出部１０２ｆの処理により、収束輪郭上の画像ピクセルの輝度値を取得し（ステップＳＤ−５）、取得した輝度の分散を算出する（ステップＳＤ−６）。
【０１２２】
そして、輪郭抽出装置１００は、閾値判定部１０２ｇの処理により、輝度の分散が所定の標準偏差より大きいと判定した場合（ステップＳＤ−７、Ｎｏ）、収束輪郭を拡張して新たな初期輪郭として設定し、処理をステップＳＤ−４に戻す。
【０１２３】
そして、輪郭抽出装置１００は、分散が所定の標準偏差以下となるまで輪郭収束処理を繰り返して（ステップＳＤ−４〜７）、所定の標準偏差以下となった場合（ステップＳＤ−７、Ｙｅｓ）、輪郭抽出部１０２ｉの処理により細胞の輪郭を抽出し注目領域（ＲＯＩ）を設定する（動的輪郭モデルに適応する）。
【０１２４】
そして、輪郭抽出装置１００は、輪郭取得部１０２ｊの処理により、求められたＲＯＩから輝度情報を取得し（ステップＳＤ−８）、ＩＤ：１〜ｍのＲＯＩ内の輝度情報を輝度情報ファイル１０６ｃに書き出す（ステップＳＤ−９）。
【０１２５】
そして、輪郭抽出装置１００は、細胞分裂点設定部１０２ｋの処理により、２つ以上のＲＯＩが同じ範囲を示しＲＯＩが融合している（すなわち、細胞が融合している）と判定した場合には（ステップＳＤ−１０、Ｙｅｓ）、時間軸順方向から見た場合には細胞分裂が起こったと判定して細胞分裂点を細胞分裂点ファイル１０６ｄに記録する（ステップＳＤ−１１）。
【０１２６】
そして、輪郭抽出装置１００は、時間逆順フレーム設定部１０２ｂの処理により、読み込み制御ｋが最初のフレーム１に到達しているか判定し（ステップＳＤ−１２）、最初のフレーム１に到達していない場合（ステップＳＤ−１２、Ｎｏ）、時間逆順フレーム設定部１０２ｂの処理により、時間軸に対し一つ前のフレームｋ−１へ制御を移したのち、輪郭拡張部１０２ｈの処理により、ＲＯＩ範囲を拡大させる（ステップＳＤ−１３）。
【０１２７】
そして、輪郭抽出装置１００は、次のフレームについて、拡大させたＲＯＩ範囲で、再び輪郭の収縮を行い、細胞範囲を抽出する（ステップＳＤ−４〜ＳＤ−１３）。
【０１２８】
輪郭抽出装置１００は、以上の処理をすべてのフレームｎ〜１に対して時間軸逆方向から順に行う。
【０１２９】
すべてのフレームの解析後、すなわち最初のフレーム１に到達した場合（ステップＳＤ−１２、Ｙｅｓ）、輪郭抽出装置１００は、輝度情報ファイル１０６ｃや細胞分裂点ファイル１０６ｄに記録された情報に基づいて、輝度変化情報や細胞分裂の遷移図（系統樹）などの情報を出力部１１４に出力する。
【０１３０】
以上で本実施例１の処理を終える。
【０１３１】
［実施例２］
本実施の形態における実施例２について、以下に図１５および図１６を参照して説明する。
【０１３２】
本実施例２においては、画像が単色ではなく多色で表現されている場合であっても、正確に輪郭抽出を行えるよう、動的輪郭モデリング法（Ｓｎａｋｅｓ）による輪郭計算のための輝度について適切な処理を行った上で、細胞の輪郭抽出と細胞追跡を行った。なお、輪郭計算用の輝度の計算以外の処理の流れは、上述した実施例１と基本的に同様である。
【０１３３】
すなわち、本実施例２においては、画像データが複数の色に対応する輝度情報を含む場合に対応させるため、色ごとに重み付けした輝度情報のｐ乗和のｐ乗根を、輪郭計算用の輝度Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙとして設定した。より具体的には、蛍光顕微鏡により得られた各チャンネルの蛍光輝度をＣｈ１，Ｃｈ２，Ｃｈ３とした場合、輪郭計算用の輝度Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙを以下の式により取得した。
Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＝（（ａ）＊（Ｃｈ１）＾（ｐ）＋（ｂ）＊（Ｃｈ２）＾（ｐ）＋（ｃ）＊（Ｃｈ３）＾（ｐ））＾（１／ｐ）
（ここで、ａ，ｂ，ｃは、それぞれ、各蛍光輝度Ｃｈ１，Ｃｈ２，Ｃｈ３に対する任意の重みづけパラメータである。また、ｐは、全体の輝度に対するパラメータである。）
【０１３４】
なお、上記計算式における各パラメータ（重みづけパラメータａ，ｂ，ｃ、および、全体の輝度に対するパラメータｐ）は、例えばｄｏｕｂｌｅ型の浮動小数等により指定される実数であり、より好適には、０以上の実数である。
【０１３５】
この計算式により、複数の蛍光画像の輝度を反映したＳｎａｋｅｓ輪郭計算用の輝度Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙを得ることができる。そして、算出された輝度Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙの値に基づいて、上述した実施例１と同様の手法（時間逆順解析処理）により、Ｓｎａｋｅｓ輪郭の存在している座標を計算し、求められたＳｎａｋｅｓ輪郭内に存在している元の各々の蛍光画像の輝度情報（Ｃｈ１，Ｃｈ２，Ｃｈ３）を取得することで、複数の蛍光画像群からなるイメージング画像からの解析を可能とした。
【０１３６】
ここで、図１５は、細胞周期の時期特異的に蛍光を発する蛍光タンパク質型インジケータＦｕｃｃｉが導入されたＺｅｂｒａＦｉｓｈの初代培養細胞の蛍光イメージング画像を、本実験例２に基づいて解析した結果を示す図である。ここで、このインジケータＦｕｃｃｉ（Ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｔ  Ｕｂｉｑｕｉｔｉｎａｔｉｏｎ−ｂａｓｅｄ  Ｃｅｌｌ  Ｃｙｃｌｅ  Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）は、細胞周期のＳ／Ｇ２／Ｍ期において緑色蛍光を発し、Ｇ１期において赤色蛍光を発するものである（なお、Ｆｕｃｃｉの性質上、緑色蛍光タンパク質（ｍＡＧ）が完全に分解されるまでの時間、および、赤色蛍光タンパク質（ｍＫＯ２）が合成され蓄積し十分な蛍光を発するまでの時間のそれぞれには、ある程度の時間を要するため、厳密な意味で細胞分裂直後に緑色から赤色に蛍光が変化するものではない）。また、解析に用いた蛍光イメージング画像は、Ｆｕｃｃｉが導入されたＺｅｂｒａＦｉｓｈの初代培養細胞を、４８時間にわたってタイムラプス撮影した約１０００フレームの画像群であり、このうち、図１５においては、３時間ごとの代表画像を、抽出した輪郭（輪郭番号２，３，５）とともに示している。なお、この解析においては、解析のための前処理の段階において、多色の蛍光イメージング画像の各輝度情報（Ｃｈ１，Ｃｈ２，Ｃｈ３）について輝度調整を行ったため、解析アルゴリズム上の上記計算式における各パラメータは１とした。
【０１３７】
図１５に示すように、細胞は、０ｈ〜１２ｈ付近においてＳ／Ｇ２／Ｍ期の緑色蛍光を呈し、１５ｈ〜２７ｈ付近においてＧ１期の赤色蛍光を呈し、３０ｈ〜４５ｈ付近においてＳ／Ｇ２／Ｍ期の緑色蛍光を呈し、その後ふたたび４８ｈ付近においてＧ１期の赤色蛍光を呈しているが、２色の蛍光色の違いにも拘わらず、いずれの画像においても、正確に細胞の輪郭を抽出できていることが確認された。また、図１５に示すように、０ｈにおいては共通していた３つの輪郭（輪郭番号２，３，５）が、１２ｈ付近のフレーム（※１）において、輪郭番号２の輪郭と、輪郭番号３，５の輪郭とに分離し、その後、共通していた２つの輪郭（輪郭番号３，５）が、４５ｈ付近のフレーム（※２）において、輪郭番号３の輪郭と、輪郭番号５の輪郭との２つの輪郭に分離しており、本実施例２により、これら２箇所の時点（※１，※２）付近において細胞分裂点が設定された。なお、図１５に示すように、この２つの細胞分裂点は、いずれも、赤色蛍光を呈する前の緑色蛍光が弱まる時点であり、インジケータＦｕｃｃｉが示すＭ期とほぼ一致し、本実施例２により細胞分裂点が正確に解析できていることが確認された。
【０１３８】
ここで、図１６は、本実施例２により抽出された輪郭内における各蛍光の強度の変化を示すグラフ、および、本実施例２による細胞追跡結果および輪郭内の輝度情報から作成された細胞分裂の系統樹を示す図である。
【０１３９】
図１６のグラフ図（上図）に示すように、本実施例２により抽出された輪郭内において、Ｆｕｃｃｉによる、Ｓ／Ｇ２／Ｍ期の緑色蛍光（ｍＡＧ）の強度と、Ｇ１期の赤色蛍光（ｍＫＯ２）の強度が細胞周期依存的に変化している様子が示された。また、図１６の系統樹（下図）に示すように、細胞分裂の系統樹に各蛍光色の輝度情報を反映した色付けを行うことにより、細胞分裂に伴う細胞周期の各期間の長さの可視化を行うことに成功した。
【０１４０】
以上で、本実施例２の説明を終える。
【０１４１】
［他の実施の形態］
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。
【０１４２】
例えば、上記の実施の形態においては、蛍光顕微鏡画像中の１つの細胞を対象物として解析を行った例について説明したが、本発明はこれに限らない。ここで、図１７は、微分干渉像中のＨｅＬａ細胞のコロニーへＲＯＩを設定し、コロニー全体の輪郭抽出を行った例を示す図である。このように、本発明は細胞領域と背景領域とが輝度の差として表現される蛍光画像からの解析のみならず、微分干渉画像のような対象物と背景とが輝度の差としては表現されない画像からも対象物の抽出を行うことが出来、対象物も１つの細胞のみならず複数の細胞から構成される細胞群を対象物として適用することも可能である。すなわち、上述の実施の形態においては、蛍光顕微鏡画像中の１つの細胞に対して１つの初期輪郭を設定して輪郭の抽出を行ったが、蛍光顕微鏡観察像以外からの対象物抽出を行ってもよく、複数の細胞や複数の対象物の集団に対して１つの初期輪郭を設定して、これらの集団の輪郭を抽出してもよい。
【０１４３】
また、例えば、輪郭抽出装置１００がスタンドアローンの形態で処理を行う場合を一例に説明したが、輪郭抽出装置１００とは別筐体で構成されるクライアント端末からの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント端末に返却するように構成してもよい。
【０１４４】
また、実施の形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【０１４５】
このほか、上記文献中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１４６】
また、輪郭抽出装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
【０１４７】
例えば、輪郭抽出装置１００の各装置が備える処理機能、特に制御部１０２にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。尚、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じて輪郭抽出装置１００に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤなどの記憶部１０６などは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）として協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。
【０１４８】
また、このコンピュータプログラムは、輪郭抽出装置１００に対して任意のネットワーク３００を介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【０１４９】
また、本発明に係るプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｃ等の任意の「可搬用の物理媒体」、あるいは、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットに代表されるネットワークを介してプログラムを送信する場合の通信回線や搬送波のように、短期にプログラムを保持する「通信媒体」を含むものとする。
【０１５０】
また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【０１５１】
記憶部１０６に格納される各種のデータベース等（画像データファイル１０６ａ〜細胞分裂点ファイル１０６ｄ）は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラムやテーブルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【０１５２】
また、輪郭抽出装置１００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理装置を接続し、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【０１５３】
更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じて、または、機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１５４】
以上、詳細に説明したように、本発明にかかる輪郭抽出装置および輪郭抽出方法、並びにプログラムおよび記録媒体によれば、正確に対象物の真の輪郭を抽出することができることができ、医療や製薬や創薬や生物学研究や臨床検査などの分野の他、防犯システムなど様々な分野において極めて有用である。
【符号の説明】
【０１５５】
１００  輪郭抽出装置
１０２  制御部
１０２ａ  フレーム設定部
１０２ｂ  時間逆順フレーム設定部
１０２ｃ  時間正順フレーム設定部
１０２ｄ  初期輪郭設定部
１０２ｅ  輪郭収束部
１０２ｆ  輝度分散算出部
１０２ｇ  閾値判定部
１０２ｈ  輪郭拡張部
１０２ｉ  輪郭抽出部
１０２ｊ  輪郭取得部
１０２ｋ  細胞分裂点設定部
１０４  通信制御インターフェース部
１０６  記憶部
１０６ａ  画像データファイル
１０６ｂ  位置情報ファイル
１０６ｃ  輝度情報ファイル
１０６ｄ  細胞分裂点ファイル
１０８  入出力制御インターフェース部
１１２  入力部
１１４  出力部
２００  外部システム
３００  ネットワーク
【図１】
2010098211.tif 000003
【図２】
2010098211.tif 000004
【図３】
2010098211.tif 000005
【図４】
2010098211.tif 000006
【図６】
2010098211.tif 000007
【図７】
2010098211.tif 000008
【図８】
2010098211.tif 000009
【図９】
2010098211.tif 000010
【図１０】
2010098211.tif 000011
【図１１】
2010098211.tif 000012
【図１４】
2010098211.tif 000013
【図５】
2010098211.tif 000014
【図１２】
2010098211.tif 000015
【図１３】
2010098211.tif 000016
【図１５】
2010098211.tif 000017
【図１６】
2010098211.tif 000018
【図１７】
2010098211.tif 000019
【国際調査報告】
2010098211.tif 000020
2010098211.tif 000021
2010098211.tif 000022
2010098211.tif 000023