(57)【要約】【課題】微粒子の分取に利用することが可能なスペクトル型の解析を実現する情報処理装置、微粒子分取システム、プログラム及び微粒子分取方法を提供すること。【解決手段】本技術に係る情報処理装置は、解析部と、学習部と、判別部とを具備する。上記解析部は、励起光が照射された微粒子から放出された蛍光の波長帯域毎の発光量である検出データに基づいて、複数種の蛍光色素のそれぞれの発光量である蛍光色素情報を算出し、上記蛍光色素情報に応じて上記微粒子を処理対象とするか否かを判別し、判別結果を上記検出データに関連付けて教師データを生成する。上記学習部は、上記教師データに機械学習アルゴリズムを適用し、処理対象と判別された検出データの特徴を学習し、学習結果を含む辞書データを生成する。上記判別部は、検出データが供給されると、上記辞書データに基づいて、上記検出データが取得された微粒子が処理対象か否かを判別する。【選択図】図４
2018198586.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
励起光が照射された微粒子から放出された蛍光の波長帯域毎の発光量である検出データに基づいて、複数種の蛍光色素のそれぞれの発光量である蛍光色素情報を算出し、前記蛍光色素情報に応じて前記微粒子を処理対象とするか否かを判別し、判別結果を前記検出データに関連付けて教師データを生成する解析部と、
前記教師データに機械学習アルゴリズムを適用して、処理対象と判別された検出データの特徴を学習し、学習結果を含む辞書データを生成する学習部と、
検出データが供給されると、前記辞書データに基づいて、前記検出データが取得された微粒子が処理対象か否かを判別する判別部と
を具備する情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記解析部は、重み付け最小二乗法によって前記蛍光色素情報を算出する
情報処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記解析部は、複数種の蛍光色素のそれぞれの発光量に対して処理対象範囲を設定し、前記蛍光色素情報が前記処理対象範囲に含まれるか否かによって微粒子を処理対象とするか否かを判別し、
前記処理対象範囲に対してマージンを指定するマージン指定部をさらに具備する
情報処理装置。
【請求項４】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記学習部が利用する機械学習アルゴリズムを指定する学習時間指定部をさらに具備する
情報処理装置。
【請求項５】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記検出データと、複数種の蛍光色素のそれぞれの発光スペクトルであるリファレンススペクトルに基づいて合成変数を生成する合成変数生成部をさらに具備し、
前記解析部は、前記判別結果と共に前記合成変数を前記検出データに関連付けて前記教師データを生成し、
前記判別部は、前記辞書データと前記合成変数に基づいて、前記検出データが取得された微粒子が処理対象か否かを判別する
情報処理装置。
【請求項６】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記微粒子は、複数種の蛍光色素による蛍光標識が施された細胞である
情報処理装置。
【請求項７】
微粒子を含む液体に励起光を照射する励起光照射部と、
前記励起光の照射によって前記微粒子から放出された蛍光を分光し、前記蛍光の波長帯域毎の発光量を検出して検出データを生成する検出器を備える蛍光検出部と、
前記検出データに基づいて、複数種の蛍光色素のそれぞれの発光量である蛍光色素情報を算出し、前記蛍光色素情報に応じて前記微粒子を処理対象とするか否かを判別し、判別結果を前記検出データに関連付けて教師データを生成する解析部と、
前記教師データに機械学習アルゴリズムを適用して、処理対象と判別された検出データの特徴を学習し、学習結果を含む辞書データを生成する学習部と、
検出データが供給されると、前記辞書データに基づいて、前記検出データが取得された微粒子が処理対象か否かを判別する判別部と
を具備する微粒子分取システム。
【請求項８】
請求項７に記載の微粒子分取システムであって、
前記判別部による判別結果に基づいて前記微粒子を分取する微粒子分取機構
をさらに具備する微粒子分取システム。
【請求項９】
請求項８に記載の微粒子分取システムであって、
前記微粒子分取機構は、前記微粒子を含む液滴を生成し、前記液滴を帯電させることによって前記液滴の進路を制御し、前記微粒子を分取する
微粒子分取システム。
【請求項１０】
励起光が照射された微粒子から放出された蛍光の波長帯域毎の発光量である検出データに基づいて、複数種の蛍光色素のそれぞれの発光量である蛍光色素情報を算出し、前記蛍光色素情報に応じて前記微粒子を処理対象とするか否かを判別し、判別結果を前記検出データに関連付けて教師データを生成する解析部と、
前記教師データに機械学習アルゴリズムを適用して、処理対象と判別された検出データの特徴を学習し、学習結果を含む辞書データを生成する学習部と、
検出データが供給されると、前記辞書データに基づいて、前記検出データが取得された微粒子が処理対象か否かを判別する判別部と
として情報処理装置を機能させるプログラム。
【請求項１１】
解析部が、励起光が照射された微粒子から放出された蛍光の波長帯域毎の発光量である検出データに基づいて、複数種の蛍光色素のそれぞれの発光量である蛍光色素情報を算出し、前記蛍光色素情報に応じて前記微粒子を処理対象とするか否かを判別し、判別結果を前記検出データに関連付けて教師データを生成し、
学習部が、前記教師データに機械学習アルゴリズムを適用して、処理対象と判別された検出データの特徴を学習し、学習結果を含む辞書データを生成し、
判別部が、検出データが供給されると、前記辞書データに基づいて、前記検出データが取得された微粒子が処理対象か否かを判別する
微粒子分取方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、フローサイトメトリーに係る情報処理装置、微粒子分取システム、プログラム及び微粒子分取方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
フローサイトメトリーは、微粒子を分散させた液体を、微粒子が一列となるように流れている状態とし、その微粒子に励起光を照射することによって放出される蛍光を検出することにより、微粒子を分析する方法である。この方法は、蛍光色素を結合させた細胞の分析等に多く用いられる。また、フローサイトメトリーでは、微粒子を含む液滴を帯電させ、偏向板によって液滴の進路を変更させることにより、分析結果に応じて微粒子を分取することも可能である。【０００３】
従来は、数種類の互いに異なる波長帯域を有する励起光を微粒子に照射し、蛍光を分光して複数のＰＭＴ（photomultiplier tube：光電子倍増管）によって検出する方法が一般的である。各ＰＭＴは特定の蛍光色素から放出される蛍光を検出対象とする。【０００４】
近年では、各蛍光色素のリファレンススペクトルを用いて、計測された蛍光スペクトルのアンミキシング計算を行い、各蛍光色素の量をリアルタイムで算出するスペクトル型の解析方法も開発されている。蛍光スペクトルの解析方法としては、クラスタリング解析等が多く用いられる（例えば、特許文献１及び２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−１３２９２１号公報
【特許文献２】特表２０１６−５１１３９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
スペクトル型の解析方法では、高い波長分解能によって蛍光の高精度な解析が可能である。しかしながら、スペクトル型の解析方法は演算量が多く、解析に時間を要する。このため、フローサイトメトリーの完了後に蛍光を解析する際に利用することは可能であるが、微粒子の蛍光を分析し、その分析結果を利用して微粒子を分取するような場合には演算処理が間に合わず、このような利用方法を実現することは困難であった。【０００７】
以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、微粒子の分取に利用することが可能なスペクトル型の解析を実現する情報処理装置、微粒子分取システム、プログラム及び微粒子分取方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置は、解析部と、学習部と、判別部とを具備する。
上記解析部は、励起光が照射された微粒子から放出された蛍光の波長帯域毎の発光量である検出データに基づいて、複数種の蛍光色素のそれぞれの発光量である蛍光色素情報を算出し、上記蛍光色素情報に応じて上記微粒子を処理対象とするか否かを判別し、判別結果を上記検出データに関連付けて教師データを生成する。
上記学習部は、上記教師データに機械学習アルゴリズムを適用し、処理対象と判別された検出データの特徴を学習し、学習結果を含む辞書データを生成する。
上記判別部は、検出データが供給されると、上記辞書データに基づいて、上記検出データが取得された微粒子が処理対象か否かを判別する。【０００９】
本情報処理装置は、学習フェーズ分取フェーズの二つのフェーズで動作する。学習フェーズにおいて解析部は、微粒子について検出された検出データから蛍光色素情報を算出し、蛍光色素情報を利用して微粒子が処理対象（例えば分取対象）であるか否かを判別する。学習部は、機械学習によって、どのような検出データが処理対象の微粒子のものであるか（検出データから算出される蛍光色素情報が所定の条件を満たすか）を学習する。分取フェーズにおいて判別部はこの学習結果を利用して、供給される検出データが処理対象の微粒子のものであるかを判別する。判別部においては学習部による学習結果を利用することで、蛍光色素情報を算出することなく、処理対象の微粒子を判別することができる。検出データから蛍光色素情報を算出するためには比較的多量の演算が必要であるが、判別部は分取フェーズにおいてこの演算を実施する必要がなく、検出データが供給されると迅速に微粒子を判別することが可能である。これにより、分取フェーズにおいて蛍光の検出直後に微粒子を分取することが可能となり、蛍光色素情報の算出が必要なスペクトル型の解析方法をフローサイトメトリーに応用することが可能となる。【００１０】
上記解析部は、重み付け最小二乗法によって、上記蛍光色素情報を算出してもよい。【００１１】
重み付け最小二乗法（ＷＬＳＭ：weighted least-square method）は、検出データから蛍光色素情報を算出する演算方法であり、蛍光色素情報を高精度に算出することが可能である。一方で、この演算には時間を要するが、上記のように本技術においては判別部での蛍光色素情報の算出が必要ではなく、解析部での検出データからの蛍光色素情報の算出に好適に利用可能である。【００１２】
上記解析部は、複数種の蛍光色素のそれぞれの発光量に対して処理対象範囲を設定し、上記蛍光色素情報が上記処理対象範囲に含まれるか否かによって微粒子を処理対象とするか否かを判別し、
上記処理対象範囲に対してマージンを指定するマージン指定部をさらに具備してもよい。【００１３】
蛍光色素情報が処理対象範囲に含まれる場合、当該蛍光色素情報が算出された検出データは、処理対象の微粒子から検出されたものと判別される。ここで、蛍光色素情報が処理対象範囲の境界近傍に位置する場合、判別精度ひいては機械学習精度に影響が生じるおそれがある。このため、マージン指定部によって処理対象範囲を拡大あるいは縮小することにより、機械学習精度を向上させることが可能となる。【００１４】
上記情報処理装置は、上記学習部が利用する機械学習アルゴリズムを指定する学習時間指定部をさらに具備してもよい。【００１５】
本情報処理装置は、学習フェーズにおいて得られた学習結果を利用して分取フェーズにおいて分取を実施するが、細胞への蛍光標識の結合反応の反応性低下等を防止するため、学習フェーズから分取フェーズまでの所要時間を短縮すべき場合がある。学習時間指定部は、機械学習アルゴリズムを指定することによってこの所要時間を調整することが可能である。【００１６】
上記情報処理装置は、上記検出データと、複数種の蛍光色素のそれぞれの発光スペクトルであるリファレンススペクトルに基づいて合成変数を生成する合成変数生成部をさらに具備し、
上記解析部は、上記判別結果と共に上記合成変数を上記検出データに関連付けて上記教師データを生成し、
上記判別部は、上記辞書データと上記合成変数に基づいて、上記検出データが取得された微粒子が処理対象か否かを判別してもよい。【００１７】
解析部が判別結果に加えて合成変数を教師データとすることにより、機械学習に利用させる特徴量が増加するため、学習フェーズにおける機械学習の精度及び分取フェーズにおける判別精度を向上させることが可能である。【００１８】
上記微粒子は、複数種の蛍光色素による蛍光標識が施された細胞であってもよい。【００１９】
本技術に係る情報処理装置は、蛍光標識が施された細胞について蛍光を検出し、検出結果に応じて細胞を分取する用途に好適に利用可能である。【００２０】
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る微粒子分取システムは、励起光照射部と、蛍光検出部と、解析部と、学習部と、判別部とを具備する。
上記励起光照射部は、微粒子を含む液体に励起光を照射する。
上記蛍光検出部は、上記励起光の照射によって上記微粒子から放出された蛍光を分光し、上記蛍光の波長帯域毎の発光量を検出して検出データを生成する検出器を備える。
上記解析部は、上記検出データに基づいて、複数種の蛍光色素のそれぞれの発光量である蛍光色素情報を算出し、上記蛍光色素情報に応じて上記微粒子を処理対象とするか否かを判別し、判別結果を上記検出データに関連付けて教師データを生成する。
上記学習部は、上記教師データに機械学習アルゴリズムを適用して、処理対象と判別された検出データの特徴を学習し、学習結果を含む辞書データを生成する。
上記判別部は、検出データが供給されると、上記辞書データに基づいて、上記検出データが取得された微粒子が処理対象か否かを判別する。【００２１】
上記微粒子分取システムは、上記判別部による判別結果に基づいて微粒子を分取する微粒子分取機構をさらに具備してもよい。【００２２】
上記微粒子分取機構は、上記微粒子を含む液滴を生成し、上記液滴を帯電させることによって上記液滴の進路を制御し、上記微粒子を分取してもよい。【００２３】
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係るプログラムは、解析部と、学習部と、判別部ととして情報処理装置を機能させる。
上記解析部は、励起光が照射された微粒子から放出された蛍光の波長帯域毎の発光量である検出データに基づいて、複数種の蛍光色素のそれぞれの発光量である蛍光色素情報を算出し、上記蛍光色素情報に応じて上記微粒子を処理対象とするか否かを判別し、判別結果を上記検出データに関連付けて教師データを生成する。
上記学習部は、上記教師データに機械学習アルゴリズムを適用して、処理対象と判別された検出データの特徴を学習し、学習結果を含む辞書データを生成する。
上記判別部は、検出データが供給されると、上記辞書データに基づいて、上記検出データが取得された微粒子が処理対象か否かを判別する。【００２４】
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理方法は、解析部が、励起光が照射された微粒子から放出された蛍光の波長帯域毎の発光量である検出データに基づいて、複数種の蛍光色素のそれぞれの発光量である蛍光色素情報を算出し、上記蛍光色素情報に応じて上記微粒子を処理対象とするか否かを判別し、判別結果を上記検出データに関連付けて教師データを生成する。
学習部が、上記教師データに機械学習アルゴリズムを適用して、処理対象と判別された検出データの特徴を学習し、学習結果を含む辞書データを生成する。
判別部が、検出データが供給されると、上記辞書データに基づいて、上記検出データが取得された微粒子が処理対象か否かを判別する。
【発明の効果】
【００２５】
以上のように、本技術によれば、微粒子の分取に利用することが可能なスペクトル型の解析を実現する情報処理装置、微粒子分取システム、プログラム及び微粒子分取方法を提供することが可能である。なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本技術の第１の実施形態に係る微粒子分取システムの模式図である。
【図２】同微粒子分取システムが備える蛍光検出部の模式図である。
【図３】同微粒子分取システムが備える蛍光検出部が出力するＰＭＴデータの例である。
【図４】同微粒子分取システムが備える情報処理装置のブロック図である。
【図５】同情報処理装置の入力部が取得するＰＭＴデータの例である。
【図６】同情報処理装置の解析部が利用する傾向色素のリファレンススペクトルの例である。
【図７】同情報処理装置の解析部による蛍光色素情報の算出方法を示す模式図である。
【図８】同情報処理装置の解析部が算出する蛍光色素情報の例である。
【図９】同情報処理装置の解析部が処理対象の判別に利用する処理対象範囲の例である。
【図１０】同情報処理装置の解析部が生成する教師データの例である。
【図１１】同情報処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図１２】同情報処理装置の解析部の動作を示すフローチャートである。
【図１３】同情報処理装置の学習部の動作を示すフローチャートである。
【図１４】同情報処理装置の判別部の動作を示すフローチャートである。
【図１５】本技術の第２の実施形態に係る微粒子分取システムが備える情報処理装置の模式図である。
【図１６】同情報処理装置のマージン指定部が保持するマージン情報の例である。
【図１７】同情報処理装置の解析部が処理対象の判別に利用する、マージンが適用された処理対象範囲の例である。
【図１８】同情報処理装置の解析部の動作を示すフローチャートである。
【図１９】本技術の第３の実施形態に係る微粒子分取システムが備える情報処理装置の模式図である。
【図２０】同情報処理装置の学習時間指定部が保持する機械学習アルゴリズムの例である。
【図２１】同情報処理装置の学習部の動作を示すフローチャートである。
【図２２】本技術の第４の実施形態に係る微粒子分取システムが備える情報処理装置の模式図である。
【図２３】同情報処理装置のリファレンススペクトルデータベースに保持されている各蛍光色素のリファレンススペクトルの例である。
【図２４】同情報処理装置における合成変数の利用態様を示す模式図である。
【図２５】同情報処理装置の解析部が生成する教師データの例である。
【図２６】同情報処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図２７】同情報処理装置の判別部の動作を示すフローチャートである。
【図２８】本技術の各実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
（第１の実施形態）
本技術の第１の実施形態に係る微粒子分取システムについて説明する。
【００２８】
［微粒子分取システムの構成］
図１は、本実施形態に係る微粒子分取システム１００の構成を示す模式図である。同図に示すように、微粒子分取システム１００は、フローサイトメータ１１０及び情報処理装置１５０を備える。
【００２９】
［フローサイトメータの構成及び動作］
フローサイトメータ１１０は、ソーティングチップ１１１、励起光照射部１１２、蛍光検出部１１３、偏向板１１４、偏向板１１５、制御部１１６及び電極１１７を備える。
【００３０】
フローサイトメータ１１０には、処理対象の微粒子を含む液体（以下、微粒子含有液体）が供給される。微粒子含有液体は例えば、微粒子を含むサンプル液と、微粒子を搬送するためのシース液を混合したものである。処理対象の微粒子は例えば蛍光色素標識が施された細胞である。
【００３１】
ソーティングチップ１１１は、微粒子含有液体の液滴（図中Ｄ）を吐出する。ソーティングチップ１１１は微粒子含有液体が流れる流路１１１ａを備え、流路１１１ａは微粒子（図中Ｂ）が一列となって流れるように構成されている。
【００３２】
流路１１１ａには、微粒子含有液体に電気的に接触する電極１１７が設けられている。また、ソーティングチップ１１１にはソーティングチップ１１１を振動させる図示しない振動素子が接続されている。振動素子によってソーティングチップ１１１が振動することによって、微粒子含有液体は液滴Ｄとなって流路１１１ａから吐出される。
【００３３】
励起光照射部１１２は、励起光を発生させる光源及び光学系によって構成され、流路１１１ａを流れる微粒子含有液体に励起光（図中Ｌ１）を照射する。励起光は例えばレーザー光である。励起光照射部１１２は複数が設けられ、波長が異なる複数の励起光を照射可能に構成されていてもよい。
【００３４】
蛍光検出部１１３は、励起光の照射を受けて微粒子から放出される蛍光（図中Ｌ２）を検出する。蛍光検出部１１３の構成については後述する。蛍光検出部１１３は蛍光の検出結果であるＰＭＴデータを情報処理装置１５０に出力する。
【００３５】
偏向板１１４及び偏向板１１５は、図示しない電源に接続され、プラス又はマイナスに帯電可能に構成されている。
【００３６】
制御部１１６は、情報処理装置１５０からの命令を受けてフローサイトメータ１１０の各部を制御し、微粒子の分取を実行させる。具体的には制御部１１６は、ソーティングチップ１１１を振動させて液滴Ｄを形成させ、電極１１７に供給する荷電を発生させる等の制御を行う。
【００３７】
フローサイトメータ１１０は以上のような構成を有する。微粒子含有液体がソーティングチップ１１１に供給されると、微粒子含有液体は流路１１１ａを流れる。励起光照射部１１２から流路１１１ａに対して励起光Ｌ１が照射され、励起光Ｌ１が微粒子Ｂに到達すると、微粒子Ｂに結合された蛍光色素が蛍光を生じ、微粒子Ｂから蛍光Ｌ２が放出される。
【００３８】
蛍光Ｌ２は、蛍光検出部１１３に入射する。蛍光検出部１１３では後述するように蛍光の分光や検出が実行され、ＰＭＴデータが生成される。蛍光検出部１１３は、生成したＰＭＴデータを情報処理装置１５０に出力する。
【００３９】
制御部１１６は、情報処理装置１５０から命令を受けて荷電を発生させ、電極１１７を介して流路１１１ａを流れる微粒子含有液体を帯電させる。また、制御部１１６は、ソーティングチップ１１１に設けられた振動機構を制御して一つの液滴Ｄに一つの微粒子Ｂが含有されるように振動を生じさせる。液滴Ｄは、液滴形成時に流路１１１ａを流れる微粒子含有液体と同じ電荷を保持したまま、偏向板１１４と偏向板１１５の間を通過して進行する。
【００４０】
偏向板１１４と偏向板１１５の間を通過する液滴Ｄは偏向板１１４及び偏向板１１５によって偏向される。例えば偏向板１１４をプラス、偏向板１１５をマイナスに帯電させると、マイナスに帯電する液滴Ｄは偏向板１１４に引き寄せられ、容器１１８に収容される。また、プラスに帯電する液滴Ｄは偏向板１１５に引き寄せられ、容器１１９に収容される。帯電していない液滴は、偏向板１１４及び偏向板１１５による偏向を受けることなく進行し、容器１２０に収容される。
【００４１】
制御部１１６が、液滴Ｄが吐出される直前のタイミングで電極１１７に荷電を供給し、液滴Ｄをプラス又はマイナスに帯電させ、若しくは帯電させないことにより、液滴Ｄの経路を制御することができる。これにより、微粒子Ｂは液滴Ｄと共にいずれかの容器に収容され、即ち分取される。
【００４２】
ここで、情報処理装置１５０は、ＰＭＴデータに基づいて、蛍光が検出された微粒子が処理対象であるか否かを判別し、判別結果に応じて制御部１１６に命令を供給する。このため、情報処理装置１５０は、蛍光が検出されてから、蛍光が検出された微粒子を含む液滴が形成されるまでの間に同微粒子が処理対象であるか否かを判別する必要があり、高速な判別処理が必要である。
【００４３】
なお、フローサイトメータ１１０の構成はここに示すものに限られず、微粒子の蛍光を検出してＰＭＴデータを情報処理装置１５０に出力し、情報処理装置１５０からの制御を受けて微粒子を分取可能な構成であればよい。
【００４４】
［蛍光検出部の構成］
図２は、蛍光検出部１１３の構成を示す模式図である。同図に示すように、蛍光検出部１１３は、光学系１３１、プリズムアレイ１３２、マイクロレンズアレイ１３３及びＰＭＴphotomultiplier tube：光電子増倍管）１３４を備える。
【００４５】
光学系１３１は、微粒子から放出された蛍光Ｌ２をプリズムアレイ１３２に入射させる。光学系１３１の構成は特に限定されない。
【００４６】
プリズムアレイ１３２は多数のプリズムによって構成され、光学系１３１から入射した蛍光Ｌ２を波長毎に分光する。
【００４７】
マイクロレンズアレイ１３３は、それぞれのＰＭＴ１３４に分光された蛍光を入射させるマイクロレンズのアレイである。
【００４８】
ＰＭＴ１３４は、入射光を電気信号に変換して出力する。蛍光検出部１１３には多数のＰＭＴ１３４が設けられている。ＰＭＴ１３４の数は特に限定されないが、例えば６６個（６６チャネル）とすることができる。
【００４９】
蛍光検出部１１３は以上のような構成を有する。微粒子から放出された蛍光Ｌ２はプリズムレンズアレイによって波長毎に分光され、分光された各波長帯域の蛍光はそれぞれがＰＭＴ１３４に入射する。即ち、蛍光検出部１１３では、蛍光Ｌ２の波長毎の発光量が各ＰＭＴ１３４によって検出される。
【００５０】
図３は、一つの微粒子について各ＰＭＴ１３４で検出された発光量の例であり、それぞれのＰＭＴ１３４の出力をチャネル(Channel)として示す。蛍光検出部１１３は、新たな微粒子に励起光が照射され、蛍光が放出される度にＰＭＴ１３４によって蛍光を検出し、図３に示すような各ＰＭＴ１３４の出力値（以下、ＰＭＴデータ）を生成する。
【００５１】
［情報処理装置の構成］
図４は、情報処理装置１５０の機能的構成を示すブロック図である。同図に示すように、情報処理装置１５０は入力部１５１、解析部１５２、学習部１５３、辞書１５４及び判別部１５５を備える。なお、以下の説明では、処理対象の微粒子は蛍光色素によって標識が施された細胞とする。
【００５２】
入力部１５１は、フローサイトメータ１１０のＰＭＴ１３４からＰＭＴデータを取得する。図５は、入力部１５１が取得するＰＭＴデータの例である。同図に示すようにＰＭＴデータは、細胞を識別するための細胞番号と、各ＰＭＴ（図ではＰＭＴ１〜ＰＭＴ１０）の出力値を含む（図３参照）。入力部１５１は取得したＰＭＴデータを解析部１５２又は判別部１５５に供給する。
【００５３】
解析部１５２は、入力部１５１からＰＭＴデータを取得し、解析する。具体的には解析部１５２は、ＰＭＴデータに対して演算処理を行い、ＰＭＴデータを各蛍光色素の発光量（以下、蛍光色素情報）に変換する。
【００５４】
図６は、フローサイトメータ１１０に投入された細胞に結合されている各蛍光色素のリファレンススペクトルの例であり、解析部１５２は予めこれを保持している。図７は、ＰＭＴデータからの蛍光色素情報の算出方法を示す模式図である。同図に示すように解析部１５２は、各蛍光色素のリファレンススペクトルに対して演算処理を実行して、蛍光色素の発光割合（蛍光色素情報）を算出する。
【００５５】
この演算処理には例えば、重み付け最小二乗法（ＷＬＳＭ：weighted least-square method）を利用することができる。また、この他にも解析部１５２は、他の演算方法によってＰＭＴデータから蛍光色素情報を算出してもよい。図８は、各細胞の蛍光色素の発光量（蛍光色素情報）をプロットしたグラフである。同図では蛍光色素１及び蛍光色素２について示す。
【００５６】
また、解析部１５２は、蛍光色素情報に基づいて各細胞を処理対象とするか否かを判別する。図９は、判別の態様を示す模式図である。ユーザは、図９に示すような蛍光色素情報を参照して、処理を希望する範囲（以下、処理対象範囲Ｈ）を指定することができる。なお、処理対象範囲Ｈの形状は矩形に限られず、任意の形状とすることができる。
【００５７】
解析部１５２は、各細胞について、処理対象範囲Ｈに含まれているか否かを判別する。図５に示す例では「細胞１」及び「細胞２」は処理対象範囲Ｈに含まれず、「細胞３」は処理対象範囲Ｈに含まれている。
【００５８】
解析部１５２は、各細胞についての判別結果をＰＭＴデータにマークする。図１０は、判別結果をマークしたＰＭＴデータの例である。同図に示すように、各細胞についての判別結果（Ｙ／Ｎ）がＰＭＴデータにマークされている。解析部１５２は、判別結果がマークされたＰＭＴデータ（以下、教師データ）を学習部１５３に供給する。
【００５９】
学習部１５３は、教師データに機械学習アルゴリズムを適用し、蛍光色素情報が処理対象範囲Ｈに含まれると推定されるＰＭＴデータの特徴を学習する。学習部１５３が機械学習に利用するアルゴリズムは特に限定されず、RandomForestやSupport vector machine等を利用することできる。学習部１５３は機械学習によって生成した辞書データを辞書１５４に保持させる。
【００６０】
判別部１５５は、入力部１５１からＰＭＴデータが供給されると、辞書１５４に保持されている辞書データを利用して、細胞が処理対象であるか否かを判別する。判別部１５５は、判別結果に基づいて細胞を分取するか否かを指示する命令を生成し、制御部１１６に供給する。
【００６１】
［微粒子分取システムの動作］
微粒子分取システム１００の動作について説明する。図１１は、微粒子分取システム１００の動作を示すフローチャートである。微粒子分取システム１００は、機械学習によって辞書データを作成するフェーズ（以下、学習フェーズ）と、作成した辞書データを利用して細胞の分取を実施するフェーズ（以下、分取フェーズ）の２つのフェーズで動作する。
【００６２】
学習フェーズでは、細胞がフローサイトメータ１１０に投入され、ＰＭＴ１３４がＰＭＴデータを生成する。入力部１５１はＰＭＴデータを取得し、解析部１５２に供給する。解析部１５２はＰＭＴデータを蛍光色素情報に変換する（Ｓｔ１０１）。続いて、解析部１５２は、それぞれの細胞について蛍光色素情報が処理対象範囲Ｈに含まれるか否かを判別し、判別結果をＰＭＴデータにマークして教師データを作成する（Ｓｔ１０２）。
【００６３】
解析部１５２は、教師データを学習部１５３に供給する。学習部１５３は、教師データを元に機械学習を行い、辞書データを作成する（Ｓｔ１０３）。以上が学習フェーズである。学習フェーズにおいてフローサイトメータ１１０に投入される細胞の量は特に限定されないが、例えば全体の半分程度とすることができる。
【００６４】
分取フェーズでは、残りの細胞がフローサイトメータ１１０に投入され、ＰＭＴ１３４がＰＭＴデータを生成する。入力部１５１はＰＭＴデータを取得し、判別部１５５に供給する。判別部１５５は、辞書データを利用して細胞が処理対象であるか否かを判別し（Ｓｔ１０４）、判別結果に基づいて制御信号をフローサイトメータ１１０に供給する。
【００６５】
図１２は、解析部１５２の動作の詳細を示すフローチャートである。同図に示すように、解析部１５２は、学習フェーズにおいて入力部１５１からＰＭＴデータが供給されると、ＰＭＴデータを発光色素情報に変換する（Ｓｔ１１１）。続いて、ユーザが発光色素情報を参照して処理対象範囲Ｈを指定し、解析部１５２がその指定を受け付ける（Ｓｔ１１２）。
【００６６】
解析部１５２は、個々の細胞について蛍光色素情報が処理対象範囲Ｈに含まれるか否かを判定する（Ｓｔ１１３）。解析部１５２は、蛍光色素情報が処理対象範囲Ｈに含まれる場合（Ｓｔ１１３：Ｙｅｓ）、当該細胞のＰＭＴデータに処理対象であることを示すマークを付す（Ｓｔ１１４）。また、解析部１５２は、蛍光色素情報が処理対象範囲Ｈに含まれない場合（Ｓｔ１１３：Ｎｏ）当該細胞のＰＭＴデータに処理対象ではないことを示すマークを付す（Ｓｔ１１５）。解析部１５２は、蛍光色素情報が処理対象範囲Ｈに含まれるか否かの判定を学習フェーズでフローサイトメータ１１０に投入された全ての細胞について実行する。
【００６７】
続いて、解析部１５２は、判別結果が関連付けられたＰＭＴデータを教師データとし（Ｓｔ１１６）、教師データを学習部１５３に供給する。
【００６８】
図１３は、学習部１５３の動作の詳細を示すフローチャートである。同図に示すように学習部１５３は、教師データを入力として機械学習アルゴリズムを実行し、機械学習を行う（Ｓｔ１２１）。続いて、学習部１５３は、機械学習によって生成した辞書データを辞書１５４に保持させる（Ｓｔ１２２）。
【００６９】
図１４は、判別部１５５の動作の詳細を示すフローチャートである。同図に示すように判別部１５５は、分取フェーズにおいて入力部１５１からＰＭＴデータが供給されると、辞書データに基づいて細胞が処理対象か否かを判別する（Ｓｔ１３１）。具体的には判別部１５５は、ＰＭＴデータから算出される蛍光色素情報が処理対象範囲Ｈに含まれるか否かを、蛍光色素情報に変換することなく、ＰＭＴデータと辞書データの比較によって判別する。
【００７０】
判別部１５５は、細胞が処理対象、即ち、蛍光色素情報が処理対象範囲Ｈ内と予測されるＰＭＴデータであると判別した場合（Ｓｔ１３２：Ｙｅｓ）、当該細胞を分取する旨の命令をフローサイトメータ１１０に伝達する。（Ｓｔ１３３）また、判別部１５５は、細胞が処理対象ではない、即ち、蛍光色素情報が処理対象範囲Ｈ外と予測されるＰＭＴデータであると判別した場合（Ｓｔ１３２：Ｎｏ）、当該細胞を分取しない旨の命令をフローサイトメータ１１０に伝達する。（Ｓｔ１３４）。
【００７１】
微粒子分取システム１００は以上のような動作を行う。上記のように、学習フェーズにおいて蛍光色素情報が処理対象範囲に含まれるＰＭＴデータの特徴を学習することにより、分取フェーズにおいて蛍光色素情報を算出することなく、ＰＭＴデータから直接に細胞が処理対象か否かを判別することが可能である。蛍光色素情報の算出には比較的多量な演算処理が必要であるが、分取フェーズにおいてはこの演算処理が不要となり、短時間での細胞の判別、即ちフローサイトメータ１１０における蛍光観測直後の細胞分取が可能となる。
【００７２】
（第２の実施形態）
本技術の第２の実施形態に係る微粒子分取システムについて説明する。第２の実施形態に係る微粒子分取システム２００は、フローサイトメータ１１０及び情報処理装置２５０を備える。フローサイトメータ１１０の構成は第１の実施形態と同様であるので説明を省略する。
【００７３】
［情報処理装置の構成］
図１５は、情報処理装置２５０の機能的構成を示すブロック図である。同図に示すように、情報処理装置２５０は入力部２５１、解析部２５２、学習部２５３、辞書２５４、判別部２５５及びマージン指定部２５６を備える。
【００７４】
入力部２５１、学習部２５３、辞書２５４及び判別部２５５は第１の実施形態と同様の構成を有する。
【００７５】
即ち、入力部２５１は、フローサイトメータ１１０のＰＭＴ１３４からＰＭＴデータを取得し、解析部２５２又は判別部２５５に供給する。学習部２５３は、解析部２５２から供給された教師データを入力として機械学習を実行して辞書データを生成し、辞書２５４に保持させる。判別部２５５は、入力部２５１から供給されるＰＭＴデータと辞書データとを比較し、細胞が処理対象であるか否かを判別する。
【００７６】
マージン指定部２５６は、処理対象範囲Ｈに設定されるマージンを指定する。マージン指定部２５６は予め定められたマージン情報を保持している。図１６は、マージン情報の例である。同図に示すように、マージン情報においては、モード毎にマージンが定められている。マージン指定部２５６は、いずれかのモードを選択し、当該モードのマージンを解析部２５２に供給する。
【００７７】
マージン指定部２５６はユーザによる指定を受けてモードを選択することができる。また、マージン指定部２５６は、過去の実験結果データベース等に基づいてモードを自動的に選択してもよい。
【００７８】
解析部２５２は、マージン指定部２５６によって供給されたマージンを処理対象範囲Ｈに適用する。図１７は、処理対象範囲Ｈにマージンを適用する態様を示す模式図である。同図に示すように、解析部２５２は、ユーザによって指定された処理対象範囲Ｈ１にマージンを適用し、処理対象範囲Ｈ１を拡大した処理対象範囲Ｈ２又は処理対象範囲Ｈ１を縮小した処理対象範囲Ｈ３を設定する。
【００７９】
［情報処理装置の動作］
図１８は、解析部２５２の動作の詳細を示すフローチャートである。同図に示すように、解析部２５２は、学習フェーズにおいて入力部２５１からＰＭＴデータが供給されると、ＰＭＴデータを発光色素情報に変換する（Ｓｔ２０１）。続いて、ユーザが発光色素情報を参照して処理対象範囲Ｈを指定し、解析部２５２がその指定を受け付ける（Ｓｔ２０２）。
【００８０】
続いて、解析部２５２は、マージン指定部２５６によって指定されたマージンを処理対象範囲Ｈに適用し（Ｓｔ２０３）、個々の細胞について蛍光色素情報が処理対象範囲Ｈに含まれるか否かを判定する（Ｓｔ２０４）。
【００８１】
解析部２５２は、細胞の蛍光色素情報が処理対象範囲Ｈに含まれる場合（Ｓｔ２０４：Ｙｅｓ）当該細胞のＰＭＴデータに処理対象であることを示すマークを付す（Ｓｔ２０５）。また、解析部２５２は、細胞の蛍光色素情報が処理対象範囲Ｈに含まれない場合（Ｓｔ２０４：Ｎｏ）当該細胞のＰＭＴデータに処理対象ではないことを示すマークを付す（Ｓｔ２０６）。解析部２５２は、蛍光色素情報が処理対象範囲Ｈに含まれるか否かの判定を学習フェーズでフローサイトメータ１１０に投入された全ての細胞について実行する。
【００８２】
続いて、解析部２５２は、判別結果が関連付けられたＰＭＴデータを教師データとし（Ｓｔ２０７）、教師データを学習部２５３に供給する。
【００８３】
以上のように、本実施形態においては解析部２５２がマージン指定部２５６によって指定されたマージンを処理対象範囲に適用し、処理対象範囲を拡大又は縮小する。第１の実施形態において、判別部１５５が分取するべきと予測した細胞が、実際には分取するべきではない細胞であったというFalse Positive（偽陽性）の問題が発生する場合がある。本実施形態のように、処理対象範囲にマージンを適用することにより、細胞の判別を緩く、または厳しくし、False Positiveの状態を制御することが可能となる。
【００８４】
（第３の実施形態）
本技術の第３の実施形態に係る微粒子分取システムについて説明する。第３の実施形態に係る微粒子分取システム３００は、フローサイトメータ１１０及び情報処理装置３５０を備える。フローサイトメータ１１０の構成は第１の実施形態と同様であるので説明を省略する。
【００８５】
［情報処理装置の構成］
図１９は、情報処理装置３５０の機能的構成を示すブロック図である。同図に示すように、情報処理装置３５０は入力部３５１、解析部３５２、学習部３５３、辞書３５４、判別部３５５及び学習時間指定部３５６を備える。
【００８６】
入力部３５１、解析部３５２、辞書３５４及び判別部３５５は第１の実施形態と同様の構成を有する。
【００８７】
即ち、入力部３５１は、フローサイトメータ１１０のＰＭＴ１３４からＰＭＴデータを取得し、解析部３５２又は判別部３５５に供給する。解析部３５２は、ＰＭＴデータを蛍光色素情報に変換して蛍光色素情報が処理対象範囲に含まれるか否かを判別し、判別結果をＰＭＴデータにマークして教師データを生成する。判別部３５５は、入力部３５１から供給されるＰＭＴデータと辞書データとを比較し、細胞が処理対象であるか否かを判別する。
【００８８】
学習時間指定部３５６は、機械学習アルゴリズムを指定する。学習時間指定部３５６は、は複数種の機械学習アルゴリズムの情報を保持している。図２０は、学習時間指定部３５６が保持する機械学習アルゴリズムの例である。同図に示すように、学習時間指定部３５６は、モード毎に機械学習時間の異なる機械学習アルゴリズムを保持する。学習時間指定部３５６は、ユーザによる指定等によっていずれかのモードを選択して当該モードの機械学習アルゴリズムを学習部３５３に通知する。また、学習時間指定部３５６は過去の実験結果データベース等に基づいてモードを自動的に選択してもよい。
【００８９】
学習部３５３は、教師データに機械学習アルゴリズムを適用し、処理対象範囲Ｈに含まれるＰＭＴデータのパターンを学習する。この際、学習部３５３は、学習時間指定部３５６によって指定された機械学習アルゴリズムを適用する。学習部３５３は、機械学習によって生成した辞書データを辞書３５４に保持させる。
【００９０】
［情報処理装置の動作］
図２１は、学習部３５３の動作の詳細を示すフローチャートである。同図に示すように学習部３５３は、学習時間指定部３５６から機械学習アルゴリズムの指定を受ける（Ｓｔ３０１）。続いて、学習部３５３は、学習フェーズにおいて解析部３５２から教師データの供給を受けると、教師データを入力として学習時間指定部３５６から通知された機械学習アルゴリズムを実行し、機械学習を行う（Ｓｔ３０２）。続いて、学習部３５３は、機械学習によって生成した辞書データを辞書３５４に保持させる（Ｓｔ３０３）。
【００９１】
以上のように本実施形態においては学習部３５３が学習時間指定部３５６によって指定された機械学習アルゴリズムを利用して機械学習を実行する。フローサイトメータにおいては、抗原抗体反応を利用して蛍光色素を細胞に結合させることが多く、時間の経過と共に反応性が低下し、細胞に蛍光色素が結合しにくくなる場合がある。このため、学習フェーズに利用可能な時間に応じて学習時間指定部３５６が機械学習アルゴリズムを指定することにより、機械学習に要する時間を調整し、抗原抗体反応の反応性低下等による蛍光検出への影響を防止することが可能となる。
【００９２】
（第４の実施形態）
本技術の第４の実施形態に係る微粒子分取システムについて説明する。第４の実施形態に係る微粒子分取システム４００は、フローサイトメータ１１０及び情報処理装置４５０を備える。フローサイトメータ１１０の構成は第１の実施形態と同様であるので説明を省略する。
【００９３】
［情報処理装置の構成］
図２２は、情報処理装置４５０の機能的構成を示すブロック図である。同図に示すように、情報処理装置４５０は入力部４５１、解析部４５２、学習部４５３、辞書４５４、判別部４５５、合成変数生成部４５６及びリファレンススペクトルデータベース４５７を備える。
【００９４】
入力部４５１及び辞書４５４は第１の実施形態と同様の構成を有する。
【００９５】
即ち、入力部４５１は、フローサイトメータ１１０のＰＭＴ１３４からＰＭＴデータを取得し、解析部４５２又は判別部４５５に供給する。辞書４５４は、学習部４５３によって生成された辞書データを保持する。
【００９６】
合成変数生成部４５６は、合成変数を作成し、解析部４５２に供給する。合成変数生成部４５６は、リファレンススペクトルデータベース４５７から、細胞に結合されている各蛍光色素のリファレンススペクトルの各ＰＭＴ値（以下、リファレンス値）を取得する（図６参照）。図２３は、リファレンス値の例を示す表である。
【００９７】
合成変数生成部４５６は解析部４５２から、蛍光検出部１１３によって検出されたＰＭＴデータ（以下、「元のＰＭＴデータ」）を取得し、元のＰＭＴデータとリファレンス値から合成変数を作成する。図２４は、合成変数の生成方法を示す模式図である。同図に示すように、元のＰＭＴデータ（Ｒａｗ）が１０ｃｈで、蛍光色素の数が２だとすると、合成変数生成部４２１は色素１の合成変数（１０ｃｈ）と、色素２の合成変数（１０ｃｈ）を生成する。合成変数の演算は掛け算であってもよく、足し算であってもよい。
【００９８】
合成変数生成部４２１は、算出した各色の合成変数を解析部４５２に供給する。上記例では、合成変数生成部４２１は、元のＰＭＴデータ（１０ｃｈ）、色素１の合成変数（１０ｃｈ）及び色素２の合成変数（１０ｃｈ）の計３０ｃｈ（３０次元）のデータを解析部４５２に供給する。
【００９９】
解析部４５２は、元のＰＭＴデータ、合成変数生成部４２１から供給された合成変数及び判別結果（ＰＭＴデータから生成した蛍光色素情報が処理対象範囲Ｈに含まれているか否か）に基づいて教師データを作成する。
【０１００】
図２５は、解析部４５２が作成する教師データの例である。同図に示すように、教師データには元のＰＭＴデータ、元のＰＭＴデータから生成された合成変数及び判別結果が含まれている。
【０１０１】
学習部４５３は、解析部４５２から供給された教師データを入力として機械学習アルゴリズムによる機械学習を行い、生成した辞書データを辞書４５４に保持させる。
【０１０２】
判別部４５５は、入力部４５１から元のＰＭＴデータが供給されると、元のＰＭＴデータとリファレンス値から合成変数を生成する。判別部４５５は、辞書４５４に保持されている辞書データと算出した合成変数を利用して細胞が処理対象であるか否かを判別する。判別部４５５は、判別結果をフローサイトメータ１１０に供給する。
【０１０３】
［情報処理装置の動作］
図２６は、学習フェーズにおける情報処理装置４５０の動作を示すフローチャートである。同図に示すように、合成変数生成部４５６は、リファレンススペクトルデータベース４５７からリファレンス値を取得する（Ｓｔ４０１）。
【０１０４】
続いて、合成変数生成部４５６は、解析部４５２から取得した元のＰＭＴデータとリファレンス値から合成変数を作成し（Ｓｔ４０２）、解析部４５２に供給する。
【０１０５】
解析部４５２は、合成変数生成部４５６から供給された合成変数、元のＰＭＴデータ及び蛍光色素情報に基づいて細胞を分取するか否かの教師データを作成し（Ｓｔ４０３）、学習部４５３に供給する。
【０１０６】
学習部４５３は、解析部４５２から供給された教師データを入力として機械学習アルゴリズムによる機械学習を行う（Ｓｔ４０４）。学習部４５３は、生成した辞書データを辞書４５４に保持させる（Ｓｔ４０５）。
【０１０７】
図２７は、分取フェーズにおける判別部４５５の動作の詳細を示すフローチャートである。同図に示すように判別部４５５は、入力部４５１から元のＰＭＴデータが供給されると、学習フェーズと同様の手法で元のＰＭＴデータとリファレンス値から合成変数を作成する（Ｓｔ４１１）。
【０１０８】
続いて判別部４５５は、元のＰＭＴデータ、合成変数及び辞書データに基づいて細胞が処理対象か否かを判別する（Ｓｔ４１２）。具体的には判別部４５５は、元のＰＭＴデータから算出される蛍光色素情報が処理対象範囲Ｈに含まれるか否かを、蛍光色素情報に変換することなく、元のＰＭＴデータ及び合成変数と辞書データの比較によって判別する。
【０１０９】
判別部４５５は、細胞を処理対象と判別した場合（Ｓｔ４１３：Ｙｅｓ）、フローサイトメータ１１０に分取を実行する旨の命令を伝達する。（Ｓｔ４１４）また、判別部４５５は、細胞を処理対象ではないと判別した場合（Ｓｔ４１３：Ｎｏ）、フローサイトメータ１１０に分取を実行しない旨の命令を伝達する（Ｓｔ４１５）。
【０１１０】
本実施形態においは上記のように、ＰＭＴデータに加えて合成変数も機械学習に利用する。合成変数も機械学習に利用することにより、機械学習の特徴量を増大させ、機械学習の制度、即ち細胞の判別精度を向上させることが可能である。
【０１１１】
（変形例）
上記実施形態２、３及び４は上記実施形態１に所定の構成を追加したものであり、実施形態２、３及び４において追加された構成のうち、いずれか二つ又は三つを実施形態１に組み合わせてもよい。
【０１１２】
また、上記各実施形態では、処理対象の微粒子として蛍光色素による標識を施した細胞を挙げたが、これに限られず、蛍光の測定による分析が可能な微粒子であれば本技術を利用することが可能である。
【０１１３】
（ハードウェア構成）
図２８は、情報処理装置１５０のハードウェア構成を示す模式図である。同図に示すように情報処理装置１５０はハードウェア構成として、ＣＰＵ１００１、ＧＰＵ１００２、メモリ１００３、ストレージ１００４及び入出力部（Ｉ／Ｏ）１００５を有する。これらはバス１００６によって互いに接続されている。
【０１１４】
ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００１は、メモリ００３に格納されたプログラムに従って他の構成を制御すると共に、プログラムに従ってデータ処理を行い、処理結果をメモリ１００３に格納する。ＣＰＵ１００１はマイクロプロセッサとすることができる。
【０１１５】
ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）１００２は、ＣＰＵ１００１による制御を受けて、画像処理を実行する。ＧＰＵ１００２はマイクロプロセッサとすることができる。
【０１１６】
メモリ１００３はＣＰＵ１００１によって実行されるプログラム及びデータを格納する。メモリ１００３はＲＡＭ（Random Access Memory）とすることができる。
【０１１７】
ストレージ１００４は、プログラムやデータを格納する。ストレージ１００４はＨＤＤ（hard disk drive）又はＳＳＤ（solid state drive）とすることができる。
【０１１８】
入出力部１００５は情報処理装置１５０に対する入力を受け付け、また情報処理装置１５０の出力を外部に供給する。入出力部１００５は、キーボードやマウス等の入力機器やディスプレイ等の出力機器、ネットワーク等の接続インターフェースを含む。
【０１１９】
情報処理装置１０５０のハードウェア構成はここに示すものに限られず、情報処理装置１５０の機能的構成を実現できるものであればよい。また、上記ハードウェア構成の一部又は全部はネットワーク上に存在していてもよい。
【０１２０】
本技術の第２乃至第４の実施形態に係る情報処理装置２５０、情報処理装置３５０及び情報処理装置４５０についても、情報処理装置１５０と同様のハードウェア構成を有するものとすることができる。
【０１２１】
なお、本技術は以下のような構成もとることができる。
【０１２２】
（１）
励起光が照射された微粒子から放出された蛍光の波長帯域毎の発光量である検出データに基づいて、複数種の蛍光色素のそれぞれの発光量である蛍光色素情報を算出し、上記蛍光色素情報に応じて上記微粒子を処理対象とするか否かを判別し、判別結果を上記検出データに関連付けて教師データを生成する解析部と、
上記教師データに機械学習アルゴリズムを適用して、処理対象と判別された検出データの特徴を学習し、学習結果を含む辞書データを生成する学習部と、
検出データが供給されると、上記辞書データに基づいて、上記検出データが取得された微粒子が処理対象か否かを判別する判別部と
を具備する情報処理装置。
【０１２３】
（２）
上記（１）に記載の情報処理装置であって、
上記解析部は、重み付け最小二乗法によって上記蛍光色素情報を算出する
情報処理装置。
【０１２４】
（３）
上記（１）又は（２）に記載の情報処理装置であって、
上記解析部は、複数種の蛍光色素のそれぞれの発光量に対して処理対象範囲を設定し、上記蛍光色素情報が上記処理対象範囲に含まれるか否かによって微粒子を処理対象とするか否かを判別し、
上記処理対象範囲に対してマージンを指定するマージン指定部をさらに具備する
情報処理装置。
【０１２５】
（４）
上記（１）から（３）のうちいずれか一つに記載の情報処理装置であって、
上記学習部が利用する機械学習アルゴリズムを指定する学習時間指定部をさらに具備する
情報処理装置。
【０１２６】
（５）
上記（１）から（４）のうちいずれか一つに記載の情報処理装置であって、
上記検出データと、複数種の蛍光色素のそれぞれの発光スペクトルであるリファレンススペクトルに基づいて合成変数を生成する合成変数生成部をさらに具備し、
上記解析部は、上記判別結果と共に上記合成変数を上記検出データに関連付けて上記教師データを生成し、
上記判別部は、上記辞書データと上記合成変数に基づいて、上記検出データが取得された微粒子が処理対象か否かを判別する
情報処理装置。
【０１２７】
（６）
上記（１）から（５）のうちいずれか一つに記載の情報処理装置であって、
上記微粒子は、複数種の蛍光色素による蛍光標識が施された細胞である
情報処理装置。
【０１２８】
（７）
微粒子を含む液体に励起光を照射する励起光照射部と、
上記励起光の照射によって上記微粒子から放出された蛍光を分光し、上記蛍光の波長帯域毎の発光量を検出して検出データを生成する検出器を備える蛍光検出部と、
上記検出データに基づいて、複数種の蛍光色素のそれぞれの発光量である蛍光色素情報を算出し、上記蛍光色素情報に応じて上記微粒子を処理対象とするか否かを判別し、判別結果を上記検出データに関連付けて教師データを生成する解析部と、
上記教師データに機械学習アルゴリズムを適用して、処理対象と判別された検出データの特徴を学習し、学習結果を含む辞書データを生成する学習部と、
検出データが供給されると、上記辞書データに基づいて、上記検出データが取得された微粒子が処理対象か否かを判別する判別部と
を具備する微粒子分取システム。
【０１２９】
（８）
上記（７）に記載の情報処理装置であって、
上記判別部による判別結果に基づいて上記微粒子を分取する微粒子分取機構
をさらに具備する微粒子分取システム。
【０１３０】
（９）
上記（８）に記載の情報処理装置であって、
上記微粒子分取機構は、上記微粒子を含む液滴を生成し、上記液滴を帯電させることによって上記液滴の進路を制御し、上記微粒子を分取する
微粒子分取システム。
【０１３１】
（１０）
励起光が照射された微粒子から放出された蛍光の波長帯域毎の発光量である検出データに基づいて、複数種の蛍光色素のそれぞれの発光量である蛍光色素情報を算出し、上記蛍光色素情報に応じて上記微粒子を処理対象とするか否かを判別し、判別結果を上記検出データに関連付けて教師データを生成する解析部と、
上記教師データに機械学習アルゴリズムを適用して、処理対象と判別された検出データの特徴を学習し、学習結果を含む辞書データを生成する学習部と、
検出データが供給されると、上記辞書データに基づいて、上記検出データが取得された微粒子が処理対象か否かを判別する判別部と
として情報処理装置を機能させるプログラム。
【０１３２】
（１１）
解析部が、励起光が照射された微粒子から放出された蛍光の波長帯域毎の発光量である検出データに基づいて、複数種の蛍光色素のそれぞれの発光量である蛍光色素情報を算出し、上記蛍光色素情報に応じて上記微粒子を処理対象とするか否かを判別し、判別結果を上記検出データに関連付けて教師データを生成し、
学習部が、上記教師データに機械学習アルゴリズムを適用して、処理対象と判別された検出データの特徴を学習し、学習結果を含む辞書データを生成し、
判別部が、検出データが供給されると、上記辞書データに基づいて、上記検出データが取得された微粒子が処理対象か否かを判別する
微粒子分取方法。
【符号の説明】
【０１３３】
１００、２００、３００、４００…微粒子分取システム
１１０…フローサイトメータ
１１１…ソーティングチップ
１１２…励起光照射部
１１３…蛍光検出部
１１４、１１５…偏向板
１１５…偏向板
１１６…制御部
１１７…電極
１５０、２５０、３５０、４５０…情報処理装置
１５１、２５１、３５１、４５１…入力部
１５２、２５２、３５２、４５２…解析部
１５３、２５３、３５３、４５３…学習部
１５４、２５３、３５４、４５４…辞書
１５５、２５５、３５５、４５５…判別部
２５６…マージン指定部
３５６…学習時間指定部
４５６…合成変数生成部
４５７…リファレンススペクトルデータベース
【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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【国際調査報告】
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