(57)【要約】  本技術の一形態に係る情報処理装置は、取得部と、算出部と、表示制御部とを具備する。前記取得部は、細胞を含む液体を通過した照明光の干渉縞が記録された画像データを取得する。前記算出部は、前記画像データに基づいて前記照明光に対する伝播計算を実行することにより、前記細胞に関する細胞情報を算出する。前記表示制御部は、前記細胞情報の時間的な変化を示すモニタリング画像の表示を制御する。
2018235476.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
細胞を含む液体を通過した照明光の干渉縞が記録された画像データを取得する取得部と、
前記画像データに基づいて前記照明光に対する伝播計算を実行することにより、前記細胞に関する細胞情報を算出する算出部と、
前記細胞情報の時間的な変化を示すモニタリング画像の表示を制御する表示制御部と
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、
前記算出部は、前記細胞情報として、前記細胞の数、密度、サイズ、及び形状の少なくとも１つを算出する
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、
前記モニタリング画像は、前記細胞情報の時間的な変化を示すグラフを含む
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、
前記算出部は、前記画像データに基づいて、前記細胞を含む液体に関する液体情報を算出し、
前記モニタリング画像は、前記液体情報の時間的な変化を示す
情報処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記取得部は、前記照明光として出射された互いに波長の異なる複数の光の各々に対応する複数の画像データを取得し、
前記算出部は、前記複数の画像データに基づいて、前記液体情報として前記細胞を含む液体の色情報を算出する
情報処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理装置であって、
前記モニタリング画像は、前記色情報の時間的な変化を示すマップを含む
情報処理装置。
【請求項７】
請求項５に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記色情報として、前記細胞を含む液体の色を表示するための表示色情報を算出し、
前記モニタリング画像は、前記表示色情報の時間的な変化を示すマップを含む
情報処理装置。
【請求項８】
請求項６に記載の情報処理装置であって、
前記表示制御部は、前記細胞情報の時間的な変化を示すグラフ及び前記液体情報の時間的な変化を示すマップの各々を重畳して表示する
情報処理装置。
【請求項９】
請求項５に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記色情報に基づいて、前記細胞を含む液体のｐＨ値を算出し、
前記モニタリング画像は、前記ｐＨ値の時間的な変化を示すグラフを含む
情報処理装置。
【請求項１０】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記モニタリング画像は、前記細胞情報及び前記液体情報の少なくとも１つを示す数値を含む
情報処理装置。
【請求項１１】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記表示制御部は、前記細胞情報の時間的な変化が正常な状態である範囲を前記モニタリング画像に表示する
情報処理装置。
【請求項１２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記照明光に対する伝播計算により、前記細胞を含む液体内において前記照明光が通過する複数の中間面の各々に対応する複数の中間画像データを算出する
情報処理装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記複数の中間画像データに基づいて、前記照明光の光路方向に垂直な面方向での前記細胞の位置を算出する
情報処理装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記細胞の位置に基づいて、前記細胞の数を算出する
情報処理装置。
【請求項１５】
請求項１２に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記複数の中間画像データの各々について輝度情報を算出し、前記輝度情報の前記光路方向の変化に基づいて前記細胞の前記光路方向の位置を算出する
情報処理装置。
【請求項１６】
請求項１５に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記光路方向の位置が算出された前記細胞のサイズ及び形状の少なくとも一方を算出する
情報処理装置。
【請求項１７】
請求項１に記載の測定装置であって、
前記細胞は、免疫細胞である
情報処理装置。
【請求項１８】
請求項１に記載の測定装置であって、
前記細胞を含む液体は、ｐＨ指示薬が添加された液体培地である
情報処理装置。
【請求項１９】
細胞を含む液体を通過した照明光の干渉縞が記録された画像データを取得し、
前記画像データに基づいて前記照明光に対する伝播計算を実行することにより、前記細胞に関する細胞情報を算出し、
前記細胞情報の時間的な変化を示すモニタリング画像の表示を制御する
ことをコンピュータシステムが実行する情報処理方法。
【請求項２０】
細胞を含む液体を通過した照明光の干渉縞が記録された画像データを取得するステップと、
前記画像データに基づいて前記照明光に対する伝播計算を実行することにより、前記細胞に関する細胞情報を算出するステップと、
前記細胞情報の時間的な変化を示すモニタリング画像の表示を制御するステップと
をコンピュータシステムに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、細胞のセンシングに用いられる情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、細胞をセンシングする技術が知られている。例えば特許文献１には、培養容器内で培養される細胞を観察する顕微鏡が記載されている。特許文献１では、ディッシュ等の培養容器がステージ上に静置される。ユーザにより指定された培養容器の種類や培地の量等の情報に基づいて、ステージの上下方向が移動され、細胞接着面や培地の表面等に対して焦点調節が行なわれる。顕微鏡により各面の画像が撮像され、各面の画像を比較検討することで、試料である細胞の生育状態に関する情報を自動で取得することが可能となっている。（特許文献１の明細書段落［００１１］［００１３］［００２８］［００２９］図１、図４等）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−６８５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
細胞培養等の細胞を製造する工程では、細胞や培地等の状態をセンシングして、その状態を管理することが重要となる。このため、細胞等の状態を容易にリアルタイムでセンシングすることが可能となる技術が求められている。【０００５】
以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、細胞等の状態を容易にリアルタイムでセンシングすることが可能な情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
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、取得部と、算出部と、表示制御部とを具備する。
前記取得部は、細胞を含む液体を通過した照明光の干渉縞が記録された画像データを取得する。
前記算出部は、前記画像データに基づいて前記照明光に対する伝播計算を実行することにより、前記細胞に関する細胞情報を算出する。
前記表示制御部は、前記細胞情報の時間的な変化を示すモニタリング画像の表示を制御する。【０００７】
この情報処理装置では、照明光の細胞を含む液体による干渉縞が画像データとして取得される。取得された画像データに基づいて照明光の伝播計算が実行され細胞情報が算出される。そして細胞情報の時間的な変化を示すモニタリング画像の表示が制御される。モニタリング画像を参照することで、細胞等の状態を容易にリアルタイムでセンシングすることが可能となる。【０００８】
前記算出部は、前記細胞情報として、前記細胞の数、密度、サイズ、及び形状の少なくとも１つを算出してもよい。
これにより、細胞の数、密度、サイズ、及び形状の少なくとも１つの情報をモニタリングすることが可能となり、細胞等の状態を詳細にセンシングすることが可能となる。【０００９】
前記モニタリング画像は、前記細胞情報の時間的な変化を示すグラフを含んでもよい。
これにより、細胞の状態の時間変化等を容易にモニタリングすることが可能となる。【００１０】
前記算出部は、前記画像データに基づいて、前記細胞を含む液体に関する液体情報を算出してもよい。この場合、前記モニタリング画像は、前記液体情報の時間的な変化を示してもよい。
例えばモニタリング画像を参照することで、細胞を含む液体の状態を容易にリアルタイムでセンシングすることが可能となる。【００１１】
前記取得部は、前記照明光として出射された互いに波長の異なる複数の光の各々に対応する複数の画像データを取得してもよい。この場合、前記算出部は、前記複数の画像データに基づいて、前記液体情報として前記細胞を含む液体の色情報を算出してもよい。
これにより、細胞を含む液体の色等を高精度にセンシングすることが可能となる。【００１２】
前記モニタリング画像は、前記色情報の時間的な変化を示すマップを含んでもよい。
これにより、細胞を含む液体の状態の時間変化等を容易にモニタリングすることが可能となる。【００１３】
前記算出部は、前記色情報として、前記細胞を含む液体の色を表示するための表示色情報を算出してもよい。この場合、前記モニタリング画像は、前記表示色情報の時間的な変化を示すマップを含んでもよい。
これにより、細胞を含む液体の状態の時間変化等を容易にモニタリングすることが可能となる。【００１４】
前記表示制御部は、前記細胞情報の時間的な変化を示すグラフ及び前記液体情報の時間的な変化を示すマップの各々を重畳して表示してもよい。
これにより細胞の状態と液体の状態とを同時に示すことが可能となり、例えば細胞を培養する工程等を容易にモニタリングすることが可能となる。【００１５】
前記算出部は、前記色情報に基づいて、前記細胞を含む液体のｐＨ値を算出してもよい。この場合、前記モニタリング画像は、前記ｐＨ値の時間的な変化を示すグラフを含んでもよい。
これにより、細胞を含む液体のｐＨを用いて培養環境の時間変化等を容易にモニタリングすることが可能となる。【００１６】
前記モニタリング画像は、前記細胞情報及び前記液体情報の少なくとも１つを示す数値を含んでもよい。
これにより、例えば所望の情報を数値で表示するといったことが可能となり、装置の使い勝手が向上する。【００１７】
前記表示制御部は、前記細胞情報の時間的な変化が正常な状態である範囲を前記モニタリング画像に表示してもよい。
例えば正常範囲とともに細胞の状態等を示すことで、細胞等の状態を高精度にセンシングすることが可能となり、モニタリングの作業を十分に支援することが可能となる。【００１８】
前記算出部は、前記照明光に対する伝播計算により、前記細胞を含む液体内において前記照明光が通過する複数の中間面の各々に対応する複数の中間画像データを算出してもよい。
これにより、液体に含まれる細胞等の状態をリアルタイムでセンシングすることが可能となる。【００１９】
前記算出部は、前記複数の中間画像データに基づいて、前記照明光の光路方向に垂直な面方向での前記細胞の位置を算出してもよい。
これにより、例えば液体に含まれる個々の細胞をそれぞれ解析することが可能となる。この結果、液体に含まれる細胞等の状態を詳細にセンシングすることが可能となる。【００２０】
前記算出部は、前記細胞の位置に基づいて、前記細胞の数を算出してもよい。
例えば細胞の数に基づいて、液体に含まれる細胞の全体数や濃度等を算出することが可能となる。これにより、細胞の成育状態等をモニタリングすることが可能となる。【００２１】
前記算出部は、前記複数の中間画像データの各々について輝度情報を算出し、前記輝度情報の前記光路方向の変化に基づいて前記細胞の前記光路方向の位置を算出してもよい。
これにより、液体内での細胞の位置が定まり、個々の細胞を詳細にセンシングすることが可能となる。【００２２】
前記算出部は、前記光路方向の位置が算出された前記細胞のサイズ及び形状の少なくとも一方を算出してもよい。
細胞のサイズや形状等に基づいて、例えば細胞の成育状態等を十分高精度にモニタリングすることが可能となる。【００２３】
前記細胞は、免疫細胞であってもよい。
これにより、免疫細胞の状態を容易にリアルタイムでセンシングすることが可能となる。【００２４】
前記細胞を含む液体は、ｐＨ指示薬が添加された液体培地であってもよい。
例えば液体培地の色情報に基づいて、液体培地のｐＨ等を算出することが可能である。これにより、培養環境の状態等を容易にセンシングすることが可能となる。【００２５】
本技術の一形態に係る情報処理方法は、コンピュータシステムにより実行される情報処理方法であって、細胞を含む液体を通過した照明光の干渉縞が記録された画像データを取得することを含む。
前記画像データに基づいて前記照明光に対する伝播計算を実行することにより、前記細胞に関する細胞情報が算出される。
前記細胞情報の時間的な変化を示すモニタリング画像の表示が制御される。【００２６】
本技術の一形態に係るプログラムは、コンピュータシステムに以下のステップを実行させる。
細胞を含む液体を通過した照明光の干渉縞が記録された画像データを取得するステップ。
前記画像データに基づいて前記照明光に対する伝播計算を実行することにより、前記細胞に関する細胞情報を算出するステップ。
前記細胞情報の時間的な変化を示すモニタリング画像の表示を制御するステップ。
【発明の効果】
【００２７】
以上のように、本技術によれば、細胞等の状態を容易にリアルタイムでセンシングすることが可能となる。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】
【００２８】
【図１】本技術に係る測定システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】測定システムの概要を説明するための模式図である。
【図３】測定装置の構成例を示す模式図である。
【図４】測定装置の外観の一例を示す斜視図である。
【図５】照明光の光路方向から見た検出面と細胞との位置関係を示す模式図である。
【図６】測定装置の接続形態の一例を説明するための図である。
【図７】測定装置の接続形態の他の例を説明するための斜視図である。
【図８】測定システムの基本的な動作例を説明するための図である。
【図９】細胞情報を算出するための処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】伝播計算における検出面と間隙との配置関係を示す模式図である。
【図１１】伝播計算に用いられる画像データと伝播計算の計算結果とを示す図である。
【図１２】細胞のＸＹ座標を算出する処理の一例を説明するための図である。
【図１３】細胞を含むエリアの光路方向に沿った輝度の変化を示すグラフである。
【図１４】ＸＹＺ表色系の色度図である。
【図１５】培養液情報を算出するための処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６】モニタリング画像の構成例を示す模式図である。
【図１７】モニタリング画像の他の構成例を示す模式図である。
【図１８】モニタリング画像の他の構成例を示す模式図である。
【図１９】測定装置の配置の一例を説明するための図である。
【図２０】細胞断面の２次元の最密充填の例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、本技術に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。
【００３０】
［測定システムの構成］
図１は、本技術に係る測定システムの構成例を示すブロック図である。測定システム１００は、測定装置１０と、処理装置２０と、表示装置３０とを有する。
【００３１】
図２は、測定システム１００の概要を説明するための模式図である。本実施形態では、測定システム１００により、培養液1中を浮遊する細胞２のセンシングが実行される。なお図２では、培養液１の内部で浮遊する細胞２が黒丸により模式的に図示されており、細胞２を含む培養液１で満たされたパック３が点線で模式的に図示されている。
【００３２】
本実施形態では、細胞２は免疫細胞である。もちろんこれに限定されず、例えば液体中を浮遊する任意の細胞に対して、本技術は適用可能である。本明細書において、「細胞」（単数形）は、単一の細胞と、複数の細胞の集合体とを少なくとも概念的に含む。
【００３３】
培養液１は、ｐＨ指示薬が添加された液体培地である。培養液１は、例えば免疫細胞が成長・増殖するために必要な栄養素等を含むように構成される。ｐＨ指示薬としては、例えばフェノールレッド等が用いられる。培養液１の具体的な構成やｐＨ指示薬の種類等は限定されない。本実施形態では、培養液１は、細胞を含む液体に相当する。
【００３４】
パック３は、細胞２を培養するための培養容器である。パック３の内部では、培養液１を培地として、培養液１中を浮遊する細胞２（免疫細胞）の浮遊培養が行なわれる。なお、培養容器としてパック３を用いる場合に限定されず、例えば培養槽等の他の培養容器が用いられる場合にも本技術は適用可能である。
【００３５】
図２に示すように、測定システム１００では、測定装置１０がパック３の内部に設置される。すなわち、測定装置１０は細胞２を含む培養液１中に設置される。例えば測定装置１０により、細胞２や培養液１の状態等が測定され、測定結果はパック３の外に配置された処理装置２０に出力される。処理装置２０により、測定結果についての処理が実行され、処理結果が表示装置３０に表示される。これにより、培養中の細胞の状態等をモニタリングすることが可能となる。
【００３６】
具体的には、図１に示す測定装置１０の光源１２、イメージセンサ１４、及び制御ユニット１５が協働することにより、照明光の細胞２を含む培養液１による干渉縞が検出され、干渉縞が記録された画像データが生成される。
【００３７】
また処理装置２０では、取得部２１、算出部２２、及び表示制御部２３が協働することにより、画像データに基づいて細胞２に関する細胞情報が算出され、細胞情報の時間的な変化を示すモニタリング画像５０の表示が制御される。そして表示装置３０には、モニタリング画像５０が表示される。以下、測定システム１００の各部について説明する。
【００３８】
図３は、測定装置１０の構成例を示す模式図である。図４は、測定装置１０の外観の一例を示す斜視図である。測定装置１０は、筐体１１と、光源１２と、コリメータレンズ１３と、イメージセンサ１４と、制御ユニット１５とを有する。
【００３９】
筐体１１は、基体部４０と、基体部４０から突起する第１の突起部４１及び第２の突起部４２とを有する。第１及び第２の突起部４１及び４２は、所定の距離ｔを空けて互いに対向するように、同一方向に沿って基体部４０から突起している。第１及び第２の突起部４１及び４２の間には、所定の距離ｔに等しい幅（同じ符号を用いて幅ｔと記載する）を有する間隙４３が形成される。
【００４０】
第１及び第２の突起部４１及び４２には、間隙４３を間に挟んで互いに対向する第１の面４４及び第２の面４５がそれぞれ形成される。本実施形態では、第１及び第２の突起部４１及び４２により充填部が実現され、第１及び第２の面４４及び４５の間の間隙４３に、培養液１が充填される。なお第１の面４４及び第２の面４５は、第１の面部及び第２の面部にそれぞれ相当する。
【００４１】
第１の面４４は、第１の光学窓４６を有する。第１の光学窓４６には、後述する光源１２から出射された照明光４が入射する。第１の光学窓４６は、例えば照明光４の光路方向に略垂直に配置される。
【００４２】
本実施形態では、第１の光学窓４６は、照明光４の一部の波長成分を通過する光学フィルタとして機能する。第１の光学窓４６としては、例えば誘電体多層膜等を有するバンドパスフィルタが用いられる。この場合、フィルタの通過帯域は、照明光４の波長帯域を狭めるように適宜設定される。これにより、照明光４の波長帯域を先鋭化することが可能となり、照明光４の干渉性を向上することが可能である。
【００４３】
第２の面４５は、第２の光学窓４７を有する。第２の光学窓４７は、第１の光学窓４６と略平行に配置される。第２の光学窓４７からは、間隙４３を通過する照明光４が出射される。第２の光学窓４７としては、例えばガラスや水晶等の透明な板が適宜用いられる。
【００４４】
筐体１１は、測定装置１０の外装として機能し、内部に液体等が侵入しないように構成される。筐体１１の外表面は、細胞２等に対して無害な素材でコーティングされる。また筐体１１は、流線型の形状となる部分を有する。本実施形態では、基体部４０の第１及び第２の突起部４１及び４２に接続される部分とは反対側の面が、曲面により構成される。
【００４５】
このように筐体１１を構成することで、測定装置１０が培養中の細胞２や培養環境等に与える影響を十分に小さくすることが可能となる。これにより、例えば培養液１等の液体の流れを阻害することなく、細胞等の状態を適正にセンシングすることが可能となる。なお、筐体１１の具体的な構成等は限定されず、使用される環境等に応じて適宜構成されてよい。
【００４６】
光源１２は、第１の突起部４１の内部に第２の突起部４２に向けて配置される。光源１２は、第２の突起部４２に向けて光軸Ｏに沿って照明光４を出射する。なお図３では、光源１２の光軸Ｏが点線で図示されている。以下では、光軸Ｏと平行な方向をＺ軸方向と記載する。本実施形態では、光軸Ｏと平行な方向、すなわちＺ軸方向は、照明光の光路方向に相当する。
【００４７】
本実施形態では、光源１２から出射される照明光４は、部分コヒーレントな光である。光源１２としては、例えば、所定の波長スペクトルを有する単色光を出射可能なＬＥＤ（Light Emitting Diode）光源等が用いられる。光源１２の具体的な構成は限定されず、例えば部分コヒーレントな光を出射可能な任意の光源が用いられてよい。
【００４８】
また光源１２は、照明光４として、互いに波長の異なる光を切替えて出射可能である。光源１２は、例えば各々が互いに異なる波長の光を出射可能な複数のＬＥＤ光源等を含むように構成される。これにより、照明光４として出射される光の波長を適宜切替えることが可能となる。この他、互いに波長の異なる光を切替えて出射可能な任意の構成が用いられてよい。
【００４９】
本実施形態では、光源１２は、赤色光Ｒ、緑色光Ｇ、及び青色光Ｂの波長に対応する３種類の光をそれぞれ切替えて出射可能である。なお各色光の中心波長や帯域幅等は限定されない。本実施形態では、光源１２は、照明光を出射する光源部に相当する。
【００５０】
コリメータレンズ１３は、第１の突起部４１の内部に、光源１２と間隙４３との間に配置される。コリメータレンズ１３は、光軸Ｏ上に配置され、光源１２から出射された照明光４をコリメートする。コリメータレンズ１３を通過した照明光４は、略平行光束として出射される。本実施形態では、コリメータレンズ１３は、コリメート部に相当する。
【００５１】
略平行光束となった照明光４は、図３に示すように、照明光４の光路上に設けられた第１の面４４（第１の光学窓４６）、間隙４３、及び第２の面４５（第２の光学窓４７）をこの順番に通過して、第２の突起部４２に入射する。
【００５２】
イメージセンサ１４は、照明光４の光軸Ｏに略垂直な検出面１６を有する。イメージセンサ１４は、検出面１６が第２の光学窓４７に向くように第２の突起部４２の内部に配置される。従って、検出面１６には、間隙４３に充填された細胞２を含む培養液１を通過した照明光４が入射する。
【００５３】
イメージセンサ１４は、検出面１６に入射する照明光４を受光して、間隙４３を通過した照明光４の細胞２を含む培養液１による干渉縞を検出する。またイメージセンサ１４は、照明光４の干渉縞が記録された画像データを生成する。
【００５４】
イメージセンサ１４は、受光面を備えたモノクロイメージセンサとして機能する。モノクロイメージセンサでは、例えば受光面上の各位置での照明光４の強度（輝度）が検出される。なお図３に示す例では、イメージセンサ１４の受光面が検出面１６に相当する。イメージセンサ１４としては、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサやＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）センサ等が用いられる。もちろん他の種類のセンサ等が用いられてもよい。
【００５５】
制御ユニット１５は、測定装置１０の各部の動作を制御する。例えば制御ユニット１５により、光源１２から出射される照明光４の波長の切替えや、イメージセンサ１４の動作のタイミング等が制御される。
【００５６】
また制御ユニット１５は、測定装置１０の外部との通信を行なうための通信機能を備え、処理装置２０との間で画像データや測定装置の各部を制御するための制御信号等の送受信を行なうことが可能である。制御ユニット１５の具体的な構成等は限定されず、例えばＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のデバイスが用いられてもよい。
【００５７】
図５は、照明光４の光路方向から見た検出面１６と細胞２との位置関係を示す模式図である。図５には、円形状の第２の光学窓４７と、第２の光学窓４７の内側に配置された矩形状の検出面１６とが模式的に図示されている。なお細胞Ｃ１〜Ｃ５は、図３で説明した測定装置１０の間隙４３に浮遊する細胞Ｃ１〜Ｃ５にそれぞれ対応する。
【００５８】
上記したように、照明光４は第１の光学窓４６から間隙４３に入射する。例えば、間隙４３に入射した照明光４の一部は、間隙４３に充填された培養液１に含まれる細胞２により回折される。また照明光４の他の一部は、細胞２による回折を受けることなく培養液１中を直進する。この結果、細胞２により回折された照明光４と、培養液１中を直進する照明光４とにより光の干渉が生じる。イメージセンサ１４は、この光の干渉により検出面１６（受光面）に発生する干渉縞を検出することになる。
【００５９】
このように、検出面１６に入射する照明光４の光路上に浮遊する細胞２により、照明光４の干渉縞が作られる。例えば図３及び図５では、イメージセンサ１４により検出される干渉縞は、細胞Ｃ１〜Ｃ５での照明光４の回折により生じた干渉縞となる。以下では、検出面１６に入射する照明光４が通過する間隙４３内の空間を、検出空間４８と記載する。
【００６０】
検出空間４８は、例えば検出面１６と同じ形状の底面を有し間隙の幅ｔを高さとする柱状の空間となる。検出空間４８を通過する照明光４は、間隙の幅ｔと同程度の距離だけ培養液１中を進行する。従って、例えば間隙の幅ｔが長いほど、照明光４の光路上に浮遊する細胞２の数が増加し、照明光４が細胞２による回折を受ける頻度が多くなる。
【００６１】
本実施形態では、間隙４３の第１の面４４から第２の面４５までの幅ｔが、細胞２に関するパラメータに応じて設定される。すなわち、検出空間４８のＺ軸方向のサイズが細胞２に関するパラメータに応じて設定されるとも言える。細胞に関するパラメータとしては、細胞２のサイズ、及び培養液１における細胞２の濃度が用いられる。
【００６２】
例えば図５に示すように、照明光４の光路方向に沿って第２の光学窓４７を見た場合、細胞２の断面（黒丸の領域）を照明光４の回折が生じる領域として見做すことができる。従って、細胞２のサイズ（黒丸の直径）が大きい場合、回折が生じる領域は大きくなる。また細胞２の濃度が高い場合にも、細胞２の数が増えるため、回折が生じる領域は大きくなる。
【００６３】
本実施形態では、間隙４３の幅ｔは、検出空間４８に含まれる細胞２の断面積の総和が、検出面よりも小さくなるように設定される。検出空間４８に含まれる細胞２の断面積の総和Σは、例えば、検出空間４８の体積（検出面１６の面積Ｓ×間隙４３の幅ｔ）、細胞２のサイズ（細胞２の断面積Ａ）、及び培養液１における細胞２の濃度Ｎを用いて以下の式で表される。
Σ＝Ｓ×ｔ×Ｎ×Ａ
【００６４】
断面積の総和Σが、検出面１６の面積Ｓよりも小さい場合（Σ＜Ｓ）、間隙４３の幅ｔは、細胞の断面積Ａ及び濃度Ｎを用いてｔ＜１／（Ｎ×Ａ）と表される。このように、間隙４３の幅ｔは、濃度Ｎや断面積Ａが大きいほど、小さい値に設定される。一方で、濃度Ｎや断面積Ａが小さい場合には、間隙４３の幅ｔを厚く設定することが可能である。
【００６５】
断面積の総和Σは、照明光４の光路において回折を生じる領域の面積に相当する。従って、断面積の総和Σが検出面１６の面積Ｓよりも小さくなるように間隙４３の幅ｔを適宜設定することで、回折を生じる領域を検出面１６よりも小さくすることが可能である。
【００６６】
これにより、例えば照明光４が検出空間４８を通過する際に、細胞２により複数回の回折を受けて、照明光４の干渉性が低下するといった状態を十分に抑制することが可能となる。この結果、例えば検出面１６に生じる干渉縞がぼやけるといった事態が回避され、細胞２を高精度にセンシングすることが可能となる。
【００６７】
例えばリンパ性白血病等の免疫療法に用いられるＣａｒ−Ｔ細胞は、３０ｃｅｌｌ／ｍｍ3程度の濃度で患者にドーズされる。例えば、Ｃａｒ−Ｔ細胞の平均的な直径を６μｍとし、ドーズ濃度の１００倍の濃度（３０００ｃｅｌｌ／ｍｍ3）のＣａｒ−Ｔ細胞を含む液体をセンシングするとする。この場合、間隙４３の幅ｔ＜１１．８ｍｍの範囲で設定すればよい。
【００６８】
また例えば、浮遊培養の工程においては、一般的に細胞の濃度が高く成りすぎた場合、継代を行なう。継代とは、例えば細胞の濃度を薄めるための操作である。この継代の目安となる細胞の濃度は、およそ１０００ｃｅｌｌ／ｍｍ3である。例えば、細胞の平均的な直径を６μｍとし、継代の濃度の１０倍の濃度（１００００ｃｅｌｌ／ｍｍ3）の細胞を含む培養液をセンシングするとする。この場合、間隙４３の幅ｔを３．５ｍｍとすることで、継代の濃度等でのセンシングを適正に実行することが可能である。
【００６９】
なお、間隙４３の幅ｔを設定する方法は、上記した方法に限定されない。後述するように、本実施形態では、照明光４が培養液１により吸収される現象を利用して、培養液１の色に関する情報がセンシングされる。この場合、照明光４の吸収量は、照明光の培養液１での光路が長いほど大きく、精度の高い検出が可能となる。従って、例えば照明光４の吸収量の特性等に応じて、間隙４３の幅ｔが定められてもよい。もちろん、間隙４３における照明光４の干渉性と吸収量との両方に基づいて、間隙４３の幅ｔが定められてもよい。
【００７０】
図６は、測定装置の接続形態の一例を説明するための図である。図６Ａは、パック３内に配置される測定装置２１０、及び給電・受像機２２０の斜視図である。図６Ｂは、パック３内に配置される測定装置２１０、及び給電・受像機２２０の断面図である。
【００７１】
図６に示す例では、測定装置２１０により、パック３の外部とのワイヤレス通信及びワイヤレス給電が行なわれる。そのために測定装置２１０は、パック３の外部に設置された給電・受像機２２０と併用して用いられる。
【００７２】
図６Ｂに示すように、測定装置２１０は、ワイヤレス通信ユニット２１１と、ワイヤレス給電レシーバ２１２と、固定マグネット２１３とを有する。測定装置２１０は、パック３を挟んで、給電・受像機２２０と隣接するように配置される。
【００７３】
ワイヤレス通信ユニット２１１は、給電・受像機２２０との近距離無線通信等を実行するためのモジュールであり、例えばＷｉＦｉ等の無線ＬＡＮ（Local Area Network）モジュールや、Bluetooth（登録商標）等の通信モジュールが用いられる。ワイヤレス給電レシーバ２１２は、非接触で伝送される電力を受け取るための素子である。固定マグネット２１３は、測定装置２１０を給電・受像機２２０の所定の位置に固定するためのマグネットである。
【００７４】
給電・受像機２２０は、ワイヤレス通信ユニット２２１と、ワイヤレス給電トランスミッタ２２２と、固定マグネット２２３と、給電・通信ケーブル２２４とを有する。
【００７５】
ワイヤレス通信ユニット２２１は、測定装置２１０との無線通信等を実行する。ワイヤレス給電トランスミッタ２２２は、非接触で伝送される電力を測定装置２１０に供給する。固定マグネット２２３は、測定装置２１０の固定マグネット２１３とともに、測定装置２１０を固定する。給電・通信ケーブル２２４は、ワイヤレス給電用の電力の供給や、ワイヤレス通信用のデータ信号等の送受信を行なう。
【００７６】
例えば測定装置２１０のワイヤレス通信ユニット２１１からは、イメージセンサにより取得された画像データ等が無線信号により送信される。給電・受像機２２０のワイヤレス通信ユニット２２１は、無線信号を受信し、画像データ等を給電・通信ケーブル２２４を介して処理装置２０等に適宜送信する。
【００７７】
このように、ワイヤレス通信及びワイヤレス給電が可能なように測定装置２１０を構成することで、パック３内の細胞２や培養液１等を外気にさらすことなく、細胞２の状態等をセンシングすることが可能となる。これにより、パック３内を完全に密閉して培養を行なう場合や、配線が難しい場合等であっても、容易に細胞２の培養工程等をモニタリングすることが可能となる。
【００７８】
図７は、測定装置の接続形態の他の例を説明するための斜視図である。図７では、測定装置３１０は、給電・通信ケーブル３１１を有し、パック３の外部と有線で接続される。例えば培養装置等への配線の導入等が可能な場合には、給電・通信ケーブル３１１を有する測定装置３１０を用いることが可能である。これにより、例えば装置の部品点数を抑えることが可能となり、小型で安価な装置を提供することが可能となる。
【００７９】
図１に戻り、処理装置２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等のコンピュータの構成に必要なハードウェアを有する。処理装置２０として、例えばＰＣ（Personal Computer）が用いられるが、他の任意のコンピュータが用いられてもよい。
【００８０】
ＣＰＵが、ＲＯＭやＨＤＤに格納された本技術に係るプログラムをＲＡＭにロードして実行することにより、図１に示す機能ブロックである取得部２１、算出部２２、及び表示制御部２３が実現される。そしてこれらの機能ブロックにより、本技術に係る情報処理方法が実行される。なお各機能ブロックを実現するために専用のハードウェアが適宜用いられてもよい。本実施形態では、処理装置２０は、情報処理装置に相当する。
【００８１】
プログラムは、例えば種々の記録媒体を介して処理装置２０にインストールされる。又はインターネット等を介してプログラムのインストールが実行されてもよい。
【００８２】
取得部２１は、細胞２を含む液体を通過した照明光４の干渉縞が記録された画像データを取得する。取得部２１は、例えば測定装置１０の制御ユニット１５を介してイメージセンサ１４により生成された画像データを取得する。取得された画像データは算出部２２に出力される。
【００８３】
算出部２２は、画像データに基づいて照明光４に対する伝播計算を実行することにより、細胞２に関する細胞情報を算出する。また算出部２２は、画像データに基づいて、培養液１に関する培養液情報を算出する。算出部２２の動作については後に詳しく説明する。本実施形態では、培養液情報は、液体情報に相当する。
【００８４】
表示制御部２３は、細胞情報の時間的な変化を示すモニタリング画像５０の表示を制御する。表示制御部２３は、例えば算出部２２により算出された細胞情報や培養液情報を取得し、これらの情報に基づいて、モニタリング画像５０に表示される内容等を制御することが可能である。モニタリング画像５０は、図示しない出力インターフェースを介して表示装置３０に出力される。
【００８５】
表示装置３０は、例えば液晶、ＥＬ（Electro-Luminescence）等を用いた表示デバイスである。表示装置３０には、処理装置２０から出力されたモニタリング画像５０等が表示される。ユーザは、例えば表示装置３０に表示されたモニタリング画像５０等を参照することにより、培養中の細胞２の状態等をリアルタイムで容易にセンシングすることが可能となる。
【００８６】
図８は、測定システム１００の基本的な動作例を説明するための図である。図８に示すように、測定装置１０は、培養液１中に浮遊する細胞２のホログラムを撮影する。細胞２のホログラムとは、照明光４が細胞２による回折を受けることで生じる、検出面１６での照明光４の干渉パターン（干渉縞）である。従って細胞のホログラムを撮影することは、イメージセンサ１４により干渉縞を検出することに含まれる。
【００８７】
なお、ホログラムの撮影には、所定の波長の照明光４が用いられる。例えば光源１２により出射可能な赤色光Ｒ、緑色光Ｇ、及び青色光Ｂのうちいずれか１つが照明光４として用いられる。もちろんこれに限定されず、例えばイメージセンサ１４の解像度や対象となる細胞２のサイズ等に応じて、ホログラムの撮影に用いられる波長が適宜設定されてよい。
【００８８】
撮影されたホログラムは、画像データとして処理装置２０に出力される。処理装置２０では、算出部２２により、画像データ（細胞２のホログラム）に基づいて細胞２に関する細胞情報が算出される。算出部２２は、細胞２の数量カウントや形態の抽出を実行し、細胞情報として、細胞２の数、密度、サイズ、及び形状を算出する。
【００８９】
また図８に示すように、測定装置１０では、イメージセンサ１４により、互いに波長の異なる光の各々に対応する複数の画像データが生成される。具体的には、イメージセンサ１４は、赤色光Ｒ、緑色光Ｇ、及び青色光Ｂの各々に対応する赤色画像データ、緑色画像データ、及び青色画像データをそれぞれ生成する。以下ではＲＧＢの各色光に対応する複数の画像データをまとめてＲＧＢデータと記載する場合がある。
【００９０】
処理装置２０では、取得部２１により、測定装置１０の光源１２により照明光４として出射された互いに波長の異なる複数の光の各々に対応する複数の画像データ（ＲＧＢデータ）が取得される。そして算出部２２により、複数の画像データに基づいて、培養液情報として細胞２を含む培養液１の色情報が算出される。すなわち算出部２２は、培養液の色を計算する。本実施形態では、算出部２２は、色情報算出部として機能する。
【００９１】
処理装置２０では、表示制御部２３により、細胞情報と、培養液１の色情報（培養液情報）とに基づいて、モニタリング画像５０の表示内容等が制御される。そしてモニタリング画像５０は、表示装置３０によりセンシング結果として提示される。なお、モニタリング画像５０の表示を制御するタイミング等は限定されず、例えばホログラムやＲＧＢデータが取得されるタイミング等に応じて、適宜モニタリング画像５０の更新等が行なわれてよい。
【００９２】
このように、測定システム１００では、細胞情報を算出するための処理と、培養液の色を算出するための処理とが実行される。以下、各処理について具体的に説明する。
【００９３】
［細胞情報の算出処理］
図９は、細胞情報を算出するための処理の一例を示すフローチャートである。まず細胞２のホログラムが撮影され、取得部により画像データとして取得される（ステップ１０１）
【００９４】
算出部２２により、取得された画像データに基づいて、照明光４に対する伝播計算が実行される（ステップ１０２）。本実施形態では、照明光４に対する伝播計算として、レイリーゾンマーフェルトの回折積分（角スペクトル法）が実行される。なお、光の伝播計算に用いられる手法等は限定されず、例えばフレネル近似やフラウンフォーファ近似等の近似公式を用いて伝播計算が実行されてもよい。この他、伝播計算を実行することが可能な任意の手法が用いられてよい。
【００９５】
図１０は、伝播計算における検出面１６と間隙４３との配置関係を示す模式図である。図１０では、光源１２、間隙４３、及び検出面１６が模式的に図示されている。なお図１０では、図３で説明したコリメータレンズ１３、第１の光学窓４６、及び第２の光学窓４７の図示が省略されている。
【００９６】
以下では、光軸Ｏと検出面１６とが交差する点ＰをＺ軸方向の原点とし、検出面１６から間隙４３に向かう方向をＺ軸方向の正の方向として説明を行う。またＺ軸方向と垂直で互いに直交する方向をＸ軸方向及びＹ軸方向とする。Ｘ軸方向及びＹ軸方向は、例えば検出面１６の縦方向及び横方向に対応する。図１０では基体部４０から第１及び第２の突出部４１及び４２が突出する方向（図３参照）が、Ｘ軸方向の正の方向に設定される。
【００９７】
算出部２２は、照明光４に対する伝播計算により、細胞２を含む培養液１内において照明光４が通過する複数のフォーカス面１７の各々に対応する複数のフォーカス画像データを算出する。図１０に示すように、フォーカス面１７は、例えば間隙４３の内部に照明光４の光路方向（Ｚ軸方向）に直交するように設定される。
【００９８】
図１０では、検出面１６から第２の面４５までの距離がＬに設定される。従って、フォーカス面１７のＺ軸方向の位置ｚは、Ｌ＜ｚ＜Ｌ＋ｔに設定される。なおフォーカス面１７の数や位置等は限定されず、例えば所望の精度で細胞情報を算出可能なように適宜設定されてよい。
【００９９】
例えばフォーカス面１７への伝播計算を、検出面１６に生成された照明光４の強度分布（干渉縞）に基づいて実行することで、フォーカス面１７を通過した際の照明光４の強度分布を算出することが可能である。これにより、フォーカス面１７に存在する細胞２の状態等を詳細にセンシングすることが可能となる。
【０１００】
算出部２２は、画像データに基づいて、各フォーカス面１７への伝播計算を実行し、伝播計算の計算結果をフォーカス画像データとしてそれぞれ算出する。すなわち算出部２２は、１つの画像データに基づいて、Ｚ軸方向の深さが異なる複数のフォーカス面１７でのフォーカス画像データを算出することが可能である。これにより、１度の撮影で間隙４３（検出空間４８）に含まれる略全ての細胞２についてのセンシングを行なうことが可能となる。
【０１０１】
以下では、位置ｚのフォーカス面１７で生成されたフォーカス画像データをａ（ｘ，ｙ，ｚ）と記載する。なお、ａ（ｘ，ｙ，０）はイメージセンサ１４により検出されるデータ画像（ホログラム）を表す。本実施形態では、フォーカス面１７は、中間面に相当し、フォーカス画像データは、中間画像データに相当する。
【０１０２】
図１１は、伝播計算に用いられる画像データと伝播計算の計算結果とを示す図である。図１１Ａは、画像データにより構成される画像６０である。図１１Ｂは、図１１Ａに示す画像データに基づいて算出されたフォーカス画像データにより構成される画像６１である。
【０１０３】
図１１Ａに示すように、画像データには、細胞２により回折された照明光４の干渉縞（ホログラム）が記録される。粒子状の細胞２から得られるホログラムは、同心円状の明暗の線からなる。例えば１つの細胞２に対しては、その細胞の位置を基準とした同心円状の明暗の線（干渉縞）が検出される。この同心円状の明暗の線を１つのグループとした場合、このグループの数が、培養液１中に浮遊する細胞２の数に相当する。
【０１０４】
図１１Ｂに示すように、フォーカス画像データには、フォーカス面１７での個々の細胞２の位置、サイズ、及び形状（輪郭）等の情報が含まれる。例えば、フォーカス画像データを解析することで、フォーカス面１７上の各細胞を詳細にセンシングすることが可能となる。なお各細胞２の周りには伝播計算に伴うリング状のアーティファクト等が現れる。従ってフォーカス画像データにより構成される画像６１は、物体（細胞２）の周囲が明暗のパターンに囲まれたリンギング画像となる。
【０１０５】
図９に戻り、各フォーカス面１７でのフォーカス画像データが算出されると、細胞２のＸＹ座標を算出する処理（ステップ１０３〜ステップ１０６）が開始される。図１２は、細胞２のＸＹ座標を算出する処理の一例を説明するための図である。以下図９及び図１２を参照して細胞２のＸＹ座標を算出する処理について説明する。
【０１０６】
まず、複数のフォーカス画像データの各々に対して前処理が実行される（ステップ１０３）。前処理では、画像フィルタにより、各フォーカス画像データに含まれる高周波の空間周波数成分がフィルタリングされ、細かいノイズ成分等が除去される。またエッジ検出処理により、細胞２の輪郭や周囲のリング等が検出される。検出された部位（細胞２やリング等）はグレースケールから白黒のデータに２値化される。
【０１０７】
ステップ１０３では各フォーカス画像データについて、前処理後の画像データａ'（ｘ，ｙ，ｚ）が算出される。図１２では、前処理により得られた画像６２の一例が示されている。なお、前処理の処理内容は限定されず、例えばダークレベル補正、逆ガンマ補正、アップサンプリング、端部処理等の各種の処理が適宜実行されてよい。
【０１０８】
前処理後の画像データａ'（ｘ，ｙ，ｚ）に対してハフ変換が実行される（ステップ１０４）。ハフ変換は、画像内の所定の形状を検出するための変換処理である。本実施形態では、前処理により検出されたエッジ上の点を通る円を検出するためのハフ変換が実行される。円を検出するためのハフ変換では、円の半径に関するパラメータｒが用いられる。
【０１０９】
ハフ変換によりａ'（ｘ，ｙ，ｚ）は、ハフ変換画像Ａ'（ｘ，ｙ，ｚ，ｒ）に変換される。ハフ変換画像Ａ'（ｘ，ｙ，ｚ，ｒ）は、半径ｒの円の検出に用いられる画像である。図１２には、ハフ変換により生成されたハフ変換画像６３の一例が示されている。例えばハフ変換画像６３では、各位置の値（明暗）により、ａ'（ｘ，ｙ，ｚ）内における半径ｒの円の中心座標の候補が表される。すなわちハフ変換画像６３の明るい部分は、中心座標の候補として有力な部分となる。
【０１１０】
算出部２２は、予め設定された半径ｒの探索範囲内で複数のハフ変換画像６３を算出する。探索範囲は、例えば半径ｒの最小半径ｒmin及び最大半径ｒmaxを用いて、ｒmin≦ｒ≦ｒmaxと表される。この探索範囲内に含まれる複数の半径ｒの各々に対応する複数のハフ変換が実行される。従ってａ'（ｘ，ｙ，ｚ）は、図１２に示すように、３次元的なデータ（ハフ空間のデータ）に変換されることになる。なおハフ変換処理は、各フォーカス面１７に対応するａ'（ｘ，ｙ，ｚ）の各々に対して実行される。
【０１１１】
探索範囲の最小半径ｒminは、例えば培養液１内の細胞２のサイズ（３μｍ〜１０μｍ）に合わせて設定される。また探索範囲の最大半径ｒmaxは、例えばフォーカス画像データでの細胞の周りのリングの直径（〜５０μｍ）に応じて設定される。なお半径ｒの探索範囲は限定されず、例えば計算要する時間や計算精度等に応じて適宜設定されてよい。
【０１１２】
算出された複数のハフ変換画像６３についての積算処理（ハフ空間における積分）が実行される（ステップ１０５）。本実施形態では、積算処理として、以下の計算が実行される。
【０１１３】
【数１】
2018235476.tif 000003
【０１１４】
積算処理では、（数１）に示すように、ハフ変換画像Ａ'（ｘ，ｙ，ｚ，ｒ）の各位置（ｘ，ｙ）の値が半径ｒの探索範囲、及び各フォーカス面の深さｚについて積算される。この結果、各フォーカス面に現れる円（リング）の中心座標に対応する位置（ｘ、ｙ）では、他の位置と比べて積算値が高い値となる。図１２には、積算値を表す画像６４が示されている。
【０１１５】
ハフ空間から物体（細胞２）のＸＹ座標が決定される（ステップ１０６）。例えば算出部は、積算値が所定の閾値よりも大きい位置（ｘ、ｙ）をフォーカス画像データにおける円の中心座標として算出する。これにより円の中心に位置する細胞２のＸＹ座標を決定することが可能である。もちろん、閾値よりも大きい位置が複数存在する場合には、複数の細胞２の各々のＸＹ座標が決定されることになる。
【０１１６】
このように、算出部２２は、複数のフォーカス画像データに基づいて、照明光４の光路方向に垂直な面方向であるＸＹ平面方向での細胞２の位置を算出する。これにより、例えば培養液１に含まれる個々の細胞２をそれぞれ解析することが可能となる。この結果、培養液１に含まれる細胞２等の状態を詳細にセンシングすることが可能となる。
【０１１７】
また算出部２２は、細胞２のＸＹ座標に基づいて、細胞２の数を算出する。例えば、細胞２のＸＹ座標の総数をカウントすることで、間隙４３に含まれる細胞２の数が算出される。また算出された細胞２の数と間隙４３の体積とに基づいて、培養液１における細胞２の濃度等を算出することが可能である。算出された細胞数や濃度等の情報は、表示制御部に出力される。
【０１１８】
なお、ハフ変換を用いて細胞２のＸＹ座標を決定する場合に限定されず、ＸＹ座標を決定可能な任意の方法が用いられてよい。例えば、機械学習等を用いた画像認識処理を用いて、細胞２のＸＹ座標が決定されてもよい。この他、任意の画像検出処理等が用いられてよい。
【０１１９】
図９に戻り、細胞２のＸＹ座標が算出されると、細胞２のＺ座標を算出する処理（ステップ１０７〜ステップ１０９）が開始される。
【０１２０】
まず、各フォーカス面１７でのフォーカス画像データａ（ｘ，ｙ，ｚ）から、各細胞２のＸＹ座標を中心とするｍ×ｍピクセルの画像データｂ（ｘ，ｙ，ｚ）がそれぞれ切り出される（ステップ１０７）。これにより各細胞が存在するエリア（ｂ（ｘ，ｙ，ｚ））の画像が抽出される。切り出される画像データのサイズ（ｍ×ｍピクセル）は、例えば想定される細胞２のサイズ等に応じて適宜設定される。
【０１２１】
算出部２２は、例えば対象となる細胞２のＸＹ座標に基づいて、深さ（ｚ軸方向の位置）が異なる各フォーカス画像データの各々から、画像データｂ（ｘ，ｙ，ｚ）を切り出す。従って１つの細胞２に対して複数の画像データｂ（ｘ，ｙ，ｚ）が切り出される。同様の処理が他の細胞２についても実行される。
【０１２２】
各細胞２について、切り出した画像データ間の輝度の差分が算出される（ステップ１０８）。画像データ間の輝度の差分ｆは、例えば以下の式により与えられる。
【０１２３】
【数２】
2018235476.tif 000004
【０１２４】
ここでΔｚは、隣接するフォーカス面１７の間の距離である。（数２）に示すように、隣接するｂ（ｘ，ｙ，ｚ）及びｂ（ｘ，ｙ，ｚ＋Δｚ）間で、各点での輝度差について画像全体での総和が算出される。これにより細胞２を含むエリアの輝度が、光路方向に沿ってどのように変化したかを表す出力カーブを算出することが可能である。また算出部２２は、輝度の差分ｆに対して、ｚ軸方向での微分計算を実行する。
【０１２５】
図１３は、細胞２を含むエリアの光路方向に沿った輝度の変化を示すグラフである。図１３Ａ〜図１３Ｂには、互いに異なるエリア６５ａ〜６５ｃでの輝度の差分ｆ（ｚ）とその微分値ｆ'（ｚ）を示すグラフが示されている。また図１３Ａ〜図１３Ｂでは、細胞２がない場合の輝度の差分ｆ０（ｚ）が示されている。なお図１３では、画像データｂ（ｘ，ｙ，ｚ）を、ｚ軸方向の位置ｚを用いてｂ（ｚ）と記載する。
【０１２６】
図１３Ａでは、細胞Ｃ６を含むエリア６５ａでの輝度の変化が示されている。図１３Ａに示すように、細胞Ｃ６を含むエリア６５ａでは、輝度の差分ｆ（ｚ）は２つのピークＰ１及びＰ２を有する。各ピークＰ１及びＰ２のＺ軸方向の位置は、それぞれ７５４μｍ及び１０１０μｍである。また２つのピークＰ１及びＰ２の間にはｆ（ｚ）の微分値ｆ'（ｚ）のピークＰ３が現れる。Ｐ３のＺ軸方向の位置は、９２８μｍである。なおｆ０（ｚ）では、明確なピークは検出されない。
【０１２７】
また図１３Ａには、ピークＰ１及びＰ２での細胞２の画像データｂ（７５４）及びｂ（１０１０）と、ピークＰ３での細胞の画像データｂ（９２８）とが示されている。図１３Ａに示すように、３つの画像のうち、ピークＰ３での画像データｂ（９２８）が最も焦点のあった画像となる。
【０１２８】
図１３Ｂには、細胞Ｃ７を含むエリア６５ｂでの輝度の変化が示されている。図１３Ｂに示すように、細胞Ｃ７についても、輝度の差分ｆ（ｚ）は２つのピークＰ４及びＰ５を有する。また２つのピークＰ４及びＰ５の間には、微分値ｆ'（ｚ）のピークＰ６（ｚ＝９３５．５μｍ）が現れる。これにより細胞Ｃ８に焦点の合った画像データｂ（９３５．５）が抽出可能となる。
【０１２９】
図１３Ｃには、複数の細胞Ｃ８を含むエリア６５ｃでの輝度の変化が示されている。図１３Ｂに示すように、複数の細胞が固まって存在している場合にも、ｆ（ｚ）及びｆ'（ｚ）の各グラフは、図１３Ａ及び図１３Ｂと同様の傾向を示す。すなわちｆ'（ｚ）のピークＰ７（ｚ＝９２４．５）から、複数の細胞Ｃ８に焦点の合った画像データｂ（９２４．５）が抽出することが可能である。
【０１３０】
算出部２２は、輝度の差分ｆ（ｚ）の微分値ｆ'（ｚ）におけるピーク点を算出し、算出されたピーク点を細胞２のＺ座標として決定する（ステップ１０９）。すなわち、対象とする細胞２に焦点が合う位置が、その細胞２のＺ軸方向の位置に決定される。
【０１３１】
このように、算出部２２は、複数のフォーカス画像データの各々について輝度の差分ｆ（ｚ）を算出し、輝度の差分ｆ（ｚ）の微分値ｆ'（ｚ）に基づいて細胞２の光路方向の位置を算出する。これにより、培養液１内での細胞の位置（ｘ、ｙ、ｚ）が定まり、個々の細胞を詳細にセンシングすることが可能となる。本実施形態では、輝度の差分ｆ（ｚ）は輝度情報に相当し、微分値ｆ'（ｚ）は、輝度情報の光路方向の変化に相当する。
【０１３２】
なお、各細胞２のＺ座標を算出する方法は、ステップ１０７〜１０９で説明した方法に限定されず、他の任意の方法が用いられてよい。例えば、フォーカス画像データの各ピクセル間の差分和（輝度の差分ｆ（ｚ））からＺ座標を決定してもよい。また例えば、機械学習を用いたフォーカス検出技術が用いられてもよい。
【０１３３】
算出部２２は、Ｚ座標が算出された細胞の外形パラメータを算出する（ステップ１１０）。算出部は、例えば対象となる細胞２のＺ座標に対応する画像データｂ（ｘ，ｙ，ｚ）（図１３参照）に基づいて、細胞２のサイズ及び形状等の外形パラメータを算出する。
【０１３４】
外形パラメータの算出としては、例えば機械学習を用いた輪郭の抽出処理等が実行される。これにより細胞２の直径等のサイズに関する情報や、真円度や楕円率等の形状に関する情報が外形パラメータとして算出される。外形パラメータの種類等は限定されない。例えばサイズ及び形状のどちらか一方が算出されてもよいし、他のパラメータが算出されてもよい。
【０１３５】
なおフォーカス画像データでは、検出面１６からの距離が離れるほど、すなわちＺ軸方向の位置が光源１２に近いほど、画像の分解能が低下して細胞２の像等がぼやける場合があり得る。この場合、例えば画像のエッジ（細胞２の輪郭）等がぼやけることを踏まえて、算出される外形パラメータを適宜補正するといった処理が実行されてもよい。これにより、細胞２の外形を適正に検出することが可能となる。
【０１３６】
［培養液情報の算出処理］
図１４は、ＸＹＺ表色系の色度図である。本実施形態では、培養液１の色が、ＣＩＥ標準表色系であるＸＹＺ表色系を用いて表される。ＸＹＺ表色系を用いることで、例えばＲＧＢの各色光を出射して生成される各画像データの輝度に基づいて、培養液１の色（色度）を算出することが可能である。
【０１３７】
ＸＹＺ表色系では、光源１２から出射されるＲＧＢの各色光を三刺激値と呼ばれる量で表すことが可能である。例えば赤色光Ｒは［ＸR0，ＹR0，ＺR0］と表され、赤色光Ｇは［ＸG0，ＹG0，ＺG0］と表され、青色光Ｂは［ＸB0，ＹB0，ＺB0］と表される。各色光の三刺激値は、具体的には以下のように計算される。
【０１３８】
【数３】
2018235476.tif 000005
【０１３９】
【数４】
2018235476.tif 000006
【０１４０】
（数４）はＲＧＢの各色光の波長スペクトル（波長λの関数）である。またＸ，Ｙ，Ｚは、ＸＹＺ表色系で定められた等色関数（波長λの関数）である。従って例えば光源１２から出射される赤色光Ｒ、緑色光Ｇ、及び青色光Ｂの各々の波長スペクトルを予め取得することで、（数３）に示す各色光の三刺激値を算出することが可能である。
【０１４１】
（数３）に示す各色光の３刺激値を合計する。これにより、ＲＧＢの各色光を混ぜた場合の白色光を表す三刺激値が算出される。
【０１４２】
【数５】
2018235476.tif 000007
【０１４３】
白色光の色度ｘ0及びｙ0は、Ｘ０、Ｙ０、及びＺ０を用いて以下のように表される。
【０１４４】
【数６】
2018235476.tif 000008
【０１４５】
ＸＹＺ表示系では、このように色度を算出することにより、色を表すことが可能となっている。この色度により表される色は、例えば図１４に示す色度図と対応している。なお（数６）では、白色光の色度が算出されたが、ＲＧＢの各色光の各々について色度を算出することも可能である。図１４には、ＲＧＢの各色光に対応する点がそれぞれ図示されている。
【０１４６】
本実施形態では、（数６）に示す白色光の色度ｘ0及びｙ0を用いて、ＲＧＢの各色光が調整される。ＲＧＢの各色光の調整は、例えば測定装置１０の間隙４３に、培養液１等が充填されていない状態で行なわれる。例えば、色度ｘ0及びｙ0が図１４に示す色度図において、白色（０．３３３、０．３３３）となるように、ＲＧＢの各色光の発光強度が調整される。すなわち、光源１２から出射される各色光の強度が、白色を基準に校正されるとも言える。
【０１４７】
測定システム１００では、白色光の色度が白色を示すように調整された状態での、イメージセンサ１４の検出値ＩR0，ＩG0，ＩB0が予め記録される。例えばＩR0は、発光強度が調整された状態で赤色光のみを出力して生成された画像データの輝度値の平均値である。同様にＩG0及びＩB0は、調整された緑色光及び青色光に対応する輝度値の平均値である。このように、校正された光源１２での検出値ＩR0，ＩG0，ＩB0を用いることで、培養液１の色等を高精度にセンシングすることが可能となる。
【０１４８】
図１５は、培養液情報を算出するための処理の一例を示すフローチャートである。本実施形態では、測定装置１０を培養液１中に設置した状態で、図１５に示す処理が実行される。
【０１４９】
光源１２により赤色光Ｒが出射（点灯）され、イメージセンサ１４により赤色画像データが生成される（ステップ２０１）。例えば培養液１に入射した赤色光Ｒの一部は、培養液１の特性に応じた光の吸収を受ける。また他の一部は、培養液１を透過する。
【０１５０】
一般に培養液１により吸収される光の量は、例えば培養液１における光路長に応じた量となる。例えば間隙４３に対して垂直に入射した光と、斜めに入射した光とでは、培養液１内を通過する光路長に差が生じることになる。このような場合、検出される光の強度に差が生じる可能性がある。
【０１５１】
本実施形態では、光源１２から出射された赤色光Ｒは、コリメータレンズ１３を介して略平行光束の状態で間隙４３を通過する（図３参照）。従ってイメージセンサ１４の検出面１６に入射する赤色光Ｒが培養液１内を通過する際の光路長は、検出面１６内の位置に係らず略同じ長さ（間隙４３の幅ｔ）となる。従って検出面１６の各位置では、厚さｔの培養液１を通過する赤色光Ｒの透過量（吸収量）を高い精度で検出することが可能となる。
【０１５２】
算出部２２により、赤色画像データの輝度値の平均値ＩRが算出される（ステップ２０２）。
これにより、培養液１を透過した赤色光Ｒの強度を高精度に取得することが可能となる。
【０１５３】
光源１２により、赤色光Ｒから緑色光Ｇに照明光が切替えられ、緑色画像データが生成される（ステップ２０３）。生成された緑色画像データから、輝度値の平均値ＩGが算出される（ステップ２０４）。その後、緑色光Ｇから青色光Ｂに照明光が切替えられ、青色画像データが生成される（ステップ２０５）。生成された青色画像データから、輝度値の平均値ＩGが算出される（ステップ２０６）。
【０１５４】
このように、ＲＧＢの各色光が順次切替えられて出射され、各色光に対応する画像データから培養液１を透過したＲＧＢの各色光の輝度値の平均が算出される。もちろん出射される色光の順序等は限定されない。以下では、培養液１を透過した各色光の輝度値の平均値（ＩR，ＩG，ＩB）を測定強度と記載し、光源１２の輝度値の平均値（ＩR0，ＩG0，ＩB0）を初期強度と記載する場合がある。
【０１５５】
測定強度（ＩR，ＩG，ＩB）、初期強度（ＩR0，ＩG0，ＩB0）、及びＲＧＢの各色光の三刺激値（数３）に基づいて、培養液１を透過した光についての三刺激値（ＸRGB，ＹRGB，ＺRGB）が算出される（ステップ２０７）。ここで、（ＸRGB，ＹRGB，ＺRGB）は、例えば培養液１にＲＧＢの各色光を混ぜて出射した場合、すなわち白色光を出射した場合の、培養液１の透過光を表す三刺激値である。具体的には、算出部２２により以下の計算が実行される。
【０１５６】
【数７】
2018235476.tif 000009
【０１５７】
（数７）では、ＲＧＢの各色光について、色光の三刺激値に対して測定強度と初期強度の比を乗じる計算が実行される。（数７）に示すように、例えば赤色光Ｒについては、（ＸR0，ＹR0，ＺR0)とＩR／ＩR0との積が計算される。また緑色光Ｇ、青色光Ｂについても同様の計算が行なわれる。
【０１５８】
一般に培養液１により吸収される光の強度は、波長ごとに異なる強度（吸収スペクトル）となる。上記したように、本実施形態では、第１の光学窓４６等により各色光のスペクトルが先鋭化される。先鋭化された各色光のスペクトルの半値幅は、例えば１０ｎｍ程度である。従って各色光は、略単一の波長の光と見做すことが可能であり、波長の違いに伴う吸収量の差等をほとんど考慮する必要がない。このため（数７）では、測定強度と初期強度との比（ＩR／ＩR0、ＩG／ＩG0、ＩB／ＩB0）を用いることで、培養液１による吸収を受けた光の強度を表すことが可能となっている。
【０１５９】
（ＸRGB，ＹRGB，ＺRGB）に基づいて、培養液１による吸収を受けた光の色度（ｘ，ｙ）が算出される（ステップ２０８）。例えば、（数５）での計算と同様に、（ＸRGB，ＹRGB，ＺRGB）が合算され、色度ｘ及びｙが以下のように算出される。
【０１６０】
【数８】
2018235476.tif 000010
【０１６１】
（数８）で算出された色度ｘ及びｙは、培養液１の色の測定値として用いられる。図１４では、測定値として算出された色度（ｘ、ｙ）の一例が黒丸６６で模式的に図示されている。算出された色度（ｘ、ｙ）は、例えば表示制御部２３等に出力される。本実施形態では、培養液１の色度（ｘ、ｙ）は、細胞を含む液体の色情報に含まれる。
【０１６２】
算出部２２は、培養液１の色度（ｘ，ｙ）に基づいて、細胞２を含む培養液１のｐＨ値を算出する（ステップ２０９）。上記したように、培養液１にはフェノールレッド等のｐＨ指示薬が添加されている。例えば培養液１の色度と培養液１のｐＨ値とが紐付けられた換算データ等が予め記録される。これにより、例えば換算データを参照することで、培養液１の色度に基づいて培養液１のｐＨ値を容易に算出することが可能である。この他、色度に基づいてｐＨ値を算出する方法は限定されない。培養液１のｐＨ値は、培養液１に関する培養液情報である。本実施形態では、培養液１のｐＨ値は、液体情報に含まれる。
【０１６３】
算出部２２により、色情報として、細胞２を含む培養液１の色を表示するための表示色が算出される（ステップ２１０）。表示色は、培養液１の色度（ｘ，ｙ）に基づいて算出される。また表示色は、表示装置３０等で用いられるＲＧＢ値に変換される。すなわちＸＹＺ表色系の表示色が、ＲＧＢ表色系の数値に変換される。
【０１６４】
例えば、間隙４３の幅ｔが狭い場合（例えば〜数ｍｍ）には、培養液１により光の吸収量が小さく、色度（ｘ、ｙ）により指定される色が薄い色となることがあり得る。本実施形態では、ｘｙ色度座標上で測定値（黒丸６６）を移動して、培養液１の色を強調した表示色（白丸６７）が算出される。
【０１６５】
例えば図１４に示すように、白色を表す点（０．３３３，０．３３３）と黒丸６６（ｘ、ｙ）とを繋ぐ直線に沿って、黒丸６６が白色を表す点から離れる方向に、黒丸６６を所定の距離だけ移動する。移動後の点（白丸６７）は、表示色を表す点としてＲＧＢ値に変換される。このように色度図では、ｘｙ色度座標上の点を白色から遠ざかるように移動することで、より濃い色を表現することが可能である。これにより、培養液１の色を強調することが可能となる。
【０１６６】
なお色度（ｘ，ｙ）に基づいて表示色を算出する方法等は限定されない。例えば、測定値を強調する任意の方法を用いて表示色が算出されてもよい。また例えば、測定値である色度（ｘ、ｙ）がそのまま表示色として算出されてもよい。このように、培養液１の色を表示するための表示色を算出することで、例えば所望の色合い（濃度、彩度、明度等）で培養液１の色を表現することが可能となる。表示色はＲＧＢ値に変換された後、例えば表示制御部２３等に出力される。本実施形態では、表示色は、表示色情報に相当する。また表示色情報は、色情報に含まれる。
【０１６７】
このように、測定システム１００では、測定装置１０と処理装置２０とが協働することにより、細胞２に関する細胞情報と、培養液１に関する培養液情報とが取得される。これらの情報は、例えば所定の間隔で取得され、表示制御部２３によるモニタリング画像５０の表示制御等に用いられる。もちろん、取得された情報をＨＤＤ等に記録することで、培養過程を記録したデータとして参照されてもよい。
【０１６８】
［モニタリング画像の表示制御］
図１６は、モニタリング画像５０の構成例を示す模式図である。上記したように、モニタリング画像５０の表示は、表示制御部２３により制御される。図１６に示す例では、モニタリング画像５０は、モニタリング領域５１と、数値表示領域５２とを有する。
【０１６９】
モニタリング領域５１は、矩形状の領域であり、横軸５３と、第１の縦軸５４と、第２の縦軸５５とを有する。横軸５３は、モニタリング領域５１の下側の底辺に設定される。また第１及び第２の縦軸５４及び５５は、モニタリング領域５１の左側及び右側の辺に設定される。
【０１７０】
また図１６に示すように、モニタリング領域５１は、領域内の全面を使ってカラーマップ５６を表示することが可能である。なお、モニタリング画像５０では、カラーマップ５６の色と数値を対応させたカラーバー（図示省略）等が表示可能であってもよい。
【０１７１】
モニタリング画像５０には、細胞情報の時間的な変化を示すグラフが含まれる。図１６では、モニタリング領域５１の横軸５３を培養時間とし、第１の縦軸５４を細胞情報として、細胞情報の時間変化を示すグラフが図示されている。
【０１７２】
細胞情報としては、例えば培養液１の単位体積あたりの細胞数（細胞の濃度）が表示される。この場合、第１の縦軸５４は細胞数を表し、培養時間とともに増殖する細胞２の数（濃度）等を容易に監視することが可能となる。また細胞情報として、例えば細胞２の直径の平均が表示されてもよい。この場合、第１の縦軸５４は平均細胞直径を表し、培養が進むに連れて細胞２のサイズがどのように変化したかといったこと等を容易に監視可能である。
【０１７３】
グラフ化される細胞情報の種類等は限定されず、細胞情報に含まれる任意の情報が用いられてよい。また表示される細胞情報の種類等を切り替えてグラフ化することが可能であってもよい。例えば表示制御部２３は、ユーザによる指示等に基づいて、グラフ化される細胞情報の種類を切り替えることが可能であってもよい。
【０１７４】
またモニタリング画像５０には、培養液１のｐＨ値の時間的な変化を示すグラフが含まれる。図１６では、第２の縦軸５５をｐＨ値として、ｐＨ値の時間変化を示すグラフが図示されている。これにより、培養過程でのｐＨ値の変化等を容易に監視することが可能となる。
【０１７５】
モニタリング画像５０は、培養液情報の時間的な変化を示す。本実施形態では、モニタリング画像５０は、培養液情報である色情報の時間的な変化を示すマップを含む。図１４及び図１５で説明したように、算出部２２は、培養液１の色を示す色度（ｘ，ｙ）から、培養液１の色を表示するための表示色をＲＧＢ値として算出する。モニタリング画像５０には、算出されたＲＧＢ値を用いて、表示色の時間的な変化を示すカラーマップ５６が表示される。
【０１７６】
図１６では、カラーマップ５６は、横軸５３（培養時間）に沿って培養液１の色（表示色）の時間変化を表示するように構成される。例えばモニタリング領域５１では、時間ごとの培養液１の色が、横方向に色が変化するグラデーションとして表示される。これにより、例えば培養液１の色が培養中にどのように変化したかを容易に監視することが可能となる。なおカラーマップ５６の具体的な構成等は限定されない。例えばモニタリング領域５１の一部の領域を使ってカラーマップ５６が表示されてもよい。
【０１７７】
図１６に示すように、モニタリング領域５１では、カラーマップ５６に重ねて細胞情報の時間変化を表すグラフが表示される。このように、表示制御部２３は、細胞情報の時間的な変化を示すグラフ及び培養液情報の時間的な変化を示すマップの各々を重畳して表示する。これにより細胞２の状態と培養液１の状態とを同時に示すことが可能となり、例えば細胞２を培養する工程等を容易にモニタリングすることが可能となる。
【０１７８】
数値表示領域５２は、例えばモニタリング領域５１の近傍に配置される。図１６には、モニタリング領域５１の右上に配置された数値表示領域５２が図示されている。数値表示領域５２には、細胞情報や培養液情報が数値により表示される。図１６に示す例では、例えば現在の培養液１の色度（ｘ，ｙ）や、当該色度（ｘ，ｙ）から換算されたｐＨ値等が、数値表示領域５２に所定の有効桁数で表示される。
【０１７９】
数値表示領域５２に表示される数値の種類等は限定されない。例えば現在の細胞２の濃度や細胞２の平均サイズ等が、数値により表示されてもよい。また例えばユーザにより指示されたグラフやマップ上の各点での値（細胞２の濃度や培養液１の色度等）が数値表示領域５２に表示されてもよい。
【０１８０】
図１７及び図１８は、モニタリング画像５０の他の構成例を示す模式図である。図１７では、互いに異なるサイズＡ〜Ｃの細胞２について、各サイズごとの細胞数の時間的な変化が示されている。グラフ５７ｃは、サイズＣの細胞２の数を示す。グラフ５７ｂは、サイズＣ及びサイズＢの細胞２の数を示す。グラフ５７ａは、細胞２の総数（サイズＡ、サイズＢ、及びサイズＣの細胞の総和）を示す。
【０１８１】
このようにグラフ５７ａ〜５７ｃを表示することで、増殖する細胞２のサイズの割合等を容易に監視することが可能となる。これにより、細胞２等の状態を詳細にセンシングすることが可能となり、高度なモニタリングを実現することが可能となる。
【０１８２】
図１８では、モニタリング領域５１の横軸５３として、細胞数が設定されている。また第１の縦軸５４として、ｐＨ値が設定されている。またモニタリング領域５１では、培養液１の色を示すカラーマップ５６が、第１の縦軸５４に沿って変化するグラデーションとして表示される。この場合、カラーマップ５６の色は第１の縦軸５４に設定されたｐＨに対応して設定される。
【０１８３】
表示制御部２３は、細胞数を横軸としｐＨ値を縦軸として、培養時間中に取得された各データ点をプロットする。例えば、図１８中のデータ点ｔ1は、最初に取得されたデータにおける細胞数とｐＨ値を示す。またデータ点ｔlatestは、最新の細胞数とｐＨ値を示す。このように、細胞数に対して各データ点でのｐＨ値をプロットした場合でも、細胞の状態がどのように変化したか、すなわち細胞情報の時間的な変化を示すことが可能である。
【０１８４】
また表示制御部２３により、細胞情報の時間的な変化が正常な状態である正常範囲５８がモニタリング画像５０に表示される。図１８では、正常範囲５８が点線で模式的に図示されている。正常範囲５８は、例えば過去に行なわれた細胞培養等のデータを使って算出される。
【０１８５】
例えば、データ点が正常範囲５８の範囲内に収まっている場合、細胞２が正常に生育していることになる。またデータ点が正常範囲５８から外れている場合、細胞２の生育状態が正常な状態から乖離していることになる。このように、正常範囲５８とともに細胞２の状態等を示すことで、培養工程での異常等を容易に監視することが可能となる。これによりモニタリングの作業を十分に支援することが可能となる。
【０１８６】
以上、本実施形態に係る測定システム１００では、光源１２から出射された照明光４の光路上に、互いに対向する第１及び第２の面４４及び４５に挟まれた間隙４３が設けられ、この間隙４３には細胞２を含む培養液１が充填される。そして間隙４３に充填された細胞２を含む培養液１による照明光４の干渉縞が検出される。これにより干渉縞に基づいて細胞２等の状態を容易にリアルタイムでセンシングすることが可能となる。
【０１８７】
細胞や培地等の状態をセンシングする方法として、光学顕微鏡等を用いる方法が考えられる。光学顕微鏡を用いた場合、一般に被写界深度外の物体を撮影するためには、メカニカルにフォーカスを変えて複数回に分けて撮影を行なうことが必要である。例えば液体培地等を用いた浮遊系の細胞培養では、培地が攪拌され撮影対象となる粒子（細胞等）が常に動いている。このため、奥行き方向の位置（Ｚ座標）の異なる粒子をすべて撮影することは難しく、適正なセンシングを行なえない可能性が生じる。
【０１８８】
例えば、液体培地に含まれる細胞を細胞計数盤等などの平面上に配置して、細胞等のセンシングを行なうことがあり得る。この場合、液体培地を抽出する操作等が必要となる。また液体培地に浮遊する細胞を直接観察する場合には、専用の培養容器や流路を設計する必要があり、コストが増大してしまう可能性が生じる。
【０１８９】
本実施形態に係る測定装置１０では、培養液１を充填可能な間隙４３が設けられる。そしてイメージセンサ１４により間隙４３を通過した照明光４の細胞２を含む培養液１によるホログラム（干渉縞）が検出される。このホログラムに基づいて、間隙４３に含まれる各細胞２をセンシングすることが可能である。
【０１９０】
例えば、検出されたホログラムに基づいて、互いにＺ軸方向の位置が異なるフォーカス面１７でのフォーカス画像データを生成することが可能である。これにより、１度の撮影で間隙４３に含まれる略全ての細胞２についてのセンシングを行なうことが可能となる。この結果、細胞２が常に移動している浮遊系の培養であっても、リアルタイムで細胞等の状態をセンシングすることが可能である。
【０１９１】
また測定装置１０は、培養液１の内部に設置可能に構成される。従って、培養液１を取り出すことなく、細胞数等をリアルタイムでセンシングすることが可能である。また測定装置１０は、培養用のパック３を始め、種々の培養容器で用いることが可能である。従って測定装置１０を用いることで、細胞２等のセンシングに要するコストを十分に抑えることが可能である。
【０１９２】
このように培養液１を取得する操作が不要となるため、例えば培養液１へのコンタミネーションに伴う培地の汚染等のリスクを回避することが可能である。これにより培養工程の信頼性が飛躍的に増大する。また、測定装置１０は自動的に細胞２等の情報を取得可能であり、細胞２等の状態を容易にモニタリングすることが可能となる。
【０１９３】
また本実施形態に係る測定システム１００では、照明光４の細胞２を含む培養液１による干渉縞が画像データとして取得される。取得された画像データに基づいて照明光４の伝播計算が実行され細胞情報が算出される。そして細胞情報の時間的な変化を示すモニタリング画像５０の表示が制御される。モニタリング画像５０を参照することで、細胞２等の状態を容易にリアルタイムでセンシングすることが可能となる。
【０１９４】
粒子（細胞）による干渉縞（ホログラム）には、同心円状の回折像が含まれる。例えば粒子数をカウントする方法として、検出されたホログラムに対して画像処理を行い、回折像の中心座標をカウントする方法が考えられる。この方法では、例えば粒子が近接して回折像が重なりあっている場合などには、粒子数を適正にカウントすることが難しくなるといった可能性が生じる。
【０１９５】
本実施形態に係る処理装置２０では、取得部２１により、細胞２を含む培養液１による照明光４の干渉縞が記録された画像データが取得される。算出部２２により、画像データに基づいて照明光４の伝播計算が実行され、光路上に並んだ各フォーカス面１７でのフォーカス画像データが生成される。このように一列に並んだフォーカス画像データ（インラインホログラム）を用いることで、細胞２の状態等を高精度にセンシングすることが可能である。
【０１９６】
例えば複数のフォーカス画像データを用いることで、各細胞２の位置を高精度に算出することが可能である。これにより、間隙４３に含まれる細胞２の数を高い精度でカウントすることが可能となる。また例えば、各細胞２に焦点の合ったフォーカス画像データを用いることで、各細胞２のサイズや形状等を高精度に検出可能である。このようなデジタルフォーカスを用いることで、細胞２等のセンシングを十分高精度に実現可能である。
【０１９７】
また本実施形態では、表示制御部２３により、細胞情報の時間的な変化を示すモニタリング画像の表示が制御される。これにより細胞情報の時間的な変化をリアルタイムで容易に監視することが可能となり、高度な製造管理を実現することが可能となる。
【０１９８】
例えば、細胞治療の分野では、細胞２に対して、３次元的に細胞２をまとめるスフェロイド化を行い、体内に戻すという方法が研究されている。本測定システム１００を用いることで例えば回転浮遊培養等により大量にスフェロイドを製造する場合に、リアルタイムでスフェロイドの成長をモニタリングすることが可能となる。
【０１９９】
モニタリング画像５０には、培養液１のｐＨと細胞密度とを同時に確認できる情報が表示される。これによりオペレータが異常に気付きやすくなる。またコンピュータ等を用いて細胞２の生産状態の恒常性を管理する上で重要となるパラメータ（培養液１のｐＨ値や細胞２の濃度等）を提供することが可能となる。これにより、非常に高度な製造管理を行なうことが可能となる。
【０２００】
＜その他の実施形態＞
本技術は、以上説明した実施形態に限定されず、他の種々の実施形態を実現することができる。
【０２０１】
上記の実施形態では、測定装置が培養液内に配置された。これに限定されず、例えば測定装置が培養液の外に配置された場合であっても、本技術は適用可能である。
【０２０２】
図１９は、測定装置の配置の一例を説明するための図である。図１９Ａは、測定装置４１０と培養用のパック４０３との配置を示す斜視図である。図１９Ｂは、図１９ＡのＢ−Ｂ線断面図である。測定装置４１０としては、例えば図６に示す測定装置２１０と略同様の構成を有する。図１９では、給電・受像機等の図示は省略されている。もちろん図７に示す測定装置３１０と略同様の構成を有する測定装置４１０が用いられてもよい。
【０２０３】
パック４０３は、細胞２を含む培養液１を観察するための観察窓４０４を有する。図１９Ｂに示すように、観察窓４０４は、互いに略平行となるように所定の間隔をあけて配置された入射窓４０５と出射窓４０６とを有する。入射窓４０５及び出射窓４０６は、例えば透明なビニールやアクリル等の素材で構成される。また入射窓４０５及び出射窓４０６は、測定装置４１０の間隙４４３に挿入可能な間隔で配置される。
【０２０４】
測定装置４１０は、パック４０３に設けられた観察窓４０４（入射窓４０５及び出射窓４０６）を間隙４４３で挟むように、パック４０３の外側に配置される。測定装置４１０では、光源４１２から出射された照明光４がコリメータレンズ４１３及び第１の光学窓４４６を通過して入射窓４０５からパック４０３内に入射する。パック４０３内に入射した照明光４は、細胞２を含む培養液１を通過して出射窓４０６から出射され、第２の光学窓４４７を介してイメージセンサ４１４に入射する。
【０２０５】
これにより、測定装置４１０は、パック４０３の外側に配置された状態で、パック４０３内側に浮遊する細胞２による照明光４の干渉縞を検出することが可能である。これにより、パック４０３内で培養される細胞２等の状態を、パック４０３の外側から容易にセンシングすることが可能となる。
【０２０６】
なお観察窓４０４が設けられた培養用のパック４０３を用いる場合に限定されず、例えば観察窓が設けられた任意の培養容器等が用いられてもよい。また細胞を含む培養液が充填された流路等に、観察窓が設けられてもよい。この他、観察窓を有する任意の構成が用いられてよい。
【０２０７】
上記では、測定装置の間隙の幅ｔは、検出空間に含まれる細胞の断面積の総和が、検出面よりも小さくなるように設定された。間隙の幅ｔを設定する方法は限定されない。間隙の幅ｔは、検出空間に含まれる細胞が２次元に最密充填された場合の細胞が充填される領域の面積が、検出面よりも小さくなるように設定されてもよい。
【０２０８】
図２０は、細胞断面の２次元の最密充填の例を示す模式図である。図２０では、細胞２の断面（細胞断面７０）として円が用いられる。図２０Ａは、隣接する細胞２の中心７１が正方格子状に配置される最密充填の例である。図２０Ｂは、隣接する細胞２の中心７１が三角格子状に配置される最密充填の例である。
【０２０９】
図２０Ａに示すように、細胞２の中心７１が正方格子状に配置された場合、正方格子７２内での細胞断面７０が占める割合が、２次元面内での充填率となる。細胞断面７０の半径をｒとすると、正方格子７２の面積は４ｒ2である。また正方格子７２内の細胞断面７０の総和はπｒ2である。従って、充填率はπｒ2／４ｒ2≒０．７８５と計算される。
【０２１０】
このため細胞２を正方格子状に充填した場合、細胞断面７０の総和は、細胞が充填される領域の面積の約７８．５％の面積となる。図２０Ａでは、間隙の幅ｔは、検出空間に含まれる細胞２の断面積（細胞断面７０）の総和が、検出面の７８．５％よりも小さくなるように設定される。すなわち、検出空間に含まれる細胞の総数が、検出面に細胞２を正方格子状に充填した場合の細胞の総数よりも小さくなるように、間隙の幅ｔが設定される。
【０２１１】
また図２０Ｂに示すように、細胞２の中心７１が三角格子状に配置された場合、三角格子７３内での細胞断面７０が占める割合が、２次元面内での充填率となる。細胞断面７０の半径をｒとすると、三角格子７３の面積は３1/2ｒ2である。また三角格子７３内の細胞断面７０の総和はπｒ2／２である。従って、充填率は（πｒ2／２）／３1/2ｒ2≒０．９０６と計算される。
【０２１２】
図２０Ｂでは、間隙の幅ｔは、検出空間に含まれる細胞２の断面積（細胞断面７０）の総和が、検出面の９０．６％よりも小さくなるように設定される。すなわち、検出空間に含まれる細胞の総数が、検出面に細胞２を三角格子状に充填した場合の細胞の総数よりも小さくなるように、間隙の幅ｔが設定される。
【０２１３】
このように、細胞２を２次元的に充填された場合を基準として、間隙の幅ｔを設定することにより、間隙を通過する照明光４の干渉性を十分に高く保つことが可能となる。これにより、例えば液体内の各細胞により回折された照明光を精度よく検出することが可能となる。この結果、細胞等の状態を十分高精度にセンシングすることが可能となる。
【０２１４】
上記の実施形態では、光源１２から出射される照明光４として部分コヒーレントな光が用いられた。これに限定されず、照明光として略コヒーレントな光が用いられてもよい。
【０２１５】
例えば、光源として所定の波長のレーザ光を出射可能なＬＤ（Laser Diode）等の固体光源が用いられてもよい。この場合、光源からは、照明光として略コヒーレントな光であるレーザ光が出射される。一般にレーザ光の波長帯域は狭く、高い干渉性を発揮することが可能である。これにより、細胞等の状態を高い精度でセンシングすることが可能となる。また波長帯域が先鋭化されていることから、例えば第１の光学窓等を光学フィルタとして構成する必要がなくなり、装置のコストを抑えることが可能である。
【０２１６】
上記の実施形態では、光源１２は、互いに波長の異なる光を切替えて出射可能に構成された。例えば光源は、単一の波長の光を出射可能に構成されてもよい。この場合、光源から出射された単一の波長の照明光を用いて、細胞情報（細胞の数、密度、サイズ、形状等）を算出することが可能となる。これにより、細胞の状態をリアルタイムで容易にモニタリングすることが可能となる。
【０２１７】
また処理装置は、他の装置等を用いて取得された培養液等の情報に基づいて、モニタリング画像の表示を制御してもよい。例えば処理装置は、培養液の色、ｐＨ値、温度等の情報を別途取得し、取得された情報の時間変化をモニタリング画像に表示してもよい。このような場合であっても、細胞及び培養液の状態等を容易にモニタリングすることが可能となり、高度な製造管理を実現することが可能となる。
【０２１８】
上記では、処理装置により、細胞に関する細胞情報の算出や細胞情報の時間的な変化を示すモニタリング画像の表示の制御等を含む、本技術に係る情報処理方法が実行された。これに限定されず、クラウドサーバにより、本技術に係る情報処理方法が実行されてもよい。すなわち情報処理装置の機能が、クラウドサーバに搭載されてもよい。この場合、当該クラウドサーバは、本技術に係る情報処理装置として動作することになる。
【０２１９】
また細胞を含む液体を通過した照明光の干渉縞が記録された画像データを取得するコンピュータにより、本技術に係る情報処理方法が実行される場合に限定されず、細胞を含む液体を通過した照明光の干渉縞が記録された画像データを取得するコンピュータと、ネットワーク等を介して通信可能な他のコンピュータとが連動して、本技術に係る測定システムが構築されてもよい。
【０２２０】
すなわち本技術に係る情報処理方法、及びプログラムは、単体のコンピュータにより構成されたコンピュータシステムのみならず、複数のコンピュータが連動して動作するコンピュータシステムにおいても実行可能である。なお本開示において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれもシステムである。
【０２２１】
コンピュータシステムによる本技術に係る情報処理方法、及びプログラムの実行は、例えば細胞に関する細胞情報の算出処理や細胞情報の時間的な変化を示すモニタリング画像の表示の制御処理等が、単体のコンピュータにより実行される場合、及び各処理が異なるコンピュータにより実行される場合の両方を含む。また所定のコンピュータによる各処理の実行は、当該処理の一部または全部を他のコンピュータに実行させその結果を取得することを含む。
【０２２２】
すなわち本技術に係る情報処理方法及びプログラムは、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成にも適用することが可能である。
【０２２３】
また測定装置に、処理装置の機能の全部または一部が備えられてもよい。すなわち、測定装置に細胞に関する細胞情報の算出等を行なう機能が適宜搭載されてもよい。また例えば、測定装置と処理装置とが一体的に構成されてもよい。もちろん表示装置が測定装置や処理装置と一体的に構成されてもよい。
【０２２４】
以上説明した本技術に係る特徴部分のうち、少なくとも２つの特徴部分を組み合わせることも可能である。すなわち各実施形態で説明した種々の特徴部分は、各実施形態の区別なく、任意に組み合わされてもよい。また上記で記載した種々の効果は、あくまで例示であって限定されるものではなく、また他の効果が発揮されてもよい。
【０２２５】
なお、本技術は以下のような構成も採ることができる。
（１）細胞を含む液体を通過した照明光の干渉縞が記録された画像データを取得する取得部と、
前記画像データに基づいて前記照明光に対する伝播計算を実行することにより、前記細胞に関する細胞情報を算出する算出部と、
前記細胞情報の時間的な変化を示すモニタリング画像の表示を制御する表示制御部と
を具備する情報処理装置。
（２）（１）に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記細胞情報として、前記細胞の数、密度、サイズ、及び形状の少なくとも１つを算出する
情報処理装置。
（３）（１）又は（２）に記載の情報処理装置であって、
前記モニタリング画像は、前記細胞情報の時間的な変化を示すグラフを含む
情報処理装置。
（４）（１）から（３）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記画像データに基づいて、前記細胞を含む液体に関する液体情報を算出し、
前記モニタリング画像は、前記液体情報の時間的な変化を示す
情報処理装置。
（５）（４）に記載の情報処理装置であって、
前記取得部は、前記照明光として出射された互いに波長の異なる複数の光の各々に対応する複数の画像データを取得し、
前記算出部は、前記複数の画像データに基づいて、前記液体情報として前記細胞を含む液体の色情報を算出する
情報処理装置。
（６）（５）に記載の情報処理装置であって、
前記モニタリング画像は、前記色情報の時間的な変化を示すマップを含む
情報処理装置。
（７）（５）又は（６）に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記色情報として、前記細胞を含む液体の色を表示するための表示色情報を算出し、
前記モニタリング画像は、前記表示色情報の時間的な変化を示すマップを含む
情報処理装置。
（８）（６）又は（７）に記載の情報処理装置であって、
前記表示制御部は、前記細胞情報の時間的な変化を示すグラフ及び前記液体情報の時間的な変化を示すマップの各々を重畳して表示する
情報処理装置。
（９）（５）から（８）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記色情報に基づいて、前記細胞を含む液体のｐＨ値を算出し、
前記モニタリング画像は、前記ｐＨ値の時間的な変化を示すグラフを含む
情報処理装置。
（１０）（４）から（９）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
前記モニタリング画像は、前記細胞情報及び前記液体情報の少なくとも１つを示す数値を含む
情報処理装置。
（１１）（１）から（１０）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
前記表示制御部は、前記細胞情報の時間的な変化が正常な状態である範囲を前記モニタリング画像に表示する
情報処理装置。
（１２）（１）から（１１）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記照明光に対する伝播計算により、前記細胞を含む液体内において前記照明光が通過する複数の中間面の各々に対応する複数の中間画像データを算出する
情報処理装置。
（１３）（１２）に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記複数の中間画像データに基づいて、前記照明光の光路方向に垂直な面方向での前記細胞の位置を算出する
情報処理装置。
（１４）（１３）に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記細胞の位置に基づいて、前記細胞の数を算出する
情報処理装置。
（１５）（１２）から（１４）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記複数の中間画像データの各々について輝度情報を算出し、前記輝度情報の前記光路方向の変化に基づいて前記細胞の前記光路方向の位置を算出する
情報処理装置。
（１６）（１５）に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記光路方向の位置が算出された前記細胞のサイズ及び形状の少なくとも一方を算出する
情報処理装置。
（１７）（１）から（１６）のうちいずれか１つに記載の測定装置であって、
前記細胞は、免疫細胞である
情報処理装置。
（１８）（１）から（１７）のうちいずれか１つに記載の測定装置であって、
前記細胞を含む液体は、ｐＨ指示薬が添加された液体培地である
情報処理装置。
（１９）細胞を含む液体を通過した照明光の干渉縞が記録された画像データを取得し、
前記画像データに基づいて前記照明光に対する伝播計算を実行することにより、前記細胞に関する細胞情報を算出し、
前記細胞情報の時間的な変化を示すモニタリング画像の表示を制御する
ことをコンピュータシステムが実行する情報処理方法。
（２０）細胞を含む液体を通過した照明光の干渉縞が記録された画像データを取得するステップと、
前記画像データに基づいて前記照明光に対する伝播計算を実行することにより、前記細胞に関する細胞情報を算出するステップと、
前記細胞情報の時間的な変化を示すモニタリング画像の表示を制御するステップと
をコンピュータシステムに実行させるプログラム。
（２１）照明光を出射する光源部と、
前記照明光の光路上に設けられ互いに対向する第１の面部及び第２の面部を有し、前記第１及び前記第２の面部の間の間隙に細胞を含む液体を充填可能な充填部と、
前記間隙を通過した前記照明光の前記細胞を含む液体による干渉縞を検出する検出部と
を具備する測定装置。
（２２）（２１）に記載の測定装置であって、
前記充填部は、前記間隙の前記第１の面部から前記第２の面部までの幅が、前記細胞に関するパラメータに応じて設定される
測定装置。
（２３）（２２）に記載の測定装置であって、
前記細胞に関するパラメータは、前記細胞のサイズと、前記液体における前記細胞の濃度との少なくとも一方を含む
測定装置。
（２４）（２２）から（２３）のうちいずれか１つに記載の測定装置であって、
前記検出部は、前記照明光の光路に略垂直な検出面を有し、
前記充填部は、前記検出面に応じた検出空間を有する
測定装置。
（２５）（２４）に記載の測定装置であって、
前記間隙の幅は、前記検出空間に含まれる前記細胞の断面積の総和が、前記検出面よりも小さくなるように設定される
測定装置。
（２６）（２４）に記載の測定装置であって、
前記間隙の幅は、前記検出空間に含まれる前記細胞が２次元に最密充填された場合の前記細胞が充填される領域の面積が、前記検出面よりも小さくなるように設定される
測定装置。
（２７）（２２）から（２６）のうちいずれか１つに記載の測定装置であって、
前記間隙の幅は、１１．８ｍｍ未満である
測定装置。
（２８）（２１）から（２７）のうちいずれか１つに記載の測定装置であって、
前記照明光は、略コヒーレントな光または部分コヒーレントな光である
測定装置。
（２９）（２１）から（２８）のうちいずれか１つに記載の測定装置であって、
前記第１の面部は、前記光源から出射された前記照明光が入射する第１の光学窓を有し、
前記第２の面部は、前記第１の光学窓と略平行に配置され前記充填部を通過する前記照明光が出射される第２の光学窓を有する
測定装置。
（３０）（２９）に記載の測定装置であって、
前記第１の光学窓は、前記照明光の一部の波長成分を通過する光学フィルタである
測定装置。
（３１）（２１）から（３０）のうちいずれか１つに記載の測定装置であって、さらに、
前記光源と前記充填部との間に配置され、前記照明光をコリメートするコリメート部を具備する
測定装置。
（３２）（２１）から（３１）のうちいずれか１つに記載の測定装置であって、
前記検出部は、前記照明光の干渉縞が記録された画像データを生成する
測定装置。
（３３）（３２）に記載の測定装置であって、
前記光源は、前記照明光として、互いに波長の異なる光を切替えて出射可能であり、
前記検出部は、前記互いに波長の異なる光の各々に対応する複数の画像データを生成する
測定装置。
（３４）（３３）に記載の測定装置であって、さらに、
前記複数の画像データに基づいて、前記細胞を含む液体の色情報を算出する色情報算出部を具備する
測定装置。
（３５）（２１）から（３４）のうちいずれか１つに記載の測定装置であって、
前記細胞は、免疫細胞である
測定装置。
（３６）（２１）から（３５）のうちいずれか１つに記載の測定装置であって、
前記細胞を含む液体は、ｐＨ指示薬が添加された液体培地である
測定装置。
（３７）（２１）から（３６）のうちいずれか１つに記載の測定装置であって、
前記細胞を含む液体中に設置される
測定装置。
【符号の説明】
【０２２６】
Ｏ…光軸
１…培養液
２、Ｃ１〜Ｃ８…細胞
３、４０３…パック
４…照明光
１０、２１０、３１０、４１０…測定装置
１１…筐体
１２、４１２…光源
１３、４１３…コリメータレンズ
１４、４１４…イメージセンサ
１６…検出面
１７…フォーカス面
２０…処理装置
２１…取得部
２２…算出部
２３…表示制御部
４３、４４３…間隙
４４…第１の面
４５…第２の面
４６、４４６…第１の光学窓
４７、４４７…第２の光学窓
４８…検出空間
５０…モニタリング画像
５６…カラーマップ
５７ａ〜５７ｃ…グラフ
５８…正常範囲
６０…画像データにより構成される画像
６１…フォーカス画像データにより構成される画像
７０…細胞断面
１００…測定システム
【図１】
2018235476.tif 000011
【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】
2018235476.tif 000020
【図１１】
2018235476.tif 000021
【図１２】
2018235476.tif 000022
【図１３】
2018235476.tif 000023
【図１４】
2018235476.tif 000024
【図１５】
2018235476.tif 000025
【図１６】
2018235476.tif 000026
【図１７】
2018235476.tif 000027
【図１８】
2018235476.tif 000028
【図１９】
2018235476.tif 000029
【図２０】
2018235476.tif 000030
【国際調査報告】
2018235476.tif 000031
2018235476.tif 000032
2018235476.tif 000033
2018235476.tif 000034