(57)【要約】相関算出装置は、細胞の相関を算出する相関算出装置であって、第１条件の第１細胞が撮像された第１細胞画像から、第１細胞を構成する構成要素の特徴量を、第１特徴量として算出するとともに、第１条件とは異なる第２条件の第２細胞が撮像された第２細胞画像から、第２細胞を構成する構成要素の特徴量を第２特徴量として抽出する特徴量抽出部と、第１特徴量と第２特徴量との相関を算出する相関算出部とを備える。
2018193612.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
細胞の相関を算出する相関算出装置であって、
第１条件の第１細胞が撮像された第１細胞画像から、前記第１細胞を構成する構成要素の特徴量を、第１特徴量として算出するとともに、
前記第１条件とは異なる第２条件の第２細胞が撮像された第２細胞画像から、前記第２細胞を構成する構成要素の特徴量を第２特徴量として抽出する特徴量抽出部と、
前記第１特徴量と前記第２特徴量との相関を算出する相関算出部とを備える、相関算出装置。
【請求項２】
前記第１条件の第１細胞と、前記第２条件の第２細胞とで、細胞に加えられる刺激が異なり、前記第１細胞には第１刺激が加えられ、前記第２細胞には第２刺激が加えられる
請求項１に記載の相関算出装置。
【請求項３】
前記特徴量抽出部が抽出する前記第１特徴量には、前記第１刺激を加えた時からの時間経過による第１特徴量の変化を含み、
前記特徴量抽出部が抽出する前記第２特徴量には、前記第２刺激を加えた時からの時間経過による第２特徴量の変化を含み、
前記相関算出部は、前記第１、第２特徴量の時間経過による変化に基づいて、前記第１特徴量と前記第２特徴量との相関を算出する、請求項２に記載の相関算出装置。
【請求項４】
前記第２特徴量は、無刺激の細胞が撮像された細胞画像から算出される特徴量である、請求項２又は３に記載の相関算出装置。
【請求項５】
前記第１条件の第１細胞と、前記第２条件の第２細胞とで、細胞の状態が異なる、請求項１又は２に記載の相関算出装置。
【請求項６】
前記第１条件の第１細胞の状態と、前記第２条件の第２細胞の状態とで、細胞の疾患が異なる、請求項５に記載の相関算出装置。
【請求項７】
前記第１特徴量同士の相関の程度と、前記第２特徴量同士の相関の程度との差異を算出する、相関差異算出部を備え、
前記相関算出部は、前記相関差異算出部により算出される差異に基づいて、前記第１特徴量と前記第２特徴量との相関を算出する、請求項１〜６のいずれか一項に記載の相関算出装置。
【請求項８】
前記特徴量抽出部が抽出する前記第１特徴量と前記第２特徴量とには、第１条件下での所定の構成要素の特徴量と第２条件下での前記所定の構成要素の特徴量とが含まれ、
前記相関算出部は、前記第１条件下での所定の構成要素の第１特徴量と、前記第２条件下での所定の構成要素の第２特徴量との相関を算出する、請求項１〜７のいずれか一項に記載の相関算出装置。
【請求項９】
前記相関算出部が算出した前記第１特徴量と前記第２特徴量との相関を表示する、表示部を備える、請求項１〜８のいずれか一項に記載の相関算出装置。
【請求項１０】
前記相関算出部は、前記第１特徴量と前記第２特徴量とを含む行列を用いて、前記第１特徴量と前記第２特徴量との相関を算出する、請求項１〜９のいずれか一項に記載の相関算出装置。
【請求項１１】
前記第１細胞が撮像された複数の画像を取得する画像取得部を備える、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の相関算出装置。
【請求項１２】
細胞の相関を算出する相関算出方法であって、
第１条件の第１細胞が撮像された第１細胞画像から、前記第１細胞を構成する構成要素の特徴量を、第１特徴量として算出するとともに、前記第１条件とは異なる第２条件の第２細胞が撮像された第２細胞画像から、前記第２細胞を構成する構成要素の特徴量を第２特徴量として抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出ステップから抽出される前記第１特徴量と前記第２特徴量との相関を算出する相関算出ステップと
を有する、相関算出方法。
【請求項１３】
細胞の相関を算出する相関算出装置が備えるコンピュータに、
第１条件の第１細胞が撮像された第１細胞画像から、前記第１細胞を構成する構成要素の特徴量を、第１特徴量として算出するとともに、前記第１条件とは異なる第２条件の第２細胞が撮像された第２細胞画像から、前記第２細胞を構成する構成要素の特徴量を第２特徴量として抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出ステップから抽出される前記第１特徴量と前記第２特徴量との相関を算出する相関算出ステップと
を実行させるための、相関算出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、相関算出装置、相関算出方法及び相関算出プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
生物科学や医学等において、生物の健康や疾患等の状態は、例えば、細胞や細胞内の小器官等の状態と関連性があることが知られている。そのため、これら関連性を解析することは、生物科学や医学等の諸処の課題を解決する一つの手段になる。また、細胞間、或いは細胞内で伝達される情報の伝達経路を解析することは、例えば、工業用途でのバイオセンサーや、疾病予防を目的とした製薬等の研究に役立てることができる。細胞や組織片等に関する種々の解析技術として、例えば、画像処理を用いた技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許第９２８０６９８号明細書
【発明の概要】
【０００４】
本発明の第１の態様によると、細胞の相関を算出する相関算出装置であって、第１条件の第１細胞が撮像された第１細胞画像から、第１細胞を構成する構成要素の特徴量を、第１特徴量として算出するとともに、第１条件とは異なる第２条件の第２細胞が撮像された第２細胞画像から、第２細胞を構成する構成要素の特徴量を第２特徴量として抽出する特徴量抽出部と、第１特徴量と第２特徴量との相関を算出する相関算出部とを備える、相関算出装置である。
【０００５】
本発明の第２の態様によると、細胞の相関を算出する相関算出方法であって、第１条件の第１細胞が撮像された第１細胞画像から、第１細胞を構成する構成要素の特徴量を、第１特徴量として算出するとともに、第１条件とは異なる第２条件の第２細胞が撮像された第２細胞画像から、第２細胞を構成する構成要素の特徴量を第２特徴量として抽出する特徴量抽出ステップと、特徴量抽出ステップから抽出される第１特徴量と第２特徴量との相関を算出する相関算出ステップとを有する、相関算出方法である。
【０００６】
本発明の第３の態様によると、細胞の相関を算出する相関算出装置が備えるコンピュータに、第１条件の第１細胞が撮像された第１細胞画像から、第１細胞を構成する構成要素の特徴量を、第１特徴量として算出するとともに、第１条件とは異なる第２条件の第２細胞が撮像された第２細胞画像から、第２細胞を構成する構成要素の特徴量を第２特徴量として抽出する特徴量抽出ステップと、特徴量抽出ステップから抽出される第１特徴量と第２特徴量との相関を算出する相関算出ステップとを実行させるための、相関算出プログラムである。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の実施形態による顕微鏡観察システムの構成の一例を示す図である。
【図２】本実施形態の解析装置が備える各部の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図３】本実施形態の演算部の演算手順の一例を示す流れ図である。
【図４】本実施形態の特徴量算出部による特徴量の算出結果の一例を示す図である。
【図５】本実施形態の相関算出部がネットワークを算出する演算手順の一例を示す流れ図である。
【図６】本実施形態の特徴量の行列の一例を示す図である。
【図７】相関算出部から算出される偏相関行列と、ネットワークの差異を示す差異行列との一例を示す図である。
【図８】相関算出部が算出するネットワークを示す図である。
【図９】変化算出部の演算手順の一例を示す流れ図である。
【図１０】図１１による表現の元となる偏相関行列と、ネットワークの差異を示す差異行列を示す図である。
【図１１】変化ネットワークの表現方法の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
［実施形態］
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の実施形態による顕微鏡観察システム１の構成の一例を示す図である。
【０００９】
顕微鏡観察システム１は、細胞等を撮像することにより取得される画像に対して、画像処理を行う。以下の説明において、細胞等を撮像することにより取得される画像を、単に細胞画像とも記載する。
顕微鏡観察システム１は、解析装置１０と、顕微鏡装置２０と、表示部３０とを備える。
【００１０】
顕微鏡装置２０は、生物顕微鏡であり、電動ステージ２１と、撮像部２２とを備える。電動ステージ２１は、所定の方向（例えば、水平方向の二次元平面内のある方向）に、撮像対象物の位置を任意に稼働可能である。
撮像部２２は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  ＭＯＳ）などの撮像素子を備えており、電動ステージ２１上の撮像対象物を撮像する。なお、顕微鏡装置２０に電動ステージ２１を備えていなくてもよく、ステージが所定方向に稼働しないステージとしても構わない。
【００１１】
より具体的には、顕微鏡装置２０は、例えば、微分干渉顕微鏡（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  Ｃｏｎｔｒａｓｔ  ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ；ＤＩＣ）や位相差顕微鏡、蛍光顕微鏡、共焦点顕微鏡、超解像顕微鏡、二光子励起蛍光顕微鏡、ライトシート顕微鏡、ライトフィールド顕微鏡等の機能を有する。
顕微鏡装置２０は、電動ステージ２１上に載置された培養容器を撮像する。この培養容器とは、例えば、ウェルプレートＷＰやスライドチャンバーなどがある。顕微鏡装置２０は、ウェルプレートＷＰが有する多数のウェルＷの中に培養された細胞に光を照射することで、細胞を透過した透過光を細胞の画像として撮像する。これによって、顕微鏡装置２０は、細胞の透過ＤＩＣ画像や、位相差画像、暗視野画像、明視野画像等の画像を取得することができる。
さらに、細胞に蛍光物質を励起する励起光を照射することで、顕微鏡装置２０は、生体物質から発光される蛍光を細胞の画像として撮像する。
【００１２】
本実施形態では、細胞を生きたまま染色し、タイムラプス撮影することで、細胞刺激後の細胞の変化画像を取得する。本実施形態においては、蛍光融合タンパク質を発現させるか、もしくは細胞を生きたままで化学試薬などで染色するなどし、細胞画像を取得する。更に別の本実施形態では、細胞を固定して染色し、細胞画像を取得する。固定された細胞は代謝が止まる。したがって、細胞に刺激を加えた後、細胞内の経時変化を固定細胞で観察する場合には、細胞を播種した複数の細胞培養容器を用意する必要がある。例えば、細胞に刺激を加え、第１時間後の細胞の変化と、第１時間とは異なる第２時間後の細胞の変化を観察したい場合がある。この場合には、細胞に刺激を加えて第１時間を経過した後に、細胞を固定して染色し、細胞画像を取得する。
【００１３】
一方、第１時間での観察に用いた細胞とは異なる細胞培養容器を用意し、細胞に刺激を加え第２時間を経過した後に、細胞を固定し、染色して、細胞画像を取得する。これにより、第１時間の細胞の変化と、第２時間での細胞の変化とを観察することで、細胞内の経時変化を推定することができる。また、第１時間と第２時間との細胞内の変化を観察することに用いる細胞の数は１つに限られない。したがって、第１時間と第２時間とで、それぞれ複数の細胞の画像を取得することになる。例えば、細胞内の変化を観察する細胞の数が、１０００個だった場合には、第１時間と第２時間とで２０００個の細胞を撮影することになる。したがって、刺激に対する細胞内の変化の詳細を取得しようとする場合には、刺激からの撮像するタイミング毎に、複数の細胞画像が必要となり、大量の細胞画像が取得される。
【００１４】
また、顕微鏡装置２０は、生体物質内に取り込まれた発色物質そのものから発光或いは蛍光や、発色団を持つ物質が生体物質に結合することによって生じる発光或いは蛍光を、上述した細胞の画像として撮像してもよい。これにより、顕微鏡観察システム１は、蛍光画像、共焦点画像、超解像画像、二光子励起蛍光顕微鏡画像を取得することができる。
なお、細胞の画像を取得する方法は、光学顕微鏡に限られない。例えば、細胞の画像を取得する方法は、電子顕微鏡でも構わない。また、細胞の画像は、異なる方式により得られた画像を用い、相関を取得しても構わない。すなわち、細胞の画像の種類は適宜選択しても構わない。
【００１５】
本実施形態における細胞は、例えば、初代培養細胞や、株化培養細胞、組織切片の細胞等である。細胞を観察するために、観察される試料は、細胞の集合体や組織試料、臓器、個体（動物など）を用い観察し、細胞を含む画像を取得しても構わない。なお、細胞の状態は、特に制限されず、生きている状態であっても、或いは固定されている状態であってもよい。細胞の状態は、“ｉｎ−ｖｉｔｒｏ”であっても構わない。勿論、生きている状態の情報と、固定されている情報とを組み合わせても構わない。
【００１６】
また、細胞を、化学発光或いは蛍光タンパク質（例えば、導入された遺伝子（緑色蛍光タンパク質（ＧＦＰ）など）から発現された化学発光或いは蛍光タンパク質）で処理し、観察しても構わない。あるいは、細胞を、免疫染色や化学試薬による染色を用いて観察しても構わない。それらを組み合わせて観察しても構わない。例えば、細胞内の核内構造（例えば、ゴルジ体など）を判別する種類に応じて、用いる発光タンパク質を選択することも可能である。
また、これらの細胞を観察する手段、細胞を染色する方法などの相関取得を解析するための前処理は、目的に応じて適宜選択しても構わない。例えば、細胞の動的挙動を得る場合に最適な手法により細胞の動的な情報を取得して、細胞内のシグナル伝達を得る場合には最適な手法により細胞内のシグナル伝達に関する情報を取得しても構わない。これら、目的に応じて選択される前処理が異なっていても構わない。
【００１７】
ウェルプレートＷＰは、１個ないし複数のウェルＷを有する。本実施形態では、ウェルプレートＷＰは、図１に示すように８×１２の９６個のウェルＷを有する。ウェルプレートＷＰの数はこれに限られず、６×８の４８個のウェルＷを有していても構わない。細胞は、ウェルＷの中において、特定の実験条件のもと培養される。特定の実験条件とは、温度、湿度、培養期間、刺激が付与されてからの経過時間、付与される刺激の種類や強さ、濃度、量、刺激の有無、生物学的特徴の誘導等を含む。刺激とは、例えば、電気、音波、磁気、光等の物理的刺激や、物質や薬物の投与による化学的刺激等である。また、生物学的特徴とは、細胞の分化の段階や、形態、細胞数、細胞内の分子の挙動、オルガネラの形態や挙動、各形体、核内構造体の挙動、ＤＮＡ分子の挙動等を示す特徴である。以下の説明では、この生物学的特徴のことを、細胞を構成する構成要素とも記載する。
【００１８】
図２は、本実施形態の解析装置１０が備える各部の機能構成の一例を示すブロック図である。解析装置１０は、刺激に対する細胞の相関を解析する解析装置である。本実施形態では、解析装置１０は、顕微鏡装置２０によって撮像され、刺激が加えられた細胞が撮像された画像を解析することにより、刺激に対する細胞の相関を解析するコンピュータ装置である。
解析装置１０は、演算部１００と、記憶部２００と、結果出力部３００とを備える。
【００１９】
演算部１００は、プロセッサが記憶部２００に格納されたプログラムを実行することにより機能する。また、これらの演算部１００の各機能部のうちの一部または全部は、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のハードウェアによって構成されていてもよい。演算部１００は、細胞画像取得部１０１と、特徴量算出部１０２と、比較特徴量選択部１０３と、相関算出部１０４とを備える。相関算出部１０４は、変化算出部１０５を備える。
【００２０】
細胞画像取得部１０１は、撮像部２２が撮像した細胞画像を取得し、取得した細胞画像を特徴量算出部１０２に供給する。ここで、細胞画像取得部１０１が取得する細胞画像には、細胞の培養状態が時系列に撮像された複数の画像や、様々な実験条件下において細胞が培養された複数の画像が含まれる。
【００２１】
特徴量算出部１０２は、細胞画像取得部１０１から細胞画像を取得する。特徴量算出部１０２は、細胞画像取得部１０１から取得した細胞画像に撮像された細胞を構成する構成要素の特徴量を算出する。この特徴量には、細胞画像の輝度、画像中の細胞面積、画像中の細胞画像の輝度の分散、形などが含まれる。すなわち、特徴量は、撮像される細胞画像から取得される情報から導出される特徴である。例えば、取得される画像における輝度分布を算出する。特徴量算出部１０２は、時系列もしくは、分化等の細胞状態の変化で異なる複数の画像を用い、算出される輝度分布の所定時間の変化、もしくは、算出される輝度分布の分化等の細胞状態変化に伴う変化から、他とは異なる輝度の変化を示す位置情報を求め、輝度の変化を特徴量としてもよい。以下の説明では、撮像部２２によって細胞画像に撮像された細胞を、測定細胞とも記載する。測定細胞とは、刺激が加えられた細胞である。
特徴量算出部１０２は、測定細胞の所定条件下での特徴量を算出する。本実施形態では、測定細胞として、刺激を与えられた細胞を用いる。
【００２２】
また、特徴量算出部１０２は、所定の時間間隔で撮像された複数の画像の各々を観察することによって、細胞の収縮、心拍拍動周期、細胞移動速度、刺激の影響が少ない細胞である元気な細胞や死につつある細胞の指標である核内クロマチンの凝集度の変化、神経細胞の突起の数や長さの変化率、神経細胞のシナプスの数、膜電位変化などの神経活動、細胞内カルシウム濃度変化、２次メッセンジャーの活動度、オルガネラの形態変化、細胞内の分子の挙動、核形態、核内構造体の挙動、ＤＮＡ分子の挙動等の動的な特徴量を抽出するようにしてもよい。これら特徴量抽出方法は、例えばフーリエ変換、ウェーブレット変換、時間微分を用い、ノイズ除去のために移動平均を用いる。
【００２３】
なお、以下の説明では、特徴量算出部１０２が算出する特徴量のことを測定特徴量とも記載する。つまり、特徴量算出部１０２は、測定細胞が撮像された細胞画像から、測定細胞を構成する構成要素の特徴量を、測定特徴量として算出する。
【００２４】
比較特徴量選択部１０３は、比較特徴量を選択する。比較特徴量は、測定細胞とは異なる細胞が撮像された細胞画像から算出される特徴量である。以下の説明では、比較特徴量の算出に用いられた細胞画像に撮像された細胞を比較細胞とも記載する。ここで、比較細胞とは、測定細胞とは異なる刺激が加えられた細胞である。なお、比較細胞は、異なる刺激が加えられた細胞に限らない。例えば、刺激を与えない細胞や測定細胞と同一の刺激であっても、刺激の強度が異なる細胞あるいは測定細胞とは細胞種そのものが異なっていてもよい。細胞種が異なるとは、測定細胞が健常細胞で、比較細胞が疾病細胞でもよいし、比較細胞が特定の遺伝子をノックダウンした細胞であってもよい。比較特徴量とは、比較細胞が撮像された細胞画像から算出される、比較細胞を構成する構成要素の特徴量である。比較特徴量は、予め特徴量算出部１０２によって算出され、記憶部２００が備える比較特徴量記憶部２０２に記憶されていてもよい。また、比較特徴量は、解析装置１０を操作するユーザによって入力されてもよい。
比較特徴量選択部１０３は、選択した比較特徴量を相関算出部１０４に対して供給する。
【００２５】
相関算出部１０４は、特徴量算出部１０２から測定特徴量を取得する。相関算出部１０４は、比較特徴量選択部１０３から比較特徴量を取得する。相関算出部１０４は、特徴量算出部１０２から取得した測定特徴量と、比較特徴量選択部１０３から取得した比較特徴量とを用いて、測定特徴量と比較特徴量との相関を算出する。
【００２６】
具体的には、相関算出部１０４は、測定特徴量同士の偏相関係数と、比較特徴量同士の偏相関係数と、測定特徴量と比較特徴量との偏相関係数とを算出する。相関算出部１０４は、算出したそれぞれの偏相関係数に基づいて、相関を算出する。以下の説明では、相関算出部１０４が算出する相関のことを、ネットワークとも記載する。
【００２７】
［ネットワークについて］
ここで、相関算出部１０４が算出するネットワークについて説明する。ネットワークには、ノード、エッジ等が含まれる。ネットワークは、ノードとノードとを繋ぐエッジによって表現される。具体的には、ノードとは、ある細胞に含まれる構成要素である。エッジは、ある構成要素同士に相関関係があることを示す。つまり、ネットワークは、エッジによって繋がれたノード同士には、相関関係があることを示す。また、ネットワークは、エッジによって繋がれないノード同士には相関関係がないことを示す。
【００２８】
ここで、相関関係とは、ある構成要素の変動、維持、消失、発現が、他の構成要素の変動、維持、消失、発現に影響を与える関係、或いはある要素の変動、維持、消失、発現が、自身の変動、維持、消失、発現に影響を与える関係であることをいう。なお、これらの関係は、一方向、双方向、又はフィードバックの関係である。
【００２９】
変化算出部１０５は、相関算出部１０４が算出した比較特徴量によるネットワークと、測定特徴量によるネットワークとを比較し、細胞への刺激の違いによるネットワークの変化を算出する。変化算出部１０５は、相関算出部１０４が算出した比較特徴量によるネットワークと、測定特徴量によるネットワークとの差異を明らかにする。相関算出部１０４は、変化算出部１０５により算出される刺激によるネットワークの変化に基づいて、ネットワークの変化の状態を示す。相関算出部１０４は、変化算出部１０５により算出される刺激によるネットワークの変化の状態を表すネットワークを算出する。相関算出部１０４がネットワークを算出する方法は後述する。また、変化算出部１０５がネットワークを算出する方法は後述する。
【００３０】
結果出力部３００は、演算部１００による演算結果を表示部３０に出力する。なお、結果出力部３００は、演算部１００による演算結果を、表示部３０以外の出力装置や、記憶装置などに出力してもよい。
表示部３０は、結果出力部３００から出力される相関算出部１０４の算出結果である測定特徴量と比較特徴量との相関を表示する。
【００３１】
［解析装置の動作の概要］
上述した演算部１００の具体的な演算手順について、図３を参照して説明する。
【００３２】
図３は、本実施形態の演算部１００の演算手順の一例を示す流れ図である。なお、ここに示す演算手順は、一例であって、演算手順の省略や演算手順の追加が行われてもよい。
細胞画像取得部１０１は、細胞画像を取得する（ステップＳ１０）。この細胞画像には、遺伝子、タンパク質、オルガネラなど、大きさが相違する複数の種類の生体組織の画像が含まれている。また、細胞画像には、細胞の形状情報が含まれている。細胞画像には、表現型、代謝物、タンパク質、遺伝子などの情報が含まれているため、解析装置１０は、それらの間の相関を解析することができる。
【００３３】
特徴量算出部１０２は、ステップＳ１０において取得された細胞画像に含まれる細胞の画像を、細胞毎に抽出する（ステップＳ２０）。特徴量算出部１０２は、細胞画像に対して画像処理を施すことにより、細胞の画像を抽出する。この一例では、特徴量算出部１０２は、画像の輪郭抽出やパターンマッチングなどを施すことにより、細胞の画像を抽出する。
【００３４】
次に、特徴量算出部１０２は、ステップＳ２０において抽出された細胞の画像について、細胞の種類を判定する（ステップＳ３０）。さらに、特徴量算出部１０２は、ステップＳ３０における判定結果に基づいて、ステップＳ２０において抽出された細胞の画像に含まれる細胞の構成要素を判定する（ステップＳ４０）。ここで、細胞の構成要素には、細胞核、リソソーム、ゴルジ体、ミトコンドリアなどの細胞小器官（オルガネラ）や、オルガネラを構成するタンパク質などが含まれる。なお、ステップＳ３０では細胞の種類を判定しているが、細胞の種類を判定しなくても構わない。この場合には、予め導入する細胞の種類が判定されている場合には、その情報を使用しても構わない。勿論、細胞の種類を特定しなくても構わない。
【００３５】
次に、特徴量算出部１０２は、ステップＳ４０において判定された細胞の構成要素ごとに、画像の特徴量を測定特徴量として算出する（ステップＳ５０）。本実施形態において、特徴量は、１つの細胞に対して複数算出される。この特徴量には、画素の輝度値、画像内のある領域の面積、画素の輝度の分散値などが含まれる。また、特徴量には、細胞の構成要素に応じた複数の種類がある。一例として、細胞核の画像の特徴量には、核内総輝度値や、核の面積などが含まれる。細胞質の画像の特徴量には、細胞質内総輝度値や、細胞質の面積などが含まれる。また、細胞全体の画像の特徴量には、細胞内総輝度値や、細胞の面積などが含まれる。また、ミトコンドリアの画像の特徴量には、断片化率が含まれる。なお、特徴量算出部１０２は、特徴量を、例えば０（ゼロ）から１までの間の値に正規化して算出してもよい。
【００３６】
また、特徴量算出部１０２は、細胞画像に対応付けられている細胞に加えた刺激の情報に基づいて、特徴量を算出してもよい。例えば、細胞について抗体を反応させる刺激を加えた場合において撮像された細胞画像の場合には、特徴量算出部１０２は、抗体を反応させた場合に特有の特徴量を算出してもよい。また、細胞を染色した場合、又は細胞に蛍光タンパクを付与した場合において撮像された細胞画像の場合には、特徴量算出部１０２は、細胞を染色した場合、又は細胞に蛍光タンパクを付与した場合に特有の特徴量を算出してもよい。これらの場合、記憶部２００は、実験条件記憶部２０１を備えていてもよい。この実験条件記憶部２０１には、細胞画像に対応付けられている細胞に対する実験の条件の情報が、細胞画像毎に記憶される。
【００３７】
［特徴量の算出結果］
ここで特徴量算出部１０２が算出する特徴量の算出結果について、図４を参照して説明する。
図４は、本実施形態の特徴量算出部１０２による特徴量の算出結果の一例を示す図である。特徴量算出部１０２は、細胞１について、構成要素ごと、かつ時刻ごとに、複数の特徴量を算出する。この一例において、特徴量算出部１０２は、構成要素１から構成要素ＮまでのＮ個の構成要素について、特徴量を算出する。また、この一例において、特徴量算出部１０２は、時刻１から時刻７までの７つの時刻について、特徴量を算出する。また、この一例において、特徴量算出部１０２は、特徴量ｋ１から特徴量ｋＫまでの、Ｋ種類の特徴量を算出する。つまり、この一例において、特徴量算出部１０２は、三軸の方向に、特徴量を算出する。ここで、細胞方向の軸を軸Ｎｃと、時間方向の軸を軸Ｎと、特徴量方向の軸を軸ｄ１と、それぞれ記載する。
【００３８】
なお、特徴量ｋ１から特徴量ｋＫまでのＫ種類の特徴量とは、細胞１についての特徴量の組み合わせである。細胞１以外の細胞、又は、細胞１以外の細胞の構成要素については、特徴量の種類や組み合わせが相違する場合がある。
【００３９】
図３に戻り、特徴量算出部１０２は、ステップＳ５０において算出した特徴量を測定特徴量として、相関算出部１０４に供給する。
【００４０】
比較特徴量選択部１０３は、比較特徴量を選択する（ステップＳ６０）。上述したように、本実施形態では、比較特徴量は、測定細胞とは異なる刺激が加えられた細胞である比較細胞が撮像された細胞画像から算出される特徴量である。本実施形態では、測定細胞が撮像された細胞画像から算出される測定特徴量と、比較細胞が撮像された細胞画像から算出される比較特徴量とで、特徴量を求めるための細胞に対する実験条件が異なる。比較特徴量選択部１０３は、相関算出部１０４に対して、選択した比較特徴量を供給する。
【００４１】
相関算出部１０４は、特徴量算出部１０２から取得した測定特徴量と、比較特徴量選択部１０３から取得した比較特徴量とに基づいて、ネットワークを算出する（ステップＳ７０）。
【００４２】
相関算出部１０４は、算出したネットワークを結果出力部３００に対して供給する。結果出力部３００は、相関比較部１０５からネットワークを取得する。結果出力部３００は、取得したネットワークを、表示部３０に表示させる（ステップＳ８０）。
【００４３】
［相関算出部の動作の具体例］
ここで、相関算出部１０４が測定特徴量と比較特徴量とに基づいてネットワークを算出する処理の一例について、図５を参照して説明する。
図５は、本実施形態の相関算出部１０４がネットワークを算出する演算手順の一例を示す流れ図である。なお、ここに示す演算手順は、一例であって、演算手順の省略や演算手順の追加が行われてもよい。
図５に示す流れ図は、上述した図３のステップＳ７０を詳細に説明する演算手順である。
【００４４】
相関算出部１０４は、特徴量算出部１０２から測定特徴量を取得する（ステップＳ７１０）。相関算出部１０４は、比較特徴量選択部１０３から比較特徴量を取得する（ステップＳ７２０）。相関算出部１０４は、細胞毎の特徴量の行列Ｘに、測定特徴量と比較特徴量とを代入する（ステップＳ７３０）。ここで、測定特徴量と比較特徴量とを代入した行列Ｘの一例を、図６を参照して説明する。
【００４５】
図６は、本実施形態の細胞毎の特徴量の行列Ｘの一例を示す図である。ある細胞についての特徴量を、行方向に軸Ｎを、列方向に軸ｄをとった行列Ｘによって示している。図６に示す値ＴＭとは、測定特徴量である。図６に示す値ＣＭとは、比較特徴量である。なお、行列Ｘの各要素は、細胞集団の平均値、中央値、最頻値といった統計量を使用することもできる。勿論、細胞毎の特徴量の行列Ｘとしても構わない。
【００４６】
測定特徴量ＴＭには、行列Ｘの行方向にＸ１（１）からＸｄ（１）までの、ｄ種類の構成要素の特徴量が含まれる。測定特徴量ＴＭには、行列Ｘの列方向にＸ１（１）からＸｄ（Ｎ）までの、同一の構成要素が異なる時刻に撮像されたＮ個の撮像画像から算出される特徴量が含まれる。
比較特徴量ＣＭには、行列Ｘの行方向にＸ’１（１）からＸ’ｄ（１）までの、ｄ種類の構成要素の特徴量が含まれる。比較特徴量ＣＭには、行列Ｘの列方向にＸ’１（１）からＸ’ｄ（Ｎ）までの、同一の構成要素が異なる時刻に撮像されたＮ個の撮像画像から算出される特徴量が含まれる。
行列Ｘには、この測定特徴量と比較特徴量とが、行方向に連結された要素として含まれる。
【００４７】
つまり、相関算出部１０４は、測定特徴量と比較特徴量とを１つの行列Ｘに代入する。相関算出部１０４は、この測定特徴量と比較特徴量とを含む行列Ｘを用いて、測定特徴量と比較特徴量とのネットワークを算出する。
【００４８】
ここで、上述したネットワークを構成するノードとは、行列Ｘの各要素である。言い換えると、ノードとは、行列Ｘに含めた特徴量である。また、上述したネットワークを構成するエッジとは、エッジを介して接続されるノード同士の相関を示す。言い換えると、エッジとは、行列Ｘに含めた特徴量同士の相関である。
【００４９】
図５に戻り、相関算出部１０４は、測定特徴量同士の偏相関係数と、比較特徴量同士の偏相関係数と、測定特徴量と比較特徴量との偏相関係数とを算出する（ステップＳ７４０）。なお、本実施形態では、相関算出部１０４は算出する偏相関係数を、０（ゼロ）から１までの間の値に正規化する。ここで、偏相関係数は１に近い値ほどノード同士の相関が高いことを示す。また、偏相関係数が０（ゼロ）の場合には、ノード同士の相関が無いことを示す。
【００５０】
本実施形態では、相関算出部１０４は、後述する図７に示す測定偏相関係数ＴＲＭ、比較偏相関係数ＣＲＭ、ノード偏相関係数ＮＲＭの３種類の偏相関係数を、一度に算出する。つまり、相関算出部１０４は、１つの正則化パラメータによって正則化された行列Ｘの要素に基づいて、３種類の偏相関係数を算出する。正則化パラメータとは、上述した行列Ｘの要素を正則化する強さを表すパラメータである。パラメータが大きいほど精度行列の成分は疎になりやすい。この本実施形態では、正則化パラメータは、相関算出部１０４が算出するネットワークに含まれるエッジの数が０（ゼロ）にならない値を用いる。
【００５１】
相関算出部１０４は、グラフィカルラッソ法により上述した行列Ｘを用いて偏相関係数を要素とする偏相関行列を算出する（ステップＳ７４０）。以下の説明では、グラフィカルラッソ法を、Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｌａｓｓｏ法とも記載する。なお、本実施形態では、相関算出部１０４が決定する正則化パラメータは、Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｌａｓｓｏ法に用いられる正則化パラメータである。Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｌａｓｓｏ法とは、Ｌ１正則化付のガウシアンモデルから、精度行列を推定するための効率的なアルゴリズムである。例えば、ＪＥＲＯＭＥ  ＦＲＩＥＤＭＡＮとＴＲＥＶＯＲ  ＨＡＳＴＩＥとＲＯＢＥＲＴ  ＴＩＢＳＨＩＲＡＮＩによるＢｉｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  （２００８），  ９，  ３  ４３２−４４１号の“Ｓｐａｒｓｅ  ｉｎｖｅｒｓｅ  ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｔｈｅ  ｇｒａｐｈｉｃａｌ  ｌａｓｓｏ”に記載されている。なお、Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｌａｓｓｏ法に用いる正則化パラメータの値は、０よりも大きく、１よりも小さい値である。
【００５２】
［偏相関係数について］
ここで、図７を参照して相関算出部１０４から算出される偏相関係数の一例について説明する。
図７は、相関算出部１０４から算出される偏相関行列と、ネットワークの差異を示す差異行列との一例を示す図である。
図７（ａ）は、相関算出部１０４から算出される偏相関行列の一例を示す。この一例では、図７（ａ）に示す偏相関行列は、測定特徴量と比較特徴量とが含まれる行列Ｘを用いて、Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｌａｓｓｏ法により算出される。相関算出部１０４は、測定特徴量と比較特徴量とを一つの行列Ｘに代入し、偏相関行列を算出する。相関算出部１０４から算出される偏相関行列には、測定偏相関係数ＴＲＭと、比較偏相関係数ＣＲＭと、ノード偏相関係数ＮＲＭとが含まれる。
前述した方法によれば、測定偏相関係数ＴＲＭと、比較偏相関係数ＣＲＭと、ノード偏相関係数ＮＲＭが一度に計算することができるが、この計算方法は一例であって、これに限らない。例えば、測定特徴量のみをＧｒａｐｈｉｃａｌ  Ｌａｓｓｏ法を用いて計算し、測定偏相関係数ＴＲＭを求め、比較特徴量のみから、同様に比較偏相関係数ＣＲＭを求める。さらに、測定特徴量と比較特徴量をそれぞれ個別に組み合わせて、ピアソンの積率相関を求めることによって、ノード偏相関係数ＮＲＭの代替としてもよい。
【００５３】
測定偏相関係数ＴＲＭとは、測定特徴量を用いて算出される偏相関係数である。言い換えると、測定偏相関係数ＴＲＭとは、測定特徴量同士の相関関係を示す値である。
【００５４】
測定偏相関係数ＴＲＭには、構成要素Ａと構成要素Ｂとの偏相関係数として“１．０”と、構成要素Ａと構成要素Ｃとの偏相関係数として“１．０”と、構成要素Ａと構成要素Ｄとの偏相関係数として“０．０”と、構成要素Ｂと構成要素Ｃとの偏相関係数として“０．０”と、構成要素Ｂと構成要素Ｄとの偏相関係数として“０．５”と、構成要素Ｃと構成要素Ｄとの偏相関係数として“０．０”とが含まれる。
測定偏相関係数ＴＲＭに含まれる偏相関係数の値は、測定特徴量同士の相関の程度を示す値である。以下の説明では、測定特徴量同士の相関関係を、測定ネットワークとも記載する。相関の程度とは、相関関係の高さの程度である。程度は、偏相関係数を正規化する前の偏相関係数の値に基づくものであってもよい。つまり、相関算出部１０４は、正規化する前の偏相関係数に基づいて相関関係の高さを算出してもよい。
偏相関係数が０から１の間で、正規化されている場合には、相関の程度をユーザに解りやすく示すことができる。本実施形態では、上述したように、偏相関係数が１に近い値ほど相関関係が高いことを示す。
【００５５】
比較偏相関係数ＣＲＭとは、比較特徴量を用いて算出される偏相関係数である。言い換えると、比較偏相関係数ＣＲＭとは、比較特徴量同士の相関関係を示す値である。
比較偏相関係数ＣＲＭには、構成要素Ａ’と構成要素Ｂ’との偏相関係数として“１．０”と、構成要素Ａ’と構成要素Ｃ’との偏相関係数として“０．１”と、構成要素Ａ’と構成要素Ｄ’との偏相関係数として“０．０”と、構成要素Ｂ’と構成要素Ｃ’との偏相関係数として“０．０”と、構成要素Ｂ’と構成要素Ｄ’との偏相関係数として“０．０”と、構成要素Ｃ’と構成要素Ｄ’との偏相関係数として“０．０”とが含まれる。
比較偏相関係数ＣＲＭに含まれる偏相関係数の値は、比較特徴量同士の相関の程度を示す値である。以下の説明では、比較特徴量同士の相関関係を、比較ネットワークとも記載する。
【００５６】
ここで、構成要素Ａ’と構成要素Ａとは、同じ種類の構成要素である。また、構成要素Ａ’とは、構成要素Ａを含む細胞に加えられた刺激とは異なる刺激が加えられた細胞に含まれる構成要素である。構成要素Ｂ’から構成要素Ｄ’も、構成要素Ａ’と同様である。なお、本実施形態においては、構成要素Ａ‘と構成要素Ａとは細胞を構成するタンパク質である。すなわち、構成要素Ａ’と構成要素Ａとは同じ種類のタンパク質である。また、構成要素Ａ‘の特徴量と構成要素Ａの特徴量とは同じ種類の特徴量が望ましい。例えば、タンパク質Ａの画素の輝度値とタンパク質Ａの画素の輝度値とを比較することが望ましい。勿論、構成要素Ａの特徴量と構成要素Ａ’の異なる特徴量とを比較しても構わない。例えば、タンパク質Ａの画素の輝度の分散値と、タンパク質Ａの画素の輝度値とを比較しても構わない。
【００５７】
ノード偏相関係数ＮＲＭとは、測定特徴量と比較特徴量とを用いて算出される偏相関係数である。言い換えると、ノード偏相関係数ＮＲＭとは、測定細胞のある構成要素と比較細胞のある構成要素との相関関係を示す値である。
ノード偏相関係数ＮＲＭには、構成要素Ａと構成要素Ａ’との偏相関係数として“０．０”と、構成要素Ｂと構成要素Ｂ’との偏相関係数として“０．０”と、構成要素Ｃと構成要素Ｃ’との偏相関係数として“１．０”と、構成要素Ｄと構成要素Ｄ’との偏相関係数として“１．０”とが含まれる。ノード偏相関係数ＮＲＭに含まれる偏相関係数の値は、測定細胞のある構成要素と比較細胞のある構成要素との相関の程度を示す値である。
【００５８】
図７（ａ）において、ＣとＣ’との偏相関係数は“１．０”である。従って、ＣとＣ’とは相関が高いことを表している。そのために、刺激に対してＣとＣ’とが同じように変化しており、その変化は相関が高い。図７（ａ）において、Ａ’とＡとの偏相関係数は“０．０”である。従って、ＡとＡ’とは相関が低いことを表している。そのために、刺激に対するＡの変化とＡ‘の変化との相関が低い。
図７（ａ）において、ノード偏相関係数ＮＲＭの近傍の要素には、“０．０”との記載があるが、実際には計算により、偏相関係数が代入されている。例えば、ＡとＢ’、ＡとＣ’などである。本実施形態では、これらの値は利用しないため、便宜上“０．０”と記載している。
【００５９】
図５に戻り、相関算出部１０４は、算出した測定偏相関係数ＴＲＭと、比較偏相関係数ＣＲＭとに基づいて測定ネットワーク及び比較ネットワークを算出する（ステップＳ７５０）。相関算出部１０４は、偏相関係数が０（ゼロ）以上の構成要素同士に相関関係があると判定する。相関算出部１０４は、偏相関係数が０（ゼロ）以上の構成要素同士を接続したネットワークを算出する。具体的には、相関算出部１０４は、ノードとノードとの間を繋ぐエッジを決定し、測定ネットワークと比較ネットワークとのそれぞれを算出する。
【００６０】
［ネットワークの算出について］
ここで、図８を参照して、相関算出部１０４が算出するネットワークの一例について説明する。
図８は、相関算出部１０４が算出するネットワークを示す図である。
図８（ａ）は、上述した図７（ａ）に示す測定偏相関係数ＴＲＭに基づいて算出された測定ネットワークＮＷ１である。
【００６１】
測定ネットワークＮＷ１には、ノードＮＤ１と、ノードＮＤ２と、ノードＮＤ３と、ノードＮＤ４とが含まれる。ノードＮＤ１とは、上述した測定細胞の構成要素Ａを示すノードである。ノードＮＤ２とは、上述した測定細胞の構成要素Ｂを示すノードである。ノードＮＤ３とは、上述した測定細胞の構成要素Ｃを示すノードである。ノードＮＤ４とは、上述した測定細胞の構成要素Ｄを示すノードである。
【００６２】
また、測定ネットワークＮＷ１には、ノードＮＤ１とノードＮＤ２とを繋ぐエッジＥＤ１が含まれる。測定ネットワークＮＷ１には、ノードＮＤ１とノードＮＤ３とを繋ぐエッジＥＤ２が含まれる。測定ネットワークＮＷ１には、ノードＮＤ２とノードＮＤ４とを繋ぐエッジＥＤ３が含まれる。これは、上述したように、構成要素Ａと構成要素Ｂとの偏相関係数、構成要素Ａと構成要素Ｃとの偏相関係数及び、構成要素Ｂと構成要素Ｄとの偏相関係数が０（ゼロ）以上の値であるためである。
【００６３】
また、測定ネットワークＮＷ１に含まれるエッジＥＤ１とエッジＥＤ２とのエッジは、同じ太さのエッジである。これは、構成要素Ａと構成要素Ｂとの偏相関係数、構成要素Ａと構成要素Ｃとの偏相関係数が、“１．０”のためである。偏相関係数が同じ場合には、その相関係数が示す相関の程度が同じであることを示す。このため、相関算出部１０４は、エッジＥＤ１の太さＷＩＤ１とエッジＥＤ２の太さＷＩＤ２とを揃えることにより、構成要素Ａと構成要素Ｂとの相関の程度と、構成要素Ａと構成要素Ｃとの相関の程度が同じであることを示す。
【００６４】
また、測定ネットワークＮＷ１に含まれるエッジＥＤ３の太さＷＩＤ３は、エッジＥＤ１及びエッジＥＤ２のエッジの太さよりも細い。これは、構成要素Ｂと構成要素Ｄとの偏相関係数が“０．５”であり、構成要素Ａと構成要素Ｂと、構成要素Ａと構成要素Ｃとの偏相関係数である“１．０”よりも小さい値のためである。偏相関係数が異なる場合には、その相関係数が示す相関の程度が異なることを示す。このため、相関算出部１０４は、エッジＥＤ３の太さＷＩＤ３を、エッジＥＤ１とエッジＥＤ２とのエッジの太さよりも細くすることにより、構成要素Ｂと構成要素Ｄとの相関関係は、構成要素Ａと構成要素Ｂとの相関関係及び構成要素Ａと構成要素Ｃとの相関関係よりも低い相関関係であることを示す。
【００６５】
図８（ｂ）は、上述した図７（ａ）に示す比較偏相関係数ＣＲＭに基づいて算出された比較ネットワークＮＷ２である。
比較ネットワークＮＷ２には、ノードＮＤ１’と、ノードＮＤ２’と、ノードＮＤ３’と、ノードＮＤ４’とが含まれる。ノードＮＤ１’とは、上述した測定細胞の構成要素Ａ’を示すノードである。ノードＮＤ２’とは、上述した測定細胞の構成要素Ｂ’を示すノードである。ノードＮＤ３’とは、上述した測定細胞の構成要素Ｃ’を示すノードである。ノードＮＤ４’とは、上述した測定細胞の構成要素Ｄ’を示すノードである。
【００６６】
また、比較ネットワークＮＷ２には、ノードＮＤ１’とノードＮＤ２’とを繋ぐエッジＥＤ１’が含まれる。測定ネットワークＮＷ１には、ノードＮＤ１’とノードＮＤ３’とを繋ぐエッジＥＤ２’が含まれる。上述したように、構成要素Ａ’と構成要素Ｂ’との偏相関係数及び、構成要素Ａ’と構成要素Ｃ’との偏相関係数が０（ゼロ）以上の値であるためである。
【００６７】
また、比較ネットワークＮＷ２に含まれるエッジＥＤ２’の太さは、エッジＥＤ１’の太さよりも細い。これは、構成要素Ａ’と構成要素Ｃ’との偏相関係数が“０．１”であり、構成要素Ａ’と構成要素Ｂ’との偏相関係数が“１．０”よりも小さい値のためである。つまり、構成要素Ａ’と構成要素Ｃ’との相関関係は、構成要素Ａ’と構成要素Ｂ’との相関関係よりも、低い相関関係であることを示す。
【００６８】
［異なるネットワーク間の相関の算出］
図５に戻り、変化算出部１０５は、相関算出部１０４が算出した測定ネットワークＮＷ１と、比較ネットワークＮＷ２との差異を算出する。具体的には、変化算出部１０５は、ノード偏相関係数ＮＲＭに基づいて、異なるネットワークのノード間の差異を算出する（ステップＳ７６０）。ここで、本実施形態においては、図７（a）において、ネットワークＮＷ１と比較ネットワークＮＷ２とを同一の正則化パラメータで算出し、その同一の正則化パラメータで算出されたネットワークＮＷ１と比較ネットワークＮＷ２との差異を算出することができる。
ここで、変化算出部１０５の具体的な演算手順について、図９を参照して説明する。
図９は、変化算出部１０５の演算手順の一例を示す流れ図である。なお、ここに示す演算手順は、一例であって、演算手順の省略や演算手順の追加が行われてもよい。
【００６９】
［異なるネットワークのノード間の変化］
図９（ａ）は、変化算出部１０５が異なるネットワークのノード間の差異を算出する一例を示す流れ図である。この図９（ａ）に示す流れ図は、上述した図５のステップＳ７６０を詳細に説明する演算手順である。
【００７０】
変化算出部１０５は、ノード偏相関係数ＮＲＭを反転させる（ステップＳ７６１）。上述したように、ノード偏相関係数ＮＲＭは、測定特徴量に含まれる構成要素と比較特徴量に含まれる構成要素との相関の程度を示す値である。ノード偏相関係数ＮＲＭが示す相関の程度が高い場合には、異なるネットワークのノード間の変化が少ないことを示す。すなわち、ノード偏相関係数ＮＲＭで偏相関係数が“１．０”である場合には、ノード間の相関の程度が高いことを示す。一方、ノード偏相関係数ＮＲＭで偏相関係数“０．０”である場合には、ノード間の相関の程度が低いことを示す。したがって、異なるネットワークのノード間の変化が大きいことを示す。ここで、変化算出部１０５は、ノード偏相関係数ＮＲＭを反転させることにより、異なるネットワークのノード間の変化を算出する。
【００７１】
本実施形態では、ノード偏相関係数ＮＲＭは、０（ゼロ）から１までの値に正規化されている。このため、変化算出部１０５は、ノード偏相関係数ＮＲＭの値を１から減算することにより、ノード偏相関係数ＮＲＭを反転させる。変化算出部１０５は、ノード偏相関係数ＮＲＭに含まれる全ての偏相関係数を反転するまで、ステップＳ７６１の処理を繰り返す（ステップＳ７６２）。ノード偏相関係数ＮＲＭに含まれる偏相関係数をそれぞれ反転させたものが、図７（ｂ）に示すノード変化係数ＮＣＭである。ノード偏相関係数ＮＲＭに含まれる偏相関係数を１から減算したので、ノード変化係数ＮＣＭとは、異なるネットワーク同士のノード間の変化の程度を示す値とすることができた。
【００７２】
ノード変化係数ＮＣＭには、構成要素Ａと構成要素Ａ’とのノード変化係数として“１．０”と、構成要素Ｂと構成要素Ｂ’とのノード変化係数として“１．０”と、構成要素Ｃと構成要素Ｃ’とのノード変化係数として“０．０”と、構成要素Ｄと構成要素Ｄ’とのノード変化係数として“０．０”とが含まれる。
本実施形態では、ノード変化係数ＮＣＭが、１に近い値ほど、異なるネットワーク同士のノード間の変化が大きいことを示す。また、ノード変化係数ＮＣＭが、０（ゼロ）の場合には、異なるネットワーク同士のノード間に変化が少ないことを示す。
【００７３】
ここで、図８（ｃ）を参照して、ノード変化ネットワークＮＷ３について説明する。図８（ｃ）は、上述した図７（ｂ）に示すノード変化係数ＮＣＭに基づいて算出された、測定特徴量に含まれる構成要素と比較特徴量に含まれる構成要素との相関を示すノード変化ネットワークＮＷ３である。
【００７４】
ノード変化ネットワークＮＷ３には、測定ネットワークＮＷ１と、比較ネットワークＮＷ２と、エッジＥＤＡと、エッジＥＤＢとが含まれる。
測定ネットワークＮＷ１に含まれるノードＮＤ１と、比較ネットワークＮＷ２に含まれるノードＮＤ１’とがエッジＥＤＡによって繋がれる。測定ネットワークＮＷ１に含まれるノードＮＤ２と、比較ネットワークＮＷ２に含まれるノードＮＤ２’とがエッジＥＤＢによって繋がれる。
【００７５】
また、エッジＥＤＡとエッジＥＤＢとは、それぞれのノード変化係数同士が同じ値であるため、同じ太さのエッジである。なお、エッジＥＤＡ及びエッジＥＤＢは、測定ネットワークＮＷ１及び比較ネットワークＮＷ２に含まれるエッジと区別するために、測定ネットワークＮＷ１及び比較ネットワークＮＷ２に含まれるエッジとは異なる表現によって表示することを示す表現情報が付与されてもよい。つまり、解析装置１０は、表現情報に基づくエッジの色などの表現を変えることにより、同一ネットワーク内のノード同士を繋げるエッジなのか、異なるネットワークとのノード同士を繋げるエッジなのかを表現してもよい。
結果出力部３００は、この表現情報が付与されたエッジの表現に基づいて、表示画像を生成する。結果出力部３００は、生成した表示画像を表示部３０に対して表示させる。
【００７６】
これにより、相関算出部１０４から算出されるノード変化ネットワークＮＷ３は、異なるネットワークのノード間に変化があるものを示すことができる。つまり、解析装置１０は、異なるネットワークに含まれるノード間の変化を解析することができる。
【００７７】
［異なるネットワークのエッジ同士の変化］
図５に戻り、変化算出部１０５は、測定ネットワークＮＷ１と、比較ネットワークＮＷ２とに基づいて、異なるネットワーク間の差異を算出する（ステップＳ７７０）。
図９（ｂ）は、変化算出部１０５が異なるネットワークのエッジ間の差異を算出する一例を示す流れ図である。この図９（ｂ）に示す流れ図は、上述した図５のステップＳ７７０を詳細に説明する演算手順である。
【００７８】
変化算出部１０５は、測定偏相関係数ＴＲＭと、比較偏相関係数ＣＲＭとの差を算出する（ステップＳ７７１）。すなわち、変化算出部１０５は、測定ネットワークＮＷ１に含まれるエッジと、比較ネットワークＮＷ２に含まれるエッジとの差を算出する。これらの異なるネットワーク間の偏相関係数の差を、エッジ変化係数ＥＣＭとも記載する。なお、エッジ変化係数ＥＣＭは、差の絶対値とすることもできる。
【００７９】
具体的には、変化算出部１０５は、エッジＥＤ１を示す偏相関係数“１．０”と、エッジＥＤ１’を示す偏相関係数“１．０”との差を算出する。エッジＥＤ１を示す偏相関係数“１．０”と、エッジＥＤ１’を示す偏相関係数“１．０”との差は０（ゼロ）である。変化算出部１０５は、測定ネットワークＮＷ１のエッジＥＤ１と、比較ネットワークＮＷ２のエッジＥＤ１との変化は無いと判定する。同様に、変化算出部１０５は、測定ネットワークＮＷ１と比較ネットワークＮＷ２とに含まれる全てのエッジについて差を算出することにより、エッジ変化係数ＥＣＭを算出する（ステップＳ７７２）。
【００８０】
図７（ｂ）に示すように、エッジ変化係数ＥＣＭは、測定ネットワークＮＷ１と比較ネットワークＮＷ２とのエッジ同士で差異があるエッジには、０（ゼロ）以上のエッジ変化係数が含まれる。
ここで、図８（ｄ）を参照して、エッジ変化ネットワークＮＷ４について説明する。図８（ｄ）は、エッジ変換係数に基づいて算出された測定ネットワークＮＷ１と比較ネットワークＮＷ２とに含まれるエッジの変化を示すエッジ変化ネットワークＮＷ４である。
図８（ｄ）に示すエッジＥＤＤ１は、ノードＡ及びノードＡ’と、ノードＣ及びノードＣ’とを繋ぐエッジに変化があることを示す。また、エッジＥＤＤ２は、ノードＢ及びノードＢ’と、ノードＤ及びノードＤ’とを繋ぐエッジに変化があることを示す。このエッジＥＤＤ１及びエッジＥＤＤ２は、上述した表現情報が付与されてもよい。
【００８１】
［ノード変化とエッジ変化とを表現するネットワーク］
次に、図８（ｅ）を参照して、上述したノード変化ネットワークと、エッジ変化ネットワークとを統合した変化ネットワークＮＷ５について説明する。
上述したように、ノード変化係数ＮＣＭには、ノードＡとノードＡ’との変化を示すノード変化係数と、ノードＢとノードＢ’との変化を示すノード変化係数とが０（ゼロ）以上の値をもつ。また、エッジ変化係数ＥＣＭには、ノードＡ及びノードＡ’とノードＣ及びノードＣ’とを繋ぐエッジと、ノードＢ及びノードＢ’とノードＤ及びノードＤ’とを繋ぐエッジとに変化があることを示すエッジ変化係数が０（ゼロ）以上の値をもつ。
【００８２】
これらのノード変化係数ＮＣＭと、エッジ変化係数ＥＣＭとを統合して表現するネットワークが、変化ネットワークＮＷ５である。変化ネットワークＮＷ５も、上述したノード変化ネットワークＮＷ３及びエッジ変化ネットワークＮＷ４と同様に、表現情報が付与されてもよい。つまり、変化ネットワークＮＷ５は、変化が無いノードと、変化があるノードとの色などの表現を変えてもよい。
また、相関算出部１０４は、ノードを示す領域ＮＤＤ１及び領域ＮＤＤ２の線の太さを、ノード変化係数ＮＣＭの値に応じて変えてもよい。つまり、相関算出部１０４は、ノードを示す領域ＮＤＤ１及び領域ＮＤＤ２の線の太さを、ノードの変化の程度に応じた太さにしてもよい。
【００８３】
［異なるネットワークでエッジの繋がりが異なる場合］
次に、図１０及び図１１を参照して、相関算出部１０４が、算出する変化ネットワークの表現方法の一例について説明する。
図１１は、変化ネットワークの表現方法の一例を示す図である。図１０は、図１１による表現の元となる偏相関行列と、ネットワークの差異を示す差異行列を示す図である。
【００８４】
測定特徴量ＴＭ１には、ノードＡからノードＤが含まれる。ノードＡと、ノードＢと、ノードＣとは、それぞれ時刻ｔ＝１のときに特徴量のピークをもつ。ノードＤは、時刻ｔ＝５の時に特徴量のピークをもつ。
測定ネットワークＮＷＡ１は、相関算出部１０４によってこの測定特徴量ＴＭ１に基づいて算出される。測定ネットワークＮＷＡ１には、ノードＡと、ノードＢと、ノードＣ同士が、それぞれエッジによって接続される。これは、測定特徴量ＴＭ１が、時刻ｔ＝１のときにノードＡの特徴量と、ノードＢの特徴量と、ノードＣの特徴量とが相関関係を示すためである。
【００８５】
比較特徴量ＣＭ２には、ノードＡ’からノードＤ’が含まれる。ノードＡ’と、ノードＢ’と、ノードＤ’とは、それぞれ時刻ｔ＝５のときに特徴量のピークをもつ。ノードＣ’は、時刻ｔ＝１のときに特徴量のピークをもつ。
比較ネットワークＮＷＡ２は、相関算出部１０４によってこの比較特徴量ＣＭ２に基づいて算出される。比較ネットワークＮＷＡ２には、ノードＡ’と、ノードＢ’と、ノードＤ’同士が、それぞれエッジによって接続される。これは、比較特徴量ＣＭ２が、時刻ｔ＝５のときにノードＡ’の特徴量と、ノードＢ’の特徴量と、ノードＤ’の特徴量とが相関関係を示すためである。
【００８６】
変化算出部１０５は、上述した方法によって、この測定ネットワークＮＷＡ１と、比較ネットワークＮＷＡ２との変化を算出する。相関算出部１０４は、この変化を表現する変化ネットワークを算出する。
図１０（ａ）は、測定特徴量ＴＭ１と比較特徴量ＣＭ２とによって求めた偏相関行列の例である。図１０（ｂ）は、図１０（ａ）から求めた差異行列の例である。
この一例では、相関算出部１０４が、差分ネットワークＮＷＡ３を算出する。差分ネットワークＮＷＡ３は、測定ネットワークＮＷＡ１と、比較ネットワークＮＷＡ２とに含まれるノード同士に変化がある場合には、そのノードを黒色で表現する。相関算出部１０４は、測定ネットワークＮＷＡ１と、比較ネットワークＮＷＡ２とに含まれるノード同士に変化が無い場合には、そのノードをグレーの色で表現する。
【００８７】
また、差分ネットワークＮＷＡ３は、測定ネットワークＮＷＡ１と、比較ネットワークＮＷＡ２とに含まれるエッジ同士に変化があり、測定ネットワークＮＷＡ１のみに出現するエッジは、青色で表現される。差分ネットワークＮＷＡ３は、測定ネットワークＮＷＡ１と、比較ネットワークＮＷＡ２とに含まれるエッジ同士に変化があり、比較ネットワークＮＷＡ２のみに出現するエッジは、赤色で表現される。差分ネットワークＮＷＡ３は、測定ネットワークＮＷＡ１と、比較ネットワークＮＷＡ２とに含まれるエッジ同士に変化が無いエッジは、グレーの色で表現される。
【００８８】
［異なるネットワークでエッジの繋がりが同じ場合］
比較特徴量ＣＭ３には、ノードＡ’’からノードＤ’’が含まれる。ノードＡ’’と、ノードＢ’’と、ノードＤ’’とは、それぞれ時刻ｔ＝１のときに特徴量のピークをもつ。ノードＣ’’は、時刻ｔ＝５の時に特徴量のピークをもつ。
【００８９】
比較ネットワークＮＷＡ４は、相関算出部１０４によって、この比較特徴量ＣＭ３に基づいて算出される。比較ネットワークＮＷＡ４には、ノードＡ’’と、ノードＢ’’と、ノードＤ’’同士が、それぞれエッジによって接続される。これは、比較特徴量ＣＭ３が、時刻ｔ＝１のときにノードＡ’’の特徴量と、ノードＢ’’の特徴量と、ノードＤ’’の特徴量とが相関関係を示すためである。
図１０（ｃ）は、測定特徴量ＴＭ１と比較特徴量ＣＭ３とによって求めた偏相関行列の例である。図１０（ｄ）は、図１０（ｃ）から求めた差異行列の例である。
【００９０】
ここで、従来の細胞の刺激に対する相関関係を算出する解析装置では、上述した比較ネットワークＮＷＡ２と、比較ネットワークＮＷＡ４とのネットワークは、同じネットワークとして算出される。つまり、従来の解析装置では、比較特徴量ＣＭ２と、比較特徴量ＣＭ３とでは、同じノード同士が同じ相関関係を示すものの、この相関関係を示した時刻が異なることを表現することができなかった。そこで、本実施形態の解析装置１０は、ネットワークの算出に用いた特徴量の時間経過による変化を考慮した変化ネットワークを算出する。
【００９１】
比較ネットワークＮＷＡ２の算出に用いた特徴量には、刺激を加えた時からの時間経過による比較特徴量の変化が含まれる。また、比較ネットワークＮＷＡ４の算出に用いた比較特徴量には、比較ネットワークＮＷＡ２の算出に用いた細胞に加えた刺激とは異なる刺激を加えた時からの時間経過による特徴量の変化が含まれる。
【００９２】
具体的には、比較ネットワークＮＷＡ２と、比較ネットワークＮＷＡ４との算出に用いた特徴量には、それぞれ時刻ｔ＝１から時刻ｔ＝７までのそれぞれの時刻で撮像された細胞画像から算出された複数の特徴量が含まれる。変化算出部１０５は、この時刻毎の特徴量同士の変化のタイミングの違いをノード変化係数ＮＣＭとして算出する。結果出力部３００が、ノード変化係数ＮＣＭを元に、変化のあるノードを黒、変化のないノードをグレーと表示することにより、差分ネットワークＮＷＡ３と差分ネットワークＮＷＡ５を得る。差分ネットワークＮＷＡ３と差分ネットワークＮＷＡ５を比較することによって、エッジには違いが見られない、比較ネットワークＮＷＡ２と比較ネットワークＮＷＡ４とが、前者はノードＡとノードＢとが変化している。後者は、ノードＣとノードＤとが変化しているという違いが明確となる。
すなわち、差分ネットワークは、ノードの変化やエッジの変化を色で表現してもよい。例えば、結果出力部３００は、ノードの変化の有無を黒とグレーで表現し、エッジの変化を赤と青で、表現してもよい。
【００９３】
なお、上述した変化ネットワークの表現方法は、これに限られない。変化ネットワークは、上述した色とは異なる色によって表現されてもよく、時間経過や変化のタイミングの差を示す矢印などの形状によって表現してもよい。また、結果出力部３００は、上述した変化ネットワークの表現方法を、組み合わせて表現してもよい。
【００９４】
以上説明したように、解析装置１０は、刺激に対する細胞の相関を解析する。解析装置１０は、特徴量算出部１０２と、比較特徴量選択部１０３と、相関算出部１０４と、変化算出部１０５とを備える。特徴量算出部１０２は、細胞画像取得部１０１から取得される細胞画像に基づいて、測定特徴量を算出する。比較特徴量選択部１０３は、予め算出される比較特徴量を選択する。相関算出部１０４は、測定特徴量と、比較特徴量とを取得する。相関算出部１０４は、測定特徴量と、比較特徴量とを１つの行列Ｘに代入し、測定偏相関係数ＴＲＭと、比較偏相関係数ＣＲＭと、ノード偏相関係数ＮＲＭとを算出する。つまり、相関算出部１０４は、測定特徴量と、比較特徴量とを１つの行列Ｘに代入して偏相関係数を算出することにより、同一の正則化パラメータを用いてネットワークを算出する。この正則化パラメータは、行列Ｘの要素のうちから偏相関係数の算出に用いる要素を調節するパラメータである。このため、解析装置１０は、測定特徴量と、比較特徴量とをそれぞれ偏相関係数を算出する場合と比べて、偏相関係数の算出条件をそろえることができる。つまり、解析装置１０は、偏相関係数の算出条件の違いに伴う解析誤差を抑制することができる。
【００９５】
なお、測定特徴量と、比較特徴量とを１つの行列Ｘに代入して偏相関係数を算出することは必須ではない。解析装置１０は、測定偏相関係数ＴＲＭと、比較偏相関係数ＣＲＭとをそれぞれ別の行列から算出された偏相関係数を用いて、測定特徴量に基づくネットワークと、比較特徴量に基づくネットワークとのノード間の相関を計算しても構わない。
前述した方法によれば、測定偏相関係数ＴＲＭと、比較偏相関係数ＣＲＭと、ノード偏相関係数ＮＲＭが一度に計算することができるが、この計算方法は一例であって、これに限らない。例えば、測定特徴量のみをＧｒａｐｈｉｃａｌ  Ｌａｓｓｏ法を用いて計算し、測定偏相関係数ＴＲＭを求め、比較特徴量のみから、同様に比較偏相関係数ＣＲＭを求める。さらに、測定特徴量と比較特徴量とをそれぞれ個別に組み合わせて、ピアソンの積率相関を求めることによって、ノード偏相関係数ＮＲＭの代替としてもよい。
【００９６】
また、変化算出部１０５は、相関算出部１０４が算出した測定偏相関係数ＴＲＭと、比較偏相関係数ＣＲＭとに基づいて、異なるネットワーク間に含まれるエッジの変化を算出する。これにより、解析装置１０は、異なるネットワーク同士の差分を算出する。つまり、解析装置１０は、異なるネットワーク同士の相関を算出することができる。従来、２つのネットワークの変化を示す方法は知られていなかった。解析装置１０は、異なるネットワーク同士の相関を算出することにより、２つのネットワークの変化を示すことができる。
【００９７】
また、解析装置１０は、行列同士の演算など複雑な計算をせずに、異なるネットワーク同士の相関を算出することができる。このため、解析装置１０は、複雑な計算を行うことにより異なるネットワーク同士の相関を算出する場合と比較して、短時間で異なるネットワーク同士の相関を算出することができる。
【００９８】
また、相関算出部１０４は、変化算出部１０５が算出した異なるネットワークの差異に基づいて、エッジの太さや色、ノードを示す領域の線の太さや色を変えた変化ネットワークを算出する。解析装置１０は、相関算出部１０４が算出する変化ネットワークによって、異なるネットワーク間の相関関係を、ユーザに解りやすい形で提示することができる。
【００９９】
なお、解析装置１０によって画像処理される画像は、顕微鏡装置２０によって撮像される画像だけに限らず、例えば、解析装置１０が備える記憶部２００に予め記憶されている画像や、不図示の外部記憶装置に予め記憶されている画像であってもよい。つまり、解析装置１０は、細胞画像取得部１０１を備えなくてもよい。また、顕微鏡観察システム１は、顕微鏡装置２０を備えなくてもよい。
【０１００】
また、上述した実施形態では、刺激された測定細胞と、刺激が与えてられない比較細胞とを用い、それぞれ特徴量を算出し、特徴量同士の相関を算出した。すなわち、測定細胞が置かれた条件と、比較細胞が置かれた条件との違いは、刺激の有無であったが、条件の違いはこれに限られない。測定細胞と比較細胞とで、それぞれが置かれた条件もしくはそれぞれに加えられた条件が異なっていれば構わない。例えば、測定細胞と比較細胞とで、共に刺激を加え、その刺激を異ならせ、刺激の違いを比較しても構わない。例えば、刺激を加える実験条件として、薬剤を用いる場合に、薬剤の種類もしくは薬剤の量でも構わない。また、複数のウェルに細胞を配置し、培養した場合、その異なるウェルに配置される細胞をそれぞれ測定細胞と比較細胞としても構わない。また、所定の時間に細胞に刺激を加え、測定細胞として特徴量を算出した実験に対して、測定細胞に刺激を加えた時間とは異なる時間に、測定細胞と同じ刺激を加え、比較細胞として特徴量を算出した実験でも構わない。すなわち、測定細胞と比較細胞とで、刺激を加えた時間の違いを比較しても構わない。測定細胞の実験条件と比較細胞の実験条件とで少なくとも、一つの条件を異ならせれば構わない。
上述したように、細胞の状態は、生物の健康や疾患等の状態と関連性があることが知られている。解析装置１０は、実験によって細胞の状態が変化された細胞の状態を解析することにより、細胞の疾病を解析する。解析装置１０は、細胞の疾病を解析することにより、この細胞をもつ生物の健康や疾患等の状態を解析することができる。
なお、上述の実施形態の例えば図１１においては、刺激に対するノード間の特徴量のピークが発現する時間が一致していたので、相関関係を示すとしていたが、相関関係を示すことはこれに限られない。例えば、ノードの特徴量の時間経過に伴う変化量に基づいて、相関関係を示す事としても構わない。また、複数のパラメータを用い、相関関係を算出しても構わない。例えば、ノードの特徴量のピークとノードの特徴量の時間経過に伴う変化量と、複数のパラメータを用いても構わない。また、複数のパラメータを用いる場合にはそれぞれのパラメータの重み付けをしても構わない。また、相関を算出する手法はこれに限られず、例えば、ＷＯ２０１６／１０３５０１に記載の手法を用い、相関関係を示す事としても構わない。
【０１０１】
なお、本発明の実施形態における解析装置１０の各処理を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、上述した種々の処理を行ってもよい。
【０１０２】
なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【０１０３】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【０１０４】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【０１０５】
なお、上述の各実施形態の要件は、適宜組み合わせることができる。また、一部の構成要素を用いない場合もある。また、法令で許容される限りにおいて、上述の各実施形態及び変形例で引用した装置などに関する全ての公開公報及び米国特許の開示を援用して本文の記載の一部とする。
【符号の説明】
【０１０６】
１…顕微鏡観察システム、１０…解析装置、２０…顕微鏡装置、３０…表示部、１０１…細胞画像取得部、１０２…特徴量算出部、１０３…比較特徴量選択部、１０４…相関算出部、１０５…変化算出部、２００…記憶部、３００…結果出力部
【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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【手続補正書】
【提出日】令和1年10月18日(2019.10.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１実験条件下での第１細胞が撮像された第１細胞画像から、前記第１細胞を構成する構成要素の特徴量を、第１特徴量として抽出するとともに、
第２実験条件下での第２細胞が撮像された第２細胞画像から、前記第２細胞を構成する構成要素の特徴量を第２特徴量として抽出する特徴量抽出部と、
前記第１特徴量と前記第２特徴量との相関を算出する相関算出部とを備える、相関算出装置。
【請求項２】
前記第１実験条件下での前記第１細胞と、前記第２実験条件下での前記第２細胞とで、細胞に加えられる刺激が異なり、前記第１細胞には第１刺激が加えられ、前記第２細胞には第２刺激が加えられる、請求項１に記載の相関算出装置。
【請求項３】
前記相関算出部による相関の算出対象には、前記第１刺激を加えた時からの時間経過による前記第１特徴量の変化、及び、前記第２刺激を加えた時からの時間経過による前記第２特徴量の変化を含み、
前記相関算出部は、前記第１特徴量及び前記第２特徴量の時間経過による変化に基づいて、前記第１特徴量と前記第２特徴量との相関を算出する、請求項２に記載の相関算出装置。
【請求項４】
前記第２特徴量は、無刺激の細胞が撮像された細胞画像から算出される特徴量である、請求項２又は３に記載の相関算出装置。
【請求項５】
前記第１実験条件下の前記第１細胞と、前記第２実験条件下の前記第２細胞とで、細胞の状態が異なる、請求項1から４のいずれか一項に記載の相関算出装置。
【請求項６】
前記第１実験条件下の前記第１細胞と、前記第２実験条件下の前記第２細胞とで、細胞の疾患の状態が異なる、請求項５に記載の相関算出装置。
【請求項７】
前記第１特徴量同士の相関の程度と、前記第２特徴量同士の相関の程度の差異を算出する、相関差異算出部を備え、
前記相関算出部は、前記相関差異算出部により算出される差異に基づいて、前記第１特徴量と前記第２特徴量との相関を算出する、請求項１〜６のいずれか一項に記載の相関算出装置。
【請求項８】
前記特徴量抽出部が抽出する前記第１特徴量と前記第２特徴量とには、前記第１実験条件下での所定の構成要素の特徴量と前記第２実験条件下での前記所定の構成要素の特徴量とが含まれ、
前記相関算出部は、前記第１実験条件下での前記所定の構成要素の前記第１特徴量と、前記第２実験条件下での前記所定の構成要素の前記第２特徴量との相関を算出する、請求項１〜７のいずれか一項に記載の相関算出装置。
【請求項９】
前記第１実験条件下での前記第１細胞の前記第１特徴量同士の相関算出に用いるパラメータと、前記第２実験条件下での前記第２細胞の前記第２特徴量同士の相関算出に用いるパラメータとが同じである、請求項１〜８のいずれか一項に記載の相関算出装置。
【請求項１０】
前記相関算出部が算出した前記第１特徴量と前記第２特徴量との相関を表示する、表示部を備える、請求項１〜９のいずれか一項に記載の相関算出装置。
【請求項１１】
前記相関算出部は、前記第１特徴量と前記第２特徴量とを含む行列を用いて、前記第１特徴量と前記第２特徴量との相関を算出する、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の相関算出装置。
【請求項１２】
前記第１細胞が撮像された複数の画像を取得する画像取得部を備える、請求項1〜１１のいずれか一項に記載の相関算出装置。
【請求項１３】
第１実験条件下での第１細胞が撮像された第１細胞画像から、前記第１細胞を構成する構成要素の特徴量を、第１特徴量として抽出するとともに、
第２実験条件下での第２細胞が撮像された第２細胞画像から、前記第２細胞を構成する構成要素の特徴量を第２特徴量として抽出することと、
前記第１特徴量と前記第２特徴量との相関を算出することとを含む、相関算出方法。
【請求項１４】
第１実験条件下での第１細胞が撮像された第１細胞画像から、前記第１細胞を構成する構成要素の特徴量を、第１特徴量として抽出するとともに、
第２実験条件下での第２細胞が撮像された第２細胞画像から、前記第２細胞を構成する構成要素の特徴量を第２特徴量として抽出することと、
前記第１特徴量と前記第２特徴量との相関を算出することとを実行させるための、相関算出プログラム。
【国際調査報告】
2018193612.tif 000014
2018193612.tif 000015
2018193612.tif 000016
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