(57)【要約】【課題】  モデル動物の特定行動のダイナミクスを定量化する。【解決手段】  特定行動定量化システム１０は、モデル動物を撮像するカメラ２０と、カメラ２０により撮像された映像データから、モデル動物の所定の２つの部位間の距離を算出する距離算出部３１と、距離算出部３１により算出された距離の時系列情報から、予め設定した条件に基づき、モデル動物の特定行動のダイナミクスを定量化する定量化部３２とを備える。【選択図】  図１
2006075138.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モデル動物を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により撮像された映像データから、前記モデル動物の所定の２つの部位間の距離を算出する距離算出手段と、
前記距離算出手段により算出された距離の時系列情報から、予め設定した条件に基づき、前記モデル動物の特定行動のダイナミクスを定量化する定量化手段と、
を備える特定行動定量化システム。
【請求項２】
前記距離算出手段は、前記所定の２つの部位に付されたマーカの位置を前記映像データから算出して、当該算出された２つのマーカの位置から前記距離を算出することを特徴とする請求項１に記載の特定行動定量化システム。
【請求項３】
前記モデル動物の所定の２つの部位に付されるマーカは、それぞれ異なる色の発色物質であり、
前記距離算出手段は、前記映像データから取得又は算出される色彩及び色相データから当該マーカの位置を算出する、
ことを特徴とする請求項２に記載の特定行動定量化システム。
【請求項４】
前記距離手段により算出された、前記モデル動物の２つのマーカのうち予め選択された１つのマーカの位置の情報に基づき、当該選択されたマーカを含む所定の範囲を撮像するように前記撮像手段を制御する撮像範囲制御手段を更に備える請求項２又は３に記載の特定行動定量化システム。
【請求項５】
前記撮像制御手段は、前記選択されたマーカの位置の情報から当該マーカの移動方向及び速度を算出し、当該算出された移動方向及び速度にも基づいて前記制御を行うことを特徴とする請求項４に記載の特定行動定量化システム。
【請求項６】
前記定量化手段は、前記距離の時系列情報から前記所定の２つの部位同士が近づく速度又は加速度のうち少なくとも一つを算出して当該算出した値を用いて前記ダイナミクスを定量化することを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の特定行動定量化システム。
【請求項７】
前記所定の２つの部位は、前記モデル動物の頭部及び四肢のうちの一つの先端部であり、
前記モデル動物の特定行動は、前記モデル動物が前記先端部により前記頭部を引っ掻く擦過運動であることを特徴とする請求項１〜６の何れか一項に記載の特定行動定量化システム。
【請求項８】
前記撮像手段は、１００ｆｐｓ以上の撮像速度で撮像を行うことを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の特定行動定量化システム。
【請求項９】
モデル動物を撮像する撮像ステップと、
前記撮像ステップにおいて撮像された映像データから、前記モデル動物の所定の２つの部位間の距離を算出する距離算出ステップと、
前記距離算出ステップにおいて算出された距離の時系列情報から、予め設定した条件に基づき、前記モデル動物の特定行動のダイナミクスを定量化する定量化ステップと、
を含む特定行動定量化方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モデル動物の特定行動を定量化する特定行動定量化システム及び特定行動定量化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、アトピー疾患等のアレルギーの増加が大きな社会問題になっており、アトピー疾患等の根治治療の確立及び効果的な新薬開発が強く求められている。例えば、アトピー疾患に対する新薬開発は、細胞や組織に対する評価であるｉｎ  ｖｉｔｒｏ評価を中心に行われている一方、開発の最終段階で行われる、疾患モデル動物を用いたｉｎ  ｖｉｖｏ評価が不可欠となっている。ｉｎ  ｖｉｖｏ評価は、例えば皮膚炎を発症するマウスが後脚で皮膚炎による痒みが発生している頭部を引っ掻くといった特定行動を測定することにより行われる。今までのｉｎ  ｖｉｖｏ評価は通常、専門家がモデル動物の引っ掻き行動等の特定行動を観察することにより行われていた。しかし、この方法では専門家の主観が入るため取得されたデータに客観性がなく、また時間や人件費がかさんでいた。
【０００３】
上記の状況に対処するため、モデル動物の頭部と後脚の先端部との２点間の距離の時系列データを取得し、そのデータからモデル動物の引っ掻き行動等の特定行動の回数をカウントするシステムが開発されている（例えば、下記特許文献１及び非特許文献１参照）。
【特許文献１】国際公開第０３／０６７９７３号パンフレット
【非特許文献１】「日経バイオビジネス」，株式会社日経ＢＰ，２００３年８月号，ｐ．１４３
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１及び非特許文献１に記載された技術では、特定行動の回数という定量化は可能であるものの、その引っ掻き行動等の特定行動がどのような動きであるか、即ち特定行動のダイナミクスまで測定することはできないという課題がある。
【０００５】
本発明は上記課題を解決するために成されたものであり、モデル動物の特定行動のダイナミクスを定量化することができる特定行動定量化システム及び特定行動定量化方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明に係る特定行動定量化システムは、モデル動物を撮像する撮像手段と、撮像手段により撮像された映像データから、モデル動物の所定の２つの部位間の距離を算出する距離算出手段と、距離算出手段により算出された距離の時系列情報から、予め設定した条件に基づき、前記モデル動物の特定行動のダイナミクスを定量化する定量化手段と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る特定行動定量化システムでは、映像データから算出されるモデル動物における所定の２つの部位間の距離の時系列情報から、予め設定した条件に基づき、特定行動のダイナミクスを定量化する。
【０００８】
また、距離算出手段は、所定の２つの部位に付されたマーカの位置を映像データから算出して、当該算出された２つのマーカの位置から前記距離を算出することが望ましい。この構成によれば距離をより確実に算出でき、本発明をより確実に実施することができる。
【０００９】
また、モデル動物の所定の２つの部位に付されるマーカは、それぞれ異なる色の発色物質であり、距離算出手段は、映像データから取得又は算出される色彩及び色相データから当該マーカの位置を算出する、ことが望ましい。この構成によれば距離を更に確実に算出でき、本発明を更に確実に実施することができる。
【００１０】
また、特定行動定量化システムは、距離手段により算出された、モデル動物の２つのマーカのうち予め選択された１つのマーカの位置の情報に基づき、当該選択されたマーカを含む所定の範囲を撮像するように撮像手段を制御する撮像範囲制御手段を更に備えることが望ましい。この構成によれば特定動作に係る部分のみをトラッキングして撮像を行うことが可能となり、映像データのデータサイズを小さくすることができる。これにより映像データのフレームレートの増加や映像データの情報処理の高速化を可能とし、特定行動のダイナミクスのより詳細な定量化を可能とする。
【００１１】
また、撮像制御手段は、選択されたマーカの位置の情報から当該マーカの移動方向及び速度を算出し、当該算出された移動方向及び速度にも基づいて前記制御を行うことが望ましい。この構成によればトラッキングをより精度よく行うことができ、更にデータサイズを小さくすること等が可能である。
【００１２】
また、定量化手段は、距離の時系列情報から所定の２つの部位同士が近づく速度又は加速度のうち少なくとも一つを算出して当該算出した値を用いてダイナミクスを定量化することが望ましい。この構成によればより詳細なあるいはより簡易なダイナミクスの定量化が可能となる。
【００１３】
また、所定の２つの部位は、モデル動物の頭部及び四肢のうちの一つの先端部であり、モデル動物の特定行動は、モデル動物が先端部により頭部を引っ掻く擦過運動であることが望ましい。この構成によればアトピーマウスが後脚の先端部により頭部を引っ掻く擦過行動等のダイナミクスの定量化を可能とする。
【００１４】
また、撮像手段は、１００ｆｐｓ（frame per sec）以上の撮像速度で撮像を行うことが望ましい。この構成によれば、例えば特定行動が１秒間に十数回行われるような場合であっても、より確実にダイナミクスの定量化を可能とする。
【００１５】
ところで、本発明は、上記のように特定行動定量化システムの発明として記述できる他に、以下のように特定行動定量化方法の発明としても記述することができる。これらはカテゴリが異なるだけで、実質的に同一の発明であり、同様の作用及び効果を奏する。本発明に係る特定行動定量化方法は、モデル動物を撮像する撮像ステップと、撮像ステップにおいて撮像された映像データから、モデル動物の所定の２つの部位間の距離を算出する距離算出ステップと、距離算出ステップにおいて算出された距離の時系列情報から、予め設定した条件に基づき、モデル動物の特定行動のダイナミクスを定量化する定量化ステップと、を含むことを特徴とする。なお、本方法には人間に対する診療行為及び医療行為は含まれない。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、映像データから算出されるモデル動物における所定の２つの部位間の距離から、予め設定した条件に基づき、特定行動のダイナミクスの定量化を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面を参照しながら、本発明における特定行動定量化システムの実施形態について説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１８】
図１に示す特定行動定量化システム１０は、モデル動物の特定行動のダイナミクスを計測して定量化するシステムである。本実施形態においては、モデル動物はアトピー性皮膚炎に類似した皮膚炎を頭部に発症するマウス（以下、アトピーマウスと呼ぶ）であり、特定行動は後脚の先端部で皮膚炎が発症した頭部を引っ掻く擦過運動である。
【００１９】
また、特定行動のダイナミクスとは、どのようにその特定行動がなされているということを意味する。ダイナミクスの定量化とは、特定行動を特徴付けるパラメータを抽出することであり、具体的には例えば１回の擦過運動の継続時間や引っ掻き強度を計測すること等が相当する。なお、これらの特定行動のダイナミクスの情報は、例えばアトピー新薬開発において有益な情報として用いられる。なお、本実施形態では上記の例を用いているが他の例に適用してもよい。モデル動物としては、ウサギやネコ等の動物の他、例えばコウモリ等の飛行する動物や、あるいは昆虫等に適用してもよい。また、特定行動としては例えば、口唇で所定部位を噛む等の行動に適用してもよい。
【００２０】
本実施形態で用いるアトピーマウス４０を図２に模式的に示す。アトピーマウス４０には、皮膚炎を発症する頭部４０ａに赤色の蛍光塗料等の発色物質を塗布し一方のマーカとする。また、頭部４０ａを引っ掻く一方の後脚の先端部４０ｂに黄色の発色物質を塗布し、もう一方のマーカとする。このマーカは、アトピーマウスの頭部４０ａと後脚の先端部４０ｂとの間の距離を映像データから測定するために付されるものである。
【００２１】
図１に本実施形態に係る特定行動定量化システム１０の構成を示す。特定行動定量化システム１０は、カメラ２０と、コンピュータ３０とを含んで構成される。カメラ２０とコンピュータ３０とは、互いにデータを送受信できるようにケーブル等で接続されている。カメラ２０は、アトピーマウス４０の特定行動が分かるように上方からアトピーマウス４０を撮像する撮像手段である。カメラ２０はコンピュータ３０から撮像の制御を受け、カメラ２０により撮像された映像データはコンピュータ３０に送信される。カメラ２０の撮像速度は１００ｆｐｓ以上とする。更に好ましくは５００ｆｐｓ以上であることとするのがよい。一般のビデオの撮像速度は約３０ｆｐｓであるものが多いが、アトピーマウス４０の擦過行動は１秒間に１５回程度行われるため、一般のビデオの撮影速度では十分対応できない場合があるためである。
【００２２】
また、カメラ２０の解像度は５１２ピクセル×５１２ピクセル程度であることが好ましい。また、カメラ２０には、画素単位でのランダムアクセスが可能なＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージャと、書き換え可能なＬＳＩ（Large Scale Integration）であるＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）が搭載されており、高速な撮像が可能であることが好ましい。また、カメラ２０は、コンピュータ３０からの制御を受け、アトピーマウス４０の特定行動部分のみを撮像できる。その撮像範囲は、１２８ピクセル×１２８ピクセル程度の範囲であることが好ましい。特定行動部分のみを撮像する具体的制御内容については後述する。
【００２３】
カメラ２０としては具体的には、上記の要件を満たす、以下の仕様である株式会社フォトロン社のＭｍＶｉｓｉｏｎ（β版）を用いるのが好ましい。
解像度：１２８０×１０２４ピクセル
データクロック：４０ＭＨｚ
内部処理：ＡＬＴＥＲＡ社ＦＰＧＡ  ＡＰＥＸ２０Ｋ２００
外部出力：ＭＤＲ２６ピン
サイズ：１１０×５０×５０ｍｍ
【００２４】
カメラ２０は、アトピーマウス４０を入れておくための檻２３のほぼ真上に撮像を行うレンズ面が檻２３に向かうように、支持部材２１により位置決めされ固定される。また、支持部材２１には照明機器２２も位置決めされて固定されており、照明機器２２はカメラ２０による撮像の際に、一定の明るさでアトピーマウス４０を撮像できるように檻２３内を照らす。アトピーマウス４０を入れる檻２３は、アトピーマウス４０が檻から出られないよう、例えばプラスチック等の透明な壁面により四方を囲まれたものであり、上方は開口を有している。檻２３の内側の底面の色は、マーカを適切に抽出できるように白色等、無彩色である。また、檻２３は、アトピーマウス４０がある程度自由な行動をできるよう、例えばアトピーマウス４０の体長の数倍程度四方の所定の広さを有する。カメラ２０は、当該所定の広さの範囲をすべて撮像可能なように焦点距離等が調節される。
【００２５】
コンピュータ３０は、距離算出部（距離算出手段）３１と、定量化部（定量化手段）３２と、撮像範囲制御部（撮像範囲制御手段）３３とを備える。上記の各機能は、コンピュータ３０が備えるＣＰＵ、メモリ及びストレージ等による情報処理機能により実現される。
【００２６】
距離算出部３１は、カメラ２０により撮像された映像データから、アトピーマウス４０に付された２つのマーカの位置を算出して、当該算出された位置情報からそれぞれマーカが付された頭部４０ａと後脚の先端部４０ｂとの間の距離を算出する。位置及び距離の具体的な算出方法は後述する。距離算出部３１における位置及び距離の算出は、例えば撮像により画像データが取得されるのにあわせて、所定の時間間隔毎に繰り返し行われる。位置及び距離の算出は映像データを構成する画像データを用いて行われる。算出された距離の情報は定量化部３２に送信され、頭部４０ａに対応するマーカの位置の情報は撮像範囲制御部３３に送信される。
【００２７】
定量化部３２は、距離算出部３１により算出された距離の時系列情報から、アトピーマウス４０の擦過運動のダイナミクスを定量化する。この定量化は、定量化部３２に保持されている予め設定された条件に基づいて行われる。具体的な条件及び定量化方法は後述する。
【００２８】
撮像範囲制御部３３は、カメラ２０の撮像範囲を制御する。その制御には、所定の場合に頭部４０ａに対応するマーカを含む所定の範囲を撮像させる制御が含まれる。所定の場合の具体的内容については後述する。所定の範囲はマーカの重心を中心として特定行動を撮像できる正方形の範囲、例えば上述したように１２８ピクセル×１２８ピクセル程度の範囲であるのが好ましい。当該制御は、距離算出部３１から送信される頭部４０ａに対応するマーカの位置の情報を受信し、その情報からマーカの移動方向及び速度を算出し、算出された移動方向及び速度にも基づいて行われることが好ましい。
【００２９】
この制御は、映像データを特定動作にかかる部分のみ撮像されたものとするために行われる。これにより映像データのフレームレートの増加や映像データの情報処理の高速化を可能とし、特定行動のダイナミクスのより詳細な定量化を可能とする。また、頭部４０ａのマーカを用いているのは、上方からアトピーマウス４０を撮像した場合、図３に示すように後脚の先端部４０ｂのマーカがアトピーマウス４０の胴体に隠れてしまい、後脚の先端部４０ｂのマーカの抽出ができないことがあるからである。
【００３０】
以下、本実施形態における特定行動定量化システム１０により実行される処理を図４及び図５のシーケンス図を用いて説明する。まず、コンピュータ３０の撮像範囲制御部３３がカメラ２０に、撮像を制御する信号を送信する（Ｓ０１）。ここでの制御信号は、アトピーマウス４０を入れる檻２３全体を撮像する制御信号である。制御信号が送信されたカメラ２０では、その制御信号を受信し（Ｓ０２）、制御信号に基づき撮像を行う（Ｓ０３）。カメラ２０は、当該撮像により取得された画像データ（映像データの１フレーム）をコンピュータ３０に送信する（Ｓ０４）。コンピュータ３０では、当該画像データを受信する（Ｓ０５）。
【００３１】
画像データを受信したコンピュータ３０では、距離算出部３１がその画像データからアトピーマウス４０に付されたマーカを以下のように抽出する（Ｓ０６）。まず、距離算出部３１は画像データの各ピクセルの色彩データである、各ピクセルのＲ（Red：赤）、Ｇ（Green：緑）及びＢ（Blue：青）の２５６段階のレベルの信号値を取得する。取得された各ピクセルのＲ、Ｇ及びＢの信号値から以下の式により各ピクセルのＡ値を求める。Ａ値は、ピクセルの色が無彩色から離れている度合いで、背景を除外しマーカを効果的に抽出するためのパラメータである。
【数１】
2006075138.tif 000003
ここで、ｍａｘ［Ｒ，Ｇ，Ｂ］は、Ｒ、Ｇ及びＢの値のうち最も大きい値をとる関数である。また、ｍｉｎ［Ｒ，Ｇ，Ｂ］は、Ｒ、Ｇ及びＢの値のうち最も小さい値をとる関数である。
引き続いて、距離算出部３１は上記の式で得られた値を用いて、以下の式により各ピクセルの色相Ｈを求める。
【数２】
2006075138.tif 000004
各ピクセルのＡ値と色相Ｈの値から、そのピクセルが頭部４０ａのマーカに該当するか、判断する。Ａ値及び色相Ｈの分布図を図６に示す。図６に示すように、赤色の発色物質を付した頭部４０ａのマーカのピクセルでは色相Ｈが０度前後、Ａ値が２０以上となっている。上記のマーカに該当するかの判断は、これらの値に基づき適当に閾値を設定することにより可能である。距離算出部３１は、マーカに該当すると判断された各ピクセルの位置の重心を算出し、重心をそのマーカの位置とする。また、黄色の発色物質を付した後脚の先端部４０ｂのマーカのピクセルでは色相Ｈが５０度前後、Ａ値が２０以上となっており、同様に閾値を設定することにより各ピクセルがマーカに該当するか否かを判断することが可能である。
【００３２】
続いて、距離算出部３１は、頭部４０ａのマーカが抽出されたか否かを判断する（Ｓ０７）。頭部４０ａのマーカを抽出できなかった場合は、再度、撮像範囲制御部３３からカメラ２０に対し、撮像を制御する信号が送信され（図４のＡ，Ｓ０１）、上記と同様のフローが繰り返される。
【００３３】
頭部４０ａのマーカを抽出できた場合（図４及び図５のＢ）は、距離算出部３１は、頭部４０ａのマーカの位置情報を撮像範囲制御部３３に送信する。撮像範囲制御部３３は、当該位置情報に基づき当該マーカを含むように撮像範囲を決定する（Ｓ１１）。具体的には、例えば、頭部４０ａのマーカが中心に来るようにした、上述したような１２８×１２８ピクセルの範囲を撮像範囲とする。なお、撮像範囲制御部３３で頭部４０ａのマーカの位置の時系列情報を記憶しておき、その時系列情報から頭部４０ａのマーカの移動方向及び速度を算出し、算出された移動方向及び速度も考慮して頭部４０ａのマーカが中心に来るように撮像範囲を決定することとするのが好ましい。
【００３４】
撮像範囲制御部３３は決定した撮像範囲で撮像を行うように制御信号を送信する（Ｓ１２）。制御信号が送信されたカメラ２０では、その制御信号を受信し（Ｓ１３）、制御信号に基づき撮像を行う（Ｓ１４）。カメラ２０は、当該撮像により取得された画像データをコンピュータ３０に送信する（Ｓ１５）。コンピュータ３０では、当該画像データを受信する（Ｓ１６）。
【００３５】
このような制御を行うことにより、図７に示すように、常に頭部４０ａのマーカを含むようにトラッキングして撮像範囲２０ｂを設定し、撮像を行うことができる（図７において、破線はアトピーマウス４０の移動の軌跡、即ち頭部４０ａのマーカの軌跡を示す）。従って、擦過運動に係る部分のみをトラッキングして撮像を行うことが可能となり、図７に示す檻２３全体を撮像範囲２０ａとするよりも、映像データのデータサイズを小さくすることができる。これにより映像データのフレームレートの増加や映像データの情報処理の高速化を可能とし、特定行動のダイナミクスのより詳細な定量化を可能とする。また、上述したように移動方向及び速度を考慮すれば、トラッキングをより精度よく行うことができ、更にデータサイズを小さくすること等が可能である。
【００３６】
引き続いて、画像データを受信したコンピュータ３０では、上述したＳ０６の処理と同様の方法で、距離算出部３１がその画像データからアトピーマウス４０に付されたマーカを抽出する（Ｓ１７）。
【００３７】
続いて、距離算出部３１は、頭部４０ａのマーカが抽出されたか否かを判断する（Ｓ１８）。頭部４０ａのマーカを抽出できなかった場合は、再度、撮像範囲制御部３３からカメラ２０に対し、檻２３全体を撮像する信号が送信され（図４のＡ，Ｓ０１）、上記と同様のフローが繰り返される。
【００３８】
頭部４０ａのマーカを抽出できた場合は、距離算出部３１は、後脚の先端部４０ｂのマーカが抽出されたか否かを判断する（Ｓ１９）。後脚の先端部４０ｂのマーカを抽出できなかった場合は、再度、撮像範囲制御部３３からカメラ２０に対し、頭部４０ａのマーカに基づき撮像範囲を決定し（図５のＢ，Ｓ１１）、上記と同様のフローが繰り返される。なお、後脚の先端部４０ｂのマーカを抽出できない場合としては、具体的にはマーカ部分がアトピーマウス４０の胴体に隠れてしまう場合や、マーカ部分が撮像範囲から出てしまう場合等がある。
【００３９】
後脚の先端部４０ｂのマーカを抽出できた場合は、距離算出部３１は、算出されたマーカの位置情報からそれぞれマーカが付された頭部４０ａと後脚の先端部４０ｂとの間の距離を算出する。（Ｓ２０）。当該距離は、例えば画像データのピクセル単位で算出される。算出された距離の情報は、定量化部３２に送信され記憶される。なお、Ｓ２０における当該距離の算出は、繰り返し行われ（繰り返しのフローについては後述する）、定量化部３２において時系列情報として記憶される。取得された距離のデータは、例えば、図８のグラフに示すように表すことができる。図８に示すグラフにおいて横軸は時間（単位は秒）を表し、縦軸は距離（単位はピクセル）を表す。図８のグラフにおいて、ハッチングで示される部分は距離データが存在しないが、それは後脚部４０ｂのマーカ部分がアトピーマウス４０の胴体に隠れたり、マーカ部分が撮像範囲から出たり等、距離を算出することができなかったことを示す。
【００４０】
続いて、定量化部３２が、頭部４０ａと後脚の先端部４０ｂとの間の距離の時系列情報から、頭部４０ａと後脚の先端部４０ｂとが近づく速度及び加速度を算出する（Ｓ２１）。速度の算出は距離の時間変化率を求めることにより、加速度の算出は速度の時間変化率を求めることにより、それぞれ行われる。なお、速度及び加速度はそれぞれ、距離が大きくなる方向がプラス方向である（従って実際には、頭部４０ａと後脚の先端部４０ｂとが遠ざかる速度及び加速度となっている）。距離のデータ、速度のデータ及び加速度のデータをグラフに表したものを図９に示す。図９における上段のグラフが距離のデータ、中断のグラフが速度のデータ、下段のグラフが加速度のデータを示す。図９のグラフにおいて、横軸は時間（単位は秒）であり、データプロット間隔は撮像速度と同じ１／５００秒である。
【００４１】
続いて、定量化部３２が、上記算出された値に基づいて、アトピーマウスの擦過運動のダイナミクスの定量化を行う（Ｓ２２）。定量化を行った後は、再度、撮像範囲制御部３３からカメラ２０に対し、頭部４０ａのマーカに基づき撮像範囲を決定し（図５のＢ，Ｓ１１）、上記と同様のフローが繰り返される。なお、この定量化は、常にこのタイミングで行われる必要はなく、距離のデータ、速度のデータ及び加速度のデータが一定量蓄積された状態で行われてもよい。また、これらのデータを一旦全て集めておいて、撮像や距離算出と別のタイミングで行われてもよい。
【００４２】
定量化は具体的には次のように行う。擦過運動の回数及び時間の定量化を例として説明する。まず、導出された値から擦過運動が行われている部分を特定する。擦過運動が行われているのは、例えば、図９の距離のグラフにおける、時間軸のΔＴ１の範囲における破線で囲まれた範囲９０で示す部分である。ΔＴ１の範囲では、まず頭部４０ａと後脚の先端部４０ｂとの間の距離が相対的に大きく、それぞれの部位４０ａ，４０ｂが互いに離れた状態である。その後範囲９０の部分では頭部４０ａと後脚の先端部４０ｂとの間の距離が相対的に小さくなり、その状態が一定時間保たれる。その後、また、頭部４０ａと後脚の先端部４０ｂとが離れた状態になる。上記のように頭部４０ａと後脚の先端部４０ｂとの間の距離が小さくなった状態で一定時間保たれている場合、アトピーマウスは擦過運動を行っている（アトピーマウスの実際の映像からも確かめられる）。
【００４３】
一方、図９の距離のグラフにおける、時間軸のΔＴ２の範囲では、擦過運動は行われていない。ΔＴ２の範囲において、頭部４０ａと後脚の先端部４０ｂとの間の距離が相対的に小さくなっている部分があるが、その状態が継続しておらず、引っ掻きをせず単に後脚の先端部４０ｂを頭部４０ａの近くに移動させただけである。
【００４４】
距離のデータから上記のような特徴が読み取れるが、加速度のデータを用いると距離のデータを用いた場合よりも、より詳細かつ簡易に擦過運動のダイナミクスの定量化が可能となる。図９の加速度のグラフに示すように、アトピーマウスの一連の行動の時間範囲であるΔＴ１は加速度が極小値をとる２つの時刻ｔｍｉｎ１１，ｔｍｉｎ１２の間の範囲と一致している。これは、頭部４０ａと後脚の先端部４０ｂとが最も離れたときに、加速度が最小となるためである。
【００４５】
また、加速度のグラフのΔＴ１の範囲内の擦過運動を行っている範囲９０に対応する部分には、加速度が極大値を取る２つの時刻ｔｍａｘ１１，ｔｍａｘ１２が存在している。その２つの時刻ｔｍａｘ１１，ｔｍａｘ１２の間の範囲であるΔｔ１が、範囲９０に対応している。これは、擦過行動を行っているときには、頭部４０ａと後脚の先端部４０ｂとの間の距離がほぼ一定に保たれ、そのときの速度がほぼゼロとなる（図９の速度のグラフでは範囲９１に該当する）時間帯があり、その時間帯では加速度が一時的にゼロ前後の値となるためである。またこれは、この時間帯には摩擦抵抗が働いていることを示している。
【００４６】
一方、擦過運動が行われていない、加速度のグラフのΔＴ２の範囲では、上気した特徴がないので加速度の極大値を取る時刻は１つしか存在しない。なお、上記において、グラフ中の極大値及び極小値は、近傍の値と比較することにより導出することができる。
【００４７】
従って、定量化部３２では、上記の特徴を擦過運動の回数を定量化する基準として予め設けておけば、定量化することが可能である。その基準としては、例えば極小値用閾値と極大値用閾値とを予め適切に定めておき、加速度のグラフにおいて、所定の極小値用閾値を下回る極小値を取る、２つの時刻間の範囲に所定の極大値用閾値を上回る極大点をとる時刻が２点存在しているか、というものを用いることができる。
【００４８】
また、ｔｍａｘ１１，ｔｍａｘ１２の間の範囲であるΔｔ１を１回の擦過運動を行っている時間とすれば、極大点をとる時刻間の時間を合算することにより擦過運動を行った時間を定量化することができる。
【００４９】
更に擦過運動を行っている時刻ｔ（ｔｍａｘ１１≦ｔ≦ｔｍａｘ１２）における引っ掻き強度Ｎ（ｔ）を次の式により求めることができる。
Ｎ（ｔ）＝ｍ（ａ（ｔｍａｘ１１）−ａ（ｔ））／μ
ここで、ａ（ｔ）は時刻ｔにおける加速度、ｍは後脚の先端部４０ｂの質量、μは頭部４０ａと後脚の先端部４０ｂとの間の動摩擦係数をそれぞれ表す。また、引っ掻き強度から引っ掻き強度の平均を求めることができ、擦過運動の質を定量化することができる。また、ｔｍａｘ１１とｔｍａｘ１２との間の範囲以外での引っ掻き強度についても上記と同様に求めることができる。
【００５０】
このように定量化された特定行動のダイナミクスのデータをコンピュータ３０に備えられるモニタに表示させる等すれば特定行動のダイナミクスの内容をユーザが確認することができる。
【００５１】
上記のように、本実施形態における特定行動定量化システム１０によれば、映像データから算出されるアトピーマウス４０における、頭部４０ａと後脚の先端部４０ｂとの２つの部位間の距離の時系列情報を用いることにより、特定行動のダイナミクスを定量化することができる。なお、上記のようなダイナミクスの定量化は、２つの部位間の距離の閾値を下回る回数をただ単にカウントするようなシステムでは不可能であり、本実施形態ならではの効果である。
【００５２】
また、本実施形態のように頭部４０ａと後脚の先端部４０ｂとに発色物質からなるマーカを付し、マーカの位置を算出することとすれば、部位間の距離を更に確実に算出できる。また、特定行動によっては、マーカを上記以外の別の箇所に付すこととしてもよい。例えば、本実施形態では、一方のマーカを一方の後脚の先端部４０ｂとしているが、四肢のうちの別の一つの先端部としてもよい。
【００５３】
また、本実施形態のように特定動作に係る部分のみをトラッキングして撮像を行うこととすれば、上述したように映像データのデータサイズを小さくすることができ、情報処理の高速化等が可能になる。但し、超高速の処理装置等を用いることができる場合や特定動作がほぼ一定の箇所で行われるような場合は、このようなトラッキングは必ずしも必要ない。
【００５４】
また、本実施形態のようにカメラ２０による撮像は、１００ｆｐｓ以上、より好ましくは５００ｆｐｓ以上の撮像速度で行われるのが好ましい。本実施形態におけるアトピーマウス４０の擦過行動を含め、モデル動物の特定行動の中には１秒間に十数回程度あるいは数十回行われることがあるため、一般のビデオの撮像速度である約３０ｆｐｓでの撮影では十分に対応できない場合があるためである。
【００５５】
例えば、図１０の上段に１００ｆｐｓの速度により撮像されたデータから算出された距離のデータのグラフを、図１０の下段に３０ｆｐｓの速度により撮像されたデータから算出された距離のデータのグラフを、それぞれ示す。図１０の上段及び下段に示すデータは、同じ擦過行動のデータである。図１０におけるハッチング部分で特に顕著なように、３０ｆｐｓの速度により撮像されたものは、１００ｆｐｓの速度により撮像されたものに比べて、特定行動を十分に反映したものとはいえない。本実施形態のように５００ｆｐｓ程度の撮像速度による撮像を行うことができればその映像データに基づく距離の算出が可能となり、より確実なダイナミクスの定量化が可能となる。
【００５６】
また、本実施形態のように、映像データを構成する画像データを撮像の都度分析することとすれば、リアルタイムでの特定行動のダイナミクスの定量化が可能となる。但し、定量化は必ずしもリアルタイムで行う必要はない。例えば、映像データのみを取得しておき、その後別途距離の算出及びダイナミクスの定量化を行うこととしてもよい。また、撮像と距離の算出とを同じタイミングで行い、距離の時系列データを蓄積しておき、それ以降の処理を別途行うこととしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明の実施形態における特定行動定量化システムの構成を示す図である。
【図２】実施形態におけるアトピーマウスを模式的に示した図である。
【図３】実施形態におけるアトピーマウスを模式的に示した図である。
【図４】本発明の実施形態において特定行動定量化システムにより実行される処理を示すシーケンス図である。
【図５】本発明の実施形態において特定行動定量化システムにより実行される処理を示すシーケンス図である。
【図６】各ピクセルの色相及びＡ値の散布図である。
【図７】トラッキング時の撮像範囲を模式的に示した図である。
【図８】頭部と後脚の先端部との間の距離のグラフである。
【図９】頭部と後脚の先端部との間の距離、距離の変化率（部位同士が近づく速度）及び速度の変化率（部位同士が近づく加速度）のグラフである。
【図１０】それぞれ異なる撮像速度で撮像された映像データに基づく頭部と後脚の先端部との間の距離のグラフである。
【符号の説明】
【００５８】
１０…特定行動定量化システム、２０…カメラ、２１…支持部材、２２…照明機器、２３…檻、３０…コンピュータ、３１…距離算出部、３２…定量化部、３３…撮像範囲制御部、４０…アトピーマウス、４０ａ…頭部、４０ｂ…後脚の先端部。
【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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