【事件の表示】
　平成　５年特許願第２０４８３４号「粒子分類装置」拒絶査定に対する審判事件［平成　７年　３月　３日出願公開、特開平　７−　５５６８８］について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
（１）　手続の経緯・本願発明
　本願は平成５年８月１９日の出願であって、平成１０年５月１８日及び平成１０年９月２８日付け手続補正書で補正された明細書及び図面からみて、その請求項１〜４に係る発明は特許請求の範囲に記載されたとおりのものと認められ、そのうち請求項１に係る発明は次のとおりである。
　「【請求項１】　検体内の粒子を撮像する撮像部と、該撮像された粒子画像を記憶する画像記憶部と、該撮像された粒子画像を解析して自動分類する画像処理部と、該自動分類された結果を表示する表示部とを具備しており、上記画像処理部がニューロ演算パラメータメモリを有するニューロコンピュータを含むものである粒子分類装置において、
　上記表示部の同一表示画面に、上記画像記憶部からの検体の特定粒子の画像と該特定粒子の自動分類結果とを表示せしめ、
　その粒子画像と自動分類結果とが表示されている状態で、操作入力部から分類修正結果が入力されたことに伴い、上記ニューロ演算パラメータメモリの内容を、上記分類修正結果を付加したニューロ学習データを用いて変更されたニューロ演算パラメータに更新するように構成したことを特徴とする粒子分類装置。」
（２）　当審の拒絶理由
　これに対して、平成１２年５月２９日付けで拒絶の理由を通知した。該拒絶の理由の概要は、次のとおりである。
「　本件出願の発明は、その出願前に日本国内において頒布された下記の刊行物に記載された発明に基づいて、その出願前にその発明の属する分野における通常の知識を有するものが、容易に発明をすることができたものと認められるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。
                　　　　　　　　　　　　　　　　　　記
１　特開昭６４−０４７９４８号公報（審査で引用）
２　特開平３ー１０２４７７号公報
３　特開平４−１８４６６８号公報」
　そして、拒絶の理由のうち、請求項１に係る発明についての説示は、次のとおりである。
　「引用例１には、「細胞自動分類装置」に関し、「スライド標本を供給位置１１からスライド保持機構（図示せず）を用いて、顕微鏡９の視野下に移動させる。移動が終了すると顕微鏡９により拡大された細胞画像は、光電変換素子２１により画像処理装置２２及び画像記憶装置２９に入力される。画像処理装置２２は細胞の自動分類を行い、その結果および標本上の細胞位置及びスライド検査順番号を記憶装置２３及び画像記憶装置２９に対応する細胞画像とともに記憶する。」（２頁左下欄１〜１０行）こと、「全標本の分類が終了すると、技師は再検すべき標本番号をデータコンソール２８により入力する。制御装置２４はこの入力された標本番号に従って、画像記憶装置２９から、自動分類結果と細胞画像を読み出し、第３図に示す様に、複数個の細胞画像を自動分析結果とともに画像表示装置２７に表示する。技師はこの表示を見ながら、自動分類結果が誤っている場合のみ、その細胞の番号及び分類結果をデータコンソール２８から入力し、この操作を標本ごとに繰り返す。」（２頁右下欄６〜１５行）ことが記載されている。
　引用例２には、「放射線画像データに基づいて、照射野の認識、先読み画像データに基づく本読みの画像読取条件の決定、画像処理条件の決定、異常陰影の検出等のデータ処理を、ニューラルネットワークを用いて行なう放射線画像処理装置において、学習済の前記ニューラルネットワークを装置に実装後、前記ニューラルネットワークによるデータ処理を修正し再学習させるための修正情報を前記ニューラルネットワークに入力する入力手段を設けたことを特徴とする放射線画像処理装置。」（特許請求の範囲第１項）が記載され、「以上のようにして求められた異常陰影Ｔを表わすデータは画像データＳ１とともに表示手段１０４に入力される。表示手段１０４では異常陰影Ｔが明示された可視画像が表示される。」（１４頁右下欄６〜９行）こと、「また、本実施例の異常陰影検出装置には入力手段１０５が備えられている。この入力手段１０５は、表示手段１０４に表示された可視画像を観察者が観察した結果、その可視画像に明示された異常陰影が真に異常陰影であったか否かの情報Ｔを観察者が入力するものである。」（１４頁右下欄１５〜２０行）こと、「たとえば第二の候補抽出手段１０３が上記情報Ｔを教師信号とする誤差逆伝播学習（バックプロパゲーション）機能を有するニューラルネットワークを備えており、上記情報Ｔが入力されることにより、結合の重み（シナプス結合のウエイト）を修正するという”学習”が行われる」（１５頁左上欄６〜１２行）ことが記載されている。
　引用例３には、「ニューラルネットワークにおける教師データの修正方法」に関し、「まず、ニューラルネットワークシステムをエアコン等の装置に搭載して、使用環境に合わせた制御を行うことを考える。予め標準の教師データで標準環境を学習させておき、使用者がこの標準動作が気にいらなければ、マニュアルでスイッチを操作する。これにより、このマニュアル操作が優先的に動作し、その時の入出力関係を適当にサンプリングして記憶しておく。
　電源ＯＦＦ後、このマニュアル時の入出力関係を新しい教師データとして、古い教師データと合わせてクラスタリングを行い、教師信号を元の数に戻し、この教師信号で学習を行わせる。」（２頁右上欄３〜１４行）ことが記載されている。
（請求項１に係る発明について）
　そこで、請求項１に係る発明と引用例１に記載された発明（以下、「引用発明｝という。）とを対比すると、引用発明の「スライド標本内の細胞」、「光電変換素子２１」、「画像記憶装置２９」、「画像処理装置２２」、「画像表示装置２７」は、それぞれ請求項１に係る発明の「検体内の粒子」、「撮像部」、「画像記憶部」、「画像処理部」、「表示部」に相当するから、請求項１に係る発明と引用発明とは、
「検体内の粒子を撮像する撮像部と、該撮像された粒子画像を記憶する画像記憶部と、該撮像された粒子画像を解析して自動分類する画像処理部と、該自動分類された結果を表示する表示部とを具備する粒子分類装置において、
　上記表示部の同一表示画面に、上記画像記憶部からの検体の特定粒子の画像と該特定粒子の自動分類結果とを表示せしめ、
　その粒子画像と自動分類結果とが表示されている状態で、操作入力部から分類修正結果を入力するように構成したことを特徴とする粒子分類装置。」で一致し、
請求項１に係る発明が、（１）画像処理部がニューロ演算パラメータメモリを有するニューロコンピュータを含み、（２）分類修正結果の入力に伴い、上記ニューロ演算パラメータメモリの内容を、上記分類修正結果を付加したニューロ学習データを用いて変更されたニューロ演算パラメータに更新するのに対して、引用発明は画像処理部をニューロコンピュータで構成するものではなく、したがってニューロ演算パラメータを更新する点についても開示するものではない点で相違する。
　上記相違点を検討すると、血球、細胞等の検体内の粒子の自動分類のために、ニューラルネットワークを採用すること、すなわちニューロ演算パラメータメモリを有するニューロコンピュータを用いることは出願前周知（拒絶理由通知に周知例として引用した特開平５−９９９２０号公報、特開平３−１３１７５６号公報参照）であるから、引用発明の画像処理部をニューロ演算パラメータメモリを有するニューロコンピュータを含むものとして構成することは、当業者が容易に想到しうるものと認められる。
　また、ニューラルネットワークに関し、実際の出力結果に対して該出力の修正を行うとともに、この修正により再学習させることによって、一旦学習して設定されたニューロ演算パラメータを更新することも上記引用例２、３に記載されているように出願前周知であり、当業者であれば適宜採用しうるところであるから、引用発明の画像処理部をニューロネットワークで構成するに際して、分類修正に伴って再学習させてニューロ演算パラメータを変更しようとすることも、当業者が適宜なし得ることといわざるを得ない。
　すなわち、検体内の粒子を自動分類する画像処理部をニューロ演算パラメータメモリを有するニューロコンピュータを含むものとすること、及び分類修正結果の入力に伴い、上記ニューロ演算パラメータメモリの内容を、上記分類修正結果を付加したニューロ学習データを用いて変更されたニューロ演算パラメータに更新することは、引用発明に周知技術を適用することにより当業者が容易になし得ることである。
　そして、請求項１に係る発明の作用効果についても、引用発明及び周知技術から予測しうる範囲をでない。」
（３）　請求人の主張について
　請求人は、平成１２年８月７日付け意見書を提出して、請求項１に係る発明は、引用例１〜３に記載された発明から容易であるとはいえない旨主張するが、以下に述べるように、採用できない。
（ア）一致点の認定について
　請求人は、引用発明の「光電変換素子２１」、「画像記憶装置２９」、「画像処理装置２２」、「画像表示装置２７」は、本願発明の「撮像部」、「画像記憶部」、「画像処理部」、「表示部」にそれぞれ相当するとの認定は誤りであると主張する。
　請求人の主張は、本願発明の「撮像部」は、３つの色別のカラー画像を取得しており、画像からの粒子自動分類の精度向上を図っていること、「画像記憶部」は、粒子画像、尿沈渣自動分類結果、詳細な分類結果を含むマニュアル分類結果等を記憶するものであること、「画像処理部」は、カラー画像として、１つ以上の色情報に基づく画像を取得し、２値化して特徴量を求めニューラルネットにより自動分類し、この自動分類も尿沈渣の円柱を顆粒円柱、脂肪円柱、赤血球円柱の如く、細分類をすること、また、ニューラルネットを用い、再学習し、再学習の情報として、特徴量と学習用分類結果を記憶させること、「画像表示部」は、分類結果と画像を多数、取得順に表示する機能を有するとともに、自動分類結果をグルーピングして表示する機能があることから、引用発明と本願発明との前記各部がそれぞれ相当するとの認定は、誤りであるというものである。
　しかしながら、本願発明の「撮像部」「画像記憶部」「画像処理部」「画像表示部」について、画像処理部がニューラルネットを用いるものである点を除いて、請求項１には請求人の主張する技術的事項は記載されていない。そして、画像処理部がニューラルネットを用いるものである点については、引用発明１との相違点として示している。このような請求人の主張は、請求項１の記載に基づかない主張であって採用できない。
（イ）相違点の判断について
　請求人は、ニューラルネットワークが血球、細胞等検体内の粒子の自動分類のために用いられることは周知であるが、本願発明は、ニューラルネットワークを用いて自動分類する具体的な手順を明示しており、且つ再分類に関する手段として画像表示に関してこれまでにない新たな方法として、自動分類した結果でグルーピングして表示する方法を提示していると主張するが、「自動分類した結果でグルーピングして表示する方法」は、請求項１に記載されておらず、請求項１の記載に基づかない主張であって、採用できない。
　また、請求人は、引用例１は、ニューラルネットワークを用いる自動分類及び自動分類の結果に基づく学習について開示や示唆がなく、引用例２、３は、粒子画像をその特徴量に基づいて分類するものとは技術分野が全く相違し、構成上も「粒子画像と自動分類結果とが表示されている状態で、操作入力から分類修正結果が入力されたことに伴い、上記ニューロ演算パラメータメモリの内容を、上記分類修正結果を付加したニューロ学習データを用いて変更されたニューロ演算パラメータに更新する」という本願特有の構成を有せず、本願発明が引用発明に周知技術を適用することにより当業者が容易になし得るとの判断は誤りであると主張する。
　しかしながら、拒絶理由に示したように、また請求人も認めるように、ニューラルネットワークが血球、細胞等検体内の粒子の自動分類のために用いられることは周知であり、引用発明が検体内の粒子の自動分類を行うものであってみれば、引用発明の検体内の粒子の自動分類のためにニューラルネットワークを用いようとすることは、当業者にとって自然な発想であり、引用例２、３に記載されているように、ニューラルネットワークにおいて、実際の出力結果に対して該出力の修正を行うとともに、この修正により再学習させることによって、一旦学習して設定されたニューロ演算パラメータを更新することも周知であるから、ニューラルネットワークを採用するに当たり、「粒子画像と自動分類結果とが表示されている状態で、操作入力から分類修正結果が入力されたことに伴い、上記ニューロ演算パラメータメモリの内容を、上記分類修正結果を付加したニューロ学習データを用いて変更されたニューロ演算パラメータに更新する」ように構成することも当業者にとって容易といわざるを得ない。
　また、引用例２，３はニューラルネットワークについて周知の技術を示すために引用したもので、ニューラルネットワークが応用される技術分野の相違があったとしても、引用発明１に適用することが困難であるとはいえない。
　さらに、請求人は、本願発明は、粒子の特徴パラメータを検出し、それぞれの粒子毎に自動的に判定させ、粒子の分類に人手をかけず、分類結果と粒子画像とを合わせて記憶表示させると共に、パラメータを変更し、学習データの作成、再学習を行うことができ、分類精度を向上させる粒子分類装置を提供する特有の効果があると主張するが、この作用効果は引用発明の粒子分類装置に周知のニューラルネットワークを用いることにより達成されるもので、引用発明及び周知技術から当業者が予測しうる範囲のものである。
（４）　むすび
　以上のとおりであるから、上記拒絶理由は妥当なものと認められ、本願はこの拒絶理由によって拒絶すべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。