(57)【要約】【課題】衝突問題に対する細胞追跡の頑健性、即ちロバスト性を向上させることができる、顕微鏡装置を提供する。【解決手段】顕微鏡視野の画像を検出する画像情報検出部と、画像情報検出部からの画像に基づいて観察対象物の輪郭を識別する輪郭識別手段２２と、を備え、輪郭識別手段２２が画像情報検出部から所定時間ごとに送られてくる画像に基づいて輪郭を更新する、顕微鏡装置であって、観察対象物が非観察対象物と衝突したか否かを判別する衝突判定手段２３と、衝突判定手段２３で観察対象物が非観察対象物に衝突したと判定された場合に輪郭識別手段２２で更新された輪郭を訂正する訂正手段２４と、を備えている。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顕微鏡視野の画像を検出する画像情報検出部と、上記画像情報検出部からの画像に基づいて観察対象物の輪郭を識別する輪郭識別手段と、を備え、上記輪郭識別手段が上記画像情報検出部から所定時間ごとに送られてくる画像に基づいて上記輪郭を更新する、顕微鏡装置であって、
上記観察対象物が非観察対象物と衝突したか否かを判別する衝突判定手段と、上記衝突判定手段で上記観察対象物が上記非観察対象物に衝突したと判定された場合に上記輪郭識別手段で更新された上記輪郭を訂正する訂正手段と、を備えたことを特徴とする、顕微鏡装置。
【請求項２】
前記訂正手段が、前記非観察対象物に衝突した時の前記観察対象物の輪郭の形状を、衝突前の当該観察対象物の輪郭の第１の形状情報若しくは、前記非観察対象物に前記衝突した時の観察対象物の第２の形状情報又は上記第１の形状情報と上記第２の形状情報との組み合わせを用いて訂正することを特徴とする、請求項１に記載の顕微鏡装置。
【請求項３】
前記訂正手段が、前記非観察対象物に衝突した状態時の前記観察対象物の輪郭の位置を、衝突前の観察対象物の輪郭の第１の位置情報若しくは、前記非観察対象物に前記衝突した時の観察対象物の第２の位置情報又は上記第１の位置情報と上記第２の位置情報との組み合わせを用いて訂正することを特徴とする、請求項２に記載の顕微鏡装置。
【請求項４】
顕微鏡視野の画像を検出する画像情報検出部と、上記画像情報検出部からの画像に基づいて観察対象物の輪郭を識別する輪郭識別手段と、を備え、上記輪郭識別手段が上記画像情報検出部から所定時間ごとに送られてくる画像に基づいて上記輪郭を更新する、顕微鏡装置であって、
上記観察対象物の輪郭を更新する場合に上記観察対象物の輪郭が複数に分割されるか判定する分割判定手段と、上記分割判定手段で上記観察対象物の輪郭が複数に分割されると判定される場合に上記輪郭識別手段による輪郭の更新に代えて一つの輪郭を成すように上記観察対象物の輪郭を更新する分割規制手段と、を備えたことを特徴とする、顕微鏡装置。
【請求項５】
画面上の各画素に背景か観察対象かを示すラベル値が割り当てられており、前記分割判定手段は、前記輪郭を更新するとラベル値が変化する画素を検出し、当該画素の値を更新すると前記観察対象物の輪郭が複数に分かれるか否か判定することを特徴とする、請求項４に記載の顕微鏡装置。
【請求項６】
前記分割判定手段が前記画素の値を更新すると前記観察対象物の輪郭が複数に分かれると判定した場合、前記分割規制手段は、当該画素の値を変更しないか或いは変更する程度を変えるか又は前の値に置き換えることを特徴とする、請求項５に記載の顕微鏡装置。
【請求項７】
コンピュータを、
画像情報検出部で取得された画像に基づいて観察対象物の輪郭を識別する輪郭識別手段、
上記観察対象物が非観察対象物と衝突したか否かを判別する衝突判定手段、
上記衝突判定手段で上記観察対象物が上記非観察対象物に衝突したと判定された場合に上記観察対象物の輪郭を訂正する訂正手段、
として機能させるようにしたことを特徴とする、輪郭識別プログラム。
【請求項８】
前記訂正手段が、前記非観察対象物に衝突した状態時の前記観察対象物の輪郭の形状を、衝突前の当該観察対象物の輪郭の第１の形状情報若しくは、前記非観察対象物に前記衝突した時の観察対象物の第２の形状情報又は上記第１の形状情報と上記第２の形状情報との組み合わせを用いて訂正することを特徴とする、請求項７に記載の輪郭識別プログラム。
【請求項９】
前記訂正手段が、前記非観察対象物に衝突した状態時の前記観察対象物の輪郭の位置を、衝突前の観察対象物の輪郭の第１の位置情報若しくは、前記非観察対象物に前記衝突した時の観察対象物の第２の位置情報又は上記第１の位置情報と上記第２の位置情報との組み合わせを用いて訂正することを特徴とする、請求項８に記載の輪郭識別プログラム。
【請求項１０】
コンピュータを、
画像情報検出部で取得された画像に基づいて観察対象物の輪郭を識別すると共に所定時間ごとに当該観察対象物の輪郭を更新する輪郭識別手段、
上記観察対象物の輪郭を更新する場合に、上記観察対象物の輪郭が複数に分割されるか判定する分割判定手段、
上記分割判定手段で上記観察対象物の輪郭が複数に分割されると判定される場合に、上記輪郭識別手段による輪郭の更新に代えて、一つの輪郭を成すように上記観察対象物の輪郭を更新する分割規制手段、
として機能させるようにしたことを特徴とする、輪郭識別プログラム。
【請求項１１】
画面上の各画素に背景か観察対象かを示すラベル値が割り当てらており、前記分割判定手段は、前記輪郭を更新するとラベル値が変化する画素を検出し、当該画素の値を更新すると前記観察対象物の輪郭が複数に分かれるか否か判定することを特徴とする、請求項１０に記載の輪郭識別プログラム。
【請求項１２】
前記分割判定手段が前記画素の値を更新すると前記観察対象物の輪郭が複数に分かれると判定した場合、前記分割規制手段は、当該画素の値を変更しない、或いは変更する程度を変える、または前の値に置き換えることを特徴とする、請求項１１に記載の輪郭識別プログラム。
【請求項１３】
前記観察対象物の輪郭を更新する場合に上記観察対象物の輪郭が複数に分割されるか判定する分割判定手段と、上記分割判定手段で上記観察対象物の輪郭が複数に分割されると判定される場合に上記輪郭識別手段による輪郭の更新に代えて一つの輪郭を成すように上記観察対象物の輪郭を更新する分割規制手段と、を備えたことを特徴とする、請求項１〜３の何れかに記載の顕微鏡装置。
【請求項１４】
画面上の各画素に背景か観察対象かを示すラベル値が割り当てられており、前記分割判定手段は、前記輪郭を更新するとラベル値が変化する画素を検出し、当該画素の値を更新すると前記観察対象物の輪郭が複数に分かれるか否か判定することを特徴とする、請求項１３に記載の顕微鏡装置。
【請求項１５】
前記分割判定手段が前記画素の値を更新すると前記観察対象物の輪郭が複数に分かれると判定した場合、前記分割規制手段は、当該画素の値を変更しない、或いは変更する程度を変える、または前の値に置き換えることを特徴とする、請求項１４に記載の顕微鏡装置。
【請求項１６】
前記画像情報検出部からの画像を処理する演算部を備え、
上記演算部は、各画素に対応した演算素子もしくは、複数の画素に対応した演算素子を備えることを特徴とする、請求項１〜６，１３〜１５の何れかに記載の顕微鏡装置。
【請求項１７】
さらに、前記コンピュータを、
前記観察対象物の輪郭を更新する場合に、前記観察対象物の輪郭が複数に分割されるか判定する分割判定手段、
上記分割判定手段で前記観察対象物の輪郭が複数に分割されると判定される場合に、前記輪郭識別手段による輪郭の更新に代えて、一つの輪郭を成すように前記観察対象物の輪郭を更新する分割規制手段、
として機能させるようにしたことを特徴とする、請求項７〜９の何れかに記載の輪郭識別プログラム。
【請求項１８】
画面上の各画素に背景か観察対象かを示すラベル値が割り当てらており、前記分割判定手段は、前記輪郭を更新するとラベル値が変化する画素を検出し、当該画素の値を更新すると前記観察対象物の輪郭が複数に分かれるか否か判定することを特徴とする、請求項１７に記載の輪郭識別プログラム。
【請求項１９】
前記分割判定手段が前記画素の値を更新すると前記観察対象物の輪郭が複数に分かれると判定した場合、前記分割規制手段は、当該画素の値を変更しない、或いは変更する程度を変える、または前の値に置き換えることを特徴とする、請求項１８に記載の輪郭識別プログラム。
【請求項２０】
各画素に対応した演算素子もしくは、複数の画素に対応した演算素子を備える演算部に実装することを特徴とする、請求項７〜１２，１７〜１９の何れかに記載の輪郭識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体組織等の蛍光観察などに使用される顕微鏡装置及び画像情報検出部で取得された当該顕微鏡視野等の画像に基づいて生体組織等の観察対象物の輪郭を識別するプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
分子生物学分野等において、生体組織や細胞内イオン、分子等の観察は必須の技術である。光学顕微鏡は、主に生体組織を観察するときに用いられる。また、レーザ共焦点顕微鏡は、光を生体細胞の一部に照射し、その照射位置を移動させ、細胞の一部を観察するときに用いられる。
【０００３】
光学顕微鏡の主な観察技術の一つに、生体組織の細胞内のイオンや分子に蛍光色素を付け、その蛍光色素に励起光を照射し、励起された蛍光色素が発する蛍光を観察する蛍光観察法がある。
【０００４】
蛍光と励起光の波長は異なっている。従って、蛍光を解析することで細胞内分子の検出や濃度の計測が可能になる。このため、蛍光観察は以下の長所を持つ。
(i)イオンや分子の大きさでも観察できる。
(ii)特定のイオンや分子のみを観察できる。
(iii)蛍光の明るさがイオンや分子濃度に応じて変化するので、これらの濃度を測定することができる。
【０００５】
しかしながら、一般に蛍光観察は以下の短所も有している。
(i)励起光の波長帯域が紫外の場合、励起光が細胞にとって有毒となる。
(ii)励起光を当て続けると蛍光色素が退色する。退色とは、蛍光の強さが弱まることである。
【０００６】
蛍光観察が可能な蛍光顕微鏡を使用して動く細胞を観察していると、細胞が顕微鏡の視野外に出て観察が中断してしまう場合がある。
【０００７】
この問題の解決方法として、（１）対物レンズの倍率を下げ視野を広げる、（２）機械的又は化学的に細胞の動きを抑制する、（３）ステージを動かし細胞の位置を視野の中心にする、等で対応している。しかし、（１）の方法は空間解像度が低下し、（２）の方法は細胞へ悪影響を及ぼす可能性がある。
【０００８】
近年、細胞を追跡する蛍光顕微鏡システムが開発されている（特許文献１，２）。この技術は、ビジュアルサーボの技術分野に属し、細胞の位置を計算する画像処理技術と細胞の重心位置を顕微鏡の視野中心に自動的に保つ電動ステージの制御技術とを要素技術とする。
【０００９】
従来、細胞のＸＹ座標の計算は、背景と細胞の境界情報に基づいている。従来の細胞境界認識の画像処理技術は、２値化処理を基本としたセルフウィンドウ法と並列計算機付き（ＳＩＭＤ型プロセッサ付き）高速(撮影速度１ｋＨｚ)カメラの組み合わせであった（手法１；非特許文献１、２、３）。しかし、背景と細胞領域の輝度値がはっきりと分かれていない顕微鏡画像において、セルフウィンドウ法は有効に機能しないとの問題があった。
【００１０】
背景と細胞領域の輝度値がはっきりと分かれていない状況でも細胞の境界を認識できる技術が開発されている。この技術は領域依存レベルセット法（ＬＳＭ）を並列化したものである（手法２；非特許文献４）。ＬＳＭは、評価関数の設定と、評価関数最小化の戦略により、輪郭を初期値から細胞の境界に近づくように、自動更新することで対象を認識するプログラムである。
【００１１】
さらに手法２に、認識領域の総光量を一定とする制約を加えることで、単一細胞の境界を認識する技術も開発されている（手法３；非特許文献５）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２００８−２８１７２０
【特許文献２】特願２００８−２３５７９５
【非特許文献】
【００１３】
【非特許文献１】Y. Nakabo, M. Ishikawa, H. Toyoda and S. Mizuno, "1ms Column Parallel Vision System and It's Application of High Speed Target Tracking", Proceedings of the 2000 IEEE International Conference on Robotics and Automation, vol. 10, pp. 650--655, 2000.
【非特許文献２】I. Ishii and M. Ishikawa, "Self Windowing for High-Speed Vision", Systems and Computers in Japan, vol. 32, pp. 51--58, 2001.
【非特許文献３】H. Oku, N. Ogawa, M. Ishikawa, K. Hashimoto, "Two-dimensional tracking of a motile micro-organism allowing high-resolution observation with various imaging techniques", Review of Scientific Instruments, Vol.76, No.3, 2005
【非特許文献４】X. Fei, Y. Igarashi, and K. Hashimoto: "4ms Level Set Method - Parallel Implementation of Contour Detection of Paramecia by using CPV System", 17th CISM-IFToMM Symposium on Robot Design, Dynamics, and Control (Romansy2008), pp. 27-34 (P61), 2008.
【非特許文献５】X. Fei, Y. Igarashi, and K. Hashimoto: "2D tracking of a single paramecium by using a parallel level set and a visual servoing", IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM2008), pp. 27-32, 2008.
【非特許文献６】S. Osher and J. A. Sethian, "Fronts Propagating with Curvature Dependent Speed: Algorithms Based on Hamilton-Jacobi Formulations", Journal of Computational Physics, vol. 79, pp. 12--49, 1988.
【非特許文献７】X. Han, C. Xu, and J. L. Prince, “A topology preserving level set method for geometric deformable models”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 25, pp. 755-768, 2003
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかし、手法１〜３は衝突問題にロバストではないという問題がある。つまり、追跡している細胞（追跡細胞）と、その他の細胞（非追跡細胞）、測定液中の泡、容器の枠、その他の対象（非追跡物）等の非観察対象物が接触したときに、非観察対象物を観察対象だと誤認識する問題があった（衝突問題）。この問題を解決し、同一の細胞のみを認識し続けなければ、追跡は失敗してしまう。
【００１５】
本発明は上記課題に鑑みて創作されたものであり、衝突問題に対する細胞追跡の頑健性（ロバスト性）を向上させることができる、顕微鏡装置及び画像に基づいて生体組織等の観察対象物の輪郭を識別するプログラム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】
【００１６】
上記目的を達成するため、本発明の第１の構成は、顕微鏡視野の画像を検出する画像情報検出部と、画像情報検出部からの画像に基づいて観察対象物の輪郭を識別する輪郭識別手段と、を備え、輪郭識別手段が画像情報検出部から所定時間ごとに送られてくる画像に基づいて輪郭を更新するよう構成した顕微鏡装置であって、観察対象物が非観察対象物と衝突したか否かを判別する衝突判定手段と、衝突判定手段で観察対象物が非観察対象物に衝突したと判定された場合に輪郭識別手段で更新された輪郭を訂正する訂正手段と、を備えたことを特徴としている。
【００１７】
認識領域の内部状態の変化を検知した場合は、過去及び現在に計算した輪郭を用いて、現在の輪郭を計算し直す例外処理を行う。例えば、認識領域の面積や総光量が一定値を超えたかを検知し、過去のフレームで計算した輪郭（黒色線）を、現在のフレームで計算した輪郭の重心点へ（灰色線）平行移動する例外処理（変位補正）を行う。
【００１８】
上記目的を達成するため、本発明の第２の構成は、顕微鏡視野の画像を検出する画像情報検出部と、画像情報検出部からの画像に基づいて観察対象物の輪郭を識別する輪郭識別手段と、を備え、輪郭識別手段が画像情報検出部から所定時間ごとに送られてくる画像に基づいて輪郭を更新するよう構成した顕微鏡装置であって、観察対象物の輪郭を更新する場合に観察対象物の輪郭が複数に分割されるか判定する分割判定手段と、分割判定手段で観察対象物の輪郭が複数に分割されると判定される場合に輪郭識別手段による輪郭の更新に代えて一つの輪郭を成すように観察対象物の輪郭を更新する分割規制手段と、を備えたことを特徴としている。
【００１９】
本発明によれば、衝突問題の部分問題である分裂問題を解決する。分裂問題とは、２つの細胞が接触後離れるときに、認識領域の総面積或いは総光量を一定値に保ったまま輪郭が２つに分裂し、２つの細胞を共に部分的に認識してしまう問題である。分裂問題に関し、本発明によれば、観察対象物の輪郭全体のトポロジー（個数）変化を検知した場合は、過去及び現在に計算した輪郭を用いて、現在の輪郭を計算し直す例外処理を行う。例えば、各画素における輪郭更新が、輪郭全体の個数を変化させるか否かを、代数演算を用いて検出する。輪郭全体の個数を変化させない画素においては輪郭更新を許可し、輪郭全体の個数を変化させる画素、即ち特異点においては輪郭更新を許可せず、輪郭全体の個数を変化させない更新におきかえる例外処理（特異点補正）を行う。
【００２０】
上記目的を達成するため、本発明の第３の構成は、輪郭識別プログラムであって、画像情報検出部で取得された画像を処理するコンピュータを、顕微鏡視野の画像に基づいて観察対象物の輪郭を識別する輪郭識別手段、観察対象物が非観察対象物と衝突したか否かを判別する衝突判定手段、衝突判定手段で観察対象物が非観察対象物に衝突したと判定された場合に観察対象物の輪郭を訂正する訂正手段、として機能させるようにしたことを特徴としている。第３の構成において、画像とは、輪郭識別プログラムがインストールされた装置に搭載されたカメラ、ＣＣＤ等の画像情報検出部によって取得された画像に限らず、他の装置の画像情報検出部で取得された画像を含む。また、本発明において、画像は白黒画像，カラー画像，透過光画像，反射画像，蛍光観察によって取得された画像等を含み、これらの少なくとも一つの画像を利用して観察対象物の輪郭の識別が行われる。
【００２１】
上記目的を達成するため、本発明の第４の構成は、輪郭識別プログラムであって、画像情報検出部で取得された画像を処理するコンピュータを顕微鏡視野の画像に基づいて観察対象物の輪郭を識別すると共に所定時間ごとに当該観察対象物の輪郭を更新する輪郭識別手段、観察対象物の輪郭を更新する場合に、観察対象物の輪郭が複数に分割されるか判定する分割判定手段、分割判定手段で上記観察対象物の輪郭が複数に分割されると判定される場合に、輪郭識別手段による輪郭の更新に代えて、一つの輪郭を成すように観察対象物の輪郭を更新する分割規制手段、として機能させるようにしたことを特徴としている。第４の構成において、画像とは、輪郭識別プログラムがインストールされた装置に搭載されたカメラ、ＣＣＤ等の画像情報検出部によって取得された画像に限らず、他の装置の画像情報検出部で取得された画像を含む。また、本発明において、画像は白黒画像，カラー画像，透過光画像，反射画像，蛍光観察によって取得された画像等を含み、これらの少なくとも一つの画像を利用して観察対象物の輪郭の識別が行われる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、観察対象物が他の細胞や泡などの非観察対象物に衝突した場合でも観察対象物の輪郭を明確に識別することができる。また、観察対象物である細胞の輪郭をトポロジカル的に捉えて常に一つに周縁として認識することができる。よって、観察対象物である細胞のＸＹ座標の重心位置を正確に計算により求めることができる。したがって、観察対象物である細胞の重心が顕微鏡視野の中心に来るように、ステージの位置を調整することができる。このように、観察対象物で細胞を顕微鏡視野の中央に位置させることができるので、細胞が顕微鏡視野から外れることなく、蛍光観察を長時間に亘って行うことができる。また、輪郭近辺の回折やぼけを用いたＺ座標の位置計算の精度も向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の実施形態に係る顕微鏡装置の構成を示す模式図である。
【図２】本発明の実施形態に制御部のブロック図である。
【図３】本発明の実施形態に係るレベルセット関数を示す図である。
【図４】図３のレベルセット関数をゼロ等位面で切った切り口を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係るエネルギー関数を示す図である。
【図６】（Ａ）〜（Ｄ）は、観察対象物と輪郭との関係を模式的に示す図である。
【図７】（Ａ）及び（Ｂ）は本発明の実施形態に係る輪郭識別手段の変位補正を説明するための図である。
【図８】（Ａ）〜（Ｃ）は本発明の実施形態に係る輪郭識別手段の特異点判定を説明するための図である。
【図９】画素間の近傍関係を説明するための図である。
【図１０】本発明の実施形態に係る制御部のフローチャートである。
【図１１】本発明の実施形態に係る回路構成を示す図である。
【図１２】本発明の実施例に係る水槽の模式図である。
【図１３】（Ａ），（Ｃ），（Ｅ）は手法４の実験結果、（Ｂ），（Ｄ），（Ｆ）は手法３の実験結果を示す像である。
【図１４】（Ａ）は手法４の実験結果、（Ｂ）は手法５の実験結果を示す像である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、この発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。各図において同一又は対応する部材には同一符号を用いる。
【００２５】
図１は本発明の実施形態に係る顕微鏡装置１の構成を示す模式図である。
【００２６】
本実施形態に係る顕微鏡装置１は、観察対象物２を載置し、観察対象物２の位置を自由に移動し得るステージ３と、光学系１０と、ステージ３の位置等を制御する制御部２０と、を備えている。
【００２７】
光学系１０は、観察対象物２の像や位置を検出するために観察対象物２に照明光を照射する照明用光源４と、観察対象物２で生じる蛍光を励起するための励起光を照射する励起用光源５と、照明用光源４の光が照射されて観察対象物２を透過した透過光Ｔの光路、励起光５Ａを観察対象物２に導く光路及び観察対象物２で生じた蛍光Ｆの光路を形成するための光学部品を配置した鏡筒部１５と、鏡筒部１５から出射した観察対象物２からの透過光からなる画像情報を検出する画像情報検出部１６と、鏡筒部１５から出射された観察対象物２の蛍光画像情報を検出する蛍光画像情報検出部１７と、を有している。観察対象物２は、例えば、生体試料である細胞等であってよい。
【００２８】
ステージ３には観察対象物２が載置され、後述する制御部２０により観察対象物２の位置が制御される。このステージ３は、所謂電動ステージであり、観察対象物２の載置される二次元の平面（Ｘ−Ｙ平面）で駆動制御されるＸＹステージでも、又は三次元で駆動制御されるＸＹＺステージであってもよい。三次元の駆動は、ロボットアーム型のマニュピレータで行ってもよい（特許文献１，２参照）。
【００２９】
ここで、観察領域のＸＹ軸方向に関する位置制御は、照明用光源４や励起用光源５の照射位置、図示されていないピンホールの配置される位置を制御してなされてもよい。観察領域のＺ軸方向に関する位置制御は、対物レンズ，結像レンズ，ピンホールの配置される位置を制御してなされてもよい（特許文献１，２参照）。
【００３０】
照明用光源４が透過光用の光源（以下、透過光用光源と呼ぶ。）である場合、照明用光源４は、観察対象物２が吸収する波長又は反射する波長を含む光を発するものであれば何でもよい。このような透過用光源４としては、ハロゲンランプ等の各種ランプ、発光ダイオード、各種レーザを使用することができる。透過光Ｔが励起光５Ａや蛍光Ｆと干渉しないように、透過光用光源から出力される光のうち励起光５Ａや蛍光Ｆと同じ波長帯は光学フィルタ８等でカットされることが望ましい。照明用光源４から観察対象物２へ照射された照明光が、観察対象物２からの透過光Ｔや反射光となって画像情報検出部１６で検出される。観察対象物２からの画像は、所謂明視野像や暗視野像等の画像情報である。
【００３１】
励起用光源５は、観察対象物２それ自体又は観察対象物２に含有させた蛍光体を励起できる光源であれば何でもよい。このような励起用光源５としては、キセノンランプ、水銀ランプ等のランプ、アルゴンレーザ等の各種レーザを励起光５Ａとすることができる。励起光５Ａを、透過光Ｔや蛍光Ｆと干渉させないためには、不必要な波長帯を光学フィルタ９等でカットすることが望ましい。励起用光源５は、図示しない投光管を介して観察対象物２に導入されてもよい。
【００３２】
鏡筒部１５は、照明用光源４の光によって観察対象物２で生じた光、励起光５Ａ及び蛍光Ｆを通過させる光路を形成するために、第１及び第２のビームスプリッター１８，１９、対物レンズ６及び結像レンズ７，１２からなる光学部品を含んで構成されている。図示の場合には、倒立型の顕微鏡装置の一例を示している。正立型の顕微鏡装置を用いることも可能である。ここで、照明用光源４の光によって観察対象物２で生じた光は、透過光Ｔではなく反射光であってもよい。
【００３３】
第１及び第２のビームスプリッター１８，１９は、鏡筒部１５に設けた図示しないポートに配置されてもよい。ビームスプリッター１８，１９は、透過用光源４の波長と観察対象物２から発生する蛍光Ｆの波長とを分離できるダイクロイックミラーなどを使用することができる。以下の説明においては、ビームスプリッター１８，１９をダイクロイックミラーとして説明する。
【００３４】
第１のダイクロイックミラー１８は、短波長の光を反射し、長波長の光を透過させる作用を有しているので、励起光５Ａは反射し、紙面上方の観察対象物２へ入射する。一方、観察対象物２からの透過光Ｔは、励起光５Ａの波長よりも長波長の光を用いることにより、第１のダイクロイックミラー１８を透過する。
【００３５】
第２のダイクロイックミラー１９は、第１のダイクロイックミラー１８の下方に配置されている。第１のダイクロイックミラー１８を透過した観察対象物２からの透過光Ｔは、第２のダイクロイックミラー１９と結像レンズ７を通過し、鏡筒部１５から画像情報検出部１６へ出射される。ダイクロイックミラーと画像情報検出部１６との間に図示しないフィルタを配置しておくことにより、透過光Ｔが励起光５Ａや蛍光Ｆと干渉せず、画像情報検出部１６へ入射させてもよい。
【００３６】
第１のダイクロイックミラー１８を透過した観察対象物２からの蛍光Ｆは、第２のダイクロイックミラー１９で反射され、結像レンズ１２を通過し、その後、蛍光画像情報検出部１７へ出射される。ダイクロイックミラーと蛍光画像情報検出部１７との間に図示しないフィルタを配置しておくことにより、蛍光Ｆが励起光５Ａや透過光Ｔと干渉せず、蛍光画像情報検出部１７へ入射させてもよい。
【００３７】
画像情報検出部１６は、照明用光源４からの光が観察対象物２からの透過光Ｔや反射光による画像情報を取得できる検知器を備えている。透過光Ｔの光軸で、かつ、透過光Ｔを検出する画像情報検出部１６の直前には結像レンズ７が設けられている。検知器には、撮像素子を用いることができ、ＣＣＤ型撮像素子やＣＭＯＳ型撮像素子を使用できる。さらに、これらの撮像素子は、Ｓ／Ｎ比（信号対雑音比）を向上させるために雑音を減らすように、例えば液体窒素やペルチェ素子を使用した冷却装置で冷却してもよい。検知器は、画像処理を行う計算機を備えていてもよい。また、目視観察用として接眼レンズを備えていてもよい。
【００３８】
蛍光画像情報検出部１７は、観察対象物２である細胞からの蛍光画像を取得できる検知器を備えている。この検知器は、目的に応じて銀塩カメラや撮像素子を用いることができる。撮像素子には、画像情報検出部１６と同様に、ＣＣＤ型撮像素子やＣＭＯＳ型撮像素子を使用できる。さらに、これらの撮像素子は、Ｓ／Ｎ比（信号対雑音比）を向上させるために雑音を減らすように、液体窒素やペルチェ素子を使用した冷却装置で冷却してもよい。蛍光Ｆの光路上で、かつ、蛍光Ｆを検出する蛍光画像情報検出部１７の直前に結像レンズ１２を設けてもよい。また、目視観察用として接眼レンズを備えていてもよい。
【００３９】
画像情報検出部１６用の結像レンズ７と蛍光画像情報検出部１７用の結像レンズ１２は異なるレンズでもよい。例えば、画像情報検出部１６用の結像レンズ７の倍率を下げると共に、蛍光画像情報検出部１７用の結像レンズ１２の倍率を上げるようにしてもよい。この場合、画像情報検出部１６で取得する透過光Ｔの画像の視野を広げることができると共に、蛍光画像情報検出部１７では、観察対象物２のより拡大した蛍光画像を得ることができる。
【００４０】
図１においては、説明のために透過光Ｔの光路や励起光５Ａ及び蛍光Ｆの光路を重ならないように示しているが、これらの各光路は一致させてもよい。画像情報検出部１６と蛍光画像情報検出部１７との間で、視野中心位置及び焦点位置のズレが生じる場合がある。この場合、予めそれらのズレを測定し、観察対象物２の位置制御及び観察領域制御におけるオフセットとして利用してもよい。オフセットを掛けることによって、視野中心位置や焦点位置のズレを補正することができる。
【００４１】
制御部２０は、観察対象物２の透過光Ｔや反射光による画像情報が、画像情報検出部１６を介して入力される。制御部２０は、画像情報の処理と、画像情報の処理結果に基づいたステージ３の制御とを行う。制御部２０は電子計算機から構成されている。このような電子計算機としては、詳細は後述するようにコンピュータを用いることができる。
【００４２】
制御部２０は、光学系１０により観察対象物２を透過した透過光Ｔの画像情報が入力され、この画像情報によりステージ３上の観察対象物２の位置を制御する。
【００４３】
図２は本発明の実施形態に係る制御部２０の機能ブロック図である。制御部２０は、位置制御手段２１と、輪郭識別手段２２と、衝突判定手段２３と、訂正手段２４と、分割判定手段２５と、分割規制手段２６と、を備えている。
【００４４】
以下、構成要素別に説明する。
（１）位置制御手段２１について
位置制御手段２１は、ステージ３の位置を制御するものである。この位置制御手段２１は、画像情報検出部１６から観察対象物２の透過光の画像を取得し、当該画像情報から観察対象物２の輪郭を後述の輪郭識別手段２２から取得する。位置制御手段２１は、観察対象物２の重心が視野中心に移動するように、ステージ３のモーター回転角の目標値を定め、このモーターをフィードバック制御する。例えば、ステージ３にはＸＹＺステージを使用することができる。このフィードバック制御には、比例、積分、微分の何れか、またはこれらの組み合わせによる制御手法を用いることができる。
【００４５】
観察対象物２（以下、細胞と言う場合がある。）の軌跡を再構成、つまり、再現するためには、上記のＸＹＺステージ３の変位情報をコンピュータに記録しておく。これにより観察対象物２の軌跡を得ることができる。
【００４６】
透過光Ｔを使用するのは、追跡対象となる観察対象物２の全体像を高輝度で安定して写すためである。透過光Ｔ以外には、落斜照明を用いた観察対象物２からの反射光を用いることもできる。反射光の光源は、透過光用光源４と同様の光源を用いることができる。この場合、観察対象物２からの画像は反射光画像である。
（２）輪郭識別手段２２について
輪郭識別手段２２は、画像情報検出部１６からの画像に基づいて観察対象物２の輪郭を識別すると共に、画像情報検出部１６から所定時間ごとに送られてくる画像に基づいて当該観察対象物２の輪郭を更新するものである。
【００４７】
輪郭識別手段２２では、前述の手法１としてのセルフウィンドウ法では顕微鏡視野における背景と観察対象物２の輝度値がはっきりと分かれていない顕微鏡画像に対して有効に機能しない場合があったため、前述の第２の手法を利用する。すなわち、境界認識するための画像処理用のプログラムに領域依存レベルセット法（ＬＳＭ）を利用する。
（２−１）細胞の境界認識プログラム：手法２について
ＬＳＭでは、図３に示すように、３次元のレベルセット関数φ（ｘ，ｙ，ｔ）のゼロ等位面ＳＡで、２次元の輪郭Ｃ（ｘ，ｙ，ｔ）を表現する（式１）。以下、レベルセット関数φを関数φと言う場合があり、輪郭Ｃ（ｘ，ｙ，ｔ）を輪郭Ｃと言う場合がある。
【００４８】
【数１】
2011008126.tif 000003
（ｘ，ｙ）は画像上の各ピクセルを示す。tは時間を示す。
【００４９】
図４は、レベルセット関数φ（ｘ，ｙ，ｔ）をゼロ等位面ＳＡで切った切り口、即ち輪郭Ｃと画像情報検出部１６から入力された画像情報を概略的に重ねた図である。
【００５０】
輪郭Ｃの内側と外側の領域は、それぞれ、ΩとΩ*で定義する。
【００５１】
【数２】
2011008126.tif 000004
例えば、図４に示すように、画像情報検出部１６から取得した画像に観察対象物２の細胞があり、輪郭Ｃの内側に細胞があることを仮定して説明する。図４においてＢは観察対象物２と背景との境界である。関数φによる輪郭Ｃを境界Ｂと一致させることで、制御部２０は観察対象物２の境界Ｂを認識することができる。具体的には、制御部２０は、レベルセット関数φに適当な初期値を与え、エネルギー関数Ｅを最小にするように、関数φを更新する（式３）ことで、境界Ｂ、即ち細胞の正確な輪郭を識別できる。
【００５２】
【数３】
2011008126.tif 000005
図５はエネルギー関数Ｅを示している。横軸は観察対象物２に沿った輪郭Ｃである。このエネルギー関数Ｅは、輪郭Ｃの観察対象物２への沿い具合を示す指標であり、輪郭Ｃが観察対象物２に完全に沿ったとき極小となる。
【００５３】
背景ＢＧ（後述の図６参照）と細胞領域の輝度値がはっきりと分かれていない場合でも、細胞の境界Ｂを認識できるように、下記のエネルギー式を利用する（式４）
【００５４】
【数４】
2011008126.tif 000006
Ｅinは輪郭Ｃの内部エネルギー関数であり（式５）、Ｅoutは輪郭Ｃの外部エネルギー関数である（式６）。
【００５５】
【数５】
2011008126.tif 000007
【００５６】
【数６】
2011008126.tif 000008
式５、式６の積分区間は画像全体である。式５，式６における係数のα、βは、それぞれＥinとＥoutの重みパラメータを示す。
【００５７】
式６において、λ1Ｆ1(φ)が境界Ｃの内側を積分した成分であり、λ2Ｆ2(φ)が境界Ｃの外側を積分した成分である。
【００５８】
式５、式６中のIは、画像中の座標（ｘ，ｙ）の輝度値Ｉ（ｘ，ｙ）を示す。ＩinとＩoutとはそれぞれ、領域Ωと領域Ω*における輝度値の面積平均を示す（式７）。
【００５９】
【数７】
2011008126.tif 000009
式５、式６におけるλ1とλ2とは領域Ωと領域Ω*を基準とした輪郭Ｃの適合度を示す。式５、式６のＨ（φ）はヘビサイド関数を示す（式８）。
【００６０】
【数８】
2011008126.tif 000010
上記式（８）のヘビサイド関数を利用すると、１次元のデルタ関数は次のように表すことができる（式９）。
【００６１】
【数９】
2011008126.tif 000011
関数φの空間変化が小さければ、式４における内部エネルギー関数Ｅinは小さくなる。即ち、内部エネルギー関数Ｅinは輪郭Ｃを含んだ関数φの形状を滑らかにする機能、即ちスムーザーの機能を有する。
【００６２】
輪郭Ｃが対象の境界Ｂ（図４参照）と一致している場合、外部エネルギー関数Ｅoutは最小値となる。即ち、外部エネルギー関数Ｅout＝０を取る。つまり、外部エネルギー関数Ｅoutは、境界Ｂを認識する機能、即ちディテクターの機能を有する。
【００６３】
図６（Ａ）〜図６（Ｄ）は観察対象物２と輪郭Ｃとの関係を模式的に示す図である。ここで、観察対象物２と背景ＢＧとの境界Ｂを境に、境界Ｂ内の観察対象物２である細胞の輝度は一定であり、且つ、境界Ｂ外の背景ＢＧの輝度は一定であると仮定する。外部エネルギー関数Ｅoutはこの仮定を前提として計算される。
【００６４】
図６（Ａ）は輪郭Ｃが境界Ｂの外側にある場合を示しており、この場合、Ｆ1(φ)＞０であり、Ｆ2(φ)≒０となる。よって、この場合、輪郭Ｃは境界Ｂと一致しないと判断される。
【００６５】
図６（Ｂ）は輪郭Ｃが境界Ｂの内側にある場合を示しており、この場合、Ｆ1(φ)≒０であり、Ｆ2(φ)＞０となる。よって、この場合、輪郭Ｃは境界Ｂと一致しないと判断される。
【００６６】
図６（Ｃ）は輪郭Ｃが観察対象物２の境界Ｂの外側と内側とに跨っている場合を示しており、この場合、Ｆ1(φ)＞０であり、Ｆ2(φ)＞０となる。よって、この場合、輪郭Ｃは境界Ｂと一致しないと判断される。
【００６７】
図６（Ｄ）は輪郭Ｃが観察対象物２の境界Ｂと一致している場合を示しており、この場合、Ｆ1(φ)≒０であり、Ｆ2(φ)≒０となる。よって、この場合、外部エネルギー関数Ｅoutは最小値となるため、境界Ｂが検出されたことになる。
【００６８】
これらの機能を持つ式３のエネルギー関数Ｅ（φ）は輪郭Ｃを滑らかにすると同時に、観察対象物２の境界Ｂへ輪郭Ｃを初期値から移動させる。この式３は、式４〜式６をオイラー・ラグランジェ方程式に対して最急降下法を用いて解くと、下記の式１０として表すことができる。
【００６９】
【数１０】
2011008126.tif 000012
この式１０に下記の式１１、即ち前述の式９の近似式を用いて、式１０を近似できる。
【００７０】
【数１１】
2011008126.tif 000013
また、式１０は、式１１を用いると共に、離散化することにより、式１２として表すことができる。
【００７１】
【数１２】
2011008126.tif 000014
式１２において、ｍ，ｎ，ｈ，（ｘi,ｙｊ）＝（ｉｈ，ｊｈ），Δtは、それぞれフレーム数、イタレーション数、離散空間幅、座標、離散時間幅を示す。φm,n（ｘi,ｙj）は座標（ｘi,ｙj）におけるφm,nの値を示す。
【００７２】
連続する２つのイタレーション間で関数φの値の差が閾値φthよりも小さくなれば、つまりΣiΣj｜φm,n（ｘi,ｙj）−φm,n-1（ｘi,ｙj）｜＜φthであれば、式１２が収束したと判定する。
【００７３】
このように、輪郭識別手段２２は、従来の手法２を利用することで、背景ＢＧと観察対象物２との境界Ｂがはっきりと区別できない場合でも境界Ｂを認識することができる。
（２−２）細胞の境界認識プログラム：手法３について
上記の手法２ではエネルギー関数に基づいて細胞の境界Ｂを認識することができるが、例えば非追跡細胞が視野中に侵入するだけで、非追跡細胞も追跡細胞だと誤認識してしまう場合がある。このような侵入問題を解決するために、本発明の実施形態に係る輪郭識別手段２２では、前述の手法３を利用している。
【００７４】
前述の手法２における内部エネルギー関数Ｅinと外部エネルギー関数Ｅoutとして次のものを利用する。
【００７５】
【数１３】
2011008126.tif 000015
【００７６】
【数１４】
2011008126.tif 000016
式１３におけるＱは、Ｑ＝｜Ｓ−Ｓ0｜＝｜∫Ｈ（φ）ｄｘｄｙ−Ｓ0｜(＞０)である。
【００７７】
また、式１３におけるαとγ、式１４におけるβは重みパラメータである。
【００７８】
Ｓは領域Ω内の面積であり、Ｓ0は第一フレームで計算した輪郭Ｃで画される面積、若しくは予め測定しておいた単一細胞の面積の集団平均値を示す。
【００７９】
Ｑは実際に得られたＳとＳ0の差であり、Ｑが小さくなれば内部エネルギー関数Ｅinは小さくなる。Ｑは、輪郭Ｃに依存する領域Ω内の面積を、単一細胞の平均値にする機能を持つ。
【００８０】
式４，式１３及び式１４をオイラー・ラグランジェ方程式に対して最急降下法を用いることで、式３を下記のように表すことができる。
【００８１】
【数１５】
2011008126.tif 000017
また、離散化することにより、式１５は下記の式１６のように表すことができる。
【００８２】
【数１６】
2011008126.tif 000018
式１６においてsign(Q)は以下の通りである。
【００８３】
【数１７】
2011008126.tif 000019
連続する２つのイタレーション間でφの差が閾値φthよりも小さくなれば、つまりΣΣ｜φm,n（ｘi,ｙj）−φm,n-1（ｘi,ｙj）｜＜φthであれば、式１６が収束したと判定する。
【００８４】
このようにして、本発明の実施形態に係る輪郭識別手段２２によれば、一つの観察対象物２である単一細胞の境界Ｂを認識することができる。
【００８５】
以上の構成は、従来の技術と同一乃至同等であり、本発明に実施形態に係る顕微鏡装置１では制御部２０は、以下の『細胞の境界認識プログラム』として手法４及び手法５を備えていることに特徴がある。
（２−３）細胞の境界認識プログラム：手法４について
上記手法２及び手法３によれば、単一の細胞の境界Ｂを認識することができるが、例えば二つの細胞が衝突した場合に観察対象物２の細胞の輪郭Ｃを正確に認識できない、即ち衝突した他の細胞内まで含んで輪郭Ｃを認識してしまう場合がある。このような問題を解決するための手法４について説明する。
【００８６】
この衝突問題を解決するために、本発明の実施形態では観察対象物２の輪郭Ｃの訂正（以下、変位補正と言う場合がある。）を行うことを特徴とする。変位補正とは、観察対象物２、即ち観察対象の細胞が他の細胞と衝突した場合に、観察対象物２の輪郭、具体的には背景等との境界Ｂが歪むが、その歪みを訂正することを意味する。
【００８７】
このため、本発明の実施形態に係る制御部２０では、図２に示すように、衝突判定手段２３と、訂正手段２４とを備えている。
【００８８】
衝突判定手段２３は、観察対象物２が非観察対象物と衝突したか否かを判別するものである。
【００８９】
訂正手段２４は、衝突判定手段２３で観察対象物２が非観察対象物に衝突したと判定された場合に輪郭識別手段２２で更新された観察対象物２の輪郭Ｃを訂正するものである。
（２−３―１）衝突判定手段２３について
衝突判定手段２３は、以下の衝突判定を行う。
【００９０】
衝突判定は、式１６に従い収束した関数φm,nが｜S−S1｜＞Sthを満たしていたら、衝突が起こったと判定する。Ｓは領域Ω内の観察対象物２の面積であり、S1は第一フレームで収束したＳである。Sthは衝突判定の閾値である。この処理で衝突を検出できる理由は、衝突が起こったときに、領域Ωが異物を含んで面積Ｓが増加するからである。
【００９１】
このように衝突が検出できた場合に、変位補正を行う。
（２−３―２）訂正手段２４について
訂正手段２４は、以下の変位補正を行う。
【００９２】
訂正手段２４は、非観察対象物に衝突した時の観察対象物２の輪郭を、衝突前の観察対象物２の輪郭に訂正する。即ち、訂正手段２４は、収束した関数φm,lastとその輪郭Ｃm,lastとを衝突前のフレームのものに置き換える。例えば、ｈフレーム前で収束した関数φm-h,last及びその輪郭Ｃm-h,lastを利用する。
【００９３】
訂正手段２４は、衝突前の観察対象物２の輪郭の重心を非観察対象物に衝突した時の観察対象物２の重心に重なるように、衝突した時の観察対象物２の輪郭を衝突前の当該観察対象物２の輪郭に訂正する。ここで、衝突した段階での、フレーム番号をｍとして、利用するｈフレーム前のフレーム番号を（ｍ−ｈ）とすると、訂正手段２４は、輪郭Ｃm-h,lastの重心位置から衝突した段階での輪郭Ｃm,lastの重心位置まで当該輪郭Ｃm-h,lastを平行移動させ、それを衝突した段階での輪郭Ｃとみなし、関数φm-h,lastを衝突した段階での関数φとみなす。このように本実施形態では、観察対象物２が非観察対象物と衝突した場合には、例外処理として、衝突した段階で算出された関数φm,lastとその輪郭Ｃm,lastは利用しないことを特徴としている。
【００９４】
図７（Ａ）は、二つの細胞が衝突した状態を示しており、この図において左側の細胞が観察対象物２である。この観察対象物２である細胞に関し、顕微鏡装置１では、現在、破線で示すように、輪郭Ｃｍ，lastを認識している。この輪郭Ｃｍ，lastは、図に示すように、上部が衝突した他の細胞２*までに及んでいる。そこで、本実施形態では、ｈフレーム前に検出した輪郭Ｃm-h,lastを利用する。図においてｈフレーム前の輪郭Ｃm-h,lastを実線で示している。本実施形態の訂正手段２４は、図７（Ａ）に示すｈフレーム前の輪郭Ｃm-h,lastを、図７（Ａ）に示す輪郭Ｃm-h,lastの重心の位置から現在検出している図７（Ａ）の輪郭Ｃm,lastの重心の位置へ、図７（Ｂ）に示すように移動させる。このようにして、輪郭Ｃm,lastを訂正する。このときに、輪郭Ｃm,lastを数ピクセル小さくしてもよい。
【００９５】
本発明の実施形態に係る輪郭識別手段２２では、手法３のプログラムを実行することで、観察対象物２が非観察対象部２*に衝突した場合でも、観察対象物２の輪郭Ｃを正確に識別することができる。
（２−４）細胞の境界認識プログラム：手法５について
上記手法４によれば、細胞同士が衝突した場合でも単一の細胞の境界を正確に認識することができるが、例えば二つの細胞が衝突した後に分離した場合に二つの細胞のそれぞれの部分を纏めて一つの細胞として認識してしまう場合がある。このような問題、即ち分裂問題を解決するために、本発明の実施形態に係る制御部２０は、「単一細胞の境界プログラム」として手法５を利用する。
【００９６】
この分裂問題を解決するために、本発明の実施形態に係る輪郭識別手段２２では、観察対象物２、即ち細胞における輪郭Ｃの個数は１個であることを前提として、計算処理（画像処理）によって本来一つの輪郭Ｃが例えば二つに分かれようとする場合にはそのような輪郭数への変更を規制し、輪郭数を二つに変更せずに本来の一つである状態を維持する。
【００９７】
具体的には、本実施形態では、画像上の各座標、即ち各ピクセルの所定時間経過後における関数φの値における符号の変化をチェックし、符号が変わった場合にその点について、輪郭Ｃを二分することになる特異点であるかを判定する。そして、当該チェックした点が特異点であった場合、計算処理をそのまま進めてしまうと、輪郭Ｃが二つになってしまい、本来一つの細胞に関して一つの輪郭Ｃしか存在しないとの前提条件を崩してしまうので、このように輪郭Ｃを二つにする特異点が発生した場合には、当該特異点における関数φの値の変更を許可せず、例えば値の更新を行わなかったり、更新の程度を変更したり、或いは数フレーム前に計算した値を利用することを特徴としている。
【００９８】
このため、本発明の実施形態に係る制御部２０は、図２に示すように、分割判定手段２５と、分割規制手段２６と、を備えている。
【００９９】
分割判定手段２５は、観察対象物２の輪郭Ｃを更新する場合に観察対象物２の輪郭Ｃが複数に分割されるか判定するものである。
【０１００】
分割規制手段２６は、分割判定手段２５で観察対象物２の輪郭Ｃが複数に分割されると判定される場合に、当該観察対象物２の輪郭Ｃが複数に分かれることを規制する。この場合、分割規制手段２６は、輪郭識別手段２２による輪郭Ｃの更新に代えて、一つの輪郭Ｃを成すように、即ち一つの輪郭を維持するように観察対象物２の輪郭Ｃを更新するものである。
【０１０１】
このように、本実施形態では、特異点の補正を行うことを特徴とする。
【０１０２】
なお、特異点とは輪郭Ｃを二つに分ける画像上のある点であり、特異点補正とは特異点の更新を行うと輪郭Ｃが二つになるので、二つの輪郭Ｃの発生を規制するために、特異点における値の更新を行わず、前の値をそのまま利用するか、更新の程度を変更するか、或いは、数フレーム前における値を利用するように、特異点における値を訂正することを意味する。
【０１０３】
この特異点補正は、符号判定、特異点判定を行った後に行われる。
（２−４―１）分割判定手段に２５ついて
〔分割判定手段の概要〕
分割判定手段２５は、上記の符号判定、特異点判定を行う。
【０１０４】
分割判定手段２５は、符号判定及び特異点判定として、画面上の各画素にラベル値（関数φm,nの値）が割り当てられ、輪郭Ｃの内側における各画素のラベル値が正であり、輪郭Ｃの外側における各画素のラベル値が負であることを前提として（前述の式２参照）、輪郭Ｃ内において、ラベル値を更新するとそのラベル値が変わる画素を検出し、当該画素のラベル値を更新すると観察対象物２の輪郭Ｃが複数に分かれるか否か判定する。
【０１０５】
図８（Ａ）において、破線は現在（lastの段階）のフレームで計算した輪郭Ｃm,lastを示し、黒丸は輪郭Ｃm,lastの内側の画素を、白丸は輪郭Ｃm,lastの外側の画素を示す。黒丸における関数φm,nの符号は正であり、白丸における関数φm,nの符号は負である（式２参照）。ここで、図８（Ｂ）に示すように、輪郭Ｃm,lastの内側にあった一つの画素における関数φm,nの符号を反転させる。具体的には、図８（Ｂ）における点αの画素の符号を変化させると、点αは関数φm,nの値が負になることから、輪郭の外側に属することになる。このとき、輪郭の形状が変化するが、輪郭自体の個数は変化しない。したがって、この点は特異点ではない。
【０１０６】
図８（Ｃ）に示すように、図８（Ａ）において輪郭Ｃm,lastの内側にあった点βの画素の符号を正から負へ変化させると、点βの関数φm,nの値、即ちラベル値が変化し、輪郭自体の個数が一つから二つへ変化する。したがって、この点βが特異点である。
【０１０７】
このような特異点を抽出するために、本実施形態の分割判定手段では次のような処理を行う。
（２−４―１―１）分割判定手段２５における符号判定について
分割判定手段２５は、符号判定として、式１６により関数φm,n（ｘ，ｙ）の符号が変化するか否かを判定する。関数φm,nの値、即ちラベル値を更新する。尚、画像上の全てのピクセル、即ち全ての画素（ｘ，ｙ）について行う。
【０１０８】
次に、関数φm,n（ｘ，ｙ）の符号が変化した点について、次の処理を行う。即ち、符号が変わった画素が特異点であるか判定（特異点判定）する。
【０１０９】
なお、関数φm,n（ｘ，ｙ）の符号を変化させない他の点（ｘi，ｙj）においては、式１６に従った関数φm,n（ｘ，ｙ）の値の更新を行う。
（２−４―１―２）分割判定手段２５における特異点判定について
分割判定手段２５は、特異点判定として、画像上のあるピクセルの点、即ち座標（ｘi，ｙj）における関数φm,n（ｘ，ｙ）の符号変化が輪郭Ｃm,lastのトポロジー変化を起こすか否かを判断する。ここで、判断の説明のために、座標（ｘi，ｙj）におけるピクセル間の８近傍関係を表す座標系Ｚkを導入する。
【０１１０】
画像はＭ行Ｎ列の要素に区切られてなることを前提とすると、いま、特異点か否かの判定の対象であるピクセルを中心の要素をＺ0とすると、その近傍の要素Ｚ１〜Ｚ８は図９のように表わされる。要素Ｚk（ｋ：１〜８）の値もＺkで表す。正数の集合｛１，２，３，４，５，６，７，８｝をＳ、集合｛１，３，５，７｝をＳ1で表す。各要素は０又は１の値をとるものとし、要素Ｚ0が特異点となる必要十分条件は、Ｚ0の連結数がNc(8)≠１を満たすことである（非特許文献７）。
【０１１１】
連結数は下記の式１８，１９として定義される。なお、ｋが８以上の場合、ｋを（１−ｋ）と読み替える。
【０１１２】
【数１８】
2011008126.tif 000020
【０１１３】
【数１９】
2011008126.tif 000021
このように、画像上の各画素に対して式１６を計算し、関数φm,n（ｘ，ｙ）の符号が変化した各画素に対して輪郭Ｃm,lastのトポロジー変化を起こす特異点であるか否かを判断する。そして、式１８の計算結果がNc(8)≠１と判断されれば、図８（Ｃ）の点βのように、輪郭自体の数が変化し、トポロジー変化を起こす結果、点βは特異点と判断される。
（２−４―２）分割規制手段２６について
分割規制手段２６では、関数φm,n（ｘ，ｙ）の符号を変化させる座標（ｘi，ｙj）が特異点でない場合には式１６に従って関数φm,n（ｘi，ｙj）の更新を行うが、座標（ｘi，ｙj）が特異点である場合には、式１６に従った関数φm,n（ｘi，ｙj）の更新は行わない。この場合、輪郭識別手段２２による輪郭Ｃの更新に代えて一つの輪郭数を成すように、分割規制手段２６が、φm,n（ｘi，ｙj）＝ε・ｓｉｇｎ［φm-1,n（ｘi，ｙj）］と更新する。即ち、当該判断対象の画素における、１フレーム前の関数φm-1,n（ｘi，ｙj）の値の符号を取り、その値に正の微少量であるεを積算したものに訂正する。
【０１１４】
なお、座標（ｘi，ｙj）が特異点である場合には、式１６に従った関数φm,n（ｘi，ｙj）の変更を行わなくても良く、又はラベル値の符号が変わらない程度に当該ラベル値を変更する程度を変えても良い。
【０１１５】
このように式１６による計算の結果、関数φm,n（ｘi，ｙj）の符号が変わる場合であって、その座標（ｘi，ｙj）が特異点であるときに、その関数φm,n（ｘi，ｙj）の符号を変更してしまうと、上記図８（Ｃ）に示すように輪郭Ｃが二つ生成されてしまう。そこで、本発明の実施形態に係る輪郭識別手段２２によれば、分割判定手段２５と分割規制手段２６とを備えることで、同じ観察対象物２の輪郭Ｃは常に一つ、即ちトポロジカル的には一つの輪郭Ｃで画成されることから、当該特異点の更新を行わなず、本来であれば、一つの輪郭Ｃの内側の点とみなすように、特異点における関数φm,n（ｘi，ｙj）を例えば1フレーム前の関数φm-1,n（ｘi，ｙj）に訂正する。
【０１１６】
このように画像上の特異点を成すある座標（ｘi，ｙj）における関数φm,nの更新処理について、例外的に別の処理を行うことで、観測した時点で輪郭Ｃが二つ形成され得る場合であっても、当初一つの輪郭Ｃ中のある点、即ち特異点によって輪郭Ｃが二つになってしまうような事態の発生を防止し、観察対象物２である細胞の境界Ｂを単一に識別することができる。
【０１１７】
よって、観察対象の細胞の輪郭数を一つに維持することができる。これにより、一つの観察対象の細胞が他の細胞と衝突して、その後に他の細胞と分かれたとしても、当初の観察対象の細胞に追随するよう顕微鏡視野をトラッキングできる。
【０１１８】
以上の制御部はコンピュータから構成される。このコンピュータは、前もってインストールされたソフトウェアとしての輪郭識別プログラムを実行することで、上記の手法４及び手法５を実現する。具体的には、コンピュータが輪郭識別プログラムを実行することで、コンピュータが前述の衝突判定手段、訂正手段、分割判定手段、分割規制手段として機能する。
【０１１９】
なお、複数のコンピュータをＬＡＮによって接続して、衝突判定手段、訂正手段、分割判定手段、分割規制手段の動作を複数のパーソナルコンピュータによって分散処理させてもよい。コンピュータは、従来公知の構成のものを使用することができ、ＲＡＭ，ＲＯＭ，ハードディスクなどの記憶装置と、キーボード，ポインティング・デバイスなどの操作装置と、操作装置等からの指示により記憶装置に格納されたデータやソフトウェアを処理する中央処理装置（ＣＰＵ）と、処理結果等を表示するディスプレイなどを備えている。このコンピュータは汎用の装置であっても、専用の装置として構成されたものであってもよい。
（３）制御部の動作
以上のように、本発明の実施形態に係る制御部２０は構成されており、以下の図１０に示すように、観察対象物２である細胞が非観察対象物２*に接していない状態では、前述の手法３によって細胞固体の輪郭Ｃを識別するが、観察対象物２の細胞が、非観察対象物２*に接した場合には、手法３の例外処理として手法４，５を行う。
【０１２０】
制御部２０は、処理開始後に画像情報検出部１６から取得した画像が第一画像であるか否か判定する（ステップＳ１）。画像情報検出部１６からの画像が第一画像であるときにはパラメータを初期化（ステップＳ２）し、そうでないときにはパラメータを更新する（ステップＳ３）。
【０１２１】
制御部２０の輪郭識別手段２２が観察対象物２、即ち細胞の輪郭Ｃを計算する（ステップＳ４）。輪郭識別手段２２は、前述の手法３に従って細胞の輪郭Ｃを計算する。
【０１２２】
細胞の輪郭Ｃを計算したら、分割判定手段２５が特異点判定を行う（ステップＳ５）。具体的には、分割判定手段２５は、当該輪郭Ｃ内の画素における関数φm,n（ｘi，ｙj）を更新し、符号が変わるか否かの符号判定を行い、符号が変わった座標（ｘi，ｙj）が特異点であるか否かを判定する。そこで、分割判定手段２５は、当該座標（ｘi，ｙj）が特異点であると判断したときには、分割規制手段２６が特異点の補正を行う（ステップＳ６）。具体的には、特異点における関数φm,n（ｘi，ｙj）の値を例えば変更を行わなくても良く、又はラベル値の符号が変わらない程度に当該ラベル値を変更する程度を変えるようにしても良い。
【０１２３】
輪郭識別手段２２は式１６の計算の値が収束したか否か判断する（ステップＳ７）。値が収束しない場合には、値が収束するまで前述のステップ４〜７を繰り返す。
【０１２４】
次に、衝突判定手段２３が、観察対象物２が非観察対象物と衝突したか否か判定する（ステップＳ８）。観察対象物２が非観察対象物と衝突していると衝突判定手段２３によって判定された場合には、訂正手段２４が、変位補正、即ち観察対象物２の輪郭Ｃを訂正する。
【０１２５】
そして、制御部２０は観察対象物２である細胞の位置を計算し、当該細胞の重心が顕微鏡視野の中心に位置するように、ステージ３の位置を調整する（ステップＳ１１）。
【０１２６】
制御部２０は画像情報検出部１６から取得した画像が最終画像か否か判断し（ステップＳ１２）、最終画像になるまで、上記のステップＳ１〜Ｓ１１を繰り返す。
【０１２７】
このようにして、本発明によれば、画像情報検出部からの画像上の観察対象物２の輪郭Ｃを識別することができる。
（４）蛍光観察方法
本発明の顕微鏡装置１を用いた蛍光観察方法について説明する。
【０１２８】
観察対象物２には、蛍光試薬を担持または注入する。観察対象物２が細胞の場合には、Ｉｎｄｏ−１（ＡＭ体）のような蛍光試薬を使用し、適度な濃度で所定時間負荷すればよい。Ｉｎｄｏ−１（ＡＭ体）は蛍光Ｆを発しないが、微生物の細胞膜を通過する。
【０１２９】
細胞膜を通過したＩｎｄｏ−１（ＡＭ体）は、細胞内の酵素エステラーゼによって脱ＡＭ体に変化する。つまり、Ｉｎｄｏ−１（ＡＭ体）は、細胞膜を通過すると、蛍光Ｆを発するが細胞膜を通過できないＩｎｄｏ−１に変化する。Ｉｎｄｏ−１はＣａ２＋イオンと結合した場合と解離した場合で異なる波長の蛍光Ｆを発する。
【０１３０】
結合と解離のそれぞれの状態にあるＩｎｄｏ−１の量は、Ｃａ２＋濃度によって変化する。つまり、Ｃａ２＋濃度の上昇に伴い、結合状態のＩｎｄｏ−１による蛍光Ｆは増え、逆に、解離状態のＩｎｄｏ−１による蛍光Ｆは減少する。この特性により、それぞれの波長における蛍光Ｆの強度を比較することで、Ｃａ２＋濃度を求めることができる。具体的には、顕微鏡装置１を用いた場合には、２波長蛍光観察像を波長ごとに分割し、各画素ごとに計算した蛍光強度比を、予め作成しておいた検量線に代入することで、Ｃａ２＋濃度を求めることができる。
【０１３１】
Ｃａ２＋イオンのみならず、顕微鏡装置１におけるフィルタ，ダイクロイックミラー，レンズ，ランプ等を交換することで、他のイオンや分子を対象とした蛍光色素を利用することも可能である。
【０１３２】
このように、本発明の実施形態に係る顕微鏡装置１によれば、制御部２０の輪郭識別手段２２が、観察対象物２である細胞の輪郭Ｃをトポロジカル的に捉えて常に一つに周縁として認識することができ、特に他の細胞や泡などの非観察対象物に衝突した場合でも観察対象物２の輪郭Ｃを明確に識別することができる。
【０１３３】
これにより、観察対象物２の細胞の輪郭を正確に認識することができる。よって、観察対象物である細胞の重心位置を正確に計算により求めることができる。したがって、観察対象物である細胞の重心が顕微鏡視野の中心に来るように、ステージの位置を調整することができる。
【０１３４】
このように、観察対象物である細胞を顕微鏡視野の中央に位置させることができるので、細胞が顕微鏡視野から外れることなく、蛍光観察を長時間に亘って行うことができる。
（５）並列計算処理について
図１１は、本発明の実施形態に係る顕微鏡装置１における回路構成を示すブロック図であり、顕微鏡装置１は、画像情報検出部１６と、演算部３０と、コントローラ４０と、を含む。
【０１３５】
画像情報検出部１６は、各画素に対応した受光素子（ＰＤ：photo-detector）を備えている。このＰＤは128×128個設けられている。
【０１３６】
演算部３０は、各画素に対応した演算素子からなるプログラム可能な演算素子（ＰＥ：processing elements）３１と、1個の総和演算回路（ＳＣ：summation circuit）３２を備えている。ＰＥは128×128個設けられている。例えば、実装部３０に本実施形態の手法４，５に係るプログラムは実装されている。
【０１３７】
コントローラ４０は、画像情報検出部１６と演算部３０とに命令を送る。またコントローラ４０は、ＰＣ(ＣＰＵ: 3.00 GHz; ＲＡＭ: 3.00 GHz)とつながっており、プログラムのダウンロード、プログラムのスタート、プログラムのストップ、画像の表示を行うことができる。ＰＥ、ＰＤ、ＳＣ、のビット数は全て８である。画像の輝度値とレベルセット関数はそれぞれ、unsigned 8 bit integerとsigned 16 bit integerで表現される。
【０１３８】
本実施形態の顕微鏡装置１として利用できるＣＰＶ（非特許文献１）は、最大フレームレートが１[kHz]であり、最大命令速度は12.5[MHz]である。
【０１３９】
ＰＤアレイにある画像データは、ＰＥアレイに、128本のＡ−Ｄ変換器３５を通じて並列に転送される。ＰＥアレイは画像の各画素において並列処理を行える。一つのＰＥは一つのＰＤ及び4つの隣り合うＰＥと結合しており、ラプラス演算子∇2のような局所画像処理を行うことができる。ＳＩＭＤ（single instruction multiple data stream）型のプログラムが全てのＰＥに実装できる。ＳＣは全てのＰＥと結合しており、IinとIoutのような画像全体に渡る画像処理を行うことができる。
【０１４０】
よって、式１６における輪郭更新に関し、各画素についてはＰＥアレイで計算を行いつつ、IinとIoutのような画像全体に渡る計算についてはＳＣで行うことができる。
【０１４１】
よって、本実施形態では、計算量が少なく単純であるが効果的なプログラムと並列計算機の組み合わせによって、衝突問題を実時間で解決し、衝突問題に対する細胞追跡の頑健性（ロバスト性）を向上させることができる。
（６）実装法
前述の手法３〜５をＣＰＶ（非特許文献１）に実装した。ＣＰＶへの手法３〜５の実装法は以下の通りである。
手順１:ＣＰＶのカメラ部にある画像情報Iを、ＣＰＶの演算部に移動する。
手順２：第一フレームにおいて、φ1,1（ｘi，ｙj）=64-|I(i,j)-64|+|I(I,j)-64|, α＝β＝γ＝λ1＝λ2＝ｍ＝ｎ＝１、ｈ＝４、φth=120, Sth=250, S0=0、ε＝１．０１と初期化する。第一フレーム以外においては、φｍ，１を前フレームで収束したφｍ−１，lastで初期化する。初期化の際、φｍ−１，last にsignをかけてもよい。第二フレームでは、S1を第１フレームで得られた総面積で、初期化する。
手順３: 式１６を計算する。
手順４：符号判定と特異点判定と特異点補正を行う。
手順５：収束判定を行う。収束していれば、手順６に移る。収束していなければ、n = n + 1と更新し、手順３に戻る。
手順６：衝突判定と変位補正を行う。
手順７： 認識領域の重心位置を計算する。
手順８：認識領域の重心位置を視野の中心に移動させるために、電動ＸＹＺステージをPD制御する。
手順９：終了判定を行う。最終フレームであれば、終了する。最終フレームでなければ、手順１に戻る。
【実施例】
【０１４２】
（７−１）システム構成
以下、本発明の実施例をより詳細に説明する。
【０１４３】
光学系１０としては、正立顕微鏡（オリンパス株式会社製、ＢＸ５１）を使用した（図６Ｂ）。透過用光源となる透過用光源４は、ハロゲンランプを使用した。対物レンズ６は２０倍のもの(N.A 0.75, UAPO, OLYMPUS)を用いた。透過光検知部１６には、ＣＰＶのカメラ部を用いた。視野はＸ: 384 [μm], Ｙ: 384 [μm] であった。ＣＰＶカメラ部での露光時間、つまり、サンプリング周期は１ｍｓとした。
【０１４４】
観察対象物２を載置する電動ステージ３は、ＸＹＺステージ(MR-J3-10A1, HEPHAIST, 可動範囲: Ｘ 80 [mm], Ｙ 30 [mm] Ｚ 4 [mm]、位置決め精度ＸＹ 2.5 [μm]、Ｚ 1 [μm]、最大速度: 10 [mm/s]、ヒーハイスト精工) を用いた。
【０１４５】
制御部２０は、リアルタイム基本ソフトウェア（以下、適宜にリアルタイムＯＳと呼ぶ）として、ＲＴ−Ｌｉｎｕｘを搭載したパーソナルコンピュータ２１を用いた。
【０１４６】
ＣＰＶで撮像した画像を用いて境界認識を行った。得られた輪郭から、画像特徴量を得た。この画像特徴量を、制御部２０のパーソナルコンピュータで読み出し、観察対象物２の重心を求めた。そして重心が視野中心に移動するようにＸＹＺステージ３のモーター回転角の目標値を定め、ＸＹＺステージ３をＰＤ制御した。また、観察対象物２の軌跡を再構成するためにＸＹＺステージ３の変位情報をパーソナルコンピュータに記録した。
【０１４７】
観察対象物２は、ゾウリムシ（P. multimicronucleotum）とした。ゾウリムシの平均体長は約０．１[ｍｍ]、厚さ０．０５[ｍｍ]、平均移動速度は１[ｍｍ／ｓ]である。相対速度が１０[体長/s]と非常に速いので、細胞追跡技術のベンチマークとなっている。ゾウリムシは、２３℃で３日間培養したものを使用した。培養液は黄な粉を溶かしたミネラルウォーターを用いた。
【０１４８】
図１２はゾウリムシが泳ぐ水槽５０の模式図である。ゾウリムシが泳ぐ水槽５０は、スライドガラス５１の上に厚さ０．０５ｍｍのシリコンゴムシート５２で１５ｍｍ四方の枠を作り、カバーガラス５３を被せてＸＹＺステージ３に固定した（図１２）。
【０１４９】
実験の開始時には、ゾウリムシも、泡も、枠も、ごみもないところで、ゾウリムシが視野に入ってくるのを待った。一匹のゾウリムシが視野に入ってきたと実験者が眼で確認した時点で、そのゾウリムシを追跡する細胞として決め、手動でトラッキングを開始した。
（７−２）追跡性能
衝突問題に対して手法３よりも、手法４がロバストかをゾウリムシの追跡実験で検証した。図１３（Ａ），（Ｃ），（Ｅ）は手法４をＣＰＶに実装し、オンライントラッキングした実験結果を示す。図１３（Ｂ），（Ｄ），（Ｆ）は、図１３（Ａ），（Ｃ），（Ｅ）の結果に対して、手法３を適用したらどうなるかを、ＭＡＴＬＡＢを用いてオフラインでシミュレーションした結果を示す。追跡細胞が、図１３（Ａ），（Ｂ）では非追跡細胞と、図１３（Ｃ），（Ｄ）では測定液中の泡と、図１３（Ｅ），（Ｆ）では容器の枠と接触している。図１３（Ａ），（Ｃ），（Ｅ）では、同一の細胞のみを認識し続け、追跡が成功している。図１３（Ｂ），（Ｄ），（Ｆ）では、非追跡物を追跡対象だと誤認識している。つまり、手法３を用いていたら、追跡が失敗していたことを示唆する。白線は、計算した輪郭Ｃを示す。
【０１５０】
分裂問題に対して手法４よりも、手法５がロバストかをゾウリムシの追跡実験で検証した。図１４（Ａ）は手法４をＣＰＶに実装し、オンライントラッキングした実験結果を示す。図１４（Ｂ）は図１４（Ａ）の結果に対して、手法５を適用したらどうなるかを、ＭＡＴＬＡＢを用いてオフラインでシミュレーションした結果を示す。図１４（Ａ）では、非追跡物を追跡対象だと誤認識し、追跡が失敗している。図１４（Ｂ）では、同一の細胞のみを認識し続けている。つまり、手法５を用いていたら、追跡が成功していたことを示唆する。白線は、計算した輪郭Ｃを示す。
（７−３）計算時間
手法４をＣＰＶに実装しオンライントラッキングした結果において、各フレームで画像取得から境界認識までにかかった平均計算時間を調べた。第一フレームの平均計算時間は2.41ｍｓであった（n=14）。第二フレーム以降の平均計算時間は1.16ｍｓであった（n=10000）。収束までにかかったイタレーション数も調べた。第一フレームの平均イタレーション数は1.98回であった（n=14）。第二フレーム以降の平均イタレーション数は1.05回であった（n=10000）。第一フレームと比べて、第二フレーム以降の平均計算時間が少なくなった理由は、平均イタレーション数の減少である。平均イタレーション数の減少原因は、第一フレーム以外では、φm,1 を前フレームで収束したφm-1,lastで初期化した工夫であると予想される。1フレーム間でゾウリムシが動く距離が短い場合、収束までに必要な平均イタレーション数は、上記の工夫により減少する。
【０１５１】
一方、同じ手法４を、ＭＡＴＬＡＢを用いてオフラインでシミュレーションした場合、第一フレームでの平均計算時間は665ｍｓであった（n=20）。第一フレーム以外の平均計算時間は56.7ｍｓであった（n=100）。第一フレームでの平均イタレーション数は13.2.回であった（n=20）。第一フレーム以外での平均イタレーション数は4.37回であった（n=100）。
【０１５２】
本実施例によって第一フレームの平均計算時間は1/276倍に減少した。また、第二フレーム以降の平均計算時間は1/48.9倍に減少した。第一フレームの平均イタレーション数は6.67倍に増えた。第二フレーム以降の平均イタレーション数は4.16倍に増えた。平均計算時間の減少幅よりも、平均イタレーション数の増加幅よりも小さいので、ＣＰＶへ実装することにより、一回のイタレーションにかかる計算時間の期待値は減少したと言える。
【０１５３】
本実施例により、画像取得から境界認識までの平均計算時間を、第一フレームでは276倍、第二フレーム以降では48.9倍早くすることができた。そして、境界認識を約１ｍｓ以内に終えることができた。１ｍｓの平均計算時間は、カメラの最大撮影速度1kHzを十分に生かす実時間処理であり、この数値の達成を持って1kHzの制御ループを回すことが初めて可能になった。
【０１５４】
本発明は発明の趣旨を逸脱することなく様々な形態で実施をすることができる。
例えば、以下のように本発明の顕微鏡装置並びにその輪郭識別プログラムは構成されてもよい。
（８−１）手法４について
手法４で、前記非観察対象物に衝突した状態時の前記観察対象物の輪郭の形状を、衝突前の当該観察対象物の輪郭の第１の形状情報を用いて訂正したが、前記非観察対象物に前記衝突した時の観察対象物の第２の形状情報を用いて訂正してもよい。例えば、第２の形状を数ピクセル小さくしたり、楕円に近付けたり、事前知識を基づいた形状に近付けたりしてよい。また、上記第１の形状情報と上記第２の形状情報との組み合わせを用いて訂正してもよい。例えば、上記第１の形状と上記第２の形状の重み付き平均をとってもよい。
【０１５５】
手法４で、前記非観察対象物に衝突した状態時の前記観察対象物の輪郭の位置を、前記非観察対象物に衝突した時の観察対象物の第２の位置情報を用いて訂正したが、衝突前の観察対象物の輪郭の第１の位置情報を用いて訂正してもよい。例えば、第１の位置に事前知識を基づいた運動モデルから予測される移動量を足した位置に、観察対象物の輪郭を置いてもよい。また、上記第１の位置情報と上記第２の位置情報との組み合わせを用いて訂正してもよい。例えば、第１の位置と第２の位置の重み付き平均をとってもよい。
（８−２）手法５について
手法５で、最近傍の要素を８つにしたが、周囲を取り囲む要素を４つとしてもよい。また、トポロジー変化の判定は連結数ではなく、オイラー数等を用いてもよい。また、トポロジー変化の判定を輪郭更新の前に行ったが、輪郭更新の後に行い、更新前後の画像を比較することでトポロジー変化の判定を行い、トポロジーが変化していた場合には、再計算する方法でもよい。
（８−３）輪郭識別のプログラムについて
輪郭識別は、手法３以外のプログラムを用いても良い。
【０１５６】
例えば、手法１，２のプログラム、その他の動的輪郭モデル(SNAKE, Geodesic Active Contours)、その他のレベルセット法等、コンピュータビジョン（テキスチャ解析、テンプレートマッチング等）、パターン認識（クラスタリング）等の手法で輪郭識別を行っても良い。
（８−４）カメラについて
カメラは１台だけではなく、複数台用いても良い。
（８−５）３次元制御について
境界認識後に、Depth From Diffraction，輝度値微分，輝度値の周波数解析等の処理を追加し、細胞のＺ方向の情報を得て、３次元で制御を行っても良い。
（８−６）  衝突判定について
衝突判定は面積情報のみならず、輝度情報を用いてもよい。輪郭情報に基づいた任意の画像モーメント情報、及び画像モーメント情報の重み付き組み合わせを用いてもよい。また、これらの情報を用いて衝突判定と同時に、もしくは前後に、観察対象物２が非観察対象物に隠れてしまう隠れ（オクルージョン）の判定を行い、オクルージョンに対する対応を追加してもよい。
（８−７）変位補正について
変位補正における輪郭とレベルセット関数の移動は、２次元の平行移動だけでなく、任意の次元の移動、及び任意の軸に対する回転を追加してもよい。アフィン変換のみならず非アフィン変換を行ってもよい。また、その移動と輪郭更新の順序のスケジューリングを行っても良い。カルマンフィルターやパーティクルフィルタなどの枠組みで、細胞の運動モデルを用いた予測結果を利用してもよい。これらはとくに、オクルージョン時に有効である。
（８−８）計算処理について
計算の高速化を、並列計算機の変わりに、並列計算機と非並列計算機の組み合わせで行っても良い。計算機は、シングルプロセッサ，マルチプロセッサ，シングルコア，マルチコアのどれでもよい。また、Graphics Processing Unit (GPU)やビジョンチップ等の専用計算部と並列計算機もしくは非並列計算機の組み合わせで行っても良い。専用計算部は、GPUの他に、FPGA，DSP，ASIC，SoC system on a chip，SiP system in package等を用いても良い。本発明プログラムは、これらの計算機，専用計算部において、各画素毎もしくは、複数の画素毎計算することで、計算の高速性が保てることは勿論である。
（８−９）計算機とカメラとの関連について
本発明では、提案プログラムを並列計算機付き・高速カメラと組み合わせたが、並列計算機と高速カメラは分離していてもよい。
（８−１０）輝度値の利用について
前記の手法１において、単一細胞の境界認識プログラムでは、面積を基調として単一の細胞の境界を認識したが、式１３の計算において、面積の変わりに輝度値を利用してもよい。
【０１５７】
例えば、式１３において、Ｑ＝｜∫ＩＨ（φ）ｄｘｄｙ−Ｓ0｜とする。
【０１５８】
ここでは、単一細胞の総光量は、顕微鏡視野中の位置と姿勢に拘わらず、一定と仮定する。
（８−１１）制御部について
本発明を特許文献１，２で提案している顕微鏡装置等と組み合わせ、細胞追跡と同時に蛍光観察及び蛍光観察関連機器及びそれらのパラメータの自動制御を行っても良い。この場合、制御部２０によって、蛍光観察の制御や蛍光画像の記録を行うことができる。制御部２０はさらに、励起用光源５を制御するための第２光源制御部としての励起用光源制御部を備えて構成されてもよい。励起用光源制御部は、観察対象物２の透過光Ｔによる画像データに基づいて、励起光５Ａにおける点滅や点灯時間を制御する機能を有している。また、励起光５Ａの波長及び強度を選択して照射する機能を備えていてもよい。
【０１５９】
蛍光画像の記録や画像処理を行うために、蛍光画像情報検出部１７からの検知出力が制御部２０に入力される。
【０１６０】
さらに、顕微鏡装置１によれば、透過光画像から得られる観察対象物２の情報は、観察対象物２からの蛍光Ｆに比較して光量が多く、かつ、高速に記録されている。したがって、蛍光Ｆと同時に取得した透過光画像を、蛍光画像の解析処理に用いることで解析結果の時空間精度が向上する。
（８−１２）蛍光画像の記録について
顕微鏡装置１では、透過光画像から得られる位置などの細胞情報と連動させて、蛍光画像情報検出部１７の蛍光画像を記録することができる。つまり、蛍光Ｆが照射されている時間だけ蛍光画像を記録すればよい。したがって、観察対象物２が顕微鏡装置１の視野に入っていない時間の蛍光画像記録が不要となる。このため、蛍光画像記録のための演算時間や記憶装置の容量を減らすことができ、パーソナルコンピュータ２１を有効利用することができる。無駄な蛍光画像記録をする必要がなくなるので、蛍光画像の解析時間も大幅に短縮することができる。
（８−１３）その他の制御について
なお、電動ステージの制御はＰＩＤ制御等の古典制御、最適制御，準最適制御等の現代制御、Ｈ∞制御，サンプル値制御，有限時間整定制御，適応制御等のポスト現代制御論、ニューラルネットワーク制御，ファジィ制御，遺伝的アルゴリズム制御等の知的制御に従って決定してもよい。
【０１６１】
カルマンフィルターやパーティクルフィルタなどの枠組みで、細胞の運動モデルを用いた予測結果を制御に併用してもよい。このことによって、観察対象物２が非観察対象物に隠れてしまう隠れ問題に対しても、観察対象物２の追跡がロバストになる。
（８−１４）本発明の用途について
上記の説明では、本発明の顕微鏡装置が透過光観察及び蛍光観察を行うことができることを例示したが、本発明の輪郭識別プログラムは用途が顕微鏡に限られるものではない。
【０１６２】
本発明の輪郭識別プログラムは、試験，研究の分野に限らず、工業分野、産業分野等において、観察対象物を追尾するあらゆるシステムにおいて利用可能であることは勿論である。
（８−１５）顕微鏡装置の構成について
上記の説明において、図１の顕微鏡装置の構成は例示である。
（８−１６）観察対象物について
上記の説明において、ゾウリムシ，細胞は観察対象物の例示である。例えば、心臓、手、顔等の生物の一部を観察対象物とすることに加えて、人，動物，昆虫等の生物、雲，星の自然物、航空機，ロケット，弾丸等の人工飛行物、道路等の走行する車や車のナンバープレート等の人工走行物などを取り扱うことができる。
（８−１７）画像について
本発明の輪郭識別プログラムで処理する画像は顕微鏡視野に限定されるものではない。本発明はビジュアルフィードバック制御を用いる装置と幅広く組みわせることが可能であり、顕微鏡制御装置はその一例である。また、本発明の輪郭識別プログラムが処理する画像は、輪郭識別プログラムが搭載される装置に備え付けのＣＣＤ等の画像情報検出部で取得されたものに限定されるものではなく、輪郭識別プログラムが搭載される装置とは別の、例えば別の場所に設置されたＣＣＤ等の画像情報検出部で取得された画像であってもよい。
（８−１８）
画像の解像度の低さに対処するために、統計的な形状知識を利用してもよい。
（８−１９）オフライン時の有用性について
本発明のプログラムは、オフラインの画像処理時にも有用である。例えば、ポストプロダクション、ビデオコーディング、ビデオインデクシングの分野において、画像内の対象物を輪郭識別及び追跡する場合にも有用である。
（８−２０）位置以外の利用
本発明プログラムは、空間的な位置に限らず、行列表現される数値データに対して一般的に有用である。対象物に関連する物理量のみならず、非物理量に対しても有用である。例えば、被観察物が持つ物理学的特性あるいは化学的特性の内、特定の次元、あるいは特定の次元の組み合わせ、あるいは特定の次元の重み付き組み合わせで構築される次元上における被観察物の位置に対しても有用である。例えば、被観察物の空間的位置，速度，分布，種類，形状，イオン濃度，分子濃度，DNA発現量、mRNA発現量等の何れか又はこれらの組み合わせの時空間変化を表す計測結果もしくは数理モデルのシミュレーション結果において、それらの組み合わせ次元上における被観察物の内部状態の決定論的及び確率論的な時空間変化及び分布に対しても有用である。また、RGB（赤、緑、青），CMY（シアン、マゼンタ 、イエロー）， HSV（色相、彩度、明度），HLS（色相、彩度、輝度）等の色空間、色空間とその他の次元との重み付き組み合わせで構築される次元上でも有用である。
【符号の説明】
【０１６３】
１：顕微鏡装置
２：観察対象物
３：ＸＹまたはＸＹＺステージ
４：照明用光源
５：励起用光源
５Ａ：励起光
６：対物レンズ
７：結像レンズ（透過光用）
８，９：フィルタ
１０：光学系
１２：結像レンズ（蛍光用）
１５：鏡筒部
１６：画像情報検出部
１７：蛍光画像情報検出部
１８，１９：第１及び第２のビームスプリッター（ダイクロイックミラー）
２０：制御部
２１：位置制御手段
２２：輪郭識別手段
２３：衝突判定手段
２４：訂正手段
２５：分割判定手段
２６：分割規制手段
３０：演算部
４０：コントローラ
Ｆ：蛍光
Ｔ：透過光
Ｃ：輪郭
Ｂ：境界
ＳＡ：レベルセット関数φのゼロ等位面
【図１】
2011008126.tif 000022
【図２】
2011008126.tif 000023
【図３】
2011008126.tif 000024
【図４】
2011008126.tif 000025
【図５】
2011008126.tif 000026
【図６】
2011008126.tif 000027
【図７】
2011008126.tif 000028
【図８】
2011008126.tif 000029
【図９】
2011008126.tif 000030
【図１０】
2011008126.tif 000031
【図１１】
2011008126.tif 000032
【図１２】
2011008126.tif 000033
【図１３】
2011008126.tif 000034
【図１４】
2011008126.tif 000035
【手続補正書】
【提出日】平成22年6月14日(2010.6.14)
【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】
顕微鏡視野の画像を検出する画像情報検出部と、上記画像情報検出部からの画像に基づいて観察対象物の輪郭を識別する輪郭識別手段と、を備え、上記輪郭識別手段が上記画像情報検出部から所定時間ごとに送られてくる画像に基づいて上記輪郭を更新する、顕微鏡装置であって、
上記観察対象物が非観察対象物と衝突したか否かを判別する衝突判定手段と、上記衝突判定手段で上記観察対象物が上記非観察対象物に衝突したと判定された場合に上記輪郭識別手段で更新された上記観察対象物の上記非観察対象物に衝突した時の輪郭の形状を下記(A1)〜(A4)の何れかに訂正すると共に、訂正後の輪郭の位置を下記(B1)〜(B4)の何れかに訂正する訂正手段と、を備えたことを特徴とする、顕微鏡装置。
(A1)非観察対象物との衝突前の観察対象物の輪郭の形状に置き換える。
(A2)数ピクセル小さくする。
(A3)衝突前の観察対象物の輪郭の形状と衝突後の観察対象物の輪郭の形状との重み付け平均した形状に置き換える。
(A4)アフィン変換、非アフィン変換の何れかにより訂正を行う。
(B1)観察対象物の訂正後の輪郭を、衝突前の観察対象物の輪郭の画像上の位置と衝突後の観察対象物の画像上の位置の重み付け平均の位置へ置く。
(B2)非観察対象物に衝突前の観察対象物の画像上の輪郭の位置にカルマンフィルター，パーティクルフィルタなどの観察対象物の運動モデルから予測される移動量を足した画像上の位置へ、観察対象物の訂正後の輪郭を置く。
(B3)非観察対象物との衝突前の観察対象物の輪郭の形状の重心を非観察対象物に衝突した時の観察対象物の輪郭の形状の重心に重ねる。
(B4)輪郭の任意の軸に対する回転により、又はアフィン変換、非アフィン変換の何れかにより訂正を行う。
【請求項２】
顕微鏡視野の画像を検出する画像情報検出部と、上記画像情報検出部からの画像に基づいて観察対象物の輪郭を識別する輪郭識別手段と、を備え、上記輪郭識別手段が上記画像情報検出部から所定時間ごとに送られてくる画像に基づいて上記輪郭を更新する、顕微鏡装置であって、
上記観察対象物の輪郭を更新する場合に上記観察対象物の輪郭が複数に分割されるか判定する分割判定手段と、上記分割判定手段で上記観察対象物の輪郭が複数に分割されると判定される場合に上記輪郭識別手段による輪郭の更新を規制する分割規制手段と、を備え、
画面上の各画素に背景か観察対象かを示すラベル値が割り当てられ、輪郭内側のラベル値と輪郭外側のラベル値とは符号が異なり、上記分割判定手段は、前記輪郭を更新するとラベル値の符号が変化する画素を検出し、当該画素が値を更新すると前記観察対象物の輪郭が複数に分かれる特異点であるか否か判定し、
上記画素が特異点であると上記分割判定手段が判定した場合、上記分割規制手段は、当該特異点のラベル値の符号を変更させないことを特徴とする、顕微鏡装置。
【請求項３】
コンピュータを、
画像情報検出部で取得された画像に基づいて観察対象物の輪郭を識別すると共に所定時間ごとに当該観察対象物の輪郭を更新する輪郭識別手段、
上記観察対象物が非観察対象物と衝突したか否かを判別する衝突判定手段、
上記衝突判定手段で上記観察対象物が上記非観察対象物に衝突したと判定された場合に上記輪郭識別手段で更新された上記観察対象物の上記非観察対象物に衝突した時の輪郭の形状を下記(A1)〜(A4)の何れかに訂正すると共に、訂正後の輪郭の位置を下記(B1)〜(B4)の何れかに訂正する訂正手段、
として機能させるようにしたことを特徴とする、輪郭識別プログラム。
(A1)非観察対象物との衝突前の観察対象物の輪郭の形状に置き換える。
(A2)数ピクセル小さくする。
(A3)衝突前の観察対象物の輪郭の形状と衝突後の観察対象物の輪郭の形状との重み付け平均した形状に置き換える。
(A4)アフィン変換、非アフィン変換の何れかにより訂正を行う。
(B1)観察対象物の訂正後の輪郭を、衝突前の観察対象物の輪郭の画像上の位置と衝突後の観察対象物の画像上の位置の重み付け平均の位置へ置く。
(B2)非観察対象物に衝突前の観察対象物の画像上の輪郭の位置にカルマンフィルター，パーティクルフィルタなどの観察対象物の運動モデルから予測される移動量を足した画像上の位置へ、観察対象物の訂正後の輪郭を置く。
(B3)非観察対象物との衝突前の観察対象物の輪郭の形状の重心を非観察対象物に衝突した時の観察対象物の輪郭の形状の重心に重ねる。
(B4)輪郭の任意の軸に対する回転により、又はアフィン変換、非アフィン変換の何れかにより訂正を行う。
【請求項４】
コンピュータを、
画像情報検出部で取得された画像に基づいて観察対象物の輪郭を識別すると共に所定時間ごとに当該観察対象物の輪郭を更新する輪郭識別手段、
上記観察対象物の輪郭を更新する場合に、上記観察対象物の輪郭が複数に分割されるか判定する分割判定手段、
上記分割判定手段で上記観察対象物の輪郭が複数に分割されると判定される場合に、上記輪郭識別手段による輪郭の更新を規制する分割規制手段、
として機能させ、
画面上の各画素に背景か観察対象かを示すラベル値が割り当てられ、輪郭内側のラベル値と輪郭外側のラベル値とは符号が異なり、上記分割判定手段は、前記輪郭を更新するとラベル値の符号が変化する画素を検出し、当該画素が値を更新すると前記観察対象物の輪郭が複数に分かれる特異点であるか否か判定し、
上記画素が特異点であると上記分割判定手段が判定した場合、上記分割規制手段は当該特異点のラベル値の符号を変更させないことを特徴とする、輪郭識別プログラム。
【請求項５】
前記観察対象物の輪郭を更新する場合に上記観察対象物の輪郭が複数に分割されるか判定する分割判定手段と、上記分割判定手段で上記観察対象物の輪郭が複数に分割されると判定される場合に上記輪郭識別手段による輪郭の更新を規制する分割規制手段と、を備え、
画面上の各画素に背景か観察対象かを示すラベル値が割り当てられ、輪郭内側のラベル値と輪郭外側のラベル値とは符号が異なり、上記分割判定手段は、前記輪郭を更新するとラベル値の符号が変化する画素を検出し、当該画素が値を更新すると前記観察対象物の輪郭が複数に分かれる特異点であるか否か判定し、
上記画素が特異点であると上記分割判定手段が判定した場合、上記分割規制手段は当該特異点のラベル値の符号を変更させないことを特徴とする、請求項１に記載の顕微鏡装置。
【請求項６】
前記画像情報検出部からの画像を処理する演算部を備え、
上記演算部は、各画素に対応した演算素子もしくは、複数の画素に対応した演算素子を備えることを特徴とする、請求項１，２，５の何れかに記載の顕微鏡装置。
【請求項７】
さらに、前記コンピュータを、
前記観察対象物の輪郭を更新する場合に、前記観察対象物の輪郭が複数に分割されるか判定する分割判定手段、
上記分割判定手段で前記観察対象物の輪郭が複数に分割されると判定される場合に、前記輪郭識別手段による輪郭の更新を規制する分割規制手段、
として機能させ、
画面上の各画素に背景か観察対象かを示すラベル値が割り当てられ、輪郭内側のラベル値と輪郭外側のラベル値とは符号が異なり、上記分割判定手段は、前記輪郭を更新するとラベル値の符号が変化する画素を検出し、当該画素が値を更新すると前記観察対象物の輪郭が複数に分かれる特異点であるか否か判定し、
上記画素が特異点であると上記分割判定手段が判定した場合、上記分割規制手段は当該特異点のラベル値の符号を変更させないことを特徴とする、請求項３に記載の輪郭識別プログラム。
【請求項８】
各画素に対応した演算素子もしくは、複数の画素に対応した演算素子を備える演算部に実装することを特徴とする、請求項３，４，７の何れかに記載の輪郭識別プログラム。
【手続補正書】
【提出日】平成22年9月9日(2010.9.9)
【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】
顕微鏡視野の画像を検出する画像情報検出部と、上記画像情報検出部からの画像に基づいて観察対象物の輪郭を識別する輪郭識別手段と、を備え、上記輪郭識別手段が上記画像情報検出部から所定時間ごとに送られてくる画像に基づいて上記輪郭を更新する、顕微鏡装置であって、
上記観察対象物が非観察対象物と衝突したか否かを判別する衝突判定手段と、上記衝突判定手段で上記観察対象物が上記非観察対象物に衝突したと判定された場合に上記輪郭識別手段で更新された上記観察対象物の上記非観察対象物に衝突した時の輪郭の形状を下記(A1)〜(A3)の何れかに訂正すると共に、訂正後の輪郭の位置を下記(B1)〜(B4)の何れかに訂正する訂正手段と、を備えたことを特徴とする、顕微鏡装置。
(A1)非観察対象物との衝突前の観察対象物の輪郭の形状に置き換える。
(A2)数ピクセル小さくする。
(A3)衝突前の観察対象物の輪郭の形状と衝突後の観察対象物の輪郭の形状との重み付け平均した形状に置き換える。
(B1)観察対象物の訂正後の輪郭を、衝突前の観察対象物の輪郭の画像上の位置と衝突後の観察対象物の画像上の位置の重み付け平均の位置へ置く。
(B2)非観察対象物に衝突前の観察対象物の画像上の輪郭の位置にカルマンフィルター，パーティクルフィルタなどの観察対象物の運動モデルから予測される移動量を足した画像上の位置へ、観察対象物の訂正後の輪郭を置く。
(B3)非観察対象物との衝突前の観察対象物の輪郭の形状の重心を非観察対象物に衝突した時の観察対象物の輪郭の形状の重心に重ねる。
(B4)輪郭の任意の軸に対する回転により、又はアフィン変換、非アフィン変換の何れかにより訂正を行う。
【請求項２】
顕微鏡視野の画像を検出する画像情報検出部と、上記画像情報検出部からの画像に基づいて観察対象物の輪郭を識別する輪郭識別手段と、を備え、上記輪郭識別手段が上記画像情報検出部から所定時間ごとに送られてくる画像に基づいて上記輪郭を更新する、顕微鏡装置であって、
上記観察対象物の輪郭を更新する場合に上記観察対象物の輪郭が複数に分割されるか判定する分割判定手段と、上記分割判定手段で上記観察対象物の輪郭が複数に分割されると判定される場合に上記輪郭識別手段による輪郭の更新を規制する分割規制手段と、を備え、
画面上の各画素に背景か観察対象かを示すラベル値が割り当てられ、輪郭内側のラベル値と輪郭外側のラベル値とは符号が異なり、上記分割判定手段は、前記輪郭を更新するとラベル値の符号が変化する画素を検出し、当該画素が値を更新すると前記観察対象物の輪郭が複数に分かれる特異点であるか否か判定し、
上記画素が特異点であると上記分割判定手段が判定した場合、上記分割規制手段は、当該特異点のラベル値の符号を変更させないことを特徴とする、顕微鏡装置。
【請求項３】
コンピュータを、
画像情報検出部で取得された画像に基づいて観察対象物の輪郭を識別すると共に所定時間ごとに当該観察対象物の輪郭を更新する輪郭識別手段、
上記観察対象物が非観察対象物と衝突したか否かを判別する衝突判定手段、
上記衝突判定手段で上記観察対象物が上記非観察対象物に衝突したと判定された場合に上記輪郭識別手段で更新された上記観察対象物の上記非観察対象物に衝突した時の輪郭の形状を下記(A1)〜(A3)の何れかに訂正すると共に、訂正後の輪郭の位置を下記(B1)〜(B4)の何れかに訂正する訂正手段、
として機能させるようにしたことを特徴とする、輪郭識別プログラム。
(A1)非観察対象物との衝突前の観察対象物の輪郭の形状に置き換える。
(A2)数ピクセル小さくする。
(A3)衝突前の観察対象物の輪郭の形状と衝突後の観察対象物の輪郭の形状との重み付け平均した形状に置き換える。
(B1)観察対象物の訂正後の輪郭を、衝突前の観察対象物の輪郭の画像上の位置と衝突後の観察対象物の画像上の位置の重み付け平均の位置へ置く。
(B2)非観察対象物に衝突前の観察対象物の画像上の輪郭の位置にカルマンフィルター，パーティクルフィルタなどの観察対象物の運動モデルから予測される移動量を足した画像上の位置へ、観察対象物の訂正後の輪郭を置く。
(B3)非観察対象物との衝突前の観察対象物の輪郭の形状の重心を非観察対象物に衝突した時の観察対象物の輪郭の形状の重心に重ねる。
(B4)輪郭の任意の軸に対する回転により、又はアフィン変換、非アフィン変換の何れかにより訂正を行う。
【請求項４】
コンピュータを、
画像情報検出部で取得された画像に基づいて観察対象物の輪郭を識別すると共に所定時間ごとに当該観察対象物の輪郭を更新する輪郭識別手段、
上記観察対象物の輪郭を更新する場合に、上記観察対象物の輪郭が複数に分割されるか判定する分割判定手段、
上記分割判定手段で上記観察対象物の輪郭が複数に分割されると判定される場合に、上記輪郭識別手段による輪郭の更新を規制する分割規制手段、
として機能させ、
画面上の各画素に背景か観察対象かを示すラベル値が割り当てられ、輪郭内側のラベル値と輪郭外側のラベル値とは符号が異なり、上記分割判定手段は、前記輪郭を更新するとラベル値の符号が変化する画素を検出し、当該画素が値を更新すると前記観察対象物の輪郭が複数に分かれる特異点であるか否か判定し、
上記画素が特異点であると上記分割判定手段が判定した場合、上記分割規制手段は当該特異点のラベル値の符号を変更させないことを特徴とする、輪郭識別プログラム。
【請求項５】
前記観察対象物の輪郭を更新する場合に上記観察対象物の輪郭が複数に分割されるか判定する分割判定手段と、上記分割判定手段で上記観察対象物の輪郭が複数に分割されると判定される場合に上記輪郭識別手段による輪郭の更新を規制する分割規制手段と、を備え、
画面上の各画素に背景か観察対象かを示すラベル値が割り当てられ、輪郭内側のラベル値と輪郭外側のラベル値とは符号が異なり、上記分割判定手段は、前記輪郭を更新するとラベル値の符号が変化する画素を検出し、当該画素が値を更新すると前記観察対象物の輪郭が複数に分かれる特異点であるか否か判定し、
上記画素が特異点であると上記分割判定手段が判定した場合、上記分割規制手段は当該特異点のラベル値の符号を変更させないことを特徴とする、請求項１に記載の顕微鏡装置。
【請求項６】
前記画像情報検出部からの画像を処理する演算部を備え、
上記演算部は、各画素に対応した演算素子もしくは、複数の画素に対応した演算素子を備えることを特徴とする、請求項１，２，５の何れかに記載の顕微鏡装置。
【請求項７】
さらに、前記コンピュータを、
前記観察対象物の輪郭を更新する場合に、前記観察対象物の輪郭が複数に分割されるか判定する分割判定手段、
上記分割判定手段で前記観察対象物の輪郭が複数に分割されると判定される場合に、前記輪郭識別手段による輪郭の更新を規制する分割規制手段、
として機能させ、
画面上の各画素に背景か観察対象かを示すラベル値が割り当てられ、輪郭内側のラベル値と輪郭外側のラベル値とは符号が異なり、上記分割判定手段は、前記輪郭を更新するとラベル値の符号が変化する画素を検出し、当該画素が値を更新すると前記観察対象物の輪郭が複数に分かれる特異点であるか否か判定し、
上記画素が特異点であると上記分割判定手段が判定した場合、上記分割規制手段は当該特異点のラベル値の符号を変更させないことを特徴とする、請求項３に記載の輪郭識別プログラム。
【請求項８】
各画素に対応した演算素子もしくは、複数の画素に対応した演算素子を備える演算部に実装することを特徴とする、請求項３，４，７の何れかに記載の輪郭識別プログラム。