(57)【要約】【課題】各色の輝度ごとにクラスタリング処理を行い、前景領域、背景領域、ノイズ領域の各領域を精度良く判別し得る領域判別装置、領域判別方法及びプログラムを提供する。【解決手段】同一対象物が単一色で表示される複数の画像を入力する入力部１４と、色ごとに、入力された画像について混合正規分布モデルによるクラスタリング処理を行い、画像の画素を前景領域、背景領域又はノイズ領域のうち、何れか一の領域に割り当てる制御部１１と、を備えた領域判別装置とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一対象物が単一色で表示される複数の画像を入力する入力部と、
色ごとに、前記入力された画像について混合正規分布モデルによるクラスタリング処理を行い、当該画像の画素を前景領域、背景領域又はノイズ領域のうち、何れか一の領域に割り当てる制御部と、
を備えた領域判別装置。
【請求項２】
前記制御部は、前記前景領域、前記背景領域又は前記ノイズ領域の各領域において、輝度の最大値、平均値又は最小値を含む特徴量を算出し、前記前景領域の特徴量から前記背景領域の特徴量を差し引いて得られる値を遺伝子発現量として算出する請求項１に記載の領域判別装置。
【請求項３】
前記制御部は、色ごとに算出された前記遺伝子発現量について、何れか一の色の遺伝子発現量を基準として他の色の遺伝子発現量と比較することにより、遺伝子発現量比を算出する請求項１又は２に記載の領域判別装置。
【請求項４】
前記同一対象物は、ＤＮＡチップ上に配列された複数のＤＮＡ断片のうち、何れか一のＤＮＡ断片であり、
前記一のＤＮＡ断片は、赤色又は緑色に標識されたターゲットを含み、
前記単一色で表示された複数の画像は、赤色で表示された画像及び緑色で表示された画像の２つの画像である請求項１〜３の何れか一項に記載の領域判別装置。
【請求項５】
入力部により、同一対象物が単一色で表示される複数の画像を入力する工程と、
制御部により、色ごとに、前記入力された画像について混合正規分布モデルによるクラスタリング処理を行い、当該画像の画素を前景領域、背景領域又はノイズ領域のうち、何れか一の領域に割り当てる工程と、
を含む領域判別方法。
【請求項６】
コンピュータを、
入力部により、同一対象物が単一色で表示される複数の画像を入力する手段、
制御部により、色ごとに、前記入力された画像について混合正規分布モデルによるクラスタリング処理を行い、当該画像の画素を前景領域、背景領域又はノイズ領域のうち、何れか一の領域に割り当てる手段、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、領域判別装置、領域判別方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
遺伝子発現状況の調査やバイオインフォマティクス等では、「ＤＮＡチップ」と呼ばれる分析器具やＤＮＡチップを読み取る「ＤＮＡチップリーダ」が用いられる。
【０００３】
ＤＮＡチップは、ガラスや樹脂等の基板上に予め整列配置された数百〜数万種類のＤＮＡ断片（ここでは特に、「プローブ」という）を備えて構成され、プローブに２種類のＤＮＡ断片（ここでは特に、「ターゲット」という）をハイブリダイゼーションして作製される。
【０００４】
２種類のターゲットは検体から抽出され、抽出された２種類のターゲットには互いに異なる２色の蛍光色素が標識される。例えば、検体の正常な部位から抽出されたターゲットには赤色（Ｃｙａｎｉｎｅ５）の蛍光色素が、検体のがん細胞等の異常な部位から抽出されたターゲットには緑色（Ｃｙａｎｉｎｅ３）の蛍光色素が、それぞれ標識される。
【０００５】
ＤＮＡチップリーダは、ＤＮＡチップの解析に用いられる光検出装置である。
ＤＮＡチップリーダは、波長の異なる２種類（赤色、緑色）のレーザ光をターゲットに照射し、ターゲットから励起した光を検出する。赤色のレーザ光を照射すると正常なターゲットから赤色の蛍光が励起し、緑色のレーザ光を照射すると異常なターゲットから緑色の蛍光が励起する。
【０００６】
ＤＮＡチップリーダは、検出された蛍光の輝度に基づいて画像を生成する。生成された画像はコンピュータによって解析され、上記した遺伝子発現状況の調査等に用いることができる。
【０００７】
生成された画像の解析に際しては、画像に含まれる一のスポット領域から前景領域、背景領域、ノイズ領域の各領域を精度良く判別することが必要となる。
なお、スポット領域とは、ターゲットを含む一定領域をいう。
また、前景領域とは、スポット領域におけるターゲットの領域をいう。
また、背景領域又はノイズ領域とは、前景領域以外の領域をいう。
【０００８】
非特許文献１によれば、上記の前景領域、背景領域、ノイズ領域を判別する際に赤色と緑色の２色の輝度を合計した値を用いてクラスタリング処理を行う技術が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ ｏｎｌｉｎｅ １７ Ｍａｒｃｈ ２００４, Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ, ２００４, Ｖｏｌ.３２,Ｎｏ.５ ｅ５０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、非特許文献１の技術では、赤色と緑色の２色の輝度を一元化してクラスタリング処理するため、各色の輝度の特徴が失われてしまう問題がある。各色の輝度の特徴が失われるため、判別の精度は低くなり誤判別が発生する。
【００１１】
図１０に、スポット領域の一例を示す。
スポット領域ＳＲ１は、前景領域が円形であり、前景領域と背景領域とが明確に区別できる理想的なスポット領域である。スポット領域ＳＲ１のような形状であれば、従来技術でも各領域の判別は容易である。
【００１２】
スポット領域ＳＲ２〜ＳＲ４は、前景領域が非円形やドーナツ型であるため、前景領域と背景領域とが明確に区別し難いスポット領域である。
また、スポット領域ＳＲ５は、前景領域にノイズ領域が重複しているため、前景領域と背景領域とが明確に区別し難いスポット領域である。
従来技術では、スポット領域ＳＲ２〜ＳＲ５における３つの領域を精度良く判別することは困難である。
【００１３】
本発明の課題は、各色の輝度ごとにクラスタリング処理を行い、前景領域、背景領域、ノイズ領域の各領域を精度良く判別し得る領域判別装置、領域判別方法及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明によれば、
同一対象物が単一色で表示される複数の画像を入力する入力部と、
色ごとに、前記入力された画像について混合正規分布モデルによるクラスタリング処理を行い、当該画像の画素を前景領域、背景領域又はノイズ領域のうち、何れか一の領域に割り当てる制御部と、
を備えた領域判別装置が提供される。
【００１５】
また、本発明によれば、
入力部により、同一対象物が単一色で表示される複数の画像を入力する工程と、
制御部により、色ごとに、前記入力された画像について混合正規分布モデルによるクラスタリング処理を行い、当該画像の画素を前景領域、背景領域又はノイズ領域のうち、何れか一の領域に割り当てる工程と、
を含む領域判別方法が提供される。
【００１６】
また、本発明によれば、
コンピュータを、
入力部により、同一対象物が単一色で表示される複数の画像を入力する手段、
制御部により、色ごとに、前記入力された画像について混合正規分布モデルによるクラスタリング処理を行い、当該画像の画素を前景領域、背景領域又はノイズ領域のうち、何れか一の領域に割り当てる手段、
として機能させるプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、各色の輝度ごとにクラスタリング処理を行うため、各色の輝度の特徴が失われることはない。また、各色の輝度の特徴が失われないため、スポット領域における前景領域、背景領域、ノイズ領域を精度良く判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】領域判別装置の機能的構成図である。
【図２】ＤＮＡチップの一例を示す図である。
【図３】ＤＮＡチップ読み取り処理を示すフロー図である。
【図４】数値化処理を示すフロー図である。
【図５】中心位置が決定されたスポット領域の概念図である。
【図６】特徴量算出処理を示すフロー図である。
【図７】クラスタリング処理の概念図である。
【図８】従来技術における輝度空間と本実施形態における輝度空間との対比図である。
【図９】平均値、分散、領域判別結果の関係を示す図である。
【図１０】スポット領域の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本実施形態における領域判別装置の最適な構成及び動作について、図面を用いて詳細に説明する。なお、本実施形態は本発明の一例に過ぎず、本発明がこれに限定されるものではない。
【００２０】
図１に、領域判別装置１０の機能的構成を示す。
領域判別装置１０は、制御部１１、操作部１２、表示部１３、入力部１４、記憶部１５等を備えて構成される。
なお、領域判別装置１０は、入力部１４を介してＤＮＡチップリーダ１６とデータ送受信可能に接続される。
【００２１】
制御部１１は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を備えて構成される。
制御部１１は、記憶部１５に記憶されているプログラム（図４、図６参照）との協働により各種演算を行い、各部（１２〜１５）の動作を集中制御する。
【００２２】
操作部１２は、キーボードやマウス等を備えて構成される。
操作部１２は、ユーザの操作により操作信号を生成し、生成された操作信号を制御部１１に出力する。
【００２３】
表示部１３は、ディスプレイ等を備えて構成され、制御部１１の表示制御により各種操作画面表示し、又はＤＮＡチップリーダ１６により生成された画像を表示する。
【００２４】
入力部１４は、領域判別装置１０とＤＮＡチップリーダ１６とを接続するインターフェイスであり、入出力端子を備えて構成される。入力部１４を介して、制御部１１はＤＮＡチップリーダ１６に制御信号を出力し、またＤＮＡチップリーダ１６から画像ファイルを入力する。
【００２５】
記憶部１５は、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性の半導体メモリを備えて構成される。なお、記憶部１５の他の態様として、メモリカード（ＲＯＭカード、ＲＡＭカード等）、磁気ディスク（フロッピディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリ等としてもよい。
【００２６】
記憶部１５は、領域判別装置１０を統括的に制御するシステムプログラムや、数値化処理プログラム（図４）、特徴量算出処理プログラム（図６）等の各種処理プログラムを記憶し、各種処理により得られたデータ等を記憶する。また、記憶部１５は、入力部１４により入力された画像を記憶する。
【００２７】
ＤＮＡチップリーダ１６は、ＤＮＡチップにレーザ光を照射し、反射光を受光する光学系を備えて構成される。また、ＤＮＡチップリーダ１６は、受光された輝度に基づいて画像を生成し、生成された画像を領域判別装置１０に出力する。
【００２８】
図２に、ＤＮＡチップ１７の一例を示す。
ＤＮＡチップ１７は、スライドガラスの基板１７１上に予め整列配置された数百〜数万種類のプローブ１７２を備えて構成され、プローブ１７２に人体等の検体から抽出された２種類のターゲット１７３をハイブリダイゼーションして作製される。プローブ１７２及びターゲット１７３を含む一定範囲をスポット領域という（図１０参照）。
【００２９】
抽出された２種類のターゲット１７３には、互いに異なる２色の蛍光色素が標識される。例えば、検体の正常な部位から抽出されたターゲット１７３には赤色（Ｃｙａｎｉｎｅ５）の蛍光色素が、検体のがん細胞等の異常な部位から抽出されたターゲット１７３には緑色（Ｃｙａｎｉｎｅ３）の蛍光色素がそれぞれ標識される。
【００３０】
図３を参照して、ＤＮＡチップ読み取り処理について説明する。
なお、ＤＮＡチップ読み取り処理は、ＤＮＡチップリーダ１６によって行われる。
【００３１】
ＤＮＡチップリーダ１６は、ＤＮＡチップ１７面を画像化処理する（ステップＳ１）。
画像化処理において、ＤＮＡチップリーダ１６は、ＤＮＡチップに２色のレーザ光を照射する。２色のレーザ光には、例えば波長が６３５ｎｍの赤色のレーザ光、及び波長が５３２ｎｍの緑色のレーザ光が用いられる。
【００３２】
ＤＮＡチップ１７に２色のレーザ光が照射されると、赤色又は緑色に予め標識されたターゲットから赤色又は緑色の蛍光が励起される。
【００３３】
ＤＮＡチップリーダ１６は、励起された蛍光を受光して輝度を検出し、検出された輝度に基づいて赤色の画像データ及び緑色の画像データを生成する。
【００３４】
ＤＮＡチップリーダ１６は、生成された２つの画像データをＴｉｆｆファイルやＢＭＰファイル等にそれぞれ書き込み、２つの画像ファイルを生成する（ステップＳ２）。
なお、画像ファイルは、赤色の輝度に基づいて生成された画像ファイルと緑色の輝度に基づいて生成された画像ファイルであり、単一色の画像ファイルである。
【００３５】
ＤＮＡチップリーダ１６は、生成された２つの画像ファイルを領域判別装置１０に出力して（ステップＳ３）、ＤＮＡチップ読み取り処理を終了する。
【００３６】
図４を参照して、数値化処理について説明する。
なお、図４の数値化処理及び後述する図６の特徴量算出処理は、記憶部１５から読み取られた数値化処理プログラム及び特徴量算出処理プログラムに従って、領域判別装置１０により行われる。
【００３７】
制御部１１は、入力部１４を介して、ＤＮＡチップリーダ１６によって生成された赤色及び緑色の２つの画像ファイルを読み込む（ステップＳ１１）。
【００３８】
制御部１１は、２つの画像ファイルのそれぞれに対し、各スポット領域の中心位置を決定する（ステップＳ１２）。
中心位置の決定に際して、制御部１１は予め定められた位置を中心位置として決定するとしてもよいし、ユーザの操作により定められた位置を中心位置として決定するとしてもよい。
【００３９】
図５に、中心位置が決定されたスポット領域の概念図を示す。
各スポット領域には、それぞれ１つのターゲット（前景領域）が含まれる。また、スポット領域には、前景領域以外に背景領域又はノイズ領域が含まれる。
【００４０】
制御部１１は、各スポット領域の特徴量を算出する（ステップＳ１３）。
図６を参照して、特徴量算出処理について説明する。
【００４１】
制御部１１は、複数のスポット領域（図５参照）のうち、特徴量を算出する何れか一のスポット領域を選択する（ステップＳ１３１）。
制御部１１は、選択されたスポット領域について、混合正規分布モデルのＥＭ（Expectation−Maximization）アルゴリズムによるクラスタリング処理を行う。なお、ステップＳ１３２〜Ｓ１３７までの処理がクラスタリング処理である。
【００４２】
制御部１１は、３つのクラスタを用意し、用意した３つのクラスタの中心位置を初期化する（ステップＳ１３２）。
ここでいう「３つ」とは、前景領域、背景領域、ノイズ領域の３つであり、スポット領域における各画素はこの３つのクラスタに割り当てられることになる。
【００４３】
制御部１１は、赤色と緑色の２つの画像データごとに、３つのクラスタの共分散行列を初期化計算する（ステップＳ１３３）。
なお、従来技術ではステップＳ１３３の処理を赤色及び緑色の１次元で処理するのに対し、本実施形態では赤色と緑色を別々に２次元で処理する。
【００４４】
図７を参照して、従来技術における輝度空間ＢＰ１と本実施形態における輝度空間ＢＰ２との対比について説明する。
輝度空間ＢＰ１は、１次元の輝度空間の概念図である。
横軸は、赤色及び緑色の輝度を合計した輝度を示す。
縦軸は、輝度そのものが正規分布に含まれる確率を示す。
１次元の輝度空間ＢＰ１によれば、赤色と緑色の個々の輝度の特徴は失われてしまう。
【００４５】
輝度空間ＢＰ２は、２次元の輝度空間の概念図である。
横軸は赤色の輝度を示し、この場合の縦軸は赤色の輝度そのものが正規分布に含まれる確率を示す。
また、縦軸は緑色の輝度を示し、この場合の横軸は緑色の輝度そのものが正規分布に含まれる確率を示す。
【００４６】
赤色及び緑色の輝度が両方とも大きい値をもつ画素は、輝度空間ＢＰ２の右上部分に位置することになり「前景領域」に割り当てられる可能性が高い。逆に、両方とも小さい値をもつ画素は、輝度空間ＢＰ２の左下部分に位置することになり「背景領域」に割り当てられる可能性が高い。
２次元の輝度空間ＢＰ２によれば、赤色と緑色の個々の輝度の特徴は失われない。
【００４７】
図６に戻り、制御部１１は、収束したか否か判断する（ステップＳ１３４）。
収束しない場合（ステップＳ１３４；Ｎ）、制御部１１はスポット領域における各画素に対し、３つのクラスタのそれぞれに属する尤度（ありそうな状態）を計算する（ステップＳ１３５）。
【００４８】
制御部１１は、２つの画像データごとに３つのクラスタの共分散行列を再計算して（ステップＳ１３６）、ステップＳ１３４に移行する。
【００４９】
ステップＳ１３４に戻り、収束した場合（ステップＳ１３４；Ｙ）、制御部１１は各画素について、尤度が一番高いクラスタを選択して前景領域、背景領域、ノイズ領域のうち、何れかの領域に割り当てる（ステップＳ１３７）。
【００５０】
図８に、ＥＭアルゴリズムによるクラスタリング処理の概念図を示す。
スポット画像ＳＧ１は、赤色及び緑色を合わせた画像であり、前景領域、背景領域、ノイズ領域の３つの領域を含んで構成される。
スポット画像ＳＧ１の各画素は、混合正規分布モデルによるクラスタリング処理により、上記３つの領域の何れかに判別される。
【００５１】
輝度空間ＢＰ２は、図７で説明したように２次元の輝度空間を示す図であり、２次元の輝度空間上におけるスポット画像ＳＧ１の各画素の輝度の分布を示す図である。クラスタリング処理により、各画素は前景領域、背景領域、ノイズ領域の３つの領域の何れかに収束される。
【００５２】
クラスタリング結果ＣＬ１は、スポット画像ＳＧ１の各画素が前景領域、背景領域、ノイズ領域の３つの領域に割り当てられた画像であり、これを可視化した画像である。
クラスタリング結果ＣＬ１によれば、スポット領域における前景領域、背景領域、ノイズ領域の３つの領域を精度良く判別することができる。
【００５３】
図６に戻り、制御部１１は、上記のクラスタリング処理（ステップＳ１３２〜Ｓ１３７）を行った後に、特徴量算出処理を行う。
以下、特徴量算出処理（ステップＳ１３８、Ｓ１３９）について説明する。
【００５４】
制御部１１は、前景領域、背景領域、ノイズ領域ごとに、中央値又は平均値を算出する（ステップＳ１３８）。
中央値とは、各領域において最も大きい輝度の値をいう。
また、平均値とは、各領域における輝度の平均値をいう。
【００５５】
制御部１１は、前景領域の特徴量に対し背景領域の特徴量を用いて補正する（ステップＳ１３９）。
ここでいう特徴量とは、ステップＳ１３８で算出された各領域の中央値又は平均値、或いは各領域において最も小さい輝度の値である最小値の総称とする。
【００５６】
ステップＳ１３９の具体的な処理として、制御部１１は各スポット領域における前景領域の平均値（又は中央値、最小値）から、全てのスポット領域における背景領域の平均値（又は中央値、最小値）を差し引く。つまり、制御部１１は、前景領域からＤＮＡチップ１７自体が光った際に計測された余分な輝度を差し引く。
【００５７】
なお、上記の手法に限らず、例えば各スポット領域における前景領域の平均値（又は中央値、最小値）から、各スポット領域における背景領域の平均値（又は中央値、最小値）を差し引く、としてもよい。
上記のように補正することで、前景領域の「遺伝子発現量」を算出することができる。
【００５８】
制御部１１は、各スポット領域において、赤色及び緑色の２つの画像データの遺伝子発現量を比較して、遺伝子発現量比を算出する（ステップＳ１４０）。
なお、算出された遺伝子発現量比は、赤色又は緑色の一方を基準とした場合、他方が基準に対してプラスであるか否かを解析することにより遺伝子的に違いがあったか否かの判断に用いられる。
【００５９】
制御部１１は、全てのスポット領域について上記説明してきた処理を行ったか否か判断する（ステップＳ１４１）。
全てのスポット領域について処理していない場合（ステップＳ１４１；Ｎ）、制御部１１は、ステップＳ１３１に移行する。
【００６０】
全てのスポット領域について処理した場合（ステップＳ１４１；Ｙ）、制御部１１は、特徴量算出処理を終了する。
【００６１】
図４に戻り、制御部１１は、算出された特徴量、遺伝子発現量又は遺伝子発現量比等の情報を含むファイルを生成し、生成されたファイルを表示部１３により表示する。或いは、制御部１１は生成されたファイルをプリンタ等の図示しない外部機器に出力して（ステップＳ１４）、数値化処理を終了する。
【００６２】
図９に、平均値、分散、判別結果の関係を示す。
平均値が小さい場合、各領域の輝度が互いに近い値となり、２次元の輝度空間において正規分布に広がりが無く、はっきりした区切りが分かり難い。
領域判別できたとしても、前景領域が背景領域に埋もれてしまう場合がある（見た目ではっきり区別できない）。
【００６３】
平均値が大きい場合、各領域の輝度が互いに遠い値となり、２次元の輝度空間において正規分布に広がりがあるため領域判別し易い。
【００６４】
また、分散とは、前景領域、背景領域、ノイズ領域の各領域の輝度のばらつきをいう。
分散が大きい場合、各領域の輝度がばらついており、２次元の輝度空間において正規分布がなだらかな状態となる。つまり、赤色及び緑色の正規分布の裾がクロスする部分が多くなり領域判別が困難となるが、本実施形態によれば精度良く領域判別できる。
【００６５】
例えば、従来の１次元で処理する手法であれば、緑色が「４」、赤色が「２」の値を持つ場合、「（４＋２）2＝３６」となり、緑色が「３」、赤色が「３」の値を持つ場合、「（３＋３）2＝３６」となるため、前者と同一結果となる。
【００６６】
しかし、本実施形態の２次元で処理する手法であれば、例えば緑色が「４」、赤色が「２」の値を持つ場合、「４2＋２2＝２０」となり、緑色が「３」、赤色が「３」の値を持つ場合、「３2＋３2＝１８」となるため、異なる結果となる。
【００６７】
以上のように、本実施形態によれば、入力部１４により入力された単一色の画像について、色ごとにクラスタリング処理を行い、画像の画素を前景領域、背景領域又はノイズ領域の何れか一の領域に精度良く割り当てることができる。
【００６８】
また、前景領域、背景領域又はノイズ領域の各領域における特徴量を算出し、前景領域の特徴量から背景領域の特徴量を差し引くことで、正確な遺伝子発現量を算出することができる。
【００６９】
また、算出された遺伝子発現量のうち、何れか一の色の遺伝子発現量を基準とし、他の色の遺伝子発現量と比較することで遺伝子発現量比を算出することができる。遺伝子的な違いを容易に把握することができる。
【００７０】
また、入力部１４により入力された単一色の画像を赤色及び緑色の２色のＤＮＡ断片の画像とすることができる。
【符号の説明】
【００７１】
１０  領域判別装置
１１  制御部
１２  操作部
１３  表示部
１４  入力部
１５  記憶部
１６  ＤＮＡチップリーダ
１７  ＤＮＡチップ
【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６】
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【図９】
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【図１０】
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【図５】
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【図７】
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【図８】
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