(57)【要約】【課題】培養中の細胞が増殖する予兆を好適に検出することが可能な情報処理装置、情報処理システム及びプログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置３は、時系列の複数の入力画像Ｉｍに基づき、監視期間Ｔｗ内において継続して動きが発生したか否かを示す累積動き情報Ｉｄｃを生成し、累積動き情報Ｉｄｃに基づき予兆領域Ｒｔａｇを検出する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
培地を撮影した画像から培養中の細胞が増殖する予兆部分を検出する情報処理装置であって、
前記培地を撮影した複数の画像に基づき、所定期間内において継続して動きが発生した領域の一部又は全部を、前記予兆部分として検出する予兆検出手段
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記培地を撮影した複数の画像から、任意の時刻での細胞の動きに関する情報を算出する動き情報算出手段をさらに有し、
前記予兆検出手段は、前記所定期間内の複数の時刻に対応する前記動きに関する情報に基づき、前記予兆部分を検出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記所定期間内での前記動きに関する情報を累積した累積動き情報を算出する累積動き情報算出手段をさらに有し、
前記予兆検出手段は、前記累積動き情報算出手段が算出した累積動き情報に基づき、前記予兆部分を検出することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記累積動き情報算出手段は、前記所定期間内で遅い時刻に対応する動きに関する情報ほど、重み付けを大きくして前記累積動き情報を算出することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記動き情報算出手段は、前記培地を撮影した画像の各位置又は領域を、輝度に基づき所定個数のクラスに分類した後、当該クラスの経時変化の有無を示す２値化画像を、前記動きに関する情報として算出することを特徴とする請求項２〜４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記予兆検出手段が検出した予兆部分の数又は面積の少なくとも一方に基づき、前記培養中の細胞の培養完了日時を予測する培養完了日時予測手段をさらに有することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
培養中の細胞が存在する培地を撮影する撮影手段と、
前記培地を撮影した複数の画像に基づき、所定期間内において継続して動きが発生した領域の一部又は全部を、培養中の細胞が増殖する予兆部分として検出する予兆検出手段と、
を有することを特徴とする情報処理システム。
【請求項８】
培地を撮影した画像から培養中の細胞が増殖する予兆部分を検出する情報処理装置が実行するプログラムであって、
前記培地を撮影した複数の画像に基づき、所定期間内において継続して動きが発生した領域の一部又は全部を、前記予兆部分として検出する予兆検出手段
として前記情報処理装置を機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、培養中の細胞が増殖する予兆を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、細胞が撮像された画像データから目的の細胞の領域を抽出し、その移動量などを算出する技術が知られている。例えば、特許文献１には、撮影範囲内にある各細胞が所定時間内で移動した距離を算出し、それらを領域ごとに累積することで、領域ごとに細胞集団の活性度を評価する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−３９１１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
細胞を培養する際、培養環境の調整や培養期間の予測は細胞ごとに異なり、現在は作業者が目視で細胞の様子を観察して判断している。この作業は、習熟度による個人差があるという問題があるため、培養環境の調整や培養期間の予測をするのに有用な客観的な指標を算出できると便宜である。一方、特許文献１では、培養する細胞の活性度を評価する指標を算出している。しかしながら、培養期間を予測する場合などに有用な、培養する細胞が増殖する予兆部分を検出する技術については、特許文献１には何ら記載及び示唆がない。そこで本発明は、培養中の細胞が増殖する予兆を好適に検出することが可能な情報処理装置、情報処理システム及びプログラムを提供することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の１つの観点では、培地を撮影した画像から培養中の細胞が増殖する予兆部分を検出する情報処理装置であって、前記培地を撮影した複数の画像に基づき、所定期間内において継続して動きが発生した領域の一部又は全部を、前記予兆部分として検出する予兆検出手段を有することを特徴とする。上記の「培養中の細胞」とは、培養される対象となる生物体の構造上・機能上の基本単位であり、好適には、表皮細胞、ｉＰＳ（Ｉｎｄｕｃｅｄ  Ｐｌｕｒｉｐｏｔｅｎｔ  Ｓｔｅｍ）細胞、又はＥＳ（Ｅｍｂｒｙｏｎｉｃ  Ｓｔｅｍ）細胞である。
【０００６】
本発明の他の観点では、情報処理システムは、培養中の細胞が存在する培地を撮影する撮影手段と、前記培地を撮影した複数の画像に基づき、所定期間内において継続して動きが発生した領域を、培養中の細胞が増殖する予兆部分として検出する予兆検出手段と、を有することを特徴とする。
【０００７】
本発明のさらに他の観点では、培地を撮影した画像から培養中の細胞が増殖する予兆部分を検出する情報処理装置が実行するプログラムであって、前記培地を撮影した複数の画像に基づき、所定期間内において継続して動きが発生した領域を、前記予兆部分として検出する予兆検出手段として前記情報処理装置を機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、情報処理装置は、培地を撮影した画像から培養中の細胞が増殖する予兆部分を検出する際に、培地を撮影した複数の画像に基づき、所定期間内において継続して動きが発生した領域を、予兆部分として検出する。予兆部分は、動きが継続して発生するという特徴があるため、この態様により、情報処理装置は、培養中の細胞が増殖する予兆部分を的確に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】予兆検出システムの概略構成を示す。
【図２】表皮細胞をターゲット細胞とした場合の入力画像の一例である。
【図３】情報処理装置の機能ブロック図である。
【図４】予兆検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】図４のステップＳ１０１及びステップＳ１０２で実行する処理概要を示す図である。
【図６】図４のステップＳ１０３で実行する処理概要を示す。
【図７】図４のステップＳ１０４において、累積動き情報が示す画像から予兆領域を検出する処理の概要を示す図である。
【図８】検出した予兆領域を強調表示した累積動き情報の画像を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら、本発明に好適な実施形態について説明する。
【００１１】
［システム構成］
図１は、本実施形態に係る予兆検出システム１０の概略構成を示す図である。予兆検出システム１０は、人体の皮膚（表皮細胞）などの細胞を培養する際に、培養の完了日時を予測するためのシステムである。図１に示すように、予兆検出システム１０は、培地１と、カメラ２と、情報処理装置３とを有する。
【００１２】
培地１は、細胞を培養するための培地であり、例えば寒天培地やフィルム培地（図１では寒天培地）である。培地１で培養する対象となる細胞を「ターゲット細胞」とも呼ぶ。ターゲット細胞は、例えば表皮細胞である。培地１には、培養溶液が入れられており、ターゲット細胞の他、培養環境を整えるためのフィーダー細胞などが存在する。
【００１３】
カメラ２は、培地１で培養されている細胞を撮影した画像（「入力画像Ｉｍ」とも呼ぶ。）を生成し、入力画像Ｉｍを情報処理装置３に供給する。カメラ２は、例えば顕微鏡に取り付けられてもよく、顕微鏡と一体型であってもよい。カメラ２は、本発明における「撮影手段」の一例である。
【００１４】
情報処理装置３は、カメラ２から供給された入力画像Ｉｍに基づき、ターゲット細胞が増殖する予兆となる領域（「予兆領域Ｒｔａｇ」とも呼ぶ。）を検出する。ここで、予兆領域Ｒｔａｇは、ターゲット細胞の表示領域であって、当該領域からターゲット細胞が拡大又は増殖することが見込まれる領域である。そして、予兆領域Ｒｔａｇでは、細胞の激しい動きが継続して発生する。
【００１５】
図２は、カメラ２が生成する入力画像Ｉｍの一例を示す。図２に示す入力画像Ｉｍには、ターゲット細胞に加え、フィーダー細胞が表示されている。ここで、フィーダー細胞は、ターゲット細胞よりも大きな細胞であり、かつ、密集度がターゲット細胞と比較して低い。そして、ターゲット細胞は、フィーダー細胞と比べて動きが活発であるという特徴がある。このような特徴が現れるターゲット細胞の好適な例としては、表皮細胞の他、ｉＰＳ細胞やＥＳ細胞などが挙げられる。
【００１６】
［情報処理装置の構成］
次に、情報処理装置３について説明する。情報処理装置３は、ハードウェアとして、電子ペン１とのデータ通信が可能なアンテナ装置、ＣＰＵ等のプロセッサ、ＲＯＭやＲＡＭといったメモリ、ディスプレイ、マウスやキーボード等で構成される。
【００１７】
図３は、情報処理装置３の機能ブロック図である。情報処理装置３は、機能的には、マウスやキーボードといった入力手段３１、有線又は無線により通信を行う通信手段３２、記憶手段３３、処理手段３４、及びディスプレイなどの表示手段３６を備える。
【００１８】
記憶手段３３は、ＲＯＭやＲＡＭといったメモリによって構成され、処理手段３４が所定の処理を実行するのに必要なプログラムなどを記憶する。
【００１９】
処理手段３４は、ＣＰＵ等のプロセッサによって構成され、情報処理装置３の全体の制御を行う。処理手段３４は、動き情報算出手段３４１と、累積動き情報算出手段３４２と、予兆検出手段３４３と、培養完了日時予測手段３４４とを有する。
【００２０】
動き情報算出手段３４１は、入力画像Ｉｍの時系列での輝度変化に基づき、入力画像Ｉｍの画素位置ごとに細胞の動きの有無を示す情報（「動き情報Ｉｄ」とも呼ぶ。）を算出する。動き情報Ｉｄの具体的な算出方法については、図５を参照して後述する。そして、動き情報算出手段３４１は、所定期間（「監視期間Ｔｗ」とも呼ぶ。）内においてカメラ２が生成した入力画像Ｉｍを対象に、監視期間Ｔｗ内の各時刻に対応する動き情報Ｉｄを算出する。
【００２１】
累積動き情報算出手段３４２は、動き情報算出手段３４１が算出した監視期間Ｔｗ内の各時刻に対応する動き情報Ｉｄを累積した情報（「累積動き情報Ｉｄｃ」とも呼ぶ。）を算出する。累積動き情報Ｉｄｃは、監視期間Ｔｗ内の各時刻に対応する動き情報Ｉｄを平均化した情報を示す。累積動き情報Ｉｄｃの具体的な算出方法については、後述する図６を参照して具体的に説明する。
【００２２】
予兆検出手段３４３は、累積動き情報Ｉｄｃに基づき、予兆領域Ｒｔａｇを検出する。上述したように、ターゲット細胞が増殖する予兆部分では、激しい動きが継続して発生する。従って、予兆検出手段３４３は、累積動き情報Ｉｄｃに基づき、継続して動きが発生している画素位置を予兆領域Ｒｔａｇの一部であると認識する。
【００２３】
培養完了日時予測手段３４４は、予兆検出手段３４３が検出した予兆領域Ｒｔａｇの個数や総面積などに基づき、培養が完了する日時（培養完了日時）を予測する。
【００２４】
［処理フロー］
次に、情報処理装置３が実行する予兆検出処理の手順について説明する。図４は、予兆検出処理の手順を示すフローチャートである。情報処理装置３は、図４に示す処理フローを、例えば予兆検出処理を実行すべき旨の入力を検知した場合に実行する。
【００２５】
なお、以後の説明では、便宜上、情報処理装置３は、時刻「Ｔ（ｎ）」（ｎは２以上の整数）において、予兆検出処理を実行するものとする。ここで、時刻Ｔ（１）は監視期間Ｔｗの開始時刻を示し、時刻Ｔ（ｎ）は監視期間Ｔｗの終了時刻を示す。そして、時刻Ｔ（１）〜時刻Ｔ（ｎ）は、監視期間Ｔｗを略等間隔に区切った時刻を示す。
【００２６】
まず、動き情報算出手段３４１は、基準時刻である時刻Ｔ（ｎ）にカメラ２から受信した入力画像Ｉｍの各画素を、輝度値に基づき所定個数のクラスに分類する（ステップＳ１０１）。これにより、動き情報算出手段３４１は、入力画像Ｉｍの各画素位置での輝度の大きさのクラスを示す画像（「クラス分類画像Ｉｃ」とも呼ぶ。）を生成する。同様に、動き情報算出手段３４１は、監視期間Ｔｗ内の各時刻Ｔ（１）〜Ｔ（ｎ−１）で取得した入力画像Ｉｍに対しても同様に、クラス分類画像Ｉｃを生成する。ステップＳ１０１の処理の具体例については、後述する図５を参照して説明する。
【００２７】
次に、動き情報算出手段３４１は、監視期間Ｔｗ内の各時刻に対して、当該時刻のクラス分類画像Ｉｃと前時刻のクラス分類画像Ｉｃとの画素位置ごとのクラスの同異を示す動き情報Ｉｄを算出する（ステップＳ１０２）。具体的には、動き情報算出手段３４１は、時刻Ｔ（２）〜Ｔ（ｎ）に対応するクラス分類画像Ｉｃと、その直前の時刻Ｔ（１）〜Ｔ（ｎ−１）に対応するクラス分類画像Ｉｃとの各画素位置でのクラスの同異を判定する。これにより、動き情報算出手段３４１は、時刻Ｔ（２）〜Ｔ（ｎ）の各時刻に対する「ｎ−１」個分の２値化画像である動き情報Ｉｄを生成する。ステップＳ１０２の処理の具体例については、後述する図５を参照して説明する。
【００２８】
そして、累積動き情報算出手段３４２は、ステップＳ１０２で生成された監視期間Ｔｗ内の各時刻に対応する「ｎ−１」フレーム分の動き情報Ｉｄを蓄積した累積動き情報Ｉｄｃを算出する（ステップＳ１０３）。この処理の具体例については、図６を参照して説明する。
【００２９】
次に、予兆検出手段３４３は、累積動き情報Ｉｄｃに基づき、予兆領域Ｒｔａｇを検出する（ステップＳ１０４）。この処理の具体例については、図７及び図８を参照して説明する。
【００３０】
その後、培養完了日時予測手段３４４は、ステップＳ１０４で検出された予兆領域Ｒｔａｇの数や総面積等に基づき、培養完了日時を予測する。例えば、培養完了日時予測手段３４４は、予兆領域Ｒｔａｇの数又は／及び総面積等と現時刻から培養完了日時までの時間幅とのマップ又は式を予め実験や計算等に基づき作成しておき、当該マップ又は式を参照して培養完了日時を算出する。
【００３１】
［具体例］
次に、予兆検出処理の具体例について、図５〜図８を参照して説明する。
【００３２】
図５は、図４のステップＳ１０１及びステップＳ１０２で動き情報算出手段３４１が実行する処理概要を示す図である。具体的に、図５は、左から順に、時刻Ｔ（ｎ−１）及び時刻Ｔ（ｎ）に取得した入力画像Ｉｍと、これらの入力画像Ｉｍに基づき生成したクラス分類画像Ｉｃと、これらのクラス分類画像Ｉｃに基づき生成した二値化画像の動き情報Ｉｄとを示す。
【００３３】
まず、動き情報算出手段３４１は、時刻Ｔ（ｎ−１）及び時刻Ｔ（ｎ）に対応する各入力画像Ｉｍから、それぞれに対応するクラス分類画像Ｉｃを生成する。このとき、図５の例では、動き情報算出手段３４１は、入力画像Ｉｍの各画素の輝度値と、予め定めた２つの閾値とを比較することで、入力画像Ｉｍの各画素を３つのクラスに分類し、３値化画像であるクラス分類画像Ｉｃを生成している。なお、図５では、クラス分類画像Ｉｃの各画素は、それぞれ、輝度が小さいクラスに属するほど、輝度が小さくなるように（即ち暗くなるように）表示されている。従って、図５の例では、輝度が最も大きいクラスに属する画素は、細胞以外の領域に該当し、輝度が小さいその他のクラスに属する画素は、ターゲット細胞やフィーダー細胞などの細胞の領域に該当する。
【００３４】
次に、図５の例では、動き情報算出手段３４１は、時刻Ｔ（ｎ）に対応するクラス分類画像Ｉｃと、時刻Ｔ（ｎ−１）に対応するクラス分類画像Ｉｃとを画素ごとに比較する。そして、動き情報算出手段３４１は、同じクラスに属する画素位置の輝度を０とし、異なるクラスに属する画素位置の輝度を０より大きい所定値とする２値化画像を生成する。そして、動き情報算出手段３４１は、生成した２値化画像を、時刻Ｔ（ｎ）における動き情報Ｉｄとして記憶手段３３に記憶させる。そして、動き情報算出手段３４１は、各時刻Ｔ（２）〜時刻Ｔ（ｎ−１）に対応する動き情報Ｉｄについても同様に、当該時刻に取得した入力画像Ｉｍと、その直前の時刻に取得した入力画像Ｉｍとに基づき生成する。このように、動き情報算出手段３４１は、動きがある画素と、動きがない画素とをそれぞれ異なる輝度値に設定した２値化画像である動き情報Ｉｄを監視期間Ｔｗの各時刻に対して生成する。
【００３５】
図６は、ステップＳ１０３で累積動き情報算出手段３４２が実行する処理概要を示す。具体的に、図６は、上から順に、時刻Ｔ（２）〜時刻Ｔ（ｎ）にそれぞれ対応する二値化画像の動き情報Ｉｄと、これらの動き情報Ｉｄから生成した累積動き情報Ｉｄｃの画像とを示す。
【００３６】
図６に示すように、累積動き情報算出手段３４２は、画素位置ごとに、時刻Ｔ（２）〜時刻Ｔ（ｎ）に対応する動き情報Ｉｄを示す二値化画像の各輝度値を足し合わせることで、累積動き情報Ｉｄｃを生成する。なお、この場合、累積動き情報算出手段３４２は、累積動き情報Ｉｄｃの各輝度値が所定の飽和値（上限値）を超えないように正規化処理を行ってもよい。
【００３７】
図７は、ステップＳ１０４において、累積動き情報Ｉｄｃが示す画像から予兆領域Ｒｔａｇを検出する処理の概要を示す図である。図７の例では、まず、予兆検出手段３４３は、累積動き情報Ｉｄｃが示す画像内に、所定個数の画素から構成される矩形領域「Ｒｕ」を設定し、当該矩形領域Ｒｕ内の各画素の輝度値の積算値（「積算値Ｖｃ」とも呼ぶ。）を算出する。矩形領域Ｒｕの縦横の長さは、例えば入力画像Ｉｍ内での予兆領域Ｒｔａｇの推定される縦横の長さに実験等に基づき設定される。そして、予兆検出手段３４３は、設定した矩形領域Ｒｕに対応する積算値Ｖｃが所定の閾値以上である場合に、当該矩形領域Ｒｕが予兆領域Ｒｔａｇであると判断する。上述の閾値は、例えば当該矩形領域Ｒｕが予兆領域Ｒｔａｇである場合の積算値Ｖｃの下限値などに実験等に基づき予め定められる。
【００３８】
そして、予兆検出手段３４３は、図７に示すように、矩形領域Ｒｕを累積動き情報Ｉｄｃの画像上で走査させる。図７の例では、予兆検出手段３４３は、矩形領域Ｒｕを左上角から右方向に所定画素（例えば１画素）ずつ移動させ、右端に達した場合に、所定画素（例えば１画素）分だけ下方向に矩形領域Ｒｕを遷移させ、再び左端から右端にかけて矩形領域Ｒｕをずらす。そして、予兆検出手段３４３は、矩形領域Ｒｕが累積動き情報Ｉｄｃの右下角に達するまで矩形領域Ｒｕの走査を行う。そして、予兆検出手段３４３は、設定した各矩形領域Ｒｕについて、積算値Ｖｃを算出し、予兆領域Ｒｔａｇであるか否か判定する。
【００３９】
図８は、図７で説明した処理により検出した予兆領域Ｒｔａｇを強調表示した累積動き情報Ｉｄｃを示す。図８の例では、予兆領域Ｒｔａｇは、白枠により強調表示されている。このように、予兆検出手段３４３は、矩形領域Ｒｕを走査することにより、１１個の予兆領域Ｒｔａｇを検出している。そして、白枠により囲まれた領域は、いずれも、動きが継続して発生していることを示す画素（即ち輝度が高い画素）の割合が多い。このように、情報処理装置３は、図４に示す予兆検出処理を実行することで、予兆領域Ｒｔａｇを的確に検出することができる。
【００４０】
［本実施形態の予兆検出システムによる作用・効果］
本実施形態の予兆検出システム１０によれば、情報処理装置３は、時系列の複数の入力画像Ｉｍに基づき、監視期間Ｔｗ内において継続して動きが発生したか否かを示す累積動き情報Ｉｄｃを生成し、累積動き情報Ｉｄｃに基づき予兆領域Ｒｔａｇを検出する。ターゲット細胞が増殖する予兆部分では、細胞の動きが継続して発生するという特徴があるため、この態様により、情報処理装置３は、予兆領域Ｒｔａｇを的確に検出することができる。
【００４１】
［変形例］
以下では、上記した実施形態の変形例について説明する。なお、下記の変形例は、任意に組み合わせて実施形態に適用することができる。
【００４２】
（変形例１）
図１の予兆検出システム１０の構成は一例であり、本発明が適用可能な構成は、図１に示す構成に限定されない。
【００４３】
例えば、情報処理装置３は、カメラ２から入力画像Ｉｍを直接受信する代わりに、カメラ２が生成した画像を記憶した他の装置や記録媒体を介して入力画像Ｉｍを受信してもよい。また、情報処理装置３は、互いに電気的に接続した複数の端末から構成されていてもよい。この場合、各端末は、それぞれ、割り当てられた処理をするのに必要な情報を、他の端末から受信する。
【００４４】
（変形例２）
情報処理装置３は、予兆検出処理により検出した予兆領域Ｒｔａｇに基づき培養完了日時を予測する培養完了日時予測手段３４４を有したが、本発明が適用可能な構成は、これに限定されない。
【００４５】
例えば、情報処理装置３は、培養完了日時を予測する代わりに、予兆領域Ｒｔａｇの個数等をユーザが視認できるように、図８に示す画像等の表示を行ってもよい。この場合、情報処理装置３のユーザは、表示された予兆領域Ｒｔａｇの数等に基づき、培養完了日時を自ら予測したり、培地１に浸した培養液の量を変更したり、当該培養液の種類を変えたりする。
【００４６】
他の例では、情報処理装置３は、電気的に接続した端末から予兆領域Ｒｔａｇを検出すべき旨の要求信号を、監視期間Ｔｗ内に生成された各入力画像Ｉｍと共に受信し、当該入力画像Ｉｍに基づき予兆領域Ｒｔａｇを検出してもよい。この場合、情報処理装置３は、予兆領域Ｒｔａｇの検出後、検出結果を示す図８に示す画像や予兆領域Ｒｔａｇの個数の情報などを、要求信号の送信元の端末に送信する。
【００４７】
（変形例３）
図７の説明では、予兆検出手段３４３は、矩形領域Ｒｕごとに予兆領域Ｒｔａｇであるか否かを判定した。これに代えて、予兆検出手段３４３は、画素ごとに予兆領域Ｒｔａｇを構成する画素か否か判定してもよい。この場合、例えば予兆検出手段３４３は、上述した実施形態と同様に矩形領域Ｒｕの走査を行い、矩形領域Ｒｕの積算値Ｖｃが閾値以上の場合に、当該矩形領域Ｒｕの中心画素が予兆領域Ｒｔａｇを構成する画素であると判断する。そして、培養完了日時予測手段３４４は、積算値Ｖｃが閾値以上であると判定した矩形領域Ｒｕの中心画素からなる連結領域を、それぞれ予兆領域Ｒｔａｇであると認識する。
【００４８】
また、他の例では、予兆検出手段３４３は、積算値Ｖｃが閾値以上であると判断した矩形領域Ｒｕのうち、一部の領域を予兆領域Ｒｔａｇとして検出してもよい。例えば、この場合、予兆検出手段３４３は、積算値Ｖｃが閾値以上である矩形領域Ｒｕの中心部分の所定個数分の画素を、予兆領域Ｒｔａｇとして検出する。
【００４９】
（変形例４）
図５の説明等では、動き情報算出手段３４１は、入力画像Ｉｍの各画素を輝度に基づきクラス分けしてクラス分類画像Ｉｃを生成し、前後の時刻に対応するクラス分類画像Ｉｃ同士の比較処理により動き情報Ｉｄを生成した。しかし、本発明が適用可能な動き情報Ｉｄの生成方法は、これに限定されない。
【００５０】
これに代えて、例えば、動き情報算出手段３４１は、監視期間Ｔｗ内に取得された入力画像Ｉｍに基づき、監視期間Ｔｗの各時刻でのオプティカルフローの大きさを各画素位置で算出し、当該オプティカルフローの大きさからなる画像を動き情報Ｉｄとして定めてもよい。なお、この場合、動き情報算出手段３４１は、オプティカルフローの大きさに対して所定の閾値を設けることにより、動き情報Ｉｄの画像を実施形態と同様に二値化画像としてもよい。この場合であっても、動き情報算出手段３４１は、監視期間Ｔｗ内の各時刻に対応する動き情報Ｉｄを好適に算出することができる。
【００５１】
他の例では、累積動き情報算出手段３４２は、入力画像Ｉｍをフレーム間差分（即ち、対応する画素同士で輝度値を差分）することで得られた画像を、動き情報Ｉｄとしてもよい。例えば、図５の例では、累積動き情報算出手段３４２は、時刻Ｔ（ｎ）に対応する入力画像Ｉｍ及び時刻Ｔ（ｎ−１）に対応する入力画像Ｉｍをフレーム間差分することで、時刻Ｔ（ｎ）に対応する動き情報Ｉｄを生成する。
【００５２】
（変形例５）
予兆検出手段３４３は、累積動き情報Ｉｄｃの各輝度値を算出する際に、時刻Ｔｎに近い時刻に対応する動き情報Ｉｄほど累積動き情報Ｉｄｃに対する重み（反映の度合）が大きくなるように重み付け処理を行ってもよい。例えば、この場合、予兆検出手段３４３は、各時刻での動き情報Ｉｄに対し、時刻Ｔｎに近いほど大きい重み付け係数を乗じ、画素位置ごとに積算することで累積動き情報Ｉｄｃを算出する。これにより、情報処理装置３は、基準時刻Ｔ（ｎ）での培地１内の状態により即した累積動き情報Ｉｄｃを好適に算出することができる。
【００５３】
（変形例６）
培養完了日時予測手段３４４は、予兆領域Ｒｔａｇの個数を算出する場合、中心が所定画素以内の距離にある予兆領域Ｒｔａｇを１つの領域と見なしてもよい。これにより、培養完了日時予測手段３４４は、１つの予兆を複数の予兆であると誤認識するのを防ぎ、より高精度に培養完了日時を予測することができる。
【符号の説明】
【００５４】
１  培地
２  カメラ
３  情報処理装置
１０  予兆検出システム
【図１】
2015000039.tif 000003
【図２】
2015000039.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
2015000039.tif 000007
【図６】
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【図７】
2015000039.tif 000009
【図８】
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