(57)【要約】【課題】画像データを用いた構造解析の解像度を向上させる。【解決手段】測定画像のデータおよび所定の数の複数の参照画像のデータを取得し（Ｓ１０３）、複数の測定画像のそれぞれについて、参照画像に対する相対位置を移動させた測定画像の派生画像群のデータを作成し、生成した複数の派生画像群のそれぞれについて、派生画像群と前記参照画像との類似度を評価して、それぞれの派生画像群の中から、複数の参照画像のうちのいずれかとの類似度の高い複数の派生画像を抽出する（Ｓ１０５）。抽出された複数の派生画像を、派生画像の空間配置を考慮して複数のグループに分類し、共通のグループに分類された派生画像を平均化して、複数の平均化画像のデータを作成し（Ｓ１０７）、平均化画像のデータに基づいて、測定対象の構造を推定する（Ｓ１１５）。【選択図】図１
2008134212.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の解析対象に関する複数の測定画像のデータを、複数の画像に類型化し、類型化結果に基づき前記解析対象の構造を推定するシステムであって、
複数の参照画像のデータが格納される参照画像データ記憶部と、
複数の前記測定画像のそれぞれについて、前記参照画像に対する相対位置を移動させた前記測定画像の派生画像群のデータを生成し、生成した複数の前記派生画像群のそれぞれについて、前記派生画像と前記参照画像との類似度を評価して、それぞれの前記派生画像群の中から、複数の前記参照画像のうちのいずれかとの類似度の高い複数の派生画像を抽出する測定画像分類部と、
前記測定画像分類部で抽出された複数の前記派生画像を複数のグルーブに分類し、共通の前記グループに分類された複数の前記派生画像を平均化して複数の平均化画像のデータを作成し、前記参照画像のデータの更新の要否を判断し、更新を要すると判断されたときは、前記参照画像データ記憶部内の前記複数の参照画像のデータを前記複数の平均化画像のデータに書き換えるとともに前記測定画像分類部に前記派生画像を抽出する処理の実行を要求し、更新を要しないと判断されたときは、作成した複数の前記平均化画像のデータを構造推定に用いるデータとする平均化画像データ作成部と、
前記平均化画像データ作成部で作成された前記複数の平均化画像のデータを取得し、取得した前記データに基づき前記解析対象の構造を推定する構造推定部と、
を含む、構造推定システム。
【請求項２】
請求項１に記載の構造推定システムにおいて、前記測定画像のＳ／Ｎ比が０．１以下である、構造推定システム。
【請求項３】
請求項１または２に記載の構造推定システムにおいて、
前記派生画像のピクセル数がｎ×ｍ（ｎおよびｍは自然数である。）であって、前記派生画像の枚数がＬ枚（Ｌは自然数である。）であり、
前記平均化画像データ作成部が、ｎｍ次元のイメージ空間内またはＬ次元のピクセル空間内における前記複数の派生画像の位置の近接度に応じて、複数の前記派生画像を分類する、構造推定システム。
【請求項４】
請求項１乃至３いずれかに記載の構造推定システムにおいて、
前記平均化画像データ作成部が、前記参照画像データ記憶部内の前記複数の参照画像のデータを前記複数の平均化画像のデータに書き換えるとともに前記測定画像分類部に前記派生画像を抽出する処理の実行を要求し、
前記測定画像分類部が、前記要求を受け付けて、前記派生画像と更新された前記参照画像との類似度を評価して、それぞれの前記派生画像群の中から、更新された複数の前記参照画像のうちのいずれかとの類似度の高い複数の派生画像を抽出し、
前記平均化画像データ作成部が、前記測定画像分類部で新たに抽出された複数の前記派生画像を複数のグルーブに分類し、共通の前記グループに分類された複数の前記派生画像を平均化して、複数の平均化画像のデータを更新し、前記参照画像のデータの更新の要否を判断し、更新を要すると判断されたときは、前記参照画像データ記憶部内の前記複数の参照画像のデータを前記複数の平均化画像のデータに再度書き換えるとともに前記測定画像分類部に前記派生画像を抽出する処理の実行を要求し、更新を要しないと判断されたときは、作成した複数の前記平均化画像のデータを構造推定に用いるデータとし、
前記構造推定部が、前記平均化画像データ作成部で更新された前記複数の平均化画像のデータを取得し、取得した前記データに基づき前記解析対象の構造を推定する、構造推定システム。
【請求項５】
請求項１乃至４いずれかに記載の構造推定システムにおいて、
前記派生画像および前記参照画像のピクセル数がｎ×ｍ（ｎおよびｍは自然数である。）であって、
前記測定画像分類部が、ｎｍ次元のイメージ空間内での前記派生画像と前記参照画像との距離を示す指標に着目して前記派生画像を探索する、構造推定システム。
【請求項６】
請求項５に記載の構造推定システムにおいて、
前記測定画像分類部が、前記類似度が高い前記派生画像として、前記距離を示す指標の最大ピークに対応する前記派生画像と、前記距離を示す指標のピークの差分Δが特定の範囲にある前記派生画像と、を探索する、構造推定システム。
【請求項７】
請求項６に記載の構造推定システムにおいて、前記差分Δが、前記測定画像のＳ／Ｎ比を考慮して設定される、構造推定システム。
【請求項８】
請求項５乃至７いずれかに記載の構造推定システムにおいて、距離を示す前記指標が、前記派生画像と前記参照画像との相関値である、構造推定システム。
【請求項９】
請求項１乃至８いずれかに記載の構造推定システムにおいて、前記解析対象が分子であって、
前記構造推定部が、前記平均化画像データ作成部で作成された前記複数の平均化画像のデータを取得し、前記平均化画像を前記分子の特定方向への投影画像として、取得した前記データに基づき前記分子の構造を推定する、構造推定システム。
【請求項１０】
請求項９に記載の構造推定システムにおいて、前記分子が生体高分子である構造推定システム。
【請求項１１】
請求項１０に記載の構造推定システムにおいて、前記生体高分子が膜タンパク質である構造推定システム。
【請求項１２】
膜タンパク質に関する複数の測定画像を、複数の画像に類型化し、類型化結果に基づき前記膜タンパク質の構造を推定するシステムであって、
複数の参照画像のデータが格納される参照データ記憶部と、
複数の前記測定画像のそれぞれについて、前記参照画像に対する相対位置を移動させた前記測定画像の派生画像群のデータを生成し、生成した複数の前記派生画像群のそれぞれについて、前記派生画像と前記参照画像との類似度を評価して、それぞれの前記派生画像群の中から、複数の前記参照画像のうちのいずれかとの類似度の高い複数の派生画像を抽出する測定画像分類部と、
前記測定画像分類部で抽出された複数の前記派生画像を複数のグルーブに分類し、共通の前記グループに分類された複数の前記派生画像を平均化して複数の平均化画像のデータを作成し、前記参照画像のデータの更新の要否を判断し、更新を要すると判断されたときは、前記参照画像データ記憶部内の前記複数の参照画像のデータを前記複数の平均化画像のデータに書き換えるとともに前記測定画像分類部に前記派生画像を抽出する処理の実行を要求し、更新を要しないと判断されたときは、作成した複数の前記平均化画像のデータを構造推定に用いるデータとする平均化画像データ作成部と、
前記平均化画像データ作成部で作成された前記複数の平均化画像のデータを取得し、前記平均化画像を前記膜タンパク質の特定方向への投影画像として、取得した前記データに基づき前記膜タンパク質の前記構造を推定する構造推定部と、
を含み、
前記派生画像および前記参照画像のピクセル数がｎ×ｍ（ｎおよびｍは自然数である。）であって、前記派生画像の枚数がＬ枚（Ｌは自然数である。）であり、
前記測定画像分類部が、ｎｍ次元のイメージ空間内での前記派生画像と前記参照画像との距離を示す指標に着目し、前記測定画像分類部が、前記類似度が最も高い前記参照画像として、前記指標の最大ピークに対応する前記派生画像と、前記指標のピークの差分Δが特定の範囲にある前記派生画像と、を探索するように構成されており、
前記平均化画像データ作成部が、ｎｍ次元のイメージ空間内またはＬ次元のピクセル空間内における前記複数の派生画像の位置の近接度に応じて、複数の前記派生画像を分類し、前記参照画像データ記憶部内の前記複数の参照画像のデータを前記複数の平均化画像のデータに書き換えるとともに前記測定画像分類部に前記派生画像を抽出する処理の実行を要求し、
前記測定画像分類部が、前記要求を受け付けて、前記派生画像と更新された前記参照画像との類似度を評価して、それぞれの前記派生画像群の中から、更新された複数の前記参照画像のいずれかとの類似度の高い複数の派生画像を抽出し、
前記平均化画像データ作成部が、前記測定画像分類部で新たに抽出された複数の前記派生画像を、前記ピクセル空間内における前記複数の派生画像の位置の近接度に応じて複数のグルーブに分類し、共通の前記グループに分類された複数の前記派生画像を平均化して、複数の平均化画像のデータを更新し、前記参照画像のデータの更新の要否を判断し、更新を要すると判断されたときは、前記参照画像データ記憶部内の前記複数の参照画像のデータを前記複数の平均化画像のデータに再度書き換えるとともに前記測定画像分類部に前記派生画像を抽出する処理の実行を要求し、更新を要しないと判断されたときは、作成した複数の前記平均化画像のデータを前記構造推定部に送出し、
前記構造推定部が、前記平均化画像データ作成部で更新された前記複数の平均化画像のデータを取得し、取得した前記データに基づき前記膜タンパク質の前記構造を推定する、構造推定システム。
【請求項１３】
特定の解析対象に関する複数の測定画像のデータを、複数の画像に類型化し、類型化結果に基づき前記解析対象の構造を推定する方法であって、
複数の前記測定画像のそれぞれについて、複数の参照画像に対する相対位置を移動させた前記測定画像の派生画像群のデータを生成し、生成した複数の前記派生画像群のそれぞれについて、前記派生画像と前記参照画像との類似度を評価して、それぞれの前記派生画像群の中から、複数の前記参照画像のうちのいずれかとの類似度の高い複数の派生画像を抽出するステップと、
複数の派生画像を抽出する前記ステップで抽出された複数の前記派生画像を複数のグルーブに分類し、共通の前記グループに分類された複数の前記派生画像を平均化して、複数の平均化画像のデータを作成するステップと、
前記参照画像のデータの更新の要否を判断するステップと、
更新の要否を判断する前記ステップにおいて、更新を要すると判断されたとき、作成した複数の前記平均化画像のデータを新しい参照画像のデータとして更新するとともに、派生画像を抽出する前記ステップ以降のステップを繰り返して実行するステップと、
更新を要しないと判断されたとき、前記平均化画像のデータに基づいて、前記解析対象の前記構造を推定するステップと、
を含む、構造推定方法。
【請求項１４】
コンピュータを
特定の解析対象に関する複数の測定画像のデータを、複数の画像に類型化し、類型化結果に基づき前記解析対象の構造を推定するシステムであって、
複数の参照画像のデータが格納される参照画像データ記憶部と、
複数の前記測定画像のそれぞれについて、前記参照画像に対する相対位置を移動させた前記測定画像の派生画像群のデータを生成し、生成した複数の前記派生画像群のそれぞれについて、前記派生画像と前記参照画像との類似度を評価して、それぞれの前記派生画像群の中から、複数の前記参照画像のうちのいずれかとの類似度の高い複数の派生画像を抽出する測定画像分類部と、
前記測定画像分類部で抽出された複数の前記派生画像を複数のグルーブに分類し、共通の前記グループに分類された複数の前記派生画像を平均化して複数の平均化画像のデータを作成し、前記参照画像のデータの更新の要否を判断し、更新を要すると判断されたときは、前記参照画像データ記憶部内の前記複数の参照画像のデータを前記複数の平均化画像のデータに書き換えるとともに前記測定画像分類部に前記派生画像を抽出する処理の実行を要求し、更新を要しないと判断されたときは、作成した複数の前記平均化画像のデータを構造推定に用いるデータとする平均化画像データ作成部と、
前記平均化画像データ作成部で作成された前記複数の平均化画像のデータを取得し、取得した前記データに基づき前記解析対象の構造を推定する構造推定部と、
を含む、構造推定システム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、画像データを基に解析対象の構造を推定するシステム、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
分子の立体構造を解析する技術として、従来、解析対象となるタンパク質等の生体高分子を結晶化させた試料を作成し、この試料をＸ線結晶構造解析法とＮＭＲ法とにより解析および評価する方法がある。ところが、この方法では、試料の結晶化が必要となるため、膜タンパク質等の結晶化が困難な試料の解析に適用することができなかった。
【０００３】
そこで、試料の結晶化を必要としない方法として、極低温透過型電子顕微鏡（Ｃｒｙｏ−Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎ  Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ（ＴＥＭ））を用いてタンパク質の構造解析を行う単粒子構造解析法が提案されている（非特許文献１、２）。単粒子構造解析法は、透過型電子顕微鏡（ＴＥＭ）中で極低温に冷却した粒子状のタンパク質試料から得られたＴＥＭ画像から、個々の球状タンパク質試料の画像を切り出し、これらの試料画像から粒子状タンパク質試料の３次元構造を推定する方法である。この方法によれば、試料の画像を加算平均することにより、試料画像のノイズを低減させることができるとされている。
【０００４】
以上、分子の立体構造を解析する場合を例示したが、一般に、解析対象の構造解析に、画像処理が用いられることがある。
【非特許文献１】佐藤主税他３名、「単粒子解析法による結晶を用いない蛋白質構造解析：電圧依存性Ｎａ+チャンネルの構造を例として」、電子顕微鏡、２００２年、第３７巻、第１号、ｐ．４０−４４
【非特許文献２】J. Frank、「Three-Dimensional Electron Microscopy of Macromolecular Assemblies」、Oxford University Press、2006年、p.122，193〜276
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、従来の画像処理を用いた構造解析について本発明者が鋭意検討したところ、ノイズが多く含まれる画像を用いた場合、解析により得られる構造の解像度を向上させる点で、改善の余地があった。
具体的には、背景技術の項で例示した単粒子構造解析では、解析対象が膜タンパク質等の試料調製時に配向しやすい分子である場合、解析により得られる３次元構造の解像度または信頼性の点で、さらに改善の余地があった。
また、一連の解析を迅速に効率よく行う点でも改善の余地があった。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、画像データを用いた構造解析の解像度を向上させる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明者は、画像データを用いた構造解析において、得られる構造の信頼性を向上させるため、検討した。その結果、複数の測定画像および複数の参照画像を用いたデータ処理において、各測定画像を面内移動させて派生する派生画像の中から、参照画像に対する類似性の高い複数の派生画像を抽出し、抽出された派生画像を用いて平均化画像を生成することにより、解像度が顕著に向上することを見出し、本発明に至った。
【０００８】
本発明によれば、
特定の解析対象に関する複数の測定画像のデータを、複数の画像に類型化し、類型化結果に基づき前記解析対象の構造を推定するシステムであって、
複数の参照画像のデータが格納される参照画像データ記憶部と、
複数の前記測定画像のそれぞれについて、前記参照画像に対する相対位置を移動させた前記測定画像の派生画像群のデータを生成し、生成した複数の前記派生画像群のそれぞれについて、前記派生画像と前記参照画像との類似度を評価して、それぞれの前記派生画像群の中から、複数の前記参照画像のうちのいずれかとの類似度の高い複数の派生画像を抽出する測定画像分類部と、
前記測定画像分類部で抽出された複数の前記派生画像を複数のグルーブに分類し、共通の前記グループに分類された複数の前記派生画像を平均化して複数の平均化画像のデータを作成し、前記参照画像のデータの更新の要否を判断し、更新を要すると判断されたときは、前記参照画像データ記憶部内の前記複数の参照画像のデータを前記複数の平均化画像のデータに書き換えるとともに前記測定画像分類部に前記派生画像を抽出する処理の実行を要求し、更新を要しないと判断されたときは、作成した複数の前記平均化画像のデータを構造推定に用いるデータとする平均化画像データ作成部と、
前記平均化画像データ作成部で作成された前記複数の平均化画像のデータを取得し、取得した前記データに基づき前記解析対象の構造を推定する構造推定部と、
を含む、構造推定システムが提供される。
【０００９】
また、本発明によれば、
特定の解析対象に関する複数の測定画像のデータを、複数の画像に類型化し、類型化結果に基づき前記解析対象の構造を推定する方法であって、
複数の前記測定画像のそれぞれについて、複数の参照画像に対する相対位置を移動させた前記測定画像の派生画像群のデータを生成し、生成した複数の前記派生画像群のそれぞれについて、前記派生画像と前記参照画像との類似度を評価して、それぞれの前記派生画像群の中から、複数の前記参照画像のうちのいずれかとの類似度の高い複数の派生画像を抽出するステップと、
複数の派生画像を抽出する前記ステップで抽出された複数の前記派生画像を複数のグルーブに分類し、共通の前記グループに分類された複数の前記派生画像を平均化して、複数の平均化画像のデータを作成するステップと、
前記参照画像のデータの更新の要否を判断するステップと、
更新の要否を判断する前記ステップにおいて、更新を要すると判断されたとき、作成した複数の前記平均化画像のデータを新しい参照画像のデータとして更新するとともに、派生画像を抽出する前記ステップ以降のステップを繰り返して実行するステップと、
更新を要しないと判断されたとき、前記平均化画像のデータに基づいて、前記解析対象の前記構造を推定するステップと、
を含む、構造推定方法が提供される。
【００１０】
ここで、従来の単粒子構造解析法においては、複数の参照画像のうち、類似度が最も高いと推定されるいずれか一つの参照画像に一つの測定画像を対応づけていた。
【００１１】
これに対し、発明においては、特定の解析対象に関する複数の画像のデータを、複数の画像に類型化する。類型化にあたり、複数の測定画像のそれぞれについて、参照画像に対する相対位置を変化させた複数の派生画像から構成される派生画像群のデータを生成する。そして、一つの測定画像の派生画像群から、参照画像に対する類似度の高い複数の派生画像を抽出する。一つの測定画像の派生画像群から複数の派生画像を抽出することにより、一つの測定画像の派生画像群中に、参照画像に対する類似度が高いと推定される複数の派生画像の候補が存在したときに、これらの両方を抽出して、平均化処理に供することができる。これにより、測定画像のノイズが大きい場合にも、参照画像に対する類似度が高いと推定される派生画像の候補の抽出漏れを抑制することができる。このため、上述の従来の単粒子構造解析法に比べて、平均化画像のデータの解像度または複数の平均化画像のデータに基づき構造を推定したときの構造の信頼性を顕著に向上させることができる。
【００１２】
なお、本発明において推定される構造の種類に特に制限はなく、たとえば二次元構造であってもよいし、三次元構造であってもよい。また、三次元構造の推定に、解析により得られた複数の二次元構造のデータを用いてもよい。
【００１３】
また、本発明において、測定画像のデータは、所定の測定で得られた生データには限られず、生データに所定の変換処理を施したデータであってもよい。たとえば、測定画像のデータに、フィルタリング処理またはラドン処理等の変換処理を行ったものに対して、本発明の構造推定技術を適用することもできる。
【００１４】
また、本発明においては、参照画像のデータの更新を要すると判断されたときに、更新された参照画像のデータに対して、再度派生画像との類似度を評価して複数の派生画像を抽出する処理が行われる。必要に応じて平均化画像を参照画像として更新することにより、参照画像の精度を向上させることができる。そして、新たな参照画像に対する類似度の高い複数の派生画像を抽出して、新たに抽出された派生画像を用いて新たな平均化画像を生成し、そのデータを用いて解析対象の構造を推定することにより、各平均化画像の解像度をより一層向上させることができるとともに、推定される構造の信頼性をさらに高めることができる。
【００１５】
なお、本発明においては、一回の参照画像の探索処理およびその後の平均化画像の作成処理は煩雑化するものの、従来の単粒子解析法に比べて、更新を要する回数を低減させることができるとともに、最終的な構造の信頼性または解像度を向上させることができる。
【００１６】
また、本発明において、更新前の参照画像の数と、更新後の参照画像の数とは、同じであってもよいし、異なっていてもよい。
【００１７】
本発明において、解析対象は、たとえば分子とすることができる。また、このとき、測定画像が当該分子の電子顕微鏡像であってもよい。
電子顕微鏡により分子構造を解析しようとする場合、分子に照射する電子線の強度が大きすぎると、分子構造が破壊される懸念がある。一方、分子に照射する電子線の強度が小さすぎると、得られる画像のＳ／Ｎ比が低下する場合がある。このように、電子顕微鏡を用いた分子の構造解析においては、分子構造の保存とＳ／Ｎ比とがトレードオフの関係にある。
【００１８】
本発明によれば、Ｓ／Ｎ比が小さい測定画像を用いた場合にも、構造解析を高い信頼性で行うことができるため、本来の分子構造を維持する条件で測定画像を取得するとともに、その立体構造の信頼性を向上させることができる。具体的には、測定画像のＳ／Ｎ比が０．１以下である場合でも、構造解析が充分可能な程度にまで平均化画像のＳ／Ｎ比を高めることができる。
【００１９】
ここで、測定画像のＳ／Ｎ比は、具体的には、非特許文献２のp.122に記載されているように、信号分散とノイズ分散との比で規定される。
【００２０】
また、本発明において、平均化画像を用いて構造推定を行う際に、平均化画像のデータをそのまま用いてもよいし、平均化画像のデータに輪郭抽出処理等の所定の処理を施した後、構造推定を行ってもよい。
【００２１】
本発明において、前記分子が生体高分子であってもよい。さらに、この構成において、前記生体高分子が膜タンパク質であってもよい。こうすれば、膜タンパク質を結晶化せずに立体構造を推定できるため、一般に結晶化が困難な膜タンパク質の立体構造推定を確実に行うことができる。
【００２２】
また、膜タンパク質は、測定画像データを取得する際の試料調製時に特定の方向に配向しやすく、測定画像中に特定方向の投影画像（characteristic view）が現れにくい場合がある。このような試料についても、参照画像に対する類似度の高い派生画像を探索し、抽出することにより、平均化画像の精度を向上させることができるため、平均化画像から推定される立体構造の信頼性を向上させることができる。
【００２３】
本発明によれば、
膜タンパク質に関する複数の測定画像を、複数の画像に類型化し、類型化結果に基づき前記膜タンパク質の構造を推定するシステムであって、
複数の参照画像のデータが格納される参照データ記憶部と、
複数の前記測定画像のそれぞれについて、前記参照画像に対する相対位置を移動させた前記測定画像の派生画像群のデータを生成し、生成した複数の前記派生画像群のそれぞれについて、前記派生画像と前記参照画像との類似度を評価して、それぞれの前記派生画像群の中から、複数の前記参照画像のうちのいずれかとの類似度の高い複数の派生画像を抽出する測定画像分類部と、
前記測定画像分類部で抽出された複数の前記派生画像を複数のグルーブに分類し、共通の前記グループに分類された複数の前記派生画像を平均化して複数の平均化画像のデータを作成し、前記参照画像のデータの更新の要否を判断し、更新を要すると判断されたときは、前記参照画像データ記憶部内の前記複数の参照画像のデータを前記複数の平均化画像のデータに書き換えるとともに前記測定画像分類部に前記派生画像を抽出する処理の実行を要求し、更新を要しないと判断されたときは、作成した複数の前記平均化画像のデータを構造推定に用いるデータとする平均化画像データ作成部と、
前記平均化画像データ作成部で作成された前記複数の平均化画像のデータを取得し、前記平均化画像を前記膜タンパク質の特定方向への投影画像として、取得した前記データに基づき前記膜タンパク質の前記構造を推定する構造推定部と、
を含み、
前記派生画像および前記参照画像のピクセル数がｎ×ｍ（ｎおよびｍは自然数である。）であって、前記派生画像の枚数がＬ枚（Ｌは自然数である。）であり、
前記測定画像分類部が、ｎｍ次元のイメージ空間内での前記派生画像と前記参照画像との距離を示す指標に着目し、前記測定画像分類部が、前記類似度が最も高い前記参照画像として、前記指標の最大ピークに対応する前記派生画像と、前記指標のピークの差分Δが特定の範囲にある前記派生画像と、を探索するように構成されており、
前記平均化画像データ作成部が、ｎｍ次元のイメージ空間内またはＬ次元のピクセル空間内における前記複数の派生画像の位置の近接度に応じて、複数の前記派生画像を分類し、前記参照画像データ記憶部内の前記複数の参照画像のデータを前記複数の平均化画像のデータに書き換えるとともに前記測定画像分類部に前記派生画像を抽出する処理の実行を要求し、
前記測定画像分類部が、前記要求を受け付けて、前記派生画像と更新された前記参照画像との類似度を評価して、それぞれの前記派生画像群の中から、更新された複数の前記参照画像のいずれかとの類似度の高い複数の派生画像を抽出し、
前記平均化画像データ作成部が、前記測定画像分類部で新たに抽出された複数の前記派生画像を、前記ピクセル空間内における前記複数の派生画像の位置の近接度に応じて複数のグルーブに分類し、共通の前記グループに分類された複数の前記派生画像を平均化して、複数の平均化画像のデータを更新し、前記参照画像のデータの更新の要否を判断し、更新を要すると判断されたときは、前記参照画像データ記憶部内の前記複数の参照画像のデータを前記複数の平均化画像のデータに再度書き換えるとともに前記測定画像分類部に前記派生画像を抽出する処理の実行を要求し、更新を要しないと判断されたときは、作成した複数の前記平均化画像のデータを前記構造推定部に送出し、
前記構造推定部が、前記平均化画像データ作成部で更新された前記複数の平均化画像のデータを取得し、取得した前記データに基づき前記膜タンパク質の前記構造を推定する、構造推定システムが提供される。
【００２４】
この構成によれば、膜タンパク質分子の立体構造を高い信頼性で迅速に解析することができる。
【００２５】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【００２６】
たとえば、本発明によれば、
コンピュータを
特定の解析対象に関する複数の測定画像のデータを、複数の画像に類型化し、類型化結果に基づき前記解析対象の構造を推定するシステムであって、
複数の参照画像のデータが格納される参照画像データ記憶部と、
複数の前記測定画像のそれぞれについて、前記参照画像に対する相対位置を移動させた前記測定画像の派生画像群のデータを生成し、生成した複数の前記派生画像群のそれぞれについて、前記派生画像と前記参照画像との類似度を評価して、それぞれの前記派生画像群の中から、複数の前記参照画像のうちのいずれかとの類似度の高い複数の派生画像を抽出する測定画像分類部と、
前記測定画像分類部で抽出された複数の前記派生画像を複数のグルーブに分類し、共通の前記グループに分類された複数の前記派生画像を平均化して複数の平均化画像のデータを作成し、前記参照画像のデータの更新の要否を判断し、更新を要すると判断されたときは、前記参照画像データ記憶部内の前記複数の参照画像のデータを前記複数の平均化画像のデータに書き換えるとともに前記測定画像分類部に前記派生画像を抽出する処理の実行を要求し、更新を要しないと判断されたときは、作成した複数の前記平均化画像のデータを構造推定に用いるデータとする平均化画像データ作成部と、
前記平均化画像データ作成部で作成された前記複数の平均化画像のデータを取得し、取得した前記データに基づき前記解析対象の構造を推定する構造推定部と、
を含む、構造推定システムとして機能させるプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、複数の測定画像のそれぞれについて、参照画像に対する相対位置を変化させた複数の派生画像から構成される派生画像群のデータを生成し、一つの測定画像の派生画像群から、参照画像に対する類似度の高い複数の派生画像を抽出することにより、画像データを用いた構造解析の解像度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。なお、すべての図面において、共通する構成要素には同じ符号を付し、適宜説明を省略する。
【００２９】
また、以下の実施形態においては、単粒子解析法の手法を用いて膜タンパク質の立体構造を解析する場合を例に説明するが、本発明の解析対象は膜タンパク質等の生体高分子には限られず、合成高分子や各種低分子化合物等を解析対象とすることもできる。
【００３０】
また、本発明は、単粒子解析法またはその他の画像処理による分子の立体構造解析に限られず、画像を用いた解析対象の構造推定に用いることができる。たとえば、他に、衛星画像の解析に用いることもできる。また、推定される構造の次元に特に制限はなく、たとえば二次元構造、三次元構造のいずれであってもよい。
【００３１】
はじめに、本発明の理解を深めるために、分子の立体構造の解析方法の一例として、従来の単粒子解析法について図１３を参照して概要を説明する。図１３は、背景技術の項で前述した非特許文献１に示された単粒子解析法の概要を説明する図である。同文献に記載のように、単粒子解析法は、結晶を用いないタンパク質の構造解析法である。単粒子解析法では、タンパク質の電子顕微鏡写真を用いて構造解析が行われる。
【００３２】
タンパク質の電子顕微鏡写真は、電子線照射による試料の損傷のために分解能が制限され、ノイズが多い画像となる。タンパク質のように電子線損傷を受けやすい場合には、シグナルとノイズの比（Ｓ／Ｎ比）が悪いことによって、画像の分解能が制限されるために、電子顕微鏡の持つ本来の分解能が発揮できない。このために、１枚の画像から高分解能の情報が得られないのみならず、立体構造の再構成も容易ではない。
【００３３】
この問題を克服するため、単粒子解析では、同じ向きの粒子画像を選び出し、それらを平均化することでＳ／Ｎ比を向上させて分解能を上げるというコンピュータを用いた結晶化ともいうべき方法を用いる（図１３中）。凍結法による無染色電子顕微鏡画像は分子内密度を反映した投影画像を与えると考えられるため、そのＳ／Ｎ比が向上した平均画像から、様々な角度で１次元に投影したシノグラムを作成し、相互に比較することで３次元上のお互いの角度を推定する（図１３左下）。
【００３４】
すなわち、ここでは全周３６０度に関して角度を変え１次元に投影したシノグラムを用いて、相互に一致度の高い成分を検索する。粒子の投影方向の似た画像同士を重ね合わせて平均化する。その相互の値を３枚以上の平均化画像について求め、それぞれの平均化画像における粒子の相対方位角を推定する。それに基づいて、平均投影画像を３次元的に組み合わせることでノイズの少ない立体構造を再構成する（図１３右下）。ノイズはランダムであり、同じ位置にはこないことから、多くの画像を重ね合わせる平均化によってＳ／Ｎ比はさらに向上される。
【００３５】
また、得られた複数の平均化画像は、再び参照画像として元画像の位置あわせに用いられ、さらに新たに改善された平均化画像を生み出す。このようなサイクルを所定の回数繰り返すことにより、Ｓ／Ｎ比がさらに高まる。
【００３６】
単粒子解析法は、以上の手順で行われるものである。
ところが、この方法においては、解析時に、一つの測定画像を一つの参照画像に対応付けし、平均化画像を生成していた。このため、測定画像のＳ／Ｎ比が小さい場合、サイクルを所定の回数繰り返しても、平均化画像のＳ／Ｎ比が特定のＳ／Ｎ比で収束してしまい、それ以上向上しない場合があった。
【００３７】
そこで、本発明では、それぞれの測定画像について、測定画像を面内で移動させて参照画像との相対位置を変化させて測定画像の派生画像群を生成するとともに、一つの派生画像群の中から、いずれかの参照画像に対する類似度の高い複数の派生画像を抽出する。そして、複数の測定画像の派生画像群から抽出された複数の派生画像をグループ分けし、同じグループに属する複数の派生画像を平均化処理して平均化画像を生成する。こうするすることにより、Ｓ／Ｎ比を高めて解像度を向上させることができるようになった。
【００３８】
以下、具体的な方法を説明する。
図１は、本実施形態における構造推定手順を示すフローチャートである。
【００３９】
図１は、特定の分子（膜タンパク質）に関する複数の画像のデータを、複数の画像に類型化し、類型化結果に基づき膜タンパク質の立体構造を推定する手順を示したものであり、以下の４つの段階に大きく分けられる。
（１）構造解析要求受付〜測定画像の分類
（２）平均化画像の生成
（３）参照画像のデータの更新、繰り返し
（４）構造推定
【００４０】
これらの各段階は、それぞれ、以下のステップを含む。
（１）構造解析要求受付〜測定画像の分類
ステップ１０１：解析処理の要求を受け付ける、
ステップ１０３：測定画像のデータおよび所定の数の複数の参照画像のデータを取得する、および
ステップ１０５：複数の測定画像のそれぞれについて、参照画像に対する相対位置を移動させた測定画像の派生画像群のデータを作成し、生成した複数の派生画像群のそれぞれについて、派生画像と参照画像との類似度を評価して、それぞれの派生画像群の中から、複数の参照画像のうちのいずれかとの類似度の高い複数の派生画像を抽出する。
（２）平均化画像の生成
ステップ１０７：複数の測定画像の派生画像群から抽出された複数の派生画像を複数のグループに分類し、共通のグループに分類された派生画像を平均化して、複数の平均化画像のデータを作成する、および
ステップ１０９：参照画像のデータの更新の要否を判断する。
【００４１】
（３）参照画像のデータの更新、繰り返し
ステップ１１１：ステップ１０９で更新を要すると判断されたとき（Ｓ１０９のＹＥＳ）、作成した複数の平均化画像のデータを新しい参照画像のデータとして更新するとともに、更新された参照画像のデータを取得するステップ（Ｓ１０３）以降のステップを繰り返して実行する。なお、図１には、更新を要すると判断されたときに、ステップ１０３以降のステップを繰り返して実行する例が示されている。
【００４２】
（４）構造推定
ステップ１１３：更新を要しないと判断されたとき（Ｓ１０９のＮＯ）、平均化画像のデータに基づいて、膜タンパク質の立体構造を推定する、および
ステップ１１５：ステップ１１３で推定された立体構造を提示する。
【００４３】
次に、以上の手順を実行する装置の具体的な構成を説明する。
図２は、本実施形態に係る構造推定システムの基本構成を説明する図である。図２に示した構造推定システム１００は、複数の画像から解析対象の構造を推定するシステムである。
【００４４】
本実施形態において、解析対象はたとえば膜タンパク質等の分子である。このとき、構造推定システム１００では、観察方向の異なる複数の測定画像を用いて、膜タンパク質の立体構造の再構築がなされる。
【００４５】
立体構造の再構築の際に、測定画像より少ない数の複数の参照画像が用いられる。複数の測定画像について、参照画像に対する位置合わせをしながら参照画像との類似度が評価される。具体的には、各測定画像について、参照画像に対する相対位置を変化させた測定画像の派生画像群を生成し、各派生画像と参照画像の類似度を評価する。これにより、一つの測定画像から派生した派生画像群の中から、参照画像に対する類似度の高い複数の派生画像を探索する。そして、探索の結果抽出された複数の派生画像が複数のグループに分類され、同じグループに分類された複数の派生画像が平均化されて、平均化画像が得られる。得られた平均化画像は新たな参照画像として更新される。平均化画像を新たな参照画像する更新処理が繰り返されることにより、参照画像の精度が向上する。所定の回数更新された複数の参照画像を用いて、膜タンパク質の立体構造が精度よく再構築される。
【００４６】
構造推定システム１００は、受付部１０５、データ処理部１０１、出力部１１９および記憶部１０３を含む。
なお、構造推定システム１００は、複数の端末がネットワークを介して接続された構成であってもよい。このとき、各機能ブロックまたはその一部が、複数の端末に分散して配置されていてもよい。また、複数の端末が同じ機能ブロックまたはその一部を有していてもよい。
【００４７】
受付部１０５は、たとえばユーザのリクエストを受け付けて（図１のＳ１０１）、データ処理部１０１にデータ処理を要求する。
また、出力部１１９は、データ処理部１０１で得られた膜タンパク質の推定構造の情報をたとえばユーザに提示する（図１のＳ１１５）。
【００４８】
記憶部１０３には、データ処理部１０１でのデータ処理に用いられるデータが格納される。図２に示した例では、記憶部１０３が、測定画像データ記憶部１２１と参照画像データ記憶部１２３とから構成される画像データ記憶部１２２、分類情報記憶部１２５、平均化情報記憶部１２７および演算情報記憶部１２９を含んで構成されている。なお、記憶部１０３およびその構成ブロックは、複数の端末に分散して設けられていてもよい。
【００４９】
測定画像データ記憶部１２１には、解析対象となる膜タンパク質の観察方向が異なる複数の測定画像のデータが格納されている。具体的には、膜タンパク質のＴＥＭ画像の測定データが格納されている。ＴＥＭ画像としては、たとえばｃｒｙｏ−ＴＥＭ画像および負染色法により得られる画像が挙げられる。また、一つの測定画像は、膜タンパク質の特定方向への投影画像である。
【００５０】
また、参照画像データ記憶部１２３には、測定画像の派生画像と対照させる複数の参照画像のデータが格納されている。また、参照画像が更新された際には（図１のＳ１０９のＹＥＳ）、参照画像データ記憶部１２３に更新された参照画像のデータが格納される。
【００５１】
分類情報記憶部１２５には、測定画像分類部１１３が測定画像の派生画像の分類に用いる演算式等のデータが格納されている。また、分類結果に関するデータ、たとえば参照画像に対する類似度が高い画像として抽出された派生画像のデータが格納される。
【００５２】
平均化情報記憶部１２７には、平均化処理部１１５における平均化処理方法に関するデータが格納されている。また、平均化情報記憶部１２７には、更新回数に関する情報が記憶されていてもよい。更新回数に関する情報は、たとえば、試料の種類を示す識別子に、参照画像の必要な更新回数を対応づけたものである。
【００５３】
また、演算情報記憶部１２９には、構造推定部１１７が複数の平均化画像から解析対象の分子の立体構造を再構築する際に用いられる演算式またはデータが格納されている。
【００５４】
次に、データ処理部１０１の構成を説明する。
データ処理部１０１は、膜タンパク質の測定画像のデータを用いた処理を行う。データ処理部１０１は、測定画像分類部１１３、平均化画像データ作成部（平均化処理部１１５）、および構造推定部１１７を含む。なお、データ処理部１０１が、複数のデータ処理端末から構成されていてもよい。
【００５５】
図３は、測定画像分類部１１３の構成および測定画像分類部１１３と記憶部１０３との連携をさらに具体的に示す図である。以下、図２および図３を参照して、測定画像分類部１１３を説明する。
【００５６】
測定画像分類部１１３は、画像データ取得部１０７、類似度算出部１３３および候補探索部１３９を含む。
【００５７】
画像データ取得部１０７は、受付部１０５からの要求を受け付けて、測定画像データ記憶部１２１に格納された複数の測定画像のデータ、および参照画像データ記憶部１２３に格納された所定の数の複数の参照画像のデータを取得して測定画像の派生画像群のデータを作成し、類似度算出部１３３に送出する（図１のＳ１０３）。
【００５８】
画像データ取得部１０７は、測定画像データ取得部１０９、参照画像データ取得部１１１および派生画像データ生成部１３１を含む。
【００５９】
測定画像データ取得部１０９は、測定画像データ記憶部１２１に格納された複数の測定画像のデータを取得して、類似度算出部１３３に送出する。
参照画像データ取得部１１１は、参照画像データ記憶部１２３に格納された複数の参照画像のデータを取得して、類似度算出部１３３に送出する。また、参照画像データ取得部１１１は、参照画像データ記憶部１２３に格納された参照画像のデータが更新された際には、更新された画像のデータを取得して、類似度算出部１３３に送出する。
【００６０】
派生画像データ生成部１３１は、各測定画像について、測定画像を平面内で並進および回転移動させて得られる測定画像の派生画像のデータを作成し、測定画像の識別子に関連づけて類似度算出部１３３に送出する。派生画像は、測定画像のデータを面内移動させることにより、参照画像に対する測定画像の相対位置を移動させた画像である。派生画像データ生成部１３１は、各測定画像から、参照画像に対する相対位置が異なる複数の派生画像（派生画像群）のデータを生成する。なお、画像データ記憶部１２２は、派生画像データ記憶部（不図示）を含んでいてもよく、派生画像データ生成部１３１は、生成した派生画像のデータを測定画像の識別子に関連づけて派生画像データ記憶部に格納してもよい。
【００６１】
類似度算出部１３３は、画像データ取得部１０７から派生画像群および複数の参照画像のデータを取得する。そして、条件記憶部１３５に格納された演算パラメータを参照し、参照したパラメータを用いて、各測定画像から派生した派生画像群について、派生画像と参照画像との類似度を評価し、評価結果を派生画像または派生画像の元となった測定画像の識別子に対応づけて、候補探索部１３９に送出する。
【００６２】
候補探索部１３９は、類似度算出部１３３で算出された類似度の評価結果および条件記憶部１３５に格納された候補画像の探索条件に関するデータを取得して、参照画像に対する類似性が高い派生画像を探索し、一つの派生画像群から複数の派生画像を抽出する（図１のＳ１０５）。そして、探索結果を探索結果記憶部１３７に送出する。なお、参照画像に対する類似度の高い派生画像の探索方法については、図４〜図７を参照して後述する。
【００６３】
また、候補探索部１３９は、解析対象の膜タンパク質の複数の測定画像のうち、少なくとも一つの測定画像の派生画像群から複数の派生画像を抽出すればよく、すべての測定画像の派生画像群について、複数の派生画像を抽出しなくてもよい。
【００６４】
また、参照画像データ記憶部１２３に格納される参照画像が更新された際には（図１のＳ１１１）、測定画像分類部１１３は、平均化処理部１１５の要求を受け付けて、更新された参照画像のデータを取得し、派生画像群および更新された参照画像についてステップ１０５の派生画像の抽出を実行し、結果を探索結果記憶部１３７に送出する。
【００６５】
図２に戻り、平均化処理部１１５は、測定画像分類部１１３で抽出された複数の派生画像のデータを取得する。そして、これらを複数グループの数にグループ分けする。たとえば、ピクセル数がｎ×ｍ（ｎおよびｍは自然数である。）であって、前記派生画像枚数がＬ枚（Ｌは自然数である。）である場合、ｎｍ次元のイメージ空間内またはＬ次元のピクセル空間内における派生画像の近接度に応じて派生画像をグループ分けする。
【００６６】
また、平均化処理部１１５は、共通のグループに属する派生画像を平均化して複数の平均化画像のデータを作成する。平均化処理の方法として、たとえば、ｎ×ｍのマトリックスのドットごとに、複数の派生画像のデータの算術平均を求める方法が挙げられる。また、平均化処理が、ノイズ除去の処理を含んでいてもよい。ノイズ除去の処理として、たとえば、ノイズを近似的に白色ノイズ化して除去するノイズアベレージングが挙げられる。こうして得られる平均化画像は、解析対象の膜タンパク質を特定の一側面から見た投影画像に対応する。
【００６７】
また、平均化処理部１１５は、平均化情報記憶部１２７に格納された参照画像の更新要否の判断基準に関するデータを参照し、参照画像のデータの更新の要否を判断する（図１のＳ１０９）。
【００６８】
更新の要否は、たとえば、ステップ１０３、ステップ１０５、ステップ１０７、ステップ１０９およびステップ１１１からなる一連のサイクルにおいて、得られた平均化画像のデータと１サイクル前のデータとを比較して、１サイクル前のデータに対して所定の改善条件を満たしているかどうかにより判断することができる。比較においては、たとえばＳ／Ｎ比の改善比、輪郭抽出の改善比などの画像の品質に関するパラメータを用いることができる。また、平均化処理部１１５において、１サイクル前のデータが存在しない初回のサイクルの後は、無条件に更新するように構成してもよい。
【００６９】
更新を要すると判断されたときは（図１のＳ１０９のＹＥＳ）、平均化処理部１１５は、参照画像データ記憶部１２３内の複数の参照画像のデータを複数の平均化画像のデータに書き換える。また、平均化処理部１１５は参照画像のデータの更新とともに、測定画像分類部１１３にステップ１０５の実行を要求する。また、平均化処理部１１５は、測定画像分類部１１３にて生成された複数の派生画像を複数のグループに分類し、同じグループに分類された複数の派生画像を平均化して、複数の平均化画像のデータを更新し、参照画像のデータの更新の要否を判断し、更新を要すると判断されたときは、作成した複数の平均化画像のデータを参照画像データ記憶部に送出して参照画像のデータを再度更新するとともに測定画像分類部にステップ１０５の探索ステップの実行を要求し、更新を要しないと判断されたときは、作成した複数の平均化画像のデータを構造推定に用いるデータとして構造推定部１１７に送出する。
【００７０】
一方、更新を要しないと判断されたときは（図１のＳ１０９のＮＯ）、平均化処理部１１５は、作成した複数の平均化画像のデータを構造推定に用いるデータとして構造推定部１１７に送出する。
【００７１】
構造推定部１１７は、平均化処理部１１５で作成された複数の平均化画像のデータを取得し、取得したデータに基づき膜タンパク質の立体構造を推定する（図１のＳ１１３）。構造推定部１１７は、具体的には、各平均化画像を膜タンパク質の特定方向への投影画像として、非特許文献２のp.193〜276に記載の方法等の公知の方法で複数の投影画像を三次元的に再構成することにより、膜タンパク質の立体構造を推定する。
【００７２】
なお、参照画像データ記憶部１２３に格納される参照画像が更新された際には、構造推定部１１７は、平均化処理部１１５で更新された複数の平均化画像のデータを取得し、取得したデータに基づき膜タンパク質の立体構造を推定する。
【００７３】
次に、本実施形態における測定画像の分類（図１のＳ１０５）をさらに具体的に説明する。
ここでは、ｉ−１からｉ−ｎまでのｎ枚の測定画像（ｎは自然数である。）とｒ−１からｒ−ｍまでのｍ枚の参照画像（ｍは、ｎより小さい自然数である。）を用いる場合を例に説明する。
【００７４】
図４は、測定画像の分類手順の概要を説明する図である。
図４において、測定画像と参照画像との相対位置を移動させながら類似度を評価することにより、測定画像と参照画像とを位置合わせしつつ類似度の高い測定画像を抽出する。位置合わせを適切に行うことにより、測定画像と参照画像との類似度をさらに確実に評価することができる。
【００７５】
本実施形態では、位置合わせのため、測定画像の派生画像群として、測定画像の並進画像と回転画像とを準備して、これらのすべての組み合わせについて類似性の度合いを評価する。各測定画像の派生画像群と参照画像の類似度を評価することにより、参照画像に対する測定画像の相対位置を移動させたときの類似度を求め、類似度の高い派生画像を探索し、候補画像を抽出する。
【００７６】
派生画像データ生成部１３１は、測定画像データ取得部１０９から測定画像データ記憶部１２１内の測定画像のデータを取得した後、各測定画像について、測定画像のデータを面内の所定の方向に平行および回転移動させた派生画像のデータを作成する。このとき、派生画像データ生成部１３１は、条件記憶部１３５に格納された算出式を参照して、たとえばｘ軸方向およびｙ軸方向のそれぞれについて測定画像を所定のピッチで平行移動させるとともに面内で所定のピッチで角度θ回転移動させた派生画像のデータを作成し、測定画像の識別子と関連づけて類似度算出部１３３に送出する。各派生画像のデータは、測定画像の識別子にｘ方向、ｙ方向およびθ方向の移動量を関連づけたデータを含む。また、派生画像データ生成部１３１が、派生画像データ記憶部（不図示）に、作成した複数の派生画像群のデータを保存してもよい。
【００７７】
図４の例では、測定画像をｘ方向にピッチΔｘでｘ１、ｘ２、・・・、ｘｐまで平行移動させる。また、ｙ方向にピッチΔｙでｙ１、ｙ２、・・・、ｙｐまで移動させる。また、θ方向にピッチΔθで、θ１、θ２、・・・、θｑまで移動させる。これにより、派生画像として、ｉ−１（ｘ１、０、０）〜ｉ−１（ｘｐ、ｙｐ、θｑ）が得られる。
一つの測定画像の派生画像群は、元の測定画像を含む（ｐ＋１）×（ｐ＋１）×（ｑ＋１）枚の派生画像により構成される。
【００７８】
なお、派生画像として生成される測定画像の回転画像群は、測定画像をたとえば１度のピッチで０度〜３６０度回転移動させた画像の群である。なお、０度回転移動させた画像は、もとの画像を回転させないものに対応する。また、回転画像のデータを派生画像データ記憶部（不図示）に予め格納しておく際には、測定画像の回転角度は、少なくとも０度〜９０度の範囲とすることが好ましい。０度〜９０度の回転データを予め作成しておけば、３６０度までの回転画像をすべて派生画像データ記憶部に格納する場合に比べてデータ量を顕著に減少させることができる。また、４回対称に対応する０度〜９０度の回転データを予め作成しておけば、ｘ軸方向またはｙ軸方向についての符号反転により、派生画像と参照画像との類似度を評価する際に必要となる０度〜３６０度回転画像のデータを後処理で容易に取得することができる。また、回転画像のピッチ角は、たとえば５度以下とし、さらに具体的には１度とする。こうすれば、測定画像の派生画像と参照画像との類似度の評価精度を向上させることができる。
【００７９】
類似度算出部１３３は、条件記憶部１３５を参照し、条件記憶部１３５に格納されている類似度の算出式を取得する。そして、取得した算出式を用いて、派生画像と参照画像との類似度を算出する。たとえば、派生画像および参照画像のピクセル数がｎ×ｍ（ｎおよびｍは自然数である。）のとき、類似度算出部１３３は、類似度として、ｎｍ次元のイメージ空間内での派生画像と参照画像との距離の指標を算出する。以下、距離の指標が相関値である場合を例に説明する。
【００８０】
相関値を算出する際には、たとえば既知の方法を用いて参照画像のデータおよび派生画像のデータのベクトル化処理を行う。このとき、ｎ×ｍ行列のデータとして記憶されている画像をｎｍの長さのベクトルとして、ベクトル化された参照画像のデータとベクトル化された派生画像のデータとの内積を求める。また、測定画像のデータのＳ／Ｎ比が低い場合、内積の算出に先立ち、既知の方法によるフィルタリングを行ってもよい。
【００８１】
図５は、参照画像と派生画像との相関値を示すグラフの例である。図５の横軸は、一つの測定画像から派生した派生画像の回転角θを示す。また、図５の縦軸は、測定画像と参照画像との類似度、具体的には相関値を示す。
【００８２】
図５は、一つの測定画像の派生画像群について、一つの参照画像に対するθ方向の相対位置と類似度との関係を示している。一つの派生画像群に対し、参照画像の数だけ図５のデータが作成される。なお、ここでは、測定画像と参照画像との回転位置あわせをしながら類似度を比較する例を概念的に示したが、実際には、測定画像と参照画像とを並進方向（２次元分）の相対位置についても位置合わせを行う。
【００８３】
類似度算出部１３３は、派生画像と参照画像群のすべての組み合わせについて類似度Ｉを算出する。類似度Ｉは、ｘ、ｙ、θとともに測定画像の識別子と関連づけられて、候補探索部１３９に送出される。
【００８４】
候補探索部１３９は、類似度算出部１３３で算出された類似度のデータを取得して、一つの派生画像群から、いずれかの参照画像に対する類似度が高い複数の派生画像を探索する。具体的には、候補探索部１３９は相関値に着目し、類似度が高い派生画像として、相関値のピーク値つまり図５の縦軸のピーク値が、最大ピークである派生画像と、ピーク値が最大ピーク値からの特定の関係にある派生画像を探索する。図５では、類似度のピーク値が最大ピーク値から特定の範囲Δにある派生画像を探索する例が示されている。
【００８５】
図６は、ある測定画像の派生画像群について、複数の参照画像との類似度の評価結果を示す図である。
図６には、測定画像ｉ−１と各参照画像の組み合わせについて、派生画像の回転角と類似度Ｉとを関連づけたテーブルが示されている。図６の例では、測定画像ｉ−１の派生画像群の中から、参照画像に対する類似度が高い派生画像として、類似度のピークが高いものから順に、
ｒ−１との類似度Ｉ１：回転角θ２、
ｒ−３との類似度Ｉ２：回転角θ３、
ｒ−１との類似度Ｉ３：回転角θ５、
の３つの派生画像が抽出されている。ここで、たとえばＩ１＞Ｉ２＞Ｉ３であり、Ｉ２およびＩ３とＩ１との差は、Δよりも小さい。
なお、ここでは、回転角のみを例示したが、実際には、並進方向についても類似度が最大となる移動量が抽出される。
【００８６】
また、条件記憶部１３５に、測定画像のＳ／Ｎ比と差分Δとの関係が保存されており、候補探索部１３９が、条件記憶部１３５に保存されている関係を参照して、測定画像のＳ／Ｎ比を考慮して範囲Δを設定してもよい。Ｓ／Ｎ比を考慮して差分Δを設定することにより、参照画像との類似度が高いと推定される派生画像の抽出漏れをさらに確実に抑制するとともに、ノイズピークの抽出を抑制することができるため、派生画像の探索の確度をさらに高めることができる。
【００８７】
なお、特に限定はされないが、候補探索部１３９は、測定画像のＳ／Ｎ比が大きい場合、差分Δを相対的に小さく設定し、Ｓ／Ｎ比が小さいときは、差分Δを相対的に大きく設定してもよい。
【００８８】
また、候補探索部１３９は、測定画像のＳ／Ｎ比と、画像探索後に得られる画像群のデータサイズの大きさとを考慮して、ピークの差分の範囲Δを設定してもよい。こうすれば、候補ピークをさらに確実に抽出するとともに、データ処理効率をさらに向上させることができる。
【００８９】
候補探索部１３９は、参照画像に対する類似度の高い画像として抽出された派生画像の測定画像に対する位置ずれ量の情報と、類似度とを測定画像の識別子に関連づけて、抽出された派生画像のデータとして探索結果記憶部１３７に格納する。ここで、位置ずれ量の情報は、測定画像からの並進移動量（ｘおよびｙ）および回転移動量（回転角θ）であり、類似度は、図５に示したピークの大きさ（Ｉ）に対応する。
【００９０】
なお、候補探索部１３９が、抽出された派生画像について、類似度Ｉの大きさに応じてそれぞれ異なる重みづけパラメータを付与してもよい。このとき、条件記憶部１３５に、重みづけパラメータのデータが格納されており、候補探索部１３９が条件記憶部１３５内の重みづけパラメータのデータを取得してもよい。
また、派生画像のデータに重みづけパラメータが付与されているとき、ステップ１０７の平均化処理にあたり、平均化処理部１１５が、重みづけパラメータの値を考慮して、平均化画像の作成を行ってもよい。
【００９１】
次に、本実施形態におけるステップ１０７における平均化処理について、さらに具体的に説明する。
図７は、前述の図６より抽出された派生画像のデータの空間配置を示す図である。なお、図７では、説明の便宜上、派生画像の配置を二次元で示したが、実際には、ｎ×ｍのピクセル数の派生画像であって、派生画像枚数がＬ枚である場合、ｎｍ次元のイメージ空間またはＬ次元のピクセル空間に配置される。
【００９２】
ステップ１０７において、平均化処理部１１５は、平均化情報記憶部１２７に格納された階層的分類に関するパラメータを参照し、各測定画像から得られた派生画像を、ｎｍ次元のイメージ空間またはＬ次元のピクセル空間内での近接度に応じてグループ分けする。平均化処理部１１５は、派生画像を複数の特定の数のグループに分類し、分類された派生画像のデータに、分類パラメータとしてグループ番号を付与してもよい。
【００９３】
平均化処理部１１５は、同じグループに分類されている複数の派生画像を互いに近接度の高いものとして平均化処理し、平均化画像を生成する。このとき生成する平均化画像の数は、ステップ１０５で用いた参照画像の数と同じであってもよいし、異なっていてもよい。たとえば、ステップ１０３〜１１１の一連のサイクルを複数回繰り返す場合、初期のサイクルにおいては相対的に多くの平均化画像を生成し、更新を繰り返した後のサイクルにおいては、相対的に少ない数の平均化画像を生成してもよい。
【００９４】
次に、本実施形態の作用効果を説明する。
本実施形態においては、ステップ１０５にて測定画像を分類する際に、一つの測定画像から得られる派生画像群の中から、参照画像に対する類似性が高いと評価される複数の派生画像を探索し、抽出された複数の派生画像を用いて平均化画像を生成する。このため、一つの測定画像を一つの参照画像に対応づける方法に比べて、平均化処理により得られる各平均化画像の解像度を向上させることができる。よって、各平均化画像を特定の方向への投影画像として三次元構造を再構成した際に得られる三次元構造についてもその信頼性を向上させることができる。
【００９５】
この点を、前述の図５を参照してさらに詳しく説明する。
まず、一つの測定画像を一つの参照画像に対応づけする場合、たとえば図５の最大ピークに対応するピークを有する派生画像のみを抽出し、平均化処理を行うことになる。
【００９６】
ところが、測定画像のＳ／Ｎ比が小さい場合、図５中に比較的大きなピークが複数現れることがある。また、最大ピークはノイズピークである可能性もある。このため、最大ピークのみを用いる方法では、「真のピーク」が抽出されない場合があった。また、平均化画像の生成と参照画像の更新を繰り返すうちに、「真のピーク」に対応する派生画像のデータが抽出されることなく消失してしまう懸念があった。これにより、平均化画像の生成と参照画像の更新を繰り返しても、平均化画像の解像度の向上に限界が生じ、ある程度以上の解像度が得られない場合があった。
【００９７】
また。「真のピーク」に対応する派生画像が消失してしまうと、膜タンパク質の特定方向への投影画像が欠損してしまうことになる。特定方向の投影画像の欠損は、ステップ１１３で立体構造を再構築する際に、空間的に空白領域が生じることになるため、得られる立体構造の信頼性を低下させることにつながる。
【００９８】
特に、膜タンパク質のように、測定画像を撮影するための試料調製時に分子が配向しやすい分子の場合、元の複数の測定画像の投影方向が偏っていたり、所定の方向の投影画像が希少である場合がある。こうした希少な投影角度の測定画像について、「真のピーク」に対応する派生画像が消失してしまうと、いわゆる「characteristic view」の取りこぼしが生じ、正確な三次元構成が行われないことになる。
【００９９】
これに対し、本実施形態では、図５における最大ピークに対応するピークに対応する派生画像だけでなく、さらに最大ピークから特定の範囲Δにあるピークに対応する派生画像を抽出する。このため、ピークノイズが大きいときも、「真のピーク」の取りこぼしがなくなり、一回の類型化により得られる平均化画像の解像度を向上させることができる。よって、膜タンパク質のように配向しやすい分子についても、「characteristic view」をもれなく抽出し、立体構造の信頼性を向上させることができる。
【０１００】
また、本実施形態においては、参照画像の更新（図１のＳ１１１）回数を減らすことができるため、一回の平均化画像の取得に要する時間が長くなったとしても、合計の処理時間を短くすることができる。
【０１０１】
このように、本実施形態によれば、測定画像のノイズが大きい場合にも、合計の処理時間を短くするとともに、平均化画像の解像度および立体構造の信頼性を向上させることができる。
【０１０２】
また、従来の方法では測定画像の輪郭抽出を行うことが困難なほど測定画像のＳ／Ｎ比が小さい場合にも、本実施形態の方法を用いることにより、Ｓ／Ｎ比が向上した平均化画像を得ることができるため、構造推定（図１のＳ１１３）において、平均化画像に輪郭抽出等の処理を行うことも可能となる。
【０１０３】
また、測定画像に解析対象と解析対象以外が含まれる場合、測定画像のＳ／Ｎ比が小さいと、測定画像が解析対象の画像かどうかを判別できない場合があった。このような場合にも、本実施形態の方法を用いて平均化画像を得ることにより、構造推定（図１のＳ１１３）の際に、解析対象の画像とそうでないものとを予め分別することが可能となる。
【０１０４】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
【０１０５】
たとえば、以上の実施形態において、構造推定システム１００に複数のデータ処理部１０１を設け、ステップ１０５における参照画像の探索処理について、複数のデータ処理部１０１による分散処理を適用してもよい。また、複数のデータ処理部１０１を設け、各測定画像の平行移動画像の測定および各参照画像の回転画像の作成について、データ処理部１０１による分散処理を適用してもよい。こうすることにより、大量のデータを用いたデータ処理をさらに効率よく迅速に行うことができる。
【０１０６】
また、以上の実施形態においては、測定画像と参照画像の相対位置を移動させる方法として、測定画像を並進および回転移動させた派生画像群を生成する場合を例に説明したが、相対位置を移動させる方法はこれには限られない。
【０１０７】
たとえば、派生画像データ生成部１３１が、複数の測定画像のそれぞれについて、測定画像のデータを並進移動させてなる並進移動画像のデータを生成するとともに、各参照画像について、参照画像のデータを所定のピッチ（角度）回転させた回転移動画像のデータを作成し、類似度算出部１３３がこれらのすべての類似度を算出してもよい。
【０１０８】
また、以上の実施形態においては、相関値のピークからの差分Δに基づき、第二候補の派生画像を探索することを例に挙げたが、候補となる派生画像の探索基準はこれには限られない。たとえば、測定画像の特定値のピークが最大および二番目に大きいピークに基づいて、派生画像を探索してもよい。また、第二候補として抽出する派生画像の数に特に制限はなく、一つとしてもよいし、条件を満たす二つ以上としてもよい。
【０１０９】
また、以上の実施形態においては、ｎｍ次元のイメージ空間内での派生画像と参照画像の画像間距離の指標として相関値を用いる場合を例に説明した。ただし、距離を示す指標は相関値には限られず、また、距離を示す指標は、内積を用いて算出される指標にも限られない。たとえば、ピクセルごとの距離の算出において、所定の重みづけ係数を乗じることもできる。
【０１１０】
また、以上の実施形態においては、第二候補の派生画像までを探索する場合を例に説明したが、第二候補の派生画像を探索した後、さらに、第ｎ候補（ｎは３以上の自然数）の派生画像を探索してもよい。
【実施例】
【０１１１】
まず、実施例１および比較例１において、特定の元画像を平行および回転移動させるとともにランダムにノイズを付与した画像群を作成した。そして、これらの画像群を測定画像として、以下の各方法により画像の再構成を行い、元画像に対する相関値を比較した。
【０１１２】
図８（ｂ）および図８（ｄ）は、測定画像および参照画像を作成した２枚の元画像を示す図である。図８（ｂ）と図８（ｄ）に示したように、ここでは、２枚の画像として左右を反転させた一対の画像を用いた。図８（ｂ）および図８（ｄ）において、縦軸および横軸は、それぞれ画像の縦座標よび横座標（いずれも０から２５５）を示す。
【０１１３】
図８（ａ）は、図８（ｂ）のピクセル値の頻度（ヒストグラム）を示し、図８（ｃ）は、図８（ｄ）のピクセル値の頻度（ヒストグラム）を示している。図８（ａ）および図８（ｃ）の横軸はピクセル値（０から２５６）を示し、縦軸は上記頻度を示す。
【０１１４】
また、図８（ｂ）および図８（ｄ）のそれぞれについて、面内で３６０／８度刻みで回転させて、ランダムに並進移動させた後、ランダムにノイズを付加して３２００枚のサンプル画像群を作成し、得られた画像群を測定画像とした。測定画像のＳ／Ｎ比は、０．０１とした。
【０１１５】
図９は、測定画像群のうち８枚を例示する図である。なお、図９において、各画像の横軸および縦軸は、それぞれ画像の縦座標よび横座標（いずれも０から２５５）を示す。また、各画像の左側に示されたグラフは、その画像のピクセル値のヒストグラムを示すものであり、横軸はピクセル値（０から２５６）を示し、縦軸は上記頻度を示す。
【０１１６】
また。図８（ｂ）および図８（ｄ）の画像を並進回転することなく単にノイズを付加した２枚の画像をイニシャル参照画像として用いた。
【０１１７】
（実施例１）
本実施例では、ＭＲＭＡ（複数の画像ピークを用いた最適画像探索）／ＭＳＡ（多重分散統計解析）／ＨＡＣ（階層的分類）法を順に用いて画像解析を行った。
すなわち、以上の実施形態で前述した方法を用いて３次元パラメータ空間の全探索を行い、各測定画像について、測定画像と参照画像との相対位置を移動させながら相関値を算出し、相関値の最大ピークとなる参照画像を抽出した後、相関値の最大ピークから１０％以内にあるすべてのピークに対応する参照画像を抽出した。そして抽出された参照画像およびその相対位置に基づき、一つの測定画像から一または二以上の派生画像を生成した。そして、階層化処理においては、後述する比較例１との精度を揃えるため、分散の最終増加分の値が、比較例１において派生画像が８枚となる階層まで階層化分類を行ったときの分散の最終増加分に対応する値となるまで階層化処理を行った。得られた画像（＞８枚）の中から、分散の小さい方から８枚を平均化画像として抽出した。
【０１１８】
図１０は、本実施例で得られた８枚の平均化画像を示す図である。
【０１１９】
また、測定画像のＳ／Ｎ比を変化させて同様の画像処理を行い、元画像と平均化画像との相関値を求めた。
図１２は、実施例１および後述する比較例１について、測定画像のＳ／Ｎ比と、元画像と平均化画像との相関値と、の関係を示す図である。なお、図１２の実線は、本実施例における相関値のプロット（図中□）について、最小２乗法で線を引いたものである。
【０１２０】
（比較例１）
本比較例では、ＭＲＡ（シングルピークを用いた画像位置合わせ手法）／ＭＳＡ／ＨＡＣ法を用いて画像解析を行った。
本比較例では、実施例１におけるＭＲＭＡに変えて高精度化実装されたＭＲＡを用い、一つの測定画像を一つの参照画像に対応づけた。すなわち、測定画像の参照画像への対応づけの際に、３次元パラメータ空間の全探索を行い、類似度の最も高い一つの参照画像のみに一つの測定画像を対応づけた。各測定画像について、測定画像と参照画像との相対位置を移動させながら相関値を算出し、相関値の最大ピークとなる参照画像を抽出し、一つの測定画像から一つの派生画像を生成した。
以降の処理については、実施例１に準じて処理を行った。なお、ＨＡＣ法においては、派生画像が８枚となる階層まで階層化処理を行った。
【０１２１】
結果を図１１に示す。図１１は、本比較例で得られた８枚の平均化画像を示す図である。
また、本比較例においても、測定画像のＳ／Ｎ比を変化させて同様の画像処理を行い、元画像と平均化画像との相関値を求めた。結果を図１２に示した。図１２から、各方法における１サイクルあたりの精度がわかる。なお、図１２の点線は、本比較例における相関値のプロット（図中○）について、最小２乗法で線を引いたものである。
【０１２２】
以上の結果において、図１０と図１１とを比較すると、図１０の方が元画像に近い画像が多い。このように、実施例１の方法により、１回のサイクルで測定画像の解像度を向上させることができるため、全体のサイクル数を減らし、全体効率が向上することが期待される。また、実施例１の方法により、最終的な解像度を向上させることが期待される。また、図１２に示したように、Ｓ／Ｎ比が小さくなるに従い、実施例１の方法と比較例１との相関値の差が大きく、特にＭＲＭＡの優位性が発揮される。
【０１２３】
さらに、実施例１および比較例１の方法を用いて、特定の元画像を平行および回転移動させるとともにランダムにノイズを付与した画像群から元画像を生成した際の生成画像の平均分散とＳＮＲを、図１４にまとめて示す。ここでは、図８（ｂ）および図８（ｄ）に示した画像を元画像とし、ＳＮ比が０．００５、０．０１、０．０５および０．１０のそれぞれの場合について、統計的に同等な画像群（ａ）、（ｂ）および（ｃ）を生成した。そして、各ＳＮ比の画像群（ａ）〜（ｃ）のそれぞれについて、実施例１および比較例１のそれぞれの方法で処理を行った。
図１４より、実施例１で得られた画像の方が、比較例１で得られた画像よりも分散が小さく、高精度であることがわかる。また、実施例１は、処理前の画像群のＳＮ比が小さい場合に、より一層高精度な平均画像生成法であることがわかる。
【０１２４】
次に、実施例２および比較例２において、タンパク質の測定画像の処理を行った。具体的には、Transient receptor protein 3（ＴＲＰ３タンパク質）の測定画像および電圧依存性Ｎａ+チャンネル画像の測定画像について、ＭＲＭＡ／ＭＳＡ／ＨＡＣ法（実施例２）およびＭＲＡ／ＭＳＡ／ＨＡＣ法（比較例２）を用いて画像解析を行った。
【０１２５】
（実施例２）
本実施例において、ＴＲＰ３タンパク質については、２９６７枚の測定画像（ピクセル数１４０×１４０）を用いて、実施例１の方法に準じて３次元パラメータ空間の全探索を行い、各測定画像について、測定画像と参照画像との相対位置を移動させながら相関値を算出し、相関値の最大ピークとなる参照画像を抽出した後、相関値の最大ピークから５％以内にあるすべてのピークに対応する参照画像を抽出した。参照画像の出力枚数は、１０１９７枚となった。そして、抽出された参照画像およびその相対位置に基づき、一つの測定画像から一または二以上の派生画像を生成した。また、階層化処理においては、分散の最終増加分の値が、比較例２において派生画像が３０枚となる階層まで階層化分類を行ったときの分散の最終増加分に対応する値となるまで階層化処理を行った。そして、得られた画像（＞３０枚）の中から、分散の小さい方から３０枚を平均化画像として抽出した。結果を図１５〜図１７に示す。
【０１２６】
また、電圧依存性Ｎａ+チャンネルについては、１１９９１枚の測定画像（ピクセル数８０×８０）を用いて、ＴＲＰ３タンパク質の方法に準じて各処理を行った。参照画像の出力枚数は、３５４１５枚となった。また、階層化処理においては、分散の最終増加分の値が、比較例２において派生画像が１２０枚となる階層まで階層化分類を行ったときの分散の最終増加分に対応する値となるまで階層化処理を行った。そして、得られた画像（＞１２０枚）の中から、分散の小さい方から１２０枚を平均化画像として抽出した。結果を図１５に示す。
【０１２７】
（比較例２）
本比較例では、実施例２で用いた各タンパク質の測定画像について、比較例１に準じて、ＭＲＡ／ＭＳＡ／ＨＡＣ法を用いて画像解析を行った。なお、ＨＡＣ法において、ＴＲＰ３タンパク質については、派生画像が３０枚となる階層まで階層化処理を行った。また、電圧依存性Ｎａ+チャンネルについては、派生画像が１２０枚となる階層まで階層化処理を行った。結果を図１５〜図１７に示す。
【０１２８】
図１５は、実施例２および比較例２における生成画像の平均分散を示す図である。
図１５より、ＴＲＰ３タンパク質の測定画像から生成された平均画像および電圧依存性Ｎａ+チャンネルの測定画像から生成された平均画像のいずれについても、実施例２の方法を用いることにより、比較例２の方法よりも高精度な画像解析が可能であった。
【０１２９】
図１６は、ＴＲＰ３タンパク質について、測定画像、実施例２で得られた生成画像、および比較例２で得られた生成画像の例を示す図である。
図１６（ａ）および図１６（ｂ）は、ＴＲＰ３タンパク質の電子顕微鏡画像（測定画像）の例を示し、図１６（ｃ）〜図１６（ｆ）は、比較例２で得られた生成画像の例を示し、図１６（ｇ）〜図１６（ｊ）は、実施例２で得られた生成画像の例を示す。また、図１６（ａ）〜図１６（ｊ）中、各画像の左側に示されたグラフは、その画像のピクセル値のヒストグラムを示すものであり、横軸はピクセル値（０から２５６）を示し、縦軸は頻度を示す。なお、図１６（ｃ）〜図１６（ｆ）および図１６（ｇ）〜図１６（ｊ）では典型的な画像を選択して表示しており、各特長画像の平均画像群内の頻度とは関係ない。
【０１３０】
図１６（ａ）〜図１６（ｊ）より、実施例２のＭＲＭＡ／ＭＳＡ／ＨＡＣ法では、図１６（ｇ）〜図１６（ｊ）のすべてにおいてＴＲＰ３タンパク質の構造がはっきりと認識できる。
【０１３１】
一方、比較例２のＭＲＡ／ＭＳＡ／ＨＡＣ法では、図１６（ｇ）〜図１６（ｊ）と同等のレベルの画像は図１６（ｃ）のみである。図１６（ｄ）〜図１６（ｆ）については、ノイズが多いため、構造体がはっきりと認識できるとは言いがたい。数値的にも、各画像のヒストグラムの形が、図１６（ｇ）〜図１６（ｊ）と図１６（ｃ）は同じ形をしていて構造体に対応する形をしているが、図１６（ｄ）〜図１６（ｆ）はそのような形とは別のものが現れている。
【０１３２】
また、図１７は、実施例２および比較例２で生成された平均画像群内の各画像のヒストグラムを平均したヒストグラムを示す図である。
図１７より、実施例２のＭＲＭＡ／ＭＳＡ／ＨＡＣ法によるもの（実線）は、図１６（ｇ）〜図１６（ｊ）と同じ形をしており、平均画像群内の多くが図１６（ｇ）〜図１６（ｊ）のようなクリアーな画像であることを示している。
【０１３３】
一方、比較例２のＭＲＡ／ＭＳＡ／ＨＡＣ法によるもの（点線）は、図１６（ｅ）や図１６（ｆ）のような形をしており、構造体がはっきりとは認識できない画像が平均画像群内の大部分を占めていることを示している。
【０１３４】
図１５〜１７より、実際の生体分子の測定画像を用いた場合にも、ＭＲＭＡ／ＭＳＡ／ＨＡＣ法がＭＲＡ／ＭＳＡ／ＨＡＣ法よりクリアーな平均画像を生成できることがわかる。
【図面の簡単な説明】
【０１３５】
【図１】実施形態における構造推定方法を示すフローチャートである。
【図２】実施形態における構造推定システムの概略構成を示す図である。
【図３】図１の構造推定システムの測定画像分類部の詳細構成を示す図である。
【図４】実施形態における測定画像の分類手順の概要を説明する図である。
【図５】実施形態における測定画像の分類方法を説明する図である。
【図６】実施形態における測定画像の分類方法を説明する図である。
【図７】実施形態における測定画像の分類方法を説明する図である。
【図８】実施例におけるイニシャル参照画像を示す図である。
【図９】実施例におけるノイズ付加後の画像を示す図である。
【図１０】実施例における処理により得られた画像を示す図である。
【図１１】実施例における処理により得られた画像を示す図である。
【図１２】実施例における処理により得られた画像と元画像との相関値を示す図である。
【図１３】単粒子解析法を説明する図である。
【図１４】実施例における処理結果を示す図である。
【図１５】実施例における処理結果を示す図である。
【図１６】実施例における処理により得られた画像を示す図である。
【図１７】実施例における処理結果を示す図である。
【符号の説明】
【０１３６】
１００  構造推定システム
１０１  データ処理部
１０３  記憶部
１０５  受付部
１０７  画像データ取得部
１０９  測定画像データ取得部
１１１  参照画像データ取得部
１１３  測定画像分類部
１１５  平均化処理部
１１７  構造推定部
１１９  出力部
１２１  測定画像データ記憶部
１２３  参照画像データ記憶部
１２５  分類情報記憶部
１２７  平均化情報記憶部
１２９  演算情報記憶部
１３１  派生画像データ生成部
１３３  類似度算出部
１３５  条件記憶部
１３７  探索結果記憶部
１３９  候補探索部
【図１】
2008134212.tif 000003
【図２】
2008134212.tif 000004
【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１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
2008134212.tif 000015
【図１７】
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【図１０】
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【図１１】
2008134212.tif 000018
【図１６】
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