(57)【要約】【課題】蛍光画像から精度良く細菌の種類が球菌であるか桿菌であるかを判定する。【解決手段】複数検体の蛍光反応の画像から各画素の輝度情報を取得する輝度情報取得手段１と、輝度情報から蛍光領域の中心を中心輝点とする中心輝点算出手段２と、中心輝点を中心とした円周上の複数の測定点の輝度値を測定する測定点検出手段３と、複数の測定点の輝度値から第一のばらつき度を演算する第一のばらつき度算出手段４と、第一のばらつき度が第一の閾値よりも小さければ検体が球菌と判定する球菌判定手段５と、第一のばらつき度が第一の閾値以上の場合に、複数の測定点において中心輝点を中心として点対称となる測定点同士との輝度値の差から第二のばらつき度を演算する第二のばらつき度算出手段６と、第二のばらつき度が第二の閾値より小さければ検体が桿菌と判定し、第二のばらつき度が第二の閾値以上であればノイズと判定する桿菌判定手段７からなる。【選択図】図１
2008029271.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の検体の蛍光反応による光を受光し、光情報として出力する光学手段と、
前記光情報を画像として撮像する撮像手段と、
前記撮影した画像から各画素の輝度情報を取得する輝度情報取得手段と、
前記輝度情報から蛍光領域の中心を中心輝点として判定する中心輝点算出手段と、
前記中心輝点を中心とした円周上に存在する複数の測定点の輝度値を測定する測定点検出手段と、
前記複数の測定点の輝度値を用いて第一のばらつき度を演算する第一のばらつき度算出手段と、
前記第一のばらつき度が第一の閾値よりも小さければ前記検体が球菌と判定する球菌判定手段と、
前記第一のばらつき度が前記第一の閾値以上の場合に、前記複数の測定点において前記中心輝点を中心として点対称となる測定点同士との輝度値の差を用いて第二のばらつき度を演算する第二のばらつき度算出手段と、
前記第二のばらつき度が第二の閾値より小さければ前記検体が桿菌と判定し、前記第二のばらつき度が前記第二の閾値以上であればノイズと判定する桿菌判定手段、
からなることを特徴とする細菌検出装置。
【請求項２】
前記測定点検出手段は、前記中心輝点を中心として点対称となる位置に存在する前記円周上の点を一組の測定点とし、複数組の測定点の輝度値を測定することを特徴とする請求項１記載の細菌検出方法。
【請求項３】
前記中心輝点算出手段は、判定対象となる画素の輝度値が周囲の画素の輝度値より高い場合、前記判定対象になる画素を中心輝点とすることを特徴とする請求項１記載の細菌検出装置。
【請求項４】
前記中心輝点算出手段は、判定対象となる画素の輝度値が第三の閾値より輝度値が高く、かつ隣接する画素の輝度値より高い場合、前記判定対象となる画素を中心輝点とすることを特徴とする請求項１記載の細菌検出装置。
【請求項５】
前記中心輝点算出手段は、輝度値が第四の閾値より大きい画素が連続する領域を求め、前記領域の重心位置を中心輝点とすることを特徴とする請求項１記載の細菌検出装置。
【請求項６】
前記中心輝点算出手段は、輝度値が第四の閾値より大きい画素の領域を求め、領域の面積を演算し、面積が所定の範囲内にあるものについて、その中心位置を中心輝点とすることを特徴とする請求項１記載の細菌検出装置。
【請求項７】
前記測定点検出手段は、中心輝点を中心とした円の半径の大きさを検体の大きさに基づいて決定した所定の値とすることを特徴とする請求項１記載の細菌検出装置。
【請求項８】
前記測定点検出手段は、中心輝点を中心とした円の半径の大きさは、円周上に存在する複数の測定点の輝度値が全て第五の閾値より大きい値であるように半径を広げていき最大となる半径を決定することを特徴とする請求項１記載の細菌検出装置。
【請求項９】
前記第一のばらつき度算出手段は、前記測定点の近傍に別の中心輝点がある場合に、前記別の中心輝点を中心とする蛍光領域による影響度合いを考慮して前記第一のばらつき度を演算することを特徴とする請求項１記載の細菌検出装置。
【請求項１０】
前記第ニのばらつき度算出手段は、前記測定点の近傍に別の中心輝点がある場合に、前記別の中心輝点を中心とする蛍光領域による影響度合いを考慮して前記第二のばらつき度を演算することを特徴とする請求項１記載の細菌検出装置。
【請求項１１】
検体の蛍光反応を撮影した画像から輝度情報を取得する輝度情報取得工程と、
前記輝度情報から蛍光領域の中心を中心輝点として判定する中心輝点算出工程と、
前記中心輝点を中心とした円周上にある複数の測定点の輝度値を測定する測定点検出工程と、
前記複数の測定点の輝度値を用いて第一のばらつき度を演算する第一のばらつき度算出工程と、
前記第一のばらつき度が第一の閾値よりも小さければ前記検体が球菌と判定する球菌判定工程と、
前記第一のばらつき度が前記第一の閾値以上であれば、前記複数の測定点において前記中心輝点を中心として点対称となる測定点同士の輝度値の差を用いて第二のばらつき度を演算する第二のばらつき度算出工程と、
前記第二のばらつき度が第二の閾値より小さければ前記検体が桿菌と判定し、前記第二のばらつき度が前記第二の閾値以上であればノイズと判定する桿菌判定工程、
からなることを特徴とする細菌検出方法。
【請求項１２】
前記測定点検出工程において、前記中心輝点を中心として点対称となる位置に存在する前記円周上の点を一組の測定点とし、複数組の測定点の輝度値を測定することを特徴とする請求項１１記載の細菌検出方法。
【請求項１３】
前記中心輝点算出工程において、判定対象となる画素の輝度値が周囲の画素の輝度値より高い場合、前記測定対象となる画素を中心輝点とすることを特徴とする請求項１１記載の細菌検出方法。
【請求項１４】
前記中心輝点算出工程において、判定対象となる画素の輝度値が第三の閾値より輝度値が高く、かつ隣接する画素の輝度値より高い場合、前記測定対象となる画素を中心輝点とすることを特徴とする請求項１１記載の細菌検出方法。
【請求項１５】
前記中心輝点算出工程において、輝度値が第四の閾値より大きい画素が連続する領域を求めて、前記領域の重心位置を中心輝点とすることを特徴とする請求項１１記載の細菌検出方法。
【請求項１６】
前記中心輝点算出工程において、輝度値が前記第四の閾値より大きい画素の領域を求めて、領域の面積を演算し、面積が所定の範囲内にあるものについて、その中心位置を中心輝点とすることを特徴とする請求項１１記載の細菌検出方法。
【請求項１７】
前記測定点検出工程において、中心輝点を中心とした円の半径の大きさを検体の大きさに基づいて決定した所定の値とすることを特徴とする請求項１１記載の細菌検出方法。
【請求項１８】
前記測定点検出工程において、中心輝点を中心とした円の半径の大きさは、円周上に存在する複数の測定点の輝度値が全て第五の閾値より大きい値であるように半径を広げていき最大となる半径を決定することを特徴とする請求項１１記載の細菌検出方法。
【請求項１９】
前記第一のばらつき度算出工程において、前記測定点の近傍に別の中心輝点がある場合に、前記別の中心輝点を中心とする蛍光領域による影響度合いを考慮して前記第一のばらつき度を演算することを特徴とする請求項１１記載の細菌検出方法。
【請求項２０】
前記第ニのばらつき度算出手段は、前記測定点の近傍に別の中心輝点がある場合に、前記別の中心輝点を中心とする蛍光領域による影響度合いを考慮して前記第二のばらつき度を演算することを特徴とする請求項１１記載の細菌検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、細菌の蛍光観察において、その細菌が桿菌であるか球菌であるか自動的に判定する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
細菌を分類する方法としては寒天培養法が最も一般的な方法である。これは試料を寒天培地に塗り、所定時間培養して形成したコロニーを、染色又は無染色にて、顕微鏡を用いて観察者が分類する検査方法である。しかしこの寒天培養法は、基本的に手作業で行うため処理が煩わしく、また培養するため細菌の種類を判定までに時間がかかる。
【０００３】
そこで最近では、フローサイトメータ等の粒子測定装置を用いて細菌を自動的に測定する方法が試みられ、この発明に関連する技術としては、次のような方法が知られている。
【０００４】
細菌中に含まれる粒子の大きさや光の反射率など特徴情報の内二つの項目を基に、分布グラフを作成し、グラフ中の点の分布状況から細菌の種類が桿菌であるか球菌であるかを判定する方法が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
また、培養せずに観察する蛍光観察法がある。これは細菌だけが蛍光するように検体を調整し、その蛍光を落斜蛍光顕微鏡などの光学手段を用いて観察者が観察する検査方法である。また、光学手段で観察者が観察する代わりに、カメラなど撮影手段を用いて自動で観察するものとして次のような方法が公知である。
【０００６】
検出する細菌（抗酸菌）の蛍光する特徴から、撮影した画像を輝度値でニ値化し、ニ値化後の画像にできる各領域（抗酸菌やノイズ）の面積の大きさと縦横比の形状から判定する方法が開示されている（例えば、特許文献２参照）。
【特許文献１】特開２００４−３０５１７３号公報
【特許文献２】特開２００４−３３３１５１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１の構成では、例えばノイズや球菌において光の反射率が桿菌と同じような特徴である場合などに、精度良く判定することが出来ない。また、球菌と桿菌が理想的な特徴があると仮定しても、細菌が重なる場合は二つ以上の特徴が出るため、分布の判定を行う際に必ずしも精度良く判定することが出来ない。
【０００８】
また、特許文献２の構成では、例えば細菌（抗酸菌）とノイズが重なる場合に、ノイズと判定されてしまう為、精度良く判定することが出来ない。
【０００９】
本発明は、前記従来の課題を解決するもので、細菌の蛍光する特徴から細菌の種類が桿菌であるか球菌であるかを精度良く判定する細菌検出装置及び方法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】
【００１０】
前記従来の課題を解決するために、本発明の細菌検出装置は、複数の検体の蛍光反応による光を受光し、光情報として出力する光学手段と、前記光情報を画像として撮像する撮像手段と、前記撮影した画像から各画素の輝度情報を取得する輝度情報取得手段と、前記輝度情報から蛍光領域の中心を中心輝点として判定する中心輝点算出手段と、前記中心輝点を中心とした円周上に存在する複数の測定点の輝度値を測定する測定点検出手段と、前記複数の測定点の輝度値を用いて第一のばらつき度を演算する第一のばらつき度算出手段と、前記第一のばらつき度が第一の閾値よりも小さければ前記検体が球菌と判定する球菌判定手段と、前記第一のばらつき度が前記第一の閾値以上の場合に、前記複数の測定点において前記中心輝点を中心として点対称となる測定点同士との輝度値の差を用いて第二のばらつき度を演算する第二のばらつき度算出手段と、前記第二のばらつき度が第二の閾値より小さければ前記検体が桿菌と判定し、前記第二のばらつき度が前記第二の閾値以上であればノイズと判定する桿菌判定手段からなることを特徴とするものである。
【００１１】
さらに細菌検出装置において、前記測定点検出手段は、前記中心輝点を中心として点対称となる位置に存在する前記円周上の点を一組の測定点とし、複数組の測定点の輝度値を測定することを特徴とするものである。
【００１２】
さらに細菌検出装置において、前記中心輝点算出手段は、判定対象となる画素の輝度値が周囲の画素の輝度値より高い場合、前記判定対象になる画素を中心輝点とすることを特徴とするものである。
【００１３】
さらに細菌検出装置において、前記中心輝点算出手段は、判定対象となる画素の輝度値が第三の閾値より輝度値が高く、かつ隣接する画素の輝度値より高い場合、前記判定対象となる画素を中心輝点とすることを特徴とするものである。
【００１４】
さらに細菌検出装置において、前記中心輝点算出手段は、輝度値が第四の閾値より大きい画素が連続する領域を求め、前記領域の重心位置を中心輝点とすることを特徴とするものである。
【００１５】
さらに細菌検出装置において、前記中心輝点算出手段は、輝度値が第四の閾値より大きい画素の領域を求め、領域の面積を演算し、面積が所定の範囲内にあるものについて、その中心位置を中心輝点とすることを特徴とするものである。
【００１６】
さらに細菌検出装置において、前記測定点検出手段は、中心輝点を中心とした円の半径の大きさを検体の大きさに基づいて決定した所定の値とすることを特徴とするものである。
【００１７】
さらに細菌検出装置において、前記測定点検出手段は、中心輝点を中心とした円の半径の大きさは、円周上に存在する複数の測定点の輝度値が全て第五の閾値より大きい値であるように半径を広げていき最大となる半径を決定することを特徴とするものである。
【００１８】
さらに細菌検出装置において、前記第一のばらつき度算出手段は、前記測定点の近傍に別の中心輝点がある場合に、前記別の中心輝点を中心とする蛍光領域による影響度合いを考慮して前記第一のばらつき度を演算することを特徴とするものである。
【００１９】
さらに細菌検出装置において、前記第ニのばらつき度算出手段は、前記測定点の近傍に別の中心輝点がある場合に、前記別の中心輝点を中心とする蛍光領域による影響度合いを考慮して前記第二のばらつき度を演算することを特徴とするものである。
【００２０】
さらに本発明の細菌検出方法において、検体の蛍光反応を撮影した画像から輝度情報を取得する輝度情報取得工程と、前記輝度情報から蛍光領域の中心を中心輝点として判定する中心輝点算出工程と、前記中心輝点を中心とした円周上にある複数の測定点の輝度値を測定する測定点検出工程と、前記複数の測定点の輝度値を用いて第一のばらつき度を演算する第一のばらつき度算出工程と、前記第一のばらつき度が第一の閾値よりも小さければ前記検体が球菌と判定する球菌判定工程と、前記第一のばらつき度が前記第一の閾値以上であれば、前記複数の測定点において前記中心輝点を中心として点対称となる測定点同士の輝度値の差を用いて第二のばらつき度を演算する第二のばらつき度算出工程と、前記第二のばらつき度が第二の閾値より小さければ前記検体が桿菌と判定し、前記第二のばらつき度が前記第二の閾値以上であればノイズと判定する桿菌判定工程、からなることを特徴とするものである。
【００２１】
さらに細菌検出方法において、前記測定点検出工程において、前記中心輝点を中心として点対称となる位置に存在する前記円周上の点を一組の測定点とし、複数組の測定点の輝度値を測定することを特徴とするものである。
【００２２】
さらに細菌検出方法において、前記中心輝点算出工程において、判定対象となる画素の輝度値が周囲の画素の輝度値より高い場合、前記測定対象となる画素を中心輝点とすることを特徴とするものである。
【００２３】
さらに細菌検出方法において、前記中心輝点算出工程において、判定対象となる画素の輝度値が第三の閾値より輝度値が高く、かつ隣接する画素の輝度値より高い場合、前記測定対象となる画素を中心輝点とすることを特徴とするものである。
【００２４】
さらに細菌検出方法において、前記中心輝点算出工程において、輝度値が第四の閾値より大きい画素が連続する領域を求めて、前記領域の重心位置を中心輝点とすることを特徴とするものである。
【００２５】
さらに細菌検出方法において、前記中心輝点算出工程において、輝度値が前記第四の閾値より大きい画素の領域を求めて、領域の面積を演算し、面積が所定の範囲内にあるものについて、その中心位置を中心輝点とすることを特徴とするものである。
【００２６】
さらに細菌検出方法において、前記測定点検出工程において、中心輝点を中心とした円の半径の大きさを検体の大きさに基づいて決定した所定の値とすることを特徴とするものである。
【００２７】
さらに細菌検出方法において、前記測定点検出工程において、中心輝点を中心とした円の半径の大きさは、円周上に存在する複数の測定点の輝度値が全て第五の閾値より大きい値であるように半径を広げていき最大となる半径を決定することを特徴とするものである。
【００２８】
さらに細菌検出方法において、前記第一のばらつき度算出工程において、前記測定点の近傍に別の中心輝点がある場合に、前記別の中心輝点を中心とする蛍光領域による影響度合いを考慮して前記第一のばらつき度を演算することを特徴とするものである。
【００２９】
さらに細菌検出方法において、前記第ニのばらつき度算出手段は、前記測定点の近傍に別の中心輝点がある場合に、前記別の中心輝点を中心とする蛍光領域による影響度合いを考慮して前記第二のばらつき度を演算することを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００３０】
本発明の細菌検出装置及び方法によれば、中心輝点を中心とする円周上にある測定点の輝度値の傾向を調査することで、精度良く球菌と桿菌とノイズを判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下に、本発明の細菌検出装置及び方法の実施の形態を図面とともに詳細に説明する。
【実施例１】
【００３２】
図１（ａ）は、本発明の第１の実施例における細菌検出装置のブロック図を示す。図１（ａ）において、プレート１１は検査する対象物である。光学手段１２はプレート１１を蛍光観察し、受光した光を撮像手段１３へ出力する。撮像手段１３は蛍光観察している領域を撮影して画像を生成し、画像処理手段１４へ送信する。画像処理手段１４は撮影した画像から球菌と桿菌とノイズを判定し、その検出結果を表示手段１５へ送信する。表示手段１５は検出結果を表示するものである。画像メモリ１６は画像データを格納するメモリである。メモリ１７は球菌と桿菌とノイズを判定した結果を格納するメモリである。
【００３３】
上記のように構成された細菌検出装置は、プレート１１に塗られた検体を光学手段１２で蛍光観察し、蛍光している様子を撮像手段１３にて撮影する。撮影された画像を画像処理手段１４へ送信し、球菌と桿菌とノイズを判定する。そしてその結果を表示手段１５にて表示する。
【００３４】
図１（ｂ）は、画像処理手段１４の詳細を示すブロック図である。図１（ｂ）において、輝度情報取得手段１は撮像手段１３が撮影した画像から各画素の輝度情報を抽出し、結果を中心輝点算出手段２へ出力する。中心輝点算出手段２は輝度情報から発光領域の中心を中心輝点として判定し、結果を測定点検出手段３へ出力する。測定点検出手段３は中心輝点を中心とした円周上にある測定点の輝度値を測定し、結果を第一のばらつき度算出手段４へ出力する。第一のばらつき度算出手段４は測定点の輝度値を基に第一のばらつき度を演算し、結果を球菌判定手段５へ出力する。球菌判定手段５は第一のばらつき度が前記第一の閾値よりも小さければ球菌であると判定し、球菌と判定した場合に結果をメモリ１７へ格納する。球菌で無いと判定した場合は結果を第二のばらつき度算出手段６へ出力する。第二のばらつき度算出手段６は測定点において対称となる点との輝度値の差を基に第二のばらつき度を演算し、結果を桿菌判定手段７へ出力する。桿菌判定手段７は第二のばらつき度が第二の閾値より小さければ桿菌であると判定し、第二のばらつき度が第二の閾値以上であればノイズであると判定し、結果をメモリ１７へ格納する。
【００３５】
次にプレート１１について詳細に説明する。プレート１１は、スライドガラスを用いており、細菌が蛍光するように調整された検体が塗られている。また、必要であれば熱処理などの処理を施す。検体としては例えば人の痰や便などである。なお、プレート１１として、シャーレなどの任意のプレート１１を採用してもよい。
【００３６】
次に光学手段１２について図２を用いて詳細に説明する。光学手段１２は、蛍光顕微鏡を用いて蛍光観察を行う。図２は蛍光観察において光学手段１２の処理の一例を示す説明図である。まず、プレート１１に紫外線を含む光２２を照射するために光源２１として水銀ランプなどを使用する。光源２１からの光２２は、励起フィルタ２３を通る。励起フィルタ２３は細菌が蛍光するのに必要な波長の光（以下、励起光２４）を透過し、不要な光を遮光する。次に、ダイクロイックミラー２９にて励起光２４を対物レンズ２５に導き、対物レンズ２５を経由してプレート１１に照射される。ダイクロイックミラー２９は光源２１に対して４５度の角度で設置され、特定の波長のみ反射する。照射された励起光２４で検体が蛍光２７し、その蛍光２７は対物レンズ２５を経由して、吸収フィルタ２８を通り、撮像手段１３へ蛍光２７を導く。吸収フィルタ２８は蛍光２７を透過し、反射した励起光２４や外光などの蛍光２７以外の光２６を遮光する。なお、光学手段１２として蛍光観察が可能なマイクロメータなど任意の光学手段１２を採用してもよい。
【００３７】
次に撮像手段１３について詳細に説明する。撮像手段１３は、モノクロＣＣＤカメラを用いており、光学手段１２である蛍光顕微鏡にＣマウントで接合している。なお、撮像手段１３として、カラーＣＣＤカメラなど任意の撮像手段１３を採用してもよい。光学手段１２により導かれた検体からの蛍光２７を、ＣＣＤカメラで撮影し、撮影した画像を画像処理手段１４へ出力する。
【００３８】
次に画像処理手段１４について図３から図６を用いて詳細に説明する。図３（ａ）は蛍光する球菌における輝度値を示す図であり、図３（ｂ）は蛍光する桿菌における輝度値を示す図である。図３（ａ）のように球菌は中心が明るく、中心から離れるにつれて徐々に暗くなる。図３（ｂ）のように桿菌は中心から棒状に明るく、棒状の明るい部分から離れるにつれて徐々に暗くなる。以上のような特徴を利用して球菌と桿菌を判定する。
【００３９】
次に、画像処理手段１４の動作の一例について図５を参照して説明する。図５は、画像処理手段１４で行う細菌検出方法における各ステップを示すフローチャートである。
【００４０】
まず、ステップＳ１において、画像メモリ１６のクリアやメモリ１７内にあるカウントをゼロにセットするなどの初期設定を行う。
【００４１】
次に、ステップＳ２は輝度情報取得工程であり、輝度情報取得手段１が撮像手段１３から画像データを取り込んで画像データ内の各画素の輝度を測定し、画像データの輝度情報を画像メモリ１６に記憶させる。なお、この画像データは、画素の輝度が０〜２５５で表される２５６階調のデータであるが、これに限定されるものではない。
【００４２】
図４（ａ）は球菌における中心輝点４１と中心輝点４１を中心とした円周４２、図４（ｂ）は桿菌における中心輝点４１と、中心輝点４１を中心とした円周４２をそれぞれ取得したときのイメージを示す図である。
【００４３】
ステップＳ３は中心輝点算出工程であり、中心輝度算出手段２が画像メモリ１６に記憶した画像データの輝度情報から蛍光２７の発光する中心である中心輝点４１を検出する。検出方法として、以下の処理を画像の全画素について行う。注目している画素（以下、注目画素と称す）が、周囲にある１つ以上の画素に対して、輝度値が高い場合に中心輝点４１とする。なお、周囲とは１つの細菌が蛍光する領域の範囲内にあり、例えば、注目画素に対して上下左右の４隣接の画素とする。
【００４４】
ステップＳ４において、中心輝点４１が見つかるとステップＳ５において最初の中心輝点４１について注目する。中心輝点４１が見つからない場合はステップＳ１６において結果を表示手段１５へ出力し、処理を終了する。
【００４５】
その後、ステップＳ６は測定点検出工程であり、測定点検出手段３が中心輝点４１を中心に円周４２上の測定点４３ａの輝度値を取得する。測定点４３は一定の間隔で、中心輝点４１に対して対称となる点４３ｂが存在するような偶数個の点である。なお、撮影する画像において蛍光する細菌の大きさが既知であれば、中心輝点４１を中心とする円の半径の大きさを細菌の大きさの範囲内に予め定めておく。
【００４６】
ここで、球菌と桿菌とノイズの検出方法の概念について図６を用いて説明しておく。図６は縦軸に測定点４３の輝度値の第一のばらつき度６１、横軸に各測定点４３ａにおいて対称となる点４３ｂとの輝度値の差の絶対値の第二のばらつき度６２とする２次元グラフで、後述する第一のばらつき度６１と第二のばらつき度６２における球菌と桿菌とノイズの傾向を示す図である。両方のばらつき度が小さいものが球菌、両方のばらつき度が大きいものがノイズ、第一のばらつき度６１が大きく第二のばらつき度６２が小さいものが桿菌である。
【００４７】
次に、ステップＳ７は第一のばらつき度算出工程であり、第一のばらつき度算出手段４が第一のばらつき度６１を各測定点４３の輝度値の分散や、標準偏差などを求めることで算出する。第一のばらつき度を取得する方法の一例として、数１を用いて分散を求める。ここで測定点４３の数をｎ、測定点４３の輝度値をＸｋ（ｋ＝１、２、・・・ｎ）、各測定点４３の輝度値の平均値をＸａ、分散をσの二乗とする。
【００４８】
【数１】
2008029271.tif 000003
数式１において各測定点４３の輝度値の平均値Ｘａを予め定めておき、平均値Ｘａと各測定点４３の輝度値Ｘｋとの差の二乗を合計し、それを測定点の数ｎで割ったものを第一のばらつき度として算出する。
【００４９】
次に、ステップＳ８は球菌判定工程であり、球菌判定手段５が第一のばらつき度６１と第一の閾値６３を比較し、球菌であるか否かを判定する。この時、球菌と桿菌を判定するために最適な第一の閾値６３を予め定めておく。最適な値はシステムの構成や撮影条件などにより異なるため、観察者は複数サンプルの画像を基に評価を行い、第一の閾値６３を予め定めておく。例えば、複数サンプルにおいて球菌であると判定した第一のばらつき度６１の平均値と、桿菌であると判定した第一のばらつき度６１の平均値を算出し、その中央値を第一の閾値６３とする。第一のばらつき度６１が第一の閾値６３より小さければ、ステップＳ９において画像処理手段１４の内にある球菌のカウント値を１加算する。第一のばらつき度６１が第一の閾値６３より大きければ、ステップＳ１０の第二のばらつき度算出工程において、第二のばらつき度算出手段６が各測定点４３ａにおいて対称となる点４３ｂとの輝度値の差の絶対値から第二のばらつき度６２を算出する。第二のばらつき度６２は算出した絶対値において合計、分散や、標準偏差などを求めることで算出する。
【００５０】
次に、ステップＳ１１は桿菌判定工程であり、桿菌判定手段７が第二のばらつき度６２と第二の閾値６４を比較し、桿菌であるか否かを判定する。この時、桿菌とノイズを判定するために最適な第ニの閾値６４を予め定めておく。最適な値はシステムの構成や撮影条件などにより異なるため、観察者は複数サンプルの画像を基に評価を行い、第ニの閾値６４を予め定めておく。例えば、複数サンプルにおいて桿菌であると判定した第二のばらつき度６２の平均値と、ノイズであると判定した第二のばらつき度６２の平均値を算出し、その中央値を第ニの閾値６４とする。第二のばらつき度６２が第二の閾値６４より小さければ、ステップＳ１２においてメモリ１７にある桿菌のカウント値を１加算する。第二のばらつき度６２が第二の閾値６４以上であれば、ステップＳ１３においてメモリ１７にあるノイズのカウント値を１加算する。ノイズのカウント値が必要でない場合はステップＳ１３を省略してもよい。
【００５１】
ステップＳ９、ステップＳ１２、ステップＳ１３の処理後に、ステップＳ１３において、次の蛍光２７の発光する中心である中心輝点４１を検出する。中心輝点４１があれば、ステップＳ１５においてその中心輝点４１に注目し、ステップＳ６に戻り、ステップＳ７〜Ｓ１４を繰り返す。一方、中心輝点４１が無ければ、画像処理手段１４はステップＳ１６において結果を表示手段１５へ出力し、処理を終了する。
【００５２】
次に表示手段１５について詳細に説明する。表示手段１５としては、例えばＣＲＴモニタを用いる。表示手段１５は画像処理手段１４から出力された検出結果を表示する。なお、表示手段１５として、タッチパネルなど任意の表示手段１５を採用してもよい。
【００５３】
また、本実施例１のステップＳ２における輝度情報取得工程において、背景領域の輝度値より大きく、中心輝点４１の輝度値より小さい範囲内で中心輝点４１が必ず含まれるように最適な第三の閾値を予め定めておく。最適な値はシステムの構成や撮影条件などにより異なるため、観察者は複数サンプルの画像を基に評価を行い、第三の閾値を予め定めておく。例えば、複数サンプルの中心輝点４１の輝度値の最低値を算出し第三の閾値とする。走査において第三の閾値以上の輝度値の画素がある場合、注目画素が周囲にある１つ以上の画素に対して、輝度値が高い場合に中心輝点４１とする。なお、周囲とは１つの細菌が蛍光する領域の範囲内にあり、例えば、注目画素に対して上下左右の４隣接の画素とする。このように閾値を設けることで誤差が小さくなり、精度良く中心輝点４１を算出することができ、中心候補領域の中心を中心輝点４１とすることがより好ましい。
【００５４】
また、本実施例１のステップＳ２における輝度情報取得工程において、背景領域の輝度値より大きく、中心輝点４１の輝度値より小さい範囲内で中心付近が少なくとも含まれるように最適な第四の閾値を予め定めておく。最適な値はシステムの構成や撮影条件などにより異なるため、観察者は複数サンプルの画像を基に評価を行い、第四の閾値を予め定めておく。例えば、複数サンプルの背景領域と中心輝点４１の輝度値の平均値をそれぞれ算出し、その中央値を第四の閾値とする。輝度値が第四の閾値以上の連結する領域（以下、中心候補領域と称す）を求め、その中心候補領域の重心を中心輝点４１とする。画像の撮影する条件において必ずしも蛍光する細菌において蛍光２７の中心位置が、周囲より輝度値の高い点と一致しない。このように中心候補領域の重心を中心輝点４１とすることで誤差が小さくなり、精度良く中心輝点４１を算出することができ、中心候補領域の中心を中心輝点４１とすることがより好ましい。
【００５５】
また、本実施例１のステップＳ２における輝度情報取得工程において、中心候補領域を求め、その領域の面積が所定の範囲内にあるものについて、その中心候補領域の重心を中心輝点４１とする。面積が蛍光する細菌より大きい場合などを中心候補から除外することにより、精度良く中心輝点４１を算出することができる。
【００５６】
また、本実施例１のステップＳ６における円周４２上の測定点４３の輝度値を算出する工程において、徐々に大きさを変えながら円の半径を決定してもよい。測定点４３を取得する方法の一例として、座標における角度と距離の関係より数式２を用いて測定点４３の座標を求める。ここで中心輝点４１の座標を（Ｘｎ，Ｙｎ）、求める測定点４３の座標を（Ｘｓ，Ｙｓ）、Ｘ軸の正の方向からの角度をθ、求める円の半径をｒとする。
【００５７】
【数２】
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数式２において測定する角度θを予め定めておき、円の半径ｒを徐々に大きさを変えて入力し、各測定点４３の座標（Ｘｓ，Ｙｓ）における輝度値を算出する。また、座標を計算し小数点を含む座標で表された場合、小数点以下を四捨五入し整数で表される座標で表し、その座標の輝度値を測定点４３の輝度値とする。または、小数点を含む座標の輝度値を、周囲の整数で表される座標の輝度値から補間する。背景領域の輝度値より大きく、中心輝点４１の隣接する画素の輝度の最低値以下の範囲内で最適な第五の閾値を予め定めておく。最適な値はシステムの構成や撮影条件などにより異なるため、観察者は複数サンプルの画像を基に評価を行い、第五の閾値を予め定めておく。例えば、複数サンプルの背景領域と中心輝点４１の隣接する画素の輝度の最低値の平均値をそれぞれ算出し、その中央値を第五の閾値とする。例えば測定点４３の輝度値が第五の閾値以下の値が存在する場合に、第五の閾値以下の値が存在する手前で測定した半径の大きさを半径とする。このように大きさを変えながら円の半径を決定することにより、検出する蛍光２７の大きさに縛られることがなくなり、様々な大きさの蛍光する細菌の円の半径を求めることができる。
【００５８】
また、本実施例１の本実施例１のステップＳ６における円周４２上の測定点４３の輝度値を算出する工程では、円の半径に対する測定点４３を予め定めておき、徐々に大きさを変えながら円の半径を決定する。円の半径の大きさを決定する一例として、背景領域の所定値を予め定めておき、測定点４３の輝度値が第五の閾値以下の値が存在する場合に、所定値以下の値が存在する手前で測定した半径の大きさを半径とする。円の半径に対する測定点４３を予め定めることにより、検出する蛍光２７の大きさに縛られることがなくなり、様々な大きさの蛍光する細菌の円の半径を求めることができ、円の半径毎に測定点４３を計測する必要が無い為、処理も高速化できるので、徐々に大きさを変えながら円の半径を決定し、円の半径に対する測定点４３を予め定めることがより好ましい。
【００５９】
また、本実施例１のステップＳ７における測定点４３の輝度値の第一のばらつき度６１を算出する工程において、測定点４３の近くに中心輝点４１ｂの輝度値による影響度を考慮してもよい。図４は注目している中心輝点４１ａと中心輝点４１ａを中心とする円周４２上にある測定点４３ｃと測定点４３ｃの近くに所定の範囲内にある中心輝点４１ｂと測定点４３ｃの近くの中心輝点４１ｂを中心にその測定点４３ｃと対称となる点を示す図である。図４を用いて説明すると、測定点４３ｃの近くに中心輝点４１ｂがある場合に、その測定点４３ｃの輝度値を第一のばらつき度６１の計算をする際に含まないようにする。または測定点４３ｃの近くの中心輝点４１ｂを中心にその測定点４３ｃと対称となる点７１の輝度値を測定点４３ｃの輝度値から引く。このように影響度を考慮することによりステップＳ６における測定点４３の輝度値の第一のばらつき度６１がより正確となり、重なり合う細菌やノイズについて球菌か否か判定することができる。
【００６０】
また、本実施例１のステップＳ１０の、各測定点４３ａとその対称となる点４３ｂとの輝度値の差の絶対値の第二のばらつき度６２を算出する工程において、測定点４３の近くに中心輝点４１の輝度値による影響度を考慮してもよい。図４を用いて説明すると、測定点４３ｃの近くに中心輝点４１ｂがある場合に、その測定点４３ｃの輝度値を第二のばらつき度６２の計算をする際に含まないようにする。または、測定点４３ｃの近くの中心輝点４１ｂを中心にその測定点４３ｃと対称となる点７１の輝度値を測定点４３ｃの輝度値から引く。このように影響度を考慮することにより、ステップＳ１１における測定点４３ａと対称となる点４３ｂとの輝度値の差の絶対値の第二のばらつき度６２がより正確となり、重なり合う細菌やノイズについて桿菌か否か判定することができる。
【００６１】
また、本実施例１では、撮像手段１３としてモノクロＣＣＤで撮影しているが、ＲＧＢなどカラーで撮影可能な撮像手段１３を用いて撮影した画像では、色情報を考慮する。例えば蛍光する細菌に特定の色情報が無いなどの特徴がある場合、中心輝点４１や測定点４３を算出する際に、その特定の色情報が無いという条件を算出条件に含める。このように色情報を考慮することにより１つの中心輝点４１における球菌と桿菌とノイズを精度良く判定することができるので、全体の球菌と桿菌とノイズを精度良く判定することもできる。
【００６２】
以上のように、本実施例１において観察対象の蛍光から中心輝点を特定し、中心輝点を中心とする円周上の測定点の輝度値のばらつきを分析することにより、球菌と桿菌の蛍光の特徴を分析するようにしたため、容易に球菌と桿菌とノイズを判定することができる。
【産業上の利用可能性】
【００６３】
本発明にかかる細菌検出装置及び方法は、蛍光物体の発光する特徴から形状を判定する機能を有し、発光物検出装置等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の実施例１の実施の形態による細菌検出装置の図であり、（ａ）は全体のブロック図、（ｂ）は画像処理手段のブロック図
【図２】本発明の実施例１の光学手段１２における蛍光観察の説明図
【図３】蛍光する細菌の特徴を示す図であり、（ａ）は球菌の説明図、（ｂ）は桿菌の説明図
【図４】本発明の実施例１の所定の処理内容を示す図であり、（ａ）は球菌についての説明図、（ｂ）は桿菌についての説明図
【図５】本発明の実施例１における細菌検出方法のフローチャート
【図６】本発明の実施例１の所定の処理内容における細菌検出方法の説明図
【図７】本発明の実施例１の所定の処理内容における細菌検出方法の説明図
【符号の説明】
【００６５】
１  輝度情報取得手段
２  中心輝点算出手段
３  測定点検出手段
４  第一のばらつき度算出手段
５  球菌判定手段
６  第二のばらつき度算出手段
７  桿菌判定手段
１１  プレート
１２  光学手段
１３  撮像手段
１４  画像処理手段
１５  表示手段
１６  画像メモリ
１７  メモリ
２１  光源
２２  光源２１からの光
２３  励起フィルタ
２４  励起光
２５  対物レンズ
２６  蛍光以外の光
２７  蛍光
２８  吸収フィルタ
２９  ダイクロイックミラー
４１  中心輝点
４２  円周
４３  測定点
６１  第一のばらつき度
６２  第二のばらつき度
６３  第一の閾値
６４  第二の閾値
７１  測定点４３ｃの近くの中心輝点４１ｂを中心にその測定点４３ｃと対称となる点
【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５】
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【図６】
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【図７】
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