(57)【要約】【課題】  試料中に含まれるウィルスや細菌などについて、その有無の判定や種別判定を、観察者によらず安定して効率よく行得るようにする。また、地理的に離れた場所で作られたデータベースを利用することで、新種の細菌などであっても迅速に特定が行えるようにする。【解決手段】  試料を観察するための顕微鏡に、ウィルスなどの微小物体の名称とそれを観察するときの前処理法、撮像条件、撮像された画像データ等を格納したデータベースにアクセスする手段を設け、判定したい微小物体の名称などをキーとしてそのデータベースから検索された前処理法および撮像条件に従って試料を撮像し、その画像とデータベース内の画像を比較することで試料内の微小物体を特定する。【選択図】  図１
2005083841.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウィルスや蛋白質等の微小物体を含む試料に電子線を照射する電子線照射手段と、該電子線照射手段により照射されて試料を透過した電子を結像させて透過電子像を取得する透過電子像取得手段と、該透過電子像取得手段で取得された透過電子像から前記試料内に存在する微小物体の特定を行う透過電子顕微鏡システムであって、
前記透過電子像取得手段で取得した各種の微生物の透過電子画像、および該透過電子画像を取得するための前処理方法および前記電子線照射手段と透過電子像取得手段とによる前記透過電子画像を取得するための撮像条件を記憶するデータベース手段と、
該データベース手段にアクセスするアクセス手段と、
前記試料内に含まれるか否かを判定する微小物体を選定するためのキーワードを入力する入力手段と、
該入力手段から入力されたキーワードに基づいて前記アクセス手段を介して前記データベース手段に記憶されている前記選定された微小物体の透過電子画像と該透過電子画像に対応して記憶されている前記処理方法と撮像条件との情報を前記データベース部から受信する受信手段と、
該受信手段で受信した前記処理方法と撮像条件との情報を表示する表示手段と
を更に備えたことを特徴とする透過電子顕微鏡システム。
【請求項２】
請求項1記載の透過電子顕微鏡システムであって、更に
前記受信手段で受信した前記撮像条件に基づいて前記処理方法に従って処理された試料を撮像する画像撮像部と、
該画像撮像部において撮像された画像と、前記データベースから受信した画像とを比較する比較部と、
該比較部での比較結果を出力する出力部と
を備えたことを特徴とする透過電子顕微鏡システム。
【請求項３】
請求項１に記載の透過電子顕微鏡システムであって、前記データベース手段は、各微生物についての名称、外観情報、大きさや形状などの幾何学的情報、透過電子顕微鏡像、該画像撮像時の加速電圧、該画像撮像時の試料前処理方法、微生物が引き起こす病状や障害についての情報を記憶することを特徴とする透過電子顕微鏡システム。
【請求項４】
請求項１に記載の透過電子顕微鏡システムであって、前記入力手段から入力する微小物体を特定するためのキーワードが、微生物の名称、外観情報、微生物の大きさや形状などの幾何学的情報、微生物が引き起こす病状や障害についての情報を含むことを特徴とする透過電子顕微鏡システム。
【請求項５】
請求項１に記載の透過電子顕微鏡システムであって、前記出力部は、前記データベースから受信した１以上の微生物についての画像データと前記画像撮像部から得られた画像データとそれらの画像の比較処理結果とを表示することを特徴とする透過電子顕微鏡システム。
【請求項６】
ウィルスや蛋白質等の微小物体を含む試料に電子線照射手段により電子線を照射し、該照射により前記試料を透過した電子を透過電子像取得手段により結像させて透過電子像を取得し、該取得した透過電子像から前記試料内に存在する微小物体の特定を行う方法であって、
前記取得した各種の微生物の透過電子画像、および該透過電子画像を取得するための前処理方法および前記電子線照射手段と透過電子像取得手段とによる前記透過電子画像を取得するための撮像条件をデータベースに記憶し、
前記試料内に含まれるか否かを判定する微小物体を選定するためのキーワードを入力し、
該入力されたキーワードに基づいて前記データベースに記憶されている情報の中から前記選定された微小物体の透過電子画像と該透過電子画像に対応して記憶されている前記処理方法と撮像条件との情報を抽出し、
該データベースから抽出した前記処理方法と撮像条件との情報を画面上に表示する
ことを特徴とする透過電子顕微鏡システムを用いた検査方法。
【請求項７】
請求項６記載の透過電子顕微鏡システムを用いた検査方法であって、更に、
前記データベースから抽出した前記撮像条件に基づいて前記抽出した処理方法に従って処理された試料を撮像し、
該撮像して得た画像と、前記データベースから受信した画像とを比較し、
該比較した結果を出力する
ことを特徴とする透過電子顕微鏡システムを用いた検査方法。
【請求項８】
請求項６に記載の透過電子顕微鏡システムを用いた検査方法であって、前記データベースは、各微生物についての名称、外観情報、大きさや形状などの幾何学的情報、透過電子顕微鏡像、該画像撮像時の加速電圧、該画像撮像時の試料前処理方法、微生物が引き起こす病状や障害についての情報を記憶することを特徴とする透過電子顕微鏡システムを用いた検査方法。
【請求項９】
請求項６に記載の透過電子顕微鏡システムを用いた検査方法であって、前記データベースから受信した１以上の微生物についての画像データと前記撮像して得られた画像データとそれらの画像の比較処理結果とを表示することを特徴とする透過電子顕微鏡システムを用いた検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、疾病の原因特定や食品の衛生管理などを目的として、得られた試料を顕微鏡で観察し、その試料内に微生物が存在するか否か、存在する場合は、どの種の微生物であるかを特定する透過電子顕微鏡システムおよびそれを用いた検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ウィルスや細菌が原因となって発生する疾病や食中毒の対策においては、人や家畜等になんらかの症状が現れた場合に、その原因を特定することがまず必要となる。その場合、その患者等から糞便などのサンプルを採取し、そのサンプルにウィルスや細菌が含まれているかが調べられる。対象となるウィルス等は非常に微小であるため、これらを観察するために、通常の場合、透過型電子顕微鏡など微小サンプルを高分解能で観察できる顕微鏡が用いられる。この透過型電子顕微鏡は、サンプルを透過した電子を結像し画像を形成することから、蛋白質などの微小３次元構造をもつ物体の観察などにも適している。
【０００３】
このような目的のための透過型電子顕微鏡については、例えば（株）日立ハイテクノロジーズのH-7600透過電子顕微鏡カタログに記載されている。電子銃、照射系電子レンズ、試料ホルダ・ステージ、結像系電子レンズ、カメラ、真空廃棄系、制御系等から構成される。
これら顕微鏡を用いて試料内のウィルスを観察する場合には、まず被験者の糞便や生体組織を採取し、次にそれらに対し、それらを透過型電子顕微鏡像において実際に観察可能な観察用試料にするための前処理を行う。
【０００４】
観察用試料としては、大別して、（１）ネガティブ染色試料、（２）染色切片試料、（３）凍結切片試料の３種類がある。
【０００５】
（１）のネガティブ染色試料は、生体組織や糞便などを試薬や遠心分離機を用いて精製、濃縮したものを電子顕微鏡用のメッシュに載せたものである。ウィルス等の微粒子状試料が代表例である。染色剤としては一般にはタングステン酸液が用いられる。この方法では、ウィルスの場合にはウィルスの周囲に染色剤の土手が形成されることにより、土手とウィルスの間でコントラストが形成されることになる。
【０００６】
（２）の染色切片試料は、動植物の生体組織をダイヤモンド刃等を用いて厚さ数十nmの切片にして、電子顕微鏡用のメッシュに載せたものである。切片にする際には、生体組織の固定、脱水、包埋、切削などのプロセスがある。電子顕微鏡で組織構造に対応したコントラストを得るためには一般に染色が必要である。染色剤には、酢酸ウラン、クエン酸鉛、水酸化鉛、酢酸鉛などの重金属を含む試薬を用いる。通常はウランと鉛で２重染色する。染色が必要な理由は、生体を構成する主な元素が水素、酸素、炭素、窒素など軽元素であるため電子線に対する散乱能とその元素間差が小さく、像コントラストが極めて付きにくいからである。染色されるのは組織中の蛋白質であり、蛋白質の濃度が高いほど強く染色されるので、結果として電子顕微鏡像には蛋白質濃度に依存したコントラストが得られる。
【０００７】
（３）の凍結切片試料は、生体組織を液体ヘリウムや液体窒素で冷却した銅ブロックに接触させて瞬時に凍結させ、冷却ステージと装備したミクロトームを用いて凍結した状態のまま切削したものである。活性状態の組織構造観察が目的であり、固定や染色は行わず、かつ観察には冷却試料ステージを装備したクライオ電子顕微鏡を用いる。染色しないので、像のコントラストは低い。
【０００８】
上で述べたような前処理により形成された観察用資料は、次に電子顕微鏡のステージに搭載され、数万倍から数十万倍の拡大像で観察される。ウィルスなどの微生物の特定を行う場合には、上記の拡大像を人が観察し、その形状や内部構造の特徴からウィルスの有無、ウィルス種の判定を行う。また蛋白質などの構造解析を行う際には、観察用試料を電子顕微鏡の試料ステージを傾斜しながら何枚も拡大像を撮影し、それらの画像をCT(Computer tomography)処理することにより、数十nmオーダの微細立体構造を得る。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
最近の透過電子顕微鏡は、自動フォーカス合わせ、画像撮像などの機能が制御パソコン上に実現されており、観察作業の効率化が図られているが、撮像された画像からそのウィルスなどの微生物の有無を判定し、又その種類を特定することは人手により行われている。実際には、過去に発見されたウィルスが一覧となった書籍や文献と、現在観察している画像を人が照らし合わせその微生物を特定することが行われる。
【００１０】
このような方法による判定の問題点としては、まずその作業に手間がかかるということがある。得られた画像には、特定したい微生物の他にもさまざまな夾雑物が紛れ込んでおり、それらの中から目的とする微生物を特定する必要があるためである。また、膨大な過去の微生物データを人が検索するのも時間がかかり労力を要する。またウィルス判定が観察者の個人スキルやそのときの疲労度等に依存する可能性があることも問題である。
【００１１】
またその他の問題点としては、新種のウィルス等への対応がある。ウィルスや微生物はそれ自身も成長・変異しており、従来まで発見されていない新種のウィルスが急に発生する場合も起こりうる。その結果、参照している文献などに現在観察しているウィルスが掲載されていない場合には、そのウィルスを特定するのに多大な時間が必要となる恐れがある。
【００１２】
また、例えば日本国内において、アフリカなど世界各地で局地的に存在する微生物による疾病か否かを判断する場合も、同様なことが起こりうる。通常このような場合は、国内外の大規模な研究機関にサンプルを送付し、判定を依頼することになるため、その発見・対応が遅れる恐れがある。
【００１３】
本発明の目的は、上記した従来技術の問題点を解決して、対象試料中に微生物が存在するか否かの判定や微生物の種別特定が容易に行えるような透過電子顕微鏡システムおよびそれを用いた検査方法提供することにある。
【００１４】
また、本発明の目的は、地理的に離れた場所において発見された新種ウィルスであってもそれらの情報を広域ネットワークを通じて収集することで、迅速に判定できるようなネットワークシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記の目的を達成するために、本発明では、各種の微生物の透過電子顕微鏡画像およびその画像を取得するための前処理方法および撮像条件を記憶するデータベースにアクセスする手段と試料内に含まれるか否かを判定する微小物体を選定するためのキーワードを入力する入力部と前記キーワードを用いて選定された１以上の微小物体についての画像と前処理方法と撮像条件とを前記データベース部から受信する手段と、上記の受信された前処理方法に従って処理された試料を、上記の受信された撮像条件により画像を撮像する画像撮像部と前記画像撮像部において撮像された画像と、前記データベースから受信した画像とを比較する比較部と上記比較部での比較結果を出力する出力部を備える透過電子顕微鏡システムとした。
【００１６】
また、上記の透過顕微鏡システムにおいては、当該システムがアクセスするデータベースが、各微生物についての名称、外観情報、幾何学的情報、透過電子顕微鏡像、該画像撮像時の加速電圧、該画像撮像時の試料前処理方法、微生物が引き起こす病状や障害についての情報のいずれか１以上を含むこととする。
【００１７】
また、この透過顕微鏡システムにおいては、微生物を特定するためのキーワードが、微生物の名称、微生物の大きさや形状などの幾何学的情報、微生物が引き起こす病状や障害についての情報のいずれかを含むこととする。
【００１８】
また、上記の透過顕微鏡システムにおいては、当該出力部に、前記データベースから受信した１以上の微小物体についての画像データと前記画像撮像部から得られた画像データとそれらの画像の比較処理結果と表示することとする。
【００１９】
また本発明においては、上記の透過電子顕微鏡システムが広域ネットワークに接続されたネットワークシステムにおいて、この広域ネットワークに１以上のデータベース作成サイトを接続し、当該透過電子顕微鏡システムは、上記データベース作成サイトに保管されたオリジナルデータベースの全部もしくは一部のデータから作成されたデータベースをアクセスすることを特徴とするネットワークシステムを提供する。
【発明の効果】
【００２０】
以上で述べた本発明にかかる透過顕微鏡システムにより、対象試料中に微生物が存在するか否かの判定や微生物の種別特定が容易に行えるようになる。また地理的に離れた場所において発見された新種ウィルスであってもそれらの情報を広域ネットワークを通じて収集することで、迅速に判定できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下本発明の実施形態について説明する。
【００２２】
図１は本発明にかかる透過電子顕微鏡システム１１８を示したものである。本システムは、電子銃１０１、照射レンズ１０３、対物レンズ１０４、結像レンズ１０５、蛍光版１０６、撮像制御部１０７、観察試料１０９を搭載するメッシュ１０８、カメラ１１１等から構成される画像撮像系の他、外部との入出力などを行う入出力部１１３、画像データ演算などを行う演算部１１２、演算結果などを保存する記憶部１１３、撮像された微小物体を判定する際に参照データとして用いるデータベース部１１７、各部位の動作を制御する統括部１１５などがあり、これらの各部位は内部バス１１０により接続されている。
【００２３】
本システムにおける画像撮像の流れは、通常の透過電子顕微鏡での画像撮像と同じであり以下のとおり行われる。まず、観察したい微生物などが含まれると思われる人の排泄物や細胞組織などを入手する。次に、これに対し所定の前処理を行い、透過電子顕微鏡で観察可能な観察サンプルを作成し、これをメッシュ１０８に搭載する。人の排泄物や細胞組織などには、観察したい物体以外にさまざまな物体が含まれるため、入手したサンプルから顕微鏡観察に適した試料を作成するために、薬品処理や遠心分離処理、染色処理などを行うのがこの前処理である。
【００２４】
次にその物体の観察に適した撮像条件、例えば電子ビーム１０２の加速電圧や観察倍率を設定する。これらのデータは、キーボードやマウスなどを備えた入出力部１１３を通して操作者が指定しても良いし、あらかじめ記憶部１１６に記憶されている情報を用いてもよい。これらの撮像条件データは統括部１１５を経由して、撮像制御部１０７に伝えられる。画像撮像の際には、電子銃１０１から放射された電子ビーム１０２が照射レンズ１０３や、偏向器（図示せず）などにより試料１０９に対して平行にされ、試料１０９に入射される。
【００２５】
試料を透過した電子ビームは、結像レンズ１０５等を経て蛍光版１０６に像を形成する。あらかじめ指定した倍率で画像撮像を行うため、撮像制御部１０７は、制御信号１０４を通して結像レンズ１０５を制御する。形成された像は、カメラ１１１により撮影され、得られた画像データは、内部バス１１０を経由して記憶部１１６に送られ記憶される。
【００２６】
またこの画像データは入出力部１１３に出力されることある。この目的のため、入出力部１１３はディスプレイモニタやプリンタなどを備えている。本発明における透過顕微鏡システムは、上記の手順によって得られる画像データから、そこに存在するウィルス、細菌等（以下、「微生物等」とする）を判定することを目的とする。次に、この処理の流れについて説明する。
【００２７】
図２は、本システムにおける処理の流れを示したものである。まず処理に先立ち、システムの操作者が人の排泄物または血液などのサンプルを準備する。このサンプルの中に含まれる微生物等を特定することが目的である。次に、操作者が入出力部１１３に備えたキーボード等を通じて、微生物等を特定するためのキーワードを指定する（ステップ２０１）。このキーワードとは、特定したい微小物体を絞り込むためのいかなる情報をも含む。例を挙げれば、その外観特徴を示す情報（例えば、「球形」「楕円球形」）であったり、その微生物等によって引き起こされる病状などの情報（例えば、「腹痛」「嘔吐」「発熱」）などであったり、またその微生物等が属すると疑われる微生物郡の具体的な名称「天然痘ウィルス」「インフルエンザウィルス」などである。
【００２８】
次に、統括部１１５は、受け取った前記キーワードを用いて、データベース１１７内に蓄えられた微生物等に関するデータを検索し、今観察しようとしているサンプルと比較するための１以上の比較対象微生物を検索し選び出す（ステップ２０２）。
【００２９】
図３は、微生物等に関する情報を記憶していあるデータベース１１７の構成の概略を示している。データベース１１７は、各微生物についての種々のデータが整理・格納されている。このデータベース１１７には、各物体を特徴付けるあらゆるデータが格納可能であるが、主なものをあげれば、名称、透過電子顕微鏡画像データ、画像撮像時の条件、画像撮像時の前処理方法、その微生物によって起こる症状などの情報、その微小物体の外観や大きさなどを示す情報等である。
【００３０】
これらのデータベースは、ウィルスや微生物などを専門に研究する研究機関などで作成されるものとする。ここで同一微生物に対する画像データは複数であってもよい。特に、その３次元的な構造により、観察する方向により見え方が異なる微生物に対しては、さまざま方向より観察した画像データを保持するほうが好ましい。
【００３１】
ステップ２０２では、得られたキーワードをもとにこのデータベースからそのキーワードに関係する１以上の微生物（比較対象微生物）が選択される。例えば、キーワードとして「球状」といった外観情報が与えられた場合であれば、データベース１１７内の、各微生物の特徴が記載された欄を参照し、その特徴が「球状」である複数の微生物が、比較対象として選択される。指定されたキーワードが、引き起こされる症状である場合や、特定の微生物郡の名称（「インフルエンザ」等）である場合も同様の方法で、該当する微生物がデータベース１１７から検索される。
【００３２】
次に、結果選ばれた微生物に関する、画像撮像時の前処理方法、画像撮像条件、画像データが統括部１１５によりデータベース１１７から読み出され（ステップ２０３）、その情報が記憶部１１６に格納され、また、入出力１１３に表示される（ステップ２０４）。
これにより操作者は、データベース１１７内に存在する、自らが指定したキーワードに関連する微生物等のデータを閲覧することが可能になる。期待した検索結果が得られなかった場合には、キーワードを変更し、再度ステップ２０１、２０２、２０３、２０４の処理を行うことも可能である。
【００３３】
この表示された画像データから、操作者は検査対象の微生物を特定することもできる。
しかし、より高い精度で検査対象の微生物を特定するためには、更に以下のステップを行う。
【００３４】
先ず操作者は、データベースの検索結果である１以上の比較対象微生物の中から、実際に比較判定を行う１以上の微生物を入出力１１３を通して統括部１１５に対して指示し（ステップ２０５）、統括部１１５はそれを記憶部１１６に記憶しておく。
【００３５】
次に、操作者は比較判定対象微生物から任意の１つを選択し、データベース１１７の検索により得られたその微生物に対応する前処理方法を、入手したサンプルに対して行う（ステップ２０７）。
【００３６】
そして、前処理後のサンプルをメッシュ１０８に搭載した後、入出力部１１３から画像撮像開始を指示する。
統括部１１５は、この指示を受けて、記憶部１１６に保存されたその微生物を観察する際の撮像条件で画像撮像を行う旨を撮像制御部１０７に対し指示し、画像が取得される（ステップ２０８）。その後、カメラ１１１を通して得られた画像データは、記憶部１１６に転送・記憶される。
【００３７】
またこの画像は入出力部１１３で表示されることもある。撮像された画像データが記憶部１１６に格納されると、統括部１１５は、記憶部１１６に記憶された撮像画像と、同様に記憶部１１６に格納された、現在の比較判定対象である微生物の画像データを演算部１１２に転送し、それらの比較判定処理を行うよう支持する。
【００３８】
また、微生物の画像を取得することを、操作者が自ら行ってもよい。この場合、記憶部１１６に格納され、また、ステップ２０４で入出力１１３に表示された情報に基づいて、操作者は、微生物に対する画像撮像時の前処理を施し、表示された画像撮像条件に基づいて透過電子顕微鏡の各条件を設定して透過電子像を取得する。この取得した画像を記憶部１１６に転送して格納し、統括部１１５で、記憶部１１６に記憶された撮像画像と、同様に記憶部１１６に格納された、現在の比較判定対象である微生物の画像データを演算部１１２に転送し、それらの比較判定処理を行う。
【００３９】
図６は、演算部１１２における比較判定処理の流れを説明したフロー図である。演算部１１２は、撮像された画像データの入力（ステップ６０１）および比較判定対象ウィルスの画像データの入力（ステップ６０２）後、処理を開始する。図５に示す撮像画像５０１は、撮像された画像データを、テンプレート画像５０６は比較判定対象となる微生物の画像データを模式的に表現したものである。
【００４０】
本図においては、撮像された画像は、一辺が１０００画素以上の比較的大きな画像であり、その画像視野内には、１２８×１２８画素程度程度の大きさで複数の微生物が撮像されている。またテンプレート画像５０６には、同じく１２８ｘ１２８画素程度の大きさで、微生物１つ（画像内の丸物体）が撮像されている。図５の撮像画像５０１では、視野内に、ある微生物５０３（ここではウィルスＡと呼ぶ）と他の微生物５０２（同じく、ウィルスＢ）そして、前処理などの影響により存在する夾雑物５０４が複数個存在する例を示している。
【００４１】
比較判定処理においては、まず撮像画像５０１の視野内から、微生物が存在する位置の特定が行われる（ステップ６０３）。この目的を達成する方法のひとつとしては、画像のテンプレートマッチング法がある。これは、テンプレート画像５０６をテンプレートとし、撮像画像５０１においてこのテンプレートとの類似度が高い部分を探す処理である。
【００４２】
類似度の指標としては、例えば、相互相関係数等を用いればよい。相互相関係数は、２つの画像が類似するほどその値が１に近づく性質を持つ。具体的には、撮像画像５０１において、テンプレート画像５０６と同サイズの局所ウィンドウ５０５を定義し、この領域を１画素づつ移動させながら、各位置においてテンプレート画像５０６と、局所ウィンドウ５０５内の画素値との相関係数計算を行い、撮像画像５０１の各位置での相関係数を得る。そして得られた相関係値がある一定のしきい値より大きい場所を判定対象が存在する領域とする。
【００４３】
判定結果画像５０８はこの処理の結果を模式的に示しており、局所領域（点線の箱）５０７が示されている部分が、微生物が存在すると判定された領域である。細長い形状をもつ夾雑物５０４は、テンプレート５０６との相関係数値が低いため、微生物と認識されていない。
【００４４】
なお、本図においては、ウィルスＢ５０２が存在する領域も微生物存在領域として認識されている。通常の場合、ウィルスＢとテンプレート５０６では、その微生物の形状が実際には異なるが、相互相関係数でそれらの類似度を表現した場合には、２つの画像間の微妙な違いが係数として大きく反映されない恐れがあるケースを想定しているためである。
相互相関係数に対し与えるしきい値を適当に設定することで、ウィルスＢが存在する位置を、微生物が存在しない領域として判定できる場合もあるであろうがこのようなしきい値を確実に設定するのは現実的でない。つまり相互相関係数法では、画像５０１内に存在するテンプレート画像５０６に似通った領域を選択できるのみで、厳密なウィルス種の特定は困難である。そこでテンプレートと撮像画像５０１内の各微生物との類似度をより精密に計算することが必要になる。
【００４５】
この目的のための処理として、各画像から得た特徴量ベクトルを用いる方法がある。特徴量ベクトルとは、各画像に撮影されている微生物が、どの程度細長いか？輪郭がどの程度ギザギザしているか？どの程度の明るさを持つか？その表面の模様（テキスチャ）が細かいか粗いか？といった情報を画像処理により数値表現したものを要素として並べたベクトルのことである。
【００４６】
テンプレート５０６から画像処理により、その微生物のさまざまな特徴を表現する数値データを計算し、特徴量ベクトル（vd）を作成する（ステップ６０４）。また撮像画像５０１内の各微生物について同様に特徴量ベクトルVn(n=1.2,...。ｎは画像内の微生物に対して与えた通し番号)を計算する（ステップ６０５）。
【００４７】
図５には、撮像画像５０１の２つの微生物５０９、５１０から、特徴量ベクトルv1,v2を計算する様子を示している。まず、図5（ａ）において、撮像画像５０１内で局所ウィンドウ５０５を1画素ずつずらしていき、図5（ｂ）に示すようにテンプレート５０６の特徴量ベクトルと類似している微生物５０２と５０３とを抽出し、各微生物の特徴量ベクトルの類似度から、テンプレート５０６と各微生物がどの程度類似しているかを計算する（ステップ６０６）。
【００４８】
ここで計算する類似度としては、例えば２つのベクトル間の距離が挙げられる。これは類似する微生物の特徴ベクトル同士は、類似した値を持つことが期待され２ベクトル間の距離が短くなることが期待されるのに対し、異種の微生物間では２ベクトルの距離が大きくなることが期待されるからである。この指標を用いた場合には、距離が大きいほど類似度が低いということになる。
【００４９】
演算部１１２は、この特徴量ベクトルを用いた方法により、撮像画像５０１内の各微生物についてテンプレート５０６との類似度を計算し、その結果を、記憶部１１６に転送した後、比較判定処理を終了する。その後、統括部は得られた結果を記憶部１１６から読み出し、入出力部１１３に表示することで比較判定結果を操作者に提示する（ステップ２０９）。これらの処理は、操作者が指定した１以上の比較対象微生物の全てについて行われる（ステップ２０６）。
【００５０】
つまり、演算部１１２での一連の比較判定処理により、１以上の比較対象微生物それぞれに対して固有の前処理が行われた後に撮像された画像と、その画像においてその微生物が存在すると思われる領域と、その領域に撮像された物体と比較判定対象との類似度のデータが記憶部１１６に格納される。統括部１１５は、その後、比較判定処理の結果を記憶部１１６から読み出し、入出力部１１３に表示する（ステップ２０９）。
【００５１】
図７は、撮像画像５０１から得られた判定結果データを入出力部１１３に示した一例を示している。撮像画像５０１を得たときの前処理方法や撮像条件は、データウィンドウ７０４に表示されており操作者が容易に確認できるようになっている。比較対象表示ウィンドウ７０６には、現在判定しようとしている画像（データベースから取得したもの）とそれについての前処理方法や撮像条件などが表示されている。
【００５２】
拡大画像７０３は、撮像画像５０１から判定された複数個の微生物から操作者が任意に指定した１微生物（例えば本図では、微生物７０２）についての拡大像であり、その画像と比較対象画像との類似度がデータウィンドウ７０８に表示されている。
【００５３】
これにより操作者は、観察像５０１から任意に選択した微生物が、どの程度比較対象と似ているのかを画像および類似度により確認できる。またウィンドウ７０５には、画像視野内で検出された各微生物についての比較対象との類似度の一覧が表示される。
【００５４】
このようなデータをみれば、操作者は、撮像画像５０１から検出した微生物の全数を把握でき、また類似度の低い微生物を見つけることで、異微生物（図７中の５０２）の存在を容易に確認することができる。
【００５５】
比較判定結果の他の表示例を図９に示す。これは同一のサンプルに対し、３種の比較対象微生物Ａ，Ｂ，Ｃの判定を行った結果を１画面に表示した結果である。各判定対象についての情報は、撮像画像９０１、データベースから得たテンプレート画像９０２、それらの画像撮像条件や前処理法などを表示するデータウィンドウ９０３として表示されている。
【００５６】
この図においては、テンプレートの画像と撮像画像内の物質が一致するのは微生物Ａだけであるので、この試料には微生物Ａが存在し、微生物Ｂ、Ｃは存在しなかったことが判定できる。このような画面を用いれば、試料サンプルに複数の微生物が含まれる場合であっても、それらを一度に確認することができる。また試料サンプルの中に、比較対照物体のいずれも存在しなかった場合であっても、図９に示す画面を通じて操作者が確認できるため、データベース検索に用いるキーワードを変更して再評価を行うなどのアクションを起こすことができる。
【００５７】
また、本システムにおいては、なんらかの条件で画像を撮像した後に、その画像に類似する画像データをデータベース１１７から検索し入出力部１１３に表示することも可能である。
【００５８】
例えば、図４は、撮像された微生物画像４０１をキーとして検索された、その画像が類似するデータベース１１７内の画像データ４０３とその微生物の情報４０４を一覧表示した画面である。画像の検索は、撮像した画像データから計算した特徴量ベクトルと、データベース１１７内に保存されている各画像から計算された特徴量ベクトルとの類似度を計算し、その類似度が高いものだけを選ぶことで行える。
【００５９】
このようにすれば、前処理方法や撮像条件にかかわらず、画像情報として類似する微生物を検索することができるので、検索された結果を参考にして、その時観察しているサンプルに対する前処理方法や撮像条件の変更を行うことも可能となる。
【００６０】
また、本システムにおいては、撮像系による画像撮像を行うか否かにかかわらず、得られた観察画像や判定結果、データベース１１７に保存されている各種微生物のデータを入出力部１１３に整理し、操作者に見やすい形式で表示することも可能である。
以上で述べた本発明の実施例によれば、微生物等の専門研究機関などが作成したデータベースを利用し、入手したサンプルに含まれる微生物等の判定を効率よく行える。
【００６１】
なお、図１に示したシステムにおいては、画像撮像の手段として透過電子顕微鏡を用いているが、これには限られず、任意の画像撮像手段を用いた場合であっても、それに適した前処理や画像撮像条件の制御をデータベースに蓄積されたデータを通して行うことで、同じ機能が達成される。またデータベースは必ずしも、図１に示すように画像撮像系と内部バスで接続される必要はなく、外部機器との通信手段を備えた入出力部１１３を通してアクセスしてもよい。
【００６２】
次に、本発明にかかる他の実施例について図８を用いて説明する。本図においては、インターネットなどの広域ネットワーク８０１に、１以上の図１で説明した透過顕微鏡システム１１８が接続されており、また同広域ネットワークに１以上のデータベース作成サイト８０１が接続されている様子を示している。データベース作成サイト８０１は、ウィルスや微生物の専門研究機関などで新たに発見された新種の微生物に関する種々のデータや、すでに見つかっている微生物等について新たに得られた情報等を、図３に示したデータベースと同様の形式で整理保存しオリジナルデータベース８０２として、広域ネットワーク８０１上に公開する機能を持つ。
【００６３】
本例では、このようなデータベース作成サイトが複数個、広域ネットワーク８０１に接続されている。これは、もともとウィルスや微生物の発生にはその地域に依存することもあり、地理的に離れたところで発見される新種のウィルス等の情報をより早急に広域ネットワーク上に公開するためである。各システム１１８において、保持するデータベース１１７をこれらのオリジナルデータベース８０２の内容により更新すれば、各々のシステム１１８において、最新のデータを用いた解析が行えることになる。
【００６４】
データベースの更新の際は、各システム１１８側から一定の間隔をもって、各データベース作成サイト８０２の内容を問い合わせ、ローカルデータベース１１７に含まれるデータより新たなデータが存在すれば、そのデータを広域ネットワーク８０１またはその他の手段を通じて取得し、ローカルデータベース１１７に格納することを行っても良いし、また、データベース作成サイト８０１側から、新データをオリジナルデータベース８０２に登録した時点で、各システム１１８に対しそのデータを送信するようにしてもよい。
【００６５】
また、それぞれのデータベース作成サイト８０１において、他のデータベース作成サイトにあるオリジナルデータの内容を参照し、自らのオリジナルデータベースに含まれないデータを収集する仕組みを設ければ、複数のデータベース作成サイトが、同一の内容のオリジナルデータベースを管理することも可能である。
【００６６】
複数のオリジナルデータベースの内容が同一に保たれていれば、各システム１１８は、ある特定のデータベースサイトにアクセスするだけで、その時点で入手可能な全てのデータを取得することも可能である。また、各システム１１８がローカルなデータベースを持たず、広域ネットワーク８０１を通じて直接オリジナルデータベースにアクセスし、試料の比較判定処理を行うことももちろん可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明にかかる顕微鏡システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明にかかる、微生物同定処理のフロー図である。
【図３】顕微鏡システムがアクセスする微生物データベースを説明する表である。
【図４】入出力部におけるデータベース検索結果の表示例を示す表示画面の正面図である。
【図５】顕微鏡システムにおける判定処理の説明図であって、（ａ）は、撮像画像５０１内で局所ウィンドウ５０５を1画素ずつずらしてい様子を説明する撮像画像の正面図、（ｂ）は、テンプレート５０６の特徴量ベクトルと類似している微生物５０２と５０３とを抽出しした結果を示す撮像画像の正面図である。
【図６】顕微鏡システムにおける判定処理のフロー図である。
【図７】顕微鏡システムのおける微生物判定結果の表示例を示す表示画面の正面図である。
【図８】本発明にかかるネットワークシステムの構成を示すブロック図である。
【図９】顕微鏡システムのおける微生物判定結果の表示例を示す表示画面の正面図である。
【符号の説明】
【００６８】
１０１…電子銃、１０２…電子ビーム、１０３…照射レンズ、１０４…制御信号、１０５…結像レンズ、１０６…蛍光体、１０７…撮像制御部、１０８…メッシュ、１０９…観察試料、１１０…内部バス、１１１…カメラ、１１２…演算部、１１３…入出力部、１１５…統括部、１１６…記憶部、１１７…データベース、１１８…顕微鏡システム、４０１…撮像された微生物画像、４０３…データベース内の画像データ、４０４…微生物の関する情報、５０１…観察画像、５０２…ウィルスＢ、５０３…ウィルスＡ、５０４…夾雑物、５０５…局所ウィンドウ、５０６…テンプレート画像、５０７…判定された局所領域、５０９…ウィルスＡ、５１０…ウィルスＢ、７０２…微生物、７０３…拡大画像、７０４…データウィンドウ、７０５…判定結果一覧、７０６…比較対象表示ウィンドウ、７０８…データウィンドウ、８０１…広域ネットワーク、８０２…オリジナルデータベース、９０１…撮像画像、９０２…テンプレート画像、９０３…データウィンドウ
【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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【図８】
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【図９】
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