(57)【要約】【課題】生物学的試料の吸収または放出に係る機能についてより詳細に評価すること。【解決手段】本技術に係る情報処理装置は、生物学的試料についての、撮像時間が異なる複数の撮像画像のうちの少なくとも一の撮像画像から、少なくとも一の注目領域を検出する検出部と、上記少なくとも一の注目領域の上記複数の撮像画像上における変化に係る特徴量を算出する特徴量算出部と、上記特徴量に基づいて、上記生物学的試料の吸収または放出に係る機能についての評価値を算出する評価値算出部と、を備える。【選択図】図２
2017159011.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生物学的試料についての、撮像時間が異なる複数の撮像画像のうちの少なくとも一の撮像画像から、少なくとも一の注目領域を検出する検出部と、
前記少なくとも一の注目領域の前記複数の撮像画像上における変化に係る特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量に基づいて、前記生物学的試料の吸収または放出に係る機能についての評価値を算出する評価値算出部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記特徴量算出部は、前記少なくとも一の注目領域の輪郭線の前記複数の撮像画像上における動きに基づいて前記特徴量を算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記特徴量は、前記輪郭線の位置の変化に関する特徴量を含む、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特徴量は、前記輪郭線の形状の変化に関する特徴量を含む、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記特徴量算出部は、前記少なくとも一の注目領域の内部の前記複数の撮像画像上における動きに基づいて前記特徴量を算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記特徴量算出部は、前記複数の撮像画像における前記少なくとも一の注目領域の内部の画素情報に基づいて前記特徴量を算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記画素情報は、輝度情報を含む、請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記評価値算出部は、前記機能を発現させた生物学的試料の数を前記評価値として算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記評価値算出部は、前記生物学的試料による前記機能の発現頻度を前記評価値として算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記評価値算出部は、少なくとも一の前記特徴量の経時変化に基づいて、前記評価値を算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記評価値算出部は、前記生物学的試料により前記機能が発現されたタイミングを前記評価値として算出する、請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記評価値算出部は、前記特徴量についてゲーティングを行い、前記ゲーティングの結果に基づいて前記評価値を算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記ゲーティングの結果に基づいて前記注目領域についての表示態様を制御する表示制御部をさらに備える、請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記検出部は、検出された前記注目領域を、前記生物学的試料に対応する第１の領域と、前記生物学的試料の前記機能が作用される物質に対応する第２の領域とに識別し、
前記特徴量算出部は、少なくとも一の前記第１の領域の前記複数の撮像画像上における変化に係る特徴量を算出し、
前記評価値算出部は、前記第１の領域に係る前記特徴量に基づいて、前記評価値を算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記特徴量算出部は、少なくとも一の前記第２の領域の前記複数の撮像画像上における変化に係る特徴量を算出し、
前記評価値算出部は、前記第２の領域に係る前記特徴量をさらに用いて、前記評価値を算出する、請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記検出部は、前記一の撮像画像内の前記注目領域の画像情報に基づいて、前記注目領域を、前記第１の領域と前記第２の領域とに識別する、請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記生物学的試料は、貪食機能を有する細胞である、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
プロセッサが、
生物学的試料についての、撮像時間が異なる複数の撮像画像のうちの少なくとも一の撮像画像から、少なくとも一の注目領域を検出することと、
前記少なくとも一の注目領域の前記複数の撮像画像上における変化に係る特徴量を算出することと、
前記特徴量に基づいて、前記生物学的試料の吸収または放出に係る機能についての評価値を算出することと、
を含む情報処理方法。
【請求項１９】
コンピュータを、
生物学的試料についての、撮像時間が異なる複数の撮像画像のうちの少なくとも一の撮像画像から、少なくとも一の注目領域を検出する検出部と、
前記少なくとも一の注目領域の前記複数の撮像画像上における変化に係る特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量に基づいて、前記生物学的試料の吸収または放出に係る機能についての評価値を算出する評価値算出部と、
として機能させるためのプログラム。
【請求項２０】
生物学的試料についての、撮像時間が異なる複数の撮像画像を生成する撮像部
を備える撮像装置と、
前記複数の撮像画像のうちの少なくとも一の撮像画像から、少なくとも一の注目領域を検出する検出部と、
前記少なくとも一の注目領域の前記複数の撮像画像上における変化に係る特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量に基づいて、前記生物学的試料の吸収または放出に係る機能についての評価値を算出する評価値算出部と、
を備える情報処理装置と、
を有する情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び情報処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療および生命科学の分野において、多くの種類の生物学的試料が発現する機能を評価することが行われている。例えば、貪食細胞の貪食機能など、生物学的試料の吸収または放出に係る機能を評価するための技術が開発されている。【０００３】
具体的には、下記非特許文献１には、フローサイトメトリおよび蛍光イメージングを用いて貪食細胞の貪食機能を評価するための技術が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】D．H．Munn  et．al．“Phagocytosis  of  Tumor  Cells  by  Human  Monocytes  Cultured  in  Recombinant  Macrophage  Colony-Stimulating  Factor”，J．Exp．Med．，Vol．172（1990）p.231-237．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、フローサイトメトリを用いた手法では、培養中における貪食細胞による貪食機能の発現について詳細に評価することは困難である。また、単なる蛍光イメージングでは、貪食機能についての定量的な評価をすることは困難である。【０００６】
そこで、本開示では、生物学的試料の吸収または放出に係る機能についてより詳細に評価することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよび情報処理システムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示によれば、生物学的試料についての、撮像時間が異なる複数の撮像画像のうちの少なくとも一の撮像画像から、少なくとも一の注目領域を検出する検出部と、上記少なくとも一の注目領域の上記複数の撮像画像上における変化に係る特徴量を算出する特徴量算出部と、上記特徴量に基づいて、上記生物学的試料の吸収または放出に係る機能についての評価値を算出する評価値算出部と、を備える情報処理装置が提供される。【０００８】
また、本開示によれば、プロセッサが、生物学的試料についての、撮像時間が異なる複数の撮像画像のうちの少なくとも一の撮像画像から、少なくとも一の注目領域を検出することと、上記少なくとも一の注目領域の上記複数の撮像画像上における変化に係る特徴量を算出することと、上記特徴量に基づいて、上記生物学的試料の吸収または放出に係る機能についての評価値を算出することと、を含む情報処理方法が提供される。【０００９】
また、本開示によれば、コンピュータを、生物学的試料についての、撮像時間が異なる複数の撮像画像のうちの少なくとも一の撮像画像から、少なくとも一の注目領域を検出する検出部と、上記少なくとも一の注目領域の上記複数の撮像画像上における変化に係る特徴量を算出する特徴量算出部と、上記特徴量に基づいて、上記生物学的試料の吸収または放出に係る機能についての評価値を算出する評価値算出部と、として機能させるためのプログラムが提供される。【００１０】
また、本開示によれば、生物学的試料についての、撮像時間が異なる複数の撮像画像を生成する撮像部を備える撮像装置と、上記複数の撮像画像のうちの少なくとも一の撮像画像から、少なくとも一の注目領域を検出する検出部と、上記少なくとも一の注目領域の上記複数の撮像画像上における変化に係る特徴量を算出する特徴量算出部と、上記特徴量に基づいて、上記生物学的試料の吸収または放出に係る機能についての評価値を算出する評価値算出部と、を備える情報処理装置と、を有する情報処理システムが提供される。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように本開示によれば、生物学的試料の吸収または放出に係る機能についてより詳細に評価することが可能である。【００１２】
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本開示の一実施形態に係る情報処理システムの構成の概要を示す図である。
【図２】本開示の一実施形態に係る情報処理装置の機能構成例を示す機能ブロック図である。
【図３】同実施形態に係る検出部による注目領域の検出処理を説明するための図である。
【図４】同実施形態に係る検出部による注目領域の識別処理を説明するための図である。
【図５】注目領域の輪郭線の位置の変化について説明するための図である。
【図６】注目領域の輪郭線の形状の変化について説明するための図である。
【図７】注目領域の内部の動きについて説明するための図である。
【図８】注目領域の内部の画素情報について説明するための図である。
【図９】観察対象について算出された特徴量の経時変化データの一例を示すグラフである。
【図１０】同実施形態に係る評価値算出部によるゲーティング処理の一例を示す図である。
【図１１】同実施形態に係る表示制御部によるゲーティング処理の結果に基づく表示態様の制御の一例を説明するための図である。
【図１２】同実施形態に係る情報処理装置による処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】同実施形態の変形例に係る第１の領域および第２の領域の特徴量の経時変化を示すグラフの一例である。
【図１４】本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１５】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．情報処理システムの概要
２．情報処理装置
２．１．構成例
２．２．処理例
２．３．効果
２．４．変形例
３．ハードウェア構成例
４．まとめ
【００１６】
＜＜１．情報処理システムの概要＞＞
図１は、本開示の一実施形態に係る情報処理システム１の構成の概要を示す図である。図１に示すように、情報処理システム１は、撮像装置１０、および情報処理装置２０を備える。撮像装置１０および情報処理装置２０は、有線または無線の各種ネットワークにより接続される。
【００１７】
（撮像装置）
撮像装置１０は、撮像画像（動画像）を生成する装置である。本実施形態に係る撮像装置１０は、例えば、デジタルカメラにより実現される。他にも、撮像装置１０は、例えばスマートフォン、タブレット、ゲーム機、またはウェアラブル装置など、撮像機能を有するあらゆる装置により実現されてもよい。このような撮像装置１０は、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）またはＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）などの撮像素子、および撮像素子への被写体像の結像を制御するためのレンズなどの各種の部材を有し、これらを用いて実空間を撮像する。これらの撮像素子および各種の部材により、撮像装置１０の撮像部としての機能が実現される。また、撮像装置１０は、情報処理装置２０との間で動画像等を送受信するための通信装置を含む。本実施形態において、撮像装置１０は、観察対象である生物学的試料が培養されている培地Ｍを撮像するための撮像ステージＳの上方に設けられる。そして、撮像装置１０は、培地Ｍを所定のフレームレートで撮像することにより動画像を生成する。なお、撮像装置１０は、培地Ｍを直接（他の部材を介さずに）撮像してもよいし、顕微鏡等の他の部材を介して培地Ｍを撮像してもよい。また、上記フレームレートは特に限定されないが、観察対象の変化の度合いに応じて設定されることが好ましい。なお、撮像装置１０は、観察対象の変化を正しく追跡するため、培地Ｍを含む一定の撮像領域を撮像する。撮像装置１０により生成された動画像は、情報処理装置２０へ送信される。なお、撮像装置１０により生成される撮像画像は動画像に限定されない。撮像装置１０により生成される撮像画像は、異なる撮像時間において複数生成される複数の撮像画像であってもよい。例えば、当該複数の撮像画像は、継時的に撮像された静止画像であってもよい。
【００１８】
なお、本実施形態において、撮像装置１０は光学顕微鏡等に設置されるカメラであることを想定しているが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、撮像装置１０は、ＳＥＭ（Scanning  Electron  Microscope：走査型電子顕微鏡）、もしくはＴＥＭ（Transmission  Electron  Microscope：透過型電子顕微鏡）等の電子線を用いた電子顕微鏡等に含まれる撮像装置、または、ＡＦＭ（Atomic  Force  Microscope：原子間力顕微鏡）、もしくはＳＴＭ（Scanning  Tunneling  Microscope：走査型トンネル顕微鏡）等の短針を用いたＳＰＭ（Scanning  Probe  Microscope：走査型プローブ顕微鏡）等に含まれる撮像装置であってもよい。この場合、撮像装置１０により生成される動画像は、例えば電子顕微鏡の場合、電子線を観察対象に照射することにより得られる動画像である。また、撮像装置１０がＳＰＭである場合、撮像装置１０により生成される動画像は、短針を用いて観察対象をなぞることにより得られる動画像である。これらの動画像も、本実施形態に係る情報処理装置２０により画像解析され得る。
【００１９】
（情報処理装置）
情報処理装置２０は、画像解析機能を有する装置である。情報処理装置２０は、ＰＣ（Personal  Computer）、タブレット、スマートフォンなど、画像解析機能を有するあらゆる装置により実現される。情報処理装置２０は、処理回路および通信装置を含む。例えば、本実施形態に係る情報処理装置２０では、通信装置が撮像装置１０から撮像時間が異なる複数の撮像画像（例えば、動画像または継時的に撮像された静止画像等）を取得し、処理回路が取得した複数の撮像画像のうちの少なくとも一の撮像画像から少なくとも一の注目領域を検出する。そして、当該処理回路は、検出された注目領域の複数の撮像画像上における変化に基づいて、特徴量を算出する。そして、当該処理回路は、算出された特徴量に基づいて、貪食細胞等の吸収または放出に係る機能（例えば、貪食機能）についての評価値を算出する。情報処理装置２０の処理回路により行われる各処理については、情報処理装置２０の内部または外部に備えられる記憶装置または表示装置等に出力される。なお、情報処理装置２０は、ネットワーク上の１または複数の情報処理装置によって実現されてもよい。情報処理装置２０の各機能を実現する機能構成については後述する。
【００２０】
なお、本実施形態において、撮像装置１０および情報処理装置２０により情報処理システム１が構成されるが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、撮像装置１０が、情報処理装置２０に関する処理（例えば、検出処理および解析処理）を行ってもよい。この場合、情報処理システム１は、検出機能および解析機能等を有する撮像装置により実現される。
【００２１】
ここで、本実施形態に係る情報処理システム１の観察対象について説明する。まず、本実施形態に係る観察対象は、主に生物学的試料である。生物学的試料とは、例えば、各種細胞、細胞小器官もしくは生体組織、または微生物もしくはプランクトン等の生物など、光学顕微鏡等を用いて観察することが可能な生体、およびウイルスなどの生物学的な機能を有する物体を意味する。特に本実施形態に係る生物学的試料は、撮像装置１０の撮像ステージＳ上における培地Ｍにおいて運動し得る生体を意味する。以下、このような生物学的試料については、観察対象と呼称する。
【００２２】
本実施形態に係る観察対象は、吸収または放出に係る機能を発現させる観察対象である。吸収に係る機能とは、例えば、貪食細胞による貪食機能など、生物学的試料の外部から物質を吸収する機能であってもよい。この場合、貪食細胞は、例えば、マクロファージ、樹状細胞または好中球等の、遊走性の免疫細胞であってもよい。これらの免疫細胞は、がん細胞などの病原体、マイクロビーズなどの粒子、細菌またはウイルス等を貪食する機能を有する。すなわち、これらの病原体、粒子、細菌またはウイルスは、生物学的試料の機能が作用される物質に相当する。
【００２３】
また、放出に係る機能とは、例えば、細胞の分泌など、生物学的試料の内部から物質を放出する機能であってもよい。より具体的には、放出に係る機能とは、細胞によるＡＴＰ（Adenosine  Triphosphate：アデノシン三リン酸）、ヒスタミン等の化合物、酵素等のタンパク質、微粒子、またはカルシウムイオン等の放出に係る機能であってもよい。すなわち、これらの化合物、タンパク質、微粒子、またはカルシウムイオン等は、生物学的試料の機能が作用される物質に相当する。
【００２４】
また、本実施形態に係る観察対象は、生物学的試料に限定されない。例えば、物質の吸収機能または放出機能等を有するＭＥＭＳ（Micro  Electro  Mechanical  Systems）等のデバイスなど、非生物学的試料も本実施形態に係る観察対象の対象になり得る。
【００２５】
このような観察対象の吸収または放出に係る機能について評価する技術として、例えば、上記の非特許文献１（D．H．Munn  et．al．“Phagocytosis  of  Tumor  Cells  by  Human  Monocytes  Cultured  in  Recombinant  Macrophage  Colony-Stimulating  Factor”，J．Exp．Med．，Vol．172（1990）p.231-237．）に開示されているフローサイトメトリまたは蛍光イメージングを用いた技術が存在する。当該技術によれば、観察対象である貪食細胞について一つずつフローサイトメトリを行うことにより、当該貪食細胞による貪食機能の発現の有無を評価することができる。また、蛍光イメージングにより、貪食細胞による貪食機能の様子を定性的に観察することができる。
【００２６】
しかし、上記非特許文献に開示された技術では、観察対象の吸収または放出に係る機能についての評価は十分ではない。例えば、フローサイトメトリによる貪食機能の評価では、特定のタイミング（例えば、貪食細胞を培地に所定期間培養させ、当該培地から貪食細胞を取り出したタイミング）における貪食細胞の貪食機能しか評価されない。そのため、フローサイトメトリを用いた評価では、所定期間培養された貪食細胞が貪食機能を発現したか否かしか評価されない。そのため、上記非特許文献に開示された技術では、例えば、培地に培養されている貪食細胞が貪食機能を発現させるタイミング、貪食細胞により貪食された物質（被貪食物質：生物学的試料の機能が作用される物質の一例）の数もしくは種類等を評価することは困難である。
【００２７】
また、上記非特許文献に開示された技術では、貪食細胞が培地において培養されている環境が貪食機能に与える影響についても、評価することは困難である。例えば、貪食細胞による貪食機能の発現の起因となる環境について評価することが困難である。当該環境とは、例えば、貪食細胞の周囲に存在する被貪食物質の数もしくは密度、貪食細胞の数、貪食細胞の形態の変化または貪食細胞の運動能等が挙げられる。フローサイトメトリでは培地から取得された貪食細胞がフローサイトメータに導入されるので、当該貪食細胞の培地における培養環境に関する情報が失われてしまう。したがって、貪食細胞の貪食機能の発現に係る培養環境について評価をすることが困難である。
【００２８】
さらに、上記非特許文献に開示された技術では、蛍光イメージングにより培地における貪食細胞の運動を定性的に観察することは可能であるが、当該運動についての定量的な評価を行うことについては開示されていない。すなわち、貪食細胞の貪食機能の発現に関する定量的な評価を行うことは困難である。
【００２９】
そこで、本実施形態に係る情報処理システム１は、複数の撮像画像のうちの少なくとも一の撮像画像から観察対象等に対応する領域（注目領域）を検出し、当該注目領域の複数の撮像画像上における変化に係る特徴量を算出し、算出された特徴量に基づいて、貪食機能等、観察対象の吸収または放出に係る機能についての評価値を算出する。かかる技術により、観察対象の移動または形態の変化等に基づいて、当該観察対象の吸収または放出に係る機能を評価することが可能となる。これにより、観察対象により発現される上記の機能を観察しつつ、当該機能に係る定量的および経時的な評価が可能となる。さらに、培養環境が観察対象の上記機能に与える影響についても評価することができる。
【００３０】
以上、本開示の一実施形態に係る情報処理システム１の概要について説明した。本開示の一実施形態に係る情報処理システム１に含まれる情報処理装置２０は、以下の実施形態において実現される。以下、情報処理装置２０の具体的な構成例および処理例について説明する。
【００３１】
＜＜２．情報処理装置＞＞
以下、図２〜図１３を参照して、本開示の一実施形態に係る情報処理装置２０について説明する。なお、以下では、本実施形態に係る情報処理装置２０は、貪食細胞等の観察対象の貪食機能を評価するための技術であるとして説明するが、評価対象である機能は貪食機能に限られず、観察対象の吸収または放出に係る機能であれば、評価対象は特に限定されない。
【００３２】
＜２．１．構成例＞
図２は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置２０の機能構成例を示す機能ブロック図である。図２に示すように、本実施形態に係る情報処理装置２０は、制御部２００、通信部２１０および記憶部２２０を備える。制御部２００の機能は、情報処理装置２０が備えるＣＰＵ（Central  Processing  Unit）等の処理回路により実現される。また、通信部２１０の機能は、情報処理装置２０が備える通信装置により実現される。また、記憶部２２０の機能は、情報処理装置２０が備えるストレージ等の記憶装置により実現される。以下、各機能部について説明する。
【００３３】
（制御部）
制御部２００は、情報処理装置２０の動作全般を制御する。また、制御部２００は、図２に示すように、検出部２０１、特徴量算出部２０２、評価値算出部２０３および表示制御部２０４の各機能を含み、本実施形態に係る情報処理装置２０の動作を主導的に制御する。制御部２００に含まれる各機能部の有する機能については後述する。
【００３４】
（通信部）
通信部２１０は、情報処理装置２０が備える通信手段であり、ネットワークを介して（あるいは直接的に）、外部装置と無線または有線により各種通信を行う。例えば、通信部２１０は、撮像装置１０と通信を行う。より具体的には、通信部２１０は、撮像装置１０により生成された複数の撮像画像を取得する。本実施形態では、通信部２１０は撮像装置１０により生成された動画像を取得するものとして説明する。また、通信部２１０は、撮像装置１０以外の他の装置と通信を行ってもよい。例えば、通信部２１０は、後述する評価値算出部２０３より得られる評価値に関する情報、または表示制御部２０４より得られる評価値の表示に関する情報等を、外部の情報処理装置または表示装置等に送信してもよい。
【００３５】
（記憶部）
記憶部２２０は、情報処理装置２０が備える記憶手段であり、通信部２１０により取得された情報、または制御部２００の有する各機能部により得られた情報等を記憶する。また、記憶部２２０は、制御部２００の有する各機能部、または通信部２１０からの要求に応じて、記憶されている情報を適宜出力する。
【００３６】
次に、制御部２００に含まれる各機能部の有する機能について説明する。
【００３７】
（検出部）
検出部２０１は、通信部２１０が撮像装置１０から取得した動画像を構成する一の撮像画像から少なくとも一の注目領域を検出する。なお、本明細書において注目領域とは、観察対象の動きを推定するための領域を意味する。
【００３８】
例えば、検出部２０１は、一の撮像画像に含まれている物体の像について、注目領域を検出してもよい。この注目領域は、動画像に含まれる観察対象（例えば、貪食細胞等の生物学的試料）に相当する領域（以降、観察対象領域と呼称する）であってもよく、他の物体に相当する領域であってもよい。例えば、検出部２０１は、観察対象領域だけではなく、観察対象以外の物体について注目領域を検出してもよい。観察対象以外の物体とは、例えば、観察対象による貪食機能が作用される物質（被貪食物質）であってもよい。
【００３９】
本実施形態に係る検出部２０１は、例えば、観察対象および被貪食物質の輪郭を形成する閉曲線により囲まれる領域を注目領域として検出してもよい。
【００４０】
図３は、本実施形態に係る検出部２０１による注目領域の検出処理を説明するための図である。まず、図３の模式図Ｆ３１に示すように、撮像画像Ｆ１に複数の物体領域１０００が含まれているとする。検出部２０１は、例えば画像認識により、物体領域１０００を検出し、当該物体領域１０００を注目領域１１００として設定してもよい（図３の模式図Ｆ３２参照）。この場合、注目領域１１００の輪郭線は、物体領域１０００の輪郭線（すなわち、物体領域１０００と非物体領域との境界線）であってもよい。
【００４１】
なお、検出部２０１は、注目領域として、図３に示すように、物体の輪郭に相当する閉曲線により形成される領域を検出してもよいし、物体の内部に存在する組織に相当する領域が検出されてもよい。より具体的には、検出部２０１により検出される注目領域は、観察対象に含まれる組織等の一部に相当する領域であってもよい。例えば、観察対象に含まれる組織の一部において貪食機能が発現されると考えられる場合、検出部２０１は、当該組織の一部に相当する領域を注目領域として検出してもよい。これにより、所望の領域に相当する組織による貪食機能を評価することができる。また、注目領域のサイズを可能な限り小さくすることにより、計算コストを抑制することができる。
【００４２】
また、検出部２０１は、一の撮像画像について複数の領域を検出してもよい。例えば、一の撮像画像に複数の物体が含まれている場合、検出部２０１は各物体についてそれぞれ注目領域を検出してもよい。これにより、物体（例えば観察対象）の各々の変化について特徴量が算出され、観察対象の各々の貪食機能の評価が可能となる。また、検出部２０１は、動画像を構成する複数の撮像画像の各々について、それぞれ注目領域を検出してもよい。この場合、後述する特徴量算出部２０２は、注目領域の変化を推定しなくても、検出された各々の注目領域の撮像画像間の変化に基づいて特徴量を算出することができる。
【００４３】
また、注目領域は、情報処理装置２０を使用するユーザの操作等を介して検出されてもよいし、検出部２０１が画像解析等の手法により動画像を構成する一の撮像画像から注目領域を自動的に検出してもよい。後者の場合、検出部２０１は、画像解析により検出された物体に相当する領域を注目領域として設定してもよい。例えば、検出部２０１は、一の撮像画像の輝度に関する特徴量（例えば、ダイナミックレンジ等）を用いて、注目領域を検出してもよい。
【００４４】
また、注目領域を検出するために採用される上記の一の撮像画像は、動画像を構成する撮像画像であれば特に限定されない。例えば、上記の一の撮像画像は、通信部２１０が取得した動画像のうち、最初のフレームに相当する撮像画像であってもよい。最初のフレームの撮像画像について注目領域を設定することにより、例えば、動画像における注目領域の変形に係る特徴量を算出する際に、最初のフレームにおける注目領域の位置を基準とすることができる。
【００４５】
また、上記の一の撮像画像は、一の評価に関する処理を開始した時点に相当するフレームにおける撮像画像であってもよい。一の評価に関する処理とは、例えば、観察対象について薬剤の投入などによる化学的な処理等であってもよい。これにより、上記の処理による観察対象に対する影響が及ぶ直前を基準とした評価を行うことができる。
【００４６】
また、本実施形態に係る検出部２０１は、一の撮像画像において検出された注目領域に関して複数の追跡点を配置してもよい。なお、本明細書において追跡点とは、一の撮像画像について検出された注目領域に対応して配置される点である。例えば本実施形態において、追跡点は注目領域を定義する輪郭線上に、所定の間隔を空けて配置される。後述する特徴量算出部２０２において、当該注目領域が検出された際に用いられた一の撮像画像とは異なる時点において撮像された他の撮像画像における追跡点の位置が検出される。特徴量算出部２０２は、この追跡点の移動位置に基づいて当該注目領域の動きを検出することができる。
【００４７】
また、追跡点の配置数および配置間隔は、観察対象の種類、または注目領域の形状に応じて決定されてもよい。例えば、注目領域の形状が大きく変化する場合、追跡点の配置数を増やし、配置間隔を小さくすることが好ましい。これにより、観察対象の形態が大きく変化しても、当該観察対象の形態の変化を精度高く追跡することができる。また、計算負荷の低減のためには、追跡点の配置数を減らし、配置間隔を大きくすることが好ましい。
【００４８】
さらに、本実施形態に係る検出部２０１は、検出された注目領域について、第１の領域および第２の領域に識別してもよい。
【００４９】
図４は、本実施形態に係る検出部２０１による注目領域の識別処理を説明するための図である。図４の模式図Ｆ４１に示すように、検出部２０１により物体領域１０００について注目領域１１００が検出されている場合、検出部２０１は、第１の領域１１０１および第２の領域１１１１をそれぞれ識別する。すなわち、検出部２０１は、観察対象領域１００１および被貪食物質領域１０１１について、注目領域１１０１、１１１１を検出することとなる（図４の模式図Ｆ４２参照）。
【００５０】
このように、検出部２０１により各注目領域が観察対象に係る注目領域か被貪食物質に係る注目領域かが識別されることにより、後述する特徴量算出部２０２が観察対象についての特徴量のみを算出することができる。
【００５１】
なお、例えば、検出部２０１が観察対象または被貪食物質のいずれかのみを検出可能である場合は、上述した識別処理は行われなくてもよい。この場合、観察対象または被貪食物質の一方について特徴量算出部２０２により特徴量が算出され、算出された特徴量に基づいて評価値算出部２０３により評価値が算出されてもよい。
【００５２】
また、検出部２０１による注目領域の識別処理は、検出された注目領域の画像情報に基づいて行われてもよい。ここで、画像情報とは、検出された注目領域の形状についての情報または注目領域の内部の画素情報等を意味する。注目領域の形状についての情報とは、例えば、注目領域の面積、輪郭線の長さまたは撮像画像上におけるＸＹ方向の長さに関する情報であってもよい。また、注目領域の内部の画素情報とは、注目領域の内部のカラー情報（例えば、蛍光像により示される特定の蛍光色に関する情報）、またはテクスチャ情報（例えば、撮像画像の位相差像または明視野像により得られる画素情報）であってもよい。例えば、これらの画像情報について予め学習されたデータが観察対象および被貪食物質等に関連付けられて記憶部２２０に予め記憶されていてもよい。この場合、検出部２０１は、検出された注目領域の画像情報を、記憶部２２０から取得した上記の学習データと照合させる。これにより、検出された注目領域が観察対象に係る注目領域か被貪食物質に係る注目領域かを識別することができる。
【００５３】
検出部２０１により検出された注目領域についての情報は、特徴量算出部２０２に出力される。また、当該注目領域についての情報は、ユーザへの提示のために、表示制御部２０４に出力されてもよい。なお、以下の説明では、特に区別する必要がない限り、観察対象について検出された領域を注目領域として説明する。
【００５４】
（特徴量算出部）
特徴量算出部２０２は、検出部２０１により検出された注目領域の動画像上における変化（複数の撮像画像上における変化）に係る特徴量を算出する。当該特徴量は、後述する評価値算出部２０３が評価値を算出するために用いられる。評価値算出部２０３による評価値の算出に用いられる特徴量の種類は一または複数であり、選択される種類の数および組み合わせは、特に限定されない。本実施形態に係る特徴量の種類は以下のリストに示すとおりである。
【００５５】
（１）注目領域の輪郭線の動きに基づく特徴量
（２）注目領域の内部の動きに基づく特徴量
（３）注目領域の内部の画素情報（輝度情報）に基づく特徴量
【００５６】
以下、特徴量算出部２０２により算出される各特徴量について説明する。
【００５７】
（１）注目領域の輪郭線の動きに基づく特徴量
特徴量算出部２０２は、例えば、注目領域の輪郭線の動画像上における動きに基づいて、特徴量を算出してもよい。輪郭線の動きとは、（ａ）輪郭線の位置の変化、または（ｂ）輪郭線の形状の変化を意味する。
【００５８】
輪郭線の位置の変化とは、注目領域の動画像上における移動に相当する。図５は、注目領域の輪郭線の位置の変化について説明するための図である。図５に示すように、観察対象領域１００１に係る注目領域１１０１が、他の撮像画像において矢印２００１に示す位置に移動したとする。このとき、観察対象は、図５に示すように、被貪食物質を探索するために動き回っていることが多い。この場合、観察対象に対応する輪郭線も、観察対象の移動に伴って動画像上において移動する。したがって、注目領域が移動しているときは、観察対象は被貪食物質を貪食していないと考えられる。
【００５９】
一方、観察対象が被貪食物質を貪食している場合は、当該観察対象はその場で静止していることが多い。この場合、輪郭線も静止し得る。したがって、輪郭線の位置の変化に基づく特徴量を算出し、評価値の算出に当該特徴量を用いることにより、観察対象の貪食機能の発現の有無またはそのタイミングをとらえることができる。
【００６０】
輪郭線の位置の変化に基づく特徴量は、例えば、輪郭線の中心位置の移動距離に基づいて算出されてもよい。当該中心位置は、輪郭線の座標の加重平均等により特定されてもよい。他にも、動画像上における一の領域の移動距離を算出するための公知の技術を用いて、輪郭線の位置の変化に基づく特徴量が算出されてもよい。
【００６１】
また、輪郭線の形状の変化とは、注目領域の輪郭線の局所的な変形に相当する。図６は、注目領域の輪郭線の形状の変化について説明するための図である。図６に示すように、観察対象領域１００１に係る注目領域１１０１の輪郭線の一部の形状が、他の撮像画像において矢印２００２に示す方向に変形したとする。このとき、観察対象は、当該観察対象の近傍に存在する被貪食物質を貪食するために、図６に示すように、組織の一部を突出させることがある。これにより、観察対象は突出した部分を用いて当該被貪食物質を捕捉する。するとこの場合、観察対象に対応する注目領域の輪郭線も、観察対象の変形部分に対応する部分の形状が変化する。したがって、輪郭線の形状の変化に基づく特徴量を算出し、評価値の算出に当該特徴量を用いることにより、観察対象の貪食機能の発現の有無またはそのタイミングをとらえることができる。
【００６２】
輪郭線の形状の変化に基づく特徴量は、例えば、注目領域の面積または輪郭線の長さの変化量に基づいて算出されてもよい。また、当該特徴量は、注目領域の輪郭線の形状の局所的な変化を検出するための公知の技術を用いて算出されてもよい。
【００６３】
なお、特徴量算出部２０２により輪郭線の変化に基づく特徴量が算出される場合、特徴量算出部２０２は、様々な手法を用いて注目領域の輪郭線の変化を検出してもよい。例えば、検出部２０１において注目領域に複数の追跡点が配置されている場合、特徴量算出部２０２は、注目領域について配置された追跡点の動きを推定することにより、当該注目領域の動きを検出してもよい。以下、注目領域に複数の追跡点が配置されている場合の、特徴量算出部２０２による注目領域の動きの検出処理について説明する。
【００６４】
特徴量算出部２０２は、まず、一の撮像画像において配置された追跡点の、当該一の撮像画像とは撮像時点が異なる他の撮像画像における位置を推定する。当該他の撮像画像は、当該一の撮像画像のフレームの前後数フレームのいずれかの撮像画像であってもよい。特徴量算出部２０２は、他の撮像画像における追跡点の位置の推定に係る処理を、動画像を構成する各撮像画像について行うことにより、動画像上の追跡点の動きを検出する。なお、特徴量算出部２０２により検出される動きは、動画像の全部または一部における動きであってもよい。
【００６５】
特徴量算出部２０２は、例えば、一の撮像画像と他の撮像画像との比較により算出される動きベクトルに基づいて、追跡点の位置を推定してもよい。この動きベクトルとは、追跡点ごとに算出される動きベクトルであってもよい。当該動きベクトルは、例えばブロックマッチング、または勾配法等の公知の手法により算出されてもよい。本実施形態に係る特徴量算出部２０２は、当該動きベクトルをブロックマッチングにより推定するものとして説明する。
【００６６】
例えば、特徴量算出部２０２は、追跡点を含む所定の大きさの追跡領域について、一の撮像画像と他の撮像画像との間で追跡領域内の画素に関する情報が最も合致する領域を他の撮像画像の所定のブロックサイズ（探索範囲）から検出することにより、追跡点の他の撮像画像における位置を推定してもよい。このとき、追跡領域およびブロックサイズの大きさは、撮像装置１０の撮像条件（例えば撮像倍率）、観察対象の種類、または観察対象に対して行う解析の種類等に応じて決定されてもよい。例えば、観察対象の動きが大きい場合は、追跡領域またはブロックサイズをより大きくしてもよい。これにより、特徴量算出部２０２による追跡点の位置の推定精度を向上させることができる。また、追跡点が注目領域に関して多数存在する場合は、計算負荷の低減のために、追跡領域またはブロックサイズを小さくするよう調整してもよい。
【００６７】
また、特徴量算出部２０２は、観察対象に関する情報に基づいて決定される撮像時点に生成された他の撮像画像における追跡点の位置を推定してもよい。例えば、形態の変化のスピードが遅い観察対象の形態の変化を追跡する場合、撮像装置１０により生成された連続する複数のフレームの間における撮像画像の違いは小さい。そのため、形状の変化スピードが遅い観察対象の形状の変化を追跡する際、特徴量算出部２０２、一の撮像画像のフレームから前後数フレーム離れた撮像画像を他の撮像画像として検出処理を行ってもよい。より具体的には、特徴量算出部２０２、一の撮像画像のフレームから数フレーム後の撮像画像を他の撮像画像として検出処理を行ってもよい。一の撮像画像と他の撮像画像のフレーム間隔を空けることにより、追跡処理の対象となる撮像画像のデータ数を減らすことができる。これにより、計算負荷を減らすことができ、また、より長時間にわたる注目領域の動きを追跡することができる。上記フレーム間隔は、観察対象の種類または状態等に応じて適宜設定され得る。
【００６８】
なお、特徴量算出部２０２は、検出した追跡点の移動位置に基づいて、輪郭線の位置の変化または輪郭線の形状の変化に基づく特徴量を算出してもよい。例えば、特徴量算出部２０２は、複数の追跡点の移動距離の平均値または中央値等の統計値を、輪郭線の位置の変化に基づく特徴量として算出してもよい。また、特徴量算出部２０２は、複数の追跡点のうち、他の追跡点と比較して移動距離が顕著に大きい追跡点の移動距離に基づいて、輪郭線の形状の変化に基づく特徴量を算出してもよい。これにより、追跡点から得られる情報だけを用いて上記の特徴量を算出できるので、計算コストを抑制することができる。
【００６９】
また、特徴量算出部２０２は、動き検出後の注目領域についての追跡点を再配置してもよい。これにより、注目領域の動きの推定精度を高めることができる。
【００７０】
以上、注目領域について追跡点を配置した場合における特徴量算出部２０２による注目領域の輪郭線の動きの検出処理および追跡点を用いた特徴量の算出処理について説明した。本技術はかかる例に限定されず、オプティカルフローまたはパターンマッチング等の、物体追跡に係る公知のアルゴリズムを用いて、注目領域の輪郭線の動きの検出処理が行われてもよい。また、このような公知のアルゴリズムを用いて検出された注目領域の輪郭線の動きに基づく特徴量が、特徴量算出部２０２により算出されてもよい。
【００７１】
（２）注目領域の内部の動きに基づく特徴量
また、特徴量算出部２０２は、例えば、注目領域の内部の動画像上における動きに基づいて、特徴量を算出してもよい。注目領域の内部の動きとは、注目領域に相当する観察対象の内部構造の動きに起因する、動画像上における当該注目領域の内部の動きである。
【００７２】
図７は、注目領域の内部の動きについて説明するための図である。図７に示すように、観察対象領域の１００１の内部に、被貪食物質領域１０１１が存在しているとする。このとき、被貪食物質が観察対象に貪食されたと考えられる。この場合、被貪食物質が観察対象の内部を移動するので、観察対象の内部の動きが大きくなる。例えば、図７に示すように、被貪食物質領域１０１１の近傍領域２００３において大きな動きが検出され得る。また、観察対象が被貪食物質を貪食した際に、当該被貪食物質を消化するために、当該観察対象の内部の組織を大きく運動させることがある。すると、観察対象に対応する注目領域の内部の動きも大きくなる。したがって、注目領域の内部の動きに基づく特徴量を算出し、評価値の算出に当該特徴量を用いることにより、観察対象の貪食機能の発現の有無またはそのタイミングをとらえることができる。
【００７３】
なお、特徴量算出部２０２は、注目領域の内部の動きとして、注目領域の内部の動きベクトルを検出してもよい。この動きベクトルは、注目領域の内部についてメッシュを切り（メッシュ処理）、当該メッシュごとに算出される動きベクトルであってもよい。この場合、特徴量算出部２０２により算出される特徴量は、注目領域の内部のメッシュごとに算出された動きベクトルの大きさの平均値、中央値、最大値、最小値または標準偏差等の統計値であってもよい。また、算出された動きベクトルの大きさそのものが、特徴量として用いられてもよい。
【００７４】
なお、上述したように、特徴量算出部２０２は、動画像上における注目領域の位置および形状の変化等の動きを推定する。すなわち、注目領域の輪郭線の位置および形状は、撮像画像ごとに異なる。そのため、特徴量算出部２０２が注目領域の内部の動きに基づく特徴量を算出する場合、特徴量算出部２０２は、撮像画像ごとに注目領域の輪郭線の位置および形状を特定し、当該輪郭線の内部における動きを検出し、当該動きに基づく特徴量を算出してもよい。
【００７５】
また、当該特徴量は、注目領域の内部の一部の領域における動きに基づく特徴量であってもよい。例えば、観察対象の内部において、消化管等の被貪食物質の通過し得る経路が予め把握されている場合、当該消化管に相当する領域の動きに基づく特徴量が算出されてもよい。このような領域は、公知の画像認識に係る技術等により特定されてもよい。これにより、貪食機能に関連する動きに特化した特徴量を算出することができるので、評価値をより精度高く算出することができる。
【００７６】
（３）注目領域の内部の画素情報（輝度情報）に基づく特徴量
また、特徴量算出部２０２は、例えば、注目領域の内部の画素情報に基づいて、特徴量を算出してもよい。注目領域の内部の画素情報とは、例えば、注目領域の内部の輝度情報、または注目領域の内部のパターンを含む。このような画素情報は、注目領域に相当する観察対象の内部構造の動きに起因して変化し得る。
【００７７】
図８は、注目領域の内部の画素情報について説明するための図である。図８に示すように、注目領域１１０１が検出された観察対象領域１００１の内部と、被貪食物質領域１０１１とは、異なる画素情報を有していることが多い。そのため、例えば、注目領域１１０１の内部において、観察対象領域１００１に相当する輝度またはパターンとは異なる輝度またはパターンを示す画素が存在する場合、観察対象の中に異物が取り込まれている可能性がある。例えば、上記の異なる輝度またはパターンが、被貪食物質領域１０１１に相当する輝度またはパターンである場合、観察対象に被貪食物質が貪食されている可能性が高い。したがって、注目領域の内部の画素情報に基づく特徴量を算出し、評価値の算出に当該特徴量を用いることにより、観察対象の貪食機能の発現の有無またはそのタイミングをとらえることができる。
【００７８】
なお、画素情報に基づく特徴量は、例えば、注目領域の内部に含まれている画素ごとの輝度に関する値（輝度の平均値、最小値、最大値、中央値もしくはレンジなどの統計値、または輝度勾配）であってもよい。
【００７９】
また、画素情報に基づく特徴量は、例えば、観察対象領域のテクスチャに係るパターンの類似度に基づく特徴量であってもよい。より具体的には、観察対象に被貪食物質が貪食されている場合、観察対象領域のパターンに対する注目領域の内部のパターンの類似度は相対的に減少すると考えられる。したがって、当該類似度が画素情報に基づく特徴量として用いられてもよい。
【００８０】
以上、特徴量算出部２０２により算出される特徴量について説明した。特徴量算出部２０２は動画像上における注目領域の変化に係る特徴量を、動画像の全部または一部の区間について算出する。当該特徴量の算出結果は、評価値算出部２０３に出力される。また、当該特徴量の算出結果は、ユーザへの提示のために、表示制御部２０４に出力されてもよい。
【００８１】
なお、検出部２０１により、注目領域が第１の領域および第２の領域に識別されている場合、特徴量算出部２０２は、第１の領域の変化に係る特徴量を算出してもよい。また、変形例についての説明にも示されるように、特徴量算出部２０２は、第２の領域の変化に係る特徴量を算出してもよい。具体的には、特徴量算出部２０２は、第２の領域の輪郭線の位置の変化に係る特徴量を算出してもよい。算出された第２の領域の変化に係る特徴量は、後述する評価値算出部２０３による評価値の算出に用いられてもよい。これにより、被貪食物質の動きに基づく観察対象の貪食機能の評価が可能となる。
【００８２】
また、検出部２０１により動画像を構成する複数の撮像画像の各々についてそれぞれ注目領域が検出されている場合、後述する特徴量算出部２０２は、検出された各々の注目領域の撮像画像間の変化に基づいて特徴量を算出してもよい。この場合、特徴量算出部２０２は、動画像を構成する一の撮像画像から検出された注目領域の動画像上の変化を算出しなくてもよい。
【００８３】
（評価値算出部）
評価値算出部２０３は、特徴量算出部２０２により算出された一または複数の特徴量に基づいて、観察対象の吸収または放出に係る機能（例えば、貪食機能）についての評価値を算出する。本実施形態において、評価値算出部２０３により算出される評価値は、例えば、（１）観察対象による貪食機能の発現が見られた数（２）観察対象による貪食機能の発現頻度、および（３）観察対象による貪食機能の発現タイミングである。（１）の数については、貪食機能を発現した観察対象の数を把握することができる。これにより、例えば、一または複数の薬剤の投入による貪食機能の変化について評価することが可能である。（２）の発現頻度については、貪食機能を発現させた一の観察対象が貪食した被貪食物質の数を把握することができる。これにより、観察対象の貪食機能について、単なる機能の発現の有無だけではなく、具体的な発現頻度を定量的に評価することが可能となる。また、（３）の発現タイミングについては、貪食機能を発現させたタイミングを把握することができる。これにより、観察対象の貪食機能に対する経時的な評価が可能となる。本実施形態では、貪食機能の発現に係るこれらの評価値は、算出された特徴量の経時変化に基づいて算出され得る。まず、貪食機能の発現の判定方法について説明する。
【００８４】
図９は、観察対象について算出された特徴量の経時変化データの一例を示すグラフである。図９に示すグラフには、移動量曲線３００１、変形量曲線３００２、内部動き量曲線３００３、輝度曲線３００４が描画されている。
【００８５】
移動量曲線３００１は、注目領域の輪郭線の位置の変化に係る特徴量の経時変化データを示す曲線である。変形量曲線３００２は、注目領域の形状の変化に係る特徴量の経時変化データを示す曲線である。内部動き量曲線３００３は、注目領域の内部の動きに係る特徴量の経時変化データを示す曲線である。また、輝度曲線３００４は、注目領域の内部の輝度情報に係る特徴量の経時変化データを示す曲線である。これらの曲線により示される各特徴量は、特徴量算出部２０２により算出される特徴量である。
【００８６】
図９を参照すると、移動量曲線３００１は、観察対象の非貪食区間（貪食機能を発現していない時期）では高い値を示し、観察対象の貪食区間（貪食機能を発現している時期）では低い値を示している。これは、観察対象が貪食機能を発現していないときは当該観察対象が比較的動き回っており、観察対象が貪食機能を発現しているときは当該観察対象がその場に静止しているためである。したがって、移動量曲線３００１が示す特徴量の大小から、貪食機能の発現の有無を判定することが可能である。
【００８７】
また、変形量曲線３００２は、貪食区間の直前、および貪食区間において、２つのピークを示している。このピークは、観察対象が被貪食物質を捕捉する際に局所的に形状を変化させることに起因している。また、図９に示すように、当該ピークが２つ存在することから、観察対象による被貪食物質の捕捉が２回あったものと推定される。したがって、変形量曲線３００２が示すピークから、貪食機能の発現の有無を判定すること、および貪食機能の発現頻度を算出することが可能である。
【００８８】
また、図９に示すように、貪食区間における変形量曲線３００２のピーク以外の特徴量は、被貪食区間における変形量曲線３００２の特徴量よりも大きいことが示されている。これは、観察対象が被貪食物質を貪食することにより当該観察対象が肥大化するためである。このことを利用して、貪食機能の発現の有無を判定することも可能である。
【００８９】
また、内部動き量曲線３００３は、貪食区間において、複数のピークを示している。このピークは、観察対象が取り込んだ被貪食物質の、観察対象の内部における動きに起因する。この動きは、例えば、観察対象による被貪食物質の消化に係る動きによるものを含む。したがって、内部動き量曲線３００３が示すピークから、貪食機能の発現の有無を判定することができる。
【００９０】
また、図９に示すように、これらのピークは、２つのグループ区間に分けられる。これは、各グループ区間において、観察対象が被貪食物質を一つずつ貪食していることを示している。したがって、このグループの数から、貪食機能の発現頻度を算出することが可能である。さらに、各グループ区間の終点時刻（例えば、図９に示す時刻ｔ１およびｔ２）は、観察対象による一の被貪食物質の貪食が終了した時刻に対応する。したがって、評価値算出部２０３は、このような時刻を、貪食機能の発現タイミングに係る評価値として算出してもよい。当該時刻は、各グループ区間の終点時刻に限らず、各グループ区間の始点時刻（観察対象による一の被貪食物質の貪食が開始した時刻）であってもよい。以上まとめると、内部動き量曲線３００３が示すピークから、貪食機能の発現の有無を判定すること、貪食機能の発現頻度および発現タイミングを算出することができる。
【００９１】
また、輝度曲線３００４は、貪食区間において、複数のピークを示している。このピークは、観察対象が取り込んだ被貪食物質の輝度に起因する。例えば、被貪食物質に蛍光物質が標識されている場合、観察対象の内部に被貪食物質が取り込まれると、当該蛍光物質による蛍光により当該観察対象の内部の輝度情報が変化する。したがって、輝度曲線３００４が示すピークから、貪食機能の発現の有無を判定することができる。
【００９２】
また、図９に示すように、輝度曲線３００４には貪食区間において２つのピークが存在することから、観察対象による被貪食物質の貪食が２回あったものと推定される。したがって、輝度曲線３００４が示すピークから、貪食機能の発現頻度を算出することも可能である。また、当該２つのピーク位置に基づいて、貪食機能の発現タイミングを算出することも可能である。
【００９３】
このように、特徴量の経時変化データは、観察対象による貪食機能の発現を反映する。したがって、この特徴量の経時変化データを解析することにより、貪食機能を評価することが可能となる。例えば、各注目領域の特徴量に基づいて各注目領域に係る各観察対象による貪食機能の発現の有無を判定することにより、評価値算出部２０３は、貪食機能を発現させた観察対象の数を評価値として算出することができる。この貪食機能の発現の有無は、特徴量の経時変化データを解析することにより判定することができる。また、特徴量の経時変化データに含まれるピークの数または位置に基づいて、評価値算出部２０３は、観察対象の貪食機能の発現頻度、または貪食機能の発現タイミングを評価値として算出することができる。これにより、薬剤の投入による観察対象の貪食機能の活発化（もしくは、減退化もしくは機能不全化）、薬剤の投入タイミングに対する貪食機能の反応等の評価が可能となる。すなわち、貪食機能についての評価が、より詳細化し、かつ多様化する。なお、評価値算出部２０３による特徴量の経時変化データの解析には、ピーク検出または時系列クラスタリング等、公知の各種データ解析に係る手法が用いられる。
【００９４】
なお、評価値算出部２０３による評価値の算出に用いられる特徴量の経時変化データは、単一の種類でもよく、複数の種類であってもよい。例えば、評価値算出部２０３は、注目領域の位置の変化に係る特徴量、注目領域の内部の動きに係る特徴量、および注目領域の内部の輝度情報に係る特徴量を用いて、評価値を算出してもよい。一つの特徴量のみを用いて評価値を算出する場合、単に被貪食物質が観察対象の上下をすり抜ける場合においても、観察対象による被貪食物質の貪食機能の発現として誤ってとらえてしまう可能性がある。複数の特徴量を組み合わせて用いることにより、観察対象による貪食機能の発現をより確実にとらえることができる。その結果、評価値の算出精度が向上する。
【００９５】
また、評価値算出部２０３は、算出した特徴量または特徴量の経時変化データについてゲーティング処理を行ってもよい。ゲーティング処理とは、観察対象に係る一または複数の特徴量に係るデータを、特徴量の種類に相当する次元にプロットして、各プロットについて所定の閾値等を用いてグループごとに選別する処理である。これにより、観察対象を、例えば貪食機能の発現の有無等に応じてグループ化することができ、貪食機能を発現させた観察対象の数または割合を、評価値として容易に算出することができる。
【００９６】
図１０は、本実施形態に係る評価値算出部２０３によるゲーティング処理の一例を示す図である。図１０のグラフＧ１０１に示すように、当該ゲーティング処理では、注目領域の内部の変化（動き）に係る評価値がパラメータ１として、注目領域の輪郭線の変化に係る評価値がパラメータ２として、また、注目領域の輝度情報に係る評価値がパラメータ３として用いられてもよい。パラメータ１は、例えば、注目領域の内部の動きに係る特徴量の経時変化データに含まれるピークの数（またはグループ区間の数）であってもよい。また、パラメータ２は、例えば、注目領域の移動量の総和であってもよい。また、パラメータ３は、例えば、注目領域の内部の輝度情報に係る特徴量の経時変化データに含まれるピークの数であってもよい。
【００９７】
グラフＧ１０１に示すように、三次元グラフにおいて、注目領域の変化について算出された各特徴量がプロットされる。そして、評価値算出部２０３は、プロットが行われた三次元グラフについてゲーティングを行い、関心領域４００１および４００２を設定する。関心領域４００１に含まれるプロットは、パラメータ２に係る特徴量について高い値を示し、パラメータ１および３に係る特徴量について低い値を示す。一方で、関心領域４００２に含まれるプロットは、パラメータ２に係る特徴量について低い値を示し、パラメータ１および３に係る特徴量について高い値を示す。
【００９８】
このことから、関心領域４００１に含まれるプロットに対応する観察対象は貪食機能を発現せず、関心領域４００２に含まれるプロットに対応する観察対象は貪食機能を発現したことが判別される。したがって、関心領域４００２に含まれるプロットの個数が、貪食機能を発現した観察対象の数であり、当該数が評価値として評価値算出部２０３により算出される（図１０の表Ｔ１０２参照。９つの観察対象のうち、貪食機能を発現させた観察対象は５つである）。
【００９９】
なお、この関心領域４００１および４００２は、ユーザの操作により設定されてもよいし、所定の条件を満たすプロットを含むように自動的に設定されてもよい。当該所定の条件は、観察対象の貪食機能、運動能または観察対象の培養環境等に応じて、適宜調整されてもよい。また、関心領域のサイズおよび形状は、特に限定されない。
【０１００】
また、ゲーティング処理に用いられる特徴量の種類の数、またはその組み合わせは、特に限定されない。また、評価値算出部２０３によるゲーティング処理により算出される評価値は、上述したような貪食機能を発現させた観察対象の数または割合に限定されない。例えば、評価値算出部２０３は、ゲーティング処理により、観察対象の貪食機能の発現頻度または発現タイミングが類似する観察対象の数、割合またはそのグループに関する情報について算出してもよい。より具体的には、評価値算出部２０３は、同じ発現頻度を示した観察対象についてのグルーピングを、ゲーティング処理により行ってもよい。これにより、貪食機能の発現についてのトレンドについて評価することができ、また、異なるトレンドを有する観察対象間の比較も可能となる。
【０１０１】
評価値算出部２０３により算出された評価値に係る情報は、表示制御部２０４に出力される。また、評価値算出部２０３は、当該ゲーティング処理の結果を当該評価値とともに表示制御部２０４に出力してもよい。ゲーティング処理の結果を用いた表示制御については後述する。
【０１０２】
（表示制御部）
表示制御部２０４は、各機能部による処理の結果に係る情報を不図示の表示装置等に表示させる。本実施形態に係る表示制御部２０４は、例えば、図３または図４に示したように、動画像に対して、検出部２０１により検出された注目領域を重畳させてもよい。また、表示制御部２０４は、図９に示すように、特徴量算出部２０２により算出された特徴量を経時変化に係るグラフにより表示させてもよい。
【０１０３】
また、表示制御部２０４は、評価値算出部２０３により算出された評価値に係る情報を表示させてもよい。例えば、表示制御部２０４は、評価値として算出された、貪食機能が発現された観察対象の数、当該観察対象の貪食機能の発現頻度、または当該観察対象の貪食機能の発現タイミングについての情報を表示させてもよい。
【０１０４】
さらに、表示制御部２０４は、評価値算出部２０３によるゲーティング処理の結果に基づいて、注目領域についての表示態様を制御してもよい。以下、その具体例について説明する。
【０１０５】
図１１は、本実施形態に係る表示制御部２０４によるゲーティング処理の結果に基づく表示態様の制御の一例を説明するための図である。図１１の模式図Ｆ１１１に示すように、撮像画像Ｆ２に、注目領域５００１〜５００３（いずれも観察対象領域に相当する）が含まれているとする。
【０１０６】
例えば、評価値算出部２０３によるゲーティング処理により、注目領域５００１〜５００３に対応する観察対象に係る２つの特徴量（パラメータ１およびパラメータ２に相当）が、それぞれ２次元グラフにプロットされるとする（図１１のグラフＧ１１２参照）。より具体的には、注目領域５００１に対応する観察対象のプロット６００１、注目領域５００２に対応する観察対象のプロット６００２、および注目領域５００３に対応する観察対象のプロット６００３が、グラフＧ１１２に示す位置にプロットされたとする。
【０１０７】
この場合、プロット６００２およびプロット６００３は、パラメータ１およびパラメータ２についていずれも高い値を示している。一方で、プロット６００１は、パラメータ１およびパラメータ２についていずれも低い値を示している。パラメータ１およびパラメータ２のいずれも高い値を示している場合に、観察対象が貪食機能を発現させるとすると、プロット６００１に対応する観察対象は貪食機能を発現せず、プロット６００２および６００３に対応する観察対象は貪食機能を発現したと区別される。
【０１０８】
そうすると、表示制御部２０４は、図１１の模式図Ｆ１１３に示すように、ゲーティングの処理の結果、貪食機能を発現した観察対象に係る注目領域５００２および５００３の表示態様を、注目領域５００１と異ならせるように制御してもよい。これにより、貪食機能を発現した観察対象について可視化することができる。
【０１０９】
また、表示制御部２０４は、グラフＧ１１２に示すようなゲーティングの結果を示すグラフを表示させてもよい。この場合、例えば、グラフＧ１１２に示すように、プロット６００１〜６００３だけではなく、プロット６００２および６００３を含む関心領域６０１０が表示されてもよい。この場合、表示制御部２０４は、模式図Ｆ１１３に示すように、撮像画像Ｆ２の表示について、関心領域６０１０に含まれるプロットに対応する注目領域の表示態様を、他の注目領域と異ならせるように制御してもよい。
【０１１０】
また、表示制御部２０４は、グラフＧ１１２に示すグラフ上にプロットされた各プロット、または関心領域６０１０に含まれる一または複数のプロットに係る特徴量を、図９に示したようなグラフにより表示させてもよい。プロットが複数選択される場合、プロットごとの特徴量が表示されてもよいし、選択された複数のプロットの特徴量の平均値、中央値、最小値または最大値等の統計値が表示されてもよい。これにより、観察対象が示した貪食機能の発現についてどのようなイベントが生じたかを確認することができる。なお、関心領域６０１０のサイズおよび形状は特に限定されない。
【０１１１】
このように、表示制御部２０４は、ゲーティング処理の結果を用いて注目領域の表示態様を制御することにより、貪食機能の発現についての評価結果を可視化することができる。
【０１１２】
また、表示制御部２０４は、ゲーティング処理の結果を用いて、貪食機能についてのトレンドごとに注目領域の表示態様を異ならせる制御を行ってもよい。例えば、表示制御部２０４は、観察対象による貪食機能の発現頻度に応じて、注目領域の表示態様を異ならせてもよい。また、表示制御部２０４は、評価値算出部２０３により算出される評価値に応じて、適宜注目領域の表示態様を制御してもよい。これにより、より詳細な情報について可視化することができる。
【０１１３】
以上、表示制御部２０４による表示制御処理について説明した。表示制御部２０４による表示の制御は、ユーザの操作等により、適宜実行される。
【０１１４】
＜２．２．処理例＞
以上、本開示の一実施形態に係る情報処理装置２０の構成および機能について説明した。次に、本開示の一実施形態に係る情報処理装置２０による処理の一例について、図１２を用いて説明する。
【０１１５】
図１２は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置２０による処理の一例を示すフローチャートである。まず、制御部２００は、通信部２１０を介して撮像装置１０から動画像データを取得する（Ｓ１０１）。
【０１１６】
次に、検出部２０１は、取得した動画像データから一の撮像画像を抽出し、当該一の撮像画像から少なくとも一の注目領域を検出する（Ｓ１０３）。
【０１１７】
次いで、検出部２０１は、検出した注目領域を、観察対象に対応する第１の領域および被貪食物質に対応する第２の領域に識別する（Ｓ１０５）。
【０１１８】
次に、特徴量算出部２０２は、注目領域（第１の領域）の変化に係る特徴量を算出する（Ｓ１０７）。次いで、評価値算出部２０３は、特徴量算出部２０２により算出された特徴量に基づいて、貪食機能についての評価値を算出する（Ｓ１０９）。
【０１１９】
次に、表示制御部２０４は、各機能部により処理された結果についての表示を制御する（Ｓ１１１）。
【０１２０】
＜２．３．効果＞
以上、本開示の一実施形態に係る情報処理装置２０の構成例および処理例について説明した。本実施形態に係る情報処理装置２０は、検出した注目領域の変化に係る特徴量を算出し、算出された特徴量に基づいて貪食機能等の観察対象の吸収または放出に係る機能についての評価値を算出する。かかる構成により、観察対象の形態の変化または内部の動きを追跡し、その変化および動きの特徴から、貪食機能の発現の有無等を判定することができる。これにより、観察対象の貪食機能について定量的かつ経時的な評価をすることが可能となる。また、培養環境が観察対象の上記機能に与える影響についても評価することができる。
【０１２１】
また、本実施形態に係る情報処理装置２０は、特徴量として、注目領域の輪郭線の変化、並びに注目領域の内部の動きおよび輝度情報に基づく特徴量を算出する。これにより、貪食機能を発現する際の観察対象の特徴的な動きを定量的にとらえることができるので、精度高く貪食機能について評価することができる。また、算出される特徴量は、注目領域について注目される動きの特徴に応じて変化する。つまり、複数の特徴量を算出することにより、貪食機能に係る観察対象の動きを多面的にとらえることができる。そのため、これらの複数の特徴量を評価値の算出に用いることにより、貪食機能についての評価精度をさらに高めることができる。これにより、例えば、樹状細胞療法等に用いることが適した免疫細胞等を、上記の評価結果に基づいて取得することが可能となる。また、薬剤の投入に対する観察対象の貪食機能の変化についても、より詳細に評価することができる。
【０１２２】
また、本実施形態に係る情報処理装置２０は、特徴量の経時変化に基づいて評価値を算出する。これにより、観察対象の貪食機能についての経時的な評価、例えば、観察対象による貪食機能の発現頻度およびそのタイミングについての評価が可能となる。ゆえに、単なる貪食機能の発現の有無のみならず、貪食機能の発現に係る経時的な要素、または貪食機能の発現において生じ得るイベントについても、事後的に評価することが可能である。
【０１２３】
以上より、本実施形態に係る情報処理装置２０によれば、動画像に含まれる観察対象についての貪食機能（吸収または放出に係る機能の一例）について、定量的かつ経時的に評価することができる。これにより、より高い精度で、かつ、より詳細に、当該貪食機能についての評価を行うことが可能となる。
【０１２４】
＜２．４．変形例＞
上記実施形態に係る情報処理装置２０は、観察対象に係る注目領域（第１の領域）の変化に係る特徴量を特徴量算出部２０２により算出し、当該特徴量に基づいて貪食機能についての評価値を評価値算出部２０３により算出したが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、情報処理装置２０は、被貪食物質に係る注目領域（第２の領域）の変化に係る特徴量を特徴量算出部２０２により算出し、当該特徴量を用いて上記の評価値を評価値算出部２０３により算出してもよい。
【０１２５】
図１３は、本実施形態の変形例に係る第１の領域および第２の領域の特徴量の経時変化を示すグラフの一例である。図１３のグラフＧ１３１は、第１の領域の内部の動きおよび輝度情報に係る特徴量の経時変化を示すグラフであり、図１３のグラフＧ１３２は、第２の領域の輪郭線の位置の変化を示すグラフである。グラフＧ１３１に示された内部動き量曲線３００３および輝度曲線３００４は、図９に示した内部動き量曲線３００３および輝度曲線３００４と同一である。また、グラフＧ１３２に示された曲線３０１１は、第２の領域の移動量を示す移動量曲線３０１１である。
【０１２６】
内部動き量曲線３００３および輝度曲線３００４は、図９にも示したように、観察対象による貪食が行われている際（貪食区間）に、ピークを発現させる。このとき、移動量曲線３０１１の示す特徴量が、貪食前よりも減少していることが分かる。これは、培地上を自由に動き回っていた被貪食物質が観察対象に取り込まれたことにより、その動きが制限されることに起因する。また、時刻ｔ１において、移動量曲線３０１１の示す特徴量が０になったことが示されている。これは、被貪食物質が観察対象により消化され、当該被貪食物質が消失したことに起因する。したがって、時刻ｔ１において、観察対象による被貪食物質の貪食が完了したと考えられる。この結果は、例えば、内部動き量曲線３００３の変動が終了したことと一致する。
【０１２７】
したがって、第２の領域の変化に係る特徴量（特徴量の経時変化）を用いて評価値を算出することにより、観察対象の貪食機能の発現についての評価をより精度高く行うことが可能となる。
【０１２８】
なお、特徴量算出部２０２は第２の領域の変化に係る特徴量のみを算出し、評価値算出部２０３は算出された特徴量のみに基づいて評価値を算出してもよい。例えば、培地に観察対象が１つだけ存在し、当該観察対象の近傍に一または複数の被貪食物質が存在しているとする。この場合、観察対象に対応する注目領域（第１の領域）の変化を追跡しなくとも、これらの被貪食物質に対応する注目領域（第２の領域）の変化を追跡することにより、観察的に観察対象の貪食機能についての評価値を算出することができる。
【０１２９】
以上、本開示の一実施形態に係る情報処理装置２０の変形例について説明した。
【０１３０】
＜＜３．ハードウェア構成例＞＞
次に、図１４を参照して、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について説明する。図１４は、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図示された情報処理装置９００は、例えば、上記の実施形態における情報処理装置２０を実現しうる。
【０１３１】
情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）９０３、およびＲＡＭ（Random  Access  Memory）９０５を含む。また、情報処理装置９００は、ホストバス９０７、ブリッジ９０９、外部バス９１１、インターフェース９１３、入力装置９１５、出力装置９１７、ストレージ装置９１９、ドライブ９２１、接続ポート９２５、通信装置９２９を含んでもよい。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１に代えて、またはこれとともに、ＤＳＰ（Digital  Signal  Processor）またはＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）と呼ばれるような処理回路を有してもよい。
【０１３２】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１９、またはリムーバブル記録媒体９２３に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置９００内の動作全般またはその一部を制御する。例えば、ＣＰＵ９０１は、上記の実施形態における情報処理装置２０に含まれる各機能部の動作全般を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータなどを記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータなどを一次記憶する。ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０３、およびＲＡＭ９０５は、ＣＰＵバスなどの内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。さらに、ホストバス９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（Peripheral  Component  Interconnect/Interface）バスなどの外部バス９１１に接続されている。
【０１３３】
入力装置９１５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなど、ユーザによって操作される装置である。入力装置９１５は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、情報処理装置９００の操作に対応した携帯電話などの外部接続機器９２７であってもよい。入力装置９１５は、ユーザが入力した情報に基づいて入力信号を生成してＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路を含む。ユーザは、この入力装置９１５を操作することによって、情報処理装置９００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりする。
【０１３４】
出力装置９１７は、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。出力装置９１７は、例えば、ＬＣＤ、ＰＤＰ、ＯＥＬＤなどの表示装置、スピーカおよびヘッドホンなどの音響出力装置、ならびにプリンタ装置などでありうる。出力装置９１７は、情報処理装置９００の処理により得られた結果を、テキストまたは画像などの映像として出力したり、音響などの音として出力したりする。
【０１３５】
ストレージ装置９１９は、情報処理装置９００の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１９は、例えば、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）などの磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイスなどにより構成される。このストレージ装置９１９は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。なお、ストレージ装置９１９は、上記実施形態に係る記憶部２２０の機能を実現し得る。
【０１３６】
ドライブ９２１は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体９２３のためのリーダライタであり、情報処理装置９００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２３に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２３に記録を書き込む。
【０１３７】
接続ポート９２５は、機器を情報処理装置９００に直接接続するためのポートである。接続ポート９２５は、例えば、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Small  Computer  System  Interface）ポートなどでありうる。また、接続ポート９２５は、ＲＳ−２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition  Multimedia  Interface）ポートなどであってもよい。接続ポート９２５に外部接続機器９２７を接続することで、情報処理装置９００と外部接続機器９２７との間で各種のデータが交換されうる。
【０１３８】
通信装置９２９は、例えば、通信ネットワークＮＷに接続するための通信デバイスなどで構成された通信インターフェースである。通信装置９２９は、例えば、有線または無線ＬＡＮ（Local  Area  Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＷＵＳＢ（Wireless  USB）用の通信カードなどでありうる。また、通信装置９２９は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Asymmetric  Digital  Subscriber  Line）用のルータ、または、各種通信用のモデムなどであってもよい。通信装置９２９は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、ＴＣＰ／ＩＰなどの所定のプロトコルを用いて信号などを送受信する。また、通信装置９２９に接続される通信ネットワークＮＷは、有線または無線によって接続されたネットワークであり、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信などである。なお、接続ポート９２５または通信装置９２９の少なくともいずれかは、上記実施形態に係る通信部２１０の機能を実現し得る。
【０１３９】
以上、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示した。
【０１４０】
＜＜４．まとめ＞＞
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１４１】
例えば、上記実施形態では、情報処理システム１は撮像装置１０と情報処理装置２０とを備える構成であるとしたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、撮像装置１０が情報処理装置２０の有する機能（検出機能、特徴量算出機能および評価値算出機能）を備えてもよい。この場合、情報処理システム１は、撮像装置１０により実現される。また、情報処理装置２０が撮像装置１０の有する機能（撮像機能）を備えてもよい。この場合、情報処理システム１は、情報処理装置２０により実現される。また、情報処理装置２０の有する機能の一部を撮像装置１０が有してもよく、撮像装置１０の有する機能の一部を情報処理装置２０が有してもよい。
【０１４２】
また、上記実施形態に係る情報処理システム１は、貪食細胞である観察対象による貪食機能の評価するための技術として説明されたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、本技術に係る情報処理システムは、貪食などの吸収に係る機能に限定されず、観察対象による放出に係る機能についての評価を行うことも可能である。より具体的には、細胞によるカルシウムイオンの吸収および放出に係る機能についての評価を行うことも可能である。この場合、例えば、細胞の輪郭近傍の領域における動きに基づく特徴量が特徴量算出部により算出され、当該特徴量に基づいてカルシウムイオンの吸収および放出に係る機能についての評価値が評価値算出部により算出されてもよい。基本的に、カルシウムイオンの吸収および放出は細胞膜近傍で生じるため、当該細胞膜近傍領域の動きをとらえることにより、当該機能についての評価が可能となる。
【０１４３】
また、上記実施形態に係る情報処理システム１は、撮像装置１０により生成された動画像に含まれる観察対象の機能についての評価に係る処理を行ったが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、本技術に係る情報処理システム１は、撮像時間が異なる複数の撮像画像に含まれる観察対象の機能についての評価に係る処理を行ってもよい。より具体的には、本技術に係る情報処理システム１は、撮像装置１０により継時的に生成された複数の静止画像に含まれる観察対象について注目領域を検出し、当該注目領域の変化に基づいて特徴量を算出し、特徴量に基づいて観察対象に係る機能について評価値を算出してもよい。生物学的試料についての複数の撮像画像であり、撮像時間が異なるもの（継時的に生成されたもの）であれば、当該複数の撮像画像は、本技術に係る情報処理システム１による処理の対象となり得る。
【０１４４】
なお、本明細書の情報処理装置の処理における各ステップは、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はない。例えば、情報処理装置の処理における各ステップは、フローチャートとして記載した順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。
【０１４５】
また、情報処理装置に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭなどのハードウェアに、上述した情報処理装置の各構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供される。
【０１４６】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【０１４７】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
生物学的試料についての、撮像時間が異なる複数の撮像画像のうちの少なくとも一の撮像画像から、少なくとも一の注目領域を検出する検出部と、
前記少なくとも一の注目領域の前記複数の撮像画像上における変化に係る特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量に基づいて、前記生物学的試料の吸収または放出に係る機能についての評価値を算出する評価値算出部と、
を備える情報処理装置。
（２）
前記特徴量算出部は、前記少なくとも一の注目領域の輪郭線の前記複数の撮像画像上における動きに基づいて前記特徴量を算出する、（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記特徴量は、前記輪郭線の位置の変化に関する特徴量を含む、（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記特徴量は、前記輪郭線の形状の変化に関する特徴量を含む、（２）または（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記特徴量算出部は、前記少なくとも一の注目領域の内部の前記複数の撮像画像上における動きに基づいて前記特徴量を算出する、（１）〜（４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（６）
前記特徴量算出部は、前記複数の撮像画像における前記少なくとも一の注目領域の内部の画素情報に基づいて前記特徴量を算出する、（１）〜（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（７）
前記画素情報は、輝度情報を含む、（６）に記載の情報処理装置。
（８）
前記評価値算出部は、前記機能を発現させた生物学的試料の数を前記評価値として算出する、（１）〜（７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（９）
前記評価値算出部は、前記生物学的試料による前記機能の発現頻度を前記評価値として算出する、（１）〜（８）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１０）
前記評価値算出部は、少なくとも一の前記特徴量の経時変化に基づいて、前記評価値を算出する、（１）〜（９）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１１）
前記評価値算出部は、前記生物学的試料により前記機能が発現されたタイミングを前記評価値として算出する、（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
前記評価値算出部は、前記特徴量についてゲーティングを行い、前記ゲーティングの結果に基づいて前記評価値を算出する、（１）〜（１１）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１３）
前記ゲーティングの結果に基づいて前記注目領域についての表示態様を制御する表示制御部をさらに備える、（１２）に記載の情報処理装置。
（１４）
前記検出部は、検出された前記注目領域を、前記生物学的試料に対応する第１の領域と、前記生物学的試料の前記機能が作用される物質に対応する第２の領域とに識別し、
前記特徴量算出部は、少なくとも一の前記第１の領域の前記複数の撮像画像上における変化に係る特徴量を算出し、
前記評価値算出部は、前記第１の領域に係る前記特徴量に基づいて、前記評価値を算出する、（１）〜（１３）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１５）
前記特徴量算出部は、少なくとも一の前記第２の領域の前記複数の撮像画像上における変化に係る特徴量を算出し、
前記評価値算出部は、前記第２の領域に係る前記特徴量をさらに用いて、前記評価値を算出する、（１４）に記載の情報処理装置。
（１６）
前記検出部は、前記一の撮像画像内の前記注目領域の画像情報に基づいて、前記注目領域を、前記第１の領域と前記第２の領域とに識別する、（１４）または（１５）に記載の情報処理装置。
（１７）
前記生物学的試料は、貪食機能を有する細胞である、（１）〜（１６）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１８）
プロセッサが、
生物学的試料についての、撮像時間が異なる複数の撮像画像のうちの少なくとも一の撮像画像から、少なくとも一の注目領域を検出することと、
前記少なくとも一の注目領域の前記複数の撮像画像上における変化に係る特徴量を算出することと、
前記特徴量に基づいて、前記生物学的試料の吸収または放出に係る機能についての評価値を算出することと、
を含む情報処理方法。
（１９）
コンピュータを、
生物学的試料についての、撮像時間が異なる複数の撮像画像のうちの少なくとも一の撮像画像から、少なくとも一の注目領域を検出する検出部と、
前記少なくとも一の注目領域の前記複数の撮像画像上における変化に係る特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量に基づいて、前記生物学的試料の吸収または放出に係る機能についての評価値を算出する評価値算出部と、
として機能させるためのプログラム。
（２０）
生物学的試料についての、撮像時間が異なる複数の撮像画像を生成する撮像部
を備える撮像装置と、
前記複数の撮像画像のうちの少なくとも一の撮像画像から、少なくとも一の注目領域を検出する検出部と、
前記少なくとも一の注目領域の前記複数の撮像画像上における変化に係る特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量に基づいて、前記生物学的試料の吸収または放出に係る機能についての評価値を算出する評価値算出部と、
を備える情報処理装置と、
を有する情報処理システム。
【符号の説明】
【０１４８】
１        情報処理システム
１０      撮像装置
２０      情報処理装置
２００    制御部
２０１    検出部
２０２    特徴量算出部
２０３    評価値算出部
２０４    表示制御部
２１０    通信部
２２０    記憶部
【図１】
2017159011.tif 000003
【図２】
2017159011.tif 000004
【図３】
2017159011.tif 000005
【図４】
2017159011.tif 000006
【図５】
2017159011.tif 000007
【図６】
2017159011.tif 000008
【図７】
2017159011.tif 000009
【図８】
2017159011.tif 000010
【図９】
2017159011.tif 000011
【図１０】
2017159011.tif 000012
【図１１】
2017159011.tif 000013
【図１２】
2017159011.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
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【国際調査報告】
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