(57)【要約】第１条件下での第１細胞内の特徴量同士の相関を解析する解析装置であって、第１細胞が撮像された第１細胞画像から、第１細胞を構成する構成要素の特徴量を、第１特徴量として算出する特徴量算出部と、特徴量算出部が算出する第１特徴量と、第１条件とは異なる第２条件下での第２細胞が撮像された画像から算出される第２特徴量とを用いて、第１特徴量同士の相関を算出する相関算出部とを備える。
2018122908.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１条件下での第１細胞内の特徴量同士の相関を解析する解析装置であって、
前記第１細胞が撮像された第１細胞画像から、前記第１細胞を構成する構成要素の特徴量を、第１特徴量として算出する特徴量算出部と、
前記特徴量算出部が算出する前記第１特徴量と、前記第１条件とは異なる第２条件下での第２細胞が撮像された画像から算出される第２特徴量とを用いて、前記第１特徴量同士の相関を算出する相関算出部とを備える、解析装置。
【請求項２】
前記相関算出部が算出する前記第１特徴量同士の相関と、前記相関算出部が算出する前記第２特徴量同士の相関とを比較する、相関比較部とを備える、請求項１に記載の解析装置。
【請求項３】
前記第１、第２特徴量同士の相関の算出に用いるパラメータを選択するパラメータ選択部と、
前記パラメータ選択部により選択される第１パラメータを用い、前記相関算出部は前記第１特徴同士の相関及び前記第２特徴量同士の相関を算出する、請求項１又は２に記載の解析装置。
【請求項４】
予め算出された前記第２特徴量同士の相関に基づいて、前記パラメータ選択部は前記パラメータを選択する、請求項３に記載の解析装置。
【請求項５】
予め算出された前記第２特徴量同士の相関と、前記相関算出部で算出される第２特徴量同士の相関とに基づいて、前記パラメータ選択部は前記パラメータを選択する、請求項３に記載の解析装置。
【請求項６】
前記パラメータ選択部による選択されるパラメータを選択することにより、前記相関算出部で相関を求めるために用いる特徴量を選択する選択度合を変更する、請求項３〜５のいずれか一項に記載の解析装置。
【請求項７】
前記パラメータは、正則化パラメータである、請求項３〜６のいずれか一項に記載の解析装置。
【請求項８】
前記正則化パラメータは、グラフィカルラッソに用いられる、請求項７に記載の解析装置。
【請求項９】
前記第１細胞が撮像された複数の画像を取得する画像取得部を備える、請求項１〜８のいずれか一項に記載の解析装置。
【請求項１０】
前記第１条件は、前記第１細胞に対して刺激を加える条件であり、前記刺激された細胞が撮像された細胞画像から、前記第１特徴量が算出される、請求項１〜９のいずれか一項に記載の解析装置。
【請求項１１】
前記第２条件は、前記第１細胞に対して加えられる刺激とは異なる刺激を加える条件であり、前記刺激された細胞が撮像された細胞画像から、前記第２特徴量が算出される、請求項１０に記載の解析装置。
【請求項１２】
前記第２特徴量とは、無刺激の細胞が撮像された細胞画像から算出される特徴量である、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の解析装置。
【請求項１３】
第１条件下での第１細胞内の特徴量同士の相関を解析する解析装置のコンピュータに、
前記第１細胞が撮像された第１細胞画像から、前記第１細胞を構成する構成要素の特徴量を、第１特徴量として算出する特徴量算出ステップと、
前記特徴量算出ステップから算出される前記第１特徴量と、前記第１条件とは異なる第２条件下での第２細胞が撮像された画像から算出される第２特徴量とを用いて、前記第１特徴量同士の相関を算出する相関算出ステップとを実行させるための、解析プログラム。
【請求項１４】
第１条件下での第１細胞内の特徴量同士の相関を解析する解析方法であって、
前記第１細胞が撮像された第１細胞画像から、前記第１細胞を構成する構成要素の特徴量を、第１特徴量として算出する特徴量算出工程と、
前記特徴量算出工程から算出される前記第１特徴量と、前記第１条件とは異なる第２条件下での第２細胞が撮像された画像から算出される第２特徴量とを用いて、前記第１特徴量同士の相関を算出する相関算出工程とを有する、解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、解析装置、解析プログラム及び解析方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
生物科学や医学等において、生物の健康や疾患等の状態は、例えば、細胞や細胞内の小器官等の状態と関連性があることが知られている。そのため、これら関連性を解析することは、生物科学や医学等の諸処の課題を解決する一つの手段になる。また、細胞間、或いは細胞内で伝達される情報の伝達経路を解析することは、例えば、工業用途でのバイオセンサーや、疾病予防を目的とした製薬等の研究に役立てることができる。細胞や組織片等に関する種々の解析技術として、例えば、画像処理を用いた技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。従来より、解析不良を抑制することが望まれていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許第９２８０６９８号明細書
【発明の概要】
【０００４】
本発明の第１の態様によると、第１条件下での第１細胞内の特徴量同士の相関を解析する解析装置であって、第１細胞が撮像された第１細胞画像から、第１細胞を構成する構成要素の特徴量を、第１特徴量として算出する特徴量算出部と、特徴量算出部が算出する第１特徴量と、第１条件とは異なる第２条件下での第２細胞が撮像された画像から算出される第２特徴量とを用いて、第１特徴量同士の相関を算出する相関算出部とを備える、解析装置である。
【０００５】
本発明の第２の態様によると、第１条件下での第１細胞内の特徴量同士の相関を解析する解析装置のコンピュータに、第１細胞が撮像された第１細胞画像から、第１細胞を構成する構成要素の特徴量を、第１特徴量として算出する特徴量算出ステップと、特徴量算出ステップから算出される第１特徴量と、第１条件とは異なる第２条件下での第２細胞が撮像された画像から算出される第２特徴量とを用いて、第１特徴量同士の相関を算出する相関算出ステップと、を実行させるための、解析プログラムである。
【０００６】
本発明の第３の態様によると、第１条件下での第１細胞内の特徴量同士の相関を解析する解析方法であって、第１細胞が撮像された第１細胞画像から、第１細胞を構成する構成要素の特徴量を、第１特徴量として算出する特徴量算出工程と、特徴量算出工程から算出される第１特徴量と、第１条件とは異なる第２条件下での第２細胞が撮像された画像から算出される第２特徴量とを用いて、第１特徴量同士の相関を算出する相関算出工程と、を有する、解析方法である。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の実施形態による顕微鏡観察システムの構成の一例を示す図である。
【図２】本実施形態の解析装置が備える各部の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図３】本実施形態の演算部の演算手順の一例を示す流れ図である。
【図４】本実施形態の特徴量算出部による特徴量の算出結果の一例を示す図である。
【図５】本実施形態の相関算出部が相関を算出する演算手順の一例を示す流れ図である。
【図６】本実施形態の細胞毎の特徴量の行列の一例を示す図である。
【図７】相関算出部から算出される偏相関行列の一例を示す図である。
【図８】相関比較部が比較する相関の一例を示す図である。
【図９】第２の実施形態に係る解析装置の構成の一例を示す図である。
【図１０】第２の実施形態にかかる解析装置の処理の一例を示す流れ図である。
【図１１】正則化パラメータ選択部の処理の一例について説明した流れ図である。
【図１２】基準ネットワークの一例を示す図である。
【図１３】相関算出部が算出した相関の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
［第１の実施形態］
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の実施形態による顕微鏡観察システム１の構成の一例を示す図である。
【０００９】
顕微鏡観察システム１は、細胞等を撮像することにより取得される画像に対して、画像処理を行う。以下の説明において、細胞等を撮像することにより取得される画像を、単に細胞画像とも記載する。
顕微鏡観察システム１は、解析装置１０と、顕微鏡装置２０と、表示部３０とを備える。
【００１０】
顕微鏡装置２０は、生物顕微鏡であり、電動ステージ２１と、撮像部２２とを備える。電動ステージ２１は、所定の方向（例えば、水平方向の二次元平面内のある方向）に、撮像対象物の位置を任意に稼働可能である。
撮像部２２は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  ＭＯＳ）などの撮像素子を備えており、電動ステージ２１上の撮像対象物を撮像する。なお、顕微鏡装置２０に電動ステージ２１を備えていなくてもよく、ステージが所定方向に稼働しないステージとしても構わない。
【００１１】
より具体的には、顕微鏡装置２０は、例えば、微分干渉顕微鏡（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ  Ｃｏｎｔｒａｓｔ  ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ；ＤＩＣ）や位相差顕微鏡、蛍光顕微鏡、共焦点顕微鏡、超解像顕微鏡、二光子励起蛍光顕微鏡、ライトシート顕微鏡、ライトフィールド顕微鏡等の機能を有する。
顕微鏡装置２０は、電動ステージ２１上に載置された培養容器を撮像する。この培養容器とは、例えば、ウェルプレートＷＰやスライドチャンバ―などがある。顕微鏡装置２０は、ウェルプレートＷＰが有する多数のウェルＷの中に培養された細胞に光を照射することで、細胞を透過した透過光を細胞の画像として撮像する。これによって、顕微鏡装置２０は、細胞の透過ＤＩＣ画像や、位相差画像、暗視野画像、明視野画像等の画像を取得することができる。
さらに、細胞に蛍光物質を励起する励起光を照射することで、顕微鏡装置２０は、生体物質から発光される蛍光を細胞の画像として撮像する。
【００１２】
本実施形態では、細胞を生きたまま染色し、タイムラプス撮影することで、細胞刺激後の細胞の変化画像を取得する。本実施形態においては、蛍光融合タンパク質を発現させるか、もしくは細胞を生きたままで化学試薬などで染色するなどし、細胞画像を取得する。更に別の本実施形態では、細胞を固定して染色し、細胞画像を取得する。固定された細胞は代謝が止まる。したがって、細胞に刺激を加えた後、細胞内の経時変化を固定細胞で観察する場合には、細胞を播種した複数の細胞培養容器を用意する必要がある。例えば、細胞に刺激を加え、第１時間後の細胞の変化と、第１時間とは異なる第２時間後の細胞の変化を観察したい場合がある。この場合には、細胞に刺激を加えて第１時間を経過した後に、細胞を固定して染色し、細胞画像を取得する。
【００１３】
一方、第１時間での観察に用いた細胞とは異なる細胞培養容器を用意し、細胞に刺激を加え第２時間を経過した後に、細胞を固定し、染色して、細胞画像を取得する。これにより、第１時間の細胞の変化と、第２時間での細胞の変化とを観察することで、細胞内の経時変化を推定することができる。また、第１時間と第２時間との細胞内の変化を観察することに用いる細胞の数は１つに限られない。したがって、第１時間と第２時間とで、それぞれ複数の細胞の画像を取得することになる。例えば、細胞内の変化を観察する細胞の数が、１０００個だった場合には、第１時間と第２時間とで２０００個の細胞を撮影することになる。したがって、刺激に対する細胞内の変化の詳細を取得しようとする場合には、刺激からの撮像するタイミング毎に、複数の細胞画像が必要となり、大量の細胞画像が取得される。
【００１４】
また、顕微鏡装置２０は、生体物質内に取り込まれた発色物質そのものから発光或いは蛍光や、発色団を持つ物質が生体物質に結合することによって生じる発光或いは蛍光を、上述した細胞の画像として撮像してもよい。これにより、顕微鏡観察システム１は、蛍光画像、共焦点画像、超解像画像、二光子励起蛍光顕微鏡画像を取得することができる。
なお、細胞の画像を取得する方法は、光学顕微鏡に限られない。例えば、細胞の画像を取得する方法は、電子顕微鏡でも構わない。また、細胞の画像は、異なる方式により得られた画像を用い、相関を取得しても構わない。すなわち、細胞の画像の種類は適宜選択しても構わない。
【００１５】
本実施形態における細胞は、例えば、初代培養細胞や、株化培養細胞、組織切片の細胞等である。細胞を観察するために、観察される試料は、細胞の集合体や組織試料、臓器、個体（動物など）を用い観察し、細胞を含む画像を取得しても構わない。なお、細胞の状態は、特に制限されず、生きている状態であっても、或いは固定されている状態であってもよい。細胞の状態は、“in-vitro”であっても構わない。勿論、生きている状態の情報と、固定されている情報とを組み合わせても構わない。
【００１６】
また、細胞を、化学発光或いは蛍光タンパク質（例えば、導入された遺伝子（緑色蛍光タンパク質（ＧＦＰ）など）から発現された化学発光或いは蛍光タンパク質）で処理し、観察しても構わない。あるいは、細胞を、免疫染色や化学試薬による染色を用いて観察しても構わない。それらを組み合わせて観察しても構わない。例えば、細胞内の核内構造（例えば、ゴルジ体など）を判別する種類に応じて、用いる発光タンパク質を選択することも可能である。
また、これらの細胞を観察する手段、細胞を染色する方法などの相関取得を解析するための前処理は、目的に応じて適宜選択しても構わない。例えば、細胞の動的挙動を得る場合に最適な手法により細胞の動的な情報を取得して、細胞内のシグナル伝達を得る場合には最適な手法により細胞内のシグナル伝達に関する情報を取得しても構わない。これら、目的に応じて選択される前処理が異なっていても構わない。
【００１７】
ウェルプレートＷＰは、１個ないし複数のウェルＷを有する。この一例では、ウェルプレートＷＰは、図１に示すように８×１２の９６個のウェルＷを有する。ウェルプレートＷＰの数はこれに限られず、６×９の５４個のウェルＷを有していても構わない。細胞は、ウェルＷの中において、特定の実験条件のもと配置もしくは培養される。。特定の実験条件とは、温度、湿度、培養期間、刺激が付与されてからの経過時間、付与される刺激の種類や強さ、濃度、量、刺激の有無、生物学的特徴の誘導等を含む。刺激とは、例えば、電気、音波、磁気、光等の物理的刺激や、物質や薬物の投与による化学的刺激等である。また、生物学的特徴とは、細胞の分化の段階や、形態、細胞数、細胞内の分子の挙動、オルガネラの形態や挙動、各形体、核内構造体の挙動、ＤＮＡ分子の挙動等を示す特徴である。
【００１８】
図２は、本実施形態の解析装置１０が備える各部の機能構成の一例を示すブロック図である。解析装置１０は、顕微鏡装置２０によって撮像された画像を解析するコンピュータ装置である。
解析装置１０は、演算部１００と、記憶部２００と、結果出力部３００とを備える。
【００１９】
演算部１００は、プロセッサが記憶部２００に格納されたプログラムを実行することにより機能する。また、これらの演算部１００の各機能部のうちの一部または全部は、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のハードウェアによって構成されていてもよい。演算部１００は、細胞画像取得部１０１と、特徴量算出部１０２と、比較特徴量選択部１０３と、相関算出部１０４と、相関比較部１０５とを備える。
【００２０】
細胞画像取得部１０１は、撮像部２２が撮像した細胞画像を取得し、取得した細胞画像を特徴量算出部１０２に供給する。ここで、細胞画像取得部１０１が取得する細胞画像には、細胞の培養状態が時系列に撮像された複数の画像や、様々な実験条件下において細胞が培養された複数の画像が含まれる。
【００２１】
特徴量算出部１０２は、細胞画像取得部１０１が供給する細胞画像の複数種類の特徴量を算出する。この特徴量には、細胞画像の輝度、画像中の細胞面積、画像中の細胞画像の輝度の分散、形などが含まれる。すなわち、特徴量は、撮像される細胞画像から取得される情報から導出される特徴である。すなわち、特徴量は、撮像される細胞画像から取得される情報から導出される特徴である。例えば、取得される画像における輝度分布を算出する。特徴量算出部１０２は、時系列もしくは、分化等の細胞状態の変化で異なる複数の画像を用い、算出される輝度分布の所定時間の変化、もしくは、算出される輝度分布の分化等の細胞状態変化に伴う変化から、他とは異なる輝度の変化を示す位置情報を求め、輝度の変化を特徴量としてもよい。以下の説明では、細胞画像に撮像された細胞を、測定細胞とも記載する。特徴量算出部１０２は、測定細胞の所定条件下での特徴量を算出する。本実施形態では、測定細胞として、刺激を与えられた細胞を用いる。
【００２２】
また、特徴量算出部１０２は、所定の時間間隔で撮像した複数の画像の各々を観察することによって、細胞の収縮、心拍拍動周期、細胞移動速度、元気な細胞や死につつある細胞の指標である核内クロマチンの凝集度の変化、神経細胞の突起の数や長さの変化率、神経細胞のシナプスの数、膜電位変化などの神経活動、細胞内カルシウム濃度変化、２次メッセンジャーの活動度、オルガネラの形態変化、細胞内の分子の挙動、核形態、核内構造体の挙動、ＤＮＡ分子の挙動等の動的な特徴量を抽出するようにしてもよい。これら特徴量抽出方法は、例えばフーリエ変換、ウェーブレット変換、時間微分を用い、ノイズ除去のために移動平均を用いる。
【００２３】
なお、以下の説明では、特徴量算出部１０２が算出する特徴量のことを測定特徴量とも記載する。
つまり、特徴量算出部１０２は、測定細胞が撮像された細胞画像から、測定細胞を構成する構成要素の特徴量を、測定特徴量として算出する。
【００２４】
比較特徴量選択部１０３は、比較特徴量を選択する。比較特徴量は、相関算出部１０４から算出される測定特徴量の算出に用いられた測定細胞とは異なる細胞を撮像した細胞画像から算出される特徴量である。以下の説明では、比較特徴量の算出に用いられた細胞画像に撮像された細胞を比較細胞とも記載する。ここで、比較細胞とは、測定細胞とは異なる条件下の細胞である。比較特徴量は、比較細胞が撮像された細胞画像から算出された特徴量である。比較特徴量は、予め特徴量算出部１０２から算出され、記憶部２００が備える比較特徴量記憶部２０２に記憶されていてもよい。また、比較特徴量は、解析装置１０を操作するユーザによって入力されてもよい。
比較特徴量選択部１０３は、選択した比較特徴量を相関算出部１０４に対して供給する。
【００２５】
相関算出部１０４は、特徴量算出部１０２から測定特徴量を取得する。相関算出部１０４は、比較特徴量選択部１０３から比較特徴量を取得する。相関算出部１０４は、特徴量算出部１０２から取得する測定特徴量と、比較特徴量選択部１０３から取得する比較特徴量とに基づいて、測定特徴量同士の偏相関及び比較特徴量同士の偏相関係数を算出する。相関算出部１０４は、算出した測定特徴量同士の偏相関及び比較特徴量同士の偏相関係数に基づいて、それぞれの特徴量同士の相関関係を示すネットワークを算出する。言い換えると、比較特徴量選択部１０３は、測定特徴量と、比較特徴量とを用いて、測定特徴量同士のネットワークを算出する。相関算出部１０４がネットワークを算出する方法は後述する。
相関算出部１０４は算出した相関を、相関比較部１０５に対して供給する。
【００２６】
結果出力部３００は、演算部１００による演算結果を表示部３０に出力する。なお、結果出力部３００は、演算部１００による演算結果を、表示部３０以外の出力装置や、記憶装置などに出力してもよい。
表示部３０は、結果出力部３００が出力する演算結果を表示する。
【００２７】
上述した演算部１００の具体的な演算手順について、図３を参照して説明する。
【００２８】
図３は、本実施形態の演算部１００の演算手順の一例を示す流れ図である。なお、ここに示す演算手順は、一例であって、演算手順の省略や演算手順の追加が行われてもよい。
細胞画像取得部１０１は、細胞画像を取得する（ステップＳ１０）。この細胞画像には、遺伝子、タンパク質、オルガネラなど、大きさが相違する複数の種類の生体組織の画像が含まれている。また、細胞画像には、細胞の形状情報が含まれている。細胞画像には、表現型、代謝物、タンパク質、遺伝子の情報が含まれているので、それらの間の相関を取得することができる。
【００２９】
特徴量算出部１０２は、ステップＳ１０において取得された細胞画像に含まれる細胞の画像を、細胞毎に抽出する（ステップＳ２０）。特徴量算出部１０２は、細胞画像に対して画像処理を施すことにより、細胞の画像を抽出する。この一例では、特徴量算出部１０２は、画像の輪郭抽出やパターンマッチングなどを施すことにより、細胞の画像を抽出する。
【００３０】
次に、特徴量算出部１０２は、ステップＳ２０において抽出された細胞の画像について、細胞の種類を判定する（ステップＳ３０）。さらに、特徴量算出部１０２は、ステップＳ３０における判定結果に基づいて、ステップＳ２０において抽出された細胞の画像に含まれる細胞の構成要素を判定する（ステップＳ４０）。ここで、細胞の構成要素には、細胞核、リソソーム、ゴルジ体、ミトコンドリアなどの細胞小器官（オルガネラ）や、オルガネラを構成するタンパク質などが含まれる。なお、ステップＳ３０では細胞の種類を判定しているが、細胞の種類を判定しなくても構わない。この場合には、予め導入する細胞の種類が判定されている場合には、その情報を使用しても構わない。勿論、細胞の種類を特定しなくても構わない。
【００３１】
次に、特徴量算出部１０２は、ステップＳ４０において判定された細胞の構成要素ごとに、画像の特徴量を測定特徴量として算出する（ステップＳ５０）。この特徴量には、画素の輝度値、画像内のある領域の面積、画素の輝度の分散値などが含まれる。また、特徴量には、細胞の構成要素に応じた複数の種類がある。一例として、細胞核の画像の特徴量には、核内総輝度値や、核の面積などが含まれる。細胞質の画像の特徴量には、細胞質内総輝度値や、細胞質の面積などが含まれる。また、細胞全体の画像の特徴量には、細胞内総輝度値や、細胞の面積などが含まれる。また、ミトコンドリアの画像の特徴量には、断片化率が含まれる。なお、特徴量算出部１０２は、特徴量を、例えば０（ゼロ）から１までの間の値に正規化して算出してもよい。
【００３２】
また、特徴量算出部１０２は、細胞画像に対応付けられている細胞に対する実験の条件の情報に基づいて、特徴量を算出してもよい。例えば、細胞について抗体を反応させた場合において撮像された細胞画像の場合には、特徴量算出部１０２は、抗体を反応させた場合に特有の特徴量を算出してもよい。また、細胞を染色した場合、又は細胞に蛍光タンパクを付与した場合において撮像された細胞画像の場合には、特徴量算出部１０２は、細胞を染色した場合、又は細胞に蛍光タンパクを付与した場合に特有の特徴量を算出してもよい。
これらの場合、記憶部２００は、実験条件記憶部２０１を備えていてもよい。この実験条件記憶部２０１には、細胞画像に対応付けられている細胞に対する実験の条件の情報が、細胞画像毎に記憶される。
【００３３】
ここで特徴量算出部１０２が算出する、あるタンパク質の特徴量の算出結果について、図４を参照して説明する。
図４は、本実施形態の特徴量算出部１０２による特徴量の算出結果の一例を示す図である。特徴量算出部１０２は、タンパク質１について、細胞ごと、かつ時刻ごとに、複数の特徴量を算出する。この一例において、特徴量算出部１０２は、細胞１から細胞ＮまでのＮ個の細胞について、特徴量を算出する。また、この一例において、特徴量算出部１０２は、時刻１から時刻７までの７つの時刻について、特徴量を算出する。また、この一例において、特徴量算出部１０２は、特徴量ｋ１から特徴量ｋＫまでの、Ｋ種類の特徴量を算出する。つまり、この一例において、特徴量算出部１０２は、三軸の方向に、特徴量を算出する。ここで、細胞方向の軸を軸Ｎｃと、時間方向の軸を軸Ｎと、特徴量方向の軸を軸ｄ１と、それぞれ記載する。
【００３４】
なお、特徴量ｋ１から特徴量ｋＫまでのＫ種類の特徴量とは、タンパク質１についての特徴量の組み合わせである。タンパク質１以外のタンパク質、又は、タンパク質１以外の細胞内の構成要素については、特徴量の種類や組み合わせが相違する場合がある。
【００３５】
特徴量算出部１０２は、ステップＳ５０において算出した特徴量を測定特徴量として、相関算出部１０４に供給する。
【００３６】
比較特徴量選択部１０３は、比較特徴量を選択する（ステップＳ６０）。本実施形態では、比較特徴量は、無刺激の細胞が撮像された細胞画像から算出される特徴量である。無刺激細胞とは、刺激を与えていない細胞である。具体的には、無刺激細胞とは、刺激を受けた細胞と比較に用いられるコントロール細胞である。本実施形態では、実験条件として、刺激を受けた細胞から算出される測定特徴量と、刺激を与えていない細胞から算出される比較特徴量とで、特徴量を求めるための条件が異なる。コントロール細胞とは、刺激を受けた細胞と、刺激以外の条件をそろえて培養された細胞である。つまり、本実施形態の比較特徴量には、刺激を与えずに培養された細胞を所定の時間間隔で撮像した複数の画像から算出された特徴量を用いる。比較特徴量選択部１０３は、相関算出部１０４に対して、選択した比較特徴量を供給する。相関算出部１０４は、取得した測定特徴量と、比較特徴量とに基づいてネットワークを算出する（ステップＳ７０）。ここで、相関算出部１０４が測定特徴量と、比較特徴量とに基づいてネットワークを算出する処理について、図５を参照して説明する。
図５は、本実施形態の相関算出部１０４がネットワークを算出する演算手順の一例を示す流れ図である。
【００３７】
相関算出部１０４は、特徴量算出部１０２から測定特徴量を取得する（ステップＳ７１０）。相関算出部１０４は、比較特徴量選択部１０３から比較特徴量を取得する（ステップＳ７２０）。相関算出部１０４は、細胞毎の特徴量の行列Ｘに、測定特徴量と比較特徴量とを代入する（ステップＳ７３０）。ここで、測定特徴量と比較特徴量とを代入した行列Ｘの一例を、図６を参照して説明する。
【００３８】
図６は、本実施形態の細胞毎の特徴量の行列Ｘの一例を示す図である。ある細胞についての特徴量を図６に示す、行方向に軸Ｎを、列方向に軸ｄをとった行列Ｘによって示している。図６に示す値ＴＭは、測定特徴量である。図６に示す値ＣＭは、比較特徴量である。
行列Ｘの各要素は、細胞集団の平均値、中央値、最頻値といった統計量を使用することもできる。勿論、細胞毎の特徴量の行列Ｘとしても構わない。
【００３９】
つまり、相関算出部１０４は、測定特徴量と比較特徴量とを１つの行列Ｘに代入して、ネットワークを算出する。
【００４０】
ここで、相関算出部１０４が算出するネットワークについて説明する。ネットワークには、ノード、エッジ等が含まれる。ネットワークは、ノードとノードとを繋ぐエッジによって表現される。ノードとは、上述した行列Ｘの各要素である。言い換えると、ノードとは、行列Ｘに含めた特徴量である。エッジは、エッジを介して接続されるノードの相関を示す。言い換えると、エッジとは、行列Ｘに含めた特徴量同士の相関である。
【００４１】
図５に戻り、相関算出部１０４は、算出するネットワークの数を決定する（ステップＳ７４０）。この一例では、相関算出部１０４は、１つのネットワークを算出する。なお、相関算出部１０４は、ステップＳ７４０の処理を、ステップＳ７１０からステップＳ７３０までのそれぞれの処理の前後で行ってもよい。
【００４２】
相関算出部１０４は、ネットワークの算出に用いる正則化パラメータλを決定する（ステップＳ７５０）。正則化パラメータとは、上述した行列Ｘの要素を正則化する強さを表すパラメータである。パラメータλが大きいほど精度行列の成分は疎になりやすい。パラメータλを変更することで、ネットワークを算出するために用いる特徴量を変更することができる。したがって、パラメータλに応じて、ネットワークの算出に用いる特徴量を少なくすることができるので、エッジの数を減らすことができる。この本実施形態では、正則化パラメータλは、相関算出部１０４が算出するネットワークに含まれるエッジの数が０にならない値を用いる。
【００４３】
相関算出部１０４は、決定した正則化パラメータλと、行列Ｘとに基づいて、グラフィカルラッソ法により偏相関行列を算出する（ステップＳ７６０）。以下の説明では、グラフィカルラッソ法を、Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｌａｓｓｏ法とも記載する。なお、本実施形態では、相関算出部１０４が決定する正則化パラメータλは、Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｌａｓｓｏ法に用いられる正則化パラメータである。Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｌａｓｓｏ法とは、Ｌ１正則化付のガウシアンモデルから、精度行列を推定するための効率的なアルゴリズムである。例えば、ＪＥＲＯＭＥ  ＦＲＩＥＤＭＡＮとＴＲＥＶＯＲ  ＨＡＳＴＩＥとＲＯＢＥＲＴ  ＴＩＢＳＨＩＲＡＮＩによるＢｉｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  （２００８），  ９，  ３  ４３２−４４１号の“Ｓｐａｒｓｅ  ｉｎｖｅｒｓｅ  ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｔｈｅ  ｇｒａｐｈｉｃａｌ  ｌａｓｓｏ”に記載されている。なお、Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｌａｓｓｏ法に用いる正則化パラメータλの値は、０よりも大きく、１よりも小さい値である。
【００４４】
なお、相関算出部１０４が決定する正則化パラメータλは、Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｌａｓｓｏ法の正則化パラメータに限られず、行列Ｘの要素を変化させるパラメータであればよい。つまり、正則化パラメータλは、相関算出部１０４がネットワークを算出する際に、行列Ｘに含まれる要素に影響を与えるパラメータであればよい。
【００４５】
ここで、図７を参照して相関算出部１０４から算出される偏相関行列の一例について説明する。
図７は、相関算出部１０４から算出される偏相関行列の一例を示す図である。この一例では、図７に示す偏相関行列は、図６に示す行列Ｘと、ステップＳ７５０において決定される正則化パラメータλとに基づいてＧｒａｐｈｉｃａｌ  Ｌａｓｓｏ法により算出される。相関算出部１０４は、測定特徴量と比較特徴量とを一つの行列Ｘに代入し、偏相関行列を算出する。相関算出部１０４から算出される偏相関行列には、測定特徴量から算出される測定偏相関係数ＴＲＭと、比較特徴量から算出される比較偏相関係数ＣＲＭとが含まれる。
【００４６】
測定偏相関係数ＴＲＭは、測定特徴量から算出される偏相関係数である。測定特徴量から算出される測定偏相関係数ＴＲＭは、測定特徴量同士の相関の程度を示す値である。つまり、測定偏相関係数ＴＲＭは、測定特徴量同士の相関関係を示す値である。以下の説明では、測定特徴量同士の相関関係を、測定ネットワークとも記載する。測定特徴量同士の相関は、偏相関Ｒによって示される。この一例では、偏相関Ｒには、偏相関Ｒ１２から偏相関Ｒ（Ｎ−１）Ｎまでが含まれる。ここで、Ｎは、上述した図６に示す特徴量の数である。具体的には、偏相関Ｒ１２は特徴量Ｘ１と特徴量Ｘ２との相関の程度を示す値である。
【００４７】
比較偏相関係数ＣＲＭは、比較特徴量から算出される偏相関係数である。比較特徴量から算出される比較偏相関係数ＣＲＭは、比較特徴量同士の相関の程度を示す値である。つまり、比較偏相関係数ＣＲＭは、比較特徴量同士の相関関係を示す値である。以下の説明では、比較特徴量同士の相関関係を、比較ネットワークとも記載する。比較特徴量同士の相関は、偏相関Ｒ’によって示される。この一例では、偏相関Ｒ’には、偏相関Ｒ’１２から偏相関Ｒ’（Ｎ’−１）N’までが含まれる。
【００４８】
図５に戻り、相関算出部１０４は、算出した偏相関行列から特徴量同士の測定ネットワーク及び比較ネットワークを算出する（ステップＳ７７０）。言い換えると、相関算出部１０４は、算出した偏相関行列に含まれる偏相関係数に基づいてノード間のエッジを決定し、測定ネットワーク及び比較ネットワークを算出する。相関算出部１０４は、ステップＳ７４０にて決定した数の測定ネットワーク及び比較ネットワークを算出したか判定する（ステップＳ７８０）。相関算出部１０４は、ステップＳ７４０にて決定した数のネットワークを算出していない場合（ステップＳ７８０；ＮＯ）には、ステップＳ７５０からステップＳ７７０までの処理を繰り返す。相関算出部１０４は、ステップＳ７４０にて決定した数のネットワークを算出した場合（ステップＳ７８０；ＹＥＳ）には、処理を終了する。
【００４９】
ここまでは、相関算出部１０４の処理の詳細について説明した。図３に戻り、相関算出部１０４は、算出したネットワークと、ネットワーク相関の算出に用いた正則化パラメータλとを対応付けて相関比較部１０５に供給する。相関比較部１０５は、相関算出部１０４からネットワークと、ネットワークの算出に用いた正則化パラメータλとを取得する。相関比較部１０５は、相関算出部１０４から取得したネットワークに含まれる、比較偏相関係数ＣＲＭから算出されたエッジを比較する（ステップＳ８０）。ここで図８を参照して、相関比較部１０５が比較するエッジの一例について説明する。
【００５０】
図８は、相関比較部１０５が比較するエッジの一例を示す図である。図８（Ａ）に示すネットワークは、図７に示す測定偏相関係数ＴＲＭから算出されたネットワークである。図８（Ｂ）に示す相関は、図７に示す比較偏相関係数ＣＲＭから算出されたネットワークである。
【００５１】
上述したように、本実施形態の比較偏相関係数ＣＲＭの算出に用いた比較特徴量は、無刺激細胞が撮像された画像から算出される特徴量である。本実施形態の比較偏相関係数ＣＲＭから算出されるエッジの数は、測定偏相関係数ＴＲＭから算出されるエッジの数よりも少ない。本実施形態では、図８（Ｂ）に示すネットワークは、無刺激細胞から得られたネットワークである。一方、図８（Ａ）は、刺激を受けた細胞から得られたネットワークである。
本実施形態においては、細胞を構成する要素の一つであるタンパク質Ｘ１、タンパク質Ｘ２、タンパク質Ｘ３、タンパク質Ｘ４の間のネットワークを表す図である。タンパク質Ｘ１〜Ｘ４はノードである。また、タンパク質Ｘ１の画像から得られる特徴量は複数あり、図ではＸ１の周囲にマルを配置することで表現している。本実施形態では、タンパク質Ｘ１の特徴量は１０種類ある。例えば、タンパク質Ｘ１の特徴量とタンパク質Ｘ２の特徴量とのそれぞれの特徴量同士に相関がある場合には、エッジがあるとして線で結ばれる。
また、図８（Ａ）のエッジの数と図８（Ｂ）のエッジの数とを比較すると、図８（Ｂ）のエッジの数が少ない。図８（Ａ）のネットワークと比較すると、図８（Ｂ）のネットワークは疎である。これは、無刺激細胞から算出される比較特徴量は、刺激を受けた細胞から算出される測定特徴量と比較して、時間経過によって変化を起こしにくく、比較特徴量同士の相関が表れにくいからである。
また、無刺激細胞から得られたネットワークなので、エッジの数は少ない方が望ましい。相関算出部１０４は正則化パラメータλに応じたネットワークを算出する場合には、無刺激細胞から得られたネットワークなのでエッジの少なくなるような、正則化パラメータλを選択することが望ましい。本実施形態では、図８（Ｂ）に示すネットワークは、タンパク質Ｘ’３とタンパク質Ｘ’４とにそれぞれ含まれる特徴量同士の相関を示すエッジが１つしか含まれず、疎である。以下の説明では、ネットワークに含まれるエッジの数が少ない状態を、エッジが疎であるという。
なお、本実施形態の表示では、ノードの周囲に特徴量を配置し、特徴量同士の間を線で結びエッジを表現しているが、これに限られない。例えば、ノードとノードとの間を線で結びエッジを表現しても構わない。
以下の説明では、比較偏相関係数ＣＲＭから算出されるネットワークを、比較ネットワークとも記載する。
【００５２】
相関比較部１０５は、相関算出部１０４が算出した正則化パラメータλの異なる複数のネットワークから、比較偏相関係数ＣＲＭから算出されるエッジの数に基づいて、正則化パラメータλを選択することができる。そして、正則化パラメータλを選択すると、測定ネットワークを選択することができる。
なお、相関比較部１０５は、エッジの数が最も少なくなった、正則化パラメータλの結果のネットワークを選択してもよい。また、以下の説明では、相関比較部１０５が選択する、比較ネットワークと、比較ネットワークと共に算出された測定ネットワークとを、選択ネットワークとも記載する。
【００５３】
相関比較部１０５は、選択ネットワークを結果出力部３００に対して供給する。結果出力部３００は、相関比較部１０５から選択ネットワークを取得する。結果出力部３００は、取得した選択ネットワークを、表示部３０に表示させる（ステップＳ９０）。
【００５４】
なお、上述したステップＳ８０のエッジの比較の処理において、比較ネットワークに疎のネットワークが含まれない場合には、解析装置１０は、ステップＳ６０の処理に戻り比較特徴量を再選択してもよい。すなわち、正則化パラメータλを変更しても、比較ネットワークのエッジが変化しない場合には、ステップ６０の処理に戻り、比較特徴量を再選択しても構わない。また、この場合に、比較特徴量を再度取得しても構わない。また、ステップＳ８０のエッジの比較の処理において、比較ネットワークにエッジが疎であるネットワークが含まれない場合には、解析装置１０は、ステップＳ７０の処理に戻り、ネットワークの算出に用いた正則化パラメータλの値を変更し、ネットワークの算出をやりなおしてもよい。
【００５５】
以上説明したように、解析装置１０は、測定細胞内の特徴量同士の相関を解析する。解析装置１０は、特徴量算出部１０２と、比較特徴量選択部１０３と、相関算出部１０４と、相関比較部１０５とを備える。特徴量算出部１０２は、細胞画像取得部１０１から取得される細胞画像に基づいて、測定特徴量を算出する。比較特徴量選択部１０３は、予め算出される比較特徴量を選択する。相関算出部１０４は、測定特徴量と、比較特徴量とを取得する。相関算出部１０４は、測定特徴量と、比較特徴量とを１つの行列Ｘに代入し、複数の正則化パラメータλ毎にネットワークを算出する。相関算出部１０４は、測定特徴量と、比較特徴量とを１つの行列Ｘに代入して偏相関係数を算出することにより、同一の正則化パラメータλを用いてネットワークを算出できる。言い換えると、相関算出部１０４は、測定特徴量と、比較特徴量とを１つの行列Ｘに代入してネットワークを算出することにより、同一の計算モデルを用いたネットワークを算出できる。これにより、ネットワークを比較する場合の算出条件の違いに伴う、解析誤差を抑制することができる。算出されるネットワークは、同一の正則化パラメータλを用いた、測定特徴量同士のネットワークと、比較特徴量同士のネットワークとが算出できる。測定特徴量と比較特徴量とを用い、正則化パラメータλを決定しているので、算出される測定特徴量同士のネットワークは、測定特徴量のみならず比較特徴量も考慮されている。すなわち、測定特徴量同士のネットワークを、測定特徴量のみならず、比較特徴量も用いて、正則化パラメータλを決定しているので、算出される測定特徴量同士のネットワークは、比較特徴量を加味されている。
【００５６】
相関比較部１０５は、相関算出部１０４から正則化パラメータλ毎に算出されたネットワークを取得する。相関比較部１０５は、取得したネットワークのうちから、比較ネットワークに含まれるエッジの数が少ないネットワークと共に算出された測定ネットワークを選択する。解析装置１０は、予め比較ネットワークが無刺激細胞を用いた結果であることから、エッジの数が少ないことがわかっているので、比較ネットワークのエッジの数を指標として、測定ネットワークの正則化パラメータλを選択することができる。このように、比較ネットワークのエッジの数を指標とすることができるので、最適な測定ネットワークの正則化パラメータλを選択することができる。
また、従来、ユーザが所望する細胞内或いは細胞間の相関を提示することは難しかった。解析装置１０は、無刺激細胞の特徴量である比較特徴量を指標に用いるので、比較ネットワーク及び測定ネットワークの算出に用いた正則化パラメータλの妥当性を示すことができる。また、解析装置１０は、正則化パラメータλの妥当性を示すことができるため、ユーザに対して納得感がある測定ネットワークを提示することができる。つまり、解析装置１０は、ユーザが所望する細胞内或いは細胞間の相関を提示することができる。
【００５７】
なお、上述した比較特徴量は、無刺激細胞が撮像された細胞画像から算出された特徴量の場合について説明したがこれに限られない。例えば、刺激を受けた細胞画像を用いる場合であっても、所定のエッジがないことが予めわかっているのであれば、所定のエッジがないことを指標として、測定ネットワークの正則化パラメータλを選択することが可能である。
【００５８】
なお、解析装置１０によって画像処理される画像は、顕微鏡装置２０によって撮像される画像だけに限らず、例えば、解析装置１０が備える記憶部２００に予め記憶されている画像や、不図示の外部記憶装置に予め記憶されている画像であってもよい。つまり、解析装置１０は、細胞画像取得部１０１を備えなくてもよい。また、顕微鏡観察システム１は、顕微鏡装置２０を備えなくてもよい。
【００５９】
なお、解析装置１０は、比較特徴量選択部１０３を備えなくてもよい。この場合には、相関算出部１０４は、測定特徴量と、予め定められた比較特徴量とを用いて、測定特徴量同士の相関を算出すればよい。予め定められた比較特徴量とは、例えば、無刺激細胞を撮像した細胞画像から算出される特徴量である。
【００６０】
なお、解析装置１０は、比較特徴量同士のネットワークを算出できればよく、相関比較部１０５を備えなくてもよい。この場合には、解析装置１０は、算出したネットワークを全て表示部３０に表示させればよい。
【００６１】
また、上述した実施形態では、刺激された測定細胞と、刺激が与えてられない比較細胞とを用い、それぞれ特徴量を算出し、特徴量同士の相関を算出した。すなわち、測定細胞が置かれた条件と、比較細胞が置かれた条件との違いは、刺激の有無であったが、条件の違いはこれに限られない。測定細胞と比較細胞とで、それぞれが置かれた条件もしくはそれぞれに加えられた条件が異なっていれば構わない。例えば、測定細胞と比較細胞とで、共に刺激を加え、その刺激を異ならせ、刺激の違いを比較しても構わない。例えば、刺激を加える実験条件として、薬剤を用いる場合に、薬剤の種類もしくは薬剤の量でも構わない。また、複数のウェルに細胞を配置し、培養した場合、その異なるウェルに配置される細胞をそれぞれ測定細胞と比較細胞としても構わない。また、所定の時間に細胞に刺激を加え、測定細胞として特徴量を算出した実験に対して、測定細胞に刺激を加えた時間とは異なる時間に、測定細胞と同じ刺激を加え、比較細胞として特徴量を算出した実験でも構わない。すなわち、測定細胞と比較細胞とで、刺激を加えた時間の違いを比較しても構わない。測定細胞の実験条件と比較細胞の実験条件とで少なくとも、一つの条件を異ならせれば構わない。
【００６２】
［第２の実施形態］
ここまでは、比較特徴量が、無刺激細胞が撮像された細胞画像から算出される特徴量の場合について説明した。次に、図９を参照して、比較特徴量として測定特徴量とは異なる刺激がされた細胞が撮像された細胞画像から算出される特徴量の場合について説明する。なお、第１の実施形態と同一の構成及び動作については、同一の符号を付してその説明を省略する。
【００６３】
図９は、第２の実施形態に係る解析装置１０ａの構成の一例を示す図である。解析装置１０ａは、細胞画像取得部１０１と、特徴量算出部１０２と、比較特徴量選択部１０３ａと、相関算出部１０４ａと、相関比較部１０５ａと、正則化パラメータ選択部１０６ａとを備える。
【００６４】
比較特徴量選択部１０３ａは、比較特徴量と、予め算出された比較特徴量の相関関係とを選択する。以下の説明では、予め算出された比較特徴量同士の相関関係を、基準ネットワークとも記載する。基準ネットワークとは、過去の細胞培養の実験結果などから予め算出されたネットワークである。また、以下の説明では、基準ネットワークの算出に用いた比較特徴量を、基準特徴量とも記載する。ここで、基準ネットワークとは、選択された比較特徴量から算出された解析装置１０ａを操作するユーザが所望する相関を含む基準特徴量同士の相関関係である。具体的には、基準ネットワークとは、ユーザが過去に実施した実験などから算出された、ユーザが所望する相関である。なお、この一例では、比較特徴量と、基準ネットワークとは、記憶部２００ａが備える比較特徴量記憶部２０２ａに記憶される。比較特徴量選択部１０３ａは、比較特徴量記憶部２０２ａから、比較特徴量と、基準ネットワークとを、相関算出部１０４ａに対して供給する。
【００６５】
相関算出部１０４ａは、特徴量算出部１０２から測定特徴量を取得する。相関算出部１０４ａは、比較特徴量選択部１０３ａから比較特徴量と、基準ネットワークとを取得する。相関算出部１０４ａは、特徴量算出部１０２ａから取得した測定特徴量と、比較特徴量選択部１０３ａから取得した比較特徴量とを、１つの行列Ｘに代入し、正則化パラメータλ毎に偏相関行列を算出する。相関算出部１０４ａは、算出した偏相関行列に基づいて、測定ネットワークと比較ネットワークとを算出する。
比較特徴量選択部１０３ａは、基準ネットワークと、算出した測定ネットワーク及び比較ネットワークを、正則化パラメータ選択部１０６ａに対して供給する。
【００６６】
正則化パラメータ選択部１０６ａは、相関算出部１０４ａから、測定ネットワーク、比較ネットワーク及び基準ネットワークを取得する。正則化パラメータ選択部１０６ａは正則化パラメータλ毎に算出される、比較ネットワークと基準ネットワークとを比較する。この場合に、正則化パラメータ選択部１０６ａは、比較ネットワークに含まれるエッジと、基準ネットワークに含まれるエッジとを比較する。正則化パラメータ選択部１０６ａは、比較ネットワークと基準ネットワークとが近似するエッジを含む比較ネットワークの算出に用いられた正則化パラメータλを選択する。つまり、解析装置１０ａは、正則化パラメータ選択部１０６ａにより選択される正則化パラメータλを選択することにより、相関算出部１０４ａでネットワークを求めるために用いる特徴量を選択する選択度合を変更する。正則化パラメータ選択部１０６ａは、基準ネットワークと、選択した正則化パラメータλと、正則化パラメータλを用いて算出された測定ネットワーク及び比較ネットワークとを相関比較部１０５ａに対して供給する。
【００６７】
相関比較部１０５ａは、正則化パラメータ選択部１０６ａから、基準ネットワークと、正則化パラメータλと、正則化パラメータλを用いて算出された測定ネットワーク及び比較ネットワークとを取得する。相関比較部１０５ａは、取得した正則化パラメータλと、基準ネットワークと、正則化パラメータλを用いて算出された測定ネットワーク及び比較ネットワークとを結果出力部３００ａに対して供給する。
【００６８】
次に、図１０を参照して、解析装置１０ａの処理の一例について説明する。
図１０は、第２の実施形態にかかる解析装置１０ａの処理の一例を示す流れ図である。
【００６９】
ステップＳ１００からステップＳ１４０までの各処理は、図３に示すステップＳ１０からステップＳ５０までのそれぞれの処理と同一である。比較特徴量選択部１０３ａは、比較特徴量を選択する（ステップＳ１５０）。比較特徴量選択部１０３ａは、基準ネットワークを選択する（ステップＳ１６０）。比較特徴量選択部１０３ａは、選択した比較特徴量と、基準ネットワークとを、相関算出部１０４ａに対して供給する。
【００７０】
相関算出部１０４ａは、特徴量算出部１０２から測定特徴量を取得する。相関算出部１０４ａは、比較特徴量選択部１０３ａから比較特徴量と基準ネットワークとを取得する。相関算出部１０４ａは、正則化パラメータλを複数選択する（ステップＳ１７０）。相関算出部１０４ａは、選択した複数の正則化パラメータλ毎に、測定特徴量と比較特徴量とを、１つの行列Ｘに代入し、偏相関行列を算出する。相関算出部１０４ａは、算出した相関と、基準ネットワークとを、正則化パラメータ選択部１０６ａに対して供給する。
【００７１】
正則化パラメータ選択部１０６ａは、相関算出部１０４ａから、基準ネットワークと、算出された複数の相関とを取得する。正則化パラメータ選択部１０６aは、比較ネットワークと基準ネットワークとを比較する。例えば、比較ネットワーク内の所定の特徴量同士のエッジと、基準ネットワーク内の所定の特徴量同士のエッジとを比較する。この場合に、基準ネットワークの所定の特徴量同士のエッジがある場合に、比較ネットワーク内の所定の特徴量同士のエッジがある正則化パラメータλを選択する。基準ネットワークと比較ネットワークとを比較した正則化パラメータλを用いて、測定ネットワークの正則化パラメータλを選択することできる。すなわち、基準ネットワークと比較ネットワークとを比較した正則化パラメータλを用いて選択された正則化パラメータλによる、測定ネットワークを選択することができる。なお、基準ネットワークと比較ネットワークは、それぞれのネットワーク内の所定の特徴量同士のエッジを指標に正則化パラメータλを選択したが、これに限られない。例えば、基準ネットワークと比較ネットワークのそれぞれのネットワーク全体の近似度を用いても構わない。また、基準ネットワークと比較ネットワークとの特定のネットワークのみを比較し、その比較結果から正則化パラメータλを選択しても構わない。また、基準ネットワークと比較ネットワークとの、それぞれのエッジの数を用いても構わない。正則化パラメータ選択部１０６ａは、相関比較部１０５ａに対して、選択したネットワークと、選択した正則化パラメータλとを供給する。
【００７２】
相関比較部１０５ａは、正則化パラメータ選択部１０６ａからネットワークと正則化パラメータλとを取得する（ステップＳ１８５）。相関比較部１０５ａは、取得したネットワークと正則化パラメータλとを結果出力部３００ａに対して供給する。結果出力部３００ａは、相関比較部１０５ａから取得したネットワークと正則化パラメータλとを、表示部３０に表示させる（ステップＳ１９０）。
【００７３】
次に、図１１を参照して、上述したステップＳ１８０の処理の詳細について説明する。
図１１は、正則化パラメータ選択部１０６ａの処理の一例について説明した流れ図である。
【００７４】
正則化パラメータ選択部１０６ａは、相関算出部１０４ａから、ネットワークを取得する（ステップＳ８１０）。具体的には、正則化パラメータ選択部１０６ａは、測定ネットワークと比較ネットワークと、測定ネットワークと比較ネットワークとの算出に用いた正則化パラメータλを取得する。正則化パラメータ選択部１０６ａは、相関算出部１０４ａから基準特徴量同士の相関関係である基準ネットワークを取得する（ステップＳ８２０）。ここで、基準ネットワークについて、図１２を参照して説明する。
【００７５】
図１２は基準ネットワークＢＮの一例を示す図である。図１２に示す基準ネットワークＢＮは、ノードＸ’１と、ノードＸ’２との間と、ノードＸ’２とノードＸ’３との間と、ノードＸ’３とノードＸ’４との間に、エッジが含まれる相関である。
【００７６】
図１１に戻り、正則化パラメータ選択部１０６ａは、比較する正則化パラメータλを決定する（ステップＳ８３０）。正則化パラメータ選択部１０６ａは、決定した正則化パラメータλの比較ネットワークに含まれるエッジと、基準ネットワークに含まれるエッジとを比較する（ステップＳ８４０）。正則化パラメータ選択部１０６ａは、比較ネットワークに含まれるエッジと基準ネットワークに含まれるエッジとが近似した相関関係を示さない場合（ステップＳ８５０；ＮＯ）には、正則化パラメータ選択部１０６ａは、ステップＳ８３０に戻り、比較する正則化パラメータλを決定し直す。正則化パラメータ選択部１０６ａは、比較ネットワークに含まれるエッジと基準ネットワークに含まれるエッジとが近似した相関関係を示す場合（ステップＳ８５０；ＹＥＳ）には、正則化パラメータ選択部１０６ａは処理を終了し、相関比較部１０５ａに対して測定ネットワークと比較ネットワークと、決定した正則化パラメータλとを供給する。
【００７７】
ここで、図１３を参照して、正則化パラメータ選択部１０６ａが相関を選択する一例について説明する。
図１３は、相関算出部１０４ａが算出したネットワークの一例を示す図である。
【００７８】
図１３（Ａ−１）に示すネットワークは、正則化パラメータλ＝０．１を用いて算出された測定ネットワークＴＮ１である。図１３（Ｂ−１）に示すネットワークは、測定ネットワークＴＮ１と共に算出された比較ネットワークＣＮ１である。
図１３（Ａ−２）に示すネットワークは、正則化パラメータλ＝０．５を用いて算出された測定ネットワークＴＮ５である。図１３（Ｂ−２）に示すネットワークは、測定ネットワークＴＮ５と共に算出された比較ネットワークＣＮ５である。
図１３（Ａ−３）に示すネットワークは、正則化パラメータλ＝０．９を用いて算出された、測定ネットワークＴＮ９である。図１３（Ｂ−３）に示すネットワークは、測定ネットワークＴＮ９と共に算出された比較ネットワークＣＮ９である。
なお、本実施形態では、図１３を例に挙げて説明したが、これに限られない。例えば、選択される正則化パラメータλは、λ＝０．１、λ＝０．５、λ＝０．９に限られずに、これ以外の数値のλを用いても構わない。また、λは三種類以上の数を用いても構わない。
【００７９】
正則化パラメータ選択部１０６ａは、基準ネットワークＢＮに含まれるエッジと、比較ネットワークＣＮ１から比較ネットワークＣＮ９までに含まれるエッジとを比較する。正則化パラメータ選択部１０６ａは、基準ネットワークＢＮに含まれるエッジの疎密と、比較ネットワークＣＮに含まれるエッジの疎密とを比較する。この一例では、正則化パラメータ選択部１０６ａは、基準ネットワークＢＮと、比較ネットワークＣＮ５とが近似する疎密のエッジを含む。正則化パラメータ選択部１０６ａは、基準ネットワークＢＮと、比較ネットワークＣＮ５とが、近似すると判定する。正則化パラメータ選択部１０６ａは、基準ネットワークＢＮと近似する相関関係である比較ネットワークＣＮ５の算出に用いられた正則化パラメータλ＝０．５を選択する。また、正則化パラメータ選択部１０６ａは、比較ネットワークＣＮ５と共に算出される測定ネットワークＴＮ５を、ユーザが所望する相関を示す相関関係として選択する。
【００８０】
以上説明したように、解析装置１０ａは、比較特徴量選択部１０３ａと、正則化パラメータ選択部１０６ａとを備える。比較特徴量選択部１０３ａは、比較特徴量記憶部２０２から、比較特徴量と、基準ネットワークとを選択する。正則化パラメータ選択部１０６ａは、比較特徴量と測定特徴量とを行列Ｘに代入し、算出される相関のうちから比較ネットワークに含まれるエッジと、基準ネットワークに含まれるエッジとを比較する。これにより、基準ネットワークを指標として、正則化パラメータλを選択することができる。基準ネットワークを指標として、測定ネットワークの正則化パラメータを選択することできる。これにより、ユーザは所望する測定ネットワークを提示することができる。
【００８１】
なお、解析装置１０ａは、正則化パラメータ選択部１０６ａにおいて基準ネットワークＢＮと近似する比較ネットワークＣＮが見つからない場合には、正則化パラメータλを変化させて測定ネットワークＴＮと比較ネットワークＣＮとを算出してもよい。また、解析装置１０ａは、正則化パラメータλ毎の測定ネットワークＴＮと比較ネットワークＣＮと、基準ネットワークＢＮとを表示部３０に表示させ、ユーザ操作によって正則化パラメータλを変化させて、ユーザに、近似する比較ネットワークＣＮと基準ネットワークＢＮとを選択させてもよい。ユーザは、正則化パラメータλの変化による相関の変化の様子を観察することができ、所望する相関を得ることができる。
【００８２】
なお、第２の実施形態に係る比較特徴量の算出に用いられる細胞は、どのような刺激を与えられた細胞であってもよい。測定特徴量の算出に用いられた刺激を受けた細胞とは異なる刺激を受けた細胞が撮像された細胞画像から算出された特徴量であってもよい。また、測定ネットワークと基準ネットワークとを同じ刺激を与えられた細胞であっても構わない。
【００８３】
また、上述した解析装置は、相関算出部のみを備える構成であってもよい。解析装置は、複数の実験から得られる細胞の特徴量を、１つの行列Ｘに代入し、複数の特徴量同士の相関を一度に算出する。これにより解析装置は、従来、別々に相関関係を算出していた場合には、比較できなかった特徴量同士の相関を、比較することができる。また、解析装置は、予め算出されている基準ネットワークＢＮに含まれるエッジと、相関算出部から算出される相関のうち比較ネットワークＣＮに含まれるエッジとを比較することにより、ユーザが新たに行った実験から得たい相関の選択基準を決定することができ、ユーザが所望する特徴量同士の相関関係を提示することができる。
【００８４】
なお、本発明の実施形態における解析装置１０及び解析装置１０ａの各処理を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、上述した種々の処理を行ってもよい。
【００８５】
なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００８６】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００８７】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【００８８】
なお、上述の各実施形態の要件は、適宜組み合わせることができる。また、一部の構成要素を用いない場合もある。また、法令で許容される限りにおいて、上述の各実施形態及び変形例で引用した装置などに関する全ての公開公報及び米国特許の開示を援用して本文の記載の一部とする。
【符号の説明】
【００８９】
１…顕微鏡観察システム、１０，１０ａ…解析装置、２０…顕微鏡装置、３０…表示部、１０１…細胞画像取得部、１０２…特徴量算出部、１０３，１０３ａ…比較特徴量選択部、１０４，１０４ａ…相関算出部、１０５，１０５ａ…相関比較部、１０６ａ…正則化パラメータ選択部、２００…記憶部、３００…結果出力部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【手続補正書】
【提出日】平成31年2月7日(2019.2.7)
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
細胞を構成する要素の、刺激に対する特徴量の変化を用い、要素間の相関を算出する算出装置であって、
前記細胞が撮像された画像から、前記要素毎の特徴量の変化を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部により抽出される要素毎の特徴量の変化を用い、前記相関を算出されるために選択されるパラメータを用い、前記相関を算出する、相関算出部と、を備え、
第１細胞の要素間の相関を算出する際に用いるパラメータを、第２細胞の要素間の相関を算出する際に用いるパラメータに基づいて選択する、算出装置。
【請求項２】
細胞を構成する要素の、刺激に対する特徴量の変化を用い、要素間の相関を算出する算出装置であって、
前記細胞が撮像された画像から、前記要素毎の特徴量の変化を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部により抽出される要素毎の特徴量の変化を用い、前記相関を算出されるために選択されるパラメータを用い、前記相関を算出する、相関算出部と、を備え、
第１細胞の要素間の相関を算出する際に用いるパラメータと、第２細胞の要素間の相関を算出する際に用いるパラメータとを同一にする、算出装置。
【請求項３】
前記第１、第２細胞の相関の算出に用いるパラメータを選択するパラメータ選択部を備える、請求項１又は２に記載の算出装置。
【請求項４】
予め算出された第２細胞の要素間の相関に基づいて、前記パラメータ選択部は前記パラメータを選択する、請求項３に記載の算出装置。
【請求項５】
予め算出された第２細胞の要素間の相関と、前記相関算出部で算出される第２細胞の相関とに基づいて、前記パラメータ選択部は前記パラメータを選択する、請求項４に記載の算出装置。
【請求項６】
前記パラメータ選択部による選択されるパラメータを選択することにより、前記相関算出部で相関を求めるために用いる特徴量を選択する選択度合を変更する、請求項３〜５のいずれか一項に記載の算出装置。
【請求項７】
前記パラメータは、正則化パラメータである、請求項３〜６のいずれか一項に記載の算出装置。
【請求項８】
前記正則化パラメータは、グラフィカルラッソに用いられる、請求項７に記載の算出装置。
【請求項９】
前記相関算出部が算出する第１細胞の要素間の相関と、前記相関算出部が算出する第２細胞の要素間の相関とを比較する、相関比較部を備える、請求項１から８のいずれか一項に記載の算出装置。
【請求項１０】
前記第１細胞が撮像された複数の画像を取得する画像取得部を備える、請求項１〜９のいずれか一項に記載の算出装置。
【請求項１１】
第１条件で刺激された前記第１細胞が撮像された細胞画像から、前記第１細胞の要素間の相関を算出するために用いられる要素毎の特徴量が抽出される、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の算出装置。
【請求項１２】
第２条件で刺激された前記第２細胞が撮像された細胞画像から、前記第２細胞の要素間の相関を算出するために用いられる要素毎の特徴量が抽出される、請求項１１に記載の算出装置。
【請求項１３】
刺激が加えられていない前記第２細胞が撮像された細胞画像から、前記第２細胞の要素間の相関を算出するために用いられる要素毎の特徴量が抽出される、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の算出装置。
【請求項１４】
細胞を構成する要素の、刺激に対する特徴量の変化を用い、要素間の相関を算出する算出装置のコンピュータに、
前記細胞が撮像された画像から、前記要素毎の特徴量の変化を抽出することと、
前記特徴量抽出部により抽出される要素毎の特徴量の変化を用い、前記相関を算出されるために選択されるパラメータを用い、前記相関を算出することと、
第１細胞の要素間の相関を算出する際に用いるパラメータを、第２細胞の要素間の相関を算出する際に用いるパラメータに基づいて選択することと、を実行させるための算出プログラム。
【請求項１５】
細胞を構成する要素の、刺激に対する特徴量の変化を用い、要素間の相関を算出する算出装置のコンピュータに、
前記細胞が撮像された画像から、前記要素毎の特徴量の変化を抽出することと、
前記特徴量抽出部により抽出される要素毎の特徴量の変化を用い、前記相関を算出されるために選択されるパラメータを用い、前記相関を算出することと、
第１細胞の要素間の相関を算出する際に用いるパラメータと、第２細胞の要素間の相関を算出する際に用いるパラメータとを同一にすることと、を実行させるための算出プログラム。
【請求項１６】
細胞を構成する要素の、刺激に対する特徴量の変化を用い、要素間の相関を算出する算出方法であって、
前記細胞が撮像された画像から、前記要素毎の特徴量の変化を抽出することと、
前記特徴量抽出部により抽出される要素毎の特徴量の変化を用い、前記相関を算出されるために選択されるパラメータを用い、前記相関を算出することと、
第１細胞の要素間の相関を算出する際に用いるパラメータを、第２細胞の要素間の相関を算出する際に用いるパラメータに基づいて選択することと、を有する、算出方法。
【請求項１７】
細胞を構成する要素の、刺激に対する特徴量の変化を用い、要素間の相関を算出する算出方法であって、
前記細胞が撮像された画像から、前記要素毎の特徴量の変化を抽出することと、
前記特徴量抽出部により抽出される要素毎の特徴量の変化を用い、前記相関を算出されるために選択されるパラメータを用い、前記相関を算出することと、
第１細胞の要素間の相関を算出する際に用いるパラメータと、第２細胞の要素間の相関を算出する際に用いるパラメータとを同一にすることと、を有する、算出方法。
【国際調査報告】
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