(57)【要約】【課題】画像データに基づき実験動物の症状を特定し、症状入力を支援する。【解決手段】ビデオカメラ１１，１２により、ケージ１５内の実験動物１６を撮影し、動画データを取得する。画像保存部２１に動画データを保存する。活動データ算出部２２により、動画データに基づき実験動物の活動を異なる観点から定量化し、複数の異なる活動データを算出する。症状特定部２３により，複数の異なる活動データから複数次元例えば二次元ベクトル空間を構成する。二次元ベクトル空間に活動データをマッピングする。マッピングした点が同じ症状同士が集合した部分空間となっているものを特定症状部分空間とする。この特定症状部分空間に属している活動データのベクトルに対して、特定症状部分空間に付されている症状を症状候補として決定する。症状候補を入力候補として症状入力画面に表示し、症状の入力を受け付ける。【選択図】図１
2012208874.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
実験動物を撮影した動画データに基づき実験動物の活動を異なる観点から定量化して複数の異なる活動データを算出する活動データ算出部と、
前記活動データ算出部から得られる複数の異なる活動データから複数次元ベクトル空間を構成し、該複数次元ベクトル空間に前記動画データから求めた複数の活動データをマッピングし、該複数の活動データで特定される前記ベクトル空間における点が同じ症状同士が集合した部分空間となっているものを特定症状部分空間として症状毎に特定する症状特定部と、
前記症状特定部で特定された特定症状部分空間を有するベクトル空間上で、症状入力対象の動画データから求めた活動データにより、該活動データが属する特定症状部分空間を特定し、該特定症状部分空間の症状を症状候補として決定する症状候補決定部と、
前記症状候補決定部で決定した症状候補を入力候補として症状入力画面に表示し、症状の入力を受け付ける症状入力支援部と、
前記症状入力支援部で特定した症状及び対応する実験動物識別情報を関連付けて記憶する症状記録部と
を有することを特徴とする実験動物の症状入力支援装置。
【請求項２】
前記症状記録部は、関連付けて記憶した症状と実験動物識別情報とからなる症状データに対して、症状特定時に用いた動画データ及び／または該動画データから算出された活動データを紐づけて記憶することを特徴とする請求項１記載の実験動物の症状入力支援装置。
【請求項３】
前記症状入力支援部は、前記症状入力画面に、症状を入力すべき実験動物の実験動物識別情報表示部と、症状を入力するための症状入力欄表示部と、前記症状候補を選択させるための症状候補選択欄表示部と、確定操作ボタンを有し、
前記症状候補選択欄表示部で選択された症状候補を前記症状入力欄表示部に表示し、確定操作ボタンによる確定操作によって選択された症状候補と前記実験動物識別情報表示部に表示されている実験動物識別情報とを対応させて症状を特定することを特徴とする請求項２記載の実験動物の症状入力支援装置。
【請求項４】
前記症状入力支援部は、前記症状入力画面に動画再生ボタンを有し、動画再生ボタンへの押圧操作によって、動画を再生する再生画面表示部を有する次画面に切り替え表示し、
前記次画面は、前記再生画面表示部と、活動データの詳細情報欄表示部と、直前の表示画面に戻すための「戻る」ボタンと、現在表示している実験動物の次のデータを読み出して表示するための「次へ」ボタンと、現在表示している実験動物の前のデータを読み出して表示するための「前へ」ボタンとを有することを特徴とする請求項３記載の実験動物の症状入力支援装置。
【請求項５】
前記症状候補決定部は、
症状入力対象の動画データから求めた活動データにより、該活動データが属する特定症状部分空間が無い場合に、該活動データの点から近い特定症状部分空間を症状候補として特定することを特徴とする請求項４記載の実験動物の症状入力支援装置。
【請求項６】
前記活動データ算出部は、実験動物の各部に色が異なるマーカを付して実験動物を撮影する動画撮影部を有し、前記動画データから前記各マーカの色エリアを抽出し、該色エリアの座標位置を用いて活動データを算出することを特徴とする請求項１から５いずれか１項記載の実験動物の症状入力支援装置。
【請求項７】
前記症状特定部は、前記活動データとして、移動距離、移動範囲、手足の距離、旋回回数、側転回数、仰向け姿勢回数、うつ伏せ姿勢回数、他の実験動物との接触回数、体温、脈拍のいずれかを用いることを特徴とする請求項６項記載の実験動物の症状入力支援装置。
【請求項８】
実験動物を撮影した動画データに基づき実験動物の活動を異なる観点から定量化して複数の異なる活動データを算出する活動データ算出工程と、
前記活動データ算出工程から得られる複数の異なる活動データから複数次元ベクトル空間を構成し、該複数次元ベクトル空間に前記動画データから求めた複数の活動データをマッピングし、該複数の活動データで特定される前記ベクトル空間における点が同じ症状同士が集合した部分空間となっているものを特定症状部分空間として症状毎に特定する症状特定工程と、
前記症状特定工程で特定された特定症状部分空間を有するベクトル空間上で、症状入力対象の動画データから求めた活動データにより、該活動データが属する特定症状部分空間を特定し、該特定症状部分空間の症状を症状候補として決定する症状候補決定工程と、
前記症状候補決定工程で決定された症状候補を入力候補として症状入力画面に表示し、症状の入力を受け付ける症状入力支援工程と、
前記症状入力支援工程で特定した症状及び対応する実験動物識別情報を関連付けて記憶する症状記録工程と
からなることを特徴とする実験動物の症状入力支援方法。
【請求項９】
前記症状記録工程は、関連付けて記憶した症状と実験動物識別情報との症状特定データに対して、症状特定時に用いた動画データ及び／または該動画データから算出された活動データを紐づけて記憶することを特徴とする請求項８記載の実験動物の症状入力支援方法。
【請求項１０】
実験動物を撮影した動画データに基づき実験動物の活動を異なる観点から定量化して複数の異なる活動データを算出する活動データ算出機能と、
前記活動データ算出機能から得られる複数の異なる活動データから複数次元ベクトル空間を構成し、該複数次元ベクトル空間に前記動画データから求めた複数の活動データをマッピングし、該複数の活動データで特定される前記ベクトル空間における点が同じ症状同士が集合した部分空間となっているものを特定症状部分空間として症状毎に特定する症状特定機能と、
前記症状特定機能で特定された特定症状部分空間を有するベクトル空間上で、症状入力対象の動画データから求めた活動データにより、該活動データが属する特定症状部分空間を特定し、該特定症状部分空間の症状を症状候補として決定する症状候補決定機能と、
前記症状候補決定機能で決定した症状候補を入力候補として症状入力画面に表示し、症状の入力を受け付ける症状入力支援機能と、
前記症状入力支援機能で特定した症状及び対応する実験動物識別情報を関連付けて記憶する症状記録機能とを
コンピュータに実現させるための実験動物の症状入力支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、症状入力支援装置、支援方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
化学物質の毒性や安全性・薬効薬理・薬物動態などの試験では、ラットやマウス、モルモット、うさぎ等の各種実験動物を使用して、医薬品、農薬、化粧品・食品・食品添加物・工業化学物質、環境汚染物質等の各種化学物質について、人や生物に好ましくない作用（毒性）の有無またはその強さの程度や、薬効や動態などを調べる。
【０００３】
上記試験は、薬品を実際に実験動物に投与し、体重，餌，水，尿等の量の測定、生化学検査，血液学的検査，臨床症状の観察，各種の病理所見等を行い、採取したこれらの各種データを分析する。したがって、投薬前後の症状を観察し記録することは、被験物質の性質を正確に把握する上で重要な作業である。
【０００４】
しかしながら、投薬前後の実験動物の症状を記録する際、以下のような問題点があった。
（１）同様な症状であっても観察者によって別な表現で記録されてしまう。この場合には、後で解析を行う際に誤解が生じたり、正確に解析することができなくなる。したがって、記録が正確なことは重要である。
（２）特に非熟練者の場合、重要な症状を見落としてしまうおそれがある。重要な症状の場合、試験計画を急遽変更して解剖を行うなどの迅速な判断が必要なため、重要な症状の見落としは許されない。
（３）ＧＬＰ（good laboratory practice 試験実施適正基準）下の試験では一度入力した症状を変更することは困難である。変更記録さえとれば、変更自体は可能ではあるものの、変更を記録する作業コストや、データ量の増加コストが大きくなる。したがって、試験実施中から変更の必要のないように万全の対策を立てておく必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−１９６３９８号公報
【特許文献２】特開平１１−２９６６５１号公報
【特許文献３】特表２００４−５１４９７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１のシステムでは、小動物に対しビデオカメラで録画した動画から実験動物の行動の特徴を抽出する。そして、規定の分類アルゴリズムに通すことによって最終的な症状を機械的に判断し出力する。このシステムは、あらかじめ分類アルゴリズムを構成する必要があり、これには熟練者の膨大な経験が必要となる。また、判断の基準となる所定量は何度か実験を行い、キャリブレーション（較正）を行う必要がある。こうしたキャリブレーションは実験動物の種類や特性が変わるたびに行う必要があり、手間がかかりコストも高くなる。
【０００７】
特許文献２の小動物の行動解析装置では、背景の切り出しや輪郭抽出のアルゴリズムを工夫することにより、小動物に対しビデオカメラで録画した動画から、実験動物の行動の特徴や姿勢を精度よく抽出する。また、姿勢（ポーズ）を既知の姿勢と比較することにより、実験動物の姿勢を分類する。しかしながら、特許文献２の方法では、姿勢が類似である場合に分類に失敗するという不都合がある。
【０００８】
特許文献３のシステムでは、小動物をビデオカメラで録画した動画像から、実験動物が存在する位置の分布を把握する。そして、たとえば群れを成しているのか単独で行動しているのかなどといった大まかな行動を機械的に判断し出力する。したがって、小動物を大きな塊として捕らえ、塊が集まっているか分散しているかといった大まかな行動・分布などを把握することができる。しかし、個々の実験動物が積極的に歩き回っているのか、うずくまっているのか、毛づくろいをしているのか等の細かい動きまでを把握することができないという不都合がある。
【０００９】
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、実験動物の症状を観察し記録する場合に、初心者であっても信頼性が高い症状を記録することができる症状入力支援装置、支援方法及びプログラム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】
本発明は、上記の目的を達成するため、実験動物を撮影した動画データに基づき実験動物の活動を異なる観点から定量化して複数の異なる活動データを算出する活動データ算出部と、前記活動データ算出部から得られる複数の異なる活動データから複数次元ベクトル空間を構成し、該複数次元ベクトル空間に前記動画データから求めた複数の活動データをマッピングし、該複数の活動データで特定される前記ベクトル空間における点が同じ症状同士が集合した部分空間となっているものを特定症状部分空間として症状毎に特定する症状特定部と、前記症状特定部で特定された特定症状部分空間を有するベクトル空間上で、症状入力対象の動画データから求めた活動データにより、該活動データが属する特定症状部分空間を特定し、該特定症状部分空間の症状を症状候補として決定する症状候補決定部と、前記症状候補決定部で決定した症状候補を入力候補として症状入力画面に表示し、症状の入力を受け付ける症状入力支援部と、前記症状入力支援部で特定した症状及び対応する実験動物識別情報を関連付けて記憶する症状記録部とを有する。
【００１１】
なお、前記症状記録部は、関連付けて記憶した症状と実験動物識別情報とからなる症状データに対して、症状特定時に用いた動画データ及び／または該動画データから算出された活動データを紐づけて記憶することが好ましい。また、前記症状入力支援部は、前記症状入力画面に、症状を入力すべき実験動物の実験動物識別情報表示部と、症状を入力するための症状入力欄表示部と、前記症状候補を選択させるための症状候補選択欄表示部と、確定操作ボタンを有し、前記症状候補選択欄表示部で選択された症状候補を前記症状入力欄表示部に表示し、確定操作ボタンによる確定操作によって選択された症状候補と前記実験動物識別情報表示部に表示されている実験動物識別情報とを対応させて症状を特定することが好ましい。
【００１２】
前記症状入力支援部は、前記症状入力画面に動画再生ボタンを有し、動画再生ボタンへの押圧操作によって、動画を再生する再生画面表示部を有する次画面に切り替え表示し、前記次画面は、前記再生画面表示部と、活動データの詳細情報欄表示部と、直前の表示画面に戻すための「戻る」ボタンと、現在表示している実験動物の次のデータを読み出して表示するための「次へ」ボタンと、現在表示している実験動物の前のデータを読み出して表示するための「前へ」ボタンとを有することが好ましい。前記症状候補決定部は、症状入力対象の動画データから求めた活動データにより、該活動データが属する特定症状部分空間が無い場合に、該活動データの点から近い特定症状部分空間を症状候補として特定することが好ましい。
【００１３】
前記活動データ算出部は、実験動物の各部に色が異なるマーカを付して実験動物を撮影する動画撮影部を有し、前記動画データから前記各マーカの色エリアを抽出し、該色エリアの座標位置を用いて活動データを算出することが好ましい。前記症状特定部は、前記活動データとして、移動距離、移動範囲、手足の距離、旋回回数、側転回数、仰向け姿勢回数、うつ伏せ姿勢回数、他の実験動物との接触回数、体温、脈拍のいずれかを用いることが好ましい。
【００１４】
また、本発明の実験動物の症状入力支援方法は、実験動物を撮影した動画データに基づき実験動物の活動を異なる観点から定量化して複数の異なる活動データを算出する活動データ算出工程と、前記活動データ算出工程から得られる複数の異なる活動データから複数次元ベクトル空間を構成し、該複数次元ベクトル空間に前記動画データから求めた複数の活動データをマッピングし、該複数の活動データで特定される前記ベクトル空間における点が同じ症状同士が集合した部分空間となっているものを特定症状部分空間として症状毎に特定する症状特定工程と、前記症状特定工程で特定された特定症状部分空間を有するベクトル空間上で、症状入力対象の動画データから求めた活動データにより、該活動データが属する特定症状部分空間を特定し、該特定症状部分空間の症状を症状候補として決定する症状候補決定工程と、前記症状候補決定工程で決定された症状候補を入力候補として症状入力画面に表示し、症状の入力を受け付ける症状入力支援工程と、前記症状入力支援工程で特定した症状及び対応する実験動物識別情報を関連付けて記憶する症状記録工程とからなる。なお、前記症状記録工程は、関連付けて記憶した症状と実験動物識別情報との症状特定データに対して、症状特定時に用いた動画データ及び／または該動画データから算出された活動データを紐づけて記憶することが好ましい。
【００１５】
本発明の実験動物の症状入力支援プログラムは、実験動物を撮影した動画データに基づき実験動物の活動を異なる観点から定量化して複数の異なる活動データを算出する活動データ算出機能と、前記活動データ算出機能から得られる複数の異なる活動データから複数次元ベクトル空間を構成し、該複数次元ベクトル空間に前記動画データから求めた複数の活動データをマッピングし、該複数の活動データで特定される前記ベクトル空間における点が同じ症状同士が集合した部分空間となっているものを特定症状部分空間として症状毎に特定する症状特定機能と、前記症状特定機能で特定された特定症状部分空間を有するベクトル空間上で、症状入力対象の動画データから求めた活動データにより、該活動データが属する特定症状部分空間を特定し、該特定症状部分空間の症状を症状候補として決定する症状候補決定機能と、前記症状候補決定機能で決定した症状候補を入力候補として症状入力画面に表示し、症状の入力を受け付ける症状入力支援機能と、前記症状入力支援機能で特定した症状及び対応する実験動物識別情報を関連付けて記憶する症状記録機能とをコンピュータに実現させる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、実験動物の症状を観察し記録する際に、動画データに基づき実験動物の活動を異なる観点から定量化した複数の異なる活動データに基づき症状候補を表示するので、新規に症状を入力する場合に比べて、症状の入力が容易であり、且つ客観性及び信頼性の高い症状を入力することができる。したがって、初心者であっても、熟練を要することなく熟練者と同じように、客観性及び信頼性の高い症状の入力が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実験動物の症状入力支援システムを示すブロック図である。
【図２】本発明の実験動物の症状入力支援方法を示すフローチャートである。
【図３】症状特定ベクトル空間の作成方法を示すフローチャートである。
【図４】実験動物であるラットにカラータグを付したときの重心位置の求めかたを示す平面図である。
【図５】活動データとしての移動距離の求め方を示す平面図である。
【図６】活動データとしての移動範囲の求め方を示す平面図である。
【図７】二次元ベクトル空間の一例を示すグラフである。
【図８】症状特定部分空間に分類した状態を示す二次元ベクトル空間の一例を示すグラフである。
【図９】二次元ベクトル空間を用いて活動データから症状を特定する方法を示すグラフである。
【図１０】二つの症状特定部分空間の代表値の一例を示す説明図である。
【図１１】ｋ−ｎｎ法を用いて二つの症状特定部分空間に属しないベクトルから症状候補を特定する方法の一例を示す説明図である。
【図１２】症状入力画面の一例を示す正面図である。
【図１３】動画再生画面の一例を示す正面図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
図１において、実験動物の症状入力支援システム１０は、ビデオカメラ１１，１２と、症状入力支援装置１３とを有する。この症状入力支援システム１０は、化学物質安全性試験が行われる例えば医薬品研究所などの研究施設に設置される。
【００１９】
研究施設には、複数のケージ１５が設置される。これらケージ１５は、金網もしくはアクリル製で例えば３０ｃｍ×３０ｃｍ×３０ｃｍの大きさで形成される。各ケージ１５では、各試験番号毎に各種の実験動物１６、例えばラットが１〜５匹程度飼育される。各種試験種別によっては、水や餌などが自発的に摂取可能な装置が設けられる。以下ではラット１匹の場合を例にとって説明している。
【００２０】
ビデオカメラ１１，１２は、ケージ１５内の全体が撮影可能な位置に設けられ、撮像素子を用いてケージ１５内を連続撮影する。一方のビデオカメラ１１は平面視するためにケージ１５の上方に取り付けられる。また、他方のビデオカメラ１２は、正面視するためにケージ１５の前方に取り付けられる。ビデオカメラ１１，１２は、撮像素子を用いてデジタル画像を時系列的に連続撮影可能であればよく、画素数、色数、１秒当たりのフレーム枚数などは高いほど良い。しかし、動画データから活動データの採取が可能な程度の解像度を備えていればよく、通常のビデオカメラの他に、一般的に市販されているＷｅｂカメラなどが用いられる。
【００２１】
これらのビデオカメラ１１，１２からの動画データは、症状入力支援装置１３の画像保存部２１に送られる。なお、必要に応じて、撮影画面内に現在時刻を表示して記録してもよい。さらには、動画データとは別に動画像の各フレームに対応させて撮影時刻データを記録してもよい。動画データは、非圧縮のＡＶＩや、ＭＰＥＧ１、ＭＰＥＧ２、ＭＰＥＧ４、ＷＭＶなどの各種圧縮ファイルのいずれで記録してもよい。
【００２２】
ビデオカメラ１１，１２からの動画データは、例えば１時間単位で、画像保存部２１に記録される。１時間１ファイルとして記録する場合には、試験番号名＿個体番号名＿カメラ番号＿日付＿開始時刻とするファイル名称で動画データが記録される。例えば試験番号が「Ｑ１２３４」、個体番号が「１００１」の実験動物をカメラ番号が「００１」のカメラで、２０１１年３月２５日の１０時〜１１時に撮影した場合には、Ｑ１２３４＿１００１＿００１＿２０１１０３２５＿１０００．ｍｐｇのようなファイル名で記録される。
【００２３】
症状入力支援装置１３は、画像保存部２１、活動データ算出部２２、症状特定部２３、症状入力支援部２４、症状記録部２５を有し、これら各部２１〜２５は、パーソナルコンピュータ（パソコン）３０の機能を用いてソフト的に構成される。パソコン３０は、周知のように本体部の他に、キーボード３１やマウス３２などの入力部と、ディスプレイ３３やスピーカなどの出力部を有する。図２及び図３は、パソコン３０における処理手順を示すフローチャートであり、主要なステップには符号Ｓ１，Ｓ２，・・・が付してあり、本文との対応を図っている。
【００２４】
画像保存部２１は、ビデオカメラ１１，１２からの動画データを一定時間単位毎に保存する（Ｓ１）。なお、複数のケージ１５内の実験動物１６に対し症例を入力するために各ケージ１５にビデオカメラ１１，１２を有する場合であって、内蔵のハードディスクドライブなどの容量の関係で、充分な動画データ保存領域を確保することができない場合には、外部の記憶手段、例えば外付けのハードディスクドライブを接続する。また、画像サーバを別途用意し、これに各ケージ１５の連続動画データを保存してもよい。
【００２５】
活動データ算出部２２は、実験動物１６を撮影した動画データに基づき実験動物の活動を異なる観点から定量化して複数の異なる活動データ、例えば、移動距離（歩行距離）、移動範囲（歩行範囲）、手足の距離、旋回回数、側転回数、仰向け姿勢回数、うつ伏せ姿勢回数を求める（Ｓ２）。なお、以下の実施形態では、説明を簡単にするために、求める活動データは移動距離と移動範囲のみとし、これを用いた二次元ベクトル空間で説明しているが、上記の各活動データを適宜用いた３次元ベクトル空間やそれ以上の次元のベクトル空間を用いてよいことは勿論である。このベクトル空間の次元を上げることにより、多様な活動を加味した精度の高い症状を特定することができる。一つのケージ１５内で複数の実験動物１６を飼育する場合には、他の実験動物との接触回数も求める。
【００２６】
実験動物１６の姿勢を精度よく検出するために、図４に示すように、実験動物の頭部、四肢、尾部、腹部などの主要部位にマーカとしてのカラータグ３５ａ〜３５ｇを装着もしくは着色料によって着色する。この場合に、これら各部位を色の違いで識別可能とするように、各部位に設けるカラータグ３５ａ〜３５ｇは異なる色とすることが好ましい。また、実験動物１６やカラータグ３５ａ〜３５ｇが目立つように、背景色には目立たせたい色に対する補色を用いることが好ましい。なお、一つのケージ１５に複数の実験動物１６を入れて観察する場合には、各動物同士を識別するためのカラータグを増やす、または頭部と腹部のカラータグを動物個体毎に色を変えるなどして、各個体を識別する。また、色を変える他に、カラータグの形を変えて、この形状の違いから、各個体やその部位を特定してもよい。
【００２７】
活動データ算出部２２では、先ず、動画データに対して、例えば１時間分について画像処理し、実験動物１６の各カラータグ３５ａ〜３５ｇについて、ＸＹ平面及びＸＺ平面（図１参照）での位置座標を取得する。図４に示すように、カラータグ３５ａ〜３５ｇに対応する色エリアを抽出し、例えばその重心位置をカラータグの位置座標とする。カラータグ３５ａ〜３５ｇは色によって実験動物のどの部位なのかが分かっているので、これらの位置座標によって、実験動物の姿勢を把握することができる。また、各カラータグ３５ａ〜３５ｇの位置座標を用いてその重心座標ＧＰｘｙを求めることで、実験動物１６の重心座標を特定する。そして、重心に対する各部位の相対座標から実験動物１６の向きや姿勢を把握する。
【００２８】
図５に示すように、実験動物１６の時系列の重心座標の軌跡を移動軌跡ＭＴとし、一定時間の移動軌跡長さＭＴＬ１を活動データの一つとする。また、図６に示すように、移動軌跡ＭＴを用いてある一定時間毎の移動軌跡ＭＴとそれの両端を結ぶ線Ｌ１で囲まれた領域ＭＡの面積を移動面積ＭＡ１とする。
【００２９】
ビデオカメラ１２による側方からの動画データからは、各部位のＸＺ平面の高さ成分ｚによって、実験動物１６が立ち上がっているのか、座っているのか、うずくまっているのかなどの実験動物１６の上下方向における姿勢を特定する。例えば、手と足との距離が長い場合には立ち上がった状態であり、短ければうずくまっていると特定する。また、ＸＹ平面において、腹部のカラータグ３５ｇによる位置座標が確認される場合には、仰向けと特定する。また、頭部、尾部を中心として左右に四肢のカラータグによる位置座標が所定の間隔で確認される場合には、うつ伏せと特定する。
【００３０】
以上のようにして求めた各活動データが一定時間内にどの程度継続したかを数値化する。例えば移動軌跡ＭＴは長さで、移動範囲ＭＡは面積で、他の実験動物との接触回数（複数匹を同一ケージで飼育する場合）は回数で、手足の距離は長さで、旋回、側転、仰向け、うつ伏せは回数で、一定時間内のものを加算して数値化する。なお、実験動物１６の体温や脈拍などの動画データ以外から得られた情報が入力される場合には、これらも活動データに加える。
【００３１】
症状特定部２３は、活動データ算出部２２から得られる種類の異なる活動データから症状を特定する。このため、ベクトル空間形成部４１、分類部４２、症状候補決定部４３、教師データ作成部４４を有し、図７に示すような、活動データ・症状変換用の二次元ベクトル空間ＶＥＣ０１を構成する。先ず、ベクトル空間形成部４１により、移動距離と移動面積を活動データとする二次元ベクトル空間ＶＥＣ０１を形成する（図７のＳ４参照）。そして、二次元ベクトル空間ＶＥＣ０１に前記動画データから求めた複数の活動データをマッピングする（Ｓ５）。このマッピングする活動データは教師データ（模範データ）を用いる。
【００３２】
教師データは、動画データにより算出された活動データと、この活動データが算出された動画を観察して、または動画を撮影しているケージ１５の実験動物１６を直接観察して、熟練者により特定された症例とからなり、これらが関連付けされている。この教師データを用いることにより、活動データと症状との精度の良い関連付けが可能になる。教師データは教師データ作成部４４によって作成される（Ｓ３）。教師データ作成部４４は、図２のフローチャートにおいて、症状入力画面の表示ステップＳ１６の後に、症状入力支援ステップＳ８〜Ｓ１０を行うことなく、症状の直接入力ステップＳ１１により症状を入力することで得られる。そして、入力された症状とこのときの活動データとを関連付けて症状データとして記録し、この記録したものが教師データとして利用される。
【００３３】
図８において、「○」で示すベクトルは「探索行動の亢進」の症状が、「□」で示すベクトルは「自発運動の亢進」の症状が、「△」で示すベクトルは「毛繕いの増加」の症状が付されたものである。このように、移動距離と移動面積とからなる二次元ベクトル空間ＶＥＣ０１では、「探索行動の亢進」、「自発運動の亢進」、「毛繕いの増加」の症状同士が集合した部分空間ＰＡ０１，ＰＡ０２，ＰＡ０３が構成される。これらの症状が特定された部分空間ＰＡ０１，ＰＡ０２，ＰＡ０３を特定の症状を示す部分空間（特定症状部分空間）として分類する（Ｓ６）。このようにして、システムの立ち上げ時には、教師データを用いることにより、活動データに基づく症状特定のための二次元ベクトル空間ＶＥＣ０１が精度よく作成される。
【００３４】
図９は、二次元ベクトル空間ＶＥＣ０１を類似の症状にて分類（カテゴライズ）した分類例を示している。移動距離と移動面積が共に小さいエリアＰＡ０１は、「毛繕いの増加」として分類され、移動距離が大きく移動面積が小さいエリアＰＡ０２は「自発運動の亢進」として分類され、移動距離が小から大であり移動面積が大きいエリアＰＡ０３は「探索行動の亢進」として分類される。
【００３５】
図３は、以上のようにして作成される症状特定のためのベクトル空間の作成手順を示しており、撮影・動画データの保存ステップＳ１、活動データの算出ステップＳ２、教師データの作成ステップＳ３、ベクトル空間の設定ステップＳ４、マッピングステップＳ５、分類ステップＳ６を経て、図９に示すような症状特定用の例えば二次元ベクトル空間ＶＥＣ０１が形成される。
【００３６】
症状候補決定部４３では、図９に示すような、特定症状部分空間ＰＡ０１〜ＰＡ０３がカテゴライズされた二次元ベクトル空間ＶＥＣ０１を用いて、移動距離と移動面積の活動データからなるベクトルＶ１〜Ｖ６の入力があった場合に、これらベクトルＶ１〜Ｖ６が属する特定症状部分空間ＰＡ０１〜ＰＡ０３の症状を、対応する症状として特定する。例えば、Ｖ１の場合には「毛繕いの増加」、Ｖ２の場合には「毛繕いの増加」または「自発運動の亢進」、Ｖ３の場合には「自発運動の亢進」、Ｖ４の場合には「毛繕いの増加」または「探索行動の亢進」、Ｖ５の場合には「自発運動の亢進」または「探索行動の亢進」、Ｖ６の場合には「探索行動の亢進」のように症状を特定する。
【００３７】
なお、症状候補決定部４３は、症状入力対象の動画データから求めた活動データによるベクトルが、上記いずれの特定症状部分空間ＰＡ０１〜ＰＡ０３に属していない場合には、該ベクトルに近い特定症状部分空間ＰＡ０１〜ＰＡ０３を症状候補として特定する。この場合には、例えばｋ近傍法（ｋ−ｎｎ（k-nearest neighbor algorithm）法）などによって、どの特定症状部分空間ＰＡ０１〜ＰＡ０３に属するかを決定する。先ず、図１０に示すように、各特定症状部分空間ＰＡ０５，ＰＡ０６毎に重心ＧＰＡ０５，ＧＰＡ０６を求め、その重心ＧＰＡ０５，ＧＰＡ０６をそのカテゴリの代表的な値とみなす。次ぎに、図１１に示すように、カテゴリが未知のベクトルＶ０１が与えられときに、最も近い重心のもののカテゴリを症状として決定する。図１１では、カテゴリＡの部分空間ＰＡ０５よりも、カテゴリＢの部分空間ＰＡ０６の方がその重心ＧＰＡ０６に近いため、Ｂに属すると判定し、Ｂの部分空間ＰＡ０６の症状を用いる。なお、ｋ−ｎｎ法のほかにも、最新のパターン認識の世界で研究されている各種手法、たとえば各カテゴリを隔てるような超平面を構成して、未知のベクトルを分類する方法などを用いても良い。
【００３８】
症状入力支援部２４は、症状候補決定部４３で決定された症状候補を入力候補として、図１２に示すように、ディスプレイ３３に症状入力画面５０を表示し、症状の入力を受け付け、症状の入力を支援する（図２のＳ７〜Ｓ９）。
【００３９】
症状入力画面５０は、表示日時、ログイン名が表示された症状入力システムのタイトル画像表示部５１、症状を入力すべき試験番号を表示する試験番号表示部５２、個体番号を表示する個体番号表示部５３、症状を入力するための症状入力欄表示部５４と、症状候補を選択させるための症状候補選択欄表示部５５と、前へボタン５６ａ，次へボタン５６ｂとからなる確定操作ボタン５６と、動画再生ボタン５７，５９とを有する。症状候補選択欄表示部５５で、各症状名欄をクリック操作することにより、クリック操作された症状表示欄の症状が前記症状入力欄表示部５４に表示される。そして、確定操作ボタン５６として機能する前へボタン５６ａ、又は次へボタン５６ｂがクリック操作されることにより、確定操作がなされる（Ｓ１２）。この確定操作によって、選択された症状候補と前記個体番号とが対応付けられて、症状記録部２５により所定の記録エリアに記録される（Ｓ１３）。
【００４０】
また、動画再生ボタンへのマウスによるクリック操作によって、図１３に示すように、ディスプレイ３３の画面が動画再生画面６０に切り換わる。同様にして、症状候補選択欄表示部５５の各欄に対応して設けられる動画再生ボタン５９をクリック操作することにより、同様にしてディスプレイ３３の画面が動画再生画面６０に切り換わる。
【００４１】
図１３に示すように、動画再生画面６０は、タイトル画像表示部６１、試験番号表示部６２、個体番号表示部６３、再生画像表示部６４、活動データの詳細情報欄表示部６５、戻るボタン６６、次へボタン６７、前へボタン６８を有する。再生画像表示部６４は、症状を入力すべき動画データに基づき再生した動画像を表示する。活動データの詳細情報欄表示部６５は、動画データから算出した活動データの全てを一覧表の形式で表示する。この一覧表では指数の高いものから順に表示される。指数は、例えばｋ近傍法の距離などから算出される。指数は最も近いものが最も高い値を示す。
【００４２】
戻るボタン６６は、戻るボタン６６へのマウスによるクリック操作によって、直前の表示画面に戻す。次へボタン６７は、マウスのクリック操作によって、現在表示している実験動物の次ぎの番号のデータを読み出して表示する。この場合には、図１３に示す表示画面が表示され、実験動物識別情報としての識別番号が次の実験動物の症状の入力が可能になる。また、前へボタン６８は、クリック操作によって現在表示している実験動物の前の番号のデータを読み出して表示する。これら次へボタン６７及び前へボタン６８がクリック操作されると、症状データが確定する。
【００４３】
症状記録部２５は、症状入力支援部２４で特定した症状及び対応する実験動物識別情報を関連付けて記憶する（Ｓ１３）。これら症状と実験動物識別情報とは、リレーショナルデータベースの形式で保存されている。なお、リレーショナルデータベースに限らず、普通のテキストファイル形式で保存してもよい。さらに、解析結果の根拠となった動画のファイルがどこにあるのかを示す情報も、これら情報に紐づけて記録する。
【００４４】
次ぎに、本実施形態の作用について説明する。症状の入力は、ケージ１５内の実験動物１６を観察し、本発明の症状入力支援システム１０を用いて行われる。先ず、図２に示すように、症状入力支援システム１０を起動すると、図１に示すように、ディスプレイ３３に、ログイン名入力欄７０とパスワード入力欄７１を有するログイン画面７２が表示される。予め登録されているログイン名と対応するパスワードを入力し、ログインボタン７３をクリック操作することによりシステム１０にログインする（図２のＳ１４）。ログインすると、タイトルと試験番号入力欄と決定ボタンを有する試験番号入力画面（図示せず）が表示される。症状入力対象の試験番号を入力し、決定ボタンをクリック操作すると（Ｓ１５）、対応する試験番号の症状入力画面５０がディスプレイ３３に表示される（Ｓ１６）。
【００４５】
図１２に示すように、症状入力画面５０には、各欄表示部５１〜５５，５８が表示されるとともに、前へボタン５６ａ、次へボタン５６ｂ、動画再生ボタン５７，５９などの操作ボタンが表示される。症状候補リスト表示欄５５には、個体番号１００１の対応する動画データに基づき求められた活動データにより決定された症状候補が表示される。症状候補リストは、症状名、指数、動画再生指示欄を有しており、関連性が高い症状が上位に入力されているので、症状の特定が容易に行える。オペレータは、このリストから、もっとも適切と思われるものの表示欄をクリックして選択することにより、選択した症状名が症状入力欄表示部５４に表示される。また、備考を入力する必要があるときには、備考欄５８にキーボードを用いて備考が入力される。これら各入力欄の内容でよければ、次へボタン５６ｂをクリックすることで、入力した内容が確定し（Ｓ１２）、個体番号と症状とが紐づけされて症状データとして、症状記録部２５により記録される（Ｓ１３）。また、現状の個体番号に対して症例観察をしているときに、前の個体番号につき入力した症状に疑問がある場合には前へボタン５６ａを押すことにより、前に処理した個体番号に戻ることができる。
【００４６】
なお、ケージ１５内の実験動物１６を観察し、しかも症状入力支援を受けても、症状の特定に迷う場合には、動画再生ボタン５７（図１２参照）をクリックすることにより、症状観察の直前の動画データを参照することができる（Ｓ１８）。また、症状候補選択欄表示部５５内の動画再生ボタン５９をクリック操作することにより、教師データ作成時の対応する動画データであって、症状の決定に最適な動画データが再生される（Ｓ１９）。これにより、症状の確認を行うことができ、症状の入力精度を向上することができる。また、迷うことなく明らかに症状を特定することができる場合や、症状候補に無い症状を症状入力欄表示部５４に入力する場合には、症状がキーボード３１を介して直接入力される（Ｓ１１）。
【００４７】
上記実施形態では、症状入力支援装置１３として動画データから求めた活動データに基づき、対応する症状を特定し、これを入力画面中に表示して、入力を支援するようにしたが、この他に、症状の自動入力装置として入力支援してもよい。この場合には、１日における活動時間帯を特定して、この特定した時間における動画データから上記のようにして活動データを抽出する。次ぎに活動データに基づき、複数次元ベクトル空間で対応する特定症状部分空間を特定する。この特定した部分空間の症状、例えば「毛繕いの増加」を症状とし、この症状を自動判定に用いた動画データ名称とともに、個体識別情報に紐づけて記録する。このようにして自動判定された症状とその動画データとは、オペレータが読み出して、動画データを参照しながら、自動入力したものに修正を加えてもよい。このようにすることで、症状入力支援装置を用いた症状入力と同じように、効率よく症状を入力することができ、しかも、客観性及び信頼性をも向上することができる。
【００４８】
また、動画データから特定した症状とともに、動画データそのもの、または動画データから求めた活動データ、または動画データと活動データを、紐付け記録することにより、後で症状を再考察する場合であっても、動画データを確認することができ、特定した症状が妥当か否かを容易に判定することができる。
【００４９】
以上のように、本実施形態では、ケージ内の実験動物を観察して症状を記録する際に、直前の動画データに基づき算出した活動データにより自動的に特定した症状を表示することで、初心者であっても熟練を要することなく、症状の特定や記録を行うことができる。しかも、動画データにより求めた活動データから症状を特定したものを症状候補として表示するため、的確な症状を容易に選択することができる。また、判定の基となる動画データが紐づけて症状とともに記憶されるため、後で、判定が正確なものであったかどうかも検証することが可能になる。
【００５０】
なお、ケージ１５の動物１６を直接観察する代わりに、ディスプレイ３３に表示される動画データを観察することにより、症状を入力してもよい。
【００５１】
また、熟練者が症状を入力する場合には、この入力した症状を教師データとして保存し、この教師データを用いて、活動データ・症状変換用の複数次元ベクトル空間を更新してもよい。
【００５２】
上記実施形態では、スタンドアローン型のコンピュータ内に各種データを格納した場合を例にとって説明したが、ＬＡＮで動画データサーバとを接続したシステムにおいて、症状入力支援処理を行ってもよい。この場合には、ネットワーク及びスイッチングハブを介して例えば電算室に設置されている動画蓄積サーバ、動画解析サーバ、解析情報蓄積サードに接続し、情報端末によって、症状入力支援を行う。ネットワークは、一般的な有線ケーブルによるEthernet(登録商標）の他に、無線ＬＡＮなどの無線通信であってもよい。
【００５３】
上記実施形態で示したように、本発明は、プログラムの形態、さらにはプログラムを記憶する記憶媒体にもおよぶことはもちろんである。
【符号の説明】
【００５４】
１０  症状入力支援システム
１１，１２  ビデオカメラ
１５  ケージ
１６  実験動物
２０  パソコン
３５ａ〜３５ｇ  カラータグ
５０  症状入力画面
６０  動画再生画面
ＶＥＣ０１  二次元ベクトル空間
ＰＡ０１〜ＰＡ０３  分割空間
【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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