(57)【要約】【課題】本発明は、撮像された細胞画像を用いて細胞の状態を判定する細胞画像判定装置に関する。【解決手段】細胞画像解析装置１は、培養細胞画像データに、培養細胞群により形成されるコロニー領域が含まれるかどうかを判定するコロニー有無判定手段１１４を備える。また、コロニー有無判定手段１１１によりコロニー領域を含むと判定された培養細胞画像データからコロニー領域を切り出し、コロニー領域画像を生成するコロニー部位切出手段１１５と、コロニー領域画像に基づいて特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル化手段１１６と、特徴ベクトルに基づいて培養細胞画像データに含まれる培養細胞の状態を判定する画像判定手段１１７と、を備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
培養細胞画像データに、培養細胞群により形成されるコロニー領域が含まれるかどうかを判定するコロニー有無判定手段と、
前記コロニー有無判定手段によりコロニー領域を含むと判定された培養細胞画像データからコロニー領域を切り出し、コロニー領域画像を生成するコロニー部位切出手段と、
前記コロニー領域画像に基づいて特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル化手段と、
前記特徴ベクトルに基づいて培養細胞画像データに含まれる培養細胞の状態を判定する画像判定手段と、
を備える細胞画像判定装置。
【請求項２】
前記培養細胞はｉＰＳ細胞候補であり、前記画像判定手段は、培養細胞がｉＰＳ細胞になるか否かを判定することを特徴とする請求項１記載の細胞画像判定装置。
【請求項３】
前記画像判定手段は、前記特徴ベクトルと培養細胞の状態の判定結果とを学習し、識別パラメータを設定する学習段階と、前記識別パラメータに基づいて判定を行う判定を行う判定段階とを有することを特徴とする請求項１又は２記載の細胞画像判定装置。
【請求項４】
培養細胞画像データを取得する画像データ取得手段をさらに有し、前記画像データ取得手段は、前記培養細胞画像データに合わせて培養日数データを取得し、
前記画像判定手段は、培養日数別に識別パラメータを設定し、判定を行うことを特徴とする請求項３記載の細胞画像判定装置。
【請求項５】
前記画像判定手段による前記学習のための前記識別パラメータを培養日数別に記憶する学習データベースをさらに備えることを特徴とする請求項４記載の細胞画像判定装置。
【請求項６】
前記コロニー有無判定手段は、コロニー領域を含むと判定した場合、前記培養細胞画像データにおけるコロニー領域の範囲を検出することを特徴とする請求項１〜５記載の細胞画像判定装置。
【請求項７】
前記コロニー部位切出手段は、前記コロニー有無判定手段で検出されたコロニー領域に基づいてマスク画像を生成し、前記マスク画像に基づいてコロニー領域画像を生成することを特徴とする請求項６記載の細胞画像判定装置。
【請求項８】
培養細胞画像データに、培養細胞群により形成されるコロニー領域が含まれるかどうかを判定するコロニー有無判定ステップ、
コロニー領域を含むと判定された培養細胞画像データからコロニー領域を切り出し、コロニー領域画像を生成するコロニー部位切出ステップ、
前記コロニー領域画像に基づいて特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル化ステップ、
前記特徴ベクトルに基づいて培養細胞画像データに含まれる培養細胞の状態を判定する画像判定ステップ、
を有する細胞画像判定方法。
【請求項９】
培養細胞画像データに、培養細胞群により形成されるコロニー領域が含まれるかどうかを判定するステップ、
コロニー領域を含むと判定された培養細胞画像データからコロニー領域を切り出し、コロニー領域画像を生成するステップ、
前記コロニー領域画像に基づいて特徴ベクトルを算出するステップ、
前記特徴ベクトルに基づいて培養細胞画像データに含まれる培養細胞の状態を判定するステップ、
をコンピュータに実行させるための細胞画像判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、細胞画像を用いて撮像された細胞の状態を解析する細胞画像判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
培養している細胞状態を分析することは、先端医療分野や医薬品分野においては必須の技術である。例えば、接着性の細胞を培養する場合に、継代、培養終了のタイミングを判定する必要がある。このために、一例として隣り合う細胞の間隔を計測し、疎密情報によりコロニーの形成を検出する方法が開示されている（特許文献１）。また、癌細胞などを培養する場合においても、培養した細胞がコロニーを形成するか否か、コロニーの大きさ、成長の速度など、様々なことを解析する必要があり、一例として、細胞画像を用いて細胞が密集した集団（細胞コロニー）を自動的に解析する方法が開示されている（特許文献２）。
【０００３】
また、ｉＰＳ（ｉｎｄｕｃｅｄ  Ｐｌｕｒｉｐｏｔｅｎｔ  Ｓｔｅｍ、誘導多能性幹）細胞などの万能細胞は、すべての組織に分化する多分化能を有し、ほぼ無制限に増殖することができるため、様々な種類のヒト細胞を無制限に供給可能となる細胞として注目を集めている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−２０５０７号公報
【特許文献２】特開２０１１−２４４８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、培養している細胞が必ずしも全てｉＰＳ細胞へ転換するわけではない。このため、ｉＰＳ細胞を活用するには、ｉＰＳ細胞の培養過程において遺伝子導入後に続けている培養で培地上に多数形成されるコロニー（培養細胞群）のそれぞれについて、良質のｉＰＳ細胞となりうるかどうか判定し、転換が成功したと考えられる細胞については異なる培養条件に移す必要がある。例えば、ｉＰＳ細胞の研究で世界の牽引役を担っている京都大学で確立されたｉＰＳ細胞の作成手順では、培養開始後おおよそ１５日目から３０日目の間に熟練者の目視により細胞の状態を評価する。初期段階とはこの１５日目前後あるいは以前を指すが、この初期変化段階において、細胞群を選別することは容易ではないという問題があった。
【０００６】
また、選別方法として、染色マーカーを用いた生化学的検査が考えられるが、検査に使った細胞そのものは破壊されてしまうため、そのコロニーの他の細胞が物理的なダメージを受ける可能性があるという問題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る細胞画像判定装置は、培養細胞画像データに、培養細胞群により形成されるコロニー領域が含まれるかどうかを判定するコロニー有無判定手段と、コロニー有無判定手段によりコロニー領域を含むと判定された培養細胞画像データからコロニー領域を切り出し、コロニー領域画像を生成するコロニー部位切出手段と、コロニー領域画像に基づいて特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル化手段と、特徴ベクトルに基づいて培養細胞画像データに含まれる培養細胞の状態を判定する画像判定手段と、を備える。
【０００８】
また、培養細胞はｉＰＳ細胞候補であり、好ましくは、画像判定手段は、培養細胞がｉＰＳ細胞になるか否かを判定することを特徴とする細胞画像判定装置である。
【０００９】
さらに好ましくは、画像判定手段は、特徴ベクトルと培養細胞の状態の判定結果とを学習し、識別パラメータを設定する学習段階と、前記識別パラメータに基づいて判定を行う判定を行う判定段階とを有する細胞画像判定装置である。
【００１０】
また、好ましくは培養細胞画像データを取得する画像データ取得手段をさらに有し、画像データ取得手段は、培養細胞画像データに合わせて培養日数データを取得し、画像判定手段は、培養日数別に識別パラメータを設定し、判定を行う細胞画像判定装置である。
【００１１】
また、画像判定手段による学習のための識別パラメータを培養日数別に記憶する学習データベースをさらに備えてもよい。
【００１２】
さらに好ましくは、コロニー有無判定手段は、コロニー領域を含むと判定した場合、培養細胞画像データにおけるコロニー領域の範囲を検出する細胞画像判定装置である。
【００１３】
また、好ましくはコロニー部位切出手段は、コロニー有無判定手段で検出されたコロニー領域に基づいてマスク画像を生成し、マスク画像に基づいてコロニー領域画像を生成することを特徴とする細胞画像判定装置である。
【００１４】
本発明に係る細胞画像判定方法は、培養細胞画像データに、培養細胞群により形成されるコロニー領域が含まれるかどうかを判定するコロニー有無判定ステップ、コロニー領域を含むと判定された培養細胞画像データからコロニー領域を切り出し、コロニー領域画像を生成するコロニー部位切出ステップ、コロニー領域画像に基づいて特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル化ステップ、特徴ベクトルに基づいて培養細胞画像データに含まれる培養細胞の状態を判定する画像判定ステップ、を有する。
【００１５】
本発明に係るコンピュータに実行させるための細胞画像判定プログラムは、培養細胞画像データに、培養細胞群により形成されるコロニー領域が含まれるかどうかを判定するステップ、コロニー領域を含むと判定された培養細胞画像データからコロニー領域を切り出し、コロニー領域画像を生成するステップ、コロニー領域画像に基づいて特徴ベクトルを算出するステップ、特徴ベクトルに基づいて培養細胞画像データに含まれる培養細胞の状態を判定するステップ、を有する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、効率的かつ高精度、また細胞にダメージを与えることなく培養細胞が将来良質なｉＰＳ細胞となりうるかどうかを培養初期の段階で判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施の形態に係る細胞画像解析装置１の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る細胞画像判定装置１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る画像解析方法の一例を示すフローチャートである。
【図４】コロニー領域を有する画像の一例である。
【図５】マスク画像の一例を示す図である。
【図６】本発明により実際に細胞画像を解析した結果を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
図１は、本発明の実施の形態に係る細胞画像解析装置１の構成の一例を示すブロック図である。この細胞画像解析装置１は、培地に培養されている細胞により形成される培養細胞群を撮影した顕微鏡写真の細胞画像を用いて細胞の状態を評価する装置である。本実施の形態においては、培地にはｉＰＳ細胞の作製段階の細胞が培養されており、これらの細胞を顕微鏡で撮像した写真画像を解析することで良質なｉＰＳ細胞、つまり分化能の高いｉＰＳ細胞となりうる細胞を培養の初期段階で判定するものである。なお、初期段階とは１２日目前後あるいは１２日目以前を指すが、本発明ではこれに限られず、より早期の培養段階であっても、より遅い段階であってもよい。
【００１９】
細胞画像解析装置１は、画像データ取得部１１１、画像解析部１１２、画像判定部１１７、判定結果出力部１１８、画像データ記憶部１２１、学習ＤＢ１２２を有する。
【００２０】
細胞画像解析装置１は、一つの態様では、ハードウェア資源とソフトウェアの協働で実現され、例えばコンピュータである。具体的には、細胞画像解析装置１の各種機能は、細胞画像を解析して撮像された画像を解析する所定のプログラムが予めインストールされており、メモリに読み出されて制御装置（例えば、ＣＰＵなどのプロセッサ）によって実行されることで実現される。但し、細胞画像解析装置１は、ハードウェアのみで実現されていてもよい。また、細胞画像解析装置１は、物理的に一つにより実現されてもよく、複数の装置により実現されていてもよい。
【００２１】
画像データ取得部１１１は、例えば、培養容器に培養されている細胞を、顕微鏡の光学系を介して撮像した培養細胞画像データを取得する。画像データ取得部１１１は、カメラなどの撮像装置であってもよく、また、外部の撮像装置で撮像された培養細胞画像データを、ケーブルを介して取得してもよい。また、インターネットを介して取得してもよく、画像データを記録した可搬型記録媒体を細胞画像解析装置１に接続することで取得してもよい。
【００２２】
画像データ取得部１１１は、培養細胞画像データだけでなく、培養細胞画像データに撮像されている培養細胞の培養日数データも取得する。培養日数は画像データを格納するフォルダ名あるいは別途のデータなどとして用意されるものとし、画像データ取得部１１１はその情報を取得する。画像データ取得部１１１は、取得した培養細胞画像データを画像解析部１１２と画像データ記憶部１２１へ出力する。
【００２３】
画像解析部１１２は、培養細胞画像データから培養細胞群により形成されるコロニー領域を抽出するコロニー領域抽出部１１３と、特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル化部１１６とを有する。
【００２４】
コロニー領域抽出部１１３は、さらに、培養細胞画像データに培養細胞群により形成されるコロニー領域が含まれるかどうかを判定するコロニー有無判定部１１４と、コロニー領域を含む培養細胞画像データからコロニー領域を切り出し、コロニー領域画像を生成するコロニー部位切出部１１５とを有する。
【００２５】
コロニー有無判定部１１４は、白黒、グレースケール、あるいはカラーの培養細胞画像データを画像データ取得部１１１から取得し、画像に一つあるいは複数のフィルターを適用して、二値化画像を生成する。一つの態様では、カラーの画像はグレースケールに変換して色情報を除去する。そうしたうえで、エントロピーフィルタを適用して局所エントロピーを培養細胞画像データ全体にわたって計算し、ＧＬＣＭ（Gray-Level Co-Occurrence Matrix）行列を作成する。局所エントロピーの分布とＧＬＣＭ行列からコロニー領域を検出するための閾値を決定し、決定した閾値に基づいて培養細胞画像データの二値化を行う。
【００２６】
コロニー有無判定部１１４は、生成された二値化画像に所定の大きさの領域があればそこを培養細胞群により形成されるコロニー領域と判定し、その培養細胞画像データを、コロニー領域を有する画像と判定し、コロニー領域の範囲を検出する。所定の大きさは、培養細胞を撮像する際の顕微鏡倍率によって変化し、また培養日数によって異なってもよい。コロニー領域とみなせないような小さな領域の誤検出を防止するために、任意の値を別途設定してもよい。なお、培養細胞画像データに複数のコロニー領域がある場合は、複数分、コロニー領域の範囲の検出を行う。
【００２７】
コロニー部位切出部１１５は、コロニー領域を含むと判定された培養細胞画像データからコロニー領域を切り出してコロニー領域画像を生成する。一つの態様では、コロニー有無判定部１１４が生成した二値化画像に基づいてコロニー領域を切り出すためのマスク画像を生成する。例えば、このマスク画像は、培養細胞画像データの二値化画像から、検出されたコロニー領域を含み、コロニー領域の１．２〜１．３倍の大きさを有する長方形画像である。検出されたコロニー領域ごとに、マスク画像が生成される。
【００２８】
コロニー部位切り出し部１１５は、マスク画像をもとに、培養細胞画像データからコロニー領域を切り出し、コロニー領域画像を生成する。
【００２９】
特徴ベクトル化部１１６は、切り出したコロニー領域画像に基づいて特徴ベクトルを算出する。一つの態様では、一つのコロニー領域に対して一つの実数ベクトルが生成される。例えば、コロニー領域画像に対して、２次元ＤＦＴ（二次元離散フーリエ変換：Two-dimensional discrete Fourier Transform）を行って特徴抽出を行う。例えば、コロニー領域画像が10,800ピクセルであれば、２次元ＤＦＴの結果得られる次元数10800の複素数ベクトルにおいて、各要素の絶対値を計算し、実数の特徴ベクトルとする。この特徴ベクトルの次元は10800次元である。なお、一つの態様として、画像の画素数が１００万ピクセルなど、高い場合には、特徴ベクトルの次元数が１万程度になるように画像を縮小してから特徴ベクトルを生成する。また、ここでは２次元ＦＦＴを用いた例を説明したが、微分フィルターを用いて特徴抽出を行ってもよい。特徴ベクトルは、一つのコロニー領域画像に対して一つ選択される。
【００３０】
画像判定部１１７は、特徴ベクトル化部１１６が抽出した特徴ベクトルに基づいて、その特徴ベクトルに対応するコロニー領域の培養細胞の状態を判定する。つまり、培養細胞が、将来分化能の高い、良質なｉＰＳ細胞となりうる細胞候補であるかどうかの判定を行う。画像判定部１１７は、この判定を行うための機械学習機能を有しており、学習フェーズと判定フェーズという２つのフェーズで動作する。画像判定部１１７は、例えば、線形カーネル又はＲＢＦカーネルによるサポートベクターマシン（ＳＶＭ）の学習アルゴリズムを用いて機械学習を実行する。
【００３１】
画像判定部１１７は、学習フェーズにおいて学習データベース１２２に記憶された既知画像の特徴ベクトルを用いて、機械学習を実行する。そして、画像判定部１１７は、この機械学習結果として識別パラメータを生成する。なお、この機械学習は、培養日数別に複数記憶された既知画像について、日数別に行われる。これは、培養日数によって細胞の形態が変化するため、選択する特徴ベクトルや識別パラメータが変化するためである。識別パラメータは、例えば、ＳＶＭによる学習であるため、識別用の超平面の係数である。画像判定部１１７は、学習フェーズで生成した識別パラメータを学習ＤＢ１２２に記憶させる。
【００３２】
画像判定部１１７は、一つの態様では、特徴ベクトル化部１１６が抽出した特徴ベクトルからWilcoxon検定で、ｉＰＳと非ｉＰＳ細胞の両コロニー間で有意に差があると検定される一つあるいは複数の要素（ベクトル成分）を選択する。なお、Wilcoxon検定に限らず、ｔ検定により選択してもよい。また、ノンパラメトリック検定を選択しても良い。
【００３３】
画像判定部１１７は、判定フェーズにおいて画像解析部１１２から出力されるコロニー領域画像の特徴ベクトルと培養日数データに基づき、学習ＤＢ１２２に記憶された対応する培養日数の識別パラメータを用いて、将来良質なｉＰＳ細胞となるコロニーであるかどうかを判定する。画像判定部１１７は、判定結果を判定結果出力部１１８へ出力する。このように、画像解析部１１２においてコロニー領域画像に切り出して特徴ベクトルを算出しておき、その特徴ベクトルに基づいて、培養日数別に設定された識別パラメータによって判定を行うため、高精度に判定を行うことができる。なお、画像判定部１１７は、判定フェーズを終了したあと、再度学習フェーズを実行し、判定フェーズで用いられた特徴ベクトルを加えて、該当する培養日数について機械学習を実行して、識別パラメータを更新してもよい。
【００３４】
判定結果出力部１１８は、画像判定部１１７が判定した判定結果を画面への表示、印字等の出力を行う。判定結果出力部１１８は、画像データ取得部１１１により得られる各画像についての判定結果として、例えば、「positive」（ｉＰＳ細胞候補）、「negative」（ｉＰＳ細胞候補ではない）等を出力する。また、判定結果出力部１１８としては、例えばディスプレイなどの表示装置や、スピーカなどの音声出力装置、プリンタ装置などが用いられる。また、一つの態様においては、判定結果出力部１１８は、判定結果とあわせて、判定結果に対応する入力画像又はコロニー領域画像を表示させる。
【００３５】
画像データ記憶部１２１は、画像データ取得部１１１から出力された顕微鏡画像である培養細胞画像データを、培養日数データと対応づけて記憶する。コロニー部位を切り出したコロニー領域画像を、培養細胞画像データと培養日数データと対応づけて記憶してもよい。これらの画像データは、判定結果を判定結果出力部１１８から出力する際に、判定結果に合わせて表示する場合に用いられる。なお、画像データ記憶部１２１及び学習ＤＢ１２２は、例えばメモリ装置、磁気ディスク装置、光ディスク装置等の任意の記憶装置を用いることができる。また、画像データ記憶部１２１と学習ＤＢ１２２を単一の記憶装置で構成してもよい。
【００３６】
学習ＤＢ１２２は、画像判定部１１７の学習フェーズで生成された識別パラメータを記憶する。識別パラメータは、培養日数毎に対応づけて、判定結果別に記憶している。また、既知画像に対する特徴ベクトルを、判定結果に分類して記憶している。なお、既知画像とは、その画像に撮像されている培養細胞が良質なｉＰＳ細胞となったか、ならなかったかが既に判明している教師画像である。
【００３７】
図２は、本発明の実施の形態に係る細胞画像判定装置１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図２において、細胞画像判定装置１を構成するコンピュータは、従前から存在する汎用的なハードウェア構成で実現できる。すなわち、細胞画像判定装置１を形成するコンピュータは、図２に示したようにＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、外部記憶装置１０４、通信インターフェース１０５、入出力インターフェース１０６と接続されたスピーカ１０７とキーボード１０８、及び表示装置として設けられたディスプレイ１０９を、バスに接続して構成される。
【００３８】
一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、例えば、画像解析部１１２及び画像判定部１１７は、外部記憶装置１０４として磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどよりなるリムーバブルメディアに細胞画像判定プログラムとして記憶され、ＣＰＵ１０１で実行させることで、各種の機能を実行させる。なお、ネットワークからコンピュータへ細胞画像判定プログラムをインストールし、また、装置本体に予め組み込まれた状態、例えば、プログラムが記録されているＲＯＭ１０２などで構成してもよい。
【００３９】
図３は、本発明の実施の形態に係る画像解析方法の一例を示すフローチャートである。画像データ取得部１１１が取得した培養細胞画像データをまず画像解析部１１２で画像解析を行う。コロニー領域抽出部１１３のコロニー有無判定部１１４は、例えばエントロピーフィルタとＧＬＣＭマトリックスによって、培養細胞画像データの二値化画像を生成し、コロニー領域があるかどうか判定し、コロニー領域がある場合はコロニー領域の範囲を検出する（ステップ３０１）。
【００４０】
次にコロニー部位切出部１１５は、入力画像である培養細胞画像データから、検出されたコロニー領域に基づいてマスク画像を生成し、マスク画像に基づいてコロニー領域のみのコロニー領域画像を、その画像に含まれるコロニー領域の数だけ生成する（ステップ３０２）。
【００４１】
特徴ベクトル化部１１６は、コロニー部位切出部１１５が切り出したコロニー領域画像に基づいて、例えば２次元ＤＦＴを行って特徴抽出を行い、Wilcoxon検定を行って一つの特徴ベクトルを選択し、コロニー領域画像を一つの実数ベクトルに変換する（ステップ３０３）。
【００４２】
画像判定部１１７は、コロニー領域画像の実数ベクトルと、そのコロニー領域画像の培養日数データとから、対応する培養日数の識別パラメータを学習ＤＢ１２２から読み出す。読みだした識別パラメータと実数ベクトルを用いてそのコロニーの状態、つまり将来ｉＰＳ細胞となるコロニーかどうかを判定する（ステップ３０４）。
【００４３】
判定結果出力部１１８は、将来分化能の高いｉＰＳ細胞となりうるコロニーか、そうでないかの判定結果を出力する（ステップ３０５）。
【００４４】
図４は、コロニー領域を有する画像の一例である。コロニー有無判定部１１４は、培養細胞画像データにコロニー領域が含まれるかどうか判定し、コロニー領域が含まれる場合は、コロニー領域を検出する。本図は、コロニー有無判定部１１４において、コロニー領域として検出された領域を実線で囲んだものである。
【００４５】
図５は、マスク画像の一例を示す図である。コロニー部位切出部１１５は、コロニー有無判定部１１４が生成した二値化画像に基づいてコロニー領域を切り出すためのマスク画像を生成する。認識されたコロニー領域に基づいて本図のようなマスク画像が生成される。マスク画像に基づいてもとの培養細胞画像データからコロニー領域画像が切り出される。
【００４６】
図６は、本発明により実際に細胞画像を解析した結果を示す表である。図中の Day は細胞の培養日数を、Total samples は判定対象としたその培養日数のコロニーの撮影画像の枚数を、Selected features は画像判定部１１７における機械学習において実行された
Wilcoxon 検定による特徴ベクトルの選択により選択された要素の個数を、示している。また、True positive はその培養日数の撮影された培養細胞画像に含まれるｉＰＳ細胞候補と熟練者に判定された画像のうち本発明によりｉＰＳ細胞候補と判定された培養細胞画像の枚数を、False positive はその培養日数の撮影画像に含まれるｉＰＳにはならないと熟練者に判定された培養細胞画像のうち本発明によりｉＰＳ細胞になると判定された培養細胞画像の枚数を、ＰＰＶは本発明によりｉＰＳ細胞になると判定された培養細胞画像のうちｉＰＳ細胞になると熟練者に判定されていた画像の割合を意味する。つまり、培養日数が短い細胞画像については、熟練者よりも本発明による判定のほうがより多くのｉＰＳ細胞候補を判定できていることを示している。なお、図示していないが、判定対象としたその培養日数のコロニーのすべての撮影画像に含まれる画像のうちｉＰＳ細胞候補と熟練者に判定されていた画像はすべて、本発明による手法でｉＰＳ細胞になると判定された。
【符号の説明】
【００４７】
１１１  画像データ取得部
１１２  画像解析部
１１３  コロニー領域抽出部
１１４  コロニー有無判定部
１１５  コロニー部位切出部
１１６  特徴ベクトル化部
１１７  画像判定部
１１８  判定結果出力部
１２１  画像データ記憶部
１２２  学習ＤＢ
【図１】
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【図２】
2013201909.tif 000004
【図３】
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【図５】
2013201909.tif 000006
【図６】
2013201909.tif 000007
【図４】
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