(57)【要約】【課題】検体である生体組織の生存または死滅に関する数量を高い精度で計数しうる画像認識装置を提供する。【解決手段】画像認識装置（ウェブサーバ１００）は、輪郭検出部１０６と、生死判定部１０８と、細胞計数部１１０と、を備える。輪郭検出部１０６は、検体である複数の生体組織が撮像されたデジタル画像である検体画像を取得し、取得された検体画像から生体組織の輪郭を検出する。生死判定部１０８は、検体画像から検出された生体組織の輪郭に内包されているピクセルの色彩を解析して、それぞれの生体組織が生存している生存組織または死滅している死滅組織の少なくとも一方に該当することを判定する。細胞計数部１１０は、生死判定部１０８によって判定された生存組織または死滅組織の少なくとも一方の数量を計数する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検体である複数の生体組織が撮像されたデジタル画像である検体画像を取得し、取得された前記検体画像から前記生体組織の輪郭を検出する輪郭検出手段と、
前記検体画像から検出された前記生体組織の輪郭に内包されているピクセルの色彩を解析して、それぞれの前記生体組織が生存している生存組織または死滅している死滅組織の少なくとも一方に該当することを判定する生死判定手段と、
前記生死判定手段によって判定された前記生存組織または前記死滅組織の少なくとも一方の数量を計数する計数手段と、を備える画像認識装置。
【請求項２】
前記生死判定手段は、
前記輪郭検出手段によって検出された前記生体組織の輪郭のそれぞれに内包されているピクセルの色彩を色空間上で表現した色調値によって認識し、
認識された前記色調値の集合を二つのクラスに分別するための識別境界に照らし合わせて、一方の前記クラスに分別された前記色調値で表現されているピクセルを内包する前記生体組織を前記生存組織と判定し、他方の前記クラスに分別された前記色調値で表現されているピクセルを内包する前記生体組織を前記死滅組織と判定する請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項３】
前記輪郭検出手段は、一回の測定のために一または複数の前記検体画像を取得し、
前記生死判定手段は、取得された前記検体画像から認識された前記色調値の集合に基づいて前記識別境界の最適解を前記一回の測定ごとに算定し、算定された前記識別境界を用いて前記生存組織または前記死滅組織を判定し、
前記計数手段は、前記一回の測定として前記生存組織または前記死滅組織の数量を計数する請求項２に記載の画像認識装置。
【請求項４】
前記輪郭検出手段は、
学習モードと認識モードとを有しており、
前記学習モードでは、前記生体組織の輪郭に関する正例である正解画像と負例である不正解画像とを取得し、取得された前記正解画像および前記不正解画像を機械学習することによって前記生体組織の輪郭を検出するための識別器を生成し、
前記認識モードでは、前記検体画像を取得し、取得された前記検体画像に対して前記学習モードで生成した前記識別器を用いて前記生体組織の輪郭を検出する請求項１から３のいずれか一項に記載の画像認識装置。
【請求項５】
前記輪郭検出手段は、前記生体組織が液中に分散して存在している含有液の少なくとも一部が撮像されているデジタル画像を前記検体画像として取得し、さらに、
前記計数手段によって計数された前記生存組織または前記死滅組織の数量から、前記含有液に存在している前記生存組織もしくは前記死滅組織の全量または前記含有液における前記生体組織の生存率を推算する推算手段を備える請求項１から４のいずれか一項に記載の画像認識装置。
【請求項６】
前記輪郭検出手段は、前記生存組織または前記死滅組織が選択的に染色されて撮像されている前記検体画像を取得する請求項１から５のいずれか一項に記載の画像認識装置。
【請求項７】
前記検体画像に撮像されている前記生体組織が動物の幹細胞である請求項６に記載の画像認識装置。
【請求項８】
前記検体画像に撮像されている前記動物の幹細胞が競争馬の幹細胞である請求項７に記載の画像認識装置。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか一項に記載の画像認識装置と、
前記生体組織を撮像して前記検体画像を生成する撮像手段と、
前記撮像手段によって生成された前記検体画像を前記画像認識装置に送信可能な通信手段と、を含む画像認識システム。
【請求項１０】
前記画像認識装置は、前記通信手段から受信した前記検体画像を処理して得られる処理結果を当該通信手段に対して応答する請求項９に記載の画像認識システム。
【請求項１１】
検体である複数の生体組織が撮像されたデジタル画像である検体画像を取得し、取得された前記検体画像から前記生体組織の輪郭を検出する輪郭検出処理と、
前記検体画像から検出された前記生体組織の輪郭に内包されているピクセルの色彩を解析して、それぞれの前記生体組織が生存している生存組織または死滅している死滅組織の少なくとも一方に該当することを判定する生死判定処理と、
前記生死判定処理によって判定された前記生存組織または前記死滅組織の少なくとも一方の数量を計数する計数処理と、をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像認識装置、画像認識システムまたはコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタル画像に撮像されている生体組織（細菌や細胞等）を画像認識することによって、当該画像内に存在している生体組織の数量や、これに類する情報を解析または計測する装置または方法が存在する。
この種の装置または方法を開示する文献として、下記の特許文献１から特許文献４を例示する。
【０００３】
特許文献１には、次のような従来技術が開示されている。
フォトダイオード又は光電子増倍管では、バンドパスフィルタにより死菌細胞からの蛍光発光のみを検知し、検知した画像を電気信号に変換する。ここで、情報処理装置を介することにより、変換された電気信号から平均値を算出する処理、適宜倍率に拡大する処理、フォトダイオード又は光電子増倍管で検知された電気信号を合成する処理を行う。
検体中の死菌細胞のみをプロピディームイオダイドで染色した染色菌液を透光板上に付着させるかまたは滴下し、拡大レンズで拡大してＣＣＤカメラで撮影して画像認識を行うことによって死菌細胞を検出する。
【０００４】
特許文献２には、次のような従来技術が開示されている。
染色により蛍光発光している発光点が拡大レンズ系を通して光電変換素子であるＣＣＤカメラによって撮影されて、蛍光画像が取得される。取得された蛍光画像は、生細胞の蛍光由来による発光点を含むものであるが、これらの発光点は画像解析手段によって適切な閾値により抽出され、個数を計数することができる。
また、画像解析手段は、染色により蛍光発光した発光強度が設定した閾値内であれば微生物細胞の生細胞と判断し、生細胞の個数を計数するものである。
【０００５】
特許文献３には、次のような従来技術が開示されている。
所定の時間間隔をあけて細胞から発せられた光を撮影して得られた複数の画像情報に対して、輝度値が規定値以上のピクセルの存在割合を算出する輝度値演算工程と、該輝度値演算工程で得られた複数の画像における規定値以上の輝度値を有するピクセルの存在割合を比較演算する比較演算工程と、をコンピュータに実行させる。
また、所定の時間間隔をあけて細胞から発せられた光を撮影して得られた複数の画像情報に対して、画像中に存在する細胞の個数を計数する個数計数工程と、該個数計数工程で得られた結果を元に複数の画像中の細胞の個数を比較演算する比較演算工程とをコンピュータに実行させる。
【０００６】
特許文献４には、次のような従来技術が開示されている。
撮影された検体の画像から輝度値分布データに作成しそれぞれの輝度値の強さにより、細胞の試薬による蛍光か、否かを判断する。このような手段で、細胞と判断した蛍光点を計測、積算し、次にその積算した蛍光点数を細胞計測装置駆動ソフトに送る。
細胞数推測手段は、細胞計測手段から計測された細胞数と、細胞計測装置駆動ソフトから計測済み面積と、蛍光染色検体の全面積の情報を受け取り、検体の全面積から、計測済みの面積の合計を除算し計測済みの計測結果に除算した結果を乗算することで、最終結果を推測する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００３−１６９６９５号公報
【特許文献２】特開２００６−２８０２９６号公報
【特許文献３】特開２００６−３４０６８６号公報
【特許文献４】特開２００７−４０９６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記の従来技術はいずれも、発光する生体組織に着目した画像認識によって検体である生体組織を検出して、その数量を計数するものである。
しかし、取り扱う生体組織または測定環境によっては、上記の従来技術では十分な精度で計数できない場合があった。
【０００９】
本発明は、上記の課題に鑑みなされたものであり、検体である生体組織の生存または死滅に関する数量を高い精度で計数しうる画像認識装置、画像認識システム、またはこれらに用いられるコンピュータプログラムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明によれば、検体である複数の生体組織が撮像されたデジタル画像である検体画像を取得し、取得された前記検体画像から前記生体組織の輪郭を検出する輪郭検出手段と、前記検体画像から検出された前記生体組織の輪郭に内包されているピクセルの色彩を解析して、それぞれの前記生体組織が生存している生存組織または死滅している死滅組織の少なくとも一方に該当することを判定する生死判定手段と、前記生死判定手段によって判定された前記生存組織または前記死滅組織の少なくとも一方の数量を計数する計数手段と、を備える画像認識装置が提供される。
【００１１】
本発明によれば、検体である複数の生体組織が撮像されたデジタル画像である検体画像を取得し、取得された前記検体画像から前記生体組織の輪郭を検出する輪郭検出処理と、前記検体画像から検出された前記生体組織の輪郭に内包されているピクセルの色彩を解析して、それぞれの前記生体組織が生存している生存組織または死滅している死滅組織の少なくとも一方に該当することを判定する生死判定処理と、前記生死判定処理によって判定された前記生存組織または前記死滅組織の少なくとも一方の数量を計数する計数処理と、をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムが提供される。
【００１２】
上記発明によれば、生存または死滅に関わらず撮像されている各生体組織の輪郭を検出することによって検体である生体組織を特定し、その後に特定された輪郭内のピクセルの色彩を解析することによって生体組織の生存または死滅を判定して計数するので、生存組織または死滅組織の数量を高い精度で計数することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、検体である生体組織の生存または死滅に関する数量を高い精度で計数しうる画像認識装置、画像認識システム、またはこれらに用いられるコンピュータプログラムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】画像認識システムの構成を簡略化して示す図である。
【図２】供給者と利用者が、ウェブサーバによる測定処理を要請する手順の一例について示す図である。
【図３】ウェブサーバの構成を示す図である。
【図４】ウェブサーバが取得する検体画像の一例を示す図である。
【図５】ウェブサーバによる測定要請を受け付けてから応答するまでの全体の流れを示すフローチャートである。
【図６】図５に示す生体判定処理の詳細を示すフローチャートである。
【図７】学習モードにおける輪郭検出部の処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。なお、すべての図面において、同様の構成要素には同一の符号を付し、適宜に説明を省略する。
【００１６】
＜画像認識システム１０００の概要について＞
まず、本発明の実施に係る画像認識システム１０００の概要について、図１または図２を用いて説明する。
図１は、画像認識システム１０００の構成を簡略化して示す図である。
図２は、供給者と利用者が、ウェブサーバ１００による測定処理を要請する手順の一例について示す図である。
【００１７】
画像認識システム１０００は、登録制で利用可能なクラウドサービスである。より具体的には、画像認識システム１０００は、登録されたクライアントから送信されたデジタル画像（以下、検体画像ともいう）に撮像されている生体組織のうち生存組織または死滅組織の数量を計数し、計数された数量またはこれから演算可能な情報をクライアントに応答するサービスを提供する。
【００１８】
ここで画像認識システム１０００による測定対象となる検体（検体画像に撮像されている生体組織）は、生体から得られる組織であればいずれでもよく、特に限定されるものではない。なお、本実施形態では検体画像に撮像されている生体組織が動物の幹細胞であり、より具体的には当該動物の幹細胞が競争馬の幹細胞である実施例について、以下説明する。
【００１９】
競走馬は、競走馬特有の怪我や障害が生じることが知られており、競走馬の健康を維持し、怪我を未然に防ぎ、また怪我を早期に治療することについて強い要望がある。そこで、競走馬に幹細胞を投与することにより、上記の要望の少なくとも一部を満たすことが期待される。
しかし、競走馬は、病気などで動物病院に連れてこられるペット動物や、病院または研究室で使用されるマウスなどと異なり、大型の動物であるため、移動させることが容易ではない。幹細胞投与のために、所定期間内に１回または複数回、馬房と幹細胞を調製する施設（以下、幹細胞調製施設ともいう）とを往復させることによって、競走馬に精神的な疲労を与える虞もある。そのため、競走馬の健康維持や怪我の防止、治療などを日常の居所である馬房または馬房に近い病院などの施設（以下、馬房等ともいう）で行いたいという事情があった。特に、競走馬を、連闘、または中一週もしくは中二週程度の比較的短い間隔でレースに出走させる場合には、馬房等と幹細胞調製施設との往復を避け、馬房等にて適切な処置を受けさせたいという事情があった。
【００２０】
上記の事情に鑑みて、幹細胞調製施設とは異なる投与場所（馬房等）に、調製した幹細胞を運搬して競争馬に投与する施術を行う場合がある。このような場合において、調製した幹細胞は運搬中に一部または全部が死滅してしまい、投与すべき幹細胞（生存組織）が所望量に満たなくなるリスクがある。従って、投与場所で施術を行う前に、幹細胞調製施設から出荷された幹細胞が含有される含有液における生存組織の数量等を確認することが望ましい。
本実施形態における画像認識システム１０００は、上記の確認に用いられることを目的として開発されたものである。なお、本実施形態は一例であり、本発明は、血液検査における赤血球・白血球・血小板等の画像認識や、尿検査におけるタンパク質の画像認識等にも応用が可能である。また、競争馬に限らず、家畜用の馬や牛等に対する幹細胞投与の事前検査への応用も可能である。
【００２１】
画像認識システム１０００は、ウェブサーバ１００（画像認識装置）と、幹細胞（生体組織）を撮像して検体画像を生成する撮像手段と、生成された検体画像をウェブサーバ１００に送信可能な通信手段と、を含んでいる。
ここで上記撮像手段または上記通信手段は、カメラ付きの通信端末３００のように双方が一体の装置として構成されてもよい。また、上記通信手段を有するクライアント端末４００または上記撮像手段を有するカメラ５００のように双方が個別の装置として構成されてもよい。
なお、通信端末３００の例としては、携帯電話（スマートフォン）、タブレット端末等のモバイルコンピュータが挙げられる。
【００２２】
なお、本実施形態においては、クライアント端末４００およびカメラ５００は幹細胞調製施設で調製した幹細胞を供給する供給者に用いられることを想定するものである。また、通信端末３００は馬房等で幹細胞を競争馬に投与する利用者に用いられることを想定するものである。
また、ウェブサーバ１００と通信端末３００とクライアント端末４００とは、ネットワーク２００を介して通信接続可能になっている。なお、ネットワーク２００は、具体的には、インターネット、電話回線通信網等の既存のインフラ設備を利用して構築された回線であってもよく、画像認識システム１０００専用の回線であってもよい。また、ネットワーク２００による通信接続は、有線通信であってもよいし、無線通信であってもよいし、それらの組み合わせであってもよい。
【００２３】
以下、供給者と利用者が、ウェブサーバ１００による測定処理を要請する手順の一例について、図２を用いて説明する。
まず、供給者が、出荷直前の幹細胞の含有液の一部を採取し、採取された含有液をカメラ５００で撮像して検体画像を生成する（ステップＳ１１）。さらに、供給者は、クライアント端末４００からネットワーク２００を介してウェブサーバ１００に、当該検体画像とその測定要請を送信する（ステップＳ１３）。なお、ステップＳ１３において検体画像と測定要請とを同時送信しているかのように図示しているが、これは簡略図示しているものであって、必ずしも同時送信である必要はない。
ウェブサーバ１００（画像認識装置）は、クライアント端末４００（通信手段）から受信した検体画像を処理し（ステップＳ１５）、処理して得られる測定結果（処理結果）をクライアント端末４００に対して応答する（ステップＳ１７）。なお、図３ではステップＳ１５の処理について「測定処理」と図示しているが、これは便宜的なものであり、実際にウェブサーバ１００によって実行される処理には、受信処理や画像認識処理等が多々含まれる。測定要請を受けたウェブサーバ１００によって実行される処理の詳細については、後に詳述する。
【００２４】
ステップＳ１７において応答された測定結果について供給者が良好と判断すれば、供給者は利用者に幹細胞の含有液を専用容器（図示せず）に冷凍保存して出荷する（ステップＳ１９）。
また、ここでは図示しないが、ステップＳ１７において応答された測定結果について供給者が不良と判断すれば、供給者は幹細胞の含有液を再調製して出荷する。この場合、再調製した当該含有液についてウェブサーバ１００に測定要請を行い、上記と同様の測定処理を経てから出荷してもよい。
【００２５】
次に、ステップＳ１９で出荷された幹細胞の含有液が冷凍保存されている専用容器を受け取った利用者は、その含有液を解凍した後にその一部を採取し、採取された含有液を通信端末３００のカメラ機能で撮像して検体画像を生成する（ステップＳ２１）。さらに、利用者は、通信端末３００をネットワーク２００に接続し、ネットワーク２００を介してウェブサーバ１００に当該検体画像とその測定要請を送信する（ステップＳ２３）。
ウェブサーバ１００（画像認識装置）は、通信端末３００（通信手段）から受信した検体画像を処理し（ステップＳ２５）、処理して得られる測定結果（処理結果）を通信端末３００に対して応答する（ステップＳ２７）。
【００２６】
ステップＳ２７において応答された測定結果について利用者が良好と判断すれば、利用者は含有液に含有されている幹細胞を競争馬に投与する（ステップＳ２９）。
また、ここでは図示しないが、ステップＳ２７において応答された測定結果について利用者が不良と判断すれば、利用者は供給者にその旨を通知して、幹細胞の含有液を再出荷するように依頼してもよい。
【００２７】
以上のような手順で、上記の供給者または利用者は、画像認識システム１０００（ウェブサーバ１００）によるクラウドサービスを利用することができる。
本実施形態における競走馬の幹細胞（生体組織）の投与において、競走馬の健康維持や怪我の防止、治療等に効果を奏するのは生存組織であり、上記含有液に含有される生存組織の割合が高い方が好ましく、死滅組織の割合は低い方が好ましい。従って、ステップＳ１７またはステップＳ２７において応答された測定結果の良好／不良は、幹細胞の含有液に含まれる幹細胞の生存率によって判断されることが考えられる。冷凍保存して運搬する際または解凍する際に、含有液に含有されている幹細胞の一部が死滅して減少しうるので、一般的に、ステップＳ１７における幹細胞の生存率はステップＳ２７における幹細胞の生存率より高くなる。
なお、上記の判断基準は一例であり、他の判断基準を用いる、または他の判断基準と上記の判断基準とを組合せて、ステップＳ１７またはステップＳ２７における判断を行ってもよい。
【００２８】
＜ウェブサーバ１００の詳細について＞
続いて、ウェブサーバ１００の詳細について、図３から図７を用いて説明する。
図３は、ウェブサーバ１００の構成を示す図である。
図４は、ウェブサーバ１００が取得する検体画像の一例を示す図である。
図５は、ウェブサーバ１００による測定要請を受け付けてから応答するまでの全体の流れを示すフローチャートである。
図６は、図５に示す生体判定処理の詳細を示すフローチャートである。
図７は、学習モードにおける輪郭検出部１０６の処理手順を示すフローチャートである。
【００２９】
ウェブサーバ１００は、ＣＰＵ（図示せず）と記憶部１２０とを有している。ＣＰＵは、ウェブサーバ１００に組み込まれたソフトウェアの実行処理を行うハードウェアである。記憶部１２０は、ＣＰＵが処理すべきデータを一定期間保持するハードウェアである。なお、本実施形態における記憶部１２０は、メインメモリやキャッシュメモリ等の記憶装置を含むハードウェアの総称として扱う。
ウェブサーバ１００は、記憶部１２０で保持されたデータやプログラムをＣＰＵで実行処理することにより、以下に述べる種々の構成要素が司る機能を実現することができる。
【００３０】
ウェブサーバ１００は、輪郭検出部１０６（輪郭検出手段）と、生死判定部１０８（生死判定手段）と、細胞計数部１１０（計数手段）と、を備える。
輪郭検出部１０６は、検体である複数の生体組織（例えば、競争馬の幹細胞）が撮像されたデジタル画像である検体画像を取得し、取得された検体画像から生体組織の輪郭を検出する。
生死判定部１０８は、検体画像から検出された生体組織の輪郭に内包されているピクセルの色彩を解析して、それぞれの生体組織が生存している生存組織または死滅している死滅組織の少なくとも一方に該当することを判定する。
細胞計数部１１０は、生死判定部１０８（生死判定手段）によって判定された生存組織または死滅組織の少なくとも一方の数量を計数する。
【００３１】
ウェブサーバ１００は、通信部１０２と、クライアント認証部１０４と、推算部１１２（推算手段）と、測定結果生成部１１４と、を備える。
通信部１０２は、ネットワーク２００に対して通信接続することができ、ネットワーク２００を介して種々のコンピュータ端末（例えば、通信端末３００やクライアント端末４００）と通信する。
クライアント認証部１０４は、画像認識システム１０００が提供するクラウドサービスに登録しているクライアントであるか否かを判定する認証処理を行う。
推算部１１２は、細胞計数部１１０（計数手段）によって計数された生存組織または死滅組織の数量から、生体組織が液中に分散して存在している含有液（例えば、幹細胞の含有液）に存在している生存組織もしくは死滅組織の全量または含有液における生体組織の生存率を推算する。なお、推算部１１２による処理の事前に、輪郭検出部１０６（輪郭検出手段）が、上記含有液の少なくとも一部が撮像されているデジタル画像を検体画像として取得している。
測定結果生成部１１４は、測定要請に応じて実行された測定処理の処理結果（測定結果）を人間が視認可能に表示されうるファイル形式で生成し、当該測定要請を送信したコンピュータ端末に応答する。
【００３２】
上記の輪郭検出部１０６、生死判定部１０８および細胞計数部１１０は、ウェブサーバ１００にアプリケーションソフトをインストールし、ウェブサーバ１００が当該アプリケーションソフトを実行することによって実現される。ここでアプリケーションソフトとは、少なくとも以下の輪郭検出処理と生死判定処理と計数処理とをウェブサーバ１００に実行させるためのコンピュータプログラムである。
輪郭検出処理は、検体である複数の生体組織が撮像されたデジタル画像である検体画像を取得し、取得された検体画像から生体組織の輪郭を検出する処理である。
生死判定処理は、検体画像から検出された生体組織の輪郭に内包されているピクセルの色彩を解析して、それぞれの生体組織が生存している生存組織または死滅している死滅組織の少なくとも一方に該当することを判定する処理である。
計数処理は、生死判定処理によって判定された生存組織または死滅組織の少なくとも一方の数量を計数する処理である。
【００３３】
なお、本実施形態では上記のアプリケーションソフトをウェブサーバ１００にインストールした場合の実施例について述べるが、本発明の実施はこの例に限られない。例えば、仕様環境が十分であるならば通信端末３００やクライアント端末４００に上記のアプリケーションソフトをインストールすることによって、これらにウェブサーバ１００と同様の処理を実行させることもできる。
【００３４】
ウェブサーバ１００は、上記の構成要素が以下に述べる順序で作動することによって、測定要請を送信した他のコンピュータ端末（例えば、通信端末３００やクライアント端末４００）に対して測定結果を応答することができる。
まず、他のコンピュータ端末から送信された測定要請を通信部１０２が受信すると、クライアント認証部１０４による認証処理が行われる（ステップＳ１０１）。クライアント認証部１０４による認証処理は、例えば登録ＩＤやパスワードの操作入力を求める等、クラウドサービスの分野における一般的な認証処理であって十分にセキュリティが確保可能な処理（不正アクセスを阻害する処理）であればよい。
そして、クライアント認証部１０４による認証処理が適切に完了した場合、他のコンピュータ端末から受信した検体画像が輪郭検出部１０６によって取得される（ステップＳ１０３）。
なお、ここで述べたステップＳ１０１とステップＳ１０３とが、上述のステップＳ１３またはステップＳ２３の処理に相当する。
【００３５】
ステップＳ１０３において取得される検体画像の一例を図４に示す。図４ではモノクロで図示されているが、実際の検体画像では青地に青い点と白い点とが混在する画像になっている。
検体画像の背景が青くなっているのは、トリパンブルー液によって染色された生体組織が撮像されている検体画像を輪郭検出部１０６が取得することに起因する。ここで、トリパンブルー液とは、深青色の色素によってタンパク質に強く結合する溶液である。死滅組織は損傷等により透過性が高いのでトリパンブルー液が組織内に入り込んで速やかに染色されるが、生存組織は組織内に入り込んだ色素を組織外に排除するため染色が緩やかになる。従って、検体画像において生存組織は白い点状（例えば、ポイントＰ１）に示され、死滅組織は青い点状（例えば、ポイントＰ２）に示される。すなわち、輪郭検出部１０６（輪郭検出手段）は、生存組織または死滅組織が選択的に染色されて撮像されている検体画像を取得する。
なお、図４において直線状に示されているもの（例えば、ラインＬ１やラインＬ２）は、検体画像の撮影背景に用いられるスライドガラス（図示せず）上に描かれている格子状の筋である。また、図４において明らかに生体組織とは異なる形状のもの（例えば、物質Ｓ１や物質Ｓ２）は含有液に紛れ込んだ異物と考えられる。
【００３６】
なお、図４に示すような検体画像を撮像するために、カメラ５００や通信端末３００は被写体を拡大して撮像可能な接眼レンズを付することが好ましい。また、当該接眼レンズは１０倍から８０倍程度の倍率のものを使用するとよい。
【００３７】
輪郭検出部１０６は、ステップＳ１０３で取得された検体画像から、画像認識によって生体組織の輪郭を検出する（ステップＳ１０５）。
より具体的には輪郭検出部１０６（輪郭検出手段）は、学習モードと認識モードとを有しており、事前に学習モードで機械学習しておき、測定要請と共に検体画像を受信した場合には認識モードで画像認識をする。
学習モードでは、輪郭検出部１０６は、生体組織の輪郭に関する正例（ポジティブサンプル）である正解画像と負例（ネガティブサンプル）である不正解画像とを取得する。また、輪郭検出部１０６は、取得された正解画像および不正解画像を機械学習することによって生体組織の輪郭を検出するための識別器を生成する。
認識モードでは、輪郭検出部１０６は、検体画像を取得し、取得された検体画像に対して学習モードで生成した識別器を用いて生体組織の輪郭を検出する。この識別モードにおける輪郭検出部１０６の処理が上述のステップＳ１０５の処理に相当する。
ここで識別器とは、画像認識によるオブジェクト検出に用いられ、特定の形状の有無を判別するものをいう。なお、本明細書では異なる識別器を複数連結させたもの（カスケードファイル）も識別器と称する。
【００３８】
学習モードにおける輪郭検出部１０６の処理手順を、図７を用いてより詳細に説明する。
まず、正解画像および不正解画像を取得する（ステップＳ３０１）。ここで取得される正解画像および不正解画像に多数の正例または負例が含まれているほど、輪郭検出部１０６による検出精度が向上する。
ここで正解画像または不正解画像とは、正例または負例となる生体組織の輪郭パターンが含まれている画像である。正例となる輪郭パターンは検体となる生体組織の種別で異なり、本実施形態においては競走馬の幹細胞の輪郭パターンである。負例となる輪郭パターンは検体画像に入り込みうる検体以外の形状であり、本実施形態では例えば検体画像の画像背景になるスライドガラスの格子状の溝（例えばラインＬ１やラインＬ２）や含有液に含有されうる液胞や異物（例えば物質Ｓ１や物質Ｓ２）の形状等が挙げられる。
なお、正解画像または不正解画像は、ウェブサーバ１００の管理者により収集され、事前に正解または不正解を示す情報（教師信号）が付されていることが好ましい。
【００３９】
次に、輪郭検出部１０６は、ステップＳ３０１で取得した正解画像または不正解画像を読み出すためのリストファイル（正解リストおよび不正解リスト）をそれぞれについて生成する（ステップＳ３０３）。
なお、ステップＳ３０３の処理は、正解画像または不正解画像に付されている教師信号に基づいて輪郭検出部１０６によって自動的に処理されることが好ましい。
【００４０】
輪郭検出部１０６は、ステップＳ３０３で生成したリストファイルに従って、正解画像に含まれる輪郭パターンと不正解画像に含まれる輪郭パターンとを機械学習し（ステップＳ３０５）、それぞれの輪郭パターンを判別可能な識別器を生成する（ステップＳ３０７）。
なお、ステップＳ３０５における機械学習では、一連の学習処理ごとに正解画像を正解と判断する率（認識率）および非正解画像を正解と誤って判断する率（誤認識率）をそれぞれ算定する。算定された認識率が高いほど、また算定された誤認識率が低いほど、生成された識別器は高精度である。識別器の精度は、ウェブサーバ１００の管理者等によって目標値が設定されることが好ましく、その目標値を達成するまでステップＳ３０５の機械学習を繰り返すことが望ましい。
【００４１】
なお、上記の学習モードで輪郭検出部１０６を作動させるのは、画像認識システム１０００の運用開始前にウェブサーバ１００の管理者によって行われればよく、運用開始後は認証モードで作動すればよい。すなわち、画像認識システム１０００の運用開始後は、一定の識別器によって生体組織の輪郭が検出されればよい。
なお、ここで述べた態様は本発明の実施例の一つであり、画像認識システム１０００の運用開始後に輪郭検出部１０６を学習モードで作動させてもよい。
【００４２】
ステップＳ１０５において、輪郭検出部１０６は、上記のような機械学習を経て生成された識別器を用いて、生存組織または死滅組織に関わらず生体組織の輪郭を検出する。
そして、生死判定部１０８は、ステップＳ１０５で検出された生体組織の輪郭に内包されているピクセルの色彩を解析して、当該生体組織の生死判定を行う（ステップＳ１０７）。なお、ステップＳ１０７において解析される対象のピクセルは、ステップＳ１０５で検出された生体組織の輪郭に内包されているピクセルの全部である必要は必ずしもなく、例えばその中央に位置する一部のピクセルのみを対象としてもよい。
【００４３】
トリパンブルー液による染色は図４のように撮像されるので、光量（輝度値）のみで生死判定を行おうとすると死滅組織と背景（異物等）との分別が難しく、従来技術では計数精度が低減することがあった。
本実施形態では、生体組織の生死に関わらず、まず検体画像から生体組織の輪郭パターンに合致する形状を検出し、その形状に含まれるピクセルの色彩判定によって生存組織と死滅組織とを分別してから計数処理を行うので、計数精度の向上が図られる。
【００４４】
ステップＳ１０７における生死判定部１０８の処理手順について、図６を用いてより詳細に説明する。
生死判定部１０８（生死判定手段）は、輪郭検出部１０６（輪郭検出手段）によって検出された生体組織の輪郭のそれぞれに内包されているピクセルの色彩を色空間上で表現した色調値によって認識する（ステップＳ２０１）。
次に、生死判定部１０８は、ステップＳ２０１で認識された色調値の集合を二つのクラスに分別するための識別境界を生成する（ステップＳ２０３）。
そして、生死判定部１０８は、ステップＳ２０３で生成された識別境界に照らし合わせて、一方のクラスに分別された色調値で表現されているピクセルを内包する生体組織を生存組織と判定し、他方のクラスに分別された色調値で表現されているピクセルを内包する生体組織を死滅組織と判定する（ステップＳ２０５）。
【００４５】
ここで色空間とは、色を秩序立てて配列する形式であり、色を座標で指定することができる。本実施形態における色空間はＲＧＢ色空間であり、上記の色調値にはＲＧＢ色空間におけるＲの座標値、Ｇの座標値、Ｂの座標値またはこれらから算出されるグレースケール値等が該当しうる。
輪郭検出部１０６によって検出された輪郭に内包されているピクセルが複数存在する場合、それぞれについて色調値が存在する。従って、ステップＳ２０１においては、複数のピクセルの平均値を対応する生体組織の色彩を示す色調値として認識する等の調整が行われてもよい。
【００４６】
ステップＳ２０３およびステップＳ２０５における処理、すなわち色調値の集合を二分する識別境界の生成と当該識別境界を用いた生死判定には、サポートベクターマシンが適している。ここでサポートベクターマシンとは、パターン認識モデルの一つであり、未学習データに対して高い識別性能を得ることを特徴としている。
本実施形態の場合、検体画像が撮像される環境や撮像手段の性能によって検体画像に含まれるピクセルの色彩が異なるため、一様の識別境界を設定しても適切な生死判定が行えないことが懸念される。従って、生死判定に用いる識別境界は、測定要請の都度（測定ごと）に取得される検体画像、すなわち未学習データから最適解を算定して適用することが好ましい。
【００４７】
上記のような手順によって行われたステップＳ１０７の判定結果に従って、細胞計数部１１０は、検体画像に含まれる生存組織の数量および死滅組織の数量をそれぞれ計数する（ステップＳ１０９）。
なお、本実施形態では、後に説明するステップＳ１１１で生体組織の生存率を推算するために、ステップＳ１０９では生存組織の数量および死滅組織の数量の双方を計数する必要がある。ただし、これは一例であり、本発明の実施において、細胞計数部１１０は生存組織の数量または死滅組織の数量のいずれか一方を計数する態様であってもよい。
【００４８】
ステップＳ１０９で計数された生存組織または死滅組織の数量から、推算部１１２は、生体組織が液中に分散して存在している含有液に存在している生存組織もしくは死滅組織の全量または上記含有液における生体組織の生存率を推算する（ステップＳ１１１）。
なお、推算部１１２による推算には、上記含有液の全量と検体画像に撮像されている含有液量の割合が加味される必要がある。また、検体画像に撮像する場合に上記含有液を希釈しているのであれば、その希釈倍率も考慮する必要がある。
【００４９】
以上の処理によって生成された情報に基づいて、測定結果生成部１１４は測定結果を人間が視認可能に表示しうるファイル形式で生成し、当該測定結果をステップＳ１０１で受信した測定要請の発信元に応答する（ステップＳ１１３）。
ここで応答される測定結果には、ステップＳ１０５で検出された輪郭を示す情報、ステップＳ１０７における判定精度を示す情報、ステップＳ１０９で計数された数量を示す情報、ステップＳ１１１で推算された数値を示す情報、等が含まれてもよい。
なお、ステップＳ１１３における処理が、上述したステップＳ１７やステップＳ２７の処理に相当する。
【００５０】
以上の一連の処理を実行することによってウェブサーバ１００は、受信した測定要請に応じることができる。なお、上述したステップＳ１５またはステップＳ２５で述べた測定処理とは、ステップＳ１０３からステップＳ１１１までの一連の処理に相当する。ここで、上記測定処理について整理すると、次のようになる。
輪郭検出部１０６（輪郭検出手段）は、一回の測定のために一または複数の検体画像を取得する。生死判定部１０８（生死判定手段）は、取得された検体画像から認識された色調値の集合に基づいて識別境界の最適解を一回の測定ごとに算定し、算定された識別境界を用いて生存組織または死滅組織を判定する。細胞計数部１１０（計数手段）は、一回の測定として生存組織または死滅組織の数量を計数する。
なお、ここで「一回の測定」とは、一回の測定要請に応じてウェブサーバ１００（画像認識装置）によって実行される一連の処理の一部または全部をいう。
【００５１】
ここまで具体的な実施形態を示して本発明を説明したが、これは一例である。例えば、本発明の画像認識システムまたは画像認識装置は、上記で説明した各構成要素以外にも他の構成要素を備えてもよく、当該他の構成要素が上記した各構成要素の一部または全部と連動してもよい。
また、本発明の各種の構成要素は、個々に独立した存在である必要はなく、複数の構成要素が単一の構成要素として構成されていること、一つの構成要素が複数の構成要素に分割されて形成されていること、ある構成要素が他の構成要素の一部であること、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していること、等を許容する。
また、上述した各種の構成要素は、必ずしも必須の構成要素ではなく、本発明の効果を阻害しない程度に省いても構わないし、同等に機能又は作用する他の構成要素に代えてもよい。
【００５２】
上記実施形態において示した処理手順も本発明の実施の一例であって、ここに示した手順に限られない。従って、上述したシーケンス図（図２）やフローチャート（図５から図７）に図示した一つの処理が複数に分離されて実行される、複数の処理が一つの処理として実行される、複数の処理が並行して実行される等を許容する。
【００５３】
上記実施形態における画像認識システム１０００は、検体画像に含有される生体組織の計数等を行う測定サービスを提供することを目的とするものであるが、別の用途に本発明の画像認識システムが用いられてもよい。
例えば、生体組織が撮像された検体画像を多数収集し、収集された検体画像に関する種々のデータ（例えば、生存組織もしくは死滅組織の数量または生体組織の生存率等）を蓄積するデータベースとして用いてもよい。
【００５４】
上記実施形態において生体組織の染色に用いる薬品としてトリパンブルー液を例示したが、これも一例である。取り扱う生体組織の種別によって最適な薬品を用いて染色すればよい。
【００５５】
本実施形態は以下の技術思想を包含する。
（１）検体である複数の生体組織が撮像されたデジタル画像である検体画像を取得し、取得された前記検体画像から前記生体組織の輪郭を検出する輪郭検出手段と、前記検体画像から検出された前記生体組織の輪郭に内包されているピクセルの色彩を解析して、それぞれの前記生体組織が生存している生存組織または死滅している死滅組織の少なくとも一方に該当することを判定する生死判定手段と、前記生死判定手段によって判定された前記生存組織または前記死滅組織の少なくとも一方の数量を計数する計数手段と、を備える画像認識装置。
（２）前記生死判定手段は、前記輪郭検出手段によって検出された前記生体組織の輪郭のそれぞれに内包されているピクセルの色彩を色空間上で表現した色調値によって認識し、認識された前記色調値の集合を二つのクラスに分別するための識別境界に照らし合わせて、一方の前記クラスに分別された前記色調値で表現されているピクセルを内包する前記生体組織を前記生存組織と判定し、他方の前記クラスに分別された前記色調値で表現されているピクセルを内包する前記生体組織を前記死滅組織と判定する（１）に記載の画像認識装置。
（３）前記輪郭検出手段は、一回の測定のために一または複数の前記検体画像を取得し、前記生死判定手段は、取得された前記検体画像から認識された前記色調値の集合に基づいて前記識別境界の最適解を前記一回の測定ごとに算定し、算定された前記識別境界を用いて前記生存組織または前記死滅組織を判定し、前記計数手段は、前記一回の測定として前記生存組織または前記死滅組織の数量を計数する（２）に記載の画像認識装置。
（４）前記輪郭検出手段は、学習モードと認識モードとを有しており、前記学習モードでは、前記生体組織の輪郭に関する正例である正解画像と負例である不正解画像とを取得し、取得された前記正解画像および前記不正解画像を機械学習することによって前記生体組織の輪郭を検出するための識別器を生成し、前記認識モードでは、前記検体画像を取得し、取得された前記検体画像に対して前記学習モードで生成した前記識別器を用いて前記生体組織の輪郭を検出する（１）から（３）のいずれか一つに記載の画像認識装置。
（５）前記輪郭検出手段は、前記生体組織が液中に分散して存在している含有液の少なくとも一部が撮像されているデジタル画像を前記検体画像として取得し、さらに、前記計数手段によって計数された前記生存組織または前記死滅組織の数量から、前記含有液に存在している前記生存組織もしくは前記死滅組織の全量または前記含有液における前記生体組織の生存率を推算する推算手段を備える（１）から（４）のいずれか一つに記載の画像認識装置。
（６）前記輪郭検出手段は、前記生存組織または前記死滅組織が選択的に染色されて撮像されている前記検体画像を取得する（１）から（５）のいずれか一つに記載の画像認識装置。
（７）前記検体画像に撮像されている前記生体組織が動物の幹細胞である（６）に記載の画像認識装置。
（８）前記検体画像に撮像されている前記動物の幹細胞が競争馬の幹細胞である（７）に記載の画像認識装置。
（９）（１）から（８）のいずれか一つに記載の画像認識装置と、前記生体組織を撮像して前記検体画像を生成する撮像手段と、前記撮像手段によって生成された前記検体画像を前記画像認識装置に送信可能な通信手段と、を含む画像認識システム。
（１０）前記画像認識装置は、前記通信手段から受信した前記検体画像を処理して得られる処理結果を当該通信手段に対して応答する（９）に記載の画像認識システム。
（１１）検体である複数の生体組織が撮像されたデジタル画像である検体画像を取得し、取得された前記検体画像から前記生体組織の輪郭を検出する輪郭検出処理と、前記検体画像から検出された前記生体組織の輪郭に内包されているピクセルの色彩を解析して、それぞれの前記生体組織が生存している生存組織または死滅している死滅組織の少なくとも一方に該当することを判定する生死判定処理と、前記生死判定処理によって判定された前記生存組織または前記死滅組織の少なくとも一方の数量を計数する計数処理と、をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【符号の説明】
【００５６】
１０００  画像認識システム
１００  ウェブサーバ
１０２  通信部
１０４  クライアント認証部
１０６  輪郭検出部
１０８  生死判定部
１１０  細胞計数部
１１２  推算部
１１４  測定結果生成部
１２０  記憶部
２００  ネットワーク
３００  通信端末
４００  クライアント端末
５００  カメラ
Ｌ１、Ｌ２  ライン
Ｐ１、Ｐ２  ポイント
Ｓ１、Ｓ２  物質
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図４】
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