(57)【要約】【課題】複数の培養対象に係る培養状況を効果的に可視化する。【解決手段】機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いた形態解析により時系列に沿って推定された、分裂能を有する細胞を含む培養対象の培養状況に係る動的な表示を制御する表示制御部、を備え、前記表示制御部は、複数の前記培養対象に係る前記培養状況の比較表示を制御する、制御装置が提供される。また、プロセッサが、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いた形態解析により時系列に沿って推定された、分裂能を有する細胞を含む培養対象の培養状況に係る動的な表示を制御すること、を含み、前記表示を制御することは、複数の前記培養対象に係る前記培養状況の比較表示を制御すること、をさらに含む、制御方法が提供される。【選択図】図１
2019225176.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いた形態解析により時系列に沿って推定された、分裂能を有する細胞を含む培養対象の培養状況に係る動的な表示を制御する表示制御部、
を備え、
前記表示制御部は、複数の前記培養対象に係る前記培養状況の比較表示を制御する、
制御装置。
【請求項２】
前記分裂能を有する細胞は、受精卵を含む、
請求項１に記載の制御装置。
【請求項３】
前記培養状況は、卵割状況を含み、
前記表示制御部は、複数の前記受精卵の前記卵割状況に係る比較表示を制御する、
請求項２に記載の制御装置。
【請求項４】
前記卵割状況は、卵割段階を含み、
前記表示制御部は、複数の受前記精卵の前記卵割段階に係る比較表示を制御する、
請求項３に記載の制御装置。
【請求項５】
前記卵割状況は、異常卵割の発生状況を含み、
前記表示制御部は、複数の前記受精卵の前記異常卵割の発生状況に係る比較表示を制御する、
請求項３に記載の制御装置。
【請求項６】
前記異常卵割は、ダイレクトクリベージまたはリバースクリベージのうち少なくともいずれかを含む、
請求項５に記載の制御装置。
【請求項７】
前記培養状況は、前記受精卵の死細胞化に係る状況を含み、
前記表示制御部は、複数の前記受精卵の前記死細胞化に係る状況の比較表示を制御する、
請求項２に記載の制御装置。
【請求項８】
前記培養状況は、前記受精卵の受精、前核、極体、フラグメンテーション、細胞割球、桑実胚のコンパクション、内細胞塊、栄養外胚葉、透明帯のうち少なくともいずれかに係る状況を含む、
請求項２に記載の制御装置。
【請求項９】
前記表示制御部は、前記受精卵の培養状況に係る時系列表示を制御する、
請求項２に記載の制御装置。
【請求項１０】
前記表示制御部は、撮影された画像に基づいて推定された前記受精卵の卵割段階に係る確率値の時系列表示を制御する、
請求項９に記載の制御装置。
【請求項１１】
前記表示制御部は、前記画像が撮影された時刻間における前記卵割段階の前記確率値が補間された確率波形の表示を制御する、
請求項１０に記載の制御装置。
【請求項１２】
前記表示制御部は、前記確率値に基づいて推定された前記受精卵の卵割タイミングに係る表示を制御する、
請求項１０に記載の制御装置。
【請求項１３】
前記表示制御部は、前記確率値に基づいて推定された前記受精卵の異常卵割に係る発生タイミングの表示を制御する、
請求項１０に記載の制御装置。
【請求項１４】
前記表示制御部は、推定された前記受精卵の細胞休止期に係る表示を制御する、
請求項９に記載の制御装置。
【請求項１５】
前記表示制御部は、複数の前記受精卵の培養状況を、培養ディッシュにおいて前記受精卵が配置されるウェルの位置と対応づけて表示させる、
請求項２に記載の制御装置。
【請求項１６】
撮像された前記培養対象の画像を入力とし、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いた形態解析により、前記培養対象の前記培養状況を時系列に沿って動的に推定する処理部、
をさらに備える、
請求項１に記載の制御装置。
【請求項１７】
前記分裂能を有する細胞は、受精卵を含み、
前記処理部は、前記形態解析により、前記受精卵の卵割段階に係る確率値を時系列に出力する、
請求項１６に記載の制御装置。
【請求項１８】
前記処理部は、前記画像が撮影された時刻間における前記卵割段階の前記確率値を補間した確率波形に基づいて、前記受精卵の異常卵割の発生を推定する、
請求項１７に記載の制御装置。
【請求項１９】
前記処理部は、狭間隔で撮影された前記画像に基づいて学習された前記確率値の傾きに基づいて前記確率波形を出力する、
請求項１８に記載の制御装置。
【請求項２０】
前記学習済みモデルは、前記培養対象を撮影した画像と、前記培養対象の形状、形態、構造のうち少なくとも一つに係る特徴に関する情報とを含む学習データを用いて生成された認識器である、
請求項１に記載の制御装置。
【請求項２１】
プロセッサが、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いた形態解析により時系列に沿って推定された、分裂能を有する細胞を含む培養対象の培養状況に係る動的な表示を制御すること、
を含み、
前記表示を制御することは、複数の前記培養対象に係る前記培養状況の比較表示を制御すること、
をさらに含む、
制御方法。
【請求項２２】
コンピュータを、
機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いた形態解析により時系列に沿って推定された、分裂能を有する細胞を含む培養対象の培養状況に係る動的な表示を制御する表示制御部、
を備え、
前記表示制御部は、複数の前記培養対象に係る前記培養状況の比較表示を制御する、
制御装置、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、制御装置、制御方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、細胞などを時系列に沿って撮影し、当該細胞の経時変化を観察する手法が広く行われている。例えば、特許文献１には、培養対象となる細胞の分裂に係る段階を推定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２０１６−５０９８４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、細胞などの培養対象の観察においては、大量の細胞を同時に培養し、観察や評価を行うのが一般的である。しかし、特許文献１に記載の技術では、複数の培養対象に係る観察結果や評価結果の提示について十分な考慮がなされていない。【０００５】
そこで、本開示では、複数の培養対象に係る培養状況を効果的に可視化することが可能な、新規かつ改良された制御装置、制御方法、およびプログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示によれば、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いた形態解析により時系列に沿って推定された、分裂能を有する細胞を含む培養対象の培養状況に係る動的な表示を制御する表示制御部、を備え、前記表示制御部は、複数の前記培養対象に係る前記培養状況の比較表示を制御する、制御装置が提供される。【０００７】
また、本開示によれば、プロセッサが、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いた形態解析により時系列に沿って推定された、分裂能を有する細胞を含む培養対象の培養状況に係る動的な表示を制御すること、を含み、前記表示を制御することは、複数の前記培養対象に係る前記培養状況の比較表示を制御すること、をさらに含む、制御方法が提供される。【０００８】
また、本開示によれば、コンピュータを、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いた形態解析により時系列に沿って推定された、分裂能を有する細胞を含む培養対象の培養状況に係る動的な表示を制御する表示制御部、を備え、前記表示制御部は、複数の前記培養対象に係る前記培養状況の比較表示を制御する、制御装置、として機能させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００９】
以上説明したように本開示によれば、複数の培養対象に係る培養状況を効果的に可視化することが可能となる。【００１０】
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】
【００１１】
【図１】本開示の一実施形態に係る表示制御部が制御するユーザインタフェースの一例である。
【図２】同実施形態に係る制御システムの機能構成例を示すブロック図である。
【図３】同実施形態に係る表示制御部による培養対象に係る培養状況の比較表示制御について説明するための図である。
【図４】同実施形態に係る受精卵の判定に係る状態の比較表示制御について説明するための図である。
【図５】同実施形態に係る受精卵の卵割タイミングおよび卵割後の経過時間の表示例を示す図である。
【図６】同実施形態に係る受精卵の細胞休止期に係る情報の表示例を示す図である。
【図７】同実施形態に係る処理部および胚培養士により判定された卵割段階の比較表示の一例を示す図である。
【図８】同実施形態に係る卵割段階の確率値に基づいて生成されるグラフの一例を示す図である。
【図９】同実施形態に係る卵割段階の確率値に基づいて生成されるグラフの一例を示す図である。
【図１０】同実施形態に係る卵割段階の確率値に基づいて生成されるグラフの一例を示す図である。
【図１１】同実施形態に係る卵割段階の確率値に基づいて生成されるグラフの一例を示す図である。
【図１２】同実施形態に係る処理部による確率波形に基づく異常卵割の推定について説明するための図である。
【図１３】同実施形態に係る処理部による確率波形に基づく異常卵割の推定について説明するための図である。
【図１４】同実施形態に係る桑実胚以降の卵割段階の推定について説明するための図である。
【図１５】同実施形態に係る桑実胚以降の卵割段階の推定について説明するための図である。
【図１６】同実施形態に係る桑実胚以降の卵割段階の推定について説明するための図である。
【図１７】同実施形態に係る桑実胚以降の卵割段階の推定について説明するための図である。
【図１８】同実施形態に係るオーバーレイ画像の生成について説明するための図である。
【図１９】同実施形態に係る本実施形態に係る培養対象の形状認識結果および解析結果に基づいて生成されるグラフの一例である。
【図２０】同実施形態に係る本実施形態に係る培養対象が含む構成物のオーバーレイ画像の生成について説明するための図である。
【図２１】同実施形態に係る養対象が含む構成物の形状認識結果および解析結果に基づいて生成されるグラフの一例である。
【図２２】同実施形態に係る制御装置の動作の流れを示すフローチャートの一例である。
【図２３】本開示の一実施形態に係る制御装置のハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
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。
【００１３】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．実施形態
１．１．概要
１．２．構成例
１．３．機能の詳細
１．４．動作の流れ
２．ハードウェア構成例
３．まとめ
【００１４】
＜１．実施形態＞
＜＜１．１．概要＞＞
まず、本開示の一実施形態の概要について説明する。上述したように、近年、種々の分野において、細胞などの培養対象を時系列に沿って撮影し(タイムラプス撮影、とも称する)、当該細胞の経時変化を観察する手法が広く行われている。
【００１５】
例えば、畜産分野においては、家畜などの受精卵を移植が可能となる状態まで発育させる際にタイムラプス撮影を行うことで当該受精卵の経時変化を観察し、また発育状態を評価する手法が行われている。
【００１６】
また、上記のようなタイムラプス撮影や発育状態の評価をシステムが半自動で行う技術も開発されている。しかし、システムによる撮影や評価を行う場合であっても、最終的には、胚培養士がシステムが判定した評価を確認し、必要に応じて評価結果を修正するなどの作業が行ったうえで、出荷判定がなされるのが一般的である。
【００１７】
しかし、上記のようなタイムラプス撮影においては、一度に１０００〜２０００個など大量の受精卵を同時に観察、評価する場合もあり、胚培養士がすべての受精卵に係る再評価および出荷判定を行うにために高い作業負荷と長い時間を要していた。また、畜産分野に限らず、不妊治療や再生治療などの分野においても、長時間に渡るタイムラプス撮影が行われているが、大量の培養対象に係る培養状況を直観的に把握することは非常に困難であった。
【００１８】
本開示に係る技術思想は、上記の点に着目して発想されたものであり、複数の培養対象に係る培養状況を効果的に可視化することを可能とする。このために、本開示の一実施形態に係る制御方法を実現する制御装置２０は、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いた形態解析により時系列に沿って推定された、分裂能を有する細胞を含む培養対象の培養状況に係る動的な表示を制御する表示制御部２４０を備える。また、本開示の一実施形態に係る表示制御部２４０は、複数の培養対象に係る前記培養状況の比較表示を制御することを特徴の一つとする。
【００１９】
図１は、本開示の一実施形態に係る表示制御部２４０が制御するユーザインタフェースＵＩの一例である。なお、図１では、本実施形態に係る培養対象が受精卵である場合のユーザインタフェースＵＩの一例が示されている。
【００２０】
図１に示すように、本実施形態に係る表示制御部２４０が制御するユーザインタフェースＵＩでは、例えば、撮影装置１０が撮影した複数の受精卵のタイムラプス画像が、並んで表示される。また、各受精卵のタイムラプス画像には、本実施形態に係る処理部２３０が機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いた形態解析により推定した培養状況が付加されてよい。
【００２１】
例えば、培養対象が受精卵である場合、上記の培養状況には、受精卵の卵割状況が含まれる。また、上記の卵割状況は、例えば、受精卵の卵割段階や異常卵割の発生状況が含まれてよい。さらには、上記の培養状況には、例えば、受精卵の死細胞化に係る状況が含まれてよい。また、出荷済みの受精卵に係る状況が含まれてもよい。
【００２２】
図１に示す一例の場合、本実施形態に係る表示制御部２４０は、処理部２３０が推定した受精卵の卵割段階や死細胞化、また出荷済みに係る状況を、各タイムラプス画像のオーバーレイ色により比較して示している。なお、上記の卵割段階には、例えば、桑実胚（ｍｏｒｕｌａ）、初期胚盤胞（ｅａｒｌｙ  ｂｌａｓｔｏｃｙｓｔ）、胚盤胞（ｂｌａｓｔｏｃｙｓｔ）、拡張胚盤胞（ｅｘｐａｎｄｉｎｇ  ｂｌａｓｔｏｃｙｓｔ）などが挙げられる。
【００２３】
このように、本実施形態に係る表示制御部２４０によれば、大量の受精卵に係る培養状況を比較した状態で胚培養士などのユーザに対し提示することが可能となる。
【００２４】
また、この際、本実施形態に係る表示制御部２４０は、複数の受精卵に係るタイムラプス画像よび培養状況が、培養ディッシュにおいて受精卵が配置されるウェルの位置（座標）と対応づけられて表示されるよう制御を行ってよい。
【００２５】
例えば、図１の図中右上を参照すると、現在、ユーザインタフェースＵＩに表示されているタイムラプス画像は、６つの培養ディッシュＤ１〜Ｄ６のうち上段左の培養ディッシュＤ１において、左上の区画で培養されている受精卵に対応していることがわかる。また、表示制御部２４０は、各タイムラプス画像が、上記領域における各受精卵の物理位置に対応させて表示されるよう制御を行ってよい。
【００２６】
このように、本実施形態に係る表示制御部２４０によれば、大量の培養対象に係る培養状況を培養ディッシュにおいて培養対象が配置されるウェルの位置と対応づけて表示することができる。本実施形態に係る表示制御部２４０が有する上記の機能によれば、胚培養士などのユーザが、各受精卵の培養状況を直観的に把握し、また出荷の判定などを短時間で正確に行うことが可能となる。
【００２７】
以上、本実施形態に係る表示制御部２４０により制御される、培養対象に係る培養状況の比較表示について概要を説明した。なお、図１を用いた上記の説明においては、培養対象が受精卵である場合を例に述べたが、本実施形態に係る培養対象は、分裂能を有する細胞を広く含んでよい。なお、分裂能を有する細胞としては、例えば、がん細胞や、再生医療分野などで用いられる各種の培養細胞などが挙げられる。
【００２８】
さらに、本明細書において、「受精卵」とは、単一の細胞と、複数の細胞の集合体とを
少なくとも概念的に含む。ここで、単一の細胞または複数の細胞の集合体は、卵母細胞（oocyte）、卵子（eggまたはovum）、受精卵（fertile ovumまたはzygote）、未分化胚芽細胞（blastocyst）、胚（embryo）を含む受精卵の成長過程の一または複数のステージで観察される細胞に関連するものである。
【００２９】
＜＜１．２．構成例＞＞
次に、本実施形態に係る制御システムの構成例について説明する。図２は、本実施形態に係る制御システムの機能構成例を示すブロック図である。図２を参照すると、本実施形態に係る制御システムは、撮影装置１０、制御装置２０、および表示装置３０を備える。また、撮影装置１０と制御装置２０、制御装置２０と表示装置３０は、互いに通信が行えるようにネットワーク４０を介して接続される。
【００３０】
（撮影装置１０）
本実施形態に係る撮影装置１０は、制御装置２０による制御に基づいて、受精卵などの培養対象を撮影する装置である。本実施形態に係る撮影装置１０は、例えば、撮影機能を有する光学顕微鏡などであってよい。
【００３１】
図２を参照すると、本実施形態に係る撮影装置１０は、撮影部１１０、保持部１２０、照射部１３０を備える。
【００３２】
（（撮影部１１０））
本実施形態に係る撮影部１１０は、制御装置２０による制御に基づいて、培養対象を撮影する機能を有する。本実施形態に係る撮影部１１０は、例えば、カメラなどの撮影装置により実現される。また、撮影部１１０は、倍率の異なる複数の光学対物レンズを備えてもよい。
【００３３】
本実施形態に係る制御装置２０は、撮影部１１０の撮影タイミング、撮影時間（露光時間）、光学対物レンズの選択、また撮影部１１０の水平方向または垂直方向における物理位置などを制御することができる。
【００３４】
（（保持部１２０））
本実施形態に係る保持部１２０は、培養対象が培養される培養ディッシュを保持する機能を有する。本実施形態に係る保持部１２０は、例えば、観察ステージで有り得る。
【００３５】
本実施形態に係る制御装置２０は、保持部１２０の水平方向または垂直方向における物理位置などを制御することで、撮影における培養対象の水平位置や焦点位置を制御することが可能である。
（（照射部１３０））
本実施形態に係る照射部１３０は、制御装置２０による制御に基づいて、撮影に用いられる各種の光を照射する機能を有する。また、本実施形態に係る照射部１３０には、しぼりなどの光学系が広く含まれてもよい。
【００３６】
本実施形態に係る制御装置２０は、照射部１３０が照射する光の種類、波長、強度、照射時間、照射間隔などを制御することができる。
【００３７】
（制御装置２０）
本実施形態に係る制御装置２０は、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いて算出した培養対象の認識確率に基づいて、培養対象の撮影を制御する機能を有する。本実施形態に係る制御装置２０は、例えば、情報処理サーバとして実装され、ネットワーク４０を介して撮影装置１０を遠隔的に制御してもよい。
【００３８】
また、本実施形態に係る制御装置２０は、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いた形態解析により培養対象の培養状況時系列に沿って動的に推定し、当該培養状況の比較表示を制御する機能を有する。
【００３９】
（（撮影制御部２１０））
本実施形態に係る撮影制御部２１０は、撮影装置１０による培養対象のタイムラプス撮影を制御する機能を有する。本実施形態に係る撮影制御部２１０は、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いて算出された観察対象の認識確率に基づいて、撮影部１１０と観察対象の相対的な水平位置や焦点位置などを制御することを特徴の一つとする。
【００４０】
（（学習部２２０））
本実施形態に係る学習部２２０は、培養対象が撮影された画像と機械学習アルゴリズムとに基づいて観察対象の認識などに係る学習を行う機能を有する。本実施形態に係る学習部２２０は、例えば、複数のＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎレイヤーを含んで構成されるＤｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇなどの多層ニューラルネットワークによる機械学習により観察対象の認識学習を行ってもよい。
【００４１】
本実施形態に係る学習部２２０は、例えば、培養対象を撮影した画像と教師データとに基づく教師あり学習を行うことで、培養対象の形状、形態、構造などに係る特徴を学習することが可能である。なお、上記の教師データは、例えば、画像中に含まれる培養対象の分類（例えば、受精卵など）や培養対象の成長段階（例えば、２細胞、４細胞、桑実胚、初期胚盤胞、胚盤胞、拡張胚盤胞などの卵割段階、または死細胞）に係る情報を含んでよい。すなわち、学習部２２０は、培養対象を撮影した画像と上記教師データ（培養対象の形状、形態、構造などのうち少なくとも一つに係る特徴に関する情報）とを含む学習データを用いて機械学習（例えば多層ニューラルネットワークによる機械学習）を行い、培養対象の認識を行う学習済みモデルを生成してもよい。すなわち、例えば多層ニューラルネットワークによる機械学習の場合には、上記学習によって、ニューラルネットワークを構成する入力層、出力層、隠れ層の各層間の重み係数（パラメータ）が調整されて、学習済みモデルが生成される。
【００４２】
（（処理部２３０））
本実施形態に係る処理部２３０は、学習部２２０により学習された学習知識に基づいて、培養対象の形態解析を行う機能を有する。すなわち、本実施形態に係る処理部２３０は、学習部２２０による学習により生成される認識器（または分類器とも呼ぶ）であってよい。本実施形態に係る処理部２３０は、例えば、培養対象の画像を入力とし、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いた形態解析により、受精卵の卵割段階に係る確率値を時系列に出力することができる。本実施形態に係る処理部２３０が有する機能の詳細については、別途後述する。
【００４３】
（（表示制御部２４０））
本実施形態に係る表示制御部２４０は、処理部２３０が形態解析により時系列に沿って推定した培養対象の培養状況に係る動的な表示を制御する機能を有する。本実施形態に係る表示制御部２４０は、特に、複数の培養対象に係る培養状況の比較表示を制御してよい。
【００４４】
上述したとおり、上記の培養対象には、例えば、受精卵が含まれる。この際、本実施形態に係る表示制御部２４０は、複数の受精卵の卵割状況や死細胞化に係る状況が比較して表示されるよう表示装置３０を制御することができる。
【００４５】
また、上述したとり、上記の卵割状況には、受精卵の卵割段階や、異常卵割や細胞休止期（Ｌａｇ−Ｐｈａｓｅ）の発生状況が含まれる。本実施形態に係る表示制御部２４０は、複数の受精卵の卵割段階や異常卵割の発生状況が比較して表示されるよう表示装置３０を制御することができる。
【００４６】
なお、本実施形態に係る表示制御部２４０は、図１に示したようなユーザインタフェース上において、上記のような培養状況の比較表示を制御してよい。本実施形態に係るユーザインタフェースは、例えば、Ｗｅｂサービスなどの形態で実現されてもよい。ユーザは、表示装置３０が表示するユーザインタフェースを介して培養対象の培養状況などを確認し、また判定結果の記録などの各種の操作を行うことができる。この際、表示制御部２４０は、例えば、ユーザインタフェースの表示形式を定義するＨＴＭＬファイルなどの制御情報を生成し、当該制御情報を通信部２５０を介して表示装置３０に送信することで、表示装置３０によるユーザインタフェースの表示を制御することができる。本実施形態に係る表示制御部２４０が有する機能については、別途詳細に説明する。
【００４７】
（通信部２５０）
本実施形態に係る通信部２５０は、ネットワーク４０を介して、撮影装置１０や表示装置３０との情報通信を行う機能を有する。本実施形態に係る通信部２５０は、例えば、撮影制御部２１０が生成した撮影制御に係る制御信号を撮影装置１０に送信し、撮影装置１０から、撮影された培養対象の画像を受信する。また、本実施形態に係る通信部２５０は、表示制御部２４０が生成したユーザインタフェースの表示制御に係る制御情報を表示装置３０に送信する。
【００４８】
（表示装置３０）
本実施形態に係る表示装置３０は、制御装置２０による制御に基づいて、複数の培養対象に係る培養状況の比較表示を行う装置である。
【００４９】
（（表示部３１０））
本実施形態に係る表示部３１０は、画像やテキストなどの視覚情報を出力する機能を有する。本実施形態に係る表示部３１０は、特に、制御装置２０から受信した制御情報に基づいて、ユーザが培養対象の培養状況を確認するためのユーザインタフェースを表示する。一方で、本実施形態に係る表示部３１０は、制御装置２０の表示制御部２４０と同等の機能を有してもよい。この場合、表示部３１０は、制御装置２０の処理部２３０が出力する各種の認識結果を受信し、当該認識結果に基づいて、ユーザインタフェースの表示を制御することができる。
【００５０】
このために、本実施形態に係る表示部３１０は、視覚情報を提示する表示デバイスなどを備える。上記の表示デバイスには、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）装置、タッチパネルなどが挙げられる。
【００５１】
（ネットワーク４０）
ネットワーク４０は、撮影装置１０と制御装置２０とを接続する機能を有する。ネットワーク４０は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを含んでもよい。また、ネットワーク４０は、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの専用回線網を含んでもよい。また、ネットワーク４０は、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など無線通信網を含んでもよい。
【００５２】
以上、本実施形態に係る制御システムの構成例について説明した。なお、本実施形態に係る撮影装置１０および制御装置２０の構成は、図２を用いて説明した上記の構成例に限定されない。例えば、本実施形態に係る制御装置２０は、学習部２２０を必ずしも備えなくてもよい。本実施形態に係る制御装置２０は、他の装置により学習された学習知識に基づいて、撮影装置１０による撮影の制御や培養対象に係る培養状態の推定を行ってもよい。本実施形態に係る制御システムおよび制御装置２０の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
【００５３】
＜＜１．３．機能の詳細＞＞
次に、本実施形態に係る制御装置２０が有する機能について詳細に説明する。まず、本実施形態に係る表示制御部２４０による培養状況の比較表示制御について述べる。
【００５４】
上述したように、本実施形態に係る表示制御部２４０は、複数の培養対象に係る培養状況の比較表示を制御する。図１においては、本実施形態に係る表示制御部２４０が、培養状況の一例として、受精卵の卵割段階と死細胞化に係る状況の比較表示を制御する場合について説明した。一方、本実施形態に係る表示制御部２４０は、上記の一例に限定されず、種々の培養状況に係る比較表示を制御してよい。
【００５５】
図３は、本実施形態に係る表示制御部２４０による培養対象に係る培養状況の比較表示制御について説明するための図である。図３に示す一例の場合、本実施形態に係る表示制御部２４０は、図１に示したユーザインタフェースＵＩ上に表示させるタイムラプス画像の右上に、各種の培養状況を示すボックスＢ１を付与することで、培養状況の比較表示を実現している。
【００５６】
具体的には、表示制御部２４０は、図３に示す一例において、ボックスＢ１における左の枠に受精卵の品質状態を示す色や文字を付与している。ここで、上記の品質状態とは、受精卵の培養状態を総合的に示すものであってもよい。表示制御部２４０は、例えば、タイムラプス画像に対応する受精卵が正常発育中であることや、死細胞化していることなどを、それぞれ異なる色や文字、マークなどにより示すことができる。図３に示す一例の場合、表示制御部２４０は、所定の色および文字「Ｄ」により、タイムラプス画像に対応する受精卵が死細胞化していることを示している。
【００５７】
また、表示制御部２４０は、図３に示す一例において、ボックスＢ１における中央の枠に受精卵の卵割状況を示す色や文字を付与している。上記の卵割状況には、例えば、卵割段階や異常卵割の発生状況が含まれる。表示制御部２４０は、例えば、タイムラプス画像に対応する受精卵が正常に卵割していること、異常卵割していること、また卵割段階や異常卵割の種別などを、色や文字、マークなどのインジケータにより示すことができる。
【００５８】
図３に示す一例の場合、表示制御部２４０は、所定の色および文字「ＤＣ」により、タイムラプス画像に対応する受精卵がダイレクトクリベージ（Ｄｉｒｅｃｔ  Ｃｌｅａｖａｇｅ）を起こしていることを示している。
【００５９】
ここで、上記のダイレクトクリベージとは、受精卵が、例えば、１細胞から３細胞、あるいは２細胞から６細胞などの非等倍分割を行う異常卵割の一種である。ダイレクトクリベージが発生した受精卵の妊娠率は、正常な等倍分割の卵割を経た受精卵と比較して有意に低いことが知られている。
【００６０】
また、本実施形態に係る異常卵割には、上記のダイレクトクリベージのほか、受精卵が、例えば、３細胞から２細胞、あるいは８細胞から６細胞のように、卵割段階を遡るリバースクリベージ（Ｒｅｖｅｒｓｅ  Ｃｌｅａｖａｇｅ）が含まれる。リバースクリベージが発生した受精卵の妊娠率は、ダイレクトクリベージが発生した受精卵の妊娠率と同様、正常な等倍分割の卵割を経た受精卵と比較して有意に低いことが知られている。
【００６１】
このように、本実施形態に係る表示制御部２４０によれば、複数の受精卵のうち、ダイレクトクリベージやリバースクリベージなどの異常卵割を起こした受精卵を、胚培養士が直観的かつ容易に把握し、出荷前に除去するなどの対応を行うことが可能となる。
【００６２】
また、表示制御部２４０は、図３に示す一例において、ボックスＢ１における右の枠に受精卵に係る他の培養状況を示す色や文字を付与している。図３に示す一例の場合、表示制御部２４０は、所定の色および文字「ＢＣ」により、タイムラプス画像に対応する受精卵が胚盤胞収縮を起こしていることを示している。
【００６３】
以上説明したように、本実施形態に係る表示制御部２４０は、受精卵の培養状況に係る種々の情報を色や文字、マークなどを用いて、表示させることができる。本実施形態に係る表示制御部２４０が有する上記の機能によれば、複数の受精卵に係る培養状況を、胚培養士などのユーザが網羅的かつ統合的に把握することができ、判定に要する時間や工数、人数などを大きく低減することが可能となる。
【００６４】
次に、本実施形態に係る受精卵の判定状態に係る表示制御について説明する。上述したように、大量の受精卵をタイムラプス撮影により自動で判定する場合であっても、最終的には胚培養士が各受精卵の状態を確認し、出荷等に係る判定を行うのが一般的である。
【００６５】
しかし、この際、表示される大量の受精卵のうち、どの受精卵が一次判定済であるのか、または最終判定済であるのか、を胚培養士が瞬時に判断することが困難な場合がある。
【００６６】
そこで、本実施形態に係る表示制御部２４０は、受精卵の判定に係る状態をタイムラプス画像に付加することなどにより、胚培養士による上記の判断を補助することができる。
【００６７】
図４は、本実施形態に係る受精卵の判定に係る状態の比較表示制御について説明するための図である。図４に示す一例の場合、本実施形態に係る表示制御部２４０は、図１に示したユーザインタフェースＵＩ上に表示させるタイムラプス画像の右上に、受精卵の判定に係る状態を示すボックスＢ２を付与することで、判定状態の比較表示を実現している。
【００６８】
具体的には、表示制御部２４０は、受精卵に係る判定が未だ行われていない場合には、ボックスＢ２における左の枠に所定の色やマークを付与している。また、表示制御部２４０は、受精卵の一時判定が行われている場合にはボックスＢ２における中央の枠に、受精卵の最終判定が行われている場合には、ボックスＢ２における右の枠にそれぞれ所定の色やマークを付与している。
【００６９】
本実施形態に係る表示制御部２４０が有する上記の機能によれば、大量の受精卵を同時に観察する場合であっても、胚培養士が受精卵の判定状態を瞬時に把握し、効率的な判定作業を行うことが可能となる。
【００７０】
以上、本実施形態に係る表示制御部２４０による比較表示制御について説明した。上述したように、本実施形態に係る表示制御部２４０は、色や文字、またはマークなどのインジケータを用いて、複数の受精卵に係る培養状況や判断状態などを比較した状態でユーザに提示することができる。なお、本実施形態に係る表示制御部２４０による比較表示制御は、上記で述べた一例に限定されず、種々の形態により実現可能である。
【００７１】
例えば、図１においては、本実施形態に係る表示制御部２４０が、タイムラプス画像に対する色のオーバーレイにより卵割段階などを示す場合を例に説明したが、表示制御部２４０は、例えば、タイムラプス画像の枠の色や、模様、強調度合いを異ならせることで、受精卵の培養状況を示してもよい。また、表示制御部２４０は、受精卵のタイムラプス画像を必ずしも表示させなくてもよく、例えば、各受精卵に対応するＩＤなどにより示してもよい。
【００７２】
続いて、本実施形態に係る表示制御部２４０による受精卵に係る培養状態の詳細表示制御について説明する。本実施形態に係る表示制御部２４０は、例えば、ユーザインタフェースＵＩに表示されるタイムラプス画像をユーザが選択した場合、当該タイムラプス画像に対応する受精卵の培養状態の詳細データを表示する詳細ページへの遷移を制御してもよい。
【００７３】
本実施形態に係る表示制御部２４０は、上記の詳細ページにおいて、例えば、受精卵の卵割タイミングや、卵割後の経過時間などに係る情報表示を制御してもよい。この際、本実施形態に係る表示制御部２４０は、処理部２３０による推定結果に基づいて、受精卵の培養状況に係る時系列表示を制御してよい。
【００７４】
図５は、本実施形態に係る受精卵の卵割タイミングおよび卵割後の経過時間の表示例を示す図である。図５に示す一例において、表示制御部２４０は、処理部２３０が算出した受精卵の卵割段階に係る確率値に基づいて、時系列における受精卵の卵割段階の推移をグラフにより表示させている。
【００７５】
例えば、図５に示す一例の場合、受精卵が「Ｄａｙ１」において、１細胞から２細胞へ、また２細胞から３細胞以上へと卵割したことを示している。この際、表示制御部２４０は、例えば、処理部２３０が推定した上記に係る卵割タイミングを、グラフ上にバーｂ１およびｂ２などを付与することにより示すことができる。
【００７６】
また、上記のバーｂ１およびｂ２は、例えば、ユーザがスライド操作を行うことで、修正できてよい。胚培養士などのユーザは、グラフを確認し、卵割タイミングが誤って推定されていると判断した場合、バーｂ１やｂ２の位置をスライドすることで、判定を修正することが可能である。
【００７７】
また、表示制御部２４０は、バーｂ１やｂ２の位置に基づいて、第１卵割後の経過時間や第２卵割後の経過時間を算出し、フィールドＦ１に表示させてもよい。
【００７８】
このように、本実施形態に係る表示制御部２４０によれば、受精卵の卵割タイミングや卵割後の経過時間を胚培養士が容易に確認し、また修正することが可能となる。
【００７９】
また、本実施形態に係る表示制御部２４０は、例えば、受精卵の細胞休止期に係る情報表示を制御してもよい。一般に、受精卵には、細胞の活発な増殖が停止する細胞休止期（誘導期、とも称される）があることが知られている。また、近年では、細胞休止期が４細胞期から８細胞期へ分裂する過程に起こり、細胞休止期の開始細胞数が多く、開始時間が早く、また期間が短い受精卵ほど、移植後の発生能（妊娠率など）が高いことが明らかにされている。
【００８０】
上記のような事情から、受精卵の細胞休止期は、発生能の高い受精卵を識別する上で、重要な指標となるとして注目されている。
【００８１】
このため、本実施形態に係る表示制御部２４０は、処理部２３０が推定した細胞休止期に係る情報を表示させることで、胚培養士による受精卵の総合的な品質判定を補助することが可能である。
【００８２】
図６は、本実施形態に係る受精卵の細胞休止期に係る情報の表示例を示す図である。図５に示す一例において、表示制御部２４０は、処理部２３０が算出した受精卵内部の細胞の動き量の変化（速度ベクトルの合計値）を可視化したグラフ上に、処理部２３０が上記動き量の変化に基づいて推定した細胞休止期の開始および終了を示すバーｂ３およびｂ４を表示させている。
【００８３】
本実施形態に係る処理部２３０は、例えば、単位培養時間当たりの経時的な上記動き量の合計値の変化が閾値以下である期間と、単位培養時間当たりの経時的な受精卵の径の変化が閾値以下である期間とが重複する期間を細胞休止期として推定することが可能である。
【００８４】
また、この際、本実施形態に係る表示制御部２４０は、図５に示した場合と同様に、バーｂ３およびｂ４に対するスライド操作を受け付け、グラフを確認した胚培養士が細胞休止期を修正可能なように制御を行ってよい。
【００８５】
また、表示制御部２４０は、バーｂ３やｂ４の位置に基づいて、細胞休止期の合計時間、開始時間、終了時間などを、フィールドＦ２に表示させてもよい。
【００８６】
このように、本実施形態に係る表示制御部２４０によれば、受精卵の細胞休止期を胚培養士が容易に確認し、また修正することが可能となる。
【００８７】
また、本実施形態に係る表示制御部２４０は、例えば、処理部２３０が推定した受精卵の卵割段階と、胚培養士により判定され、また入力された卵割段階と、を同一のグラフにより表示させてもよい。
【００８８】
図７は、本実施形態に係る処理部２３０および胚培養士により判定された卵割段階の比較表示の一例を示す図である。図７に示す一例では、処理部２３０および胚培養士による１〜４細胞期に係る卵割段階の判定結果が時系列に示されている。なお、図７に示す一例では、処理部２３０による卵割段階の判定結果が丸印により、胚培養士による卵割段階の判定結果が縦棒印によりそれぞれ示されている。
【００８９】
このように、本実施形態に係る表示制御部２４０によれば、処理部２３０による卵割段階の判定結果と、胚培養士による卵割段階の判定結果とを同一のグラフにより表示することが可能となる。本実施形態に係る表示制御部２４０が有する上記の機能によれば、胚培養士が大量の受精卵に係る培養状況の判定を行う際に、処理部２３０による判定結果との差を直観的に把握し、短時間で効率的な作業を行うことが可能となる。
【００９０】
続いて、本実施形態に係る卵割段階の推定と当該推定の結果に係る表示制御について説明する。上述したように、本実施形態に係る処理部２３０は、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いて、撮影された受精卵の形態解析を行うことで、当該受精卵の卵割段階に係る確率値を、各卵割段階ごとに時系列に出力することができる。
【００９１】
処理部２３０（認識器または分類器とも呼ぶ）は、例えば、１細胞、２細胞、３細胞以上の受精卵の画像と教師データとに基づいて学習された学習知識を用いて形態解析を行うことで、入力画像中の受精卵が、１細胞である確率、２細胞である確率、３細胞以上である確率値をそれぞれ出力することが可能である。すなわち、処理部２３０が有する学習済みモデルに対して受精卵画像を入力データとして入力することにより、受精卵の細胞期に関する確率値を出力することが可能である。
【００９２】
この際、本実施形態に係る表示制御部２４０は、処理部２３０が出力する上記の確率値の時系列表示を制御してもよい。
【００９３】
図８は、本実施形態に係る卵割段階の確率値に基づいて生成されるグラフの一例を示す図である。図８に示す一例の場合、表示制御部２４０は、処理部２３０が出力した卵割段階に係る確率値を時系列に沿ってプロットしたグラフを生成している。なお、図８には、処理部２３０が入力画像に基づいて、１細胞、２細胞、３細胞以上に係る確率値を出力した場合のグラフの一例が示されている。なお、上記の確率値は、１を１００％とし、０を０％とする。
【００９４】
本実施形態に係る処理部２３０および表示制御部２４０が有する上記の機能によれば、胚培養士が受精卵の卵割段階に係る確率値の経時変化を容易に把握することが可能となる。
【００９５】
また、本実施形態に係る処理部２３０は、例えば、各時刻において算出した各卵割段階の確率値のうち、最も高い卵割段階の確率値に基づいて、撮影が行われた各時刻における卵割段階を推定してもよい。
【００９６】
この際、本実施形態に係る表示制御部２４０は、例えば、図９に示すように、各時刻において最も高い卵割段階の確率値のみをプロットしたグラフを生成し、当該グラフ上に処理部２３０が推定した卵割段階の情報を付与してもよい。
【００９７】
本実施形態に係る処理部２３０および表示制御部２４０が有する上記の機能によれば、胚培養士が受精卵に係る卵割段階の経時変化をより直観的に把握することが可能となる。
【００９８】
また、本実施形態に係る処理部２３０は、画像が撮影された時刻間における卵割段階の確率値を補間した確率波形を出力してもよい。この際、本実施形態に係る処理部２３０は、例えば１０分間隔などの狭間隔で撮影された受精卵の画像に基づいて学習された確率値の傾き、上記の確率波形を出力することができる。
【００９９】
本実施形態に係る処理部２３０が有する上記の機能によれば、運用時におけるタイムラプス撮影の間隔を学習時と比べて広くした場合（例えば、３０分、１時間など）であっても、撮影時刻間における卵割段階の確率値を取得することが可能となり、撮影および推定に係るコストを大幅に削減することができる。
【０１００】
また、この際、本実施形態に係る表示制御部２４０は、例えば、図１０に示すように、処理部２３０が出力した確率波形を含むグラフを生成してもよい。図１０に示す一例の場合、表示制御部２４０は、１細胞の確率値が補間された確率波形Ｃ１、２細胞の確率値が補間された確率波形Ｃ２、および３細胞以上の確率値が補間された確率波形Ｃ３を含むグラフを生成している。
【０１０１】
また、本実施形態に係る処理部２３０は、取得した確率波形に基づいて、卵割タイミングおよび推定し、また、当該卵割タイミングに基づいて各時刻間における卵割段階を推定することも可能である。
【０１０２】
本実施形態に係る処理部２３０は、例えば、２つの卵割段階に係る確率波形が交差する交差点を検出し、当該交差点に対応する時刻を卵割タイミングと推定してよい。
【０１０３】
例えば、図１１に示すグラフの場合、処理部２３０は、１細胞に係る確率波形Ｃ１と２細胞に係る確率波形Ｃ２との交差点を、１細胞から２細胞への卵割タイミングと推定してよい。また、処理部２３０は、２細胞に係る確率波形Ｃ２と３細胞以上に係る確率波形Ｃ３との交差点を２細胞から３細胞以上への卵割タイミングと推定することができる。
【０１０４】
本実施形態に係る処理部２３０が有する上記の機能によれば、撮影間隔よりも細かい粒度で受精卵の卵割段階を精度高く推定することが可能となり、胚培養士がより詳細に受精卵の培養状況を把握することができる。
【０１０５】
また、本実施形態に係る処理部２３０は、取得した確率波形に基づいて、受精卵の異常卵割に係る発生、およびそのタイミングを推定してもよい。図１２および図１３は、本実施形態に係る処理部２３０による確率波形に基づく異常卵割の推定について説明するための図である。
【０１０６】
例えば、図１２に示す一例の場合、処理部２３０は、１細胞に係る確率波形Ｃ１と３細胞以上に係る確率波形Ｃ３とが交差する交差点を検出することで、１細胞から３細胞以上へのダイレクトクリベージが発生したことを推定することが可能である。この際、本実施形態に係る処理部２３０は、確率波形Ｃ１と確率波形Ｃ３の交差点をダイレクトクリベージの発生タイミングＴｄｃとして出力して検出してよい。
【０１０７】
また、図１２に示す一例の場合、処理部２３０は、３細胞以上に係る確率波形Ｃ３と２細胞に係る確率波形Ｃ２とが交差する交差点を検出することで、３細胞以上から２細部へのリバースクリベージが発生したことを推定することが可能である。この際、本実施形態に係る処理部２３０は、確率波形Ｃ３と確率波形Ｃ２の交差点をリバースクリベージの発生タイミングＴｒｃとして出力して検出してよい。
【０１０８】
また、本実施形態に係る表示制御部２４０は、上記のように検出されたダイレクトクリベージの発生タイミングＴｄｃおよびリバースクリベージの発生タイミングＴｒｃや、卵割段階に係る情報がグラフ上に表示されるよう制御を行ってよい。
【０１０９】
本実施形態に係る処理部２３０および表示制御部２４０が有する上記の機能によれば、胚培養士が受精卵の異常卵割を容易に把握し、当該受精卵を除去するなどの対応を行うことが可能となる。
【０１１０】
なお、本実施形態に係る異常卵割の推定は、上記の例に限定されない。本実施形態に係る処理部２３０は、例えば、ある１つの卵割段階に係る確率波形に基づいて、受精卵の異常卵割を推定することも可能である。
【０１１１】
例えば、図１３に示すように、処理部２３０は、１細胞に係る確率波形Ｃ１を出力している。この際、処理部２３０は、確率波形Ｃ１が閾値を上回る期間を１細胞期として推定することができる。ここで、例えば、図１３に示す一例のように、１細胞期が終了し他の細胞期へ移行した後に、再び１細胞期と推定される期間を検出した場合、リバースクリベージの発生を推定することが可能である。
【０１１２】
このように、本実施形態に係る処理部２３０は、種々の手法に基づいて受精卵に係る異常卵割の発生を推定することができる。処理部２３０は、例えば、２細胞期が推定される前に、４細胞期が推定された場合に、ダイレクトクリベージの発生を推定することも可能である。
【０１１３】
次に、本実施形態に係る桑実胚以降の卵割段階の推定について説明する。一般に、桑実胚以降の卵割段階においては、卵割段階が遡及するリバースクリベージは発生しないとされている。このため、本実施形態に係る処理部２３０は、リバースクリベージが発生しないことを前提とすることで、より精度の高い卵割段階の推定を実現することができる。
【０１１４】
図１４〜図１７は、本実施形態に係る桑実胚以降の卵割段階の推定について説明するための図である。なお、図１４〜図１７には、処理部２３０が、桑実胚、初期胚盤胞、胚盤胞、拡張胚盤胞に係る推定を行う場合の一例が示されている。
【０１１５】
本実施形態に係る処理部２３０は、上述した手法により桑実胚以降における各卵割段階の確率値や確率波形を出力することができる。図１４には、表示制御部２４０が出力された確率値に基づいて生成するグラフが、図１５には、表示制御部２４０が出力された確率波形に基づいて生成するグラフが、それぞれ示されている。なお、図１５においては、桑実胚、初期胚盤胞、胚盤胞、拡張胚盤胞に係る確率波形が、それぞれ符号Ｃ１〜Ｃ４により示されている。
【０１１６】
また、処理部２３０は、上述したように、取得した確率波形などに基づき各時刻の卵割段階を推定することができる。この際、桑実胚以降の卵割段階においては、リバースクリベージが発生しない、という前提知識を用いない場合、処理部２３０は、図１６に示すように、時刻ｔ９における確率値に基づいて、時刻ｔ９（付近）における卵割段階が桑実胚であると誤推定してしまう。
【０１１７】
一方、処理部２３０が、桑実胚以降の卵割段階においては、リバースクリベージが発生しない、という前提知識を用いて推定を行う場合、図１７に示すように、図１６においては桑実胚であると誤判定された時刻ｔ９（付近）における卵割段階を、拡張胚盤胞に修正することが可能となる。
【０１１８】
このように、本実施形態に係る処理部２３０によれば、桑実胚以降の卵割段階においては、リバースクリベージが発生しない、という前提知識を用いることで、桑実胚以降における卵割段階の推定精度を効果的に向上させることが可能となる。
【０１１９】
次に、本実施形態に係る培養対象の形状などに係る解析について説明する。本実施形態に係る処理部２３０は、例えば、受精卵などの培養対象の形状を認識し、当該認識の結果に基づいて、培養対象の面積や真円度などの物理的形態や特徴を解析することが可能である。
【０１２０】
また、この際、本実施形態に係る表示制御部２４０は、処理部２３０が出力する上記の認識結果および解析結果を経時変化を示すグラフを生成し、ユーザインタフェースＵＩ上に表示させてよい。
【０１２１】
さらに、本実施形態に係る表示制御部２４０は、処理部２３０が出力する認識確率画像に基づいて、オーバーレイ画像などを生成し、当該オーバーレイ画像を上記のグラフと共に表示させてもよい。
【０１２２】
図１８は、本実施形態に係るオーバーレイ画像の生成について説明するための図である。図１８の左側には、ある時刻において撮影装置１０により撮影された受精卵ＦＡのオリジナル画像Ｉｏが模式的に示されている。本実施形態に係る処理部２３０は、上記のオリジナル画像Ｉｏを入力とした形状認識処理を実行することで、受精卵ＦＡに係る認識確率画像を出力することができる。
【０１２３】
ここで、上記の認識確率画像とは、オリジナル画像中における培養対象の認識結果に係る確率分布を可視化したものであり、例えば、白に近いほど被写体（ピクセル）が培養対象である確率が高く、黒に近いほど被写体（ピクセル）が培養対象である確率が低いことを示す画像で有り得る。
【０１２４】
この際、本実施形態に係る表示制御部２４０は、処理部２３０が出力する認識確率画像を所定の閾値に基づいて２値化した２値化画像を生成し、当該２値化画像をオリジナルの撮影画像に半透明にオーバーレイすることで、図１８の右側に示すようなオーバーレイ画像Ｉｒを生成することが可能である。なお、オーバーレイ色としては、例えば、胚培養士が認識しやすい緑などが採用されてもよい。
【０１２５】
一方で、本実施形態に係る表示制御部２４０は、上記のようなオーバーレイのほか、培養対象の形状に係る認識結果を示す種々の画像を上記のグラフとともに表示させてもよい。表示制御部２４０は、例えば、上記の認識確率画像に基づいて画像中における培養対象の特定興味部分のセグメンテーション結果を示したセグメンテーション画像を生成し、当該セグメンテーション画像をグラフとともに表示させてもよい。
【０１２６】
図１９は、本実施形態に係る培養対象の形状認識結果および解析結果に基づいて生成されるグラフの一例である。なお、図１９に示す一例では、受精卵の面積の推移が時系列に示されている。また、図１９では、グラフとともに示される画像として、セグメンテーション画像が採用される場合の一例が示されている。また、図１９においては、グラフ上におけるプロットと当該プロットに対応するセグメンテーション画像とが、同一の数字により示されている。
【０１２７】
このように、本実施形態に係る処理部２３０および表示制御部２４０によれば、例えば、図１９に示すように、受精卵の全体領域に係る収縮や拡張を視認しやすい状態に加工することで、胚培養士による受精卵の品質判定などを補助することができる。
【０１２８】
また、本実施形態に係る形状認識は、培養対象全体に限定されず、培養対象が含む構成物や当該構成物中の任意の領域であってもよい。図２０は、本実施形態に係る培養対象が含む構成物のオーバーレイ画像の生成について説明するための図である。図２０には、本実施形態に係る処理部２３０が、オリジナル画像Ｉｏに基づいて受精卵ＦＡの細胞塊ＣＭの形状に係る認識確率画像を出力し、表示制御部２４０が、当該認識確率画像に基づいて生成するオーバーレイ画像Ｉｒの一例が模式的に示されている。
【０１２９】
また、図２１は、本実施形態に係る培養対象が含む構成物の形状認識結果および解析結果に基づいて生成されるグラフの一例である。なお、図２１に示す一例では、受精卵が含む細胞塊の面積の推移が時系列に示されている。また、図２１では、グラフとともに示される画像として、セグメンテーション画像が採用される場合の一例が示されている。また、図２１においては、グラフ上におけるプロットと当該プロットに対応するセグメンテーション画像とが、同一の数字により示されている。
【０１３０】
このように、本実施形態に係る処理部２３０および表示制御部２４０によれば、例えば、図２１に示すように、受精卵が含む細胞塊などの構成物に係る領域の収縮や拡張を視認しやすい状態で胚培養士などのユーザに提供することが可能となる。なお、本実施形態に係る培養状況には、上述した例のほか、受精卵の受精（fertilization）の状況、前核（pronuclei）の出現や消失の状況、極体（polar body）の出現や消失の状況などが含まれる。また、本実施形態に係る培養状況は、細部フラグメンテーション（fragmentation）の状況、細胞割球（blastomere）の対称性の状況、桑実胚コンパクション（morula compaction）の出現の状況、内細胞塊（Inner Cell
Mass, ICM）や栄養外胚葉（Trophectoderm, TE）の出現の状況、透明帯（zona）の厚さや破れ（hatching）の状況などを含んでよい。
【０１３１】
以上、本実施形態に係る処理部２３０による認識や解析、および表示制御部２４０による表示制御について説明した。なお、本実施形態に係る表示制御部２４０は、上記で例を挙げた培養対象の培養状況に係る種々のグラフを、複数の培養対象間で比較可能なようにユーザインタフェースＵＩ上に表示させてもよい。表示制御部２４０は、例えば、図１に示したタイムラプス画像のように、複数の培養対象に対応するグラフが並べて表示されるよう制御を行ってもよい。
【０１３２】
＜＜１．４．動作の流れ＞＞
次に、本実施形態に係る制御装置２０の動作の流れについて詳細に説明する。図２２は、本実施形態に係る制御装置２０の動作の流れを示すフローチャートの一例である。なお、以下では、本実施形態に係る培養対象が受精卵であり、処理部２３０が、受精卵の卵割段階や異常卵割の発生を推定する場合を例に述べる。
【０１３３】
制御装置２０は、時刻ｔ＝ｔ１〜ｔｎにおいて、以下のステップＳ１１０１〜Ｓ１１０４を繰り返し実行する。
【０１３４】
まず、撮影制御部２１０が、撮影装置１０を制御し、時刻ｔにおける受精卵の画像を撮影させる（Ｓ１１０１）。
【０１３５】
次に、処理部２３０が、ステップＳ１１０１において撮影された受精卵の画像に基づく形態解析を行う（Ｓ１１０２）。
【０１３６】
続いて、処理部２３０は、ステップＳ１１０２における形態解析の結果として受精卵の卵割段階に係る確率値を出力する（Ｓ１１０３）。
【０１３７】
上記のステップＳ１１０１〜Ｓ１１０３に係る繰り返し処理が終了すると、処理部２３０は、時刻ｔ１〜ｔｎにおける卵割段階の確率値に基づいて、リバースクリベージの判定を行う（Ｓ１１０４）。
【０１３８】
また、処理部２３０は、時刻ｔ１〜ｔｎにおける卵割段階の確率値に基づいて、ダイレクトクリベージの判定を行う（Ｓ１１０５）。
【０１３９】
次に、表示制御部２４０が、ステップＳ１１０１〜Ｓ１１０５において得られた各結果に基づいて、ユーザインタフェースＵＩの表示制御を行う（Ｓ１１０６）。
【０１４０】
＜２．ハードウェア構成例＞
次に、本開示の一実施形態に係る制御装置２０のハードウェア構成例について説明する。図２３は、本開示の一実施形態に係る制御装置２０のハードウェア構成例を示すブロック図である。図２３を参照すると、制御装置２０は、例えば、プロセッサ８７１と、ＲＯＭ８７２と、ＲＡＭ８７３と、ホストバス８７４と、ブリッジ８７５と、外部バス８７６と、インターフェース８７７と、入力装置８７８と、出力装置８７９と、ストレージ８８０と、ドライブ８８１と、接続ポート８８２と、通信装置８８３と、を有する。なお、ここで示すハードウェア構成は一例であり、構成要素の一部が省略されてもよい。また、ここで示される構成要素以外の構成要素をさらに含んでもよい。
【０１４１】
（プロセッサ８７１）
プロセッサ８７１は、例えば、演算処理装置又は制御装置として機能し、ＲＯＭ８７２、ＲＡＭ８７３、ストレージ８８０、又はリムーバブル記録媒体９０１に記録された各種プログラムに基づいて各構成要素の動作全般又はその一部を制御する。
【０１４２】
（ＲＯＭ８７２、ＲＡＭ８７３）
ＲＯＭ８７２は、プロセッサ８７１に読み込まれるプログラムや演算に用いるデータ等を格納する手段である。ＲＡＭ８７３には、例えば、プロセッサ８７１に読み込まれるプログラムや、そのプログラムを実行する際に適宜変化する各種パラメータ等が一時的又は永続的に格納される。
【０１４３】
（ホストバス８７４、ブリッジ８７５、外部バス８７６、インターフェース８７７）
プロセッサ８７１、ＲＯＭ８７２、ＲＡＭ８７３は、例えば、高速なデータ伝送が可能なホストバス８７４を介して相互に接続される。一方、ホストバス８７４は、例えば、ブリッジ８７５を介して比較的データ伝送速度が低速な外部バス８７６に接続される。また、外部バス８７６は、インターフェース８７７を介して種々の構成要素と接続される。
【０１４４】
（入力装置８７８）
入力装置８７８には、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、及びレバー等が用いられる。さらに、入力装置８７８としては、赤外線やその他の電波を利用して制御信号を送信することが可能なリモートコントローラ（以下、リモコン）が用いられることもある。また、入力装置８７８には、マイクロフォンなどの音声入力装置が含まれる。
【０１４５】
（出力装置８７９）
出力装置８７９は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）、ＬＣＤ、又は有機ＥＬ等のディスプレイ装置、スピーカ、ヘッドホン等のオーディオ出力装置、プリンタ、携帯電話、又はファクシミリ等、取得した情報を利用者に対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置である。また、本開示に係る出力装置８７９は、触覚刺激を出力することが可能な種々の振動デバイスを含む。
【０１４６】
（ストレージ８８０）
ストレージ８８０は、各種のデータを格納するための装置である。ストレージ８８０としては、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、又は光磁気記憶デバイス等が用いられる。
【０１４７】
（ドライブ８８１）
ドライブ８８１は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９０１に記録された情報を読み出し、又はリムーバブル記録媒体９０１に情報を書き込む装置である。
【０１４８】
（リムーバブル記録媒体９０１）
リムーバブル記録媒体９０１は、例えば、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）メディア、ＨＤ  ＤＶＤメディア、各種の半導体記憶メディア等である。もちろん、リムーバブル記録媒体９０１は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード、又は電子機器等であってもよい。
【０１４９】
（接続ポート８８２）
接続ポート８８２は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＲＳ−２３２Ｃポート、又は光オーディオ端子等のような外部接続機器９０２を接続するためのポートである。
【０１５０】
（外部接続機器９０２）
外部接続機器９０２は、例えば、プリンタ、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はＩＣレコーダ等である。
【０１５１】
（通信装置８８３）
通信装置８８３は、ネットワークに接続するための通信デバイスであり、例えば、有線又は無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又はＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＵＳＢ）用の通信カード、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｌｉｎｅ）用のルータ、又は各種通信用のモデム等である。
【０１５２】
＜３．まとめ＞
以上説明したように、本開示の一実施形態に係る制御装置２０は、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いた形態解析により時系列に沿って推定された、分裂能を有する細胞を含む培養対象の培養状況に係る動的な表示を制御する表示制御部２４０を備える。また、本開示の一実施形態に係る表示制御部２４０は、複数の培養対象に係る培養状況の比較表示を制御すること、を特徴の一つとする。係る構成によれば、複数の培養対象に係る培養状況を効果的に可視化することが可能となる。
【０１５３】
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、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。
【０１５４】
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。
【０１５５】
また、コンピュータに内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭなどのハードウェアに、制御装置２０が有する構成と同等の機能を発揮させるためのプログラムも作成可能であり、当該プログラムを記録した、コンピュータに読み取り可能な記録媒体も提供され得る。
【０１５６】
また、本明細書の制御装置２０の処理に係る各ステップは、必ずしもフローチャートに記載された順序に沿って時系列に処理される必要はない。例えば、制御装置２０の処理に係る各ステップは、フローチャートに記載され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。
【０１５７】
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）
機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いた形態解析により時系列に沿って推定された、分裂能を有する細胞を含む培養対象の培養状況に係る動的な表示を制御する表示制御部、
を備え、
前記表示制御部は、複数の前記培養対象に係る前記培養状況の比較表示を制御する、
制御装置。
（２）
前記分裂能を有する細胞は、受精卵を含む、
前記（１）に記載の制御装置。
（３）
前記培養状況は、卵割状況を含み、
前記表示制御部は、複数の前記受精卵の前記卵割状況に係る比較表示を制御する、
前記（２）に記載の制御装置。
（４）
前記卵割状況は、卵割段階を含み、
前記表示制御部は、複数の受前記精卵の前記卵割段階に係る比較表示する、
前記（３）に記載の制御装置。
（５）
前記卵割状況は、異常卵割の発生状況を含み、
前記表示制御部は、複数の前記受精卵の前記異常卵割の発生状況に係る比較表示を制御する、
前記（３）または（４）に記載の制御装置。
（６）
前記異常卵割は、ダイレクトクリアベージまたはリバースクリアベージのうち少なくともいずれかを含む、
前記（５）に記載の制御装置。
（７）
前記培養状況は、前記受精卵の死細胞化に係る状況を含み、
前記表示制御部は、複数の前記受精卵の前記死細胞化に係る状況の比較表示を制御する、
前記（２）〜（６）のいずれかに記載の制御装置。
（８）
前記培養状況は、前記受精卵の受精、前核、極体、フラグメンテーション、細胞割球、桑実胚のコンパクション、内細胞塊、栄養外胚葉、透明帯のうち少なくともいずれかに係る状況を含む、
前記（２）〜（７）のいずれかに記載の制御装置。
（９）
前記表示制御部は、前記受精卵の培養状況に係る時系列表示を制御する、
前記（２）〜（８）のいずれかに記載の制御装置。
（１０）
前記表示制御部は、撮影された画像に基づいて推定された前記受精卵の卵割段階に係る確率値の時系列表示を制御する、
前記（９）に記載の制御装置。
（１１）
前記表示制御部は、前記画像が撮影された時刻間における前記卵割段階の前記確率値が補間された確率波形の表示を制御する、
前記（１０）に記載の制御装置。
（１２）
前記表示制御部は、前記確率値に基づいて推定された前記受精卵の卵割タイミングに係る表示を制御する、
前記（１０）または（１１）に記載の制御装置。
（１３）
前記表示制御部は、前記確率値に基づいて推定された前記受精卵の異常卵割に係る発生タイミングの表示を制御する、
前記（１０）〜（１２）のいずれかに記載の制御装置。
（１４）
前記表示制御部は、推定された前記受精卵の細胞休止期に係る表示を制御する、
前記（９）に記載の制御装置。
（１５）
前記表示制御部は、複数の前記受精卵の培養状況を、培養ディッシュにおける前記受精卵の物理位置と対応づけて表示させる、
前記（２）〜（１４）のいずれかに記載の制御装置。
（１６）
撮像された前記培養対象の画像を入力とし、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いた形態解析により、前記培養対象の前記培養状況を時系列に沿って動的に推定する処理部、
をさらに備える、
前記（１）〜（１５）のいずれかに記載の制御装置。
（１７）
前記分裂能を有する細胞は、受精卵を含み、
前記処理部は、前記形態解析により、前記受精卵の卵割段階に係る確率値を時系列に出力する、
前記（１６）に記載の制御装置。
（１８）
前記処理部は、前記画像が撮影された時刻間における前記卵割段階の前記確率値を補間した確率波形に基づいて、前記受精卵の異常卵割の発生を推定する、
前記（１７）に記載の制御装置。
（１９）
前記処理部は、狭間隔で撮影された前記画像に基づいて学習された前記確率値の傾きに基づいて前記確率波形を出力する、
前記（１８）に記載の制御装置。
（２０）
前記学習済みモデルは、前記培養対象を撮影した画像と、前記培養対象の形状、形態、構造のうち少なくとも一つに係る特徴に関する情報とを含む学習データを用いて生成された認識器である、
前記（１）〜（１９）に記載の制御装置。
（２１）
プロセッサが、機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いた形態解析により時系列に沿って推定された、分裂能を有する細胞を含む培養対象の培養状況に係る動的な表示を制御すること、
を含み、
前記表示を制御することは、複数の前記培養対象に係る前記培養状況の比較表示を制御すること、
をさらに含む、
制御方法。
（２２）
コンピュータを、
機械学習アルゴリズムに基づいて生成された学習済みモデルを用いた形態解析により時系列に沿って推定された、分裂能を有する細胞を含む培養対象の培養状況に係る動的な表示を制御する表示制御部、
を備え、
前記表示制御部は、複数の前記培養対象に係る前記培養状況の比較表示を制御する、
制御装置、
として機能させるためのプログラム。
【符号の説明】
【０１５８】
１０      撮影装置
１１０    撮影部
１２０    保持部
１３０    照射部
２０      制御装置
２１０    撮影制御部
２２０    学習部
２３０    処理部
２４０    表示制御部
２５０    通信部
３０      表示装置
３１０    表示部
【図１】
2019225176.tif 000003
【図２】
2019225176.tif 000004
【図３】
2019225176.tif 000005
【図４】
2019225176.tif 000006
【図５】
2019225176.tif 000007
【図６】
2019225176.tif 000008
【図７】
2019225176.tif 000009
【図８】
2019225176.tif 000010
【図９】
2019225176.tif 000011
【図１０】
2019225176.tif 000012
【図１１】
2019225176.tif 000013
【図１２】
2019225176.tif 000014
【図１３】
2019225176.tif 000015
【図１４】
2019225176.tif 000016
【図１５】
2019225176.tif 000017
【図１６】
2019225176.tif 000018
【図１７】
2019225176.tif 000019
【図１８】
2019225176.tif 000020
【図１９】
2019225176.tif 000021
【図２０】
2019225176.tif 000022
【図２１】
2019225176.tif 000023
【図２２】
2019225176.tif 000024
【図２３】
2019225176.tif 000025
【国際調査報告】
2019225176.tif 000026
2019225176.tif 000027
2019225176.tif 000028