検便検査における色相による菌種判別システム
Bacteria Discrimination System by Hue in Stool Test
感性情報学講座 0312013079 菅原雄太
指導教員：小嶋和徳 伊藤慶明
1. はじめに3. 提案手法
近年，検便検査は感染症等の無症状病原体保本研究では，培養された選択分離培地を撮影有者や，集団感染の感染経路を特定するために し，その画像の色情報より，菌の発育の有無及行われている．特に集団感染の感染経路の迅速 び菌種の判別を自動で行うことを目標とする．
な特定が重要であり，腸管出血性大腸菌(EHEC) 1) である O157 等の感染拡大を防ぐため， 3.1. 選択分離培地の撮影条件病原体を迅速に判別することが求められている． 本研究では，培養された選択分離培地を撮影
検便検査の際に菌を見逃さず，迅速に判別する し，撮影画像に対して判別を行う．ここでは，
図 1 のように，画像 1 枚に一つの選択分離培地ことが，感染拡大の抑止に重要である．
現在，検便検査による菌の判定は，全工程人 全体が映り込むように撮影する．
手で行われている．まず，検便によって得られ選択分離培地た検体を複数種類の選択分離培地に塗抹し，培背景養する．その後，培養によって発育した菌集落の色を元に目視により大まかな判定を行い，毒図 1 撮影条件
素検査等で菌種を特定する．通常一人の被験者から一つの検体が取れ，1 検体あたり 8 種類の 3.2. 自動菌種判別方式
選択分離培地画像の色情報のヒストグラムを選択分離培地を用いる．多いときは一日に一人菌種毎に算出する．その結果，高度数の範囲にの検査員当たり何百人分もの検体を検査しなければならないため，人手による判別は大きな時 違いが表れた．本研究では高度数の範囲の違い間と労力が掛かり，コストを要する．また，判 を利用し，閾値を決定する．本研究においての定者により判定誤差が生じることもあり，判別 閾値とは，菌集落の HSV 表色系情報を利用した値である．HSV 表色系とは，人間の色感覚自動化による省力化と安定化は重要である．
本研究では，負担軽減と菌種判別の安定化の に基づいた色特徴である．主に Hue（色相）にため，菌種の判別自動化を目指し，培養された ついて，画像ごとの相対ヒストグラムを求める．
選択分離培地の撮影画像を入力するだけで菌種 求めた相対ヒストグラムを元に，同種（同色）の判別が可能なシステムの構築を目的とし，こ のもので平均を取る．この平均相対ヒストグラ
こでは選択分離培地ごとに注目菌種の有無を判 ムを使用し，閾値の考察を行う．閾値の決定には，目的の菌種の Hue の度数が高い範囲を決定別する方法について検討する．
する．そして，その範囲で bin 数をカウントする閾値を，高い値と低い値の二つ決める．これ
2. 菌種判定プロセス
選択分離培地は，検便検査により得られる複 により，指定範囲内にノイズが入った場合でも，数種の菌が混在した検体から，特定の菌の存在 影響を受けにくい．
を確認する目的で調製された培地である．目的の菌が生育しやすく，目的外の菌が発育し難いように工夫されている．
検便検査によって得られた検体はまず，使用する全ての選択分離培地に塗抹される．これらを培養すると菌集落が発育し，発育した菌集落の色を元に目視により菌の候補を判別する．その後，これら複数種類の培地の判別結果を統合し，元の検体が感染している菌の候補を選出す
る．選出された候補を元に，生化学的性状の確認や免疫診断用血清による型別，毒素検査等の追加研究を行い，感染している菌の特定まで導く．

3.3. 二段階判定
選択分離培地による菌集落の見逃しは，感染拡大及び重大な被害を招きかねない．菌集落の見逃しを回避するためここでは，二段階判定を行う．
二段階判定とは，一段階目は選択分離培地画像全体に対して閾値判定を行い，二段階目は選択分離培地画像上半分に対して閾値判定を行う手法である．菌の塗抹は，選択分離培地上部分から行うという特徴がある．菌集落が薄いもの
でも，上半分に注目して相対ヒストグラムをとることにより，菌集落部分の割合が高くなることを利用し，菌集落の見逃しを防ぐ．

4. 実験
表 2 評価セット 2 の結果
4.1. 実験条件
藤色菌集
菌集落発選択 分離培地 クロモアガー STEC（以 下，落育STEC）について，実験を行った．STEC は，塗発育画像
無し画像
抹し，培養された菌の中に EHEC が含まれてい720
藤色判定
る場合，藤色の菌集落を発育する特徴を持つ．
00
再判定で藤色判定
STEC の画像例を図 2 に示す．実験用の画像は， 発育無し判定
08
岩手県環境保健研究センターから入手した藤色
100%
100%
判定率
菌集落発育画像 145 枚，菌集落発育無し画像 17枚を用いる．
提案手法では，100%の結果を出すことができた．評価セット 1 の評価において，菌集落の有無が曖昧な画像が 2 枚あったが，それに対しても二段階判定の再判定により，誤判定を防いだことが分かる．また，菌集落の発育が薄いものについても抽出できるという利点も確認できた．

図 2 STEC 藤色発育画像と発育無し画像
入手した画像データを，3.1 で示した撮影条件に合致するように切り出しを行った．
また，藤色菌集落発育画像 145 枚を 73 枚と72 枚，菌集落発育無し画像 17 枚を 9 枚と 8 枚に分け，閾値決定及び評価用の 2 セット用意した．この 2 セットを用い，クロスバリデーション（計 2 回評価）を行った．
4.2. 実験結果
閾値決定及び評価用として 2 セット（評価セット 1，評価セット 2）を用いて相対ヒストグ
ラムの平均を元に判定用閾値を決定した結果，どちらも以下の通り同一の閾値となった．

Hue 値 3~17 において，度数1.0×10−4 以上が 13 以上 または，度数1.0×10−3 以上が 3 以上 で藤色判定．
次に，上記閾値を適用し，実際に判別を行った 2 回評価の結果を以下の表 1，表 2 に記す．
表 1 評価セット 1 の結果
藤色菌集
菌集落発落育発育画像
無し画像
710
藤色判定
20
再判定で藤色判定09
発育無し判定
100%
100%
判定率

図 3 再判定での藤色判定画像例
提案手法による二段階判定では，図 3 のように，極僅かしか菌集落が発育していないものも抽出し，判別することができた．
5. 終わりに本研究では，検便検査で使用されている選択分離培地 STEC の閾値判別を行った．その結果，二段階判定を用いることにより，菌集落の見逃しを防ぐことができることを確認した．
一方，入手した画像 162 枚での結果の為，画像を増やした際について今後評価していく必要がある．また，選択分離培地を撮影する環境の影響について，撮影時の光の当て方や反射の具合等も加えて検討する必要がある．
今後は，上記問題点の検討や，今回分析をしていない選択分離培地である CT-SMAC，CTRMAC，CT-RFMAC，CT-SBMAC，クロモ ア
ガーO157TAM，トリコロール，CT-RX-O26 の分析及び判別方法の考察を進めていきたい．
参考文献1)

厚生労働省- 腸管出血性大腸菌による食中毒(http://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/shokuhin/syokuchu/daichoukin.html / 2016.12.21 閲覧)