単一フレームのタイムラプス画像から、細胞死のイベントが発生する可能性がある細胞候補の領域である候補パッチを検出する候補パッチ検出手段と、複数フレームのタイムラプス画像群から、前記候補パッチ内の細胞の挙動を追跡し、前記候補パッチが時系列順に対応付けられる候補パッチ列を作成する候補パッチ列作成手段と、前記候補パッチ列に含まれる前記候補パッチごとに、M期であることの尤もらしさ又はM期でないことの尤もらしさのいずれかを示す尤度を算出する尤度算出手段と、前記尤度の値を正負の最大値が等しくなるように規格化し、規格化後の前記尤度の値が時系列順に並べられるベクトルを尤度ベクトルとし、更に、1番目の成分からiiは1より大きい自然数番目の成分までを第1の値とし、i1番目の成分から最後の成分までを、第1の値と絶対値が等しく正負の符号が異なる第2の値とするベクトルをラベルベクトルとし、前記尤度ベクトルと前記ラベルベクトルとの内積が最大となるiの値をM期終了フレームと特定するM期終了フレーム特定手段と、を具備する細胞挙動検出装置。前記M期終了フレーム後のフレームにおいて、前記細胞死のイベントが発生しているか否かを判定するイベント判定手段、を更に具備する請求項1に記載の細胞挙動検出装置。前記イベント判定手段は、前記尤度ベクトルと前記ラベルベクトルとの内積の最大値を前記候補パッチ列のフレーム数で割った値が、閾値を下回る場合には、前記細胞死のイベントが発生していないと判定する請求項2に記載の細胞挙動検出装置。前記イベント判定手段は、前記尤度ベクトルと前記ラベルベクトルとの内積が最大となるiの値が、前記候補パッチ列の最終フレームである場合には、前記細胞死のイベントが発生していないと判定する請求項3に記載の細胞挙動検出装置。コンピュータの制御部が実行する細胞挙動検出方法であって、前記制御部が、単一フレームのタイムラプス画像から、細胞死のイベントが発生する可能性がある細胞候補の領域である候補パッチを検出するステップと、前記制御部が、複数フレームのタイムラプス画像群から、前記候補パッチ内の細胞の挙動を追跡し、前記候補パッチが時系列順に対応付けられる候補パッチ列を作成するステップと、前記制御部が、前記候補パッチ列に含まれる前記候補パッチごとに、M期であることの尤もらしさ又はM期でないことの尤もらしさのいずれかを示す尤度を算出するステップと、前記制御部が、前記尤度の値を正負の最大値が等しくなるように規格化し、規格化後の前記尤度の値が時系列順に並べられるベクトルを尤度ベクトルとし、更に、1番目の成分からiiは1より大きい自然数番目の成分までを第1の値とし、i1番目の成分から最後の成分までを、第1の値と絶対値が等しく正負の符号が異なる第2の値とするベクトルをラベルベクトルとし、前記尤度ベクトルと前記ラベルベクトルとの内積が最大となるiの値をM期終了フレームと特定するステップと、を含む細胞挙動検出方法。コンピュータを、単一フレームのタイムラプス画像から、細胞死のイベントが発生する可能性がある細胞候補の領域である候補パッチを検出する候補パッチ検出手段と、複数フレームのタイムラプス画像群から、前記候補パッチ内の細胞の挙動を追跡し、前記候補パッチが時系列順に対応付けられる候補パッチ列を作成する候補パッチ列作成手段と、前記候補パッチ列に含まれる前記候補パッチごとに、M期であることの尤もらしさ又はM期でないことの尤もらしさのいずれかを示す尤度を算出する尤度算出手段と、前記尤度の値を正負の最大値が等しくなるように規格化し、規格化後の前記尤度の値が時系列順に並べられるベクトルを尤度ベクトルとし、更に、1番目の成分からiiは1より大きい自然数番目の成分までを第1の値とし、i1番目の成分から最後の成分までを、第1の値と絶対値が等しく正負の符号が異なる第2の値とするベクトルをラベルベクトルとし、前記尤度ベクトルと前記ラベルベクトルとの内積が最大となるiの値をM期終了フレームと特定するM期終了フレーム特定手段と、して機能させるためのプログラム。しかしながら、特許文献1に記載の手法のように、長時間、蛍光画像を撮影すると、細胞にダメージを与えることが知られている。また、細胞の種類によって蛍光発色させるためのタンパク質は異なる。従って、そのタンパク質の探索及び安定的な蛍光画像の取得が大きな課題として残る。また、細胞死は、薬品の効果検証及び安全性検証において非常に重要な細胞挙動である。従って、自動的に細胞死を検出したいというニーズがある。一方、特許文献1に記載の手法では、分裂や分裂前の状態等のステージを認識することはできるが、いつ細胞死が起きているかまでは検出できない。本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とすることは、非侵襲的に細胞死を自動検出することが可能な細胞挙動検出装置等を提供することである。前述した目的を達成するために第1の発明は、単一フレームのタイムラプス画像から、細胞死のイベントが発生する可能性がある細胞候補の領域である候補パッチを検出する候補パッチ検出手段と、複数フレームのタイムラプス画像群から、前記候補パッチ内の細胞の挙動を追跡し、前記候補パッチが時系列順に対応付けられる候補パッチ列を作成する候補パッチ列作成手段と、前記候補パッチ列に含まれる前記候補パッチごとに、M期であることの尤もらしさ又はM期でないことの尤もらしさのいずれかを示す尤度を算出する尤度算出手段と、前記尤度の値を正負の最大値が等しくなるように規格化し、規格化後の前記尤度の値が時系列順に並べられるベクトルを尤度ベクトルとし、更に、1番目の成分からiiは1より大きい自然数番目の成分までを第1の値とし、i1番目の成分から最後の成分までを、第1の値と絶対値が等しく正負の符号が異なる第2の値とするベクトルをラベルベクトルとし、前記尤度ベクトルと前記ラベルベクトルとの内積が最大となるiの値をM期終了フレームと特定するM期終了フレーム特定手段と、を具備する細胞挙動検出装置である。第1の発明によって、非侵襲的に細胞死を自動検出することが可能となる。第1の発明における細胞挙動検出装置は、前記M期終了フレーム後のフレームにおいて、前記細胞死のイベントが発生しているか否かを判定するイベント判定手段、を更に具備することが望ましい。これによって、M期終了フレーム後のイベントが、細胞死のイベントであるか否かを自動判定することが可能となる。また、前記イベント判定手段は、前記尤度ベクトルと前記ラベルベクトルとの内積の最大値を前記候補パッチ列のフレーム数で割った値が、閾値を下回る場合には、前記細胞死のイベントが発生していないと判定することが望ましい。ここで、尤度ベクトルとラベルベクトルとの内積の最大値を候補パッチ列のフレーム数で割った値が、閾値を下回る場合、M期から細胞死に移行していることを示す尤度が、安定的に得られていないことを意味する。従って、このような場合には細胞死のイベントが発生していないと判定することによって、細胞死のイベントが発生していない候補パッチ列に対して、細胞死のイベントが発生していると誤判定してしまうことを回避することができる。また、前記イベント判定手段は、前記尤度ベクトルと前記ラベルベクトルとの内積が最大となるiの値が、前記候補パッチ列の最終フレームである場合には、前記細胞死のイベントが発生していないと判定することが望ましい。ここで、尤度ベクトルとラベルベクトルとの内積が最大となるiの値が、候補パッチ列の最終フレームである場合、最終フレームまでM期のままであることを意味する。従って、このような場合には細胞死のイベントが発生していないと判定することによって、細胞死のイベントが発生していない候補パッチ列に対して、細胞死のイベントが発生していると誤判定してしまうことを回避することができる。第2の発明は、コンピュータの制御部が実行する細胞挙動検出方法であって、前記制御部が、単一フレームのタイムラプス画像から、細胞死のイベントが発生する可能性がある細胞候補の領域である候補パッチを検出するステップと、前記制御部が、複数フレームのタイムラプス画像群から、前記候補パッチ内の細胞の挙動を追跡し、前記候補パッチが時系列順に対応付けられる候補パッチ列を作成するステップと、前記制御部が、前記候補パッチ列に含まれる前記候補パッチごとに、M期であることの尤もらしさ又はM期でないことの尤もらしさのいずれかを示す尤度を算出するステップと、前記制御部が、前記尤度の値を正負の最大値が等しくなるように規格化し、規格化後の前記尤度の値が時系列順に並べられるベクトルを尤度ベクトルとし、更に、1番目の成分からiiは1より大きい自然数番目の成分までを第1の値とし、i1番目の成分から最後の成分までを、第1の値と絶対値が等しく正負の符号が異なる第2の値とするベクトルをラベルベクトルとし、前記尤度ベクトルと前記ラベルベクトルとの内積が最大となるiの値をM期終了フレームと特定するステップと、を含む細胞挙動検出方法である。第2の発明によって、非侵襲的に細胞死を自動検出することが可能となる。第3の発明は、コンピュータを、単一フレームのタイムラプス画像から、細胞死のイベントが発生する可能性がある細胞候補の領域である候補パッチを検出する候補パッチ検出手段と、複数フレームのタイムラプス画像群から、前記候補パッチ内の細胞の挙動を追跡し、前記候補パッチが時系列順に対応付けられる候補パッチ列を作成する候補パッチ列作成手段と、前記候補パッチ列に含まれる前記候補パッチごとに、M期であることの尤もらしさ又はM期でないことの尤もらしさのいずれかを示す尤度を算出する尤度算出手段と、前記尤度の値を正負の最大値が等しくなるように規格化し、規格化後の前記尤度の値が時系列順に並べられるベクトルを尤度ベクトルとし、更に、1番目の成分からiiは1より大きい自然数番目の成分までを第1の値とし、i1番目の成分から最後の成分までを、第1の値と絶対値が等しく正負の符号が異なる第2の値とするベクトルをラベルベクトルとし、前記尤度ベクトルと前記ラベルベクトルとの内積が最大となるiの値をM期終了フレームと特定するM期終了フレーム特定手段と、して機能させるためのプログラムである。第3の発明のプログラムを汎用のコンピュータにインストールすることによって、第1の発明の細胞挙動検出装置を得ることができる。本発明により、非侵襲的に細胞死を自動検出することが可能な細胞挙動検出装置等を提供することができる。図1は、本発明の実施の形態に係る細胞挙動検出装置1を実現するコンピュータのハードウエア構成図である。尚、図1のハードウエア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。細胞挙動検出装置1は、制御部11、記憶部12、メディア入出力部13、通信制御部14、入力部15、表示部16、周辺機器I/F部17等が、バス18を介して接続される。制御部11は、CPUCentralProcessingUnit、ROMReadOnlYMemory、RAMRandomAccessMemory等で構成される。CPUは、記憶部12、ROM、記録媒体等に格納されるプログラムをRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス18を介して接続された各装置を駆動制御し、細胞挙動検出装置1が行う後述する処理を実現する。ROMは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやBIOS等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。RAMは、揮発性メモリであり、記憶部12、ROM、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部11が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。記憶部12は、HDDハードディスクドライブ等であり、制御部11が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OSオペレーティングシステム等が格納される。プログラムに関しては、OSオペレーティングシステムに相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、制御部11により必要に応じて読み出されてRAMに移され、CPUに読み出されて各種の手段として実行される。メディア入出力部13ドライブ装置は、データの入出力を行い、例えば、CDドライブ-ROM、-R、-RW等、DVDドライブ-ROM、-R、-RW等等のメディア入出力装置を有する。通信制御部14は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワークを介して、他の装置間との通信制御を行う。ネットワークは、有線、無線を問わない。入力部15は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。入力部15を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。表示部16は、CRTモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等ビデオアダプタ等を有する。尚、入力部15及び表示部16は、タッチパネルディスプレイのように、一体となっていても良い。周辺機器I/Fインタフェース部17は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器I/F部17を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器I/F部17は、USBやIEEE1394やRS-235C等で構成されており、通常複数の周辺機器I/Fを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。バス18は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。図2は、複数フレームのタイムラプス画像群の拡大模式図である。本実施の形態におけるタイムラプス画像は、細胞2の細胞周期に伴う挙動を観察するために、光学顕微鏡等により一定間隔ごとに撮影される画像である。一般に、細胞2の細胞周期とは、細胞分裂によって生じる娘細胞が、再び母細胞となって再び細胞分裂を行い、新しい娘細胞になるまでの過程を言う。細胞周期は、M期Mitoticphaseと間期interphaseに分けられる。本実施形態において取り扱う細胞死、特にアポトーシスapoptosis:プログラムされた細胞死の場合、図2に示すように、細胞死に至る直前のM期において、細胞が丸くなり、輝度が高くなる。その後、細胞死が起こり、細胞は潰れてしまい、細胞周期から離脱する。本実施形態における細胞挙動検出装置1は、複数フレームのタイムラプス画像群の中から、細胞死のイベントが発生しているタイミングを検出する。特に、細胞挙動検出装置1は、M期と細胞死の境界となるフレーム、すなわちM期が終了するフレーム以下、M期終了フレームという。を特定することによって、細胞死のイベントが発生しているタイミングを検出する。図3は、細胞挙動検出処理の流れを示すフローチャートである。図3に示すように、細胞挙動検出装置1の制御部11は、記憶部12に記憶されている任意の単一フレームのタイムラプス画像から、細胞死のイベントが発生する可能性がある細胞候補の領域である候補パッチ3を検出するステップS1。前述の通り、本実施形態において取り扱うアポトーシスの場合、図2に示すように、細胞死に至る直前のM期において、細胞が丸くなり、輝度が高くなる。そこで、細胞挙動検出装置1の制御部11は、タイムラプス画像に含まれる多数の細胞の中から、形状が丸く、かつ輝度が高い細胞を、1つずつ候補パッチとして検出する。図4は、候補パッチ検出処理を説明する模式図である。図4aは、多数の細胞が含まれるタイムラプス画像の模式図である。円に近い形状の細胞が、細胞死のイベントが発生する可能性がある細胞候補である。図4bは、候補パッチ3の検出結果の模式図である。候補パッチ3は、図4aに示すように円形の領域に代えて、後述の処理において扱い易い矩形の領域としても良い。例えば、細胞挙動検出装置1の制御部11は、図4aに示す円形の領域を含む長方形を候補パッチ3とする。候補パッチ3を検出する手法は、様々なものが考えられる。本実施形態では、例えば、下記の文献に記載されているmultipleradiusringfilterbankの手法を用いる。<非特許文献1>DetectionofHematopoieticStemCellsinMicroscopyImagesUsingaBankofRingFiltersSungEunEomRyomaBiseandTakeoKanadeTheIEEEInternationalSymposiumonBiomedicalImagingApril2010非特許文献1に記載の手法では、複数のサイズのテンプレートを利用し、テンプレートマッチングを行う。図4aでは、輝度が高い部分を白、輝度が低い部分を黒によって図示している。図4aに示すように、候補パッチ3として検出したい細胞2は、輝度が高い部分がドーナッツ形状となっている。つまり、輝度が高い部分は、半径が異なる2つの同心円によって挟まれる領域である。そこで、テンプレートのサイズは、例えば、半径が大きい方の円の半径、及び2つの円の半径の差、等によって定義する。複数のサイズのテンプレートを利用することによって、細胞の個体差による誤検出を回避することができる。尚、1つの細胞が、複数のサイズのテンプレートによって重複して検出されることがある。このような場合、重複して検出されているものを1つに絞り、それ以外を除去する。前述の説明では、複数のサイズのテンプレートを利用するとしたが、細胞2の種類によっては、単一のサイズのテンプレートを利用しても良い。また、その他の手法、例えば、画像処理における特徴抽出法の1つであるハフ変換Houghtransform等を用いても良い。図3の説明に戻る。次に、細胞挙動検出装置1の制御部11は、記憶部12に記憶されている複数フレームのタイムラプス画像群から、候補パッチ3内の細胞の挙動を追跡し、候補パッチ3が時系列順に対応付けられる候補パッチ列4を作成するステップS2。図5は、候補パッチ列の作成結果を示す模式図である。図5では、フレーム間の細胞2の対応付けを矢印→によって示している。一般に、各フレーム間における細胞2は、移動細胞の位置が変化している状態、分裂細胞分裂、結合細胞同士が接している状態、消失細胞が一時的にフレームアウトした状態、出現細胞がフレームアウトから復帰した状態等、様々な挙動を示す。そこで、細胞挙動検出装置1の制御部11は、フレーム間ごとに細胞2の挙動を特定し、フレーム間の細胞2の対応付けを行う。全てのフレームにおける細胞2の対応付けの結果が、候補パッチ列4である。細胞2の挙動を特定する手法は、様々なものが考えられる。本実施形態では、例えば、下記の文献に記載されているsegmentationbasedassociationmethodの手法を用いる。<非特許文献2>CellImageAnalysisAlgorithmsSystemandApplicationsTakeoKanadeZhaozhengYinRyomaBiseSeungIlHuhSungEunEomMichaelSandbotheandMeiChenIEEEWorkshoponApplicationsofComputerVision2011January2011非特許文献2に記載の手法では、各フレームにおいて細胞2の検出を行い、フレーム間において細胞2がどのような挙動移動、分裂、結合、消失、出現等を示したかを求める。具体的には、全ての挙動の仮説の中から最適な組合せを選ぶことによって、細胞2の挙動を特定する。尚、細胞2の挙動を特定する手法は、様々なものが知られている。本実施形態では、細胞2の挙動を特定する手法を限定するものではなく、細胞2の種類に応じて適切な公知技術を用いれば良い。図3の説明に戻る。次に、細胞挙動検出装置1の制御部11は、候補パッチ列4に含まれる候補パッチ3ごとに、M期であることの尤もらしさ又はM期でないことの尤もらしさのいずれかを示す尤度を算出するステップS3。ここで、M期であることの尤もらしさが高いことと、M期でないことの尤もらしさが低いことは、同じことを意味する。制御部11は、尤度を用いてM期か否かを判定するので、本実施の形態における尤度は、M期であることの尤もらしさ又はM期でないことの尤もらしさのいずれでも良い。以下では、混乱を避ける為に、尤度とは、M期であることの尤もらしさを示す指標として説明する。図6は、尤度算出処理を説明する模式図である。図6では、フレーム番号がf1~f5の5つの候補パッチ3から成る候補パッチ列4に対する尤度算出処理を示している。f1及びf2の候補パッチ3は、M期である。f3、f4及びf5の候補パッチ3は、細胞死のイベントの発生後である。図6に示す特徴量は、細胞2の形状類似度に関する指標の一例であり、SIFTScaleInvariantFeatureTransform特徴量である。SIFT特徴量は、スケール、移動、回転に不変な特徴量である。本実施の形態では、SIFT特徴量などの特徴量を用いて、候補パッチ3ごとに尤度Pf1~Pf5を算出する。ここで、Pは、尤度を示す記号である。尤度を算出する手法は、様々なものが考えられる。本実施形態では、例えば、下記の文献に記載されているadaboost2値分類機械学習機能を用いる。尚、adaboost2値分類機械学習機能は、オープンソースのコンピュータビジョン向けライブラリであるOpenCVに実装されている。<非特許文献3>AdecisiontheoreticgeneralizationofonlinelearningandanapplicationtoboostingYoavFreundRobertESchapireJournalofComputerandSystemSciences551191391997December1996adaboostは、複数の弱い識別器を用いて処理を行うので、SIFT特徴量の他に、フーリエ記述子FourierDescriptors、HOGHistogramsofOrientedGradients特徴量等を組み合わせて用いるようにしても良い。フーリエ記述子は、輪郭を周期関数に変換し、その周期関数をフーリエ級数展開することによって得られるフーリエ係数を輪郭の形状の記述に用いる形状の特徴量である。HOG特徴量は、画像の局所領域から輝度勾配、輝度強度を取り出す特徴量である。尚、尤度を算出する手法は、様々なものが知られている。本実施形態では、尤度を算出する手法を限定するものではない。例えば、サポートベクターマシンSVM:SupportVectorMachine等、細胞2の種類に応じて適切な公知技術を用いれば良い。図3の説明に戻る。次に、細胞挙動検出装置1の制御部11は、尤度の値を正負の最大値が等しくなるように規格化し、規格化後の尤度の値が時系列順に並べられるベクトルを尤度ベクトルとする。更に、制御部11は、1番目の成分からiiは1より大きい自然数番目の成分までを第1の値とし、i1番目の成分から最後の成分までを、第1の値と絶対値が等しく正負の符号が異なる第2の値とするベクトルをラベルベクトルとする。そして、制御部11は、尤度ベクトルとラベルベクトルとの内積が最大となるiの値をM期終了フレームと特定するステップS4。図7は、M期終了フレーム特定処理の詳細を示すフローチャートである。図7に示すように、細胞挙動検出装置1の制御部11は、尤度算出処理によって算出される尤度ベクトルPの規格化を行うステップS11。図6の例に基づいて説明すると、図6の例の場合、尤度算出処理によって算出される尤度ベクトルPの次元数は5である。つまり、尤度ベクトルP=Pf1、Pf2、Pf3、Pf4、Pf5、である。例えば、尤度算出処理において、M期であることの尤もらしさを示す指標として、M期である確率を算出するものとする。この場合、尤度ベクトルPの各成分は、0~1の値を取り得る。細胞挙動検出装置1の制御部11は、この値を正負の最大値が等しくなるように規格化する。例えば、制御部11は、線形変換f:V1→V2但し、fx=2x-0.5、V1は0~1の値の集合、V2は-1~1の値の集合を行い、正負の最大値が1となるように規格化する。例えば、規格化前の尤度ベクトルP=0.99、0.99、0.01、0.01、0.01の場合、規格化後の尤度ベクトルP=0.98、0.98、-0.98、-0.98、-0.98となる。次に、細胞挙動検出装置1の制御部11は、ラベルベクトルLiと規格化後の尤度ベクトルPの内積が最大となるiをM期終了フレームと特定するステップS12。引き続き、図6の例に基づいて説明すると、図6の例の場合、フレーム番号i=1~5である。前述の通り、ラベルベクトルLiは、1番目の成分からi番目の成分までを第1の値とし、i1番目の成分から最後の成分までを、第1の値と絶対値が等しく正負の符号が異なる第2の値とするベクトルである。例えば、第1の値を1この例の場合、該当フレームがM期であることを意味する。、第2の値を-1この例の場合、該当フレームがM期でないことを意味する。とすると、ラベルベクトルLiは、以下の5パターンが考えられる。1L1=1、-1、-1、-1、-12L2=1、1、-1、-1、-13L3=1、1、1、-1、-14L4=1、1、1、1、-15L5=1、1、1、1、1これらのラベルベクトルLiごとに、細胞挙動検出装置1の制御部11は、ラベルベクトルLiと規格化後の尤度ベクトルPの内積を算出する。規格化後の尤度ベクトルP=0.98、0.98、-0.98、-0.98、-0.98とすると、算出結果は以下となる。1L1P=2.942L2P=4.903L3P=2.944L4P=0.985L5P=-0.98算出結果の中で最大の値は、L2P=4.90である。従って、制御部11は、M期終了フレームを2と特定する。このように、制御部11は、ユーザによる入力値によらずに、M期終了フレームを自動的に特定する。前述の説明では、尤度算出処理において、M期であることの尤もらしさを示す指標として、M期である確率を算出するものとしたが、本実施の形態では、M期であることの尤もらしさを示す指標を限定するものではない。M期であることの尤もらしさを示す指標は、M期であることの尤もらしさに比例する値を有するものであれば、どのような指標でも良い。また、前述の説明では、尤度ベクトルPの規格化において、正負の最大値が1となるように規格化したが、本実施の形態では、規格化の値を限定するものではない。規格化の値は、尤度ベクトルPの線形変換によって算出されるものであれば、どのような値でも良い。図8は、フレームごとの尤度の値を示すグラフ第1の例である。図8に示すグラフは、横軸がフレーム番号、縦軸が尤度である。尤度が高い値となる程、M期の可能性が高いことを示している。また、尤度が低い値となる程、M期後例えば、細胞死の可能性が高いことを示している。図8に示す第1の例であれば、細胞挙動検出装置1の制御部11は、ステップS12において、M期終了フレームを、フレーム番号が100前後のフレームと特定する。ところで、図8に示す第1の例であれば、閾値判定処理によってM期終了フレームを特定することも可能である。ここで、一般的な閾値判定処理を説明する。まず、予め閾値を決めておく。例えば、閾値を0とする。そして、フレーム番号が若い方から順に尤度と閾値とを比較し、尤度が閾値を下回るフレーム番号を、M期終了フレームとする。このような処理を行えば、図8に示す第1の例の場合、本実施の形態と同様、M期終了フレームを、フレーム番号が100前後のフレームと特定することができる。しかしながら、実際には、閾値判定処理によってM期終了フレームを特定することができない例も少なくない。以下では、図9を参照しながら、閾値判定処理によってM期終了フレームを特定することができない例を説明する。図9は、候補パッチ列の模式図及びフレームごとの尤度の値を示すグラフ第2の例である。図9に示す第2の例では、フレームAにおいて、一時的に細胞2の形状が変化している。しかし、その後、暫くの間、形状が丸い状態を維持している。そして、フレームBにおいて、細胞死アポトーシスのイベントが発生している。グラフでは、フレームAにおいて、尤度が-0.2の値まで下落している。しかし、その後、尤度は1に近い値を維持している。そして、フレームBにおいて、尤度が-1の値まで下落している。その後、尤度は-1に近い値を維持している。図9に示す第2の例の場合、前述の閾値判定処理によってM期終了フレームを特定しようとすると、誤判定が起こる。つまり、フレーム番号が40前後のフレームにおいて、尤度が閾値0を下回っているので、前述の閾値判定処理では、M期終了フレームを、フレーム番号が40前後のフレームと特定してしまう。従って、前述の閾値判定処理では、真の値である100前後のフレームとは異なる判定結果となってしまう。このような誤判定が起こらないようにするために、前述の閾値判定処理を改良することも考えられる。例えば、連続する複数のフレームにおいて、尤度が閾値を下回った場合、連続する複数のフレームのいずれか例えば、最初のフレームをM期終了フレームと判定することも考えられる。しかしながら、連続する複数のフレームにおいて、細胞2の形状が一時的に変化する場合もあり得る。そうすると、閾値判定処理における連続する複数のフレーム数をいくつにするかを決めることが、大きな課題として残る。これは、細胞2の種類によって試行錯誤を繰り返す必要があり、すぐに利用することができない。従って、ユーザにとって非常に不便である。図10は、フレームごとの尤度の値を示すグラフ第3の例及び第4の例である。図10aに示す第3の例や、図10bに示す第4の例では、尤度がきれいに分かれておらず、前述の閾値判定処理では誤判定となる可能性が高い。一方、本実施の形態では、図10aに示す第3の例や、図10bに示す第4の例であっても、精度良く、M期終了フレームを特定することができる。ここで、前述の閾値判定処理と図7に示すM期終了フレーム特定処理の違いを分かり易く説明する。本質的な違いとしては、前述の閾値判定処理は局所的な判定処理であり、図7に示すM期終了フレーム特定処理は大局的な判定処理である。図9の例を参照して説明した通り、細胞2の挙動、特に細胞死のイベントの発生を検出するためには、本実施の形態のように、大局的な判定処理が望ましい。つまり、図7に示すM期終了フレーム特定処理であれば、一連の全てのフレームに基づいてM期終了フレームを特定しているので、前述の閾値判定処理のような誤判定は生じない。更に、改良版の閾値判定処理のように、設定値前述の連続する複数のフレーム数を定めるために、ユーザが試行錯誤を繰り返す必要がなく、すぐに利用することができる。従って、ユーザにとって非常に便利である。図3の説明に戻る。次に、細胞挙動検出装置1の制御部11は、M期終了フレーム後のフレームにおいて、細胞死のイベントが発生しているか否かを判定するステップS5。ステップS4において、M期終了フレームが特定されても、細胞死のイベントが発生しない場合がある。これは、M期後の細胞2において、一般に細胞分裂、細胞死、及び分裂異常の3通りのイベントが発生する可能性があるからである。ステップS1では、あくまでも、細胞死のイベントが発生する可能性がある細胞候補の領域を、候補パッチ3として検出しているに過ぎない。つまり、ステップS1において検出される候補パッチ3の全てにおいて、細胞死のイベントが発生するわけではない。そこで、細胞挙動検出装置1の制御部11は、ステップS5において、細胞死のイベントが発生しているか否かを判定する。本実施の形態における細胞死のイベント発生の判定処理は、2つである。第1の判定処理では、細胞挙動検出装置1の制御部11は、尤度ベクトルとラベルベクトルとの内積が最大となるiの値が、候補パッチ列4の最終フレームである場合には、細胞死のイベントが発生していないと判定する。ここで、尤度ベクトルとラベルベクトルとの内積が最大となるiの値が、候補パッチ列4の最終フレームである場合、最終フレームまでM期のままであり、細胞死である候補パッチ3が存在しないことを意味する。従って、このような場合には細胞死のイベントが発生していないと判定することによって、細胞死のイベントが発生していない候補パッチ列4に対して、細胞死のイベントが発生していると誤判定してしまうことを回避することができる。また、第2の判定処理では、細胞挙動検出装置1の制御部11は、尤度ベクトルとラベルベクトルとの内積の最大値を候補パッチ列4のフレーム数で割った値が、閾値を下回る場合には、細胞死のイベントが発生していないと判定する。ここで、尤度ベクトルとラベルベクトルとの内積の最大値を候補パッチ列4のフレーム数で割った値が、閾値を下回る場合、M期から細胞死に移行していることを示す尤度が、安定的に得られていないことを意味する。従って、このような場合には細胞死のイベントが発生していないと判定することによって、細胞死のイベントが発生していない候補パッチ列4に対して、細胞死のイベントが発生していると誤判定してしまうことを回避することができる。図11は、フレームごとの尤度の値を示すグラフ第5の例~第7の例である。図11aに示す第5の例では、全てのフレームにおいて、尤度が1に近い値を維持している。第5の例の場合、尤度ベクトルとラベルベクトルとの内積が最大となるiの値が、候補パッチ列4の最終フレームになるので、細胞挙動検出装置1の制御部11は、第1の判定処理によって、細胞死のイベントが発生していないと判定する。図11bに示す第6の例では、尤度のバラつきが大きく、安定的な値として得られていない。ここで、第6の例に対して、例えば、閾値を0.4として第2の判定処理を行うものとする。尤度ベクトルとラベルベクトルとの内積の最大値を候補パッチ列4のフレーム数で割った値は、約0.1924なので、閾値を下回る。従って、細胞挙動検出装置1の制御部11は、細胞死のイベントが発生していないと判定する。図11cに示す第7の例では、尤度がはっきりと分かれている。ここで、第7の例に対して、例えば、閾値を0.4として第2の判定処理を行うものとする。尤度ベクトルとラベルベクトルとの内積の最大値を候補パッチ列4のフレーム数で割った値は、約0.4990なので、閾値を下回る。従って、細胞挙動検出装置1の制御部11は、細胞死のイベントが発生していないと判定する。以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る細胞挙動検出装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。