タイムラプス画像のフレームごとに、前記タイムラプス画像内の個々の細胞の位置を示す細胞位置情報が時系列順に格納される追跡結果データを記憶する第1記憶手段と、前記追跡結果データに対して、前記フレーム間ごとに前記細胞位置情報同士の対応付けの信頼性を示す信頼度を記憶する第2記憶手段と、所定の挙動解析範囲に含まれる全ての前記フレームに係る前記信頼度が、予め定められる閾値を超える前記追跡結果データを、正常データとして選出する選出手段と、を具備する細胞挙動解析装置。時系列が連続する2つの前記フレームについて、それぞれ細胞領域を抽出する細胞領域抽出手段と、前記フレーム間における前記細胞領域同士の対応付けの尤度を算出する尤度算出手段と、前記尤度を最適化指標としたときに、前記細胞領域同士の対応付けの組合せ集合の最適な解である第1解を特定する第1解特定手段と、前記第1解を除く前記細胞領域同士の前記対応付けの組合せ集合の中で、前記尤度を最適化指標としたときに、前記第1解の次に最適な解である第2解を特定する第2解特定手段と、前記第1解に係る前記尤度と前記第2解に係る前記尤度との差を、前記信頼度として算出する信頼度算出手段と、を更に具備し、前記追跡結果データは、前記第1解に基づいて前記細胞位置情報が決定されている請求項1に記載の細胞挙動解析装置。前記尤度算出手段は、前記フレーム間における前記細胞領域同士に対する、前記細胞領域の移動距離に関する指標、前記細胞領域の形状類似度に関する指標、及び前記細胞領域の輝度ヒストグラム類似度に関する指標を用いて、前記尤度を算出する請求項2に記載の細胞挙動解析装置。タイムラプス画像のフレームごとに、前記タイムラプス画像内の個々の細胞の位置を示す細胞位置情報が時系列順に格納される追跡結果データを記憶する第1記憶ステップと、前記追跡結果データに対して、前記フレーム間ごとに前記細胞位置情報同士の対応付けの信頼性を示す信頼度を記憶する第2記憶ステップと、所定の挙動解析範囲に含まれる全ての前記フレームに係る前記信頼度が、予め定められる閾値を超える前記追跡結果データを、正常データとして選出する選出ステップと、を含む細胞挙動解析方法。時系列が連続する2つの前記フレームについて、それぞれ細胞領域を抽出する細胞領域抽出ステップと、前記フレーム間における前記細胞領域同士の対応付けの尤度を算出する尤度算出ステップと、前記尤度を最適化指標としたときに、前記細胞領域同士の対応付けの組合せ集合の最適な解である第1解を特定する第1解特定ステップと、前記第1解を除く前記細胞領域同士の前記対応付けの組合せ集合の中で、前記尤度を最適化指標としたときに、前記第1解の次に最適な解である第2解を特定する第2解特定ステップと、前記第1解に係る前記尤度と前記第2解に係る前記尤度との差を、前記信頼度として算出する信頼度算出ステップと、を更に含み、前記追跡結果データは、前記第1解に基づいて前記細胞位置情報が決定されている請求項4に記載の細胞挙動解析方法。コンピュータを、タイムラプス画像のフレームごとに、前記タイムラプス画像内の個々の細胞の位置を示す細胞位置情報が時系列順に格納される追跡結果データを記憶する第1記憶手段と、前記追跡結果データに対して、前記フレーム間ごとに前記細胞位置情報同士の対応付けの信頼性を示す信頼度を記憶する第2記憶手段と、所定の挙動解析範囲に含まれる全ての前記フレームに係る前記信頼度が、予め定められる閾値を超える前記追跡結果データを、正常データとして選出する選出手段と、して機能させるためのプログラム。コンピュータを、更に、時系列が連続する2つの前記フレームについて、それぞれ細胞領域を抽出する細胞領域抽出手段と、前記フレーム間における前記細胞領域同士の対応付けの尤度を算出する尤度算出手段と、前記尤度を最適化指標としたときに、前記細胞領域同士の対応付けの組合せ集合の最適な解である第1解を特定する第1解特定手段と、前記第1解を除く前記細胞領域同士の前記対応付けの組合せ集合の中で、前記尤度を最適化指標としたときに、前記第1解の次に最適な解である第2解を特定する第2解特定手段と、前記第1解に係る前記尤度と前記第2解に係る前記尤度との差を、前記信頼度として算出する信頼度算出手段と、して機能させ、前記追跡結果データは、前記第1解に基づいて前記細胞位置情報が決定されている請求項6に記載のプログラム。ところで、自動追跡結果には、少なからずエラーデータを含む可能性がある。ここで、自動追跡結果のデータがエラーデータであるとは、例えば、フレーム間の細胞の対応付けを誤ってしまい、途中から異なる細胞の移動軌跡が含まれてしまったり、対象の細胞を見失ってしまい、移動軌跡が途中までしか含まれていなかったりすることである。このようなエラーデータを母集団に含めて、細胞の挙動を解析するための統計量を算出すると、正しい統計量が得られない。しかし、自動追跡結果のデータがエラーデータか否かを人間が判別することは多大な労力を要する。そこで、体外受精、新薬開発、再生医療等の各分野の実用に耐えられる精度によって、個々の細胞の自動追跡結果から正常データを自動的に選出することが可能な細胞挙動解析装置等が望まれている。本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、実用に耐えられる精度によって、個々の細胞の自動追跡結果から正常データを自動的に選出することが可能な細胞挙動解析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、タイムラプス画像のフレームごとに、前記タイムラプス画像内の個々の細胞の位置を示す細胞位置情報が時系列順に格納される追跡結果データを記憶する第1記憶手段と、前記追跡結果データに対して、前記フレーム間ごとに前記細胞位置情報同士の対応付けの信頼性を示す信頼度を記憶する第2記憶手段と、所定の挙動解析範囲に含まれる全ての前記フレームに係る前記信頼度が、予め定められる閾値を超える前記追跡結果データを、正常データとして選出する選出手段と、を具備する細胞挙動解析装置である。第1の発明によれば、実用に耐えられる精度によって、個々の細胞の自動追跡結果から正常データを自動的に選出することができる。第1の発明は、時系列が連続する2つの前記フレームについて、それぞれ細胞領域を抽出する細胞領域抽出手段と、前記フレーム間における前記細胞領域同士の対応付けの尤度を算出する尤度算出手段と、前記尤度を最適化指標としたときに、前記細胞領域同士の対応付けの組合せ集合の最適な解である第1解を特定する第1解特定手段と、前記第1解を除く前記細胞領域同士の前記対応付けの組合せ集合の中で、前記尤度を最適化指標としたときに、前記第1解の次に最適な解である第2解を特定する第2解特定手段と、前記第1解に係る前記尤度と前記第2解に係る前記尤度との差を、前記信頼度として算出する信頼度算出手段と、を更に具備し、前記追跡結果データは、前記第1解に基づいて前記細胞位置情報が決定されていることが望ましい。このように算出された信頼度の値は、追跡結果データの各フレーム間において、異なる細胞同士の細胞領域が対応付けられてしまったか否かを判断するための指標となり、追跡結果データが正常データか異常データかを判別する為に好適な指標である。また、第1の発明における前記尤度算出手段は、例えば、前記フレーム間における前記細胞領域同士に対する、前記細胞領域の移動距離に関する指標、前記細胞領域の形状類似度に関する指標、及び前記細胞領域の輝度ヒストグラム類似度に関する指標を用いて、前記尤度を算出する。このように、観点が異なる複数の指標を用いることによって、尤度の精度が高まる。第2の発明は、タイムラプス画像のフレームごとに、前記タイムラプス画像内の個々の細胞の位置を示す細胞位置情報が時系列順に格納される追跡結果データを記憶する第1記憶ステップと、前記追跡結果データに対して、前記フレーム間ごとに前記細胞位置情報同士の対応付けの信頼性を示す信頼度を記憶する第2記憶ステップと、所定の挙動解析範囲に含まれる全ての前記フレームに係る前記信頼度が、予め定められる閾値を超える前記追跡結果データを、正常データとして選出する選出ステップと、を含む細胞挙動解析方法である。第2の発明によれば、実用に耐えられる精度によって、個々の細胞の自動追跡結果から正常データを自動的に選出することができる。第2の発明は、時系列が連続する2つの前記フレームについて、それぞれ細胞領域を抽出する細胞領域抽出ステップと、前記フレーム間における前記細胞領域同士の対応付けの尤度を算出する尤度算出ステップと、前記尤度を最適化指標としたときに、前記細胞領域同士の対応付けの組合せ集合の最適な解である第1解を特定する第1解特定ステップと、前記第1解を除く前記細胞領域同士の前記対応付けの組合せ集合の中で、前記尤度を最適化指標としたときに、前記第1解の次に最適な解である第2解を特定する第2解特定ステップと、前記第1解に係る前記尤度と前記第2解に係る前記尤度との差を、前記信頼度として算出する信頼度算出ステップと、を更に含み、前記追跡結果データは、前記第1解に基づいて前記細胞位置情報が決定されていることが望ましい。このように算出された信頼度の値は、追跡結果データの各フレーム間において、異なる細胞同士の細胞領域が対応付けられてしまったか否かを判断するための指標となり、追跡結果データが正常データか異常データかを判別する為に好適な指標である。第3の発明は、コンピュータを、タイムラプス画像のフレームごとに、前記タイムラプス画像内の個々の細胞の位置を示す細胞位置情報が時系列順に格納される追跡結果データを記憶する第1記憶手段と、前記追跡結果データに対して、前記フレーム間ごとに前記細胞位置情報同士の対応付けの信頼性を示す信頼度を記憶する第2記憶手段と、所定の挙動解析範囲に含まれる全ての前記フレームに係る前記信頼度が、予め定められる閾値を超える前記追跡結果データを、正常データとして選出する選出手段と、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の発明の細胞挙動解析装置を得ることができる。第3の発明は、コンピュータを、更に、時系列が連続する2つの前記フレームについて、それぞれ細胞領域を抽出する細胞領域抽出手段と、前記フレーム間における前記細胞領域同士の対応付けの尤度を算出する尤度算出手段と、前記尤度を最適化指標としたときに、前記細胞領域同士の対応付けの組合せ集合の最適な解である第1解を特定する第1解特定手段と、前記第1解を除く前記細胞領域同士の前記対応付けの組合せ集合の中で、前記尤度を最適化指標としたときに、前記第1解の次に最適な解である第2解を特定する第2解特定手段と、前記第1解に係る前記尤度と前記第2解に係る前記尤度との差を、前記信頼度として算出する信頼度算出手段と、して機能させ、前記追跡結果データは、前記第1解に基づいて前記細胞位置情報が決定されていることが望ましい。このように算出された信頼度の値は、追跡結果データの各フレーム間において、異なる細胞同士の細胞領域が対応付けられてしまったか否かを判断するための指標となり、追跡結果データが正常データか異常データかを判別する為に好適な指標である。本発明により、実用に耐えられる精度によって、個々の細胞の自動追跡結果から正常データを自動的に選出することが可能な細胞挙動解析装置等を提供することができる。以下、図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。[本発明の実施の形態]図1は、本発明の実施の形態に係る細胞挙動解析装置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。細胞挙動解析装置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、細胞挙動解析装置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、細胞挙動解析装置1が実行する追跡結果選出処理におけるデータフローを示す図である。細胞挙動解析装置1は、予め1又は複数の追跡結果データ2、1又は複数の信頼度3、及び閾値4を記憶部12に記憶しておく。追跡結果データ2は、タイムラプス画像のフレームごとに、タイムラプス画像内の個々の細胞の位置を示す細胞位置情報が時系列順に格納されるデータである。追跡結果データ2は、細胞IDによって一意に識別される。そして、追跡結果データ2には、タイムラプス画像のフレームを一意に識別するためのフレームID、及びそのフレームIDのタイムラプス画像における細胞の二次元座標例えば、細胞領域の重心座標が、時系列順に格納される。追跡結果データ2は、制御部11によって予め生成され、記憶部12に記憶される。追跡結果データ2は、細胞ごとに生成されるので、追跡結果データ2の数は、観察対象の細胞数と同程度である。信頼度3は、追跡結果データ2に対して、フレーム間ごとの細胞位置情報同士の対応付けの信頼性を示す値である。信頼度3は、各追跡結果データ2のフレームIDに紐付けられている。例えば、フレームIDtには、フレームIDt-1のフレームとフレームIDtのフレームとの対応付けに関する信頼度3が紐付けられる。閾値4は、追跡結果データ2が正常データか否かを判断するための基準となる値である。例えば、ユーザは、体外受精、新薬開発、再生医療等の各分野において実用に耐えられる精度に応じて、入力部15等を介して閾値4を入力する。また、例えば、ユーザは、入力部15等を介して、挙動解析に必要な細胞数や許容正解率等を入力し、細胞挙動解析装置1が、入力された細胞数や許容正解率等に応じた閾値4を設定するようにしても良い。細胞挙動解析装置1は、追跡結果データ2、信頼度3、及び閾値4を入力データとし、選出細胞ID6を出力データとする追跡結果選出処理5を行う。追跡結果選出処理5では、細胞挙動解析装置1は、所定の挙動解析範囲に含まれる全てのフレームに係る信頼度3が、予め定められる閾値4を超える追跡結果データ2を、正常データとして選出する。所定の挙動解析範囲は、開始フレームIDと終了フレームIDによって定義される。例えば、ユーザは、入力部15等を介して所定の挙動解析範囲として開始フレームIDと終了フレームIDを入力する。また、例えば、ユーザは、入力部15等を介して、開始時刻と終了時刻を入力し、細胞挙動解析装置1が、入力された開始時刻と終了時刻に応じた開始フレームIDと終了フレームIDを設定するようにしても良い。ユーザが特に指定しなければ、細胞挙動解析装置1は、追跡結果データ2の全フレームを、所定の挙動解析範囲とする。選出細胞ID6は、追跡結果選出処理5によって選出された1又は複数の細胞IDである。細胞挙動解析装置1は、選出細胞ID6に係る追跡結果データ2のみを用いて、細胞の挙動を解析するための統計量を算出する。本発明は、いかなる統計量を算出するときにも適用可能である為、統計量算出処理については説明を省略する。図3は、信頼度3の時系列データ及び閾値4を示す図である。図3aに示す細胞ID1の例では、信頼度3が閾値4を下回るフレームが存在する。従って、細胞挙動解析装置1は、追跡結果選出処理5において、細胞ID1の追跡結果データ2を正常データとして選出しない。一方、図3bに示す細胞ID2の例では、信頼度3が1度も閾値4を下回っていない。従って、細胞挙動解析装置1は、追跡結果選出処理5において、細胞ID2の追跡結果データ2を正常データとして選出する。このように選出された細胞ID2の追跡結果データ2は、途中から異なる細胞の移動軌跡が含まれてしまったり、移動軌跡が途中までしか含まれていなかったりするようなことがなく、信頼性が高い移動軌跡である。以下では、図4~図8を参照しながら、信頼度3の算出処理について説明する。信頼度3は、いわば、追跡結果におけるフレーム間の細胞領域同士の対応付けの尤もらしさ、を意味する数値である。つまり、信頼度3の算出処理では、細胞挙動解析装置1は、フレーム間の細胞領域同士の対応付けの尤もらしさを数値化する。図4は、信頼度算出処理の流れを示すフローチャートである。細胞挙動解析装置1は、タイムラプス画像に基づいて、各追跡結果データ2のフレーム間の信頼度3を算出する。図4では、説明を分かり易くする為に、単一の追跡結果データ2における、単一のフレーム間の信頼度3を算出する処理、すなわち1個の信頼度3を算出する処理の流れを示している。細胞挙動解析装置1は、算出すべき信頼度3の数に応じて、図4に相当する処理を行えば良い。図4に示すように、細胞挙動解析装置1の制御部11は、時系列が連続する2つのフレームについて、それぞれ細胞領域を抽出するステップS1。つまり、制御部11は、フレームIDt-1に係るフレームに対して細胞領域を抽出し、更に、フレームIDtに係るフレームに対して細胞領域を抽出する。尚、細胞領域抽出処理は公知の技術を用いれば良い為、説明を省略する。次に、制御部11は、フレーム間における細胞領域同士の対応付けの尤度Pを算出するステップS2。制御部11は、フレーム間における細胞領域同士において、細胞領域の移動距離に関する指標ID、細胞領域の形状類似度に関する指標IS、及び細胞領域の輝度ヒストグラム類似度に関する指標IHを用いて尤度Pを算出する。例えば、制御部11は、P=WD×IDWS×ISWH×IH、のように、各指標に重み付けを行い、尤度Pを算出しても良い。ここで、WDが指標IDの重み、WSが指標ISの重み、WHが指標IHの重み、である。この場合、各重みの値は、ユーザが適宜変更可能である。図5は、尤度算出処理に用いる指標を説明する図である。細胞領域Aは、フレームIDt-1に係るフレームにおいて抽出されたものである。また、細胞領域Bは、フレームIDtに係るフレームにおいて抽出されたものである。つまり、図5では、模擬的に、異なるフレームの細胞領域Aと細胞領域Bを重ね合わせて図示している。細胞領域の移動距離に関する指標IDとしては、例えば、中心点同士の距離が挙げられる。中心点は、例えば、細胞領域の重心座標である。距離は、例えば、ユークリッド距離や、exp-α×ユークリッド距離が考えられる。ここで、expは指数関数、αは正の定数である。中心点同士の距離は、フレーム間における細胞の移動距離を表している。図5の例であれば、例えば、中心点a及び中心点bのユークリッド距離が、指標IDとなる。また、細胞領域の移動距離に関する指標IDとしては、例えば、細胞領域の重なりの割合でも良い。細胞領域の重なりの割合は、図5の例であれば、細胞領域Aと細胞領域Bとの和集合に対する斜線部の領域の割合である。つまり、細胞領域の重なりの割合は、細胞領域Aに属し、かつ細胞領域Bに属する画素の数÷細胞領域Aに属する、又は細胞領域Bに属する画素の数、である。細胞領域の形状類似度に関する指標ISとしては、例えば、SIFTScaleInvariantFeatureTransform特徴量、フーリエ記述子FourierDescriptors、HOGHistogramsofOrientedGradients特徴量等が挙げられる。SIFT特徴量は、スケール、移動、回転に不変な特徴量である。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、後述の実施例では、フーリエ記述子を用いている。細胞領域の輝度ヒストグラム類似度に関する指標IHとしては、各細胞領域内の輝度ヒストグラムの距離が挙げられる。距離は、例えば、バッタチャリャBhattacharyya距離等が考えられる。尚、前述の各種指標は一例であり、本発明はその他の指標を用いても良い。また、細胞領域の移動距離に関する指標ID、細胞領域の形状類似度に関する指標IS、細胞領域の輝度ヒストグラム類似度に関する指標IHの全てを用いる必要はなく、いずれか1つ又は2つでも良い。細胞挙動解析装置1は、様々な指標を利用できるように、例えば、指標選択画面不図示を表示部16に表示し、ユーザが、挙動解析の目的に応じて、適切な指標を選択できるようにしても良い。図4の説明に戻る。次に、制御部11は、ステップS2において算出された尤度を最適化指標としたときに、フレーム間における細胞領域同士の対応付けの組合せ集合の最適解を特定するステップS3。図6は、フレーム間における細胞領域の対応付けの組合せ集合を説明する図である。図6aは、フレームIDt-1に係るフレームと、フレームIDtに係るフレームとのフレーム間における細胞挙動を図示している。図6bは、図6aに対する細胞領域同士の対応付けの組合せ集合群を示している。図6aにおいて、細胞領域A1、A2、A3は、フレームIDt-1に係るフレームにおいて抽出されたものである。また、細胞領域B1、B2、B3は、フレームIDtに係るフレームにおいて抽出されたものである。つまり、図6aでは、模擬的に、異なるフレームの細胞領域A1、A2、A3と細胞領域B、B2、B3を重ね合わせて図示している。図6bに示すように、図6aに示す例では、細胞領域同士の対応付けの組合せ集合が、h1~h6の6パターンになる。図6aを確認すれば分かるように、対応付けの尤もらしさが一番高いパターンは、A1⇔B3、A2⇔B2、A3⇔B1の組合せ集合h6である。本発明の実施の形態では、細胞挙動解析装置1の制御部11が、ステップS2において算出された尤度を最適化指標とした最適化処理を行い、h6が最適解であると特定する。最適化処理としては、例えば、線形計画法を利用することが考えられる。尚、最適化処理は、線形計画法に限られるものではない。例えば、制御部11は、一定の条件が成立すると仮定して、フレーム間における全ての挙動の組合せ集合=仮説の中から、線形計画法を用いて、最適な組合せ集合=最適解を算出する。最も単純な条件は、各細胞が移動のみを行うというものである。この条件が成立する場合、ステップS1において、フレームIDt-1に係るフレームからn個の細胞領域が抽出された場合、フレームIDtに係るフレームからもn個の細胞領域が抽出される。そして、各組合せ集合は、n個の細胞領域同士の対応付け=要素を含む。そこで、制御部11は、例えば、n個の尤度の和が最大となる組合せ集合を、最適解として特定する。説明を分かり易くする為に、最も単純な条件として移動のみを仮定したが、本発明は、より複雑な条件を仮定しても同様に適用することができる。例えば、各細胞の細胞分裂を分裂として許容しても良いし、細胞同士が接している状態を結合として許容しても良いし、細胞が一時的にフレームアウトした状態を消失として許容しても良いし、細胞がフレームアウトから復帰した状態を出現として許容しても良い。これらの各状態を許容することは、各フレーム間において、以下のような対応付けを許容することと同値である。移動<=>1対1の対応付け分裂<=>1対mの対応付けmは複数結合<=>m対1の対応付けmは複数消失<=>1対0の対応付け出現<=>0対1の対応付けまた、n個の尤度の和が最大となる組合せ集合を最適解として特定すると説明したが、それ以外の評価関数を用いても良い。ここでで、本実施の形態では、ステップS3において特定される最適解は、記憶部12に記憶されている全ての追跡結果データ2から特定される組合せ集合と同一である。逆に言えば、本実施の形態では、制御部11が、追跡結果データ2を生成する際、各フレーム間において組合せ集合の最適解を算出し、算出された最適解に基づいて各細胞の移動軌跡細胞位置情報を決定することを前提としている。従って、追跡結果データ2を生成する際、制御部11が、算出された最適解を記憶部12に記憶するようにしても良い。図7は、追跡結果データ2と最適解との関係を説明する図である。図7には、追跡結果データ2として、ある細胞xの移動軌跡が、→細胞領域A→細胞領域B→細胞領域C―>細胞領域D→と特定されていることを示している。ここで、細胞領域A、B、C、Dは、それぞれ、フレームIDt-2、t-1、t、t1に係るフレームから抽出されている。Pxt-2→xt-1は、ステップS2の処理によって算出された細胞領域Aと細胞領域Bの対応付けの尤度Pである。同様に、Pxt-1→xtは、ステップS2の処理によって算出された細胞領域Bと細胞領域Cの対応付けの尤度Pである。同様に、Pxt→xt1は、ステップS2の処理によって算出された細胞領域Cと細胞領域Dの対応付けの尤度Pである。図7では、細胞xの追跡結果データ2のみを示しているが、実際には、全ての細胞の追跡結果データ2が、尤度Pを最適化指標として生成される。つまり、制御部11は、フレーム間ごとに、全ての細胞を対象として尤度Pを最適化指標とする最適化処理を行い、算出される最適解に基づいて、細胞ごとのフレーム間の対応付けを特定する。そして、制御部11は、全てのフレーム間に対して同様の処理を行い、追跡結果データ2を生成する。従って、ステップS3において特定される最適解は、あるフレーム間について、記憶部12に記憶されている全ての追跡結果データ2から特定される組合せ集合と同一となる。図4の説明に戻る。次に、制御部11は、ステップS2において算出された尤度を最適化指標としたときに、ステップS3において特定された最適解を除く残りの組合せ集合の中で、最適解の次に最適な解=次解を特定するステップS4。そして、制御部11は、ステップS3において特定された最適解の尤度と、ステップS4において特定された次解の尤度との差を、信頼度3として算出し、記憶部12に記憶するステップS5。尚、前述した最適解と同様に、制御部11は、追跡結果データ2を生成する際、次解や信頼度3も算出し、算出された次解や信頼度3を記憶部12に記憶するようにしても良い。図8は、図5のステップS4、ステップS5の意義を説明する図である。図8では、2つの細胞x、yの移動軌跡が図示されている。細胞領域A1、A2は、フレームIDt-2に係るフレームから抽出されている。細胞領域B1、B2は、フレームIDt-1に係るフレームから抽出されている。細胞領域C1、C2は、フレームIDtに係るフレームから抽出されている。また、Pxt-2→xt-1は、細胞xに係る細胞領域A1と細胞領域B1の対応付けの尤度Pである。同様に、Pyt-2→y1は、細胞yに係る細胞領域A2と細胞領域B2の対応付けの尤度Pである。細胞同士が近接している場合、ステップS3における最適解に基づいて追跡結果データ2を生成したとしても、採択されなかった次解が正しい場合がある。このことを図8の例を用いて説明する。また、図5のステップS4、ステップS5の意義も合わせて説明する。説明を分かり易くする為に、尤度の和が最大となる組合せ集合を、最適解として特定するものとする。ここで、尤度PB1→C1尤度PB2→C2>尤度PB1→C2尤度PB2→C1が成り立つものとする。そうすると、最適解は、B1⇔C1、B2⇔C2の組合せ集合h1である。一方、次解は、B1⇔C2、B2⇔C1の組合せ集合h1である。しかしながら、尤度PB1→C1尤度PB2→C2と、尤度PB1→C2尤度PB2→C1との差が僅差であるとすると、最適解の尤もらしさと、次解の尤もらしさは、ほとんど変わらないことになる。従って、採択されなかった次解が正しい場合も考えられる。そこで、制御部11は、図5のステップS4において、次解を特定し、ステップS5において、最適解の尤度と次解の尤度との差を信頼度3として算出する。図5のように算出された信頼度3の値は、各フレーム間において、異なる細胞同士の細胞領域が対応付けられてしまったか否かを判断するための有用な指標となり得る。従って、図2の説明にて前述した通り、細胞挙動解析装置1の制御部11が、所定の挙動解析範囲に含まれる全てのフレームに係る信頼度3と閾値4とを比較し、1箇所でも信頼度3が閾値4を下回るフレームがあれば、エラーデータの可能性があると判断することができる。次に、図9、図10を参照しながら、本発明の実施形態に係る細胞挙動解析装置1によって追跡結果選出処理を行った実施例について説明する。図9は、実施例1における入力データの1フレーム分である。図9の元画像では、各細胞を識別する為に、細胞ごとに細胞の中心点に異なる色赤、青、黄色等の点が重ねられ、境界がはっきりと視認できない細胞については細胞の境界が白で縁取りされていた。しかし、特許図面の制約によってグレースケール変換を行っている為、図9では細胞識別用の色が視認できないことを付言しておく。尚、元々のタイムラプス画像自体はグレースケール画像である。図10は、実施例1における出力データの1フレーム分である。図10の元画像では、追跡結果選出処理によって選出された追跡結果データ2の細胞に対して、細胞ごとに細胞の中心点に異なる色赤、青、黄色等の点が重ねられ、境界がはっきりと視認できない細胞については細胞の境界が白で縁取りされていた。しかし、特許図面の制約によってグレースケール変換を行っている為、図9と同様、図10でも細胞識別用の色が視認できないことを付言しておく。図9及び図10に示すように、本発明の実施形態に係る追跡結果選出処理は、ある追跡結果データ2の集合から、正常データと思われる追跡結果データ2の集合を抽出するというものである。実施例2では、図9に示す画像と異なる入力データに対して、実施例1と同様、本発明の実施形態に係る細胞挙動解析装置1によって追跡結果選出処理を行った。実施例2における入力データに対して、人の確認作業によって追跡結果が正常データであるか、又はエラーデータであるかを確認したところ、正解率が60弱であった。この入力データに対して、本発明の実施形態に係る細胞挙動解析装置1によって追跡結果選出処理を行った。そして、出力データ図10に示す画像と異なる。に対して、入力データと同様に人の確認作業によって正解率を確認したところ、93であった。つまり、本発明の実施形態に係る細胞挙動解析装置1によって、正解率が60弱の追跡結果データ2の集合から、正解率が93の追跡結果データ2の集合を抽出することができた。正解率93という値は、体外受精、新薬開発、再生医療等の各分野において実用に耐えられる精度である。以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る細胞挙動解析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。