JP2015207308A - データ処理装置および方法、並びに、データ処理システム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】動き検出部310は、培養心筋細胞を一定時間撮影して得られるフレーム画像データをブロックに分割し、フレーム周期ごとのブロック単位の動き検出データを得る。特徴量算出部320は、動き検出データを利用してフレーム画像における同じ位置のブロックごとに特徴量を算出する。分類処理部340は、算出された特徴量を利用して、ブロックの各々について複数の分類区分のうちの何れか1つに分類する。この分類結果に基づき、ブロックと分類区分との対応を示す個別分類結果データから成る評価指標データ800を生成する。
【選択図】図2
Description
1.第1の実施の形態(評価指標データ生成処理:テンプレートを用いて分類処理を実行する例)
2.第2の実施の形態(評価指標データ生成処理:k平均法により分類処理を実行する例)
3.第3の実施の形態(培養心筋細胞評価装置)
4.第4の実施の形態(薬剤評価装置)
5.第5の実施の形態(パーソナルコンピュータ)
[培養心筋細胞評価システムの構成例]
図1は、培養心筋細胞評価システム100の構成例を示している。この図に示す培養心筋細胞評価システム100は、培養心筋細胞500の品質を評価するためのものである。
図2は、評価指標データ生成装置300の構成例を示している。この図に示す評価指標データ生成装置300は、動き検出部310、動き検出データ格納部320、特徴量算出部330および分類処理部340を備える。なお、この図において示される評価対象画像データ600は、評価対象画像データ生成記録装置200にて記録されているものを再生して得られるものであり、前述のようにフレーム画像データから成る動画像データである。
図3は、評価指標データ生成装置300が入力する評価対象画像データ600の構造例を示している。この図に示すように、評価対象画像データ600は、一定時間分に対応する1番目から(T+1)番目までのフレーム画像データ610−1乃至(T+1)から成る。
図4は、動き検出部310の構成例を示している。この図に示す動き検出部310は、フレームメモリ311および動きベクトル算出部312を備える。フレームメモリ311は、評価対象画像データ600として1フレーム期間ごとに順次入力されてくるフレーム画像データ610を保持する部位である。
特徴量算出部330は、動き検出データ格納部320に格納された動き検出データ700を利用して複数の特徴量を算出する。まず、特徴量算出部330が算出して取得する特徴量の例について図7を参照して説明する。
分類処理部340は、上記のようにして特徴量算出部330により算出される複数種類の特徴量を利用して分類処理を実行し、その分類処理結果を評価指標データ800として得る。このような分類手法としてはいくつか考えられるが、ここでは、クラスタリングといわれる手法を採用することとする。すなわち、クラスタといわれる分類区分を複数設定し、図5に示したフレーム画像データ610を形成する各ブロック611を、その特徴量に応じて複数のクラスタのうちの何れかに分類しようというものである。
(Vav,θav)=(0,0)
(Vav,θav)=(a,0)
(Vav,θav)=(a,π/4)
(Vav,θav)=(a,π/2)
(Vav,θav)=(a,3π/4)
図10のフローチャートは、第1の実施の形態における評価指標データ生成装置300が実行する処理手順例を示している。なお、この図における各ステップの処理は、図2に示される動き検出部310、特徴量算出部330および分類処理部340の何れかが適宜実行するものとなる。また、図10に示す各ステップとしての処理の少なくとも一部は、コンピュータ装置におけるCPU(Central Processing Unit)がプログラムを実行することで実現されるものとして構成可能である。
[評価指標データ生成装置の構成]
上記第1の実施の形態における分類処理はテンプレートを利用するものであったが、分類処理の仕方としては他にも考えることができる。そこで、第2の実施の形態として、他の分類処理の手法を採用した構成について説明する。
図11のフローチャートは、第2の実施の形態に対応して評価指標データ生成装置300が実行する処理手順例を示している。この図において、ステップS901乃至S907までの処理は、先の第1の実施の形態に対応する図10と同様となる。
[評価方法の他の例の概要]
細胞の評価方法は、上述した以外であってもよい。例えば、培養細胞のブロック毎に求めた動きベクトルから算出した指標について評価値を求めるようにしてもよい。
図13は、培養心筋細胞評価装置の主な構成例を示すブロック図である。
図14は、評価指標データ生成部1103の主な構成例を示すブロック図である。図14に示されるように、評価指標データ生成部1103は、図2の評価指標データ生成装置300と同様に、動き検出部310および動き検出データ格納部320を有する。また、評価指標データ生成部1103は、図2の評価指標データ生成装置300の特徴量算出部330の代わりに特徴量算出部1123を有し、図2の評価指標データ生成装置300の分類処理部340の代わりに分類処理部1124を有する。さらに、評価指標データ生成部1103は、動き特徴量データ履歴格納メモリ1125を有する。
図16は、評価部1104の主な構成例を示すブロック図である。図16に示されるように、評価部1104は、供給される評価指標データ800のそれぞれについて評価部(各指標用の評価部)を有する。図16の例において、評価部1104は、その各指標用の評価部として、振幅評価部1141、拍動数評価部1142、および分類結果評価部1143を有する。
次に、振幅評価部1141による振幅評価の具体的な例について説明する。一般的に、心筋細胞の拍動は、振幅が大きく安定していることが望ましい。そこで、振幅評価部1141が、振幅がより大きく安定している場合に値が大きくなるように評価値を算出するようにする。
なお、振幅の評価方法は、上述した例に限らない。例えば、培養した心筋細胞の拍動を、理想的な正常培養時の場合と比較し、その比較結果を評価するようにしてもよい。この場合、理想的な正常培養時の拍動の推移パターン(理想推移パターン)が予め定められている。
次に、拍動数評価部1142による単位時間当たりの拍動数評価の具体的な例について説明する。一般的に、心筋細胞の拍動は、単位時間当たりの拍動数(レート)が適切な値で安定していることが望ましい。そこで、拍動数評価部1142が、単位時間当たりの拍動数がより適切な値で安定している場合に値が大きくなるように評価値を算出するようにする。
なお、単位時間当たりの拍動数の評価方法は、上述した例に限らない。例えば、培養した心筋細胞の拍動を、理想的な正常培養時の場合と比較し、その比較結果を評価するようにしてもよい。この場合、理想的な正常培養時の拍動の推移パターン(理想推移パターン)が予め定められている。
次に、分類結果評価部1143によるクラスタ分類結果の評価の具体的な例について説明する。一般的に、心筋細胞の拍動は、望ましいクラスタに分類されたブロックの割合が多いほど望ましい。そこで、分類結果評価部1143が、特徴量が望ましい状態である所定のクラスタ(望ましいクラスタ)に分類されたブロックの割合がより多い場合に値が大きくなるように評価値を算出するようにする。
図16に戻り、評価部1104は、さらに、評価統合部1144を有する。評価部1104の各指標用の評価部は、それぞれが算出した各指標用の評価値を評価統合部1144に供給する。
次に、図21のフローチャートを参照して、培養心筋細胞評価装置1100により実行される評価処理の流れの例を説明する。
次に、図21のステップS1003において実行される評価指標データ生成処理の流れの例を、図22のフローチャートを参照して説明する。
次に、図21のステップS1004において実行される動き評価処理の流れの例を、図23のフローチャートを参照して説明する。
[他の評価への応用]
なお、評価対象の動きの協同性の評価することにより、その評価対象の動きに影響を及ぼす他の物体(例えば、気体、液体、固体の投与等)や任意の環境条件(例えば、温度、湿度、気圧、明度、振動、磁場等)等の評価を行うようにしてもよい。
図24は、薬剤評価装置の主な構成例を示すブロック図である。図24に示される薬剤評価装置1300は、薬剤による影響(効能や副作用等)を、その薬剤が投与された培養心筋細胞500の動きによって評価する装置である。
図26は、評価指標データ生成部1303の主な構成例を示すブロック図である。図26に示されるように、評価指標データ生成部1303は、動き検出部310を有し、評価対象画像データ600(動画像)の各フレーム画像間の動き検出を行い、ブロック毎の動きベクトルを生成する。
図27は、評価部1304の主な構成例を示すブロック図である。図27に示されるように、評価部1304は、特徴量取得部1341、特徴比較部1342、表示部1343、および出力部1344を有する。
次に、図28のフローチャートを参照して、薬剤評価装置1300により実行される評価処理の流れの例を説明する。
次に、図28のステップS1303において実行される評価指標データ生成処理の流れの例を、図29のフローチャートを参照して説明する。
次に、図30のフローチャートを参照して、図28のステップS1304において実行される影響評価処理の流れの例を説明する。
図31は、薬剤投与前後の拍動の様子の例を示す図である。図31に示される8個のグラフは、いずれも、培養心筋細胞500の観察領域内の所定の部分の拍動の様子(動き量絶対値の時間的変化)の観察結果である。横軸は時刻(sec)を示し、縦軸はフレーム間の動き量絶対値(pixcel/frame)を示す。つまり、各グラフにおいて示される各振幅が培養心筋細胞500の拍動を表している。
[パーソナルコンピュータ]
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることもできる。この場合、例えば、図33に示されるようなパーソナルコンピュータとして構成されるようにしてもよい。
(1) 周期的な運動を行う物体の画像内容を有する動画像データを形成する複数のフレーム画像データを所定画素数の配列によるブロックに分割して当該ブロックごとの動きの時系列データを検出する動き検出部と、
前記検出されたブロックごとの動きの時系列データに基づいて、前記ブロックごとに少なくとも1種類の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記複数のフレーム画像データの何れか1つを形成する前記ブロックのそれぞれを所定数の分類区分のうちの何れか1つに属するものとして分類した結果を示す分類データを前記算出された特徴量に基づいて生成する分類処理部と
を具備するデータ処理装置。
(2) 前記特徴量算出部は、複数種類の前記特徴量を前記ブロックごとに算出し、
前記分類部は、算出された複数種類の前記特徴量に基づいて前記分類データを生成する
前記(1)に記載のデータ処理装置。
(3) 前記特徴量算出部は、前記特徴量の1種類として一定時間における単位時間ごとの動き方向の平均値である平均動き方向を算出する
前記(1)または(2)に記載のデータ処理装置。
(4) 前記特徴量算出部は、前記特徴量の1種類として一定時間における単位時間ごとの動き量の平均値である平均動き量を算出する
前記(1)乃至(3)のいずれかに記載のデータ処理装置。
(5) 前記特徴量算出部は、前記特徴量の1種類として一定時間において得られた一定以上の動き量の振幅の平均値である平均振幅を算出する
前記(1)乃至(4)のいずれかに記載のデータ処理装置。
(6) 前記特徴量算出部は、前記特徴量の1種類として一定時間における単位時間ごとの動きの加速度の平均値である平均加速度を算出する
前記(1)乃至(5)のいずれかに記載のデータ処理装置。
(7) 前記特徴量算出部は、前記特徴量の1種類として一定時間において一定以上の動き量の振幅が得られる時間間隔の平均値である平均動き間隔を算出する
前記(1)乃至(6)のいずれかに記載のデータ処理装置。
(8) 前記特徴量算出部は、前記特徴量の1種類として所定のタイミングから一定以上の動き量の振幅が得られるタイミングまでの時間である動き開始時間を算出する
前記(1)乃至(7)のいずれかに記載のデータ処理装置。
(9) 前記分類部は、前記複数の分類区分に対応して異なる特徴量の組み合わせを有する複数のテンプレートの各々と前記ブロックとの距離を算出し、算出された距離に基づいて前記ブロックを前記複数の分類区分のうちの何れか1つに属するものとして分類する処理を前記ブロックごとに行う
前記(1)乃至(8)のいずれかに記載のデータ処理装置。
(10) 前記分類部は、前記ブロックごとに対応して算出された特徴量に基づいてk平均法によるクラスタリングを行うことで、前記ブロックのそれぞれを所定数の分類区分のうちの何れか1つに属するものとして分類する
前記(1)乃至(9)のいずれかに記載のデータ処理装置。
(11) 周期的な運動を行う物体の画像内容を有する動画像データを形成する複数のフレーム画像データを所定画素数の配列によるブロックに分割して当該ブロックごとの動きの時系列データを検出する動き検出手順と、
前記検出されたブロックごとの動きの時系列データに基づいて、前記ブロックごとに少なくとも1種類の特徴量を算出する特徴量算出手順と、
前記複数のフレーム画像データの何れか1つを形成する前記ブロックのそれぞれを所定数の分類区分のうちの何れか1つに属するものとして分類した結果を示す分類データを前記算出された特徴量に基づいて生成する分類処理手順と
を具備するデータ処理方法。
(12) 評価対象の画像を用いて前記評価対象の動きを検出する動き検出部と、
前記動き検出部により検出された前記評価対象の動きを示す動きベクトルを用いて、前記評価対象の動きの特徴を示し、前記評価対象の評価のための指標として用いられる指標データを生成する指標データ生成部と、
前記指標データ生成部により生成された前記指標データを評価し、評価値を算出する評価値算出部と
を備える画像処理装置。
(13) 前記指標データ生成部は、前記評価対象の動きの振幅の大きさに関する指標データと、前記評価対象の動きのピークの単位時間当たりの頻度に関する指標データを生成し、
前記評価値算出部は、前記指標データ生成部により生成された前記評価対象の動きの振幅の大きさに関する指標データを用いて、前記評価対象の動きの振幅の大きさ評価する評価値を算出し、さらに、前記指標データ生成部により生成された前記評価対象の動きのピークの単位時間当たりの頻度に関する指標データを用いて、前記評価対象の動きのピークの単位時間当たりの頻度を評価する評価値を算出する
前記(12)に記載の画像処理装置。
(14) 前記評価対象の動きの振幅の大きさに関する指標データは、正規化した前記振幅と、正規化した前記振幅の分散との積の前記評価対象の画像全体の平均値である
前記(13)に記載の画像処理装置。
(15) 前記評価対象の動きの振幅の大きさに関する指標データは、正規化した前記振幅と正規化した前記振幅の分散との積の値が所定の閾値以上の値となる領域の、前記評価対象の画像全体に占める割合である
前記(13)または(14)のいずれかに記載の画像処理装置。
(16) 前記評価対象の動きのピークの単位時間当たりの頻度に関する指標データは、正規化した単位時間当たりの前記ピークの数と、正規化した単位時間当たりの前記ピークの数の分散との積の画面全体の平均値である
前記(13)乃至(15)のいずれかに記載の画像処理装置。
(17) 前記評価対象の動きのピークの単位時間当たりの頻度に関する指標データは、正規化した単位時間当たりの前記ピークの数と正規化した単位時間当たりの前記ピークの数の分散との積の値が所定の閾値以上の値となる領域の、前記評価対象の画像全体に占める割合である
前記(13)乃至(16)のいずれかに記載の画像処理装置。
(18) 前記指標データ生成部は、さらに、前記評価対象の動きの特徴量に基づいて前記評価対象の画像の各部分領域を分類した分類結果に関する指標データを生成し、
前記評価値算出部は、さらに、前記指標データ生成部により生成された前記分類結果に関する指標データを用いて、前記評価対象の動きの特徴量の分類結果を評価する評価値を算出する
前記(13)乃至(17)のいずれかに記載の画像処理装置。
(19) 前記指標データ生成部は、前記動き検出部により検出された前記評価対象の動き量を算出し、
前記評価値算出部は、前記指標データ生成部により算出された前記動き量の時間的変化を画像化し、表示する
前記(12)乃至(18)のいずれかに記載の画像処理装置。
(20) 前記指標データ生成部は、算出した前記動き量の時間的変化の、前記評価対象である心筋細胞の弛緩を示す波形のピークの、前記心筋細胞への薬剤投与による変化を示す指標データを生成し、
前記評価値算出部は、前記指標データ生成部により算出された前記指標データを評価し、評価値を算出する
前記(19)に記載の画像処理装置。
(21) 前記評価対象を撮像し、前記評価対象の画像を得る撮像部をさらに備え、
前記動き検出部は、前記撮像部により得られた前記評価対象の画像を用いて前記評価対象の動きを検出する
前記(12)乃至(20)のいずれかに記載の画像処理装置。
(22) 前記動き検出部は、動画像である前記評価対象の画像の、所定の長さの評価期間の各フレーム画像間の前記評価対象の動きを検出する
前記(12)乃至(21)のいずれかに記載の画像処理装置。
(23) 前記動き検出部は、前記評価期間の前記評価対象の動きの検出を、所定回数繰り返す
前記(22)に記載の画像処理装置。
(24) 前記評価値算出部は、前記指標データ生成部により生成された複数種類の前記指標データのそれぞれを評価して評価値を算出し、算出した各評価値を統合することにより、前記評価対象を評価する評価値を算出する
前記(12)乃至(23)のいずれかに記載の画像処理装置。
(25) 前記評価対象は、自発的に動く細胞である
前記(12)乃至(24)のいずれかに記載の画像処理装置。
(26) 前記評価対象は、生体より採取した細胞を培養して生成した培養細胞である
前記(12)乃至(25)のいずれかに記載の画像処理装置。
(27) 画像処理装置の動き検出部が、評価対象の画像を用いて前記評価対象の動きを検出し、
前記画像処理装置の指標データ生成部が、検出された前記評価対象の動きを示す動きベクトルを用いて、前記評価対象の動きの特徴を示し、前記評価対象の評価のための指標として用いられる指標データを生成し、
前記画像処理装置の評価値算出部が、生成された前記指標データを評価し、評価値を算出する
画像処理方法。
(28) コンピュータを、
評価対象の画像を用いて前記評価対象の動きを検出する動き検出部、
検出された前記評価対象の動きを示す動きベクトルを用いて、前記評価対象の動きの特徴を示し、前記評価対象の評価のための指標として用いられる指標データを生成する指標データ生成部、
生成された前記指標データを評価し、評価値を算出する評価値算出部
として機能させるためのプログラム。
Claims (20)
- 周期的な運動を行う物体を撮像した画像データから特定された動きの特徴量に基づき前記画像データの少なくとも一部を構成する複数ブロックそれぞれを分類した画像を表示するよう制御する制御部
を有するデータ処理装置。 - 前記動きの特徴量は、動きベクトル若しくは動き量に基づき算出される
請求項1に記載のデータ処理装置。 - 前記画像データは、動画像データから取得される複数のフレーム画像データである
請求項1または請求項2に記載のデータ処理装置。 - 前記周期的な運動を行う物体は、自発的に動く細胞を含む
請求項1乃至請求項3のいずれかに記載のデータ処理装置。 - 前記周期的な運動を行う物体は、生体より採取した細胞を培養して生成した培養細胞を含む
請求項1乃至請求項4のいずれかに記載のデータ処理装置。 - 前記周期的な運動を行う物体は、少なくとも1つの心筋細胞を含む
請求項1乃至請求項5のいずれかに記載のデータ処理装置。 - 前記特徴量は、一定時間における単位時間ごとの動き量の平均値である平均動き量を含む
請求項1乃至請求項6のいずれかに記載のデータ処理装置。 - 前記特徴量は、所定のタイミングから一定以上の動き量の振幅が得られるタイミングまでの時間である動き開始時間を含む
請求項1乃至請求項7のいずれかに記載のデータ処理装置。 - 前記特徴量は、一定時間における単位時間ごとの動き方向の平均値である平均動き方向を含む
請求項1乃至請求項8のいずれかに記載のデータ処理装置。 - 前記特徴量は、一定時間において得られた一定以上の動き量の振幅の平均値である平均振幅を含む
請求項1乃至請求項9のいずれかに記載のデータ処理装置。 - 前記特徴量は、一定時間における単位時間ごとの動きの加速度の平均値である平均加速度を含む
請求項1乃至請求項10のいずれかに記載のデータ処理装置。 - 前記特徴量は、一定時間において一定以上の動き量の振幅が得られる時間間隔の平均値である平均動き間隔を含む
請求項1乃至請求項11のいずれかに記載のデータ処理装置。 - 前記制御部は、前記特徴量に基づき前記複数ブロックそれぞれを所定数の分類区分に分類した結果を示す分類データを生成し、生成した前記分類データを前記ブロックそれぞれに紐づけて表示するよう制御する
請求項1乃至請求項12のいずれかに記載のデータ処理装置。 - 前記制御部は、前記ブロックごとに対応して算出された特徴量に基づいてk平均法によるクラスタリングを行うことで、前記ブロックのそれぞれを前記分類区分のうちの何れか1つに属するものとして分類して前記分類データを生成する
請求項13に記載のデータ処理装置。 - 前記制御部は、複数の前記特徴量に基づいて前記分類データを生成する
請求項13または請求項14に記載のデータ処理装置。 - 前記制御部は、前記分類区分に対応して異なる特徴量の組み合わせを有する複数のテンプレートの各々と前記ブロック毎に算出された前記複数の特徴量の組み合わせとの距離を算出し、算出された距離に基づいて前記ブロックを前記分類区分のうちの何れか1つに属するものとして分類する処理を前記ブロックごとに行い、前記分類データを生成する
請求項15に記載のデータ処理装置。 - 前記制御部は、前記特徴量を前記ブロック毎に求め、求めた前記特徴量を利用して前記分類データを生成する
請求項13乃至請求項16のいずれかに記載のデータ処理装置。 - 前記制御部は、前記画像データより動きデータを生成し、生成した前記動きデータに基づいて前記特徴量を求める
請求項17に記載のデータ処理装置。 - 周期的な運動を行う物体を撮像した画像データから特定された動きの特徴量に基づき前記画像データの少なくとも一部を構成する複数ブロックそれぞれを分類した画像を表示するよう制御する
データ処理方法。 - 周期的な運動を行う物体を撮像する撮像部と、
前記周期的な運動を行う物体を撮像した画像データから特定された動きの特徴量に基づき前記画像データの少なくとも一部を構成する複数ブロックそれぞれを分類するデータ生成部と、
前記複数ブロックそれぞれを分類した画像を表示する表示部と
を備えるデータ処理システム。
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