特許

J-GLOBAL ID：202103008019077979

細胞画像解析方法、細胞画像解析装置、及び学習モデル作成方法

発明者： ▲高▼橋 渉 ,  赤澤 礼子
出願人/特許権者： 株式会社島津製作所
代理人 (1件)： 特許業務法人京都国際特許事務所
公報種別：再公表公報
出願番号（国際出願番号）：JP2018009046
公開番号（公開出願番号）：WO2019-171546
出願日： 2018年03月08日
公開日（公表日）： 2019年09月12日
要約：

細胞のホログラム画像から演算によって位相像を形成し、該位相像について全層畳み込みニューラルネットワークを用いて画素毎にセグメンテーションを行い、未分化細胞領域、未分化逸脱細胞領域、異物領域などを識別する。学習時には、ミニバッチに含まれる学習画像が読み込まれると(S13)、該画像はランダムに上下又は左右反転された(S13)あと、ランダムな角度だけ回転される(S14)。その回転によって回転前の画像の枠内で欠損した部分を回転後の画像の縁端を軸とする鏡像反転によって補填する(S15)。そうして生成した学習画像を用いて全層畳み込みニューラルネットワークの学習を行う(S16)。全てのミニバッチについて同じ処理を繰り返し、さらにミニバッチに割り当てられる学習データをシャッフルしながら所定の回数だけ学習を繰り返す。これにより、学習モデルの精度が向上する。また、回転不変である特徴を学習できるので、様々な形状である細胞コロニーを精度良く識別することができる。

請求項（抜粋）：

細胞の観察画像を解析することで細胞に関連するセグメンテーションを行う細胞画像解析方法であって、該セグメンテーションのための画像解析の手法として機械学習を用い、 a)入力された学習画像を任意の角度だけ回転させるとともに、その回転前の前記学習画像の枠内で回転によって画像が欠損した領域について、回転後の画像と連続的に繋がるような画像を補填することで新たな学習画像を生成する学習画像拡充ステップと、 b)前記入力された学習画像及び前記学習画像拡充ステップで生成された学習画像を含む複数の学習画像を用いた学習処理により機械学習のモデルを作成する学習モデル作成ステップと、 を有することを特徴とする細胞画像解析方法。

IPC (1件)：

G06T 7/00

FI (2件)：

G06T7/00 630 ,  G06T7/00 350C

Fターム (10件)：

5L096BA06 ,  5L096BA13 ,  5L096DA01 ,  5L096DA02 ,  5L096FA06 ,  5L096FA14 ,  5L096HA09 ,  5L096HA11 ,  5L096KA04 ,  5L096KA15