JP2012168084A - 特定生物成分検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】試料中における特定の微生物又はウイルスを、高い検出精度で安定して検出することができる特定生物成分検出方法を提供すること。
【解決手段】試料に対して第１励起光及び第２励起光をそれぞれ照射し、試料の表面をそれぞれ撮影して第１励起時デジタル画像及び第２励起時デジタル画像を取得する（Ｓ１〜Ｓ４）。第１励起時デジタル画像と第２励起時デジタル画像について画素単位ごとの色空間データを求め、これらの色空間データに対し、それぞれ同じ位置にある画素単位同士で照合演算し、演算処理データを求める（Ｓ５及びＳ６）。演算処理データを、特定の微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応について予め求めた演算処理データの規定範囲と照合して、試料中における微生物又はウイルスを検出する（Ｓ７〜Ｓ１１）。
【選択図】図９

Description

本発明は、試料中における特定の微生物、ウイルスなどを検出する特定生物成分の検出方法に関する。

学校等で実施されるぎょう虫（卵）検査においては、例えば被験者がセロハンを肛門にあてて採取した試料を検査機関又は医療機関などにおいて検査している。この検査においては、セロハンに付着したぎょう虫卵の有無を顕微鏡で目視により確認する必要がある。そのため、検査員には熟練を要し、検査精度及び検査効率ともにあまり優れているといえない。例えば、特許文献１には、ぎょう虫検査紙を顕微鏡によって観察するぎょう虫卵自動検査設備が示されている。

一方、例えば特許文献２の異物の検出方法においては、寄生虫に可視光を照射して励起したときには、寄生虫が蛍光することが示されている。そして、この性質を利用して、肉類に寄生する寄生虫の有無を検出している。また、特許文献２においては、デジタルカメラ、ＣＣＤカメラ等により、被写体が発する蛍光の画像を得て、二値化等の画像処理を行って、コンピュータによって異物の有無を判断させることが示されている。

特許第３０９０４９２号公報 特開２００７−２８６０４１号公報

しかしながら、特許文献２等の従来のぎょう虫卵等の検査においては、ぎょう虫卵を励起させる際に用いる励起光は、ＵＶ励起、Ｂ励起、Ｇ励起等の１種類のみである。したがって、コンピュータによる画像処理を利用してぎょう虫卵の有無を検出しようとした場合には検出精度が低く、安定した検出結果を得ることができていない。

本発明はかかる問題点に鑑みてなされたものであって、試料中における特定の微生物又はウイルスを、高い検出精度で安定して検出することができる特定生物成分検出方法を提供しようとするものである。

第１の発明は、試料中の特定の微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応を検出することにより、上記特定の微生物又はウイルスを検出する特定生物成分検出方法であって、
上記試料に対して、特定の波長、強度、及び照射時間で第１励起光を照射する第１励起光照射工程と、
上記第１励起光を照射した試料の表面を撮影し、第１励起時デジタル画像を取得する第１デジタル画像取得工程と、
上記試料に対して、上記第１励起光とは波長、強度、及び照射時間の少なくともいずれかが異なる第２励起光を照射する第２励起光照射工程と、
上記第２励起光を照射した試料の表面を撮影し、第２励起時デジタル画像を取得する第２デジタル画像取得工程と、
少なくとも上記第１励起時デジタル画像と上記第２励起時デジタル画像について、それぞれ画素単位ごとの色空間データを求めてそれぞれ同じ位置にある画素単位同士で照合演算し、画素単位ごとに演算処理データを求める画像処理工程と、
上記画素単位ごとの演算処理データを、上記特定の微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応について予め求めた演算処理データの規定範囲と照合して、上記試料中における微生物又はウイルスを検出する検出工程とを有することを特徴とする特定生物成分検出方法にある（請求項１）。

第２の発明は、試料中の特定の微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応を検出することにより、上記特定の微生物又はウイルスを検出する特定生物成分検出方法であって、
上記試料に対して、特定の波長、強度、及び照射時間で第１励起光を照射する第１励起光照射工程と、
上記第１励起光を照射した試料の表面を撮影し、第１励起時デジタル画像を取得する第１デジタル画像取得工程と、
上記試料に対して、上記第１励起光とは波長、強度、及び照射時間の少なくともいずれかが異なる第２励起光を照射する第２励起光照射工程と、
上記第２励起光を照射した試料の表面を撮影し、第２励起時デジタル画像を取得する第２デジタル画像取得工程と、
上記第１励起時デジタル画像又は上記第２励起時デジタル画像のうちのいずれか一方について、画素単位ごとの色空間データを基準用色空間データとして求め、該基準用色空間データのうち、所定の規定範囲内にある画素単位の集まりを仮ヒット画素として求め、該仮ヒット画素を囲む大きさの画素領域を仮ヒット領域として特定し、かつ上記第１励起時デジタル画像又は上記第２励起時デジタル画像のうちの他方における上記仮ヒット領域に相当する領域のみについて、画素単位ごとの色空間データを照合用色空間データとして求め、上記仮ヒット領域内の上記画素単位ごとの上記基準用色空間データと、上記仮ヒット領域に相当する領域内の上記画素単位ごとの上記照合用色空間データとに対し、それぞれ同じ位置にある画素単位同士で照合演算して、上記仮ヒット領域内の上記画素単位ごとに演算処理データを求める画像処理工程と、
上記仮ヒット領域内の上記画素単位ごとの上記演算処理データを、上記特定の微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応について予め求めた演算処理データの規定範囲と照合して、上記試料中における微生物又はウイルスを検出する検出工程とを有することを特徴とする特定生物成分検出方法にある（請求項５）。

第１の発明の特定生物成分検出方法においては、上記第１照射工程と、上記第１デジタル画像取得工程と、上記第２励起光照射工程と、上記第２デジタル画像取得工程と、上記画像処理工程とを少なくとも行う。
上記第１照射工程においては、試料に対して、特定の波長、強度、及び照射時間で第１励起光を照射する。このとき、上記試料中に上記第１励起光により励起され蛍光を発する成分が存在する場合には、これらが蛍光反応を示す。

次いで、上記第１デジタル画像取得工程においては、上記第１励起光を照射した試料の表面を撮影し、第１励起時デジタル画像を取得する。即ち、上記試料の表面を例えばデジタルカメラ等により撮影することにより、上記試料中に含まれる成分が発する蛍光状態をデジタル画像として取得することができる。蛍光を発する成分としては、微生物又はウイルスの他、ゴミ等の異物（検出対象外の異物）等が想定される。

一方、上記第２照射工程においては、試料に対して、上記第１励起光とは波長、強度、及び照射時間の少なくともいずれかが異なる励起光からなる第２励起光を照射する。このとき、上記試料中に上記第２励起光により励起され蛍光を発する成分が存在する場合には、これらが蛍光反応を示す。上記第２励起光は、波長、強度、及び照射時間の少なくともいずれかが上記第１励起光とは異なるため、上記試料は上記第１励起光の場合とは異なるパターンで蛍光を発生する。

次いで、上記第２デジタル画像取得工程においては、上記第２励起光を照射した試料の表面を撮影し、第２励起時デジタル画像を取得する。上記第１デジタル画像取得工程と同様に、上記試料中に含まれる成分が発する蛍光状態をデジタル画像として取得することができる。蛍光を発する成分としては、微生物又はウイルスの他、ゴミ等の異物（検出対象外の異物）等が想定される。
上記第１励起時デジタル画像と上記第２励起時デジタル画像は、励起光が異なるため異なる蛍光状態を示す。

次に、上記画像処理工程においては、少なくとも上記第１励起時デジタル画像と上記第２励起時デジタル画像について、それぞれ画素単位ごとの色空間データを求める。そして、上記第１励起時デジタル画像における画素単位ごとの色空間データと、上記第２励起時デジタル画像における画素単位ごとの色空間データとに対し、それぞれ同じ位置にある画素単位同士で照合演算し、画素単位ごとに演算処理データを求める。上記照合演算を行うことにより、後工程に行う検出工程における検出が容易になる。即ち、上記試料が微生物又はウイルスを含む場合に、これらが発生する蛍光をより際立たせることができる。また、上記試料がゴミ等の異物を含む場合には、該異物が発する蛍光を目立たなくさせることができる。

次に、上記検出工程においては、上記画素単位ごとの演算処理データを、上記特定の微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応について予め求めた演算処理データの規定範囲と照合して、上記試料中における微生物又はウイルスを検出する。ここで、上記特定蛍光反応について予め求めた演算処理データの規定範囲は、上記特定の微生物又はウイルスについて得た複数の励起時デジタル画像に特定蛍光反応を映した画素の演算処理データを分析して設定したものである。

特定蛍光反応の検出時に用いる励起光（第１励起光及び第２励起光）の条件は、上記規定範囲を設定する基準設定時に用いた励起光の条件と同じにする。そして、検出時の演算処理データと基準設定時の演算処理データの規定範囲とを比較するのは、励起光の条件を同じにした場合同士とする。
このように、上記検出工程においては、上記画素単位ごとの演算処理データが、予め上記特定蛍光反応について求めた演算処理データの規定範囲内にある場合には、上記試料中に上記特定の微生物又はウイルスが発する特定蛍光反応が存在し、上記特定の微生物又はウイルスの存在を推定することができる。

ところで、一般的に、試料中には、微生物又はウイルス以外にも、ゴミ等の検出対象外の異物が含まれ、該異物も励起光により蛍光を発生することになる。ただし、微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応と、ゴミ等の異物が発生する蛍光反応とは、励起光の波長、強度、照射時間（撮影時期）の各条件によって、蛍光の性質が異なる。
そこで、上記第１の発明のように、上記第１励起光及び第２励起光という少なくとも２種類の励起光を照射し、上記第１励起時デジタル画像及び上記第２励起時デジタル画像という少なくとも２種類の励起時デジタル画像を撮影した際に、例えば特定蛍光反応がいずれの励起時デジタル画像にも撮影される一方で、いずれかの励起時デジタル画像と他の励起時デジタル画像とにおいて、蛍光の強弱により撮影のされ方が異なる場合が想定される。この場合には、上記照合演算を行うことにより、微生物又はウイルスによる蛍光反応を、ゴミ等の異物による蛍光反応と明確に区別することができる。
また、上記第１励起時デジタル画像及び上記第２励起時デジタル画像という少なくとも２種類の励起時デジタル画像を撮影した際に、例えば異物による蛍光は、すべての励起時デジタル画像に撮影される一方、特定蛍光反応は、いずれかの励起時デジタル画像に明確に撮影される場合が想定される。この場合には、上記照合演算を行うことにより、異物による蛍光反応の影響を取り除くことができ、微生物又はウイルスによる特定蛍光反応を際立たせて検出することができる。そして、微生物又はウイルスによる蛍光反応を、ゴミ等の異物による蛍光反応と明確に区別することができる。

次に、上記第２の発明においては、上記第１の発明と同様に、上記第１励起光照射工程と、上記第１デジタル画像取得工程と、上記第２励起光照射工程と、上記第２デジタル画像取得工程と、上記画像処理工程と、上記検出工程とを行って、特定生物成分の検出を行うが、上記画像処理工程が上記第１の発明と異なる。
即ち、上記第２の発明の上記画像処理工程においては、上記第１励起時デジタル画像又は上記第２励起時デジタル画像のうちのいずれか一方についての画素単位ごとの基準用色空間データについて、所定の規定範囲内にあるか否かを判定している。そして、デジタル画像の全体の画素領域のうち、規定範囲内にある１つ又は複数の特定の画素領域についてのみ、その後の演算処理データを求める際に用いる仮ヒット領域とする。

そして、他方の励起時デジタル画像について、仮ヒット領域に相当する領域のみについて、それぞれ画素単位ごとの照合用色空間データを求める。これにより、照合用色空間データを求める処理を少なくすることができる。
このようにして、デジタル画像の全体の画素領域のうち、特定の限られた画素領域についてのみ、演算処理データを求める。これにより、演算処理データを求める処理を少なくすることができる。
その他、第２の発明においても、第１の発明と同様の作用効果を得ることができる。

以上のように、本発明の特定生物成分検出方法によれば、試料中における微生物又はウイルスの有無を高い検出精度で、安定して検出することができる。

実施例１にかかる、蛍光反応検出装置の構成を示す説明図。 実施例１にかかる、第１励起時デジタル画像を概略的に示す説明図。 実施例１にかかる、第２励起時デジタル画像を概略的に示す説明図。 実施例１にかかる、第１励起時デジタル画像と第２励起時デジタル画像とに対して照合演算を行った結果を可視化して、照合画像として概略的に示す説明図。 実施例１にかかる、第１色空間データと第２色空間データとを、１ドットごとの画素単位において照合する状態を可視化して示す説明図。 実施例１にかかる、第１色空間データと第２色空間データとを、１ドットごとの画素単位において照合して得た演算処理データが、規定範囲内にあるか否かの２値化処理を行った結果を可視化して示す説明図。 実施例１にかかる、ヒット画素を囲んでなるヒット領域を示す説明図。 実施例１にかかる、素デジタル画像について、ヒット領域に相当する画素領域をモニタに拡大表示した状態を概略的に示す説明図。 実施例１にかかる、微生物等の特定蛍光反応を検出する手順を示すフローチャート。 実施例２にかかる、第１励起時デジタル画像において、仮ヒット画素及び仮ヒット領域を特定した状態を可視化して概略的に示す説明図。 実施例２にかかる、第２励起時デジタル画像において、仮ヒット領域に相当する領域を可視化して概略的に示す説明図。 実施例２にかかる、仮ヒット領域内の基準用色空間データと、仮ヒット領域に相当する領域内の照合用色空間データとに照合演算を行った結果を、可視化した画像として概略的に示す説明図。

次に、上記第１及び第２の発明の特定生物成分検出方法の好ましい実施形態につき説明する。
上記特定生物成分検出方法においては、試料中の特定の微生物又はウイルスを検出することができる。
上記微生物としては、例えば寄生虫、寄生虫卵、細菌等がある。寄生虫としては、ぎょう虫、回虫、鞭虫、吸虫、鉤虫、縮小条虫、広節列頭条虫、東洋毛様線虫、無鉤条虫などがある。寄生虫卵は、それらの卵である。
また、細菌としては、球菌、桿菌、らせん菌などがある。
また、ウイルスとしては、核酸とタンパク質とからなる種々のウイルスである。

また、上記試料は、大便、血液等とすることができる。上記微生物又はウイルスは、大便、血液等の中に存在するものとすることができる。血液虫に潜む寄生虫としては、例えばウエステルマン肺吸虫、宮崎肺吸虫、住血胞子虫、マラリア病原虫、日本住血吸虫、糸状虫、フィラリア、広東住血線虫などがある。

上記第１の発明においては、上記試料に対して、上記第１励起光及び上記第２励起光とは波長、強度、及び照射時間の少なくともいずれかを変えてさらに励起光を照射し、該励起光を照射した試料の表面を撮影し、励起時デジタル画像を取得する励起光照射−デジタル画像取得工程を少なくとも１回以上行い、上記画像処理工程においては、上記第１励起時デジタル画像と上記第２励起時デジタル画像と共に、上記励起光照射−デジタル画像取得工程において取得した少なくとも１つ以上の励起時デジタル画像について、上記演算処理データを求めることが好ましい（請求項２）。

また、上記第２の発明においても、上記第１励起光及び上記第２励起光とは波長、強度、及び照射時間の少なくともいずれかを変えてさらに励起光を照射し、該励起光を照射した試料の表面を撮影し、励起時デジタル画像を取得する励起光照射−デジタル画像取得工程を少なくとも１回以上行い、上記画像処理工程においては、上記第１励起時デジタル画像又は上記第２励起時デジタル画像のうちのいずれか一方について、上記仮ヒット画素及び上記仮ヒット領域を求め、かつ上記第１励起時デジタル画像又は上記第２励起時デジタル画像のうちの他方における上記仮ヒット領域に相当する領域、及び上記励起光照射−デジタル画像取得工程において取得した少なくとも１つ以上の上記励起時デジタル画像における上記仮ヒット領域に相当する領域について、それぞれ画素単位ごとの色空間データを照合用色空間データとして求め、上記仮ヒット領域内の上記画素単位ごとの上記基準用色空間データと、上記仮ヒット領域に相当する領域内の上記画素単位ごとの上記照合用色空間データとに対し、それぞれ同じ位置にある画素単位同士で照合演算して、上記仮ヒット領域内の上記画素単位ごとに演算処理データを求めることが好ましい（請求項６）。

上記のように上記励起光照射−デジタル画像取得工程を行って上記照合演算を行うことにより、異物による蛍光反応の影響をより一層取り除くことができる。即ち、この場合には、３種類以上の励起光を照射してそれぞれ得られた３種類以上の励起時デジタル画像について上記照合演算を行うことができるため、異物による蛍光反応の影響をより一層取り除き、微生物又はウイルスによる特定蛍光反応をより一層際立たせて検出することができる。したがって、この場合には、微生物又はウイルスによる特定蛍光反応を、異物による蛍光反応とより明確に区別することができる。

次に、上記第１の発明について、上記検出工程においては、上記画素単位ごとの上記演算処理データのうち、上記特定の微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応について予め求めた演算処理データの規定範囲内にある画素単位をヒット画素として求め、該ヒット画素が並んで形成される形状及び面積が予め上記特定蛍光反応について求めた形状及び面積の規定範囲内にある場合に、上記試料中に上記特定の微生物又はウイルスが存在すると検出することが好ましい（請求項３）。
また、上記第２の発明について、上記検出工程においては、上記仮ヒット領域内の上記画素単位ごとの上記演算処理データのうち、上記特定の微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応について予め求めた演算処理データの規定範囲内にある画素単位をヒット画素として求め、該ヒット画素が並んで形成される形状及び面積が予め上記特定蛍光反応について求めた形状及び面積の規定範囲内にある場合に、上記試料中に上記特定の微生物又はウイルスが存在すると検出することが好ましい（請求項７）。

これらの場合には、上記検出工程において、微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応が検出された試料について、この特定蛍光反応の形状及び大きさを確認して、微生物又はウイルスを検出することができる。そのため、微生物又はウイルスの検出精度を向上させることができる。

また、上記第１及び第２の発明において、上記検出工程において上記ヒット画素が並んで形成される形状を囲む大きさの画素領域をヒット領域として特定し、上記励起光を照射していないときの素デジタル画像を取得し、上記素デジタル画像において上記ヒット領域に相当する画素領域をモニタに拡大表示する表示工程を行うことが好ましい（請求項４及び８）。
この場合には、上記特定蛍光反応の存在を検出した画素領域をモニタに拡大表示することにより、素デジタル画像において微生物又はウイルスが存在すると検出した領域を目視により確認することが可能になる。

また、上記色空間データは、赤色、緑色、青色の色相、及び輝度のうち少なくとも１つのデータであり、上記画像処理工程における上記照合演算は、上記色相及び輝度のうち少なくとも１つ同士に対して行う誤差演算又は算術演算であることが好ましい（請求項９）。
この場合には、上記画像処理工程において、上記画像単位ごとの上記演算処理データを適切に求めることができる。

また、上記第１励起光及び上記第２励起光の波長は、それぞれＵＶ励起、Ｂ励起、又はＧ励起のうちのいずれかに該当する波長であることが好ましい（請求項１０）。
この場合には、微生物又はウイルスの励起を適切に行うことができる。
ここで、ＵＶ励起（近紫外線）は、波長３２０〜３８０ｎｍの励起光とすることができる。また、Ｂ励起（青色光）は、波長３８０〜４９５ｎｍの励起光とすることができる。また、Ｇ励起（緑色光）は、波長４９５〜５７０ｎｍの励起光とすることができる。
なお、上記励起光照射−デジタル画像取得工程を行う場合にも、励起光の波長は、それぞれＵＶ励起、Ｂ励起、又はＧ励起のうちのいずれかに該当する波長であることが好ましい。

また、上記第１励起光及び第２励起光のうちの少なくとも１つは、波長と強度との少なくとも一方を異ならせた複数種類の励起光からなることが好ましい（請求項１１）。
即ち、第１励起光及び第２励起光の少なくとも一方として、波長及び／又は強度が異なる複数種類の励起光を同時に照射することが好ましい。
この場合には、上記第１励起時デジタル画像及び第２励起時デジタル画像のうちの少なくとも一方として、波長と強度との少なくとも一方を異ならせた複数種類の励起光を同時に照射したときのデジタル画像を得ることができる。そして、この場合には、１種類の波長及び強度の励起光を微生物又はウイルスに照射するだけでは得られなかった特定蛍光反応を得ることができる場合がある。そして、微生物又はウイルスの検出精度を格段に向上させることができる場合がある。例えばぎょう虫（卵）においては、特に検出精度を向上させることができる。

（実施例１）
次に、本発明の特定生物成分検出方法にかかる実施例につき、説明する。
本例の特定生物成分検出方法においては、第１励起光照射工程と第１励起時デジタル画像取得工程と第２励起光照射工程と第２励起時デジタル画像取得工程と画像処理工程と検出工程とを行って、試料中の特定の微生物又はウイルスを検出する。

第１励起光照射工程においては、試料に対して、特定の波長、強度、及び照射時間で第１励起光を照射する。第１励起時デジタル画像取得工程においては、第１励起光を照射した試料の表面を撮影し、第１励起時デジタル画像を取得する。

第２励起光照射工程においては、試料に対して、第１励起光とは波長、強度、及び照射時間の少なくともいずれかが異なる第２励起光を照射する。第２励起時デジタル画像取得工程においては、第２励起光を照射した試料の表面を撮影し、第２励起時デジタル画像を取得する。

また、画像処理工程においては、少なくとも第１励起時デジタル画像と第２励起時デジタル画像について、それぞれ画素単位ごとの色空間データを求めてそれぞれ同じ位置にある画素単位同士で照合演算し、画素単位ごとに演算処理データを求める。
検出工程においては、画素単位ごとの演算処理データを、特定の微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応について予め求めた演算処理データの規定範囲と照合して、試料中における微生物又はウイルスを検出する。

本例においては、図１に示すごとく、光源２、カメラ４、制御部５１、画像処理部５２、及び判定部５３を備えた蛍光検出装置１を用いて、上述の第１励起光照射工程と第１励起時デジタル画像取得工程と第２励起光照射工程と第２励起時デジタル画像取得工程と画像処理工程と検出工程とを行う。

蛍光検出装置１において、光源２は、試料８に対して、特定波長の励起光Ｘを、フィルタ３を通過させて照射可能である。カメラ４は、試料８の表面をデジタル画像として撮影するよう構成されている。
制御部５１、画像処理部５２、及び判定部５３は、コンピュータ５に構築してあり、光源２及びカメラ４は、コンピュータ５に接続してある。

制御部５１は、フィルタ３を透過させる励起光Ｘの波長と強度との少なくとも一方の変更、又は光源２から励起光Ｘの照射を開始した時点からカメラ４によって撮影する時点までの時間の変更のいずれかを行って、複数種類の励起時デジタル画像Ｄ１，Ｄ２をカメラ４によって撮影するよう構成してある。
画像処理部５２は、複数種類の励起時デジタル画像Ｄ１，Ｄ２について、それぞれ１つの画素単位ごとの色空間データを求め、複数種類の励起時デジタル画像Ｄ１，Ｄ２におけるそれぞれ同じ位置にある画素単位の色空間データ同士で照合演算して、画素単位ごとに演算処理データを求めるよう構成してある。
判定部５３は、画素単位ごとの演算処理データを、励起光照射時に特定の微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応について予め求めた演算処理データの規定範囲と照合して、試料８中における特定蛍光反応の有無を検出するよう構成してある。

光源２及び制御部５１により、上述の第１励起光照射工程と第２励起光照射工程を行い、カメラ４及び制御部５１により、上述の第１デジタル画像取得工程及び第２デジタル画像取得工程を行うことができる。また、画像処理部５２及び判定部５３により、上述の画像処理工程及び検出工程を行うことができる。

以下に、本例の蛍光反応検出装置１及びこれを用いた特定生物成分検出方法につき、図１〜図９を参照して詳説する。
図１は、蛍光反応検出装置１の構成を概略的に示す図である。同図に示すごとく、本例の光源２は、紫外線及び可視光の波長の光を発する紫外線ランプ２によって構成されている。紫外線ランプ２の光通過位置には、特定の波長の光を透過するフィルタ３が配置してあり、フィルタ３を適宜交換することにより、所望の波長、強度の励起光Ｘを試料８に照射することができる。

フィルタ３を透過させて試料８へ照射する励起光Ｘの波長は、ＵＶ励起（３２０〜３８０ｎｍ）、Ｂ励起（３８０〜４９５ｎｍ）又はＧ励起（４９５〜５７０ｎｍ）のうちのいずれかに該当する波長である。フィルタ３は、紫外線ランプ２から発せられた光からＵＶ励起の波長の光を透過させるＵＶ励起フィルタ３と、紫外線ランプ２から発せられた光からＢ励起の波長の光を透過させるＢ励起フィルタ３と、紫外線ランプ２から発せられた光からＧ励起の波長の光を透過させるＧ励起フィルタ３とがある。
また、光源２は、減光フィルタ３０を透過させることによって、励起光Ｘの強度を変更できるよう構成してある。減光フィルタ３０は、フィルタ３に対向する位置に配置してある。そして、使用するフィルタ３及び減光フィルタ３０を変更することにより、励起光Ｘの波長及び強度を変更することができる。
また、光源２から試料８へは、ミラー４３によって反射させて励起光Ｘを照射することができる。

本例のカメラ４は、コンピュータ５によってデジタル処理可能なＣＭＯＳカメラ（デジタルカメラ）４１に対して、所定の倍率の光学レンズ４２を組み合わせて構成されている。カメラ４は、微生物又はウイルスの各検出対象に合わせて、適宜画素数のものを選択し、光学レンズ４２の倍率とＣＭＯＳカメラ４１のデジタルズームによる倍率とによって、１０００〜１００００倍にデジタル画像を拡大することができる。また、本例においては、カメラ４の光学レンズ４２の前には、紫外線を遮断してカメラ４を保護するためのフィルタ４４が配置してある。
本例の制御部５１は、光源２に対して制御信号を送信して、光源２から光を出射させ、カメラ４に対して制御信号を送信して、カメラ４によって試料８の表面の撮影を行うよう構成されている。

本例の蛍光反応検出装置１においては、光源２及びフィルタ３から発せられる励起光Ｘの波長を互いに異ならせて２種類の励起光をそれぞれ試料８に照射する（第１励起光照射工程及び第２励起光照射工程）。そして、カメラ４によって、励起時デジタル画像（第１励起時デジタル画像及び第２励起時デジタル画像）Ｄ１，Ｄ２を撮影する（第１デジタル画像取得工程及び第２デジタル画像取得工程）。
２種類の励起時デジタル画像Ｄ１，Ｄ２は、第１励起光照射工程及び第２励起光照射工程における励起光Ｘの波長を異ならせるとともに、励起光Ｘの強度又は照射時間（撮影時期）も互いに異ならせて撮影することができる。また、２種類の励起時デジタル画像Ｄ１，Ｄ２は、第１励起光照射工程及び第２励起光照射工程における励起光Ｘの強度又は照射時間（撮影時期）のみ互いに異ならせて撮影することもできる。

また、２種類の励起時デジタル画像Ｄ１，Ｄ２のうちの少なくとも一方は、互いに波長が異なる励起光Ｘを、光源２及びフィルタ３から試料８に対して同時に照射したときのデジタル画像とすることができる。また、この同時に照射する励起光Ｘは、波長を互いに異ならせるとともに、強度も互いに異ならせて照射することができる。また、この同時に照射する励起光Ｘは、強度のみ互いに異ならせて照射することもできる。
なお、各励起時デジタル画素Ｄ１，Ｄ２は、励起光Ｘを試料８に照射している間に撮影することができ、励起光Ｘを試料８に照射した直後に撮影することもできる。

図２には、第１励起時デジタル画像Ｄ１を概略的に示し、図３には、第２励起時デジタル画像Ｄ２を概略的に示す。また、図４には、第１励起時デジタル画像Ｄ１と第２励起時デジタル画像Ｄ２とに対して照合演算を行った結果を可視化して、照合画像Ｄ３として概略的に示す。

励起光Ｘの波長は、ＵＶ励起、Ｂ励起又はＧ励起のいずれかの波長として、２種類の励起時デジタル画像Ｄ１，Ｄ２において互いに異ならせることができる。この場合、例えば、図２、図３に示すごとく、２種類の励起時デジタル画像Ｄ１，Ｄ２のいずれにもゴミ等の検出対象外の異物による蛍光反応８２及び微生物等による特定蛍光反応８１が撮影されるが、少なくとも特定蛍光反応８１については、一方の励起時デジタル画像Ｄ１と他方の励起時デジタル画像Ｄ２とにおいて、蛍光の強弱により撮影のされ方が異なる場合が想定される。このとき、図４に示すごとく、２種類の励起時デジタル画像Ｄ１，Ｄ２についての画素単位ごとの色空間データを求めて照合演算を行ったときには、微生物又はウイルスによる特定蛍光反応８１を、ゴミ等の異物による蛍光反応８２と明確に区別することができる。なお、図２において点線で示した特定蛍光反応８１は、図３に示す実線で示した特定蛍光反応８１よりも弱いことを意味する。

また、ＵＶ励起、Ｂ励起又はＧ励起のいずれかの波長の励起光Ｘを用いた場合には、励起光Ｘの強度、又は撮影時期（光源２から励起光Ｘの照射を開始した時点からカメラ４によって撮影する時点までの時間）を異ならせて撮影した２種類の励起時デジタル画像Ｄ１，Ｄ２を用いることもできる。この場合、例えば、図２、図３に示すごとく、異物は、弱い強度の励起光Ｘの照射又は短い時間の励起光Ｘの照射によっても蛍光反応８２を示す一方、図３に示すごとく、微生物等は、強い強度の励起光Ｘの照射又は長い時間の励起光Ｘの照射によってはじめて明確な特定蛍光反応８１を示す場合を想定する。このとき、図４に示すごとく、２種類の励起時デジタル画像Ｄ１，Ｄ２についての画素単位ごとの色空間データを求めて照合演算を行ったときには、異物による蛍光反応８２の影響が打ち消されて、微生物等による特定蛍光反応８１を明確に検出することができる。この場合は、異物に比べて微生物等が蛍光反応を示す時期が遅い場合に有効である。

画像処理部５２においては、少なくとも上記第１励起時デジタル画像と上記第２励起時デジタル画像について、それぞれ画素単位ごとの色空間データを求めてそれぞれ同じ位置にある画素単位同士で照合演算し、画素単位ごとに演算処理データを求める画像処理工程を行うことができる。ここで求める色空間データは、色の三原色である赤色（Ｒ）、緑色（Ｇ）、青色（Ｂ）の色相データを、所定数の階調における数値で示すものである。本例の色空間データは、カメラ４によって検出した特定の波長の光を、赤色、緑色、青色の各データに分解したものである。赤色、緑色、青色の各データには、それぞれ２５６階調が割り当てられ、各データ（各原色）は、０〜２５５の数値によって示される。
また、色空間データには、色の三原色を用いて表す輝度（明るさ）を含めることができる。この輝度Ｙは、ａ１〜ａ３を係数とし、Ｒを赤色、Ｇを緑色、Ｂを青色の各数値としたとき、Ｙ＝ａ１×Ｒ＋ａ２×Ｇ＋ａ３×Ｂから求めることができる。係数ａ１〜ａ３は、複数の波長の光をカメラ４によって撮影したときの複数のデジタル画像について、赤色、緑色、青色の各数値をＹ＝（ａ１×Ｘ１＋ａ２×Ｘ２＋ａ３×Ｘ３）／３のＸ１〜Ｘ３にそれぞれ代入して求めることができる。
なお、微生物又はウイルスの検出対象によっては、色空間データは、輝度のデータのみとすることもできる。

画像処理部５２において、多数の画素によって示されるデジタル画像における同じ位置にある画素単位同士で行う照合演算は、以下の種々の演算とすることができる。
本例の照合演算は、２種類の励起時デジタル画像Ｄ１，Ｄ２の色空間データｄ１，ｄ２における赤色、緑色、青色の各色相同士に対して行う誤差演算又は算術演算である。

図５には、第１色空間データｄ１と第２色空間データｄ２とを、１ドットごとの画素単位において照合する状態を可視化して示す。同図に示すごとく、第１励起時デジタル画像Ｄ１についての第１色空間データｄ１における赤色、緑色、青色の０〜２５５で示される各数値をＲ１、Ｇ１、Ｂ１とし、第２励起時デジタル画像Ｄ２についての第２色空間データｄ２における赤色、緑色、青色の０〜２５５で示される各数値をＲ２、Ｇ２、Ｂ２とする。
誤差演算としては、｜Ｒ１−Ｒ２｜（Ｒ１−Ｒ２の絶対値）、｜Ｇ１−Ｇ２｜（Ｇ１−Ｇ２の絶対値）、｜Ｂ１−Ｂ２｜（Ｂ１−Ｂ２の絶対値）の少なくとも１つとして行うことができる。

また、算術演算としては、Ｒ１＋Ｒ２、Ｇ１＋Ｇ２、Ｂ１＋Ｂ２の少なくとも１つとして、Ｒ１−Ｒ２、Ｇ１−Ｇ２、Ｂ１−Ｂ２の少なくとも１つとして、Ｒ１×Ｒ２、Ｇ１×Ｇ２、Ｂ１×Ｂ２の少なくとも１つとして、Ｒ１／Ｒ２、Ｇ１／Ｇ２、Ｂ１／Ｂ２の少なくとも１つとして、Ｒ２−Ｒ１、Ｇ２−Ｇ１、Ｂ２−Ｂ１の少なくとも１つとして、又はＲ２／Ｒ１、Ｇ２／Ｇ１、Ｂ２／Ｂ１の少なくとも１つとして行うことができる。
また、誤差演算は、第１励起時デジタル画像Ｄ１についての第１色空間データｄ１における輝度の数値をＹ１とし、第２励起時デジタル画像Ｄ２についての第２色空間データｄ２における輝度の数値をＹ２として、｜Ｙ１−Ｙ２｜として行うこともできる。また、算術演算は、Ｙ１＋Ｙ２、Ｙ１−Ｙ２、Ｙ１×Ｙ２、Ｙ１／Ｙ２、Ｙ２−Ｙ１、Ｙ２／Ｙ１のいずれかとして行うこともできる。

なお、これらの演算において、Ｒ１〜Ｒ３、Ｇ１〜Ｇ３、Ｂ１〜Ｂ３の各数値が、０未満となる場合は０とし、２５５超過となる場合には、２５５とする。また、割算で分母となる数値が０である場合は２５５とし、割算で分子となる数値が０である場合は０とする。
こうして、画像処理部５２において照合演算を行って得られる演算処理データは、０〜２５５の範囲の数値によって表される。

判定部５３においては、画素単位ごとの演算処理データを、上記特定の微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応について予め求めた演算処理データの規定範囲と照合して、上記試料中における微生物又はウイルスを検出する検出工程を行うことができる。
判定部５３における判定基準である演算処理データの規定範囲は、検出対象とする特定の微生物等に対して、波長と強度との少なくともいずれかが互いに異なる励起光Ｘを照射したときの複数（２つ）の励起時デジタル画像を撮影し、この励起時デジタル画像中において特定蛍光反応８１を映した画素について照合演算を行った結果として求めておく。
また、判定部５３における判定基準である演算処理データの規定範囲は、検出対象とする特定の微生物等に対して励起光Ｘの照射を開始した時点からカメラ４によって撮影する時点までの時間を異ならせて撮影したときの複数（２つ）の励起時デジタル画像において、この励起時デジタル画像中において特定蛍光反応８１を映した画素について照合演算を行った結果として求めておくこともできる。

演算処理データの規定範囲は、特定の微生物等について特定蛍光反応８１を実際に撮影したときの色相、輝度の色空間データに対して、適度の余裕を設けて設定することができる。この際、特定蛍光反応８１の撮影を複数回行って、規定範囲の幅を決定することができる。
そして、実際に試料８に対して特定蛍光反応８１の検査を行う際には、判定基準である演算処理データの規定範囲を決定する際に使用した励起光Ｘと同じ条件の励起光Ｘを試料８に照射する。また、励起光Ｘの波長又は強度を異ならせた場合には、設定基準時と検出時とで用いる励起光Ｘの種類を同じにする。

図６には、第１色空間データｄ１と第２色空間データｄ２とを（図５参照）、１ドットごとの画素単位において照合して得た演算処理データが、規定範囲内にあるか否かの２値化処理を行った結果を可視化して示す。
本例の判定部５３は、画素単位ごとの演算処理データのうち、特定の微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応８１について予め求めた演算処理データの規定範囲内にある画素単位を、ヒット画素Ｈとして求める。そして、ヒット画素Ｈが並んで形成される形状及び面積が、特定蛍光反応８１について予め求めた形状及び面積の規定範囲内にある場合に、試料８中に微生物又はウイルスが存在すると検出する。ヒット画素Ｈは、各画素単位の演算処理データが、演算処理データの規定範囲内にある場合を１、演算処理データの規定範囲内にない場合を０として、２値化処理を行ったときの１である画素とする。
特定蛍光反応８１についての形状及び面積の規定範囲は、検出対象とする特定の微生物等の形状及び面積を実測した値に、適度の余裕を設けて設定することができる。

また、画像処理部５２における各画素は、例えば誤差演算として、｜Ｒ１−Ｒ２｜、｜Ｇ１−Ｇ２｜、｜Ｂ１−Ｂ２｜を行った場合には、これらの値の全てが規定範囲内になったときに、ヒット画素Ｈとすることができる。また、これらの値の１つ又は２つが規定範囲内になったときに、ヒット画素Ｈとすることもできる。このことは、画像処理部５２において、算術演算を行う場合についても同様である。

判定部５３は、特定蛍光反応８１が存在すると検出したヒット画素Ｈが並んで形成される形状を囲む大きさの画素領域を、ヒット領域Ａとして特定する。
図４、図７には、ヒット画素Ｈを囲んでなるヒット領域Ａを示す。
本例の判定部５３においては、ヒット画素Ｈを抽出した２値化された演算処理データに対して、ヒット画素Ｈが並んで形成されたヒット画素形状の最大輪郭に合わせて、デジタル画像のＸ軸及びＹ軸に平行な辺を持つ矩形状によって囲む。そして、この矩形状によって囲まれた画素領域がヒット領域Ａとして特定され、ヒット領域Ａについて、ヒット画素形状が検出対象とする微生物等の特定蛍光反応８１の形状と近似するか否かを判定する。

判定部５３においては、矩形状によって囲んだヒット画素形状の面積（ヒット画素Ｈの数）、重心位置等を検出することができる。また、ヒット画素形状が、微生物等についての特定蛍光反応８１の形状及び面積の規定範囲内にある場合には、励起時デジタル画像中の全体におけるヒット画素形状の位置、数等を特定する。特定蛍光反応８１の面積の規定範囲は、所定の面積以上であって所定の面積以下の所定の大きさの範囲を有している。ヒット画素形状が大き過ぎても小さ過ぎても、特定蛍光反応８１の面積の規定範囲内には入らないことになる。

また、判定部５３は、上記ヒット画素形状を検出する以外にも、励起時デジタル画像を構成する全体の面積（画素数）のうち、ヒット画素Ｈが占める面積（画素数）の割合が所定の割合以上である場合に、試料８中に特定蛍光反応８１があると判定することもできる。
本例の制御部５１は、励起光Ｘを照射していないときの素デジタル画像Ｄ４をカメラ４によって撮影し、素デジタル画像Ｄ４においてヒット領域Ａに相当する画素領域を、コンピュータ５に接続したモニタ６に拡大表示する表示工程を行うよう構成してある。
図８には、素デジタル画像Ｄ４について、ヒット領域Ａに相当する画素領域Ｂをモニタ６に拡大表示した状態を概略的に示す。本例においては、素デジタル画像Ｄ４において微生物等が存在すると検出した領域を実際に目視により確認することができる。

また、判定部５３においては、特定蛍光反応８１についての形状及び面積の規定範囲を、複数種類の微生物等について予め設定しておくことができる。そして、判定部５３は、ヒット画素形状が並んで形成される形状及び面積が、予め複数種類の微生物等についてそれぞれ求めた形状及び面積の規定範囲のうちのいずれに含まれるかを判定し、試料８中に存在する微生物等の種類を推定することができる。この場合には、微生物等の有無だけでなく、種類も検出することができる。
また、判定部５３は、矩形状のヒット領域Ａの面積（画素数）に対し、ヒット領域Ａ内において所定の形状を有するヒット画素Ｈの面積（画素数）の割合によって、微生物等の種類を推定することもできる。

次に、蛍光反応検出装置１を用いて微生物等の特定蛍光反応８１を検出する手順、即ち特定生物成分の検出方法につき、図９のフローチャートを参照して説明する。
まず、光源２から、所定の波長及び強度を有する第１励起光Ｘを試料８に照射する（第１励起光照射工程；同図のステップＳ１）。そして、所定時間経過した後、試料８の表面をカメラ４によって撮影する（第１デジタル画像取得工程；Ｓ２）。このとき、試料８においては、第１励起光Ｘに励起されて種々の蛍光反応が起こり、カメラ４によって所定の可視光線の蛍光を撮影することになる。また、撮影を行った第１励起時デジタル画像Ｄ１は、コンピュータ５の画像処理部５２（図１参照）に取り込んで記憶する。

次いで、光源２から、波長と強度との少なくとも一方が第１励起光Ｘとは異なる第２励起光Ｘを試料８に照射する（第２励起光照射工程；Ｓ３）。そして、所定時間経過した後、試料８の表面をカメラ４によって撮影する（第２デジタル画像取得工程；Ｓ４）。このとき、試料８においては、第２励起光Ｘに励起されて種々の蛍光反応が起こり、カメラ４によって所定の可視光線の蛍光を撮影することになる。また、撮影を行った第２励起時デジタル画像Ｄ２は、コンピュータ５の画像処理部５２に取り込んで記憶する。

次に、以下のように画像処理工程（Ｓ５及びＳ６）を行う。
具体的には、まず、第１励起時デジタル画像Ｄ１における画素単位ごとの第１色空間データｄ１と、第２励起時デジタル画像Ｄ２における画素単位ごとの第２色空間データｄ２とを求める（Ｓ５）。次いで、画素単位ごとの第１色空間データｄ１と画素単位ごとの第２色空間データｄ２とに対して、誤差演算又は算術演算の照合演算を行い、画素単位ごとの演算処理データを求める（Ｓ６）。

次に、以下のように検出工程（Ｓ７〜Ｓ１１）を行う。
具体的には、まず、画素単位ごとの演算処理データが、検出対象となる特定の微生物又はウイルスが発生する蛍光（特定蛍光反応８１；図３参照）について予め求めた演算処理データの規定範囲内にあるか否かを判定する（Ｓ７）。そして、規定範囲内にある画素をヒット画素Ｈとして抽出する（Ｓ８）。一方、全ての画素について規定範囲内にない場合には、試料８中に特定蛍光反応８１の検出がなかったものとして終了する（Ｓ１１）。
ヒット画素Ｈを抽出し、ヒット画素Ｈが集まって形成されるヒット画素形状が、予め特定蛍光反応８１について求めた形状及び面積の規定範囲内にあるか否かを判定する（Ｓ９）。そして、ヒット画素形状が規定範囲内にある場合には、微生物等による特定蛍光反応８１があったことを検出する（Ｓ１０）。一方、ヒット画素形状が規定範囲内にない場合には、試料８中に特定蛍光反応８１の検出がなかったものとして終了する（Ｓ１１）。

本例の特定生物成分検出方法１においては、上記のように、第１照射工程（Ｓ１）と、第１デジタル画像取得工程（Ｓ２）と、第２励起光照射工程（Ｓ３）と、第２デジタル画像取得工程（Ｓ４）と、画像処理工程（Ｓ５及びＳ６）と、検出工程（Ｓ７〜Ｓ１１）を少なくとも行う（図９参照）。
第１照射工程においては、試料８に対して、特定の波長、強度、及び照射時間で第１励起光Ｘを照射する（図１参照）。次いで、第１デジタル画像取得工程においては、第１励起光Ｘを照射した試料８の表面をカメラ４により撮影し、第１励起時デジタル画像Ｄ１を得る（図２参照）。本例においては、試料８中に第１励起光により励起され蛍光を発する成分であるゴミ等の異物が存在するため、第１励起時デジタル画像Ｄ１においては、異物が蛍光反応８２を示す（図２参照）。また、第１励起時デジタル画像Ｄ１においては、第１励起光によって微生物又はウイルスが励起し、これらが弱い特定蛍光反応８１を示す。

一方、第２照射工程においては、試料８に対して、第１励起光とは波長、強度、及び照射時間の少なくともいずれかが異なる励起光からなる第２励起光Ｘを照射する。次いで、第２デジタル画像取得工程においては、第２励起光Ｘを照射した試料８の表面をカメラ４により撮影し、第２励起時デジタル画像Ｄ２を取得する。第１デジタル画像取得工程と同様に、試料８の表面を撮影することにより、試料８の蛍光状態をデジタル画像として取得することができる。第２励起光Ｘは、波長、強度、及び照射時間の少なくともいずれかが第１励起光とは異なるため、試料８は第１励起光の場合とは異なるパターンで蛍光を発する。本例においては、試料８中に第１励起光だけでなく第２励起光Ｘによっても蛍光を発する異物が存在するため、第２励起時デジタル画像Ｄ２においてもこれらの異物が蛍光反応８２を示す（図３参照）。さらに、第２励起時デジタル画像Ｄ２においては、第２励起光によって微生物又はウイルスが励起し、これらが強い特定蛍光反応８１を示す。
このように１励起時デジタル画像Ｄ１と第２励起時デジタル画像Ｄ２は、励起光が異なるため異なる蛍光状態を示す（図２及び図３参照）。

画像処理工程においては、第１励起時デジタル画像Ｄ１と第２励起時デジタル画像Ｄ２について、それぞれ画素単位ごとの色空間データｄ１，ｄ２を求める。そして、第１励起時デジタル画像Ｄ１における画素単位ごとの色空間データｄ１と、第２励起時デジタル画像Ｄ２における画素単位ごとの色空間データｄ２とに対し、それぞれ同じ位置にある画素単位同士で照合演算し、画素単位ごとに誤差演算又は算術演算を行った演算処理データを求める。

次に、検出工程においては、画素単位ごとの演算処理データを、特定の微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応８１について予め求めた演算処理データの規定範囲と照合する。そして、画素単位ごとの演算処理データが、予め特定蛍光反応８１について求めた演算処理データの規定範囲内にある場合には、試料８中に微生物等が発する特定蛍光反応８１があると判定し、微生物等を検出することができる。

ところで、一般的に、試料８には、微生物又はウイルス以外にも、ゴミ等の異物が含まれ、該異物も励起光Ｘにより蛍光反応８２を発生する（図２及び図３参照）。ただし、特定蛍光反応８１と、ゴミによる蛍光反応８２とは、励起光Ｘの波長、強度等の条件によって、蛍光の性質が異なる。そこで、本例のように、第１励起時デジタル画像と第２励起時デジタル画像という２種類の励起時デジタル画像Ｄ１，Ｄ２を撮影した際に、例えば特定蛍光反応８１がいずれの励起時デジタル画像Ｄ１，Ｄ２にも撮影される一方で、いずれかの励起時デジタル画像Ｄ１（Ｄ２）と他の励起時デジタル画像Ｄ２（Ｄ１）とにおいて、蛍光（特定蛍光反応８１）の強弱により撮影のされ方が異なる場合が想定される（図２及び図３参照）。この場合には、上記照合演算を行うことにより、微生物又はウイルスによる蛍光反応を、ゴミ等の異物による蛍光反応と明確に区別することができる。
したがって、本例の特定生物成分検出方法によれば、試料中における微生物又はウイルスの有無を高い検出精度で、安定して検出することができる。

（実施例２）
本例は、画像処理工程及び検出工程における処理が、上記実施例１とは異なる例である。
本例の画像処理工程は、第１励起時デジタル画像Ｄ１について所定の蛍光反応がある画素領域を特定し、この画素領域についてのみ照合演算を行うことにより、画像処理量を低減させることができるものである。

本例においても、実施例１と同様に、蛍光検出装置１を用いて、第１励起光照射工程と第１デジタル画像取得工程と第２励起光照射工程と第２デジタル画像取得工程とを行って、２種類の励起光Ｘを照射したときの２種類の励起時デジタル画像（第１励起時デジタル画像Ｄ１，第２励起時デジタル画像Ｄ２）をカメラ４によって撮影する（図１、図１０、及び図１１参照）。

本例の画像処理工程においては、蛍光検出装置１の画像処理部５２により、第１励起時デジタル画像Ｄ１について、それぞれ１つの画素単位ごとの第１色空間データ（基準用色空間データ）ｄ１を求める。そして、画素単位ごとの基準用色空間データｄ１のうち、所定の規定範囲内にある画素単位の集まりを、仮ヒット画素Ｈ’として求め、仮ヒット画素Ｈ’を囲む大きさの画素領域を仮ヒット領域Ａ’として特定する。

図１０には、第１励起時デジタル画像Ｄ１において、仮ヒット画素Ｈ’及び仮ヒット領域Ａ’を特定した状態を可視化して概略的に示す。仮ヒット領域Ａ’は、仮ヒット画素Ｈ’が並んで形成されたヒット画素形状の最大輪郭に合わせて、デジタル画像のＸ軸及びＹ軸に平行な辺を持つ矩形状によって囲んで形成される。
なお、上記所定の規定範囲は、予め特定蛍光反応８１について求めた基準用色空間データｄ１の規定範囲とすることができる。

また、画像処理工程においては、第２励起時デジタル画像Ｄ２について、仮ヒット領域Ａ’に相当する領域Ａ’のみについて、それぞれ１つの画素単位ごとの第２色空間データ（照合用色空間データ）ｄ２を求める。
図１１には、第２励起時デジタル画像Ｄ２において、仮ヒット領域Ａ’に相当する領域Ａ’を可視化して概略的に示す。そして、画像処理工程においては、仮ヒット領域Ａ’内の画素単位ごとの基準用色空間データｄ１と、仮ヒット領域Ａ’に相当する領域内の画素単位ごとの照合用色空間データｄ２とに対し、それぞれ同じ位置にある画素単位同士で照合演算して、仮ヒット領域Ａ’内の画素単位ごとに演算処理データを求める。
図１２には、仮ヒット領域Ａ’内の基準用色空間データｄ１と、仮ヒット領域Ａ’に相当する領域Ａ’内の照合用色空間データｄ２とに照合演算を行った結果を、可視化した画像Ｄ３として概略的に示す。

基準用色空間データｄ１と照合用色空間データｄ２とに行う照合演算は、上記実施例１と同様に、誤差演算又は算術演算とすることができる。
本例の検出工程においては、蛍光検出装置１の判定部５３により、仮ヒット領域Ａ’内の画素単位ごとの演算処理データのうち、予め特定蛍光反応８１について求めた演算処理データの規定範囲内にある画素単位を、ヒット画素Ｈとして求める。そして、判定部５３は、ヒット画素Ｈが並んで形成される形状及び面積が、予め特定蛍光反応８１について求めた形状及び面積の規定範囲内にある場合に、試料８中に微生物等が存在すると検出することができる。

本例においては、２種類の励起時デジタル画像Ｄ１，Ｄ２を撮影した際に、例えば、特定蛍光反応８１がいずれの励起時デジタル画像にも撮影される一方で、第１励起時デジタル画像Ｄ１と第２励起時デジタル画像Ｄ２とにおいて、撮影のされ方が異なる場合が想定される。この場合には、上記照合演算をすることにより、微生物又はウイルスによる蛍光反応を、他のゴミ（検出対象外の異物）による蛍光反応と明確に区別することができる。

本例においては、第２励起時デジタル画像Ｄ２について、仮ヒット領域Ａ’に相当する領域のみについて、それぞれ画素単位ごとの照合用色空間データｄ２を求める。これにより、照合用色空間データｄ２を求める処理を少なくすることができる。
こうして、デジタル画像の全体の画素領域のうち、特定の限られた画素領域についてのみ、演算処理データを求めことにより、演算処理データを求める処理を少なくすることができる。
本例においても、その他の構成は上記実施例１と同様であり、上記実施例１と同様の作用効果を得ることができる。

１ 蛍光反応検出装置
２ 光源
３ フィルタ
４ カメラ
５ コンピュータ
５１ 制御部
５２ 画像処理部
５３ 判定部
６ モニタ
８ 試料
８１ 特定蛍光反応
Ｘ 励起光
Ｄ１，Ｄ２ 励起時デジタル画像
Ｄ４ 素デジタル画像
ｄ１，ｄ２ 色空間データ
Ｈ ヒット画素
Ａ ヒット領域

Claims (11)

1. 試料中の特定の微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応を検出することにより、上記特定の微生物又はウイルスを検出する特定生物成分検出方法であって、
   上記試料に対して、特定の波長、強度、及び照射時間で第１励起光を照射する第１励起光照射工程と、
   上記第１励起光を照射した試料の表面を撮影し、第１励起時デジタル画像を取得する第１デジタル画像取得工程と、
   上記試料に対して、上記第１励起光とは波長、強度、及び照射時間の少なくともいずれかが異なる第２励起光を照射する第２励起光照射工程と、
   上記第２励起光を照射した試料の表面を撮影し、第２励起時デジタル画像を取得する第２デジタル画像取得工程と、
   少なくとも上記第１励起時デジタル画像と上記第２励起時デジタル画像について、それぞれ画素単位ごとの色空間データを求めてそれぞれ同じ位置にある画素単位同士で照合演算し、画素単位ごとに演算処理データを求める画像処理工程と、
   上記画素単位ごとの演算処理データを、上記特定の微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応について予め求めた演算処理データの規定範囲と照合して、上記試料中における微生物又はウイルスを検出する検出工程とを有することを特徴とする特定生物成分検出方法。
2. 請求項１に記載の特定生物成分検出方法において、上記試料に対して、上記第１励起光及び上記第２励起光とは波長、強度、及び照射時間の少なくともいずれかを変えてさらに励起光を照射し、該励起光を照射した試料の表面を撮影し、励起時デジタル画像を取得する励起光照射−デジタル画像取得工程を少なくとも１回以上行い、上記画像処理工程においては、上記第１励起時デジタル画像と上記第２励起時デジタル画像と共に、上記励起光照射−デジタル画像取得工程において取得した少なくとも１つ以上の励起時デジタル画像について、上記演算処理データを求めることを特徴とする特定生物成分検出方法。
3. 請求項１又は２に記載の特定生物成分検出方法において、上記検出工程においては、上記画素単位ごとの上記演算処理データのうち、上記特定の微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応について予め求めた演算処理データの規定範囲内にある画素単位をヒット画素として求め、該ヒット画素が並んで形成される形状及び面積が予め上記特定蛍光反応について求めた形状及び面積の規定範囲内にある場合に、上記試料中に上記特定の微生物又はウイルスが存在すると検出することを特徴とする特定生物検出方法。
4. 請求項３に記載の特定生物成分検出方法において、上記検出工程において上記ヒット画素が並んで形成される形状を囲む大きさの画素領域をヒット領域として特定し、
   上記励起光を照射していないときの素デジタル画像を取得し、上記素デジタル画像において上記ヒット領域に相当する画素領域をモニタに拡大表示する表示工程を行うことを特徴とする特定生物成分検出方法。
5. 試料中の特定の微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応を検出することにより、上記特定の微生物又はウイルスを検出する特定生物成分検出方法であって、
   上記試料に対して、特定の波長、強度、及び照射時間で第１励起光を照射する第１励起光照射工程と、
   上記第１励起光を照射した試料の表面を撮影し、第１励起時デジタル画像を取得する第１デジタル画像取得工程と、
   上記試料に対して、上記第１励起光とは波長、強度、及び照射時間の少なくともいずれかが異なる第２励起光を照射する第２励起光照射工程と、
   上記第２励起光を照射した試料の表面を撮影し、第２励起時デジタル画像を取得する第２デジタル画像取得工程と、
   上記第１励起時デジタル画像又は上記第２励起時デジタル画像のうちのいずれか一方について、画素単位ごとの色空間データを基準用色空間データとして求め、該基準用色空間データのうち、所定の規定範囲内にある画素単位の集まりを仮ヒット画素として求め、該仮ヒット画素を囲む大きさの画素領域を仮ヒット領域として特定し、かつ上記第１励起時デジタル画像又は上記第２励起時デジタル画像のうちの他方における上記仮ヒット領域に相当する領域のみについて、画素単位ごとの色空間データを照合用色空間データとして求め、上記仮ヒット領域内の上記画素単位ごとの上記基準用色空間データと、上記仮ヒット領域に相当する領域内の上記画素単位ごとの上記照合用色空間データとに対し、それぞれ同じ位置にある画素単位同士で照合演算して、上記仮ヒット領域内の上記画素単位ごとに演算処理データを求める画像処理工程と、
   上記仮ヒット領域内の上記画素単位ごとの上記演算処理データを、上記特定の微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応について予め求めた演算処理データの規定範囲と照合して、上記試料中における微生物又はウイルスを検出する検出工程とを有することを特徴とする特定生物成分検出方法。
6. 請求項５に記載の特定生物成分検出方法において、上記第１励起光及び上記第２励起光とは波長、強度、及び照射時間の少なくともいずれかを変えてさらに励起光を照射し、該励起光を照射した試料の表面を撮影し、励起時デジタル画像を取得する励起光照射−デジタル画像取得工程を少なくとも１回以上行い、上記画像処理工程においては、上記第１励起時デジタル画像又は上記第２励起時デジタル画像のうちのいずれか一方について、上記仮ヒット画素及び上記仮ヒット領域を求め、かつ上記第１励起時デジタル画像又は上記第２励起時デジタル画像のうちの他方における上記仮ヒット領域に相当する領域、及び上記励起光照射−デジタル画像取得工程において取得した少なくとも１つ以上の上記励起時デジタル画像における上記仮ヒット領域に相当する領域について、それぞれ画素単位ごとの色空間データを照合用色空間データとして求め、上記仮ヒット領域内の上記画素単位ごとの上記基準用色空間データと、上記仮ヒット領域に相当する領域内の上記画素単位ごとの上記照合用色空間データとに対し、それぞれ同じ位置にある画素単位同士で照合演算して、上記仮ヒット領域内の上記画素単位ごとに演算処理データを求めることを特徴とする特定生物成分検出方法。
7. 請求項５又は６に記載の特定生物成分検出方法において、上記検出工程においては、上記仮ヒット領域内の上記画素単位ごとの上記演算処理データのうち、上記特定の微生物又はウイルスが励起時に発生する特定蛍光反応について予め求めた演算処理データの規定範囲内にある画素単位をヒット画素として求め、該ヒット画素が並んで形成される形状及び面積が予め上記特定蛍光反応について求めた形状及び面積の規定範囲内にある場合に、上記試料中に上記特定の微生物又はウイルスが存在すると検出することを特徴とする特定生物検出方法。
8. 請求項７に記載の特定生物成分検出方法において、上記検出工程において上記ヒット画素が並んで形成される形状を囲む大きさの画素領域をヒット領域として特定し、
   上記励起光を照射していないときの素デジタル画像を取得し、上記素デジタル画像において上記ヒット領域に相当する画素領域をモニタに拡大表示する表示工程を行うことを特徴とする特定生物成分検出方法。
9. 請求項１〜８のいずれか一項に記載の特定生物成分検出方法において、上記色空間データは、赤色、緑色、青色の色相、及び輝度のうち少なくとも１つのデータであり、
   上記画像処理工程における上記照合演算は、上記色相及び輝度のうち少なくとも１つ同士に対して行う誤差演算又は算術演算であることを特徴とする特定生物成分検出方法。
10. 請求項１〜９のいずれか一項に記載の特定生物成分検出方法において、上記第１励起光及び上記第２励起光の波長は、それぞれＵＶ励起、Ｂ励起、又はＧ励起のうちのいずれかに該当する波長であることを特徴とする特定生物成分検出方法。
11. 請求項１〜１０のいずれか一項に記載の特定生物成分検出方法において、上記第１励起光及び第２励起光のうちの少なくとも１つは、波長と強度との少なくとも一方を異ならせた複数種類の励起光からなることを特徴とする特定生物成分検出方法。

Images