JP6343935B2 - 成育情報管理システム及び成育情報管理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、細胞培養容器内の細胞（受精卵などの個別管理が必要な細胞）の成育情報を管理するシステム及びプログラムに関する。

培養系で精子と卵子とを体外受精させて受精卵（接合子）を作製して、さらに受精卵を卵割、桑実胚、胚盤胞の段階を経て、透明帯から孵化した脱出胚盤胞の段階まで培養することが可能となり、この卵割から胚盤胞の段階にある受精卵を子宮に移植して産子を得る補助的生殖技術（ＡＲＴ）が、家畜領域のみならずヒトの不妊医療でも確立されている。

しかし、体外受精による妊娠成功率は必ずしも高くはなく、たとえばヒトにおいては、その妊娠成功率は、依然として２５〜３５％程度に留まっている。その原因の一つとして、培養において子宮への移植に適した良質な受精卵を得られる確率が高くないことが挙げられる。培養された受精卵は、専門家が顕微鏡で個別に観察することにより、子宮への移植に適した良質な受精卵であるか否か判別されている。

体外受精においては、容器中に培養液のドロップを作り、この中に受精卵を入れて体外培養するマイクロドロップ法が用いられることが多い。従来、このマイクロドロップ法には、細胞培養容器として、底面が単一平面であり、直径が３０〜６０ｍｍの細胞培養容器が使用され、細胞培養容器の底面に、培養液のドロップを、間隔をあけて複数個作製し、その中で細胞を培養する方法が使用されてきた。

通常の細胞培養容器でドロップを作成すると、受精卵自身の細胞運動やドロップ内の対流によって受精卵の位置が変わってしまい、その中で培養して観察していた受精卵の特定が難しくなるという問題があった。したがって、受精卵の位置を制御できる手段が求められていた。

受精卵の培養効果をより効率的にするためには受精卵同士の相互作用（パラクライン効果）を利用することが好ましいとされている。これらの効果を利用しつつ、受精卵の位置を制御する目的で、細胞培養容器の底面に受精卵のサイズと同程度のマイクロウェルを形成し、複数個のマイクロウェルを覆うように培養液のドロップを添加し、培養液で満たされたマイクロウェルに受精卵を配置して培養を行うシステムが知られている。それにより複数の受精卵の位置を制御して個別観察を可能としつつ、少量の培養液の中で複数の受精卵の培養を行うことができ、パラクライン効果を利用できる。

一方、個々の受精卵の成育状態を管理するためには、個々のマイクロウェルを識別するとともに、個々のマイクロウェル内の受精卵の成育状態を認識する必要がある。従来は、受精卵などの細胞毎の成育情報を管理する場合、人が培養箇所などで個々の細胞を見分けて成育情報と紐付けるか、あるいは、顕微鏡観察した際の細胞の画像から特徴量を抽出して個々の細胞を見分けて管理していた。

しかし、上記の管理方法では、人為的ミスは避けがたい。例えば、人が個々のマイクロウェルを見分ける際の見間違いや、目算で検出した特徴量（細胞の直径など）の転記ミスなどが生じ、個々のマイクロウェルの識別と個々のマイクロウェル内の細胞の成育情報との関連付けの誤りが発生するおそれがあった。

国際公開第２０１１／００４５６８号パンフレット

本発明は、複数のマイクロウェルを有する細胞培養容器において、マイクロウェルの拡大画像から、そのマイクロウェルと細胞の成育情報とを対応付けることが可能な成育情報管理システム及び成育情報管理プログラムを提供することを目的とする。

本発明者らは、複数のマイクロウェルと、これらのマイクロウェルごとに対になって付された複数の第１識別子とを有する細胞培養容器において、第１識別子とマイクロウェルの対を含む拡大検体画像を取得し、拡大検体画像内の第１識別子および細胞の特徴量を解析することによって、上記課題が解決できることを見出した。
すなわち、本発明は以下の発明を包含する。

（１）複数のマイクロウェルと、前記マイクロウェルごとに対になって付された複数の第１識別子とを有する細胞培養容器と、
前記第１識別子と前記マイクロウェルの対を含む拡大検体画像と、前記第１識別子に関する情報と、前記マイクロウェル内の細胞の特徴量に関する情報と、を少なくとも対応付けて格納するための記憶手段と、
前記拡大検体画像内の前記第１識別子を認識する第１識別子認識手段と、
前記拡大検体画像内の細胞の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記拡大検体画像と前記第１識別子に関する情報と前記特徴量に関する情報とを少なくとも対応付けて前記記憶手段に登録する登録手段と、
を備える成育情報管理システム。

（２）前記特徴量は、細胞の数、細胞の形状、細胞の直径、細胞の領域の重心を通る最大長さ、円形度、細胞のアスペクト比、細胞の周囲長、細胞の面積、細胞の濃度、細胞の均一性、細胞全体に対する所定の細胞が占める割合、細胞の配列、及び、細胞の体積の少なくとも１つを含む、（１）に記載の成育情報管理システム。

（３）前記特徴量算出手段は、前記拡大検体画像内の細胞の異なる複数の特徴量を算出し、前記複数の特徴量に基づいて成育段階を評価するための所定のスコアを算出する、（１）または（２）に記載の成育情報管理システム。

（４）前記特徴量算出手段は、前記細胞の成育段階を判定するための判定情報を用いて前記特徴量が所定の条件を満たすかを判定し、前記細胞の成育段階を判定する、（１）〜（３）のいずれかに記載の成育情報管理システム。

（５）前記特徴量算出手段は、前記細胞の培養開始からの経過時間、前記特徴量、又は、前記細胞の成育段階に基づいて、前記細胞の成育段階を判定するための前記判定情報を切替える、（４）に記載の成育情報管理システム。

（６）前記登録手段は、前記拡大検体画像を取得した際の深さ情報を、前記拡大検体画像と前記第１識別子に関する情報と前記特徴量に関する情報とに対応付けて前記記憶手段に登録する、（１）〜（５）のいずれかに記載の成育情報管理システム。

（７）複数のマイクロウェルと、前記マイクロウェルごとに対になって付された複数の第１識別子とを有する細胞培養容器用の成育情報管理処理を、演算手段及び記憶手段を少なくとも備える情報処理装置に実行させるためのプログラムであって、
前記演算手段に、
前記第１識別子と前記マイクロウェルの対を含む拡大検体画像内の前記第１識別子を認識する第１識別子認識処理と、
前記拡大検体画像内の細胞の特徴量を算出する特徴量算出処理と、
前記拡大検体画像と前記第１識別子に関する情報と前記特徴量に関する情報とを少なくとも対応付けて前記記憶手段に登録する登録処理と、
を実行させるためのプログラム。

（８）前記特徴量は、細胞の数、細胞の形状、細胞の直径、細胞の領域の重心を通る最大長さ、円形度、細胞のアスペクト比、細胞の周囲長、細胞の面積、細胞の濃度、細胞の均一性、細胞全体に対する所定の細胞が占める割合、細胞の配列、及び、細胞の体積の少なくとも１つを含む、（７）に記載のプログラム。

（９）前記特徴量算出処理は、前記拡大検体画像内の細胞の異なる複数の特徴量を算出し、前記複数の特徴量に基づいて成育段階を評価するための所定のスコアを算出することを含む、（７）または（８）に記載のプログラム。

（１０）前記特徴量算出処理は、前記細胞の成育段階を判定するための判定情報を用いて前記特徴量が所定の条件を満たすかを判定し、前記細胞の成育段階を判定することを含む、（７）〜（９）のいずれかに記載のプログラム。

（１１）前記特徴量算出処理は、前記細胞の培養開始からの経過時間、前記特徴量、又は、前記細胞の成育段階に基づいて、前記細胞の成育段階を判定するための前記判定情報を切替えることを含む、（１０）に記載のプログラム。

（１２）前記登録処理は、前記拡大検体画像を取得した際の深さ情報を、前記拡大検体画像と前記第１識別子に関する情報と前記特徴量に関する情報とに対応付けて前記記憶手段に登録することを含む、（７）〜（１１）のいずれかに記載のプログラム。

（１３）複数のマイクロウェルと、前記マイクロウェルごとに対になって付された複数の第１識別子とを有する細胞培養容器から、前記第１識別子と前記マイクロウェルの対を含む拡大検体画像を取得する画像取得手段を備える第１の情報処理装置と、
前記拡大検体画像と、前記第１識別子に関する情報と、前記マイクロウェル内の細胞の特徴量に関する情報と、を少なくとも対応付けて格納するための記憶手段を備える第２の情報処理装置と、
を備え、
前記第１の情報処理装置は、前記拡大検体画像内の前記第１識別子を認識して、前記拡大検体画像及び前記第１識別子に関する情報を前記第２の情報処理装置に送信し、
前記第２の情報処理装置は、前記第１の情報処理装置から前記拡大検体画像及び前記第１識別子に関する情報を受信し、前記拡大検体画像内の細胞の特徴量を算出し、前記拡大検体画像と前記第１識別子に関する情報と前記特徴量に関する情報とを少なくとも対応付けて前記記憶手段に登録する、成育情報管理システム。

本発明により、複数のマイクロウェルを有する細胞培養容器において、マイクロウェルの拡大画像から、そのマイクロウェルと細胞の成育情報とを対応付けることができる。

本発明の成育情報管理システムの一実施形態の構成図である。 本発明の細胞培養容器の一実施形態の上面図を示す概略図である。 本発明の細胞培養容器の一実施形態の細胞収容部の拡大上面図を示す概略図である。 本発明の細胞培養容器の一実施形態の細胞収容部の拡大上面図を示す概略図である。 本発明の細胞培養容器の一実施形態の細胞収容部の拡大上面図を示す概略図である。 マイクロウェルと識別子の対を顕微鏡で撮影した拡大画像の概念図である。 本発明の検体情報データベースの一実施形態を示す概略図である。 本発明の第１識別子対応テーブルの一実施形態を示す概略図である。 本発明の第２識別子対応テーブルの一実施形態を示す概略図である。 本発明の成育情報データベースの一実施形態を示す概略図である。 本発明の判定プロファイルテーブルの一実施形態を示す概略図である。 本発明の輪郭線抽出処理の一実施形態を説明する概念図である。 本発明の第１識別子認識処理部の一実施形態の処理内容を説明する概念図である。 本発明の第１識別子認識処理部の一実施形態の処理内容を説明する概念図である。 本発明の特徴量算出処理部の一実施形態の処理内容を説明する概念図である。 本発明の特徴量算出処理部の一実施形態の処理内容を説明する概念図である。 胚盤胞を簡略的に示す図である。 内部細胞塊と栄養外胚葉の形態的評価を説明する図である。 前核期胚の形態的評価を説明する図である。 経過時間に応じたプロファイルの切替えを説明する図である。 本発明の成育情報管理システムの一実施形態の処理の流れを説明するフローチャートである。 本発明の成育情報管理システムの特徴量算出処理の流れを説明するフローチャートである。 成育情報データベースの別の実施形態を示す図である。

以下、本発明をヒトの受精卵に適用した実施例について説明する。例えば、ヒトの受精卵を培養する場合には、通常、培養しながら受精卵の成育段階が判定され、これにより、子宮への移植に適した良質な受精卵であるか否かが判定される。本発明の成育情報管理システムは、マイクロウェルの拡大画像から、そのマイクロウェルと細胞の成育情報とを対応付けることにより、間違いのない成育情報の管理を実現するとともに、受精卵の特徴量を自動的に抽出して受精卵の成育段階の判定を可能にする。

図１は、本発明の成育情報管理システムの一実施形態の構成図を示す。成育情報管理システム１は、細胞培養容器１００と、画像取得装置１１０と、第２識別子読取装置１２０と、成育情報管理装置１３０とから構成される。以下、成育情報管理システム１の各構成要素について説明する。

図１に示すように、細胞培養容器１００は、第１識別子１０１と、第２識別子１０２とを有する。図２及び図３は、細胞培養容器１００の具体的な構成を示す。本実施形態の細胞培養容器１００は、底部１０３と側壁１０４とを有し、底部１０３に、細胞を収容するための複数のマイクロウェル１０５が配置されてなる細胞収容部１０６を有する。底部１０３の形状は特に制限されず、三角形および四角形等の多角形の形状でもよく、円（円形、略円形、楕円形および略楕円形を含む）の形状でもよく、側壁１０４は底部１０３の外縁を囲うように形成される。

通常、底部１０３と反対側は開口しており、開口部の形状は好ましくは底部１０３の形状と同一である。好ましくは、開口部が円形で、開口幅が、好ましくは３０〜６０ｍｍ、特に３５ｍｍのものが用いられる。これは従来の細胞培養に用いられている細胞培養容器と同等のサイズであり、汎用の細胞培養容器から簡便に作製できること、および既存の培養装置等に適合しやすいことから、上記のようなサイズのものが好ましい。なお、細胞培養容器１００は、通常の細胞培養容器と同様に蓋を有していてもよい。

図３及び図４は、本発明の細胞培養容器の一実施形態の細胞収容部の拡大上面図を示す概略図である。複数のマイクロウェル１０５の近傍には、それぞれ、第１識別子１０１がマイクロウェル１０５ごとに対になって付されており、第１識別子１０１のその対となるマイクロウェル１０５に対する相対位置が、第１識別子１０１とマイクロウェル１０５の対ごとに異なることを特徴とする。第１識別子１０１のマイクロウェル１０５に対する相対位置が、マイクロウェル１０５ごとに異なることによって、マイクロウェル１０５と第１識別子１０１の対を１組観察するだけで、複数のマイクロウェル１０５における当該マイクロウェルの位置を特定することができる。第１識別子１０１は、各マイクロウェル１０５の近傍に付されていることから、高倍率で観察する際に、マイクロウェル１０５から観察位置を大きくずらす必要はなく、迅速な観察が可能になる。さらに、高倍率で細胞を撮影した際も、拡大検体画像には、マイクロウェル１０５とともに第１識別子１０１が撮影されることから、拡大検体画像に対して手作業で情報を付与する必要がなく、煩雑な作業を回避でき、作業者のミスによる関連付けの誤りが発生するリスクも回避できる。

マイクロウェル１０５は、壁面と開口部を有する凹部を形成し、細胞培養容器１００の底部１０３に直接窪みとして設けられた凹部でもよいし、底部１０３から突出した部材により形成される凹部でもよい。したがって、上面視における各マイクロウェル１０５の開口部の面積は、換言すれば、マイクロウェル１０５の開口部の外縁が形成する図形の面積である。マイクロウェル１０５の開口部の外縁が形成する図形は特に制限されず、三角形および四角形等の多角形の形状、円（円形、略円形、楕円形および略楕円形を含む）の形状、あるいは、Ｕ字の形状等でもよいが、好ましくは円形である。なお、マイクロウェル１０５は、マイクロウェル１０５の中心に向かって階段状の凹部を形成するような形状でもよい。細胞などが中心位置へ流れ易くなるためである。

マイクロウェル１０５の開口部の外縁が円形である場合、開口幅は円の直径に等しく（図３のＲ）、その直径は、培養する細胞の最大寸法より大きいものとなる。なお、細胞培養容器１００の上面視における各マイクロウェル１０５の開口部の面積は、好ましくは３ｍｍ^２以下、より好ましくは１ｍｍ^２以下、さらに好ましくは０．５ｍｍ^２以下であり、好ましくは０．０３ｍｍ^２以上である。

本発明の細胞培養容器１００の底部１０３には、マイクロウェル１０５が、好ましくは４個以上、さらに好ましくは８個以上、例えば１０個以上で、好ましくは５０個以下、より好ましくは３０個以下の個数で配置されており、したがって、受精卵等の細胞を、１のマイクロウェル１０５に１個ずつ配置して、複数の細胞を培養することができる。

近接する複数のマイクロウェル１０５は、正方格子状又は最密充填状に配置されていることが好ましい。例えば、２５個のマイクロウェルを５×５の正方格子状に配置する場合を挙げることができる。正方格子状又は最密充填状に配置することにより、細胞培養容器１００の底部１０３における各マイクロウェル１０５の位置の特定が、第１識別子１０１との組み合わせでさらに容易になり、自動化処理に適用しやすい。

複数のマイクロウェル１０５の配置は、正方格子又は最密充填の配置から、一部が欠落したような配置でもよい。例えば、８個以上のマイクロウェルが、平行四辺形の辺上および頂点上に等しいピッチで配置され、細胞収容部を構成している場合が挙げられる。平行四辺形には、正方形、長方形、菱形およびそれ以外の平行四辺形が包含される。マイクロウェル１０５が平行四辺形の辺上および頂点上に配置されるとは、マイクロウェル１０５の開口部の外縁が形成する図形の重心が平行四辺形の辺上および頂点上に配置されることをさす。例えば、図３に示す実施形態では、８個のマイクロウェルが、正方形の４つの頂点に１つずつ配置され、かつ４つの辺の中点に１つずつ配置されている。

各マイクロウェル１０５と対になって付される第１識別子１０１の位置は、マイクロウェル１０５の内部、外部を問わないが、好ましくはマイクロウェル１０５の外部に配置される。マイクロウェル１０５の内部に設けると受精卵の観察を阻害する可能性や、受精卵の培養性能に影響を及ぼす可能性があるためである。好ましくは、図３及び図４に示すように、第１識別子１０１は、複数配置されたマイクロウェル１０５同士の隙間に付される。第１識別子１０１は、そのような隙間に配置可能なように十分微小なものである。第１識別子１０１のサイズは、好ましくはマイクロウェル１０５のサイズより小さい。

また、第１識別子１０１は、どのマイクロウェル１０５と対になっているかが明らかなように、対となるマイクロウェル１０５の十分近傍に付されることとなる。したがって、各第１識別子１０１は、好ましくは、すべてのマイクロウェル１０５の中で、対となるマイクロウェル１０５との距離が最も小さくなるように付される。第１識別子１０１とマイクロウェル１０５との距離は、マイクロウェル１０５の開口部が形成する図形の重心と第１識別子１０１が形成する図形の重心との距離として定義される。したがって、第１識別子１０１とマイクロウェル１０５との距離は、好ましくはマイクロウェル１０５の開口幅の１／２より大きく、マイクロウェル１０５間のピッチよりも小さい。

第１識別子１０１は、好ましくは細胞収容部１０６内のマイクロウェル１０５のすべてに付されるが、第１識別子１０１が付されていないマイクロウェル１０５が数個（例えば、細胞収容部１０６に含まれるマイクウェル全体の個数の１０％以下で）含まれていてよい。細胞が収容されず、観察対象でないマイクロウェル１０５が存在する場合に、そのようなマイクロウェル１０５には第１識別子１０１は必要ないからである。第１識別子１０１は、対となるマイクロウェル１０５に好ましくは１つ付されるが、２つ以上の識別子が付されていてもよい。

第１識別子１０１の形状、すなわち第１識別子１０１が形成する図形の形状は、特に制限されない。図形の例として、文字、数字、多角形などの図形、矢印、線（バー）、ドット、ＱＲコード、バーコードおよびこれらの組合せが挙げられる。受精卵等の細胞を個別に収容するのに好適な微小なマイクロウェル１０５の近傍に、好ましくは当該マイクロウェル１０５よりサイズの小さい第１識別子１０１を付すことから、第１識別子１０１の形状は、成形が容易な単純な形状であることが好ましい。細胞培養容器１００は、射出成型で製造される場合が多いため、あまり複雑な形状を微小なサイズで成形することが困難だからである。第１識別子１０１の形状は単純であっても、すなわち第１識別子１０１自体が持つ情報が少なくても、マイクロウェル１０５との相対位置という情報を付加することによって、各マイクロウェル１０５の位置を特定することができる。また、第１識別子１０１を複雑な形状とすると、細胞培養容器１００の製造時における歩留りが低下するおそれがあるが、単純な形状とすることで、歩留りの低下を回避でき、製造コストを下げることができる。

したがって、第１識別子１０１は、好ましくはドット状または線状（バー状）の形状を有する。図３及び図４は、ドット状の第１識別子１０１の例である。この例では、８個のマイクロウェル１０５が、正方形の４つの頂点に１つずつ配置され、かつ４つの辺の中点に１つずつ配置され、細胞収容部１０６を構成している。そして、ドット状の第１識別子１０１が、各マイクロウェル１０５の近傍に１つずつ付されている。第１識別子１０１のその対となるマイクロウェル１０５に対する相対位置が、第１識別子１０１とマイクロウェル１０５の対ごとに異なる。

第１識別子１０１のその対となるマイクロウェル１０５に対する相対位置が、第１識別子１０１とマイクロウェル１０５の対ごとに異なることには、第１識別子１０１とその対となるマイクロウェル１０５との距離が、対ごとに異なること、ならびに第１識別子１０１のその対となるマイクロウェル１０５に対する角度が異なることが包含される。

第１識別子１０１とマイクロウェル１０５との距離については上述のとおりであるが、第１識別子１０１のマイクロウェル１０５に対する角度αについては、以下のように定義することができる。例えば図３及び図４に示す実施形態において、角度αは、上面視において細胞培養容器１００の底部１０３に一本の直線Ｘを引いた場合に、当該直線Ｘに平行な直線と、マイクロウェル１０５の重心と第１識別子１０１の重心とを通る直線Ｙとがなす角度と定義することができる（図４）。そして、角度αを、マイクロウェル１０５と第１識別子１０１の対ごとに異なるよう配置することで、複数のマイクロウェル１０５における特定のマイクロウェル１０５の位置を特定することができる。距離と角度を組み合わせて情報量を増大させることもできる。この実施形態では、第１識別子１０１のマイクロウェル１０５に対する角度αが、対ごとに異なることから、一対のマイクロウェル１０５と第１識別子１０１を観察するだけで、各マイクロウェル１０５の位置を特定することができる。

また、図５及び図６は、線状の第１識別子１０１の例である。この例では、８個のマイクロウェル１０５が、正方形の４つの頂点に１つずつ配置され、かつ４つの辺の中点に１つずつ配置され、細胞収容部１０６を構成している。そして、線状の第１識別子１０１が、各マイクロウェル１０５の近傍に１つずつ付されている。

図６は、それぞれ図５における位置Ａ、Ｅ、Ｈのマイクロウェル１０５と第１識別子１０１の対の顕微鏡画像を表す。この実施形態では、第１識別子１０１とマイクロウェル１０５との距離は、いずれの対についてもほぼ同一であるが、第１識別子１０１のマイクロウェル１０５に対する角度α及び／又は線（バー）の長さが、対ごとに異なることから、一対のマイクロウェル１０５と第１識別子１０１を観察するだけで、各マイクロウェル１０５の位置を特定することができる。さらに、いずれの第１識別子１０１も、同方向を向いた線状であり、かつマイクロウェル１０５に対して右側に付されていることから、高倍率で撮影されたマイクロウェル１０５と第１識別子１０１の一対の拡大画像においても、第１識別子１０１の位置と線（バー）の向きに基づいて、撮影時の細胞培養容器の向きを特定できる。ここでいう「向き」は自転角度であって、角度αとは異なる。例えば、図４の実施形態においてドットを線（バー）に置き換えた場合、線がドットの位置で直線Ｘに対して回転（自転）する角度、すなわち直線Ｘと識別子の線がなす角度をさす。この向きの情報量を使って、細胞培養容器の向きを特定することができる。

また、複数のマイクロウェル１０５にそれぞれ付される複数の第１識別子１０１が、同一軸上に配置されることが好ましい場合もある。ここで複数のマイクロウェル１０５とは、細胞収容部１０６内のすべてのマイクロウェル１０５である必要はなく、好ましくはそのうちの２以上、より好ましくは３以上、さらに好ましくは４以上の、その重心が同一軸上にある複数のマイクロウェルをさす。重心が同一軸上にある複数のマイクロウェル１０５に、それぞれ付される複数の第１識別子１０１が、同一軸上に配置されることで、高倍率観察において、観察対象となるマイクロウェル１０５を変更する場合に、細胞培養容器１００をレンズに対してＸ軸またはＹ軸方向にのみ動かすことで、マイクロウェル１０５と第１識別子１０１の対を捕えることができるため、迅速な観察が可能となる。

次に、第２識別子１０２について説明する。細胞培養容器１００には、第２識別子１０２が付されている。第２識別子１０２の例として、文字、数字、多角形などの図形、ＱＲコード、バーコード、ＩＣタグ、ドットパターン（コード化パターン）およびこれらの組合せが挙げられる。ここで、ドットパターン（コード化パターン）の技術について簡単に説明する。ドットパターンは、例えば、電子ペン用の専用ペーパーの表面に印刷される。ドットパターンは、約０．３ｍｍ間隔の格子状の上に配置された縦横６×６＝３６ドットの組合せである。縦横６×６個のドットが、専用ペーパー上のどの部分から６×６ドットを取ってもユニークなパターンとなるように配置されている。これら３６個のドットにより形成されるドットパターンは位置座標（例えば、そのドットパターンがその専用ペーパー上のどの位置にあるのか）と専用ペーパー毎に固有の識別子であるドットパターンアドレスを保持している。各ドットは、格子の基準位置からのシフト方向によって、予め決められた情報に対応付けられる。すなわち、この技術によれば、各ドットの格子の基準位置からのシフト方向を、文字、数字などに対応させることにより、ドットパターンを第２識別子１０２に対応させることが可能となる。なお、ドットパターンの撮影は、カメラを内蔵した電子ペン等の読取手段によって行うことができる。ここで説明したドットパターンの技術については、特開２００４−２５２６０７号公報や特開２００４−０５４３７５号公報にも記載されており、これらの文献に記載の技術を利用することができる。第２識別子１０２は、細胞培養容器１００の側壁１０４あるいは底部１０３に付されてもよい。また、細胞培養容器１００が蓋を備える場合には、第２識別子１０２は蓋に付されてもよい。第２識別子１０２は、細胞培養容器１００毎に異なり、第２識別子１０２を認識することにより、細胞培養容器１００を特定することができる。

高倍率でマイクロウェル１０５と第１識別子１０１の対を１つ撮影し、これを繰り返して複数の対を撮影する場合、撮影する際の細胞培養容器１００の向きを常に一定とする必要がある。そうでなければ、上記の角度αに、細胞培養容器１００自体の傾きが含まれてしまい、細胞培養容器１００上では相対位置が異なるにもかかわらず、拡大画像上では相対位置が区別できない場合があるからである。撮影する際の細胞培養容器１００の向きを常に一定とする観点から、細胞培養容器１００には、第１識別子１０１及び第２識別子１０２とは別の、細胞培養容器１００の向きを特定するための第３識別子を付すことが好ましい。

第３識別子は、拡大検体画像を撮影する際に用いることから、目視で確認できるものであることが好ましい。したがって、細胞培養容器１００の上面視において、第３識別子の面積は、マイクロウェル１０５の開口部の面積より大きいことが好ましい。第３識別子は、底部１０３上であって、複数のマイクロウェル１０５が配置されてなる細胞収容部１０６の外側に付すことが好ましい（例えば図２の１０７）。第３識別子は細胞培養容器１００の側壁１０４に付してもよい。あるいは、細胞培養容器１００自体の形状により、細胞培養容器の向きを常に一定とすることも可能である。すなわち、細胞培養容器１００の側壁１０４の外周形状を細胞培養容器の向きを特定できる形状、例えば円が欠けた形状とすることにより、撮影する際の細胞培養容器１００の向きを常に一定とすることも可能である。この場合、細胞培養容器の形状は、細胞培養容器１００の向きを特定できる限り、特に制限されない。

あるいは、第１識別子１０１が線状であれば、ドット状の場合と異なり、二次元の情報を有することから、第３識別子がなくても、高倍率で撮影されたマイクロウェル１０５と第１識別子１０１の対の拡大画像において、細胞培養容器の向きをある程度特定することができる。すなわち、いずれの第１識別子１０１も、細胞培養容器１００の上面視において、同方向を向いた線状とすることで、高倍率で撮影されたマイクロウェル１０５と第１識別子１０１の対の拡大画像においても、線（バー）の向きに基づいて、撮影時の細胞培養容器の向きをある程度特定できる。

また、細胞収容部１０６内の複数のマイクロウェル１０５すべてについて、第１識別子１０１をマイクロウェルの右側のみ、左側のみ、上側のみ、又は下側のみに付すことにより、高倍率で撮影されたマイクロウェル１０５と第１識別子１０１の対の拡大画像においても、細胞培養容器１００の向きを特定することができる。対象のマイクロウェル１０５ごとに第１識別子１０１のおおまかな位置がある程度決まっているため、高倍率で手動にて受精卵を撮影する際に撮影位置を決めやすい。ここで、マイクロウェルの右側、左側、上側、又は下側とは、マイクロウェルの重心まわり３６０°を４つに分けたそれぞれの範囲と定義することができ、例えば、図４に示すαが４５〜１３５°の範囲を上側と定義できる。したがって、識別子をマイクロウェルの上側のみに付す場合であっても、その範囲内でマイクロウェルごとに相対位置を異なるようにすることは可能である。

次に、成育情報管理システム１の他の構成要素について説明する。画像取得装置１１０は、細胞培養容器１００のマイクロウェル１０５内の細胞及び第１識別子１０１を含む拡大検体画像を撮影するものであり、例えば、顕微鏡である。画像取得装置１１０として、例えば、１／２インチのＣＣＤ素子、４、１０、２０倍の対物レンズを備えたものがよく用いられる。

第２識別子読取装置１２０は、細胞培養容器１００の第２識別子１０２を読み取る装置である。第２識別子読取装置１２０については、第２識別子１０２に対応した装置を採用すればよく、例えば、公知の文字・図形認識装置、カメラ、バーコードスキャナ、ＩＣタグリーダーなどが挙げられる。

成育情報管理装置１３０は、パーソナルコンピュータやワークステーションなどの情報処理装置によって構成されている。この情報処理装置は、中央演算処理部（ＣＰＵ：Central Processing Unit）などのプロセッサと、メモリやハードディスクなどの記憶装置１３１と、キーボード、マウスなどの入力部１３２と、ディスプレイなどの出力部１３３とを備えている。なお、図１では、成育情報管理装置１３０を１つの情報処理装置として示しているが、これに限定されない。成育情報管理装置１３０の構成要素をネットワーク上の複数の情報処理装置に分散して構成してもよい。また、各種テーブル及びデータベースなどは、他の情報処理装置あるいはネットワーク上のサーバに格納されてもよい。

次に、本実施形態の成育情報管理システム１で使用される各種情報について説明する。記憶装置１３１には、検体情報データベース１４１と、ウェル設計情報１４２、第２識別子対応テーブル１４３と、成育情報データベース１４４と、判定プロファイルテーブル１４５とが格納されている。なお、これら各種テーブル及びデータベースについて、以後の説明では「テーブル」構造を用いて説明するが、必ずしもテーブルによるデータ構造で表現されていなくても良く、他のデータ構造で表現されていても良い。そのため、データ構造に依存しないことを示すために、以下では、各種テーブル及びデータベースを単に「情報」と呼ぶことがある。

図７は、検体情報データベース１４１の一例である。検体情報データベース１４１は、細胞培養容器内の細胞（受精卵などの個別管理が必要な細胞）に関する各種情報を格納する。検体情報データベース１４１は、患者ＩＤ７０１、施術日時７０２と、細胞培養容器ＩＤ（容器ＩＤ）７０３と、ウェルＩＤ７０４とを構成項目として含む。患者ＩＤ７０１は、患者を一意に識別する番号である。患者ＩＤ７０１を、細胞培養容器ＩＤ７０３及びウェルＩＤ７０４に対応付けることにより、ヒトの不妊治療の際などのＩＤ管理に適用が可能となる。施術日時７０２は、施術日時を示す数字の列である。後述するが、受精卵の成育段階を判定する場合、施術日時からの経過時間に基づいて判定する場合がある。このような場合、検体情報データベース１４１において施術日時などの基準となる情報を管理することが好ましい。細胞培養容器ＩＤ７０３は、細胞培養容器１００を一意に識別する番号である。また、ウェルＩＤ７０４は、細胞培養容器１００内の各マイクロウェル１０５の位置を識別するＩＤである。ウェルＩＤ７０４によって、マイクロウェル１０５内部に配置した細胞（受精卵など）の検体の情報を管理することができる。

ウェル設計情報１４２は、少なくとも第１識別子対応テーブルを含む。図８は、第１識別子対応テーブルの一例である。第１識別子対応テーブルは、ウェルＩＤ８０１と、第１識別子１０１とマイクロウェル１０５との相対位置を示す情報８０２（ここでは、第１識別子１０１のマイクロウェル１０５に対する角度α）とを構成項目として少なくとも含む。したがって、一対のマイクロウェル１０５と第１識別子１０１を観察するだけで、各マイクロウェル１０５の位置（ウェルＩＤ１００２）を特定することができる。本実施例では、マイクロウェルの位置に関する情報としてウェルＩＤ８０１を用いているが、これに限定されず、マイクロウェルの位置を特定できる情報であれば他の形式も可能である。

なお、第１識別子対応テーブルにおいて、角度αの値は所定の幅を持たせて設定されてもよい。後述する成育情報管理装置１３０における画像処理において誤差が生じる可能性があるためである。また、図８では、角度αの情報のみを示しているが、第１識別子１０１が線（バー）の場合、第１識別子１０１とマイクロウェル１０５との相対位置を示す情報（角度α）及び／又は第１識別子１０１自体が有する情報（線の長さや向きなど）を格納してもよい。また、上述したように、第１識別子１０１としては、文字、数字、多角形などの図形、矢印、線（バー）、ドット、ＱＲコード、バーコードおよびこれらの組合せが挙げられる。したがって、第１識別子対応テーブルには、これらに対応する第１識別子１０１に関する情報が格納されていればよい。また、上述では、１つの第１識別子対応テーブルを示したが、細胞培養容器ごとに第１識別子１０１の数や配列（アライメント）などが変わる場合は、細胞培養容器のタイプごとに第１識別子対応テーブルを保持してもよい。

また、ウェル設計情報１４２は、第１識別子対応テーブルの他に、例えば、マイクロウェル１０５の形状、マイクロウェル１０５の開口部の外縁の寸法、マイクロウェル１０５の開口部の面積、マイクロウェル１０５間のピッチなどの設計情報を含んでもよい。また、ウェル設計情報１４２は、各マイクロウェル１０５と対となる第１識別子１０１の設計情報を含んでもよい。第１識別子１０１の設計情報は、第１識別子１０１の形状、サイズ、位置などの情報である。

図９は、第２識別子対応テーブル１４３の一例である。第２識別子対応テーブル１４３は、細胞培養容器ＩＤ９０１と、第２識別子情報９０２と、容器タイプ９０３とを構成項目として少なくとも含む。このテーブルを用いて、細胞培養容器１００に付された第２識別子１０２から各細胞培養容器１００を特定することができる。なお、容器タイプ９０３は、細胞培養容器のタイプを示す情報である。上述したように、細胞培養容器ごとに第１識別子の数や配列などが変わる場合がある。したがって、容器タイプ９０３の情報を持つことにより、容器タイプ９０３に対応する第１識別子対応テーブルを選択することができる。

図１０は、成育情報データベース１４４の一例である。成育情報データベース１４４は、画像取得装置１１０から取得した拡大検体画像と、この画像に関連する各種情報を格納する。成育情報データベース１４４は、細胞培養容器ＩＤ１００１と、ウェルＩＤ１００２と、成育情報１００３とを構成項目として含む。このように、成育情報データベース１４４では、成育情報１００３と、細胞培養容器ＩＤ１００１及びウェルＩＤ１００２とが対応付けられている。成育情報１００３は、画像情報１００４と、画像内のウェルに受精卵が有るか否かを示す情報１００５と、画像内のウェル内の細胞の第１の特徴量を示す情報１００６と、画像内のウェル内の細胞の第２の特徴量を示す情報１００７と、画像情報を取得した日時１００８を含む。第１の特徴量を示す情報１００６は割球の直径の情報であり、第２の特徴量を示す情報１００７は割球の数の情報である。この例では、画像情報１００４に対して２つの特徴量の情報を管理しているが、この例に限定されず、１つあるいは２つ以上の特徴量を管理してもよい。また、特徴量も図１０の例に限定されず、特徴量の様々な種類については後述する。さらに、成育情報として、特徴量とともに、細胞の成育段階を示す情報（Ｖｅｅｋ、Ｇａｒｄｎｅｒなどの分類のグレード情報）が格納されてもよい。ここで、細胞の成育段階とは、１つの細胞全体の成育段階を意味し、以下では、１つの受精卵の成育段階を例として説明する。

したがって、成育情報データベース１４４を参照することにより、各画像情報１００４が、どのマイクロウェルの拡大検体画像に対応し、かつ、そのマイクロウェル内の細胞の成育段階の情報も同時に管理することができる。また、成育情報データベース１４４と検体情報データベース１４１の両方を参照することにより、各画像情報１００４が、どのマイクロウェルの拡大検体画像に対応し、かつ、どの患者のいつの施術日時に対応するものであるかを管理することができる。なお、本実施形態では、成育情報データベース１４４を作成しているが、検体情報データベース１４１に画像情報や成育情報を登録できる項目を設け、検体情報データベース１４１に拡大検体画像及び成育情報を登録する形式でもよい。

図１１は、判定プロファイルテーブル１４５の一例である。判定プロファイルテーブル１４５は、細胞の成育段階を判定するための判定情報を格納するものである。判定プロファイルテーブル１４５は、適用時期１１０１と、グレード１１０２と、条件１１０３とを構成項目として含む。後述するが、受精卵の成育段階を判定する場合、施術日時からの経過時間に基づいて判定する場合がある。適用時期１１０１は、施術日時（培養開始日時）からの経過時間を示す。条件１１０３は、その適用時期１１０１の場合に拡大検体画像から算出されるべき特徴量の情報と、その特徴量が満たすべき条件の情報を格納している。これにより、施術日時からの経過時間に応じて、算出すべき細胞の特徴量、及び、受精卵の成育状態を判定するための判定条件を切替えることが可能となる。例えば、図１１の例において、経過時間が２〜３日の場合は、Ｖｅｅｋの評価を考慮した第１レコードのプロファイルが選択される。また、経過時間が４〜５日の場合は、Ｇａｒｄｎｅｒの評価を考慮した第２レコードのプロファイルが選択される。Ｖｅｅｋ、Ｇａｒｄｎｅｒについての詳細は後述する。条件１１０３を満たした場合のグレードの情報は、グレード１１０２に格納される。このグレード１１０２の情報を用いて、受精卵の成育段階（あるいは、受精卵の良否）を判定することが可能となる。

次に、成育情報管理装置１３０について詳しく説明する。図１に示すように、成育情報管理装置１３０は、第１識別子認識処理部１５１と、第２識別子認識処理部１５２と、特徴量算出処理部１５３と、データベース作成処理部１５４とを備える。成育情報管理装置１３０は、これらの処理部１５１〜１５４により、画像取得装置１１０で撮影した拡大検体画像を解析し、上述した各種テーブルなどに基づいて拡大検体画像情報、ウェルＩＤ、及び成育情報を対応付ける。これにより、マイクロウェルに対して成育情報を一意に識別することが可能となる。

本実施形態では、成育情報管理装置１３０の各処理部１５１〜１５４を、コンピュータ上で実行されるプログラムの機能として実現してもよい。すなわち、各処理部１５１〜１５４は、プログラムコードとしてメモリに格納して、ＣＰＵが各プログラムコードを実行することによって各処理部１５１〜１５４が実現されてもよい。以下に各処理部１５１〜１５４について説明する。

第１識別子認識処理部１５１は、細胞培養容器１００のマイクロウェル１０５内の細胞及び第１識別子１０１を含む拡大検体画像を画像取得装置１１０から受け取り、拡大検体画像に対して輪郭線抽出処理を実行する。輪郭線抽出処理としては、当業者に公知の技術を適用できる。輪郭線抽出処理の一例として、拡大検体画像に対して白と黒の２階調の画像に変換する２値化処理を実行し、２値化された画像で輪郭線を抽出する処理が挙げられる。なお、通常、観察の対象物が透明で、境界の濃淡さが付きにくいため、画素値の変化に対して微分演算を行った後に、２階調の画像に変換する処理を実行してもよい。また、その他の輪郭線抽出処理としては、特開２０１１−１９２１０９号公報に記載の技術を用いてもよい。この文献では、基準プロファイルと候補プロファイルと作成し、基準プロファイルと候補プロファイルとの類似性を示す類似度を算出することで、受精卵の輪郭を決定しているが、この技術をマイクロウェルの輪郭線や第１識別子の輪郭線の決定に適用してもよい。第１識別子認識処理部１５１は、輪郭線抽出処理によって、マイクロウェル１０５の開口部の外縁が形成する図形の輪郭線（以下、「外周輪郭線」と呼ぶ）と、第１識別子１０１が形成する図形の輪郭線とを抽出し、輪郭線抽出画像を出力する（図１２）。

また、第１識別子認識処理部１５１における輪郭線抽出処理の後に、補間処理及び／又は領域定義処理を実行してもよい。補間処理とは、予め用意しておいたパターンと輪郭線抽出画像とを組み合わせることで、輪郭線の途切れた部分を推定して補間する処理である。例えば、輪郭線抽出処理のみだと、マイクロウェル１０５の外周輪郭線や第１識別子１０１が形成する図形の輪郭線が途切れ途切れになる場合がある。したがって、マイクロウェル１０５の形状のパターンと、第１識別子１０１の形状のパターンとを予め登録しておき、輪郭線抽出画像に対してそれぞれのパターンを重ね合わせて、それぞれの輪郭線を補間する。また、領域定義処理とは、輪郭線で囲まれた領域を定義する処理である。例えば、輪郭線抽出画像上の輪郭線が途切れ途切れの場合には、輪郭線の補間処理後に補間された輪郭線で囲まれた領域を定義する。この領域定義処理を行うことで、その後に行うパターンマッチングを行う範囲や輪郭線で囲まれた領域の寸法あるいは面積の計算の領域を決定することができる。

第１識別子認識処理部１５１は、輪郭線抽出画像に対してパターン検出処理を実行する。ここで、パターン検出処理とは、輪郭線抽出画像においてどの輪郭線がマイクロウェル１０５の外周輪郭線であるか、および、どの輪郭線が第１識別子１０１の輪郭線であるかを検出することである。パターン検出処理としては、当業者に公知の技術を適用できる。一例として、マイクロウェル１０５の形状のテンプレートと、第１識別子１０１の形状のテンプレートとを予め成育情報管理装置１３０に格納しておき、それぞれのテンプレートによってパターンマッチングする方法がある。第１識別子認識処理部１５１は、それぞれのテンプレートに対して所定の類似度以上の部分をマイクロウェル１０５の輪郭線あるいは第１識別子１０１の輪郭線として検出する。なお、画像取得装置１１０の拡大倍率に対応させてテンプレートを適宜拡大／縮小させてもよい。

輪郭線抽出画像においてマイクロウェル１０５の外周輪郭と第１識別子１０１の輪郭線を検出する処理としては、これに限定されず、他の方法でもよい。例えば、ウェル設計情報１４２内のマイクロウェル１０５の設計情報及び第１識別子１０１の設計情報を用いて検出を行ってもよい。例えば、輪郭線抽出画像上の輪郭線からなる図形の寸法や面積などの情報と、マイクロウェル１０５の設計情報及び第１識別子１０１の設計情報とを比較して、マイクロウェル１０５の外周輪郭線と第１識別子１０１の輪郭線を特定してもよい。

第１識別子認識処理部１５１は、輪郭線抽出画像に対して第１識別子１０１の認識処理を実行する。第１識別子認識処理部１５１は、第１識別子１０１のマイクロウェルに対する角度αを算出する（図１３）。第１識別子１０１が線（バー）の場合、第１識別子認識処理部１５１は、角度α及び／又は線（バー）の長さを算出してもよい。その後、第１識別子認識処理部１５１は、算出された角度αによって第１識別子対応テーブルを参照し、算出された角度αに対応するウェルＩＤを出力する。

なお、第１識別子認識処理部１５１の処理はこれに限定されず、他の方法でもよい。第１識別子認識処理部１５１の処理では、マイクロウェル１０５と第１識別子１０１との相対的な位置関係からウェルＩＤへの対応づけができればよく、図１４に示すように、マイクロウェルと第１識別子とを含む複数のテンプレートを用意して、テンプレートマッチングを行ってもよい。第１識別子対応テーブルにおいて、各テンプレートとウェルＩＤとが関連付けられていれば、テンプレートマッチングの結果から拡大検体画像とウェルＩＤとの対応付けが可能となる。

第２識別子認識処理部１５２は、第２識別子読取装置１２０で読み取った第２識別子１０２の情報によって第２識別子対応テーブル１４３を参照し、その情報に対応する細胞培養容器ＩＤを出力する。なお、この方式とは別に、事前に細胞培養容器ＩＤを別の方法で認識させておいて、第２識別子１０２を第２識別子読取装置１２０で読み取ることによって認識の正誤をチェックする方式でもよい。

特徴量算出処理部１５３は、まず、拡大検体画像からマイクロウェル１０５内に細胞があるか否かを判定する。例えば、図１２の左側の図（輪郭線抽出前の拡大検体画像）は、マイクロウェル１０５内に細胞が存在する場合を示している。マイクロウェル１０５内に細胞が存在しない場合は、拡大検体画像においてマイクロウェル１０５内の画素値が一様な分布になる。例えば、特徴量算出処理部１５３は、マイクロウェル１０５内に画素値の変動があるかを判定し、マイクロウェル１０５内に細胞があるか否かを判定する。この判定処理は一例であり、細胞の有無が判定されれば、公知の他の手法を用いてもよい。ここでの判定結果は、成育情報データベース１４４の情報１００５として登録することができる。

また、特徴量算出処理部１５３は、拡大検体画像の画像情報から各種特徴量を算出する。以下では一例として、ヒトの受精卵の特徴量について説明する。ヒトの受精卵を培養する場合、通常、受精後に受精卵の成育状態が段階的に判定され、これにより、子宮への移植に適した良質な受精卵であるか否かが判定される。

まず、培養開始後、２〜３日目の時期に行われる形態的評価について説明する。受精２〜３日後の３〜８細胞期胚の時点で胚のグレードを評価する方法がある。この評価では、一般的にＶｅｅｋの分類が用いられている。Ｖｅｅｋの分類では、細胞が均等に分かれており、かつ、フラグメンテーション（細胞くず）が少ない胚ほど良好とされている。

以下にＶｅｅｋのグレードを示す。
グレード１：細胞（割球）の形態が均一でフラグメンテーションを認めない胚
グレード２：細胞（割球）の形態が均等であるが、わずかにフラグメンテーションを認めない胚
グレード３：細胞（割球）の形態が不均一な胚。または、少量のフラグメンテーションを認める胚。
グレード４：細胞（割球）の形態が均一又は不均一で、かなりのフラグメンテーションを認める胚。
グレード５：細胞（割球）をほとんど認めず、フラグメンテーションが著しい胚。

次に、Ｖｅｅｋの分類を参考にした、特徴量算出処理部１５３による特徴量算出処理を説明する。図１５は、拡大検体画像から細胞（割球）の均一度を算出する例を示す。図１５では、拡大検体画像を簡略的なイラストで示す。なお、以下で説明する処理の主体は、特徴量算出処理部１５３である。

図１５（ａ）は、本手法をわかりやすく説明するために、拡大検体画像の中で細胞の部分を切り出して示す。なお、特徴量算出処理部１５３は、拡大検体画像をそのまま画像処理してもよいし、拡大検体画像の細胞部分のみを切り出して画像処理を行ってもよい。上述したように、マイクロウェル１０５内の細胞の部分は、画素値が変動しており、公知の手法でエッジを検出できるため、細胞部分の画像を切り出すことは可能である。まず、拡大検体画像から割球の輪郭に対応するエッジを検出する。エッジ検出としては、Ｓｏｂｅｌフィルタ、Ｌａｐｌａｃｉａｎフィルタ、Ｃａｎｎｙフィルタなどの公知の手法を用いることができる。なお、上述した第１識別子１０１を認識する際の輪郭線抽出処理などを用いてもよいし、輪郭線の途切れた部分を推定して補間する処理なども追加で行ってもよい。エッジ検出後に、割球の検出処理を行う。割球の検出処理としては、一例としてハフ変換を用いて円形を検出する方法がある。また、楕円フィッティングなどの公知の手法を用いて割球の検出を行ってもよい。

図１５（ｂ）は、割球の検出処理によって検出された部分を示す。よりわかりやすく説明するために、割球として検出された部分を太線として拡大検体画像に重なる形で示す。図１５（ｂ）に示すように、検出された各割球には、区別するために例えば、一時的に番号やＩＤなどが付される。ここでは、割球１〜４が検出されている。なお、ここで検出された割球の数を成育情報データベース１４４の第２の特徴量を示す情報１００７として登録することができる。

次に、割球の均一性の指標となる特徴量を算出する。ここでは、円形度と直径について説明する。ここで、「円形度」は、円らしさを表す値であり、以下の式で定義することができる。
円形度＝４πＳ÷Ｌ^２
Ｓは、面積（画素数）であり、Ｌは周囲長である。この円形度は、値が１となる時、もっとも円に近いことを表す。図１５（ｂ）の例では、各割球のエッジで囲まれる画素数をＳとして使用し、各割球のエッジの周囲長をＬとして使用することで円形度を算出することができる。「直径」は、割球がほぼ円である場合は直径であり、楕円である場合は最大径であり、ひょうたん形など他の形の場合は重心を通る最大長さである。

図１５（ｃ）は、各割球について円形度と直径を算出した例を示す。このように割球ごとに特徴量を算出して、これらの全ての特徴量を成育情報として登録してもよいが、これらの複数の特徴量から、成育段階を評価するための所定のスコアを算出してもよい。ここでは、均一性（均一度）のスコアについて説明する。

均一性を示すスコアを一例として以下のように定義する。
均一性＝（大きさ揃い度）＋（円形度からのずれ度）
ここで、「大きさ揃い度」は、割球の直径の大きさのばらつきを示す値であり、直径の大きさが揃っているほど値は０に近くなり、ばらつきがあるほど値は大きくなる。例えば、以下の式で定義することができる。
大きさ揃い度＝変動係数＝標準偏差÷平均値
図１５（ｃ）の例では、大きさ揃い度は０．３６５となる。

「円形度からのずれ度」は、全ての割球に対して円形度からのずれを考慮した値であり、割球のそれぞれが円に近ければ値は０に近くなり、円からずれるほど値は大きくなる。例えば、以下の式で定義することができる。
円形度からのずれ度＝１−円形度の平均値
図１５（ｃ）の例では、円形度からのずれ度は、０．２５となる。最終的に、均一性は、大きさ揃い度（０．３６５）と円形度からのずれ度（０．２５）の和から「７．９」となる。このように複数の特徴量から算出されたスコアを成育情報データベース１４４に登録してもよい。ここで説明したスコアの算出方法は一例であり、他の計算方法が用いられてもよい。例えば、重要な特徴量については重み付けなどをしてもよい。また、スコアを計算する際に、ここで説明した以外の特徴量を用いてもよい。

次に、フラグメンテーションの割合を算出する処理を説明する。図１６は、拡大検体画像からフラグメンテーションの割合を算出する例を示す。図１６では、拡大検体画像を簡略的なイラストで示す。まず、拡大検体画像から胚領域を抽出する。図１５での処理と同様に、胚領域の抽出には、エッジ検出を用いることができる。エッジ検出としては、Ｓｏｂｅｌフィルタ、Ｌａｐｌａｃｉａｎフィルタ、Ｃａｎｎｙフィルタなどの公知の手法を用いることができる。なお、上述した第１識別子１０１を認識する際の輪郭線抽出処理などを用いてもよいし、輪郭線の途切れた部分を推定して補間する処理なども追加で行ってもよい。エッジ検出後に、胚領域の検出処理を行う。胚領域の検出処理としては、一例としてハフ変換を用いて円形を検出する方法がある。また、楕円フィッティングなどの公知の手法を用いてもよい。図１６（ｂ）は、胚領域の検出処理によって検出された部分を示す。よりわかりやすく説明するために、胚領域として検出された部分を点線として拡大検体画像に重なる形で示す。

次に、フラグメンテーションの領域を抽出する。フラグメンテーションとは、胚の中にある割球とは異なる細胞破片（割球よりもサイズが小さい細胞くず）である。図１６（ａ）の画像に示すように、フラグメンテーションの領域は、細胞破片が集まっている領域であるため、領域分割の手法を用いてフラグメンテーションの領域を抽出する。領域分割の手法としては、ＷａｔｅｒＳｈｅｄ、Ｓｐｌｉｔ ａｎｄ Ｍｅｒｇｅ、Ｍｅａｎ Ｓｈｉｆｔ、Ｇｒａｂｃｕｔなどの公知の手法を用いることができる。図１６（ｃ）は、フラグメンテーションの領域を抽出した例を示す。最終的に、胚領域として検出された部分に対するフラグメンテーションの領域の割合を算出する。この割合は、各部分に対応する画素数から算出することができる。図１６（ｃ）の例では、フラグメンテーションの割合は４２％である。このように算出された特徴量を成育情報データベース１４４に登録してもよい。

次に、培養開始後、４〜５日目の時期に行われる形態的評価について説明する。受精４〜５日後の胚盤胞のグレードを評価する方法があり、Ｇａｒｄｎｅｒの分類が知られている。胚盤胞とは、卵割腔の形成後から着床前の胚形成初期に形成される構造のことである。胚盤胞は、内部細胞塊と栄養外胚葉とから構成される。内部細胞塊は、胚盤胞の内側に形成される細胞集団のことであり、将来胎児を形成することになる細胞集団である。栄養外胚葉は、内部細胞塊は異なる性質を持つ細胞集団であり、将来胎盤の一部を形成することになる細胞集団である。

Ｇａｒｄｎｅｒの分類では、胚盤胞の発育ステージを６段階、内部細胞塊と栄養外胚葉をそれぞれ３段階で評価し、それぞれの組み合わせで評価を行っている。一例として、図１７は、ある段階の胚盤胞を示し、内部細胞塊と栄養外胚葉を簡略的に示す。図１８は、内部細胞塊と栄養外胚葉のそれぞれの評価の例である。例えば、内部細胞塊の大きさや栄養芽細胞の均一性などが指標となる。

まず、内部細胞塊の評価について説明する。内部細胞塊の評価としては、内部細胞塊の大きさ、内部細胞塊の細胞の均一性、内部細胞塊の細胞同士が密に接するか、内部細胞塊の細胞数が多いか、などがある。特徴量算出処理部１５３は、以下に示すやり方で、拡大検体画像の画像情報から内部細胞塊の各種特徴量を算出する。図１７では、内部細胞塊の領域が輪郭によって明確に示されているが、実際には、内部細胞塊は拡大検体画像において胚盤胞の内側でぼんやりと映る。したがって、一例として、胚盤胞を細かく（画素単位、あるいは、数画素単位で）区切り、区切られた部分ごとに内部細胞塊のエリアであるかを判定する。内部細胞塊のエリアは、画素値の情報、粒状度（画素値のばらつき）、空間周波数、あるいは、これらの情報の組み合わせなどで定義することができる。

内部細胞塊の大きさは、検出されたエリア内の最大長さ（エリア内の重心を通る最大長さ）やエリアの面積によって判定される。内部細胞塊の細胞の均一性は、検出されたエリア内の粒状度（画素値のばらつき）によって判定される。また、上述した割球の検出処理と同様に、内部細胞塊のエリア内のエッジを検出して内部細胞塊の細胞数を算出してもよい。さらに、エリア内の内部細胞塊の細胞間の距離（各細胞の重心間の距離）によって内部細胞塊の細胞同士が密に接するかを判定してもよい。

栄養外胚葉の評価としては、栄養外胚葉内の細胞数、栄養外胚葉内の均一性、などがある。特徴量算出処理部１５３は、以下に示すやり方で、拡大検体画像の画像情報から栄養外胚葉の各種特徴量を算出する。まず、栄養外胚葉が含まれる領域として、上述した内部細胞塊のエリア以外の領域を抽出する。その抽出されたエリア内で、上述と同様に、エッジ検出処理、細胞検出処理（ハフ変換、楕円フィッティング）を実行し、栄養外胚葉内の細胞数を算出する。栄養外胚葉内の均一性は、上記処理で検出された各細胞の粒状度のばらつきなどによって判定することができる。別の方法として、上記処理で検出された細胞のうち所定の直径以下の細胞数をカウントすることで、栄養外胚葉内の均一性を判定してもよい。

以上では、受精２〜３日後、及び４〜５日後に行われる形態的評価について説明したが、受精初期（約１日後）などにおいて形態的評価を行ってもよい。例えば、初期の評価方法として、前核期胚の形態的評価を用いてもよい。前核期胚とは、媒精後、約十数時間程度経過した胚である。卵子の中に精子が入り込むと、卵子由来の前核と、精子由来の前核が寄り添うように並ぶ。図１９は、２つの前核及び前核内の核小体の形態を示す。図１９（ａ）〜（ｃ）に示すように、前核の大きさ、２つの前核間の距離や、前核内の核小体の配列などに違いがある。不妊治療の現場において、前核の大きさや配列、さらに、前核内の核小体の大きさや配列、対称性などでその後の胚発生に差が見られることが知られている。

特徴量算出処理部１５３は、以下に示すやり方で、拡大検体画像の画像情報から前核期胚の各種特徴量を算出してもよい。上述と同様に、エッジ検出処理、細胞検出処理（ハフ変換、楕円フィッティング）を実行し、所定の直径の範囲の細胞を前核として判定する。そして、前核と判定された部分に対して、前核の大きさ（直径や面積）、前核の明度（輝度）、２つの前核間の大きさの差（直径や面積の差）、２つの前核間の距離（重心間の距離）などを算出する。

また、同様のやり方で、前核と判定されたエリアに対して、核小体の検出処理を実行してもよい。細胞検出処理（ハフ変換、楕円フィッティング）を実行し、所定の直径の範囲（すなわち、所定のしきい値より小さい直径）の細胞を核小体として判定する。そして、核小体の大きさ（直径や面積）、核小体の数、核小体間の距離などを算出する。このように算出された特徴量を成育情報データベース１４４に登録してもよい。

以上、特徴量算出処理部１５３によって算出される特徴量を説明したが、上述したものに限定されない。上述した実施例では、Ｖｅｅｋ、Ｇａｒｄｎｅｒ、前核期胚の評価を説明したが、これらの一部の要素を実施してもよいし、これらに類似する他の分類が用いられてもよい。また、細胞の特徴量としては、細胞の数、細胞の形状、細胞の直径、細胞の領域の重心を通る最大長さ、円形度、細胞のアスペクト比、細胞の周囲長、細胞の面積、細胞の濃度（明度や輝度）、細胞の均一性（大きさのずれや画素値のばらつきなど）、全体に対する所定の細胞が占める割合（フラグメンテーションの割合など）、細胞の配列（細胞間の距離や複数の細胞の位置関係）、これらの組み合わせなどが挙げられる。

ここで、「細胞の数」とは、所定の領域内に含まれる細胞の数を意味する。所定の領域とは、１つの細胞の領域でもよいし、内部細胞塊などの複数の細胞集団により得られる領域でもよい。例として、１つの受精卵内に含まれる割球の数や、内部細胞塊内に含まれる細胞の数である。また、前核期胚の場合では、「細胞の数」は、受精卵内に含まれる２つの前核のそれぞれの中の核小体の数でもよいし、２つの前核内の全体の核小体の数でもよい。「細胞の形状」とは、少なくとも１つの細胞の領域の輪郭線の形状を意味し、１つの細胞の輪郭線の形状でもよいし、内部細胞塊などの複数の細胞集団により得られる領域の輪郭線の形状でもよい。また、「細胞の直径」とは、少なくとも１つの細胞の領域の直径を意味し、細胞の形状が円形の場合に用いられる。「細胞の直径」は、１つの細胞の領域の直径でもよいし、内部細胞塊などの複数の細胞集団により得られる領域の直径でもよい。また、「細胞の領域の重心を通る最大長さ」とは、少なくとも１つの細胞の領域の重心を通る最大長さを意味し、例えば、細胞の形状が円形以外の場合に用いられる。「細胞の領域の重心を通る最大長さ」としては、１つの細胞の領域の重心を通る最大長さでもよいし、内部細胞塊などの複数の細胞集団により得られる領域の重心を通る最大長さでもよい。また、「円形度」は、上述した円形度を意味する。「細胞のアスペクト比」とは、少なくとも１つの細胞の領域の長径（あるいは長辺）と短径（あるいは短辺）との比率を意味し、１つの細胞の長径と短径との比率でもよいし、内部細胞塊などの複数の細胞集団により得られる領域の長径と短径との比率でもよい。また、「細胞の周囲長」とは、少なくとも１つの細胞の領域の輪郭線の周囲長を意味し、ある１つの細胞の輪郭線の周囲長でもよいし、内部細胞塊などの複数の細胞集団により得られる領域の周囲長でもよい。また、「細胞の面積」とは、少なくとも１つの細胞の領域の輪郭線で囲まれる面積を意味し、ある１つの細胞の面積でもよいし、内部細胞塊などの複数の細胞集団により得られる領域の面積でもよい。「細胞の濃度」とは、少なくとも１つの細胞内の明度や輝度などを意味し、ある１つの細胞の明度や輝度などでもよいし、内部細胞塊などの複数の細胞集団により得られる領域の明度や輝度でもよい。なお、複数の画素が含まれる場合には、「細胞の濃度」として、複数の画素から得られる所定の値（平均値、最大値、最小値など）を用いてもよい。「細胞の均一性」とは、複数の細胞の間での細胞の大きさ（直径や面積など）のずれや画素値のばらつきを意味する。また、「全体に対する所定の細胞が占める割合」とは、ある領域全体に対する少なくとも１つの細胞が占める割合を意味する。例えば、胚領域全体に対するフラグメンテーション（複数の細胞くず）の割合である。また、「細胞の配列」は、複数の細胞の配列を意味し、２つの細胞間の距離や複数の細胞の位置関係などが含まれる。また、「細胞の配列」としては、１つの特定の領域内に含まれる複数の細胞の配列（例えば、内部細胞塊内の複数の細胞間の距離や位置関係）や、複数の特定の領域に含まれる複数の細胞の配列（例えば、２つの前核内のそれぞれにおける核小体間の距離や位置関係、２つの前核内の核小体の配列の対称性）なども包含される。

また、特徴量算出処理部１５３は、上述した特徴量に基づいて、受精卵の成育段階や良否を判定してもよい。特徴量算出処理部１５３は、判定プロファイルテーブル１４５の条件１１０３を参照し、上述した特徴量が所定の条件を満たすかを判定し、これにより、条件を満たすグレード１１０２を出力してもよい。ここで出力されるグレード１１０２の情報を成育情報データベース１４４に登録してもよい。

さらに、特徴量算出処理部１５３は、培養開始日（基準時間）からの経過時間に基づいて、受精卵の成育段階を判定するためのプロファイルを切替えてもよい。図２０は、培養開始日からの経過時間に応じて適用するプロファイルを説明する図である。図２０に示すように、１日目には、上述した前核期胚の評価を用い、２〜３日目には、Ｖｅｅｋの評価を用い、４〜５日目にはＧａｒｄｎｅｒの評価を用いるようにしてもよい。判定プロファイルテーブル１４５には、適用時期（基準時間からの経過時間）１１０１の情報も格納されているため、特徴量算出処理部１５３は、基準時間（例えば、施術日時）と拡大検体画像の取得時間とから経過時間を算出し、判定プロファイルテーブル１４５を参照することにより、経過時間に応じたプロファイルを適用することができる。なお、ここでは、基準時間からの経過時間で、プロファイルを切替えることを説明したが、この手法に限定されない。特徴量算出処理部１５３は、検体拡大画像内の細胞の特徴量を算出した後に、特定の特徴量の値に基づいてプロファイルを切替えてもよい。この場合、判定プロファイルテーブル１４５に、特定の特徴量の条件を表す項目を追加すればよい。また、特徴量算出処理部１５３は、成育段階のグレードに基づいてプロファイルを切替えるようにしてもよい。例えば、前回の画像取得時にＶｅｅｋのある特定の段階まで来ていた場合、今回はＧａｒｄｎｅｒの評価用のプロファイルに切替えるというやり方でもよい。これは、成育情報データベース１４４にグレードの情報を保持することにより可能となる。

データベース作成処理部１５４は、第１識別子認識処理部１５１から出力されたウェルＩＤと、第２識別子認識処理部１５２から出力された細胞培養容器ＩＤと、拡大検体画像の画像情報とを関連付けて成育情報データベース１４４に格納する。さらに、データベース作成処理部１５４は、特徴量算出処理部１５３によって判定された受精卵の有無の情報や、特徴量算出処理部１５３によって算出された各種特徴量の情報、拡大検体画像の取得時刻の情報を、細胞培養容器ＩＤ及びウェルＩＤと関連付けて成育情報データベース１４４に格納する。

次に、成育情報管理装置１３０における処理の流れについて説明する。図２１は、成育情報管理システム１における処理の流れを説明するフローチャートである。

まず、所定の情報端末で成育情報管理プログラムを起動する（２１０１）。次に、第２識別子読取装置１２０によって、細胞培養容器１００の第２識別子１０２を読み取る（２１０２）。次に、第２識別子認識処理部１５２が、読み取った第２識別子１０２の情報を用いて、第２識別子対応テーブル１４３を参照する。そして、第２識別子認識処理部１５２は、第２識別子１０２に対応する細胞培養容器ＩＤを出力し、細胞培養容器ＩＤの情報を一旦記憶装置等に記録する（２１０３）。次に、第２識別子認識処理部１５２が、第２識別子対応テーブル１４３の容器タイプ９０３の情報から、細胞培養容器ごとの第１識別子１０１のアライメントタイプを判定する（２１０４）。この第１識別子情報を第１識別子認識処理部１５１に出力し、これにより、以降の処理で、容器タイプ９０３に対応する第１識別子対応テーブルが選択されることになる。

次に、操作者は、入力部１３２を用いて画像取得装置１１０を操作し、マイクロウェル１０５及び第１識別子１０１がフレームに含まれるように焦点調整する（２１０５）。次に、画像取得装置１１０を操作し、マイクロウェル１０５及び第１識別子１０１を含む拡大検体画像を取得する（２１０６）。次に、第１識別子認識処理部１５１は、拡大検体画像内にマイクロウェル１０５と第１識別子１０１があるかを判定する（２１０７）。これは、拡大検体画像から輪郭線抽出画像を作成した後に、マイクロウェル１０５の輪郭線及び第１識別子１０１の輪郭線が検出されるかで判定することができる。ここで、拡大検体画像内にマイクロウェル１０５と第１識別子１０１が無い場合、その旨を出力部１３３において警告し（２１０８）、ステップ２１０５に戻る。

次に、拡大検体画像を取得した際の時刻情報を取得する（２１０９）。次に、第１識別子認識処理部１５１は、拡大検体画像内の第１識別子１０１を認識し、第１識別子対応テーブルを参照することにより、対応するウェルＩＤを出力する（２１１０）。次に、第１識別子認識処理部１５１は、細胞培養容器ＩＤ及びウェルＩＤを出力部１３３に表示し、操作者に対してこれらの情報が正しいかを問い合わせる（２１１１）。間違っている場合は、ステップ２１０２に戻る。

次に、特徴量算出処理部１５３は、拡大検体画像から細胞の特徴量を算出する（２１１２）。ここでの処理の流れは後述する。その後、データベース作成処理部１５４は、第１識別子認識処理部１５１から出力されたウェルＩＤと、第２識別子認識処理部１５２から出力された細胞培養容器ＩＤと、拡大検体画像の画像情報とを関連付けて成育情報データベース１４４に登録する（２１１３）。さらに、データベース作成処理部１５４は、特徴量算出処理部１５３によって判定された受精卵の有無の情報や、各種特徴量の情報、拡大検体画像の取得時刻の情報を、細胞培養容器ＩＤ及びウェルＩＤと関連付けて成育情報データベース１４４に登録する（２１１４）。

図２２は、図２１のステップ２１１２の具体的な処理の流れを説明するフローチャートである。以下の処理の主体は、特徴量算出処理部１５３である。まず、拡大検体画像から受精卵の有無を判定する（２２０１）。次に、判定プロファイルテーブル１４５を参照することにより、使用するプロファイルを選択する（２２０２）。例えば、施術日時と拡大検体画像の取得時間とから経過時間を算出し、判定プロファイルテーブル１４５の適用時期１１０１を参照することにより、経過時間に応じたプロファイルを選択することができる。

次に、選択したプロファイルに応じた特徴量を算出する（２２０３）。例えば、図１１の１番目のレコードの場合、特徴量として、割球及びフラグメンテーションの特徴量が算出される。次に、算出された特徴量に基づいてスコアが計算される（２２０４）。最後に、判定プロファイルテーブル１４５を参照することにより、グレードが判定される（２２０５）。ここでは、ステップ２２０３で算出した特徴量が判定プロファイルテーブル１４５の条件１１０３を満たすか否かかが判定され、条件を満たす場合は対応するグレード１１０２が出力される。なお、スコアやグレードの情報は、その後、出力部１３３に表示されてもよいし、成育情報データベース１４４に登録されてもよい。

以上のように、本実施例によれば、拡大検体画像に対して自動でウェルＩＤが対応づけられるため、手作業で拡大検体画像と成育情報とを対応付ける手間がなくなり、しかも、手作業による対応付けのミスの危険性が低減する。また、ウェルＩＤだけでなく、細胞培養容器ＩＤも拡大検体画像と対応付けることができ、拡大検体画像に対して検体情報の全てを一意に識別することが可能となる。また、拡大検体画像に対して、特徴量だけでなく画像取得時刻の情報も対応付けられるため、受精卵の成育段階の判定に関する情報が管理し易くなる。また、従来では、拡大検体画像を見た操作者が目視で細胞の特徴量を判定し、受精卵の成育段階を判定していたが、本実施例によれば、拡大検体画像から自動的に特徴量を計算し、しかも、その特徴量に基づいて受精卵の成育段階も自動的に判定することができる。

次に、本発明の別の実施例について説明する。図２３は、成育情報データベース１４４の別の形態を示す図である。図１０と同じ構成要素については同じ番号を付して、説明を省略する。顕微鏡等の画像取得装置１１０からは、画像を取得した際の深さ情報も取得することが可能である。したがって、成育情報データベース１４４に深さ情報（受精卵の最上端部から下方向への深さ）１００９の項目を追加し、成育情報１００３とともに深さ情報１００９も管理してもよい。

深さ情報１００９を管理することにより、２次元の画像情報１００４だけでなく、３次元の画像情報も管理することが可能となる。例えば、ある細胞に対して複数の深さで画像情報１００４を取得する（例えば、図２３の第１〜第３レコード）。成育情報管理システム１は、これらの複数の深さに対応する複数の画像を積層する（深さ方向に重ねる）ことにより、３次元ポリゴンのグラフィックを作成するようにしてもよい。２次元の画像から３次元ポリゴンへのモデル化は、当業者に周知の手法を用いればよい。これにより、受精卵の立体的な情報も管理することができる。また、３次元ポリゴンを参照することにより、受精卵の発育段階を立体的な表示で判定することも可能となる。この実施例の場合、３次元ポリゴンの情報を用いて、細胞の体積を算出し、細胞の体積を特徴量として成育情報データベース１４４に登録してもよい。ここで、「細胞の体積」とは、少なくとも１つの細胞の体積を意味する。「細胞の体積」は、受精卵全体の体積でもよいし、受精卵内のある特定の領域（少なくとも１つの細胞）の体積でもよい。また、３次元ポリゴンの情報から受精卵全体の形状を判定し、形状の情報を特徴量として成育情報データベース１４４に登録してもよい。

なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、他の様々な変形例が含まれる。例えば、上述した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることがあり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

例えば、上述したように、成育情報管理装置１３０の構成要素をネットワーク上の複数の情報処理装置に分散して構成してもよい。例えば、成育情報管理システムは、画像取得装置１１０に接続された端末（第１の情報処理装置）と、記憶装置などを備えるサーバ（第２の情報処理装置）とから構成されてもよい。各種テーブル及びデータベースなどは、対応する処理に応じて端末あるいはサーバに格納される。一例として、図２１のステップ２１０１〜２１１１を端末で行い、ステップ２１１２〜２１１４をサーバで行ってもよい。この場合、ステップ２１１１において端末が、各種情報（細胞培養容器ＩＤ、ウェルＩＤ、拡大検体画像）をサーバへ送信し、サーバが、各種情報を受信し、特徴量の抽出及び記憶装置への登録処理を行えばよい。また、別の例では、ウェルＩＤと第１識別子１０１の対応付けの処理もサーバ側で行ってもよい。この場合、端末が、細胞培養容器ＩＤの情報とともに拡大検体画像の情報をサーバに送信し、サーバがその後の処理を実行するようにすればよい。

上述では培養対象としてヒトの受精卵の例を説明したが、これに限定されない。培養対象となる細胞は、例えば、受精卵、卵細胞、ＥＳ細胞（胚性幹細胞）およびｉＰＳ細胞（人工多能性幹細胞）が挙げられる。卵細胞は、未受精の卵細胞をさし、未成熟卵母細胞および成熟卵母細胞が含まれる。受精卵は、受精後、卵割により２細胞期、４細胞期、８細胞期と細胞数が増えていき、桑実胚を経て、胚盤胞へと発生する。受精卵には、２細胞胚、４細胞胚および８細胞胚などの初期胚、桑実胚、胚盤胞（初期胚盤胞、拡張胚盤胞および脱出胚盤胞を含む）が含まれる。胚盤胞は、胎盤を形成する潜在能力がある外部細胞と胚を形成する潜在能力がある内部細胞塊からなる胚を意味する。ＥＳ細胞は胚盤胞の内部細胞塊から得られる未分化な多能性または全能性細胞をさす。ｉＰＳ細胞は、体細胞（主に線維芽細胞）へ数種類の遺伝子（転写因子）を導入することにより、ＥＳ細胞に似た分化万能性を持たせた細胞をさす。すなわち、細胞には、受精卵や胚盤胞のように複数の細胞の集合体も包含される。

また、本発明は、好ましくは哺乳動物および鳥類の細胞、特に哺乳動物の細胞の培養に好適である。哺乳動物は、温血脊椎動物をさし、例えば、ヒトおよびサルなどの霊長類、マウス、ラットおよびウサギなどの齧歯類、イヌおよびネコなどの愛玩動物、ならびにウシ、ウマおよびブタなどの家畜が挙げられる。本発明は、ヒトの受精卵の培養の場合に特に好適である。

また、上述したように、成育情報管理装置１３０の各処理部は、実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードで実現してもよい。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体を情報処理装置に提供し、その情報処理装置（またはＣＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、およびそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。

また、図面における情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。

１ ：成育情報管理システム
１００ ：細胞培養容器
１０１ ：第１識別子
１０２ ：第２識別子
１０３ ：底部
１０４ ：側壁
１０５ ：マイクロウェル
１０６ ：細胞収容部
１０７ ：第３識別子
１１０ ：画像取得装置
１２０ ：第２識別子読取装置
１３０ ：検体画像管理装置
１３１ ：記憶装置
１３２ ：入力部
１３３ ：出力部
１４１ ：検体情報データベース
１４２ ：ウェル設計情報
１４３ ：第２識別子対応テーブル
１４４ ：成育情報データベース
１４５ ：判定プロファイルテーブル
１５１ ：第１識別子認識処理部
１５２ ：第２識別子認識処理部
１５３ ：特徴量算出処理部
１５４ ：データベース作成処理部

Claims (13)

1. 複数のマイクロウェルと、前記マイクロウェルと対になって付された第１識別子とを有する細胞培養容器と、
   前記第１識別子と前記マイクロウェルの対を含む拡大検体画像と、前記第１識別子に関する情報と、前記マイクロウェル内の細胞の特徴量に関する情報と、を少なくとも対応付けて格納するための記憶手段と、
   前記拡大検体画像内の前記第１識別子を認識して取得する第１識別子認識手段と、
   前記拡大検体画像内の細胞の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
   前記拡大検体画像と前記第１識別子と前記特徴量に関する情報とを少なくとも対応付けて前記記憶手段に登録する登録手段と、
   を備える成育情報管理システム。
2. 前記特徴量は、細胞の数、細胞の形状、細胞の直径、細胞の領域の重心を通る最大長さ、円形度、細胞のアスペクト比、細胞の周囲長、細胞の面積、細胞の濃度、細胞の均一性、細胞全体に対する所定の細胞が占める割合、細胞の配列、及び、細胞の体積の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の成育情報管理システム。
3. 前記特徴量算出手段は、前記拡大検体画像内の細胞の異なる複数の特徴量を算出し、前記複数の特徴量に基づいて成育段階を評価するための所定のスコアを算出する、請求項１または２に記載の成育情報管理システム。
4. 前記特徴量算出手段は、前記細胞の成育段階を判定するための判定情報を用いて前記特徴量が所定の条件を満たすかを判定し、前記細胞の成育段階を判定する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の成育情報管理システム。
5. 前記特徴量算出手段は、前記細胞の培養開始からの経過時間、前記特徴量、又は、前記細胞の成育段階に基づいて、前記細胞の成育段階を判定するための前記判定情報を切替える、請求項４に記載の成育情報管理システム。
6. 前記登録手段は、前記拡大検体画像を取得した際の細胞の深さに関する深さ情報を、前記拡大検体画像と前記第１識別子に関する情報と前記特徴量に関する情報とに対応付けて前記記憶手段に登録する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の成育情報管理システム。
7. 複数のマイクロウェルと、前記マイクロウェルと対になって付された第１識別子とを有する細胞培養容器用の成育情報管理処理を、演算手段及び記憶手段を少なくとも備える情報処理装置に実行させるためのプログラムであって、
   前記演算手段に、
   前記第１識別子と前記マイクロウェルの対を含む拡大検体画像内の前記第１識別子を認識して取得する第１識別子認識処理と、
   前記拡大検体画像内の細胞の特徴量を算出する特徴量算出処理と、
   前記拡大検体画像と前記第１識別子と前記特徴量に関する情報とを少なくとも対応付けて前記記憶手段に登録する登録処理と、
   を実行させるためのプログラム。
8. 前記特徴量は、細胞の数、細胞の形状、細胞の直径、細胞の領域の重心を通る最大長さ、円形度、細胞のアスペクト比、細胞の周囲長、細胞の面積、細胞の濃度、細胞の均一性、細胞全体に対する所定の細胞が占める割合、細胞の配列、及び、細胞の体積の少なくとも１つを含む、請求項７に記載のプログラム。
9. 前記特徴量算出処理は、前記拡大検体画像内の細胞の異なる複数の特徴量を算出し、前記複数の特徴量に基づいて成育段階を評価するための所定のスコアを算出することを含む、請求項７または８に記載のプログラム。
10. 前記特徴量算出処理は、前記細胞の成育段階を判定するための判定情報を用いて前記特徴量が所定の条件を満たすかを判定し、前記細胞の成育段階を判定することを含む、請求項７〜９のいずれか１項に記載のプログラム。
11. 前記特徴量算出処理は、前記細胞の培養開始からの経過時間、前記特徴量、又は、前記細胞の成育段階に基づいて、前記細胞の成育段階を判定するための前記判定情報を切替えることを含む、請求項１０に記載のプログラム。
12. 前記登録処理は、前記拡大検体画像を取得した際の細胞の深さに関する深さ情報を、前記拡大検体画像と前記第１識別子に関する情報と前記特徴量に関する情報とに対応付けて前記記憶手段に登録することを含む、請求項７〜１１のいずれか１項に記載のプログラム。
13. 複数のマイクロウェルと、前記マイクロウェルと対になって付された第１識別子とを有する細胞培養容器から、前記第１識別子と前記マイクロウェルの対を含む拡大検体画像を取得する画像取得手段を備える第１の情報処理装置と、
    前記拡大検体画像と、前記第１識別子と、前記マイクロウェル内の細胞の特徴量に関する情報と、を少なくとも対応付けて格納するための記憶手段を備える第２の情報処理装置と、
    を備え、
    前記第１の情報処理装置は、前記拡大検体画像内の前記第１識別子を認識して取得し、前記拡大検体画像及び前記第１識別子に関する情報を前記第２の情報処理装置に送信し、
    前記第２の情報処理装置は、前記第１の情報処理装置から前記拡大検体画像及び前記第１識別子に関する情報を受信し、前記拡大検体画像内の細胞の特徴量を算出し、前記拡大検体画像と前記第１識別子に関する情報と前記特徴量に関する情報とを少なくとも対応付けて前記記憶手段に登録する、成育情報管理システム。

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