JP5206562B2 - 対象物間のネットワーク解析装置 - Google Patents

Description

本発明は、撮影された画像において、写っている対象物間の連結関係を解析する技術に関する。

自然界における事物は互いに何らかの連結関係を持っていることが多く、撮影により得られた画像中の対象物の連結関係を探る試みが行われている。特に、細胞は組織を構成する要素であるため、単独で存在することはまれで、近傍の細胞と接着する場合があり、培養条件により接着の有無、接着の方向性、複数の細胞と接着などを評価したいという要望がある。細胞間の関係については、受精卵からの細胞分裂・発生過程をまとめた細胞系譜作成における母細胞と娘細胞間のリンクの設定をノマルスキー型４次元顕微鏡を用いて行う事例が存在する（特許文献１参照）。

ＷＯ２００２−４５０１８号公報

しかしながら、上記特許文献１におけるリンクは、遺伝学上のリンクであり、物理的なリンクに関するものではない。そのため、撮影画像中の細胞間の物理的なリンクは、手作業で設定せざるを得ないが、一般に、対象物（ノード）の数がＮ個あると、設定可能なリンクの数はＮの２乗のオーダーになるため、手作業の負荷は膨大になる。また、リンクの設定は、分岐点箇所などで多様な解釈が存在し、設定漏れや重複設定が起こり易いという問題がある。

そこで、本発明は、撮影された画像に写っている対象物間の連結関係の解析を効率良く行うことが可能な対象物間のネットワーク解析装置を提供することを課題とする。

上記課題を解決するため、本発明第１の態様では、画像データより複数の対象物を選択し、対象物の位置を明示する対象物マーカーを前記画像データ上に設定する対象物設定手段と、前記設定された対象物マーカーＡに対して、同一画像データ上で近傍に位置する他の対象物マーカーＢにリンクを張り、当該対象物マーカーＢにリンクを張っていることを明示する識別マークを前記対象物マーカーＡに付加する対象物間リンク設定手段と、前記複数の対象物の中で設定されているリンクにより連結されている対象物のグループを１つまたは複数個抽出する対象物グループ抽出手段と、前記対象物グループごとに構成される対象物の中に複数の対象物からリンクを張られている対象物を分岐点として抽出する分岐点解析手段を有することを特徴とする対象物間のネットワーク解析装置を提供する。

本発明第１の態様によれば、画像中の複数の対象物にそれぞれ対象物マーカーを設定し、各対象物マーカーから他の対象物マーカーにリンクを張り、リンクにより連結された対象物グループごとにリンクが張られている対象物を分岐点として抽出するようにしたので、撮影された画像に写っている対象物間の連結関係の解析を効率良く行うことが可能となる。

また、本発明第２の態様では、本発明第１の態様におけるネットワーク解析装置において、前記対象物間リンク設定手段は、各対象物マーカーは、他の複数の対象物マーカーからのリンクを受け入れるが、他の対象物マーカーへのリンクは１個だけ設定可能としていることを特徴とする。

本発明第２の態様によれば、本発明第１の態様において、各対象物マーカーは複数のリンクを受け入れるが、１つだけしかリンクを張ることができないようにしたので、多様な解釈が存在する分岐点の特定が容易になり、設定漏れや重複設定が起こり難くなるという特徴がある。

また、本発明第３の態様では、本発明第２の態様におけるネットワーク解析装置において、前記対象物間リンク設定手段は、他の対象物マーカーへのリンクを設定していない対象物マーカーＡの所定のエッジ点が、他の対象物マーカーＢの所定のエッジ点に所定の距離内に近接している場合、対象物マーカーＡから対象物マーカーＢへのリンクを設定することを特徴とする。

本発明第３の態様によれば、本発明第２の態様において、対象物マーカーＡの所定のエッジ点が、他の対象物マーカーＢの所定のエッジ点に所定の距離内に近接している場合に、対象物マーカーＡから対象物マーカーＢへのリンクを設定するようにしたので、各対象物間のリンク設定を簡易迅速に行うことが可能となる。

また、本発明第４の態様では、本発明第３の態様におけるネットワーク解析装置において、前記対象物間リンク設定手段は、他の対象物マーカーＢへのリンクを既に設定している対象物マーカーＡの所定のエッジ点が、他の対象物マーカーへのリンクを設定していない対象物マーカーＣの所定のエッジ点に所定の距離内に近接している場合、対象物マーカーＣから対象物マーカーＡへのリンクを設定することを特徴とする。

本発明第４の態様によれば、本発明第３の態様において、既に他へのリンクが張られており、本発明第２の態様に基づき他へのリンクを重複して張ることができない場合であっても、他からの複数のリンクは受け入れ可能であるため、代わりに他から逆方向にリンクを張ってもらうようにしたので、常に所定の距離内に近接している対象物間へリンクを張ることが可能となる。

また、本発明第５の態様では、本発明第３の態様におけるネットワーク解析装置において、前記対象物間リンク設定手段は、他の対象物マーカーＢへのリンクを既に設定している対象物マーカーＡの所定のエッジ点が、他の対象物マーカーＤへのリンクを既に設定している対象物マーカーＣの所定のエッジ点に所定の距離内に近接しており、対象物マーカーＡの所定のエッジ点が対象物マーカーＤの所定のエッジ点に所定の距離以上に離れている場合、対象物マーカーＡから対象物マーカーＢへのリンクを解除し、対象物マーカーＢから対象物マーカーＡへのリンクを設定し、対象物マーカーＡから対象物マーカーＣへのリンクを設定することを特徴とする。

本発明第５の態様によれば、本発明第３の態様において、２つの対象物それぞれが既に他へのリンクを張っており、本発明第２の態様に基づき、いずれの方向からも双方向にリンクを重複して張ることができない場合であっても、一方の対象物マーカーが他へのリンクを解除するとともに、他から当該対象物へリンクを設定してもらうように、リンクを張り替えるようにしたので、常に所定の距離内に近接している対象物間へリンクを張ることが可能となる。

また、本発明第６の態様では、本発明第２から第５のいずれかの態様におけるネットワーク解析装置において、前記対象物マーカーは菱形形状をしており、長軸方向の２つの頂点を前記所定のエッジ点とし、他の対象物マーカーへのリンクを設定していない対象物マーカーＡの長軸方向の２つの頂点のいずれかが、対象物マーカーＢの長軸方向の２つの頂点のいずれかと所定の距離内に近接している場合、対象物マーカーＡから対象物マーカーＢへのリンクを設定することを特徴とする。

本発明第６の態様によれば、本発明第２から第５のいずれかの態様において、菱形形状の対象物マーカーの長軸方向の２点をエッジ点として、このエッジ点を基準として、リンクを設定するようにしたので、細胞の方向性を考慮したリンクの設定が可能となる。

また、本発明第７の態様では、本発明第１から第６のいずれかの態様におけるネットワーク解析装置において、前記分岐点解析手段は、前記対象物グループごとに構成される各対象物マーカーの長さ、幅、面積からなる幾何学形状パラメータをもとに、長さの総和値、幅の最大値、幅の平均値、面積の総和値を算出することを特徴とする。

本発明第７の態様によれば、本発明第１から第６のいずれかの態様において、各対象物マーカーの幾何学形状パラメータを基礎として連結されたグループの長さの総和値、幅の最大値、幅の平均値、面積の総和値を算出するようにしたので、連結されたグループ全体の形態を迅速に解析することが可能となる。

本発明によれば、撮影された画像に写っている対象物間の連結関係の解析を効率良く行うことが可能となるという効果を奏する。

本発明に係るネットワーク解析装置の構成図である。 本発明のネットワーク解析装置が発生させる対象物マーカーの一例を示す図である。 多数の対象物マーカーが存在する状況における、対象物マーカー間のリンク設定前とリンク設定後の様子を示す図である。 手動でリンク設定を変更する場合の様子を示す図である。 対象物間のネットワーク・トポロジー解析の大まかな流れを示す図である。 対象物グループ抽出手段４３によるツリー解析の詳細を示す図である。 分岐点解析手段４４による各ツリーの分岐点解析と幾何形状解析の詳細を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
（１．細胞の培養および撮影）
本発明に係るネットワーク解析装置は、撮影画像中の様々な対象物の連結関係を解析可能であるが、特にその対象として有望なのが、細胞を対象物とする場合である。特に、血管内皮細胞などの血管系細胞のネットワーク構造を解析する際に有用である。細胞の連結関係を解析する場合、事前に細胞を培養し、培養した細胞を撮影する工程が必要になる。本実施形態では、細胞接着可変領域／細胞非接着性領域が設けられた表面を有する細胞培養基材を用意し、この基材上で細胞を培養する。例えば、細胞接着可変領域／細胞非接着領域が50ミクロン／100ミクロンの幅のラインパターンを有する基材上に細胞を播種すると、所定条件で培養することで、細胞接着可変領域のみに細胞が接着し、増殖していく。所定時間接着させた後に、細胞接着性可変領域の表面が変化するような環境に暴露させ、ゼラチンなどの生体材料と接触させることで細胞パターンを維持したまま細胞の回収を行うことができる。回収した細胞パターンを他の細胞シート間に挟みこみ、擬似的な3次元組織を生体外で作製し、その挙動を解析することもできる。その際に、ライン状に構築した血管のパターンが擬似3次元組織内でどのような挙動を示すかといった研究も盛んに行われている。あらかじめデザインされたパターンであっても、3次元組織の環境においては、そのパターン維持されるケースと維持されないケースがある。つまり、ある間隔でラインパターンを構築していたひも状の細胞が相互に刺激し合い（パラクライン効果）、細胞間の橋架けを生じることも十分考えられる。橋架けが起こると、分岐点や枝の本数が増えるため、パターンの設計（ライン幅、間隔）と得られる血管ネットワーク構造の関係を系統的に解析するといった研究も多い。そこで、擬似3次元組織を作製し、血管系細胞を特異的に染色する処理をしておき、共焦点レーザー顕微鏡（カールツァイス、LSM５など）で画像を取得することが必要である。

（２．装置構成）
画像ファイルが取得できたら、本発明に係るネットワーク解析装置により、この画像ファイル内の対象物の連結関係の解析を行う。まず、本発明に係るネットワーク解析装置の構成について説明する。図１は本発明に係るネットワーク解析装置の構成図である。図１において、１０は画像データ記憶手段、２０は画像表示手段、３０は入力指示手段、４０は演算処理部、４１は対象物設定手段、４２は対象物間リンク設定手段、４３は対象物グループ抽出手段、４４は分岐点解析手段である。

画像データ記憶手段１０は、前準備により得られた画像ファイル（細胞撮影画像）を記憶しているとともに、ネットワーク解析処理により生じる種々のデータを記憶するものであり、ハードディスク等のコンピュータに接続または内蔵された記憶装置により実現される。画像ファイルとしては、具体的には、Metamorph（モレキュラーデバイス社）等により処理されたものが準備される。また、画像データ記憶手段１０内の画像ファイルは、複数の静止画像（フレーム）の集合として存在する動画ファイルでも良い。動画ファイルとしては、具体的には、オリンパス社のソフトウェアＤＰＭａｎａｇｅｒ、ＮＩＨ社のソフトウェアＩｍａｇｅＪおよびそのプラグインソフトウェアであるＭＴｒａｃｋＪなどにより処理されたものが準備される。また、画像データ記憶手段１０は、画像上の座標値に基づく距離をＳＩ単位系の距離に変換することを可能とするため、撮影画像の縮尺情報を記憶している。さらに、画像データ記憶手段１０は、画像データ記憶手段１０に動画ファイルが記憶されている場合には、タイムラプスデータの情報として、各静止画像が実際にどの程度の時間間隔で撮影されたものであるかを示す情報をフレームレートとして記憶している。

画像表示手段２０は、画像データ記憶手段１０内に記憶された画像ファイルまたは動画ファイルを構成する各フレームを静止画として表示するものであり、液晶ディスプレイ等のコンピュータに接続された各種表示装置により実現される。入力指示手段３０は、演算処理部４０に対して、様々な入力指示を行うためのものであり、キーボード、マウス等の入力指示機器により実現される。

演算処理部４０は、対象物設定手段４１、対象物間リンク設定手段４２、対象物グループ抽出手段４３、分岐点解析手段４４を有しており、コンピュータのＣＰＵ、ビデオメモリ、描画アクセラレータおよび主メモリにより実現される。対象物設定手段４１、対象物間リンク設定手段４２、対象物グループ抽出手段４３、分岐点解析手段４４は、主メモリに専用のプログラムを読み込み、ＣＰＵが適宜描画アクセラレータに所定の指令を出し、ビデオメモリに所定のデータを書き込みながら実行することにより実現される。図１に示したネットワーク解析装置は、現実には汎用のコンピュータに専用のプログラムを組み込むことにより実現される。

（３．処理動作）
次に、図１に示したネットワーク解析装置の処理動作について説明する。システムを起動すると、対象物設定手段４１が、画像データ上において対象物を検出し、検出した対象物に対象物マーカーを設定する。

画像データ内の対象物の検出は、静止画像中から対象物を検出するための公知の技術を採用することができる。検出された対象物の特定手法としては、様々なものがあるが、ここでは、画像データ上における対象物のｘ座標最大値、ｘ座標最小値、ｙ座標最大値、ｙ座標最小値の４つの値で特定するものとし、この４つの値で特定される矩形領域を対象物領域とする。なお、画像データにおける対象物の特定は、コンピュータが検出するものでなくても良く、対象物設定手段４１により画像表示手段２０に表示された画像を肉眼で確認し、利用者が、入力指示手段３０を利用して画像データ上における対象物を特定するようにしても良い。

続いて、対象物設定手段４１は、特定した対象物のｘｙ最大最小値を基に検出された対象物領域を構成する画素のＸ方向およびＹ方向の範囲を明示する輪郭線を発生させ、この輪郭線を対象物マーカーとして顕微鏡画像に重ねて表示出力する。

次に、この対象物マーカー発生の詳細について説明する。まず、対象物領域を構成する画素のＸＹ座標値の平均値をもとに重心座標を算出する。そして、重心座標より互いに１８０度反対の２方向に延ばした直線と対象物領域を構成する画素とが最も重心座標より離れた位置で交差する直線方向を長軸とする。さらに、長軸に対して直交し、重心座標より互いに１８０度反対の２方向に延ばした直線と対象物領域を構成する画素とが最も重心座標より離れた位置で交差する直線方向を短軸とする。このようにして求められた長軸および短軸を利用し、この長軸と短軸で構成される菱形を対象物マーカーとして発生させる。

このようにして対象物設定手段４１により発生された対象物マーカーの一例を図２（ａ）に示す。図２（ａ）に示すように、初期状態では、対象物マーカーは輪郭線と長軸を表示した状態で設定される。長軸の一方の端点を軸始点、他方の端点を軸終点とする。また、長軸上に位置しない他の２点間の長軸と直交する方向における距離を幅方向とする。

対象物設定手段４１は、発生させた対象物マーカーに、各対象物マーカーを特定するためのマーカーＩＤを付与し、菱形形状の４頂点（エッジ点）の座標値と対応付けて、画像データ記憶手段１０に登録する。

次に、対象物間リンク設定手段４２が、設定された対象物マーカー間にリンクを設定する。各対象物マーカーからは他の１つの対象物マーカーだけに対してリンクを設定することが可能となっている。他の対象物マーカーから設定されるリンクの数については制限はない。具体的なリンク設定ルールとしては、まず、他の対象物マーカーへのリンクを設定していない対象物マーカーＡの長軸の軸始点または軸終点のいずれかが、他の対象物マーカーＢの軸始点または軸終点のいずれかに所定の距離内に近接している場合、対象物マーカーＡから対象物マーカーＢへのリンクを設定する。

また、他の対象物マーカーＢへのリンクを既に設定している対象物マーカーＡの長軸の軸始点または軸終点のいずれかが、他の対象物マーカーへのリンクを設定していない対象物マーカーＣの軸始点または軸終点のいずれかに所定の距離内に近接している場合、対象物マーカーＡから対象物マーカーＢへのリンクはそのままにするため、対象物マーカーＡから対象物マーカーＣへのリンクは前述のリンク設定ルールにより設定できない。そこで逆に、対象物マーカーＣから対象物マーカーＡへのリンクを設定する。

ここで、他の対象物マーカーに対してリンクを張っていない対象物マーカー、他の対象物マーカーに対してリンクを張っていない対象物マーカーの一例をそれぞれ図２（ｂ）（ｃ）に示す。リンクを張っていない対象物マーカーは、図２（ｂ）に示すように、菱形の内部に軸始点を始点とし、長軸の１／２の長さの線分を発生させたものとなっている。また、リンクを張っている対象物マーカーは、図２（ｃ）に示すように、リンクを張っていない対象物マーカーにさらに長軸上に位置しない他の２つの菱形の頂点を結んだ線分を追加したものとなっている。対象物間リンク設定手段４２によるリンク設定処理後は、図２（ｂ）（ｃ）に示したような２種類の対象物マーカーが撮影画像上に表示されるため、リンク設定状況が一目瞭然となる。

具体的なリンク設定は、対象物間リンク設定手段４２が、対象物マーカーを特定するためのマーカーＩＤに対応付けてリンク先の対象物マーカーのマーカーＩＤをリンク先マーカーＩＤとして登録することにより行われる。

通常、撮影画像中には多数の対象物が存在するため、多数の対象物マーカーが設定されることになる。図３に、多数の対象物マーカーが存在する状況における、対象物マーカー間のリンク設定前とリンク設定後の様子を示す。図３（ａ）は、リンク設定前の様子、図３（ｂ）は、リンク設定後の様子を示している。図３（ａ）において、点線の円で示した２箇所は、対象物マーカーの軸始点、軸終点のいずれかが、他の対象物マーカーの軸始点、軸終点のいずれかと所定の距離内に近接している箇所を示している。図３（ａ）に示した対象物マーカー群に対して、対象物間リンク設定手段４２がリンク設定処理を実行した結果、対象物マーカー群は、図３（ｂ）に示したような状態に変更される。図３（ａ）において、軸始点、軸終点のいずれも近接箇所となっている中央の対象物マーカーは、右側の３つの対象物マーカーとの近接箇所においては、軸終点として他の３つの対象物マーカーからリンクが設定され、左側の対象物マーカーとの近接箇所においては、軸始点として他の単一の対象物マーカーにリンクを設定する。左側の近接箇所において、左端の対象物マーカーは、右側の対象物マーカーからリンクが設定されるため、左端が軸始点、右端が軸終点に設定される。

対象物マーカーは、上述のように、対象物設定手段４１が、対象物検出処理を実行し、対象物であると判断された対象物領域に設定されるが、他の対象物マーカーから設定されるリンクの数については制限はないものの、各対象物マーカーからは他の１つの対象物マーカーだけに対してリンクを設定することが可能となっている。そのため、たとえ対象物マーカー間が所定の距離内に近接していても、そのままではリンクを張ることができない場合が発生する。このような状況に対応するため、本システムでは、リンクの方向転換、張替えなどのリンク設定の補正を自動的に行う機能をもたせている。

図４は、自動的にリンク設定を変更することが必要となる場合の事例を示す図である。図４（ａ）に示すように、対象物マーカーＤが対象物マーカーＦにリンクを設定するとともに、対象物マーカーＥが対象物マーカーＧにリンクを設定している場合、対象物マーカーＤと対象物マーカーＥの軸始点、軸終点のいずれかが近接していても、対象物マーカーＤと対象物マーカーＥの間にリンクは設定されない。このような場合であっても、対象物マーカーＤ〜対象物マーカーＧが付されている対象物を撮影画像上で確認すると、対象物マーカーＤと対象物マーカーＥの間にリンク設定するべき状況が存在する。

この場合、対象物間リンク設定手段４２は、まず対象物マーカーＦと対象物マーカーＧの軸始点、軸終点のいずれかが近接しているか否かを確認し、近接している場合は、対象物マーカーＤと対象物マーカーＥの間にリンクを設定せず、代わりに、対象物マーカーＦから対象物マーカーＧへのリンクまたは対象物マーカーＧから対象物マーカーＦへのリンクを設定する。対象物マーカーＦと対象物マーカーＧの軸始点、軸終点のいずれもが近接していない場合は、対象物マーカーＦが他の対象物マーカーに対して設定しているリンクが存在するか否かを確認し、存在しないことが確認できた場合、対象物間リンク設定手段４２は、対象物マーカーＤから対象物マーカーＦへのリンクを外し、逆に対象物マーカーＦから対象物マーカーＤへのリンクを再設定する。この結果、対象物マーカー間のリンク関係は、図４（ｂ）に示すような状態に変更される。

この段階で対象物マーカーＤが他の対象物マーカーに対して設定しているリンクが無くなるため、続いて、対象物間リンク設定手段４２は、対象物マーカーＤから対象物マーカーＥへのリンクを設定する処理を行う。対象物マーカーＤと対象物マーカーＥの間のように軸始点、軸終点のいずれも接していない場合、リンクを設定すると同時に、対象物間リンク設定手段４２は、対象物マーカー同士の軸始点と軸終点が接するように、対象物マーカーＤと対象物マーカーＥを移動させる。この結果、対象物マーカー間のリンク関係は、図４（ｃ）に示すような状態に変更される。

また、対象物マーカーＦと対象物マーカーＧの軸始点、軸終点のいずれもが近接していない場合で、対象物マーカーＦが他の対象物マーカーに対して設定しているリンクが存在する場合、対象物マーカーＧが他の対象物マーカーに対して設定しているリンクが存在するか否かを確認し、存在しないことが確認できた場合、対象物マーカーＥから対象物マーカーＧへのリンクを外し、逆に対象物マーカーＧから対象物マーカーＥへのリンクを再設定する。この段階で対象物マーカーＥが他の対象物マーカーに対して設定しているリンクが無くなるため、対象物間リンク設定手段４２は、対象物マーカーＥから対象物マーカーＤへのリンクを設定する処理を行う。

更に、対象物マーカーＦと対象物マーカーＧの軸始点、軸終点のいずれもが近接していない場合で、対象物マーカーＦが他の対象物マーカーに対して設定しているリンクが存在し、かつ、対象物マーカーＧが他の対象物マーカーに対して設定しているリンクが存在する場合、対象物間リンク設定手段４２は、対象物マーカーＦまたは対象物マーカーＧがリンクを設定している各々のリンク先の対象物マーカーに対して、他の対象物マーカーに対して設定しているリンクが存在するか否かを同様に確認し、存在しないことが確認できた場合、リンク方向を逆にするような補正処理を同様に行う。

対象物間リンク設定手段４２による対象物マーカー間のリンク設定が終わったら、対象物グループ抽出手段４３、分岐点解析手段４４が、対象物間のネットワーク・トポロジー解析を行う。対象物間のネットワーク・トポロジー解析の大まかな流れを図５に示す。まず、対象物グループ抽出手段４３が、リンクにより連結されている対象物のグループを抽出する。このグループの抽出にあたり、ツリー解析を用いる。具体的には、リンクで接続された一連の対象物マーカー群をツリーとし、撮影画像中で設定されたＮ個の対象物マーカーをＭ個のツリーに分類する（Ｓ１００）。このツリーが、対象物のグループに相当する。

対象物グループ抽出手段４３によるツリー解析の詳細を図６に示す。ツリー解析にあたり、Ｎ個の対象物マーカーＳ（ｉ）（ｉ＝０，１，２，・・・，Ｎ−１）が他のマーカーＳ（ｊ）にリンクを設定している場合、Ｌ（ｉ）＝ｊとし、リンクを設定していない場合、Ｌ（ｉ）＝−１とする。また、求めようとするツリーの個数をＭ、Ｎ個の対象物マーカーに付与するツリーＩＤをＴ(ｉ)とする。このように定義した状態で、最初に、ｉ＝０、Ｍ＝０とするとともに、ｊ＝０，１，２，・・・，Ｎ−１においてＴ（ｊ）＝０に初期化する（Ｓ１０１）。

次に、ツリーＩＤが０であるかどうかを判断する（Ｓ１０２）。ツリーＩＤが０である場合、その対象物マーカーにツリーＩＤが設定されていないことを意味するので、ツリー個数を示す変数Ｍを１増加し、その対象物マーカーのツリーＩＤに変数Ｍを設定する（Ｓ１０３）。Ｓ１０２においてツリーＩＤが０でない場合、およびＳ１０３においてツリーＩＤにＭが設定された場合は、その対象物マーカーのリンク先の対象物マーカーのツリーＩＤが０、すなわちＴ（Ｌ（ｉ））＝０であるかどうかを判断する（Ｓ１０４）。ある対象物マーカーが属するツリーと、その対象物マーカーのリンク先の対象物マーカーが属するツリーは同じであるので、両者のツリーＩＤを同一に設定する必要がある。したがって、リンク先の対象物マーカーのツリーＩＤが０である場合は、そのツリーＩＤであるＴ（Ｌ（ｉ））をリンク元のツリーＩＤであるＴ（ｉ）と同じ値に設定する（Ｓ１０５）。

Ｓ１０４において、その対象物マーカーのリンク先の対象物マーカーのツリーＩＤが０でないと判断された場合には、既にリンク先の対象物マーカーのツリーＩＤが設定されていることになる。この場合であっても、ある対象物マーカーが属するツリーと、その対象物マーカーのリンク先の対象物マーカーが属するツリーは同じであるので、両者のツリーＩＤを同一に設定する必要がある。そこで、Ｓ１０６〜Ｓ１０９において、若いツリーＩＤに統一する処理を行う。

まず、リンク先の対象物マーカーのツリーＩＤであるＴ（Ｌ（ｉ））と、リンク元の対象物マーカーのツリーＩＤであるＴ（ｉ）のどちらが大きいかを判断する（Ｓ１０６）。そして、Ｓ１０７、Ｓ１０８においては、Ｓ１０６における判断の結果、小さい方をＴ１に、大きい方をＴ２に設定する。具体的には、Ｔ（Ｌ（ｉ））の方が大きい場合は、Ｔ（ｉ）をＴ１に、Ｔ（Ｌ（ｉ））をＴ２に設定し（Ｓ１０７）、Ｔ（ｉ）の方が大きい場合は、Ｔ（Ｌ（ｉ））をＴ１に、Ｔ（ｉ）をＴ２に設定する（Ｓ１０８）。

そして、全ての対象物マーカーのツリーＩＤであるＴ（ｊ）について、その値がＴ２であれば、Ｔ１に変更する（Ｓ１０９）。これは、リンク元とリンク先の対象物マーカーのツリーＩＤうち、大きい方と同一のツリーＩＤをもつ対象物マーカーのツリーＩＤを全て小さい方のツリーＩＤに統一する処理である。さらに、Ｓ１０９においては、全ての対象物マーカーのツリーＩＤであるＴ（ｊ）について、その値がＴ２より大きければ、そのツリーＩＤの値を１だけ減じる。これは、Ｔ２の値を持つツリーＩＤをＴ１に変更したことによりＴ２が欠番となるため、その後のツリーＩＤの値を１ずつ詰める処理である。Ｓ１０９における処理を終えたら、ツリー個数を示す変数Ｍを１だけ減じる（Ｓ１１０）。

Ｓ１０５における処理、またはＳ１０６〜Ｓ１１０における処理により、リンク元とリンク先のツリーＩＤを統一したら、次の対象物マーカーに対して処理すべく、変数ｉを１だけ増加する（Ｓ１１１）。そして、ｉがＮに達したかどうかを判断する（Ｓ１１２）。ｉが総マーカー数Ｎに満たない場合は、Ｓ１０２に戻って処理を繰り返し、ｉが総マーカー数Ｎに達した場合は、全ての対象物マーカーに対して処理を行ったことになるので、終了する。対象物グループ抽出手段４３が、図６のフローチャートに従った処理を実行した結果、各対象物マーカーには、ツリーＩＤが付与され、同一のツリーＩＤをもつ対象物マーカーは同じツリーに属するものとしてグループに分類される。

対象物グループ抽出手段４３によるツリー解析が終わったら、分岐点解析手段４４が、ツリーごとの分岐点解析と幾何形状解析を行う。具体的には、図５に示したように、ツリーごとに、２つ以上の対象物マーカーよりリンクが張られている対象物マーカーの数を解析し（Ｓ２００）、ツリーごとに、構成する対象物マーカーの長さと面積の総和値を算出出力し、構成する対象物マーカーの幅の最大値を出力する（Ｓ３００）。

分岐点解析手段４４は、解析にあたり、初期設定を行う。具体的には、Ｎ個の対象物マーカーに対して、他の対象物マーカーより設定されているリンク数（これを「分岐数」とする。）をＢ（ｉ）（ｉ＝０，１，２，・・・，Ｎ−１）とする処理を行う。また、初期状態をｊ＝０，１，２，・・・，Ｎ−１においてＢ（ｊ）＝０とした後、ｉ＝０，１，２，・・・，Ｎ−１において、Ｌ（ｉ）≧０の場合、Ｂ（Ｌ（ｉ））＝Ｂ（Ｌ（ｉ））＋１なる演算を順次実行する。これにより、各リンク先の対象物マーカーＬ（ｉ）の分岐数Ｂ（Ｌ（ｉ））が算出される。

分岐点解析手段４４による各ツリーの分岐点解析と幾何形状解析の詳細を図７に示す。Ｎ個の対象物マーカーの各々に対して、対象物マーカーの長さをＤ（ｉ）、対象物マーカーの面積をＡ（ｉ）、対象物マーカーの幅をＷ（ｉ）とする（ただし、ｉ＝０，１，２，・・・，Ｎ−１）。分岐点解析手段４４は、まず、各ツリーごとに、ツリーの総分岐数Ｂｔ（ｊ）、ツリーの長さＤｔ（ｊ）、ツリーの面積Ａｔ（ｊ）、ツリーの最大幅Ｗｔ（ｊ）を設定した後、ｉ＝０とし、ｊ＝０，・・・，Ｍ−１において、Ｂｔ（ｊ）＝Ｄｔ（ｊ）＝Ａｔ（ｊ）＝Ｗｔ（ｊ）＝０とする処理を行う（Ｓ２０１）。

続いて、分岐点解析手段４４は、各ツリーについて、ツリーの総分岐数Ｂｔ（Ｔ（ｉ））、ツリーの長さＤｔ（Ｔ（ｉ））、ツリーの面積Ａｔ（Ｔ（ｉ））、ツリーの最大幅Ｗｔ（Ｔ（ｉ））を求める処理を行う（Ｓ３０１）。具体的には、Ｂ（ｉ）＞１であれば、その対象物マーカーＳ（ｉ）は複数の対象物マーカーからリンクが設定されていることを意味し、分岐点となっているので、まず、総分岐数Ｂｔ（Ｔ（ｉ））を１だけ増加する。また、ツリーの長さＤｔ（Ｔ（ｉ））に、その対象物マーカーＳ（ｉ）の長さＤ（ｉ）を加算する。さらに、ツリーの面積Ａｔ（Ｔ（ｉ））に、その対象物マーカーＳ（ｉ）の面積Ａ（ｉ）を加算する。さらに、Ｂ（ｉ）＞１を満たした状態で、対象物マーカーＳ（ｉ）の幅Ｗ（ｉ）がＷ（ｉ）＞Ｗｔ（Ｔ（ｉ））を満たすのであれば、ツリーの最大幅Ｗｔ（ｊ）をその対象物マーカーＳ（ｉ）の幅Ｗ（ｉ）に置き換える処理を行う。

なお、Ｓ３０１において、Ｗ（ｉ）≦Ｗｔ（Ｔ（ｉ））であれば、ツリーの最大幅に変化はないので、Ｗｔ（Ｔ（ｉ））に対しては、何ら処理を行わない。また、Ｂ（ｉ）≦１であれば、対象物マーカーＳ（ｉ）においては、分岐していないことを意味するので、Ｓ３０１におけるＢｔ（ｊ）、Ｄｔ（ｊ）、面積Ａｔ（ｊ）、Ｗｔ（ｊ）に対する更新処理は行われない。

対象物マーカーＳ（ｉ）についてのＳ３０１の処理が終わったら、ｉの値を１増加して、次の対象物マーカーＳ（ｉ）についてＳ３０１の処理を実行する。このようにして、Ｎ個全ての対象物マーカーＳ（ｉ）についてＳ３０１の処理を実行し、Ｎ個の対象物マーカーＳ（ｉ）について、Ｓ３０１の処理が終わったら、ツリーごとの分岐点解析、幾何形状解析処理を終了する。

上記Ｓ３０１における処理においては、ツリーの総分岐数Ｂｔ（Ｔ（ｉ））、ツリーの長さＤｔ（Ｔ（ｉ））、ツリーの面積Ａｔ（Ｔ（ｉ））、ツリーの最大幅Ｗｔ（Ｔ（ｉ））を求める処理を行ったが、さらに各対象物マーカーＳ（ｉ）の幅Ｗ（ｉ）の平均値を求めるようにしても良い。この場合、Ｗ（ｉ）＞Ｗｔ（Ｔ（ｉ））という条件を課す必要は無い。

これらのパラメータ（ツリーの総分岐数、長さ、面積、幅）は、血管ネットワークの定量化に大いに役立つものである。特に再生医療分野においては、生体外で擬似３次元組織を構築し、それを生体に戻すという一連の流れにおいて、如何に効率的に血管ネットワークを擬似３次元組織内で構築するかという重要な課題があり、研究が盛んに行われている。その際、あらかじめ任意にデザインされた血管パターンが擬似３次元組織内でどのような挙動を示すかを解析する必要がある。また、血管系組織のラインパターンがある程度近接していると、相互に刺激し合うことによりパターンの橋架け（ブリッジ）を起こしやすい。任意にパターンを設計する際に、パターンを維持するためにはある程度の間隔でラインパターンを設計することでブリッジが起こりにくくなる。任意にデザインされたパターンが３次元組織内でそのパターンを維持するためにはそのデザインを最適化する必要があるが、その場合、血管ネットワークの分岐数を指標に評価するといった研究も行われる。以上のことより、これらのパラメータは、血管系などの動的な組織を生体外で構築し、その挙動を解析する際に非常に有用な情報であると考えられる。

以上のようにして、ネットワーク解析装置が処理を行った結果、各対象物マーカーが属するツリー（グループ）の詳細情報を得ることができる。このツリーは各対象物マーカーの連結関係を示しているため、各対象物マーカーが設定される基礎となった対象物間の連結関係と推定することができる。このため、結果として、対象物間の連結関係を解析することが可能となる。

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では、処理対象として顕微鏡画像をもとにした画像データを用い、細胞を対象物として、その連結関係を解析するようにしたが、例えば、航空写真画像や地上監視カメラにより道路・線路等を撮影した画像データを用い、道路網、線路網等のネットワークを解析するようにしても良い。

１０・・・画像データ記憶手段
２０・・・画像表示手段
３０・・・入力指示手段
４０・・・演算処理部
４１・・・対象物設定手段
４２・・・対象物間リンク設定手段
４３・・・対象物グループ抽出手段
４４・・・分岐点解析手段

Claims (8)

1. 画像データより複数の対象物を選択し、対象物の位置を明示する対象物マーカーを前記画像データ上に設定する対象物設定手段と、
   前記設定された対象物マーカーに対して、同一画像データ上で近傍に位置する他の対象物マーカーにリンクを張り、当該他の対象物マーカーにリンクを張っていることを明示する識別マークを前記対象物マーカーに付加する対象物間リンク設定手段と、
   前記複数の対象物の中で設定されているリンクにより連結されている対象物のグループを１つまたは複数個抽出する対象物グループ抽出手段と、
   前記対象物グループごとに構成される対象物の中に複数の対象物からリンクが張られている対象物を分岐点として抽出する分岐点解析手段と、
   を有することを特徴とする対象物間のネットワーク解析装置。
2. 請求項１において、
   前記対象物間リンク設定手段は、他の対象物マーカーへのリンクを設定していない対象物マーカーＡの所定のエッジ点が、他の対象物マーカーＢの所定のエッジ点に所定の距離内に近接している場合、対象物マーカーＡから対象物マーカーＢへのリンクを設定することを特徴とする対象物間のネットワーク解析装置。
3. 請求項２において、
   前記対象物間リンク設定手段は、各対象物マーカーは、他の複数の対象物マーカーからのリンクを受け入れるが、他の対象物マーカーへのリンクは１個だけ設定可能としていることを特徴とする対象物間のネットワーク解析装置。
4. 請求項３において、
   前記対象物間リンク設定手段は、他の対象物マーカーＢへのリンクを既に設定している対象物マーカーＡの所定のエッジ点が、他の対象物マーカーへのリンクを設定していない対象物マーカーＣの所定のエッジ点に所定の距離内に近接している場合、対象物マーカーＣから対象物マーカーＡへのリンクを設定することを特徴とする対象物間のネットワーク解析装置。
5. 請求項３において、
   前記対象物間リンク設定手段は、他の対象物マーカーＦへのリンクを既に設定している対象物マーカーＤの所定のエッジ点が、他の対象物マーカーＧへのリンクを既に設定している対象物マーカーＥの所定のエッジ点に所定の距離内に近接しており、対象物マーカーＦの所定のエッジ点が対象物マーカーＧの所定のエッジ点に所定の距離以上に離れている場合、対象物マーカーＤから対象物マーカーＦへのリンクを解除し、対象物マーカーＦから対象物マーカーＤへのリンクを設定し、対象物マーカーＤから対象物マーカーＥへのリンクを設定することを特徴とする対象物間のネットワーク解析装置。
6. 請求項２から請求項５のいずれかにおいて、
   前記対象物マーカーは菱形形状をしており、長軸方向の２つの頂点を前記所定のエッジ点とすることを特徴とする対象物間のネットワーク解析装置。
7. 請求項１から請求項６のいずれかにおいて、
   前記分岐点解析手段は、前記対象物グループごとに構成される各対象物マーカーの長さ、幅、面積からなる幾何学形状パラメータをもとに、長さの総和値、幅の最大値、幅の平均値、面積の総和値を算出することを特徴とする対象物間のネットワーク解析装置。
8. 請求項１から請求項７のいずれかに記載のネットワーク解析装置として、コンピュータを機能させるためのプログラム。

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