TOP > 国内特許検索 > 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

国内特許コード P170014594
整理番号 S2017-0323-N0
掲載日 2017年9月15日
出願番号 特願2017-032011
公開番号 特開2018-134051
出願日 平成29年2月23日(2017.2.23)
公開日 平成30年8月30日(2018.8.30)
発明者
  • 神沼 英里
出願人
  • 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構
発明の名称 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
発明の概要 【課題】環境に存在している生物を容易に識別することができる情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】学習部は、生物が存在する環境を撮像した撮像画像を少なくとも含む環境情報と、前記環境に存在する生物を塩基配列に基づいて同定した結果である生物情報と、を対応付けた教師データに基づいて機械学習を行う。画像取得部は、環境を撮像した撮像画像を取得する。生物特定部は、学習部による機械学習の結果に基づいて、取得部が取得した撮像画像に対応する生物を特定する。
【選択図】図3
従来技術、競合技術の概要


従来から、人工知能や画像認識技術を用いて、顕微鏡を通じて撮像された画像から微生物を識別することが提案されている。例えば、特許文献1には、顕微鏡カメラで撮像した処理水の画像データを取り込み、この画像データからモデルベースとマッチング方式による画像認識処理により微生物を同定及び計数する生物相診断支援システムについて記載されている。非特許文献1には、人工ニューラルネットワーク(ANN:Artificial Neural Network、以下、単にニューラルネットワーク又はNNとも呼ぶ)を用いて顕微鏡の画像から、種々の菌類を分類する手法について記載されている。

産業上の利用分野


本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

特許請求の範囲 【請求項1】
生物が存在する環境を撮像した撮像画像を少なくとも含む環境情報と、前記環境に存在する生物を塩基配列に基づいて同定した結果である生物情報と、を対応付けた教師データに基づいて機械学習を行う学習部と、
環境を撮像した撮像画像を取得する画像取得部と、
前記学習部による機械学習の結果に基づいて、前記画像取得部が取得した撮像画像に対応する生物を特定する生物特定部と、
を備える情報処理装置。

【請求項2】
生物毎に対応づけられた物質を示すデータを参照して、
前記生物特定部が特定した生物に対応する物質を特定する生物情報処理部を備える
請求項1に記載の情報処理装置。

【請求項3】
前記生物特定部は、所定時間毎に前記画像取得部が取得した撮像画像に対応する生物を特定し、
前記生物特定部が特定した生物の変化を検出するとき、前記生物特定部が特定した生物を示す生物情報を生物情報出力部に出力させる生物情報処理部を備える
請求項1又は請求項2に記載の情報処理装置。

【請求項4】
前記生物特定部は、所定時間毎に前記画像取得部が取得した撮像画像に対応する生物を特定し、
前記生物特定部が特定した生物の存在量が所定の存在量を超えるとき、前記生物特定部が特定した生物を示す生物情報を生物情報出力部に出力させる生物情報処理部を備える
請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項5】
前記画像取得部が取得した撮像画像が示す環境である設置環境の状態を示す検出情報と、前記生物特定部が特定した生物の存在量に基づいて、前記設置環境に設置された機器の制御量を定める生物情報処理部を備える
請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項6】
生物が存在する環境を撮像した撮像画像を少なくとも含む環境情報と、前記環境に存在する生物を塩基配列に基づいて同定した結果である生物情報と、を対応付けた教師データに基づいて機械学習を行う学習部と、
生物の識別情報を取得する生物識別情報取得部と、
前記学習部による機械学習の結果に基づいて、前記生物識別情報取得部が取得した生物の識別情報に対応する環境を特定する環境特定部と、
を備える情報処理装置。

【請求項7】
情報処理装置における情報処理方法であって、
生物が存在する環境を撮像した撮像画像を少なくとも含む環境情報と、前記環境に存在する生物を塩基配列に基づいて同定した結果である生物情報と、を対応付けた教師データに基づいて機械学習を行う学習ステップと、
環境を撮像した撮像画像を取得する画像取得ステップと、
前記学習ステップによる機械学習の結果に基づいて、前記画像取得ステップにより取得された撮像画像に対応する生物を特定する生物特定ステップと、
を有する情報処理方法。

【請求項8】
情報処理装置における情報処理方法であって、
生物が存在する環境を撮像した撮像画像を少なくとも含む環境情報と、前記環境に存在する生物を塩基配列に基づいて同定した結果である生物情報と、を対応付けた教師データに基づいて機械学習を行う学習ステップと、
生物の識別情報を取得する生物識別情報取得ステップと、
前記学習ステップによる機械学習の結果に基づいて、前記生物識別情報取得ステップにより取得された生物の識別情報に対応する環境を特定する環境特定ステップと、
を備える情報処理方法。

【請求項9】
コンピュータに、
生物が存在する環境を撮像した撮像画像を少なくとも含む環境情報と、前記環境に存在する生物を遺伝子の塩基配列に基づいて同定した結果である生物情報と、を対応付けた教師データに基づいて機械学習を行う学習手順と、
環境を撮像した撮像画像を取得する画像取得手順と、
前記学習手順による機械学習の結果に基づいて、前記画像取得手順により取得された撮像画像に対応する生物を特定する生物特定手順と、
を実行させるためのプログラム。

【請求項10】
コンピュータに、
生物が存在する環境を撮像した撮像画像を少なくとも含む環境情報と、前記環境に存在する生物を塩基配列に基づいて同定した結果である生物情報と、を対応付けた教師データに基づいて機械学習を行う学習手順と、
生物の識別情報を取得する生物識別情報取得手順と、
前記学習手順による機械学習の結果に基づいて、前記生物識別情報取得手順により取得された生物の識別情報に対応する環境を特定する環境特定手順と、
を実行させるためのプログラム。

【請求項11】
アプリケーションプログラミングインタフェースに含まれるサブルーチンとして実装される請求項9又は請求項10に記載のプログラム。
国際特許分類(IPC)
Fターム
画像

※ 画像をクリックすると拡大します。

JP2017032011thum.jpg
出願権利状態 公開


PAGE TOP

close
close
close
close
close
close
close