JPH02128156A - 電気泳動像の自動認識方法および装置 - Google Patents
電気泳動像の自動認識方法および装置Info
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- JPH02128156A JPH02128156A JP63281702A JP28170288A JPH02128156A JP H02128156 A JPH02128156 A JP H02128156A JP 63281702 A JP63281702 A JP 63281702A JP 28170288 A JP28170288 A JP 28170288A JP H02128156 A JPH02128156 A JP H02128156A
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Landscapes
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、電気泳動像の自動認識方法およびその装置に
関し、特に、電気泳動像のＤＮＡシーケンスフィルム画
像から自動的にデータの解析および取得を行う装置にお
いて、泳動レーンの境界を確実に識別し、自動認識を行
う電気泳動像の自動認識方法および装置に関するもので
ある。
関し、特に、電気泳動像のＤＮＡシーケンスフィルム画
像から自動的にデータの解析および取得を行う装置にお
いて、泳動レーンの境界を確実に識別し、自動認識を行
う電気泳動像の自動認識方法および装置に関するもので
ある。
バイオテクノロジーの中心課題として、遺伝物質である
Ｄ Ｎ Ａ （Ｄｅｏｘｙｒｉｂｏ Ｎｕｃｌｅｉｃ
Ａｃ１ｄ） の研究が盛んに行われている。ＤＮＡの研
究では、ＤＮＡの構成要素である塩基の配列を決定し、
解析することが重要な課題である。この塩基配列の決定
手段として、ジデオキシ（Ｄｉｄｅｏｘｙ）法によるシ
ーケンシングという手法が広く用いられている。
Ｄ Ｎ Ａ （Ｄｅｏｘｙｒｉｂｏ Ｎｕｃｌｅｉｃ
Ａｃ１ｄ） の研究が盛んに行われている。ＤＮＡの研
究では、ＤＮＡの構成要素である塩基の配列を決定し、
解析することが重要な課題である。この塩基配列の決定
手段として、ジデオキシ（Ｄｉｄｅｏｘｙ）法によるシ
ーケンシングという手法が広く用いられている。
これは放射線で標識したＤＮＡを電気泳動で展開し、Ｘ
＠フィルム上に撮影することによって、肉眼で読み取れ
るようにする方法である。このようにして作成されたフ
ィルムは、ＤＮＡシーケンスフィルムと呼ばれ、フィル
ム上の黒斑の並びをたどることで、塩基配列を決定でき
る。塩基配列の決定は生物学の基礎研究分野から医学、
薬学、農芸化学などの応用まで広く基本的な技法として
用いられるため５作成されるＤＮＡシーケンスフィルム
は急激に増加している。ＤＮＡシーケンスフィルムには
、１枚で約２ 、０００〜３，０００の塩基が映し出さ
れており、読み取りには熟練者でも数時間を要する。こ
のため、ＤＮＡシーケンスフィルムからＤＮＡの塩基配
列を自動的に読み取って決定するＤＮＡシーケンスフィ
ルム自動認識装置が所望されている。
＠フィルム上に撮影することによって、肉眼で読み取れ
るようにする方法である。このようにして作成されたフ
ィルムは、ＤＮＡシーケンスフィルムと呼ばれ、フィル
ム上の黒斑の並びをたどることで、塩基配列を決定でき
る。塩基配列の決定は生物学の基礎研究分野から医学、
薬学、農芸化学などの応用まで広く基本的な技法として
用いられるため５作成されるＤＮＡシーケンスフィルム
は急激に増加している。ＤＮＡシーケンスフィルムには
、１枚で約２ 、０００〜３，０００の塩基が映し出さ
れており、読み取りには熟練者でも数時間を要する。こ
のため、ＤＮＡシーケンスフィルムからＤＮＡの塩基配
列を自動的に読み取って決定するＤＮＡシーケンスフィ
ルム自動認識装置が所望されている。
ところで、ＤＮＡシーケンスフィルムのような電気泳動
像の自動計測を行い、自動認識を行う装―において、電
気泳動像レーンの境界識別は、自動認識化のための最も
基本的な技術である。電気泳動像レーンの境界識別は、
例えば、電気泳動像の画像パターンから電気泳動方向と
垂直な方向の変化を表す特性量を全体の電気泳動に対し
て求めることにより行う。また、この電気泳動像レーン
の境界識別方式を電気泳動像の小断片ごとに適用した場
合も、境界の判定は個々の特性量の変化により行うよう
にしている。
像の自動計測を行い、自動認識を行う装―において、電
気泳動像レーンの境界識別は、自動認識化のための最も
基本的な技術である。電気泳動像レーンの境界識別は、
例えば、電気泳動像の画像パターンから電気泳動方向と
垂直な方向の変化を表す特性量を全体の電気泳動に対し
て求めることにより行う。また、この電気泳動像レーン
の境界識別方式を電気泳動像の小断片ごとに適用した場
合も、境界の判定は個々の特性量の変化により行うよう
にしている。
ところで、電気泳動像では、電気泳動像の作成工程から
明らかなように、泳動像レーンの境界は必ずしも直線的
でなく、泳動基質の濃度差や温度条件等により１種々の
湾曲、変形を生ずる。また、泳動像の濃度も必ずしも均
質な濃度ではなく、泳動距離が長くなるにつれ濃度が漸
減する。このため、電気泳動像レーンの境界識別が困難
となる。
明らかなように、泳動像レーンの境界は必ずしも直線的
でなく、泳動基質の濃度差や温度条件等により１種々の
湾曲、変形を生ずる。また、泳動像の濃度も必ずしも均
質な濃度ではなく、泳動距離が長くなるにつれ濃度が漸
減する。このため、電気泳動像レーンの境界識別が困難
となる。
従来の技術では、この点についての配慮がされておらず
、泳動像レーンの境界で湾曲、変形が生じている場合や
泳動像の濃度の低下が著しい場合には、境界認識で誤認
識が生じたり、境界認識が不能となるという問題があっ
た。
、泳動像レーンの境界で湾曲、変形が生じている場合や
泳動像の濃度の低下が著しい場合には、境界認識で誤認
識が生じたり、境界認識が不能となるという問題があっ
た。
本発明は、前記問題点を解決するためになされたもので
ある。
ある。
本発明の目的は、電気泳動像のＤＮＡシーケンスフィル
ム画像から自動的にデータの解析および取得を行う装置
において、泳動レーンの境界を確実に識別し、自動認識
を行う電気泳動像の自動認識方法および装置を提供する
ことにある。
ム画像から自動的にデータの解析および取得を行う装置
において、泳動レーンの境界を確実に識別し、自動認識
を行う電気泳動像の自動認識方法および装置を提供する
ことにある。
本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は１本
明細書の記述及び添付図面によって明らかになるであろ
う。
明細書の記述及び添付図面によって明らかになるであろ
う。
上記目的を達成するため、本発明においては。
電気泳動像を取得し、自動認識する方法において、電気
泳動方向に展開する小区間に分けて、差分絶対値の和か
ら各小区間の境界特性値を求め、該境界特性値を小区間
毎にマツチングを行い、小区間毎の電気泳動方向と直交
する軸の対応関係を示す曲線座標系を求め、該曲線座標
系に沿って境界特性値の積分量を求めて波形合成を行い
、境界位置ごとに極大点を持つ一次元特性値を算出し、
該一次元特性値から周期幅の異なる移動平均を求めるフ
ィルタリングを行い、ピークをノイズから分離し、該ピ
ークを前記曲線座標系に沿って展開して泳動レーン境界
形状を求めることを特徴とする。
泳動方向に展開する小区間に分けて、差分絶対値の和か
ら各小区間の境界特性値を求め、該境界特性値を小区間
毎にマツチングを行い、小区間毎の電気泳動方向と直交
する軸の対応関係を示す曲線座標系を求め、該曲線座標
系に沿って境界特性値の積分量を求めて波形合成を行い
、境界位置ごとに極大点を持つ一次元特性値を算出し、
該一次元特性値から周期幅の異なる移動平均を求めるフ
ィルタリングを行い、ピークをノイズから分離し、該ピ
ークを前記曲線座標系に沿って展開して泳動レーン境界
形状を求めることを特徴とする。
前記手段によれば、電気泳動像を取得し、加工する段階
において、電気泳動方向に展開する小区間に分けて、差
分絶対値の和を求め、各々の小区間毎に境界特性値を求
め、この境界特性値を小区間同志でマツチングを行うこ
とで小区間ごとの電気泳動方向と直交する軸の対応関係
を示す曲線座標系を求める。そして、該曲線座標系に沿
って境界特性値の積分量を求める波形合成を行い、境界
位置ごとに極大点を持つ一次元特性値を算出し。
において、電気泳動方向に展開する小区間に分けて、差
分絶対値の和を求め、各々の小区間毎に境界特性値を求
め、この境界特性値を小区間同志でマツチングを行うこ
とで小区間ごとの電気泳動方向と直交する軸の対応関係
を示す曲線座標系を求める。そして、該曲線座標系に沿
って境界特性値の積分量を求める波形合成を行い、境界
位置ごとに極大点を持つ一次元特性値を算出し。
これを周期幅の異なる移動平均を求めるフィルタリング
を行ってピークをノイズから分離し、該ピークを曲線座
標系に沿って展開して境界の曲線を求める。
を行ってピークをノイズから分離し、該ピークを曲線座
標系に沿って展開して境界の曲線を求める。
すなわち、電気泳動像の小区間ごとの境界特性値を一度
、−次元的な情報に畳み込み、再度２次元的な境界情報
に復元する。このため、局所的なノイズの影響を受けに
くく、全体像の情報を適確に判断できる。また、境界特
性値のマチソングは値の絶対値の大小に関係なく行える
ので、濃度に変化の影響を受けない。
、−次元的な情報に畳み込み、再度２次元的な境界情報
に復元する。このため、局所的なノイズの影響を受けに
くく、全体像の情報を適確に判断できる。また、境界特
性値のマチソングは値の絶対値の大小に関係なく行える
ので、濃度に変化の影響を受けない。
これにより、境界は曲線座標系に沿って求められるため
、境界の湾曲、変形に対しても精度良く識別することが
できる。
、境界の湾曲、変形に対しても精度良く識別することが
できる。
以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体的に説明す
る。
る。
第１図は、本発明の一実施例にかかる電気泳動像自動認
識装置の要部構成を示すブロック図である。また、第２
ａ図および第２ｂ図は、ＤＮＡシーケンスフィルムの電
気泳動像から泳動レーン境界判定を行う処理例を示す図
である。
識装置の要部構成を示すブロック図である。また、第２
ａ図および第２ｂ図は、ＤＮＡシーケンスフィルムの電
気泳動像から泳動レーン境界判定を行う処理例を示す図
である。
第２ａ図および第２ｂ図において、１０は入力される電
気泳動像のＤＮＡシーケンスフィルムであり、２０は電
気泳動像のＤＮＡシーケンスフィルムに泳動レーン境界
線を付加した出力画像例である。
気泳動像のＤＮＡシーケンスフィルムであり、２０は電
気泳動像のＤＮＡシーケンスフィルムに泳動レーン境界
線を付加した出力画像例である。
また、２１は泳動レーン境界線である。ＤＮＡシーケン
スフィルム１０は、放射性物質や蛍光物質等で標識した
対象物質を基質中で電圧を付加して泳動展開し、放射線
検出用フィルム（Ｘ線フィルム）を感光させて、電気泳
動像画像が記録されたフィルムとして得られたものであ
る。
スフィルム１０は、放射性物質や蛍光物質等で標識した
対象物質を基質中で電圧を付加して泳動展開し、放射線
検出用フィルム（Ｘ線フィルム）を感光させて、電気泳
動像画像が記録されたフィルムとして得られたものであ
る。
例えば、ジデオキシ法により得られたＤＮＡシーケンス
フィルムの例においては、第２ａ図および第２ｂ図に示
すように、泳動レーンの境界は、交互に高濃度部分が表
われる模様の境界であり、明確な境界線が検出できる訳
ではない、電気泳動のゆらぎ２幅の変化、濃淡の変化な
どにより境界線の形状の明確な検出ができなくなってい
る。
フィルムの例においては、第２ａ図および第２ｂ図に示
すように、泳動レーンの境界は、交互に高濃度部分が表
われる模様の境界であり、明確な境界線が検出できる訳
ではない、電気泳動のゆらぎ２幅の変化、濃淡の変化な
どにより境界線の形状の明確な検出ができなくなってい
る。
このため、本発明の実施例にかかる電気泳動像の自動認
識方法によれば、この泳動レーン境界線の識別処理を、
境界抽出特性値に対して、情報ロスの少ない一次元化を
行うことにより５画像の変形、ノイズ、濃度変化の影響
を受けにくく、識別の精度の高いレーン境界形状の識別
を行う。
識方法によれば、この泳動レーン境界線の識別処理を、
境界抽出特性値に対して、情報ロスの少ない一次元化を
行うことにより５画像の変形、ノイズ、濃度変化の影響
を受けにくく、識別の精度の高いレーン境界形状の識別
を行う。
第１図のブロック図に、電気泳動像自動認識装置の要部
構成を示す。第１図に示す構成の回路ブロックにより所
定の演算処理を行い、泳動レーン境界を検出する。第１
図を参照して、泳動レーン境界検出の処理を説明する。
構成を示す。第１図に示す構成の回路ブロックにより所
定の演算処理を行い、泳動レーン境界を検出する。第１
図を参照して、泳動レーン境界検出の処理を説明する。
ＤＮＡシーケンスフィルム１０の電気泳動原画像は、Ｃ
ＯＤスキャナから構成される原画像入力装置１１により
読み込まれ、特性抽出回路１２において、電気泳動方向
と垂直な方向に所定数の小区間に分割されて、各々の小
区間毎の特性値が算出される。
ＯＤスキャナから構成される原画像入力装置１１により
読み込まれ、特性抽出回路１２において、電気泳動方向
と垂直な方向に所定数の小区間に分割されて、各々の小
区間毎の特性値が算出される。
特性抽出回路１２で算出された各々の小区間毎の特性値
は、順次に小区間特性値記憶部１３に記憶される。ここ
に記憶される小区間特性値データ１３ａは、各々の小区
間の画像データについて、その隣り合う画素間の変化分
の絶対値を求めることにより算出されたものである。す
なわち、各小区間毎の原画像の濃淡データに対して差分
の絶体値を求めることにより算出する。例えば、■隣接
する画素間の差の絶対値をとり積分する方法、■隣接す
る微少領域の数画素の平均値の間の差の絶対値をとり積
分する方法等により、微少領域画素の間の変化分の差の
絶対値を求めることにより算出する。このように算出し
た小区間特性値データ１３ａは、電気泳動原画像の泳動
レーンの境界位置にピークを持つ波形データとなってい
る。しかし、この波形データは未だノイズが多く載って
おり、また、分断されているために電気泳動原画像の全
体の泳動レーン境界を直接に判定することはできない。
は、順次に小区間特性値記憶部１３に記憶される。ここ
に記憶される小区間特性値データ１３ａは、各々の小区
間の画像データについて、その隣り合う画素間の変化分
の絶対値を求めることにより算出されたものである。す
なわち、各小区間毎の原画像の濃淡データに対して差分
の絶体値を求めることにより算出する。例えば、■隣接
する画素間の差の絶対値をとり積分する方法、■隣接す
る微少領域の数画素の平均値の間の差の絶対値をとり積
分する方法等により、微少領域画素の間の変化分の差の
絶対値を求めることにより算出する。このように算出し
た小区間特性値データ１３ａは、電気泳動原画像の泳動
レーンの境界位置にピークを持つ波形データとなってい
る。しかし、この波形データは未だノイズが多く載って
おり、また、分断されているために電気泳動原画像の全
体の泳動レーン境界を直接に判定することはできない。
このため、小区間特性値記憶部１３に記憶された小区間
特性値データ１３ａは１次に、マツチング回路１４に与
えられる。マツチング回路１４においては、与えられた
小区間特性値データ１３ａに対して、ＤＰマツチング処
理を行う。このＤＰマツチング処理は、例えば、音声波
形や画像データなどのノイズ成分が多い波形のマツチン
グを行うのに広く用いられている手法であり、周知の手
法であるので詳細な説明は省略するが、マツチング回路
１４は、例えば、小区間特性値１３ａの各対応点の積の
和が最大になる偏差を出すような処理を、ハードウェア
あるいはソフトウェアにより行う。このマツチング処理
により、電気泳動原画像の全体のつながりを示す各点の
偏差に相当する曲線座標系データ１５ａを求め、曲線座
標系データ記憶部１５に格納する。
特性値データ１３ａは１次に、マツチング回路１４に与
えられる。マツチング回路１４においては、与えられた
小区間特性値データ１３ａに対して、ＤＰマツチング処
理を行う。このＤＰマツチング処理は、例えば、音声波
形や画像データなどのノイズ成分が多い波形のマツチン
グを行うのに広く用いられている手法であり、周知の手
法であるので詳細な説明は省略するが、マツチング回路
１４は、例えば、小区間特性値１３ａの各対応点の積の
和が最大になる偏差を出すような処理を、ハードウェア
あるいはソフトウェアにより行う。このマツチング処理
により、電気泳動原画像の全体のつながりを示す各点の
偏差に相当する曲線座標系データ１５ａを求め、曲線座
標系データ記憶部１５に格納する。
これにより、各々の小区間特性値データ１３ａの最適な
対応を表す曲線座標系データ１５ａを求めることができ
る。
対応を表す曲線座標系データ１５ａを求めることができ
る。
これらのデータから波形合成回路１６は、曲線座標系デ
ータ１５ａの曲線座標系に沿って、複数の各小区間特性
値データ１３ａの積分を行って波形合成を行い、小区間
特性値データ１３ａの全体の値を一次元化した合成特性
値１６ａを得る。この合成特性値１６ａは、電気泳動像
の原画像の泳動レーン境界に対応する位置に強いピーク
を持つデータとなる。
ータ１５ａの曲線座標系に沿って、複数の各小区間特性
値データ１３ａの積分を行って波形合成を行い、小区間
特性値データ１３ａの全体の値を一次元化した合成特性
値１６ａを得る。この合成特性値１６ａは、電気泳動像
の原画像の泳動レーン境界に対応する位置に強いピーク
を持つデータとなる。
合成特性値１６ａはピークを持つが、未だノイズが載っ
ており、更にピークを微細なノイズと区別するため移動
平均フィルタ処理を行う。これは、合成特性値１６ａを
、例えば、半周期幅の移動平均を出力する第１の移動平
均フィルタ１７Ａと、１周期幅の移動平均を出力する第
２の移動平均フィルタ１７Ｂとに与え、これらのフィル
タ出力の差を差分回路１８から得ることにより行う。こ
れにより、低ノイズ合成特性値波形１８ａを得ることが
できる。
ており、更にピークを微細なノイズと区別するため移動
平均フィルタ処理を行う。これは、合成特性値１６ａを
、例えば、半周期幅の移動平均を出力する第１の移動平
均フィルタ１７Ａと、１周期幅の移動平均を出力する第
２の移動平均フィルタ１７Ｂとに与え、これらのフィル
タ出力の差を差分回路１８から得ることにより行う。こ
れにより、低ノイズ合成特性値波形１８ａを得ることが
できる。
なお、この場合の移動平均を求める周期幅は、原画像の
特性に応じて適宜変更して、最も低ノイズ波形が得られ
るようにする。こうして求められた低ノイズ合成特性値
波形１８ａは、泳動レーン境界に対応する成分だけを持
ち、容易にピーク位置を求めることができる波形となっ
ている。
特性に応じて適宜変更して、最も低ノイズ波形が得られ
るようにする。こうして求められた低ノイズ合成特性値
波形１８ａは、泳動レーン境界に対応する成分だけを持
ち、容易にピーク位置を求めることができる波形となっ
ている。
ピーク再展開回路１９は、低ノイズ合成特性値波形１８
ａを曲線座標系データ記憶部１５からの曲線座標系に沿
ってピーク再展開を行い、求めるべき泳動レーン境界デ
ータ２１を得る。この泳動レーン境界データ２１により
１図示しない処理装置により。
ａを曲線座標系データ記憶部１５からの曲線座標系に沿
ってピーク再展開を行い、求めるべき泳動レーン境界デ
ータ２１を得る。この泳動レーン境界データ２１により
１図示しない処理装置により。
または、人手によるマニュアル操作により、原画像の電
気泳動像の各レーンの判定を行い、ＤＮＡシーケンスの
自動認識を行う。
気泳動像の各レーンの判定を行い、ＤＮＡシーケンスの
自動認識を行う。
以上、説明したように１本実施例によれば、合成特性値
は、マツチングを行い得られた曲線座標系に沿って、電
気泳動像の全体の原画像の特徴を一次元化したもので、
泳動レーン境界の変形を正しく識別することができ、ま
た、移動平均フィルタによって周期成分に合致しないノ
イズが効率良く除去される。このため、極めて正確に泳
動レーン境界の判定を行うことができ、ＤＮＡシーケン
スの自動認識を容易に行うことができる。なお。
は、マツチングを行い得られた曲線座標系に沿って、電
気泳動像の全体の原画像の特徴を一次元化したもので、
泳動レーン境界の変形を正しく識別することができ、ま
た、移動平均フィルタによって周期成分に合致しないノ
イズが効率良く除去される。このため、極めて正確に泳
動レーン境界の判定を行うことができ、ＤＮＡシーケン
スの自動認識を容易に行うことができる。なお。
電気泳動原画像としては、ここではＤＮＡシーケンスフ
ィルムにおける電気泳動像として説明したが、処理する
電気泳動像は、ＤＮＡシーケンス解析解析２分向定を目
的とし、標識として、放射性同位体、蛍光物質９色素を
用い、媒体としてフィルム、感光紙、ゲル、吸着紙、磁
性記録体、帯電性記録体、ＩＣメモリ等を用い、泳動軸
を距離。
ィルムにおける電気泳動像として説明したが、処理する
電気泳動像は、ＤＮＡシーケンス解析解析２分向定を目
的とし、標識として、放射性同位体、蛍光物質９色素を
用い、媒体としてフィルム、感光紙、ゲル、吸着紙、磁
性記録体、帯電性記録体、ＩＣメモリ等を用い、泳動軸
を距離。
時間として得られた電気泳動像を処理するもので良い。
また、電気泳動像の画像データは、アナログ画像データ
、ディジタル画像データのいずれであっても良い。
、ディジタル画像データのいずれであっても良い。
電気泳動原画像は、原画像入力装置のＣＯＤスキャナに
より、ドツトデータとして読み取り、処理装置のコンピ
ュータの画像表示用メモリ上に置くことができる。これ
により、画像の表示と演算を並列して行うことができ、
メモリ効率を低下させることはない。
より、ドツトデータとして読み取り、処理装置のコンピ
ュータの画像表示用メモリ上に置くことができる。これ
により、画像の表示と演算を並列して行うことができ、
メモリ効率を低下させることはない。
以上説明した本実施例の要点をまとめれば、次のように
なる。すなわち、 （１）電気泳動像のパターン画像の自動認識を行う装置
において、電気泳動像原画像データを電気泳動方向に展
開する小区間に分けて、各小区間の差分絶対値の和を求
め、境界特性値を求め、該境界特性値を小区間毎にマツ
チングを行い２分割小区の特性値のマツチング処理を行
う。
なる。すなわち、 （１）電気泳動像のパターン画像の自動認識を行う装置
において、電気泳動像原画像データを電気泳動方向に展
開する小区間に分けて、各小区間の差分絶対値の和を求
め、境界特性値を求め、該境界特性値を小区間毎にマツ
チングを行い２分割小区の特性値のマツチング処理を行
う。
（２）マツチング処理により、泳動レーン境界線の形状
方向に沿った曲線座標系を求め、これに沿った境界特性
値の合成波形を求める。
方向に沿った曲線座標系を求め、これに沿った境界特性
値の合成波形を求める。
（３）境界特性値に対して異なる周期幅の移動平均を求
めるフィルタを用いて、境界特性値に対して異なる幅の
移動平均の差分を取ることでノイズを除去する。
めるフィルタを用いて、境界特性値に対して異なる幅の
移動平均の差分を取ることでノイズを除去する。
（４）また、電気泳動原画像は、原画像入力装置のＣＯ
Ｄスキャナにより、ドツトデータとして読み取り、処理
装置のコンピュータの画像表示用メモリ上に置き１画像
出力用メモリと画像処理用メモリを共用することにより
、画像の表示と演算を並列して行い、メモリ効率を低下
させることなく、処理を行う 以上１本発明を実施例にもとづき具体的に説明したが、
本発明は、前記実施例に限定されるものではなく、その
要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であること
は言うまでもない。
Ｄスキャナにより、ドツトデータとして読み取り、処理
装置のコンピュータの画像表示用メモリ上に置き１画像
出力用メモリと画像処理用メモリを共用することにより
、画像の表示と演算を並列して行い、メモリ効率を低下
させることなく、処理を行う 以上１本発明を実施例にもとづき具体的に説明したが、
本発明は、前記実施例に限定されるものではなく、その
要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であること
は言うまでもない。
以上、説明したように、本発明によれば、電気泳動像の
泳動レーン境界の画像境界が正確に判定できるので、電
気泳動像を自動計測し、自動認識する装置において様々
な泳動パターンに対して安定した識別率を確保できる。
泳動レーン境界の画像境界が正確に判定できるので、電
気泳動像を自動計測し、自動認識する装置において様々
な泳動パターンに対して安定した識別率を確保できる。
第１図は、本発明の一実施例にかかる電気泳動像自動認
識装置の要部構成を示すブロック図、第２ａ図および第
２ｂ図は、ＤＮＡシーケンスフィルムの電気泳動像から
泳動レーン境界判定を行う処理例を示す図である。 図中、１０・・・ＤＮＡシーケンスフィルム、２０・・
・泳動レーン境界線を付加した出力画像例、２１・・・
泳動レーン境界線。１１・・・原画像入力装置、１２・
・・特性抽出回路、１３・・・小区間特性値記憶部、１
４・・・マツチング回路、１５・・・曲線座標系データ
記憶部、１６・・・波形合成回路、１７Ａ、１７Ｂ・・
・移動平均フィルタ、１８・・・差分回路、１９・・・
ピーク再展開回路。
識装置の要部構成を示すブロック図、第２ａ図および第
２ｂ図は、ＤＮＡシーケンスフィルムの電気泳動像から
泳動レーン境界判定を行う処理例を示す図である。 図中、１０・・・ＤＮＡシーケンスフィルム、２０・・
・泳動レーン境界線を付加した出力画像例、２１・・・
泳動レーン境界線。１１・・・原画像入力装置、１２・
・・特性抽出回路、１３・・・小区間特性値記憶部、１
４・・・マツチング回路、１５・・・曲線座標系データ
記憶部、１６・・・波形合成回路、１７Ａ、１７Ｂ・・
・移動平均フィルタ、１８・・・差分回路、１９・・・
ピーク再展開回路。
Claims (3)
- （１）電気泳動像を取得し、自動認識する方法において
、電気泳動方向に展開する小区間に分けて、差分絶対値
の和から各小区間の境界特性値を求め、該境界特性値を
小区間毎にマッチングを行い、小区間毎の電気泳動方向
と直交する軸の対応関係を示す曲線座標系を求め、該曲
線座標系に沿って境界特性値の積分量を求めて波形合成
を行い、境界位置ごとに極大点を持つ一次元特性値を算
出し、該一次元特性値から周期幅の異なる移動平均を求
めるフィルタリングを行い、ピークをノイズから分離し
、該ピークを前記曲線座標系に沿って展開して泳動レー
ン境界形状を求めることを特徴とする電気泳動像の自動
認識方法。 - （２）電気泳動像フィルムの画像パターンからＤＮＡシ
ーケンスを自動認識する装置において、電気泳動像原画
像を電気泳動方向と直交する方向で小区間に分割し、分
割小区間で隣り合う画素間で変化分の絶対値の特性値を
抽出して、小区間毎の特性値を求め、該特性値の各々の
マッチングを行い、形状方向に沿う曲線座標系を求め、
該曲線座標系に沿って特性値の波形合成を行い一次元境
界特性値とし、該一次元境界特性値に対して異なる周期
幅の移動平均の差分を取り、ピーク値からノイズを除去
し、該ピークを曲線座標系に沿って展開して境界の形状
を求め、電気泳動像原画像の泳動レーン境界判定を行い
、ＤＮＡシーケンスの自動認識を行うことを特徴とする
電気泳動像の自動認識方法。 - （３）電気泳動像フィルムのパターン画像を自動認識し
、電気泳動像原画像の泳動レーンの境界判定を行い、Ｄ
ＮＡシーケンスを自動認識する装置において、電気泳動
像原画像を入力する原画像入力装置と、入力した電気泳
動像原画像を電気泳動方向と直交する方向で小区間に分
割し、分割小区間で隣り合う画素間で変化分の絶体値の
特性値を抽出して、複数の小区間特性値を求める特性抽
出回路と、該小区間特性値の各々のマッチングを行い、
形状方向に沿う曲線座標系データを求めるマッチング回
路と、該曲線座標系に沿って特性値の合成を行う波形合
成回路と、境界特性値に対して異なる周期幅の移動平均
を取る複数の移動平均フィルタと、複数の移動平均フィ
ルタの出力の差分をとる差分回路と、差分回路出力と曲
線座標系データによりピーク再展開を行うピーク再展開
回路とを備えたことを特徴とする電気泳動像の自動認識
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63281702A JPH0731155B2 (ja) | 1988-11-07 | 1988-11-07 | 電気泳動像の自動認識方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63281702A JPH0731155B2 (ja) | 1988-11-07 | 1988-11-07 | 電気泳動像の自動認識方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02128156A true JPH02128156A (ja) | 1990-05-16 |
| JPH0731155B2 JPH0731155B2 (ja) | 1995-04-10 |
Family
ID=17642789
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63281702A Expired - Fee Related JPH0731155B2 (ja) | 1988-11-07 | 1988-11-07 | 電気泳動像の自動認識方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0731155B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04294257A (ja) * | 1991-03-22 | 1992-10-19 | Hitachi Software Eng Co Ltd | 多色泳動パターン読み取り装置 |
| US6559341B2 (en) | 1997-11-25 | 2003-05-06 | Nihon Nohyaku Co., Ltd. | Phthalic acid diamide derivatives, fluorine-containing aniline compounds as starting material, agricultural and horticultural insecticides, and a method for application of the insecticides |
| JP2006330852A (ja) * | 2005-05-23 | 2006-12-07 | Nikkan Kagaku Kk | バイオパターンセンシングによる複合有機物品質比較装置およびシステムおよび記録メディア |
| JP2009270931A (ja) * | 2008-05-07 | 2009-11-19 | Hitachi High-Technologies Corp | 単一核酸分子観察装置 |
-
1988
- 1988-11-07 JP JP63281702A patent/JPH0731155B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04294257A (ja) * | 1991-03-22 | 1992-10-19 | Hitachi Software Eng Co Ltd | 多色泳動パターン読み取り装置 |
| US6559341B2 (en) | 1997-11-25 | 2003-05-06 | Nihon Nohyaku Co., Ltd. | Phthalic acid diamide derivatives, fluorine-containing aniline compounds as starting material, agricultural and horticultural insecticides, and a method for application of the insecticides |
| JP2006330852A (ja) * | 2005-05-23 | 2006-12-07 | Nikkan Kagaku Kk | バイオパターンセンシングによる複合有機物品質比較装置およびシステムおよび記録メディア |
| JP2009270931A (ja) * | 2008-05-07 | 2009-11-19 | Hitachi High-Technologies Corp | 単一核酸分子観察装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0731155B2 (ja) | 1995-04-10 |
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