[发明专利]学习结果输出装置及学习结果输出程序

说明书

学习结果输出装置包含：机器学习部，基于表示学习对象物的形状的形态信息，关于学习对象物的属性中的至少一种属性，将该属性的程度作为评价轴来进行机器学习；和图表信息生成部，基于表示机器学习部进行机器学习而得的学习结果的学习模型来生成图表信息，该图表信息示出以评价轴作为轴来表示学习结果的图表。

技术领域

本发明涉及学习结果输出装置及学习结果输出程序。本申请基于2017年3月29日在日本提出申请的日本特愿2017-064387号主张优先权，并在此引用其内容。

背景技术

在以往，已知有对测定对象进行荧光染色并根据该荧光亮度的总量来评价测定对象特征的流式细胞法及利用该流式细胞法的流式细胞仪(例如，专利文献1)。此外，还已知有根据图像来评价作为测定对象的细胞、细菌等微粒的荧光显微镜和图像细胞仪。另外，还已知有以与流式细胞仪等同的通量高速拍摄微粒的形态信息的成像流式细胞仪(例如，专利文献2)。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利第5534214号公报

专利文献2：美国专利第6249341号说明书

发明内容

发明所要解决的技术问题

在现有技术中，通过预先确定的、荧光亮度和散射光的总量等评价轴来示出测定对象的特征。该预先确定的评价轴由对测定对象进行测定的测定人员确定。但是，在测定对象的特征中，不仅包含荧光亮度、散射光的总量，还包含细胞的形态信息、分子定位等二维空间上的特征这类使用一直以来的直方图、散点图等图表无法呈现的特征、或是测定人员未注意到的特征。该特征中包含用现有图表表示法无法表示的特征或测定人员未注意到的特征，因此存在如下问题，即，无法利用现有的预先确定的评价轴和图表表示法来完全呈现出测定对象的特征，并且无法对具有这些特征的测定对象的粒子群选择性地进行可视化(选通)，而且无法对其进行分取(分选)。

本发明的技术问题在于，提供基于测定对象的形态信息来对粒子群进行分类的学习结果输出装置及学习结果输出程序。

用于解决技术问题的手段

本发明的一方面为学习结果输出装置，上述学习结果输出装置包括：机器学习部，基于表示学习对象物的形状的形态信息，对于所述学习对象物的属性中的至少一种属性，将该属性的程度作为评价轴来进行机器学习；和图表信息生成部，基于表示所述机器学习部进行机器学习而得的学习结果的学习模型，生成图表信息，所述图表信息示出以所述评价轴作为轴来表示所述学习结果的图表。

此外，本发明的一方面为，在上述的学习结果输出装置中，还包括操作检测部，所述操作检测部检测对基于所述学习模型的所述评价轴进行选择的操作，所述图表信息生成部以通过所述操作检测部检测出的操作而选择了的评价轴作为轴，来生成所述图表信息。

此外，本发明的一方面为，在上述的学习结果输出装置中，所述操作检测部还对基于所述图表信息生成部所生成的所述图表信息的、所述学习对象物的可视化操作进行检测。

此外，本发明的一方面为，在上述的学习结果输出装置中，还包括控制信号生成部，所述控制信号生成部基于所述操作检测部检测出的所述可视化操作，来生成用于所述学习对象物的划分的控制信号。

此外，本发明的一方面为，在上述的学习结果输出装置中，所述形态信息是指下述的光信号的时序信号，即：利用具有结构化的照明图案的光学系统和具有光特性相互不同的多个区域的结构化的检测系统这两者之一或双方，在改变所述学习对象、所述光学系统、所述检测系统中任意两者间的相对位置的过程中，示出通过一个或少量个像素检测元件检测出的所述学习对象物的光信号的时序信号。