[发明专利]控制装置、控制方法和程序

说明书

[问题]为了有效地可视化与将被孵化的多个对象相关的孵化情况。[解决方案]提供了一种包括显示控制单元的控制装置，显示控制单元控制与将被孵化的对象的孵化状态相关的动态显示，将被孵化的对象包括具有分裂潜能的细胞，使用基于机器学习算法生成的学习模型通过形态分析沿着时间序列来估计孵化状态，其中，显示控制单元控制与将被孵化的对象相关的孵化状态的比较显示。此外，提供一种控制方法，包括：通过处理器控制与将被孵化的对象的孵化状态相关的动态显示，将被孵化的对象的孵化状态包括具有分裂潜能的细胞，使用基于机器学习算法生成的学习模型通过形态分析沿着时间序列来估计孵化状态，其中，控制显示还包括控制与将被孵化的对象相关的培养状态的比较显示。

技术领域

本公开涉及一种控制装置、控制方法和程序。

背景技术

近年来，沿着时间序列捕获细胞等的图像并观察细胞中的时间变化的技术已被广泛使用。例如，专利文献1公开了一种估计与作为培养靶标的细胞的分裂相关的阶段的技术。

引用列表

专利文献

专利文献1：PCT国际申请公开号2016-509845的日文译文

发明内容

本发明要解决的问题是：

通过上述方式，在观察诸如细胞的培养对象时，通常同时培养大量细胞并对其进行观察和评估。然而，在专利文献1公开的技术中，没有充分考虑多个培养靶标的观察结果和评估结果的呈现。

因此，本公开提出了一种控制装置、控制方法和程序，其是新颖、改进的，且能够有效地可视化与多个培养靶标相关的培养状态。

解决问题的方案

根据本发明，提供了一种包括显示控制单元的控制装置，显示控制单元控制与培养靶标的培养状态相关的动态显示，培养靶标包括具有分裂潜能的细胞，使用基于机器学习算法生成的学习模型通过形态分析沿着时间序列来估计培养状态，其中，显示控制单元控制多个培养靶标的培养状态的比较显示。

此外，根据本公开，提供了一种控制方法，包括：通过处理器控制与培养靶标的培养状态相关的动态显示，培养靶标包括具有分裂潜能的细胞，使用基于机器学习算法生成的学习模型通过形态分析沿着时间序列来估计培养状态，且控制显示还包括控制多个培养靶标的培养状态的比较显示。

此外，根据本公开，提供了一种使计算机用作控制装置的程序，控制装置包括显示控制单元，显示控制单元控制与培养靶标的培养状态相关的动态显示，培养靶标包括具有分裂潜能的细胞，使用基于机器学习算法生成的学习模型通过形态分析沿着时间序列估计培养状态，其中，显示控制单元控制多个培养靶标的培养状态的比较显示。

本发明的效果

如上所述，根据本公开，可以有效地可视化与多个培养靶标相关的培养状态。

注意，上述效果不一定是限制性的，除了上述效果之外或代替上述效果，还可以发挥本说明书中描述的任何效果或可以由本说明书掌握的其他效果。

附图说明

[图1]是根据本公开的实施方式的由显示控制单元控制的示例性用户界面。

[图2]是说明根据相同实施方式的控制系统的示例性功能配置的框图。

[图3]是描述通过根据相同实施方式的显示控制单元对与培养靶标相关的培养状态的比较显示控制的示图。

[图4]是描述根据相同实施方式的用于针对受精卵的确定相关的状态的比较显示控制的示图。

[图5]是示出根据相同实施方式的受精卵的卵裂定时和卵裂后经过时间的示例性显示的示图。