信息处理设备、信息处理方法和程序技术

提供一种信息处理设备、至少一种非瞬时性计算机可读存储介质以及一种方法，其在考虑待聚类的多维数据的特征的情况下评估聚类结果的适当性。一种信息处理设备，包括：至少一个硬件处理器；以及至少一个存储处理器可执行指令的非瞬时性计算机可读存储介质，当所述指令由所述至少一个硬件处理器执行时，使得所述至少一个硬件处理器执行：接收从多个细胞获得的多维数据；对所述多维数据进行聚类以生成聚类结果，所述聚类结果指示包括共享所述多维数据的至少一部分的第一聚类和第二聚类的多个聚类；以及输出表示聚类结果的可靠性的信息，其中该信息指示所述第一聚类和所述二聚类之间的关系。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】信息处理设备、信息处理方法和程序相关申请的交叉引用本申请要求2018年11月16日提交的日本优先权专利申请JP2018-215289的权益，其全部内容通过引用结合于此。
本公开涉及信息处理设备、信息处理方法和程序。
技术介绍
在医学、生物化学等领域，通常使用流式细胞仪来快速分析大量细胞的特征。流式细胞仪是一种通过用光束照射流经流通池的细胞并检测从细胞发出的荧光、散射光等来光学分析细胞特性的装置。这里，由流式细胞仪测量的数据是包括多种颜色的荧光强度信息的多维数据。从多个角度评估这种多维数据很重要，但是随着维度数量的增加，很难人工分析数据。因此，已经考虑了通过聚类技术对流式细胞仪测量的多维数据进行分析。聚类技术是一种利用机器学习将目标集合划分为子集合的技术，在子集合内实现内部连接和外部分离。通过使用聚类技术，可以将由流式细胞仪分析的大量细胞分成多个细胞组。例如，下面的PTL1公开了用于对由流式细胞仪测量的数据进行聚类的聚类技术的示例。引用列表专利文献PTL1：美国专利申请公开No.2013/0060775
技术实现思路
技术问题在通过聚类技术分析使用流式细胞仪的测量结果的情况下，重要的是考虑由流式细胞仪测量的多维数据的特征。另一方面，由于聚类技术是无监督学习方法，因此难以评估所获得的聚类结果的适当性等。因此，难以评估所获得的聚类结果是否适合由流式细胞仪测量的多维数据的特征。因此，需要一种能够考虑待聚类的多维数据的特征来评估聚类结果的适当性的技术。问题的解决方案根据本公开，提供了一种信息处理设备，包括：至少一个硬件处理器；以及至少一个存储处理器可执行指令的非瞬时性计算机可读存储介质，当所述指令由所述至少一个硬件处理器执行时，使得所述至少一个硬件处理器执行：接收从多个细胞获得的多维数据；对所述多维数据进行聚类以生成聚类结果，所述聚类结果指示包括共享所述多维数据的至少一部分的第一聚类和第二聚类的多个聚类；以及输出表示所述聚类结果的可靠性的信息，其中所述信息指示所述第一聚类和所述第二聚类之间的关系。此外，根据本公开，提供了至少一种存储处理器可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当所述指令由至少一个硬件处理器执行时，使得所述至少一个硬件处理器执行：接收从多个细胞获得的多维数据；对所述多维数据进行聚类以生成聚类结果，所述聚类结果指示包括共享所述多维数据的至少一部分的第一聚类和第二聚类的多个聚类；以及输出表示所述聚类结果的可靠性的信息，其中所述信息指示所述第一聚类和所述第二聚类之间的关系。此外，根据本公开，提供了一种方法，包括：接收从多个细胞获得的多维数据；对所述多维数据进行聚类以生成聚类结果，所述聚类结果指示包括共享所述多维数据的至少一部分的第一聚类和第二聚类的多个聚类；以及输出表示所述聚类结果的可靠性的信息，其中所述信息指示所述第一聚类和所述第二聚类之间的关系。根据本公开，通过将多级聚类中的各个聚类的评估值彼此进行比较，可以在聚类适当性低的情况下确定前元聚类和后元聚类之间是否存在关系。本专利技术的有益效果如上所述，根据本公开，可以在考虑到待聚类的多维数据的特征的情况下，评估聚类结果的适当性。请注意，上述效果不一定受到限制，并且，与上述效果一起或代替上述效果，可以发挥本说明书中示出的任何效果，或者可以从本说明书中解读的其他效果。附图说明图1是示意性示出包括根据本公开实施例的信息处理设备的系统的配置示例的示意图。图2是图示根据实施例的信息处理设备的配置示例的框图。图3A是示出表示信息处理设备的聚类结果的图像显示的示例的说明图。图3B是示出表示信息处理设备的聚类结果的图像显示的示例的说明图。图3C是示出表示信息处理设备的聚类结果的图像显示的示例的说明图。图4是曲线图，其中针对每个后元聚类绘制了前元聚类和后元聚类的评估值。图5是示出一种模式的说明图，在该模式中，从其中针对每个后元聚类绘制前元聚类和后元聚类的评估值的图表中额外显示所选聚类的每个维度的测量数据。图6A是示出图像显示的示例的说明图，其中指定被确定为具有预定关系的第一聚类和第二聚类的指示叠加在图3A所示的图像显示上。图6B是示出图像显示的示例的说明图，其中指定被确定为具有预定关系的第一聚类和第二聚类的指示叠加在图3B所示的图像显示上。图6C是示出图像显示的示例的说明图，其中指定被确定为具有预定关系的第一聚类和第二聚类的指示叠加在图3C所示的图像显示上。图7是示出根据实施例的信息处理设备的操作示例的流程图。图8是示意性示出根据实施例的变型例的信息处理设备的配置示例的框图。图9是示出根据实施例的变型例的信息处理设备的操作示例的流程图。图10是将根据实施例的信息处理设备应用于病理图像分析的情况下的流程图。图11是示出应用根据实施例的信息处理设备的分析流程的流程图。图12是将根据实施例的信息处理设备应用于多个样本之间的比较分析的情况下的流程图。图13是图示根据实施例的信息处理设备的硬件配置示例的框图。具体实施方式在下文中，将参照附图详细描述本公开的优选实施例。请注意，在本说明书和附图中，具有基本相同功能配置的组件将指定相同的附图标记，并且将省略多余的描述。请注意，将按以下顺序进行描述。1.整个系统的配置示例2.信息处理设备的配置示例3.信息处理设备的操作示例4.变型例5.应用示例6.硬件配置示例<1.整个系统的配置示例>首先，参照图1，将描述包括根据本公开实施例的信息处理设备的系统100的配置。图1是示意性示出包括根据本实施例的信息处理设备的系统100的配置示例的示意图。如图1所示，根据本实施例的系统100包括测量设备10、信息处理设备20以及终端装置30和40。测量设备10、信息处理设备20以及终端装置30和40经由网络N连接，以便能够彼此通信。网络N可以是例如移动通信网络或信息通信网络，例如互联网或局域网，或者可以是多种这些网络的组合。测量设备10是能够检测来自待测量的细胞等的每种颜色的荧光的测量设备。测量设备10可以是例如流式细胞仪，其允许荧光染色的细胞高速流过流通池流通池，并用光照射流通池以检测来自细胞的每种颜色光的荧光。可选地，测量设备可以是荧光显微镜、共聚焦激光显微镜等，其观察染色细胞的荧光以检测来自细胞的每种颜色光的荧光。信息处理设备20基于与由测量设备10测量的细胞的荧光有关的信息来对每个待测量的细胞进行聚类。由此，信息处理设备20可以将由测量设备10测量的每个细胞分成多个组(即，聚类)。此外，信息处理设备20可以评估对每个细胞进行聚类的结果的适当性。由此，信息处理设备20可以向终端装置30和40中的每一个发送信息，该信息指定其聚类结果被确定为不适当的聚类。信息处理本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息处理设备，包括：/n至少一个硬件处理器；以及/n至少一个非瞬时性计算机可读存储介质，其上存储有处理器可执行指令，当所述指令由所述至少一个硬件处理器执行时，使得所述至少一个硬件处理器执行：/n接收从多个细胞获得的多维数据；/n对所述多维数据进行聚类以生成聚类结果，所述聚类结果指示包括共享所述多维数据的至少一部分的第一聚类和第二聚类的多个聚类；以及/n输出表示所述聚类结果的可靠性的信息，其中所述信息指示所述第一聚类和所述第二聚类之间的关系。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20181116 JP 2018-2152891.一种信息处理设备，包括：
至少一个硬件处理器；以及
至少一个非瞬时性计算机可读存储介质，其上存储有处理器可执行指令，当所述指令由所述至少一个硬件处理器执行时，使得所述至少一个硬件处理器执行：
接收从多个细胞获得的多维数据；
对所述多维数据进行聚类以生成聚类结果，所述聚类结果指示包括共享所述多维数据的至少一部分的第一聚类和第二聚类的多个聚类；以及
输出表示所述聚类结果的可靠性的信息，其中所述信息指示所述第一聚类和所述第二聚类之间的关系。


2.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，表示所述聚类结果的可靠性的信息是通过确定所述第一聚类的第一评估值和所述第二聚类的第二评估值而获得的，并且所述信息指示所述第一评估值和所述第二评估值之间的关系。


3.根据权利要求2所述的信息处理设备，其中，所述第一评估值是和所述第一聚类与所述多个聚类中的至少一些聚类的分离度相关联的指标。


4.根据权利要求2所述的信息处理设备，其中，所述第一聚类对应于所述多维数据中的一组检测事件，并且确定所述第一评估值还包括确定所述组中的各个检测事件与所述第一聚类的中心之间的距离。


5.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，所述第二聚类是通过将所述第一聚类与所述多个聚类中的另一聚类整合而获得的。


6.根据权利要求5所述的信息处理设备，其中，第一评估值和第二评估值之间的所述关系是：所述第一评估值大于所述第二评估值。


7.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，所述第二聚类是通过将所述第一聚类分成多个聚类而获得的。


8.根据权利要求7所述的信息处理设备，其中，第一评估值和第二评估值之间的所述关系是：所述第二评估值大于所述第一评估值。


9.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，对所述多维数据进行聚类还包括：
对所述多维数据进行聚类以生成第一组聚类，所述第一组聚类包括对应于所述多维数据中的一组检测事件的所述第一聚类；以及
对所述一组检测事件进行聚类以生成包括所述第二聚类的第二组聚类。


10.根据权利要求9所述的信息处理设备，其中，所述一组检测事件中的每...

【专利技术属性】
技术研发人员：村田泠，山根健治，榎润一郎，
申请(专利权)人：索尼公司，
类型：发明
国别省市：日本;JP