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C.elegans are often used to study of function of gene, but it is difficult for human observation to distinguish the mutants of C.elegans. To solve this problem, the system, which can classify the mutant types automatically using the computer vision, is now studying. In previous work, we described the preprocessing method for automated-classification system. In this paper, we introduce shape features, which can be extracted from an acquisition image. We divide the feature into two categories, which are related to size and posture of the worm, and each feature is described mathematically. We validate the shape information experimentally. And we use hierarchical clustering algorithm for classification. It reveals that 4 mutants of the worm, which are used in experiment, can be classified with over 90% of success rate.
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