(57)【要約】【課題】対象領域を処理して生物学的特徴を発見すること。【解決手段】領域リデファイナは、クロマトグラフィ／質量分析画像のセット中の境界エリアを再定義する。リデファイナは、対象とする共通の特徴を指す画像中のピークを定義し、位置を同定する。再定義された境界エリアは、対象とする特徴に関連付けられた他のピークの位置を特定する。ピークは、構成画像、または構成画像のセットの組み合わせとして形成された合成画像を使用して反復的に識別および抽出される。【選択図】図１Ｂ
2010118053.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも２つの構成画像からなるセットの一部を受け取るように構成されたデータセレクタと、
前記受け取った構成画像のセットの一部に基づき、前記構成画像のセット中で共通の種に関連付けられたピークの境界エリアを変更するように、ハードウェア上で実行されるように構成された領域リデファイナであって、前記境界エリアは前記構成画像のセットにわたり前記ピークの位置を同定する、領域リデファイナと
を備えることを特徴とする反復領域プロセッサ。
【請求項２】
前記共通の種に関連付けられたピークを含んでいる対象領域を、前記共通の種に関連付けられた別のピークを含んでいる、異なる構成画像中の対応する対象領域と位置合わせするように構成されたマイクロアライナをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のプロセッサ。
【請求項３】
前記共通の種の同定を提供するように構成されたリコンシリエータをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のプロセッサ。
【請求項４】
前記リコンシリエータは、ピーク再構築工程をハードウェア上で実行するピークリアセンブラを含むことを特徴とする請求項３に記載のプロセッサ。
【請求項５】
前記データセレクタは、前記構成画像の一部を合成画像の一部として受け取ることを特徴とする請求項１に記載のプロセッサ。
【請求項６】
前記データセレクタは、前記構成画像の一部を個別に受け取ることを特徴とする請求項１に記載のプロセッサ。
【請求項７】
前記構成画像はクロマトグラフィ／質量分析の画像であることを特徴とする請求項１に記載のプロセッサ。
【請求項８】
領域再定義の方法であって、
少なくとも２つの構成画像からなるセットに関連付けられた少なくとも１つの対象領域を定義することと、
前記構成画像のセットまたは前記構成画像のセットに関連付けられた合成画像に基づいて対象領域を再定義することと、
構成画像にわたり共通の種に関連付けられていると識別されるピークの境界エリアを変更することであって、前記境界エリアは前記構成画像のセット中でピークの位置を同定する、変更することと
を備えることを特徴とする方法。
【請求項９】
前記構成画像のセットから選択された少なくとも２つの構成画像の一部のみを位置合わせすることをさらに備え、前記構成画像の一部は、個々の対象領域に関連付けられていることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記合成画像の分割に基づいて、前記構成画像のセットに関連付けられた少なくとも１つの共通の種を同定することをさらに備えることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
個々の構成画像に基づいて、前記構成画像のセットに関連付けられた少なくとも１つの共通の種を同定することをさらに備えることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
再定義は、合成画像の合成スニペットを形成することによりピークの境界エリアを変更することを含み、前記合成スニペットは、前記構成画像のセット中で前記共通の種に関連付けられたピークをとらえることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
前記合成スニペットを分割し、前記合成スニペットに基づいて分割後のピークを識別することをさらに備えることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
共通ピーク境界に基づいて、前記構成画像のセットに見つけられるピークの前記境界エリアを変更することをさらに備えることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１５】
分析用の対象領域を選択する方法を実装するためのコンピュータ実行可能命令が格納されたコンピュータ可読媒体であって、前記方法は、
少なくとも２つの構成画像を含む合成画像または構成画像のセットを選択することと、
前記構成画像のセットの前記構成画像にわたって共通の種を指すピークの境界エリアを変更するように、前記合成画像、または、前記構成画像のセットの構成画像の少なくとも１つ、のうちの少なくとも１つに関連付けられた選択領域を再定義することであって、前記境界エリアは、前記ピークの位置を同定することと
を備えることを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記方法は、前記構成画像のセット中の少なくとも２つの構成画像の領域のみを位置合わせすることをさらに備えることを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記方法は、前記合成画像の分割に基づいて、前記構成画像のセットに関連付けられた少なくとも１つの共通の種を同定することをさらに備えることを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記方法は、前記構成画像に基づいて、前記構成画像のセットに関連付けられた少なくとも１つの共通の種を同定することをさらに備えることを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
再定義は、前記構成画像のセットにわたり前記共通の種に関連付けられたピークを含む合成スニペットを形成することにより、前記合成画像上に見つけられるピークの前記境界エリアを変更することを含むことを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記方法は、前記合成スニペットを分割し、分割された分割ピークを共にまとめることに基づいて前記共通の種を同定することをさらに備えることを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
再定義は、共通ピーク境界を形成することにより、前記構成画像上に見つけられるピークの前記境界エリアを変更することを含むことを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
前記構成画像はクロマトグラフィ／質量分析の画像であることを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、化学および生物試料の分析に関する。
【背景技術】
【０００２】
本出願は、参照により本明細書に組み込まれている、２００８年１０月２３日に出願した米国特許仮出願第６１／１０７，９８８号明細書の利益を請求するものである。
【０００３】
実験においては、液体クロマトグラフィ／質量分析工程から形成された複数の画像に発見されるピークが、医薬品の発見を明らかにする証拠となる。１つの画像について、境界エリアが定義されて、対象とする生物学的手がかりを表すピークの位置を同定することができる。残りの画像については、すべてが、潜在的に異なる、対象の生物学的手がかりを表す多くの他のピークがある可能性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、残りの画像中で同じピークが識別され、位置が同定されなければならない。さらに、誤った科学的結論を招きかねない、ピーク境界エリアの中に望ましくないアーチファクトを含める危険性を低減するために、すべての画像上で位置が同定された境界エリアは、すべての画像上にわたるピークを包含するために、必要とされる最小限の境界領域でなければならない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この要約は、以下の詳細な説明でさらに説明する概念の一部を簡略化した形態で紹介するために提供される。この要約は、特許請求の範囲に記載される主題の主要な特徴を明らかにするものでも、特許請求の範囲に記載される主題の範囲を特定する助けとして使用されるものでもない。
【０００６】
本発明の主題の一態様は、反復領域プロセッサを含み、この反復領域プロセッサは、構成画像にわたり１つの種を指すピークの境界エリアを変更して、それらピークの定量化を容易にするように、ハードウェア上で実行されるように構成された領域リデファイナ（ｒｅｄｅｆｉｎｅｒ）を備え、境界エリアは、構成画像にわたりピークの位置を同定するために使用される。本発明で使用される場合、ピークとは、調査対象の試料が原因となる分析信号中の変化である。液体クロマトグラフィ（ＬＣ）と質量分析（ＭＳ）の併用では、そのようなピークは通例、溶出時間（または時間間隔）および質量対電荷（ｍ／ｚ）比に関連付けられる。ピークの例には、単一のピーク、ピークのまとまり、あるいは他の連続した信号変化が含まれる。
【０００７】
本発明の主題の別の態様は、対象領域を処理して生物学的特徴を発見する方法を含み、この方法は、合成画像を使用して対象領域を再定義するか、または合成画像を使用せずに構成画像のセットを使用して対象領域を再定義するかを選択することを備える。この方法はさらに、対象領域を再定義して構成画像にわたり１つの種を指すピークの境界エリアを変更して、それらピークの定量化を容易にすることを備え、境界エリアは、構成画像にわたりピークの位置を同定するために使用される。
【０００８】
本発明の主題のさらに別の態様は、対象領域を処理して生物学的特徴を発見する方法を実装するためのコンピュータ実行可能命令が格納されたコンピュータ可読媒体を含み、該方法は、合成画像を使用して対象領域を再定義するか、または合成画像を使用せずに構成画像のセットを使用して対象領域を再定義するかを選択することを備える。該方法はさらに、対象領域を再定義して構成画像にわたり１つの種を指すピークの境界エリアを変更して、それらピークの定量化を容易にすることを備え、境界エリアは、構成画像にわたりピークの位置を同定するために使用される。
【０００９】
本発明の上記およびその他の目的、特徴、および効果は、添付図面を参照しながら進める以下の詳細な説明からより明らかになろう。
【００１０】
本発明の上記態様およびそれに付随する効果の多くは、以下の詳細な説明を添付図面と併せて読むことにより、よりよく理解されると、より容易に理解することができよう。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１Ａ】調製済みの生物サンプルを処理して生物学的候補のリストを研究者に対して生成する例示的ハードウェア構成要素を示すブロック図である。
【図１Ｂ】反復的な領域再定義工程を実行する例示的ハードウェア構成要素を示すブロック図である。
【図２Ａ】例示的なＬＣ／ＭＳ画像（構成画像）を示す図である。
【図２Ｂ】例示的なＬＣ／ＭＳ画像（構成画像）を示す図である。
【図２Ｃ】例示的なＬＣ／ＭＳ画像（構成画像）を示す図である。
【図２Ｄ】例示的な合成画像を示す図である。
【図３Ａ】構成画像のスニペットおよび例示的なマイクロアライン後のスニペットを示す図である。
【図３Ｂ】構成画像のスニペットおよび例示的なマイクロアライン後のスニペットを示す図である。
【図３Ｃ】例示的な合成スニペットを示す図である。
【図４Ａ】分割後の例示的合成スニペットを示す図である。
【図４Ｂ】構成画像の例示的な分割を示す図である。
【図４Ｃ】構成画像の例示的な分割を示す図である。
【図４Ｄ】構成画像の例示的な分割を示す図である。
【図５Ａ】例示的な構成画像を示す図である。
【図５Ｂ】例示的な構成画像を示す図である。
【図５Ｃ】例示的な構成画像を示す図である。
【図５Ｄ】例示的な構成画像を示す図である。
【図５Ｅ】合成画像から導出された例示的なピークマスクを示す図である。
【図５Ｆ】事前に形成されたピークマスクを使用した例示的なピークの識別を示す図である。
【図５Ｇ】例示的なピークマスクで識別された合成画像の例示的スニペットを示す図である。
【図５Ｈ】例示的なピークマスクが重ねられた個々の各種構成画像の例示的スニペットを示す図である。
【図５Ｉ】例示的なピークマスクが重ねられた個々の各種構成画像の例示的スニペットを示す図である。
【図５Ｊ】例示的なピークマスクが重ねられた個々の各種構成画像の例示的スニペットを示す図である。
【図５Ｋ】各種の構成画像の例示的なマイクロアライン後のスニペットを示す図である。
【００１２】
【図５Ｌ】各種の構成画像の例示的なマイクロアライン後のスニペットを示す図である。
【図５Ｍ】各種の構成画像の例示的なマイクロアライン後のスニペットを示す図である。
【図５Ｎ】例示的なマイクロアライン後の合成スニペットを示す図である。
【図５Ｏ】例示的なマイクロアライン後の合成スニペットを示す図である。
【図５Ｐ】例示的なマイクロアライン後の合成スニペットから形成された例示的なピークマスクを示す図である。
【図５Ｑ】例示的なピークマスクを使用して、マイクロアラインされた合成スニペットから切り出されたさらなる例示的スニペットを示す図である。
【図５Ｒ】例示的スニペットのさらなる分割を示す図である。
【図５Ｓ】例示的なピークマスクを示す図である。
【図５Ｔ】個々の各種構成画像の例示的スニペット上の例示的ピークを示す図である。
【図５Ｕ】個々の各種構成画像の例示的スニペット上の例示的ピークを示す図である。
【図５Ｖ】個々の各種構成画像の例示的スニペット上の例示的ピークを示す図である。
【図６Ａ】例示的な構成画像を示す図である。
【図６Ｂ】例示的な構成画像を示す図である。
【図６Ｃ】例示的な構成画像を示す図である。
【図６Ｄ】例示的なピークマスクを示す図である。
【図６Ｅ】例示的なピークマスクを示す図である。
【図６Ｆ】例示的なピークマスクを示す図である。
【図６Ｇ】構成画像を使用せずにピークマスク間に識別された関係を示す図である。
【図６Ｈ】構成画像を使用せずにピークマスク間に識別された関係を示す図である。
【図６Ｉ】構成画像を使用せずにピークマスク間に識別された関係を示す図である。
【図６Ｊ】ピークマスクの行列を示す図である。
【図６Ｋ】本発明の主題の一実施形態に係る共通ピークマスクの選択を示す図である。
【図６Ｌ】各種のピークマスクで検出された各種構成画像からのピークを示す図である。
【図６Ｍ】各種のピークマスクで検出された各種構成画像からのピークを示す図である。
【図６Ｎ】各種のピークマスクで検出された各種構成画像からのピークを示す図である。
【図６Ｏ】本発明の主題の一実施形態に係り、各種の共通ピークマスクで検出された各種構成画像からのピークを示す図である。
【図６Ｐ】本発明の主題の一実施形態に係り、各種の共通ピークマスクで検出された各種構成画像からのピークを示す図である。
【図６Ｑ】本発明の主題の一実施形態に係り、各種の共通ピークマスクで検出された各種構成画像からのピークを示す図である。
【図７Ａ】対象領域を反復的に再定義して生物学的特徴を発見する方法を説明する工程図である。
【図７Ｂ】対象領域を反復的に再定義して生物学的特徴を発見する方法を説明する工程図である。
【図７Ｃ】対象領域を反復的に再定義して生物学的特徴を発見する方法を説明する工程図である。
【図７Ｄ】対象領域を反復的に再定義して生物学的特徴を発見する方法を説明する工程図である。
【図７Ｅ】対象領域を反復的に再定義して生物学的特徴を発見する方法を説明する工程図である。
【図７Ｆ】対象領域を反復的に再定義して生物学的特徴を発見する方法を説明する工程図である。
【図７Ｇ】対象領域を反復的に再定義して生物学的特徴を発見する方法を説明する工程図である。
【図７Ｈ】対象領域を反復的に再定義して生物学的特徴を発見する方法を説明する工程図である。
【図７Ｉ】対象領域を反復的に再定義して生物学的特徴を発見する方法を説明する工程図である。
【図７Ｊ】対象領域を反復的に再定義して生物学的特徴を発見する方法を説明する工程図である。
【図７Ｋ】対象領域を反復的に再定義して生物学的特徴を発見する方法を説明する工程図である。
【図７Ｌ】対象領域を反復的に再定義して生物学的特徴を発見する方法を説明する工程図である。
【図７Ｍ】対象領域を反復的に再定義して生物学的特徴を発見する方法を説明する工程図である。
【図７Ｎ】対象領域を反復的に再定義して生物学的特徴を発見する方法を説明する工程図である。
【図８】開示される方法を実装するのに適した代表的なコンピューティング環境を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本出願および特許請求の範囲で使用される場合、単数形の「ａ」、「ａｎ」および「ｔｈｅ」は、当該文脈が明確に指定しない限り複数形を含む。また、用語「〜を含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」は、「〜を備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」を意味する。さらに、用語「結合された（ｃｏｕｐｌｅｄ）」は、結合された物の間にある中間要素の存在を排除しない。
【００１４】
本明細書に記載されるシステム、装置、および方法は、決して制限的なものと解釈されるべきではない。本開示は、単独での、ならびに相互と各種コンビネーションおよびサブコンビネーションされた、開示される各種実施形態の新規かつ非自明なすべての特徴および態様を対象とする。ここに開示されるシステム、方法、および装置は、それらの特定の態様または特徴または組み合わせに制限されず、また、開示されるシステム、方法、および装置は、１つまたは複数の特定の利益が存在すること、あるいは問題が解決されることを必要とするものでもない。動作理論はいずれも説明を容易にするためであるが、ここに開示されるシステム、方法、および装置は、それらの動作理論に制限されない。
【００１５】
開示される方法の一部は、説明上の利便性のために動作を特定の連続した順序で説明するが、以下で述べる特定の文言で特定の順序付けが必要とされない限り、そのような方式の説明は順序の入れ替えを包含することを理解されたい。たとえば、順番に説明される動作は、場合によっては、順序を入れ替える、あるいは同時に行われてよい。さらに、図を簡潔にするために、添付図面は、開示されるシステム、方法、および装置が他のシステム、方法、および装置と併せて使用されることが可能な各種方式を示さない場合がある。また、説明では、開示される方法を説明するために「生成する（ｐｒｏｄｕｃｅ）」や「提供する（ｐｒｏｖｉｄｅ）」のような用語を用いる箇所がある。そうした用語は、実際に行われる動作の高水準の抽象化である。それらの用語に対応する実際の動作は特定の実装に応じて異なり、当業者には容易に認識することができる。
【００１６】
質量分析は、液体クロマトグラフィ、ゲル電気泳動、ガスクロマトグラフィ、イオン拡散等の他の分離技術と組み合わせられる。そのような技術を組み合わせることで得られたデータは、ｎ次元のデータセットとして表されることができる。たとえば、クロマトグラフィの保持時間と質量スペクトルの質量対電荷比が、第１および第２の軸からなる座標として使用されることができる。その座標に関連付けられた信号強度がデータ値の２次元配列として表されることができ、そのようなデータは、画像または画像データと呼ぶことができる。
【００１７】
質量分析と液体クロマトグラフィは、生物サンプルの評価に適用されることが可能な２つの重要な分離技術であり、以下の説明ではＬＣ／ＭＳデータセット（本明細書では画像または画像データと呼ぶ）が使用されるが、他の種類のデータが使用されてよい。典型的な生物試料には、蛋白質、炭水化物、脂質、および代謝産物の混合物があるが、他の化学または生物試料が同様に調査されることができ、ここに開示される方法および装置は非生物試料にも適用されることができる。
【００１８】
開示される方法および装置の例の一部は、薬剤研究に関連する。薬学医療研究はしばしば、病態や投薬を用いた治療に対する反応等の生理的状態の指標である生物化学物質を特定することを目指す。そのような化学物質の１つまたは複数からなるセットは、バイオマーカと呼ばれる。バイオマーカを使用して、病態あるいは他の生理的状態を診断することができる。バイオマーカは、研究所で臨床エンドポイントの代用として使用されることができ、そのようなバイオマーカは、代理エンドポイントと呼ばれる。代理エンドポイントを使用すると、被験者、さらには被験動物を要することなく医薬品を開発することができる。薬の開発は、試験管で代理エンドポイントの存在を検査することによって開始することができる。
【００１９】
一般的なシナリオは、生検試料、血液、唾液、羊水等の生物試料を、その試料に関連する複合化学混合物が液体クロマトグラフィ／質量分析機器に取り込まれるように処理するものである。そして、その処理の結果得られたデータ（保持時間およびｍ／ｚ比に応じた信号強度）が使用されて、その複合混合物中の生化学物質を同定する。ここに開示される方法および装置は、データの一部のみを選択することにより、生物化学的に関連性がより高いデータを識別することを可能にする。具体的には、本方法および装置は、典型的には対象の信号に混入する可能性があるノイズまたは他の外部信号から対象とする信号部分を分離または抽出することにより、ＬＣ／ＭＳのデータセットから、向上した信号対雑音比を有する１つまたは複数の化学物質の対象信号を特定することを可能にする。１つまたは複数の成分（ｍｏｉｅｔｙ）に関連する信号部分を除去または部分的に除去することにより、さらに他の信号特徴の調査を可能にすることができる。たとえば、他のピークがより明瞭に示されるように、特定の成分に関連するピークを除去することができる。
【００２０】
本明細書に開示される要領で分析データを処理すると、複合混合物中の化学物質の優れた分離および同定と、より好適な定量化が得られる。研究者は、健常被験者と罹患被験者および／または未治療被験者と既治療の被験者についてこの分析工程を繰り返すことができる。そのようにして同定された健常被験者と罹患被験者間、または未治療被験者と既治療被験者間での化学物質成分の違いに基づいて、バイオマーカが定義されることができる。場合によっては、そのバイオマーカは、臨床エンドポイントの代用として用いる代理エンドポイントの役割を果たすことができる。そのようなバイオマーカは、薬の開発で診断および治療の指標として使用することができる。
【００２１】
本明細書では、液体クロマトグラフィ（ＬＣ）および質量分析（ＭＳ）に基づく画像に関して代表的な実施形態を説明する。通例は、ＬＣの保持時間とＭＳの質量対電荷比（ｍ／ｚ）の関数として信号強度が記録され、この記録された信号強度は、画像データ配列として記憶または処理されることができる。本明細書では、便宜上、保持時間は一般に水平線（ｘ軸）に沿って配置され、ｍ／ｚは垂直線（ｙ軸）に沿って配置される。他の例では、ＬＣ保持時間またはｍ／ｚ比の代わりに、またはそれらに加えて、他の種類のデータが使用される。たとえば、ガスクロマトグラフィ（ＧＣ）、イオン分光、ゲル電気泳動、イオン拡散、あるいは質量分析の飛行時間データを使用することができる。
【００２２】
以下の例では、生物サンプルの評価に関連する分析結果が、複製と呼ばれるデジタル画像として取り込まれる。強度の変化は、複製全体にわたって分散される。上記で述べたように、従来の評価技術は、複製間の様々な強度の変化間の対応関係を識別することができない。いわゆる「タイムワーピング」を使用してそのような強度の変化を位置合わせすることにより、ノイズである変化をより適切に特定し、ノイズではない強度変化を明らかにすることができるが、いくつかの強度変化を位置合わせすると、結果として他の強度変化の位置がずれてしまい、それらの強度変化の一部は重要な特徴である可能性もある。
【００２３】
図１Ａは、生物サンプルを処理して生物学的特徴を検出するシステム１００を示す。科学実験では、各生物サンプルは、同じ実験（治療条件）または異なる実験（治療条件）にかけられ、その結果、調製済み生物サンプル１０２が得られる。その調製済み生物サンプル１０２は、たとえば、各種の液体クロマトグラフィおよび質量分析処理を適用するＬＣ／ＭＳ機器１０４でさらに処理される。その結果は、１つまたは複数のＬＣ／ＭＳ画像または構成画像であり、それらの画像は、ハードウェアおよび／または１つまたは複数のコンピューティングデバイスで実行されるソフトウェアを含む反復領域プロセッサ１０５でさらに処理される。反復領域プロセッサ１０５から提供される処理後の領域は、ハードウェアおよび／または１つまたは複数のコンピューティングデバイスで実行されるソフトウェアを含む対象領域プロセッサ１０６でさらに処理される。幾何学的形状および相関に基づく各種スコアにより、システム１００は、調製済み生物サンプル１０２から抽出された生物学的特徴を分類して、１つまたは複数の対象とする生物学的特徴１１０を識別することができる。
【００２４】
図１Ｂは、反復領域プロセッサ１０５の多くの部分の中の一部分１１２をより詳細に図示する。部分１１２は、一実施形態では合成画像内で、また別の実施形態では合成画像を使用せずに、ピーク検出を精密化するのを助ける。部分１１２は、ピーク等の対象領域を識別し、また複数の画像からの情報を使用して、複数の画像上で適切に再現可能なピークの範囲を包囲するようにピークの境界エリアを再定義する。画像の集まりにある各画像は、ＬＣ／ＭＳ（液体クロマトグラフィ／質量分析）画像、または複製、または構成画像、またはＬＣ／ＭＳの実行（ｒｕｎ）として参照されることができる。ピークは、１つまたは複数の画像上に適切に表される。しかし、境界エリアは、そのピークをとらえるために各画像上で異なってよい。各境界エリアは、大きさと位置が異なってよい。境界エリアの中には、たとえば不適当な分割技術のために誤って境界エリアの中に取り込まれた可能性のあるアーチファクトを含んでいるものがある。一部の構成画像では、境界エリアがまったく欠落している場合もある。異なる画像の境界エリアをより好適に比較するのを助けるために、境界エリアは、異なる画像間で適切にほぼ同じ大きさにすべきである。それにより、当該の対象領域が代表境界エリアに局所化され、その境界エリアを使用して複数の画像についての異なる境界エリアの代わりとすることができる。この代表境界エリアは、求めようとする各種画像のピークを明らかにするツールに相当する。
【００２５】
反復領域プロセッサ１１０の部分は、リコンシリエータ（ｒｅｃｏｎｃｉｌｉａｔｏｒ）１１４を含む。リコンシリエータ１１４は、複数の構成画像上の溶出種を識別する。すなわち、１つまたは複数の構成画像が、対象の溶出種とともに、多くの場合は対象の溶出種の非常に近くにある異なる形で溶出された多くの種を含んでいる可能性がある。難しいのは、ある構成画像上の１つのピークを、まったく同じ溶出種を表す他の構成画像上の他のピークに関連付けることである。リコンシリエータ１１４は、この識別を助ける。当業者には理解されるように、適切な実装の１つはピーク再構築技術の使用である。そのような技術により、通例マクロアラインでは重ね合わせることができない複数の画像からのピークを相関付けることが可能になる。他の適切な技術が可能である。この構成画像を使用して、一実施形態では、合成画像を形成するための構成画像の平均化や最大投射等の適切な技術により、合成画像を生成することができる。合成画像上のスポットの形状や強度などの変化が、特徴の境界線を決定する。スポットは、構成画像中で連続した１つの範囲を構成する強度ピークである。多重化された構成画像が合成画像を形成する。そのような画像中では、構成画像にあるピークが重なり合う、あるいは他の構成画像のピークと近接している場合がある。そのようにして対応し合うピークは、同じ化学物質から生じたものと推定される。異なる構成画像にある対応し合うピークは、行われる可能性のあるマクロアラインの後であっても、溶出時間の違いのために合成画像上で重なり合うか、互いに近接している。別の実施形態では、合成画像を用いずに、構成画像を使用して分析が行われる。
【００２６】
部分１１２は、マイクロアライナ（ｍｉｃｒｏａｌｉｇｎｅｒ）１１６を含む。マイクロアライナ１１６は、保持時間の次元で位置合わせを行って、液体クロマトグラフィ工程に伴う不確定性や不十分な較正を克服する。一実施形態では、マイクロアライナ１１６は、保持時間の次元で、対象とする一領域の画素を、他の構成画像上の同じ仮想対象領域にある画素と位置合わせする。構成画像のその他の部分と構成画像上の他の対象領域は、考慮されず、それらの対象領域部分が同じ保持時間を有する場合でも影響されない。このように一度に１つの対象領域に注目することにより、従来のタイムワーピングでは不可能な位置合わせが可能になる。
【００２７】
マイクロアライナ１１６は、以前に検出された対象領域から境界線が導出されている構成画像中の対象領域を位置合わせする。この検出は一実施形態では合成画像を使用して行われている可能性があるが、別の実施形態では合成画像を使う必要はない。構成画像中の対象領域をマイクロアラインすることにより、生物学的特徴またはその欠如等の手がかりを明らかにする、ピークの相関付けと領域のスコア付けを助けることができる。部分１１２等によりマイクロアライン後に対象領域の境界線を再定義すると、対象領域を絞り込んで元の対象領域の一部であったノイズを排除することにより、対象領域中のノイズを低減、除去、または最小に抑えるのを助けることができる。
【００２８】
マイクロアライナ１１６は、合成画像がなくとも対照領域の位置合わせを精密化することができる。本例では、各種の構成画像上の対象領域のマクロアラインされた境界エリアが重なり合うか、互いと近接している場合、それらの領域は相互に関係付けられ、同じ化学種にあったものと推定される。そのような対象領域は、それらの構成画像上で互いに対応している。そして、マイクロアライナ１１６は、互いに対応する対象領域のセットを位置合わせする。マイクロアラインにおける合成画像の使用法の１つは、複数の構成画像にある対象領域を関連付けるものである。この使用法では、合成画像で共通の対象領域を識別し、その共通の対象領域が、各構成画像の保持時間の違いを考慮してすべての構成画像に適用されることができる。互いに対応する対象領域のセットが合成画像を用いずに識別できる場合は、それらの対応対象領域のセットはマイクロアラインすることができる。
【００２９】
反復領域プロセッサ１０６は、領域リデファイナ１１８を含む。各種の構成画像中で対象領域をとらえるための境界線が異なるため、それらの対象領域は、対象としないアーチファクトを含む可能性がある。そのようなアーチファクトは、周囲の背景や隣接する混入物等のノイズであり、対象画素を含む信号と対比される。合成スニペット（ｓｎｉｐｐｅｔ：断片）を作成することにより、対象とする画素をより多く含み、ノイズ等の対象としない画素をより少なく含むように、元の対象領域を再定義することができる。ノイズが少ないほど、信号がより好適に識別され、科学的発見につながる生物学的な手がかりを明らかにするためのより良好なスコア付けが可能になる。領域リデファイナ１１８は、対象の生物学的特徴を示す同じ手がかりをそのすべてが指す構成画像にわたってピークの境界エリアに変更を加える。その結果、共通の境界エリアが得られ、この境界エリアは、ピークの評価と比較のための統計モデルを改良することによってピークの定量化を容易にする効果がある。
【００３０】
図２Ｄに、図２Ａ〜２Ｃに示す構成画像から形成された合成画像を図示する。構成画像を組み合わせて合成画像を形成するには、平均化や最大投射等の各種の適切な技術がある。適切には、平均化を使用して信号対雑音比を向上させる。分割工程が適用されて、ピークを含む可能性の高い細分エリアを得る。図に示すピークは、入れ子状の一連の楕円として表している。内側の楕円は、より高い信号強度を意味し、したがって楕円による表現は地形図に似る。強度の最大値は、最も小さい楕円の中に位置する。楕円の間隔は、一定の信号強度の刻み幅に対応している。次いで、ピーク再構築等の適切な関連付け工程が実行されて、個々の種を反映している可能性の高い境界エリアによって位置が同定された要素を得る。図２Ｄではこの境界エリアは長方形の枠として表しているが、境界エリアは、楕円、円、矩形、長円、多角形、あるいは他の正則または非正則の連続形状であってよい。図２Ａ〜２Ｃを参照すると、境界エリアは、構成画像上に投影されることができ、１つの構成画像中で１つの境界エリアで囲まれたピークは別の構成画像中の同じ境界エリアで囲まれている別のピークと関連付けられているとみなすという意味で、対応し合う境界エリアによって囲まれた情報は照合されたとみなされる。
【００３１】
図３Ａに、図２Ａ〜２Ｃに見られる構成画像のスニペットを示す。理解できるように、これらのスニペットはマイクロアラインされていない。これらの図面中のピークは、上記のように一連の楕円として視覚的に表されている。一番上のスニペット中のピークは、右に寄っている。中央のスニペット中のピークは左に寄っており、一番下のスニペット中のピークは左に向かっている。マイクロアライン工程を開始するために、同じ大きさの境界エリアがこれらのスニペットに適用される。図３Ａを参照されたい。次いで、マスタスニペットが選択され（この例では一番上のスニペット）、そのマスタスニペットに合わせて他のスニペット（中央のスニペットおよび一番下のスニペット）がマイクロアラインされることになる。図３Ｂには中央のスニペットと一番下のスニペットが左に移動された様子を示す。異なる長さの２つの矢印は、マスタスニペット（一番上のスニペット）とのマイクロアラインを達成するために移動が行われた程度を示している。図３Ｃは、図３Ｂに示すマイクロアライン後のスニペットから形成された合成スニペットを示す。
【００３２】
図４Ａは、マイクロアラインされたスニペットから形成された合成スニペットを示し、この合成スニペットは、互いに隣接している２つのピークを識別するための画像分割を施されている。分割工程は、対象領域を再定義する隣接する境界エリアを明らかにする。境界エリアは矩形の枠として表しているが、他の形状が使用されてよい。図４Ｂ〜４Ｄは、マイクロアラインされ、合成され、分割された画像から識別された境界エリアを構成画像に適用した様子を示す。この適用により、対象ピークの境界線を再定義する。
【００３３】
図５Ａ〜５Ｃに、構成画像上のピークを図示する。これらのピークは互いに関連付けられていない。そのため、これらのピークの一部が、対象とする生物学的特徴を明らかにする同じ手がかりを指しているかどうかについては結論を出すことができない。ピークは、他の楕円を含む楕円として視覚的に表現されている。各内側の楕円は、地形図のようにより高い強度を視覚的に示し、したがって、他のより大きな楕円の中に含まれる最も小さい楕円が強度最大値の頂点を含んでいる。図５Ａ〜５Ｃの構成画像はマクロアラインされたと想定することができるが、そのマクロアラインは、残った局所的な位置ずれが残っているため不完全と思われる。
【００３４】
図５Ｄに、図５Ａ〜５Ｃの構成画像の多重化から形成された合成画像を示す。図５Ｅは、図５Ｄの合成画像に分割工程を実行することから形成された２つのスポットを示す。この２つのスポット（上のマスクと下のマスク）は、本発明の主題の各種実施形態に従ってさらに領域再定義で処理すべき情報を識別する境界エリアを有する。図５Ｆを参照されたい。図５Ｇは、細長く、図５Ｆでスポット１と呼んでいる合成画像中の情報を識別する下のマスクの選択を示している。このマスクの境界エリアを使用して、マスクの境界エリアを構成画像に適用してスニペットを形成することにより、さらなる情報が識別される。図５Ｈ〜５Ｊを参照されたい。
【００３５】
次いでスニペットがマイクロアラインされる。図５Ｋ〜５Ｍを参照されたい。図５Ｋ〜５Ｍでは、スニペットに含まれるピークをマイクロアラインするために、スニペットは位置が不揃いになっている。図５Ｎは、図５Ｋ〜５Ｍのマイクロアラインされたスニペットから形成された合成スニペットを示す。図５Ｏは、以下の図面の説明を容易にするための合成スニペットの表現である。図５Ｐは、２つのマスクを形成するための合成スニペットの分割を示す。図５Ｑは、２つのマスクの境界エリアを使用して、合成スニペットの２つの対象領域を区別する様子を示す。上記の工程が繰り返された結果、図５Ｒは３つの別個のピークの識別を示す。図５Ｓは、それら別個のピークから形成されたマスクを示す。このマスクが元の構成画像に適用されて、互いに関連付けられたピークを明らかにし、したがって対象とする生物学的特徴の手がかりを明らかにする。図５Ｓのマスクは、図５Ｔ〜５Ｖ各々の下の３つのピークに適用される。上のスポットのためのマスクは、図５Ｆのスポット２から導出される。図５Ｔ〜５Ｖは、構成画像間で対応し合うピークを領域的に再定義した後である。図５Ｔ〜５Ｖ間で対応するピークは、５０２Ａ〜５０２Ｃ、５０４Ａ〜５０４Ｃ、５０６Ａ〜５０６Ｃ、および５０８Ａ〜５０８Ｃである。
【００３６】
図６Ａ〜６Ｃは、構成画像上のピークを示す。これらのピークは互いに関連付けられていない。したがって、これらのピークの一部が、対象とする生物学的特徴を明らかにする同じ手がかりを指しているかどうかについては結論を出すことができない。ピークは、他の楕円を含む楕円として表されている。上記のように、各内側の楕円は、地形図のようにより高い強度を視覚的に示す。図６Ｄ〜６Ｆは、図６Ａ〜６Ｃの構成画像に実行された分割工程の結果得られたスポットのマスクである。図６Ｇ〜６Ｉはそのスポットマスクを示すが、互いに関係を持つマスクは、構成画像間を横断する線で視覚的に結ばれている。
【００３７】
図６Ｊは、列と行からなる行列を示す。各列と各行の交差点にスポットマスクが格納される。各列は、恐らくは同じ生物学的手がかりまたは生物種を指すピークを明らかにする、互いに関係のあるスポットマスクを指す。各行は、同じ構成画像上にあるスポットマスクを指す。たとえば、１番目の行は、第１の構成画像（図６Ａ）から得られたスポットマスクを指し、２番目の行は、第２の構成画像（図６Ｂ）から得られたスポットマスクを指し、３番目の行は、第３の構成画像（図６Ｃ）から得られたスポットマスクを指す。図６Ｋは、複数の列と１つの行を有する別の行列を示す。この１つの行は、異なる生物学的手がかりまたは化学種に対応するピークに関連付けられた共通スポットマスクを表す。一実施形態では、共通スポットマスクは、図６Ｊの行列の列にあるすべてのスポットマスクの中で最も大きいものである。別の実施形態では、図６Ｊの行列の各列のスポットマスクの和集合が、その列の共通スポットマスクとなる。第３の実施形態では、共通スポットマスクは、図６Ｊの行列の同じ列のスポットマスクの和集合に収まる最も大きな楕円である。関係のあるピークは、それぞれ図６Ｌ〜６Ｎの構成画像に示すように、ピーク６０２Ａ〜６０２Ｃ、６０４Ａ〜６０４Ｃ、６０６Ａ〜６０６Ｃ、および６０８Ａ〜６０８Ｃである。図６Ｏ〜６Ｑは、図６Ｋの行列の共通スポットマスクに従って関係付けられ、識別され、境界が定められたピークを含む構成画像を示す。
【００３８】
集約されたピークマスクは、クッキーの抜き型方式で構成画像上に配置される。配置の位置は、マクロアラインとマイクロアラインを考慮に入れる。図５の例では、図５Ｔ〜５Ｖが、この工程の結果である、領域的に再定義されたピーク検出を表す。図６の例では、図６Ｌ〜６Ｑが、この工程の結果である、領域的に再定義されたピーク検出を表し、図６では中間のマイクロアライン合成画像は生成されていない。
【００３９】
図７Ａ〜７Ｎは、対象領域を反復的に再定義して生物学的特徴を発見する方法７０００を説明する。開始ブロックから、方法７０００は、継続端子（「端子Ａ」）と終了端子（「端子Ｂ」）の間に定義された方法ステップのセット７００２に進む。方法ステップのセット７００２は、調製された生物サンプルからデータが導出される照合ステップのセットの実行について記述する。照合ステップでは、異なる構成画像にあるピークを関連付ける。図７Ｂ〜７Ｄを参照されたい。そのような構成画像が図５Ａ〜５Ｃに例示される。これらの構成画像はマクロアラインされていると想定することができるが、そのマクロアラインは、局所的なずれが残っているために不完全である。図５Ｄに示すような合成画像の照合工程に関して、合成画像に行われる画像分割により、図５Ｅに示すようなピークのセットを生成する。望ましい結果では、１つのピークで単一の化学種が表され、各ピークは１つのみの科学種を表す。ただし、過分割あるいはピークの併合が発生する可能性がある。過分割は、実際には同じ単一の種を表している可能性のある複数のピークを生じさせる可能性がある。そのような過分割されたピークは、再構築して単一のピークに戻す必要がある。過分割されたピークを再構築するために、ピーク再構築工程を実行するピークリアセンブラ（ｒｅａｓｓｅｍｂｌｅｒ）が適当に使用されてよい。逆に、図５Ａ〜５Ｃに例示するような構成画像間のずれは、１つの合成画像上で異なる科学種を指すピークの併合を引き起こす可能性がある。この状況を図５Ｅ〜５Ｆに示すが、図５Ｆでスポット１と呼んでいるピークの凝集が図５Ａ〜５Ｃの多重化の結果発生している。こうした場合は、マイクロアラインを行い、その後分割を行うことによって、種の分離が達成される。合成画像を用いない場合の構成画像のセットの照合工程に関して、各個々の構成画像単独に画像分割が実行されて、各個々の構成画像についてのピークのリストを作成する。本方法は次いで、他の構成画像のピークが同じ種を指している場合は、構成画像上のピークをそれら他の構成画像のピークに関連付ける。
【００４０】
端子Ａ（図７Ｂ）から、方法７０００はブロック７００８に進み、ＬＣ／ＭＳ処理を実行してＬＣ／ＭＳ画像（構成画像）のセットを生成する。ブロック７０１０で、方法は任意でタイムワープアルゴリズム等のマクロアライン工程を実行して、構成画像のセットの位置合わせをする。そのような構成画像を図５Ａ〜５Ｃに図で例示する。これらの構成画像はすでにマクロアラインされたと想定することができるが、そのマクロアラインは、局所化されたずれが残っているため不完全と思われる。方法は次いで判定ブロック７０１２に進み、検査が行われて、本方法が領域再定義のための入力として構成画像のみを使用しているかどうかを判定する。この検査の答がＮｏである場合、方法は別の継続端子（「端子Ａ１」）に進む。（すなわち、方法は、ピークマスクを判定するために構成画像を使用する代わりに合成画像の使用を選択する。）そうでなく（その場合、方法は構成画像に基づく合成画像ではなく構成画像のみを使用することを選択する）、この検査の答がＹｅｓである場合は、方法７０００はブロック７０１４に進み、ピーク検出を使用して各構成画像のピークリストを形成することにより、構成画像中の対象領域を識別する。ブロック７０１６で、方法は、構成画像Ｒ1上のピークＰ1が、残りの構成画像Ｒ2，．．，ＲN上の同じ種Ｐを識別する他のピークと関連付けられるようにすべてのピークを検討する。方法は次いで終了端子Ｂに入る。
【００４１】
端子Ａ１（図７Ｃ）の後、構成画像のセットから合成画像が形成される。ブロック７０１８を参照されたい。そのような合成画像を図５Ｄに図で例示する。方法７０００は次いで、合成画像中の変化を検出（ピーク検出等）することにより、合成画像中の対象領域を識別する。ブロック７０２０を参照されたい。ピーク検出の結果、ピークの位置および境界を定義するピークマスクが得られる。図５Ｅは、図５Ｄに例示する合成画像から導出することが可能な例示的なピークマスクの図表現である。ブロック７０２２で、方法は、ピークマスクの集まりを作成する。初めは、すべてのピークは、集約されていないものとみなされる。次いで、方法は別の継続端子（「端子Ａ２」）に進む。端子Ａ２から、方法は判定ブロック７０２４に進み、検査が行われて、すべてのピークマスクが集約したかどうかを判定する。判定ブロック７０２４でこの検査の答がＹｅｓである場合、方法は別の継続端子（「端子Ｅ３」）に進み、実行を終了する。そうでなく、判定ブロック７０２４における検査の答がＮｏである場合は、方法はブロック７０２６に進み、ピークマスクの集まりから未集約のピークマスクを選択する。方法は次いで別の継続端子（「端子Ａ３」）に入る。
【００４２】
端子Ａ３（図７Ｄ）から、方法は、ブロック７０２６で選択されたピークマスクを含んでいる合成画像中の対象領域を識別する。この対象領域を元の対象領域と呼ぶ。ブロック７０２８を参照されたい。図５Ｇは、そのような元の対象領域を図の形で例示している。ブロック７０３０で、方法は、境界および位置が合成画像中の元の対象領域に関係する、構成画像中の対象領域を識別する。各構成画像上の対象領域は、合成画像によって決定され、次いで各構成画像のマクロアラインを考慮して構成画像上にクッキーの抜き型方式で投影される。図５Ｈ〜５Ｊは、図５Ｇに例示される元の対象領域を使用して識別された各構成画像の個々の対象領域を例示する。方法は、合成画像中の（保持時間の次元における）元の対象領域の幅を測定する。ブロック７０３２を参照されたい。方法はさらに、識別された各対象領域の幅を、測定された幅だけ保持時間次元で前後に延長して、結果として３倍に増加させる。ブロック７０３６を参照されたい。ブロック７０３８で、方法は、識別された各対象領域の高さを任意で減らして、許容差だけ変更された中央質量／電荷におけるクロマトグラムに注目する。要するに、上記のステップは、各構成画像中の画像スニペットを識別して画像スニペットの集まりを得るための未集約の合成ピークマスクの使用を記述している。
【００４３】
端子Ｂ（図７Ａ）から、方法７０００は、継続端子（「端子Ｃ」）と終了端子（「端子Ｄ」）の間に定義された方法ステップのセット７００４に進む。方法ステップのセット７００４では、対象領域を位置合わせするマイクロアライン工程を実行する。端子Ｃ（図７Ｅ）から、方法７０００は判定ブロック７０４２に進み、検査が行われて、合成画像との位置合わせによって構成画像からマスタスニペットが決定されるかどうかを判定する。判定ブロック７０２４における検査の答がＮＯである場合、方法７０００は、ブロック７０４４に進み、無作為選択を含む他の手段により構成スニペットと合成スニペットの中から適切なマスタスニペットが選択される。方法は次いで、別の継続端子（「端子Ｃ７」）に進む。一方判定ブロック７０４２の検査に対して答がＹＥＳである場合は、方法は別の継続端子（「端子Ｃ２」）に進む。
【００４４】
端子Ｃ２（図７Ｅ）から、方法７０００はブロック７０４６に進み、構成画像のサブセットの中から、元の対象領域と相関関係がある対象領域を（マスタスニペット候補として）見つけることを開始する。ブロック７０４８で、元の対象領域は行列Ｕ＝ｕijであり、マスタスニペット候補は、Ｖ＝ｖikと定義される。変数ｋは、ｊ−ｎ，．．．，ｊ＋ｎの範囲を有し、ｎは元の対象領域の幅（単位：画素）である。ブロック７０４８を参照されたい。変数ｉは、質量／比の次元で１からｍの範囲をとる。ブロック７０５０を参照されたい。変数ｊは、保持時間の次元に沿って１からｎの範囲をとる。ブロック７０５０を参照されたい。ブロック７０５２で、ｖ（ｑ）は、マスタスニペット候補から導出されるベクトルである。変数ｑは、保持時間のシフトを表し、−ｎ，．．．，ｎの範囲である。ブロック７０５２を参照されたい。方法７０００は次いで別の継続端子（「端子Ｃ３」）に進む。
【００４５】
端子Ｃ３（図７Ｆ）から、方法は、正規化された相互相関最大値ｔ1（ｑ）の計算の準備をする。ブロック７０５４を参照されたい。ブロック７０５６で方法は次の項
【００４６】
【数１】
2010118053.tif 000003
【００４７】
を計算する。
【００４８】
項
【００４９】
【数２】
2010118053.tif 000004
【００５０】
は、上記の数学演算の結果である。ブロック７０５８で、方法はさらに次の項
【００５１】
【数３】
2010118053.tif 000005
【００５２】
を計算する。
【００５３】
その結果得られる
【００５４】
【数４】
2010118053.tif 000006
【００５５】
が、その数学演算の結果である。方法７０００はブロック７０６０に進み、次の式からｔ1（ｑ）を計算する。
【００５６】
【数５】
2010118053.tif 000007
【００５７】
方法７０００は別の継続端子（「端子Ｃ４」）に進む。端子Ｃ４（図７Ｆ）から、方法はブロック７０６２に進み、被除数と除数の商である線形相関係数最大値ｔ2（ｑ）の計算を準備する。ブロック７０６４で、被除数が次のように計算される。
【００５８】
【数６】
2010118053.tif 000008
【００５９】
ブロック７０６６で除数が次のように計算される。
【００６０】
【数７】
2010118053.tif 000009
【００６１】
方法７０００は次いで別の継続端子（「端子Ｃ５」）に進む。端子Ｃ５（図７Ｇ）から、方法は、正規化された最小二乗差最小値ｔ3（ｑ）の計算を準備する。ブロック７０６８を参照されたい。方法は次の式を計算する。
【００６２】
【数８】
2010118053.tif 000010
【００６３】
ブロック７０７０を参照されたい。方法は次いで別の継続端子（「端子Ｃ６」）に進む。端子Ｃ６（図７Ｇ）から、方法はブロック７０７２に進み、正規化された相互相関最大値、線形相関係数最大値、および正規化された最小二乗差最小値の中から対象領域のスコアが選択される。方法７０００は判定ブロック７０７４に進み、検査が行われて、すべての構成画像がその対象領域について評価されたかどうかを判定する。判定ブロック７０７４における検査の答がＮＯである場合、方法は端子Ｃ２に進み、ブロック７０４６にループバックして上記の処理ステップが繰り返される。そうでなく、判定ブロック７０７４における検査の答がＹＥＳである場合は、方法はブロック７０７６に進み、合成画像中の元の対象領域と最も高く相関するスコアを有する対象領域が、マイクロアラインの際のマスタスニペットとして選択される。方法は次いで別の継続端子（「端子Ｃ７」）に進む。
【００６４】
端子Ｃ７（図７Ｈ）から、方法は、マスタスニペットとマイクロアラインされる対象領域（画像スニペット）を、サブセット中の構成画像内から選択する。ブロック７０７８を参照されたい。マスタスニペットは行列Ｕ＝ｕijであり、マイクロアラインする画像スニペットはＶ＝ｖikと定義される。ブロック７０８０を参照されたい。さらに、ｎは元の対象領域の幅（単位：画素）であり、ｉは質量／電荷の次元において１からｍの範囲をとり、ｊは保持時間の次元に沿って１からｎの範囲をとり、ｋは保持時間の次元に沿ってｊ−ｎからｊ＋ｎの範囲をとる。ブロック７０８２、７０８４を参照されたい。−ｍ，．．．，ｎの範囲をとるｑだけ（保持時間次元で）ｋをシフトすることにより、画像スニペットｖikからｖ（ｑ）が導出される。ブロック７０８６を参照されたい。ｋ−ｑ≠ｊであるために一致しない画素をすべて除き、マスタスニペットijとのｖ（ｑ）の強度の適切な相関に基づいてｑが計算される。ブロック７０８８を参照されたい。位置合わせのタイミングを決める各種方式を使用してよい。以下に述べるのはいくつかの方式の例である。ｑの値の１つは、端子Ｃ３とＣ４の間で説明した正規化された相互相関最大値を使用してｔ1（ｑ）が最大化されるように計算される。ブロック７０９０を参照されたい。方法７０００は、別の継続端子（「端子Ｃ１１」）に進む。
【００６５】
端子Ｃ１１（図７Ｉ）から、端子Ｃ４とＣ５の間で説明した線形相関係数最大値を使用して、ｔ2（ｑ）が最大化されるようにｑの別の値が計算される。ブロック７０９２を参照されたい。端子Ｃ５とＣ６の間で説明した正規化された最小二乗差最小値を使用して、ｔ3（ｑ）が最小化されるようにｑのさらに別の値が計算される。ブロック７０９４を参照されたい。方法７０００は次いで別の継続端子（「端子Ｃ８」）に進む。端子Ｃ８（図７Ｊ）から、方法は判定ブロック７０９６に進み、検査が行われて、適切なマイクロアラインを識別する相関があるかどうかを判定する。判定ブロック７０９６の検査の答がＹＥＳである場合、マスタスニペットとの間に適切な相関を提供する、シフトされた画像スニペットが、さらなる処理のために保持される。ブロック７０９８を参照されたい。方法は次いで別の継続端子（「端子Ｃ９」）に進む。判定ブロック７０９６における検査の答がＮＯの場合、方法は別の判定ブロック７１００に進み、検査が行われて質量中心による位置合わせを使用すべきかどうかを判定する。判定ブロック７１００における検査の答がＹＥＳである場合、方法は、画像スニペットの最大値すなわち質量中心がマスタスニペットの最大値すなわち質量中心と一致するように、画像スニペットの保持時間をずらす。ブロック７１０２を参照されたい。方法は次いで端子Ｃ９に進む。判定ブロック７１００における検査の答がＮＯの場合、方法は別の継続端子（「端子Ｃ１０」）に進む。
【００６６】
端子Ｃ１０（図７Ｋ）から、方法は判定ブロック７１０４に進み、検査が行われて、適応型位置合わせ等の別の位置合わせ方法を使用すべきかどうかを判定する。判定ブロック７１０４における検査の答がＹＥＳの場合、方法は、別の形式の位置合わせを実行して画像スニペットをマスタスニペットとマイクロアラインする。ブロック７１０６を参照されたい。方法は次いで端子Ｃ９に進む。判定ブロック７１０４における検査の答がＮＯの場合、方法は端子Ｃ９に進み、さらに判定ブロック７１０８に進み、検査が行われてマイクロアラインすべき別の対象領域があるかどうかを判定する。判定ブロック７１０８における検査の答がＹＥＳの場合、方法は端子Ｃ７に進み、ブロック７０８２にループバックして、上記で述べた処理ステップが繰り返される。そうでなく判定ブロック７１０８の検査の答がＮＯの場合は、方法は終了端子Ｄに進む。図５Ｋ〜５Ｍは、図５Ｈ〜５Ｊに例示した画像スニペットを前提にマイクロアラインされた対象領域の図示例である。
【００６７】
端子Ｄ（図７Ａ）から、方法７０００は、継続端子（「端子Ｅ」）と終了端子（「端子Ｆ」）の間に定義された方法ステップのセット７００６に進む。方法ステップのセット７００６では、より良好な信号対雑音比をとらえ、かつその後のスコア付け工程と科学的評価に適した境界エリアに注目するための境界再定義工程を実行する。端子Ｅ（図７Ｌ）から、方法は判定ブロック７１１０に進み、検査が行われて、方法がマイクロアラインされた合成画像を入力として使用しているかどうかを判定する。判定ブロック７１１０における検査の答がＮＯの場合、方法は継続端子（「端子Ｅ２」）に進む。そうでなく判定ブロック７１１０における検査の答がＹＥＳの場合、方法は、（合成画像中の元の対象領域とは異なる）合成スニペットを作成するステップを実行する。ブロック７１１２を参照されたい。図５Ｋ〜５Ｍは、方法ステップ７００４のマイクロアライン工程の結果得られたマイクロアラインされた対象領域の図示例である。図５Ｎは、それらのマイクロアライン対象領域から導出された合成スニペットの図示例である。
【００６８】
ブロック７１１４で、合成スニペットは、各種構成画像Ｒ1，．．．，ＲNにある各ピークＰの２次元表現からなる。方法は任意で平滑化ステップを実行して異常ノイズを除去する。ブロック７１１６を参照されたい。ブロック７１１８で、方法は、閾値設定、流域アルゴリズム、ガウスの重畳のラプラシアンによる水平および／または放射状エッジ検出等の変化検出（ピーク検出）を実行して、合成スニペット中に新しいピークマスクを識別する。ピーク再構築ステップが実行されて、誤って複数の部分に分割された可能性のあるピークを共にまとめる。ブロック７１２０を参照されたい。方法は次いで別の継続端子（「端子Ｅ１」）に入る。
【００６９】
端子Ｅ１（図７Ｍ）の後、方法は、マイクロアラインされた合成スニペットから新しいピークマスクを作成する。ブロック７１２２を参照されたい。図５Ｐは、ピーク検出により図５Ｏから導出された新しいピークマスクを例示する。方法は判定ブロック７１２４に進み、検査が行われて、新しいピークマスクが、ブロック７０２６で選択された集約されていないピークマスクと同じものであるかどうかを判定する。判定ブロック７１２４における検査の答がＮＯである場合、方法は、選択された集約されていないピークマスクを除去する。ブロック７１２６を参照されたい。方法は次いでブロック７１２８に進み、マイクロアラインされた合成スニペットからの新しいピークマスクを集約されていないピークマスクの集まりに追加する。図５の例では、図５Ｐと図５Ｑの両方に示す２つのピークマスクは、最初のマイクロアラインされた合成ピークマスク、すなわち図５Ｅの下のスポットとは異なっている。この例では、図５Ｅの下のスポットを表すピークマスクは、集約されていないピークマスクの集まりからは除かれるが、集約されたとは記録されない。図５Ｐおよび図５Ｑの両方に示す２つの新しいピークマスクは、未集約のピークマスクの集まりに追加されることになる。方法は次いで端子Ａ２に進み、判定ブロック７０２４に戻り、上記で述べた処理ステップが繰り返される。そうでなく判定ブロック７１２４における検査の答がＹＥＳの場合、方法はブロック７１３０に進み、ピークマスクを集約されたピークマスクとして記録する。方法は次いで端子Ａ２に進み、判定ブロック７０２４に戻って、上記で述べた処理ステップが繰り返される。図５の図示例を想定すると、図５Ｐに示す２つのピークマスクは、図５Ｐに示す２つのピークマスクを図５Ｅから生成した工程と同じ工程により、図５Ｒおよび図５Ｓの両方に示す３つのピークマスクに分解される。
【００７０】
端子Ｅ２（図７Ｎ）から、方法はブロック７１３２に進む。１つの種を表す各ピークＰにつき、方法は、構成画像Ｒ上のピークＰの最初のピーク境界を共通ピーク境界に合わせて変更する。ブロック７１３４で、方法は、すべての構成画像にわたり、ピークＰの境界領域の和集合として共通ピーク境界の大きい方の境界を割り当てる。ブロック７１３６で、方法は、共通の対象領域、したがって領域の再定義を形成する。この工程を図６Ｊ〜６Ｋに図形態で示す。方法は端子Ｅ３を通ってブロック７１３８に進み、領域的に再定義されたピークマスクが、各構成画像の位置合わせを使用して構成画像に適用される。図５Ｔ〜５Ｖおよび図６Ｌ〜６Ｑは、それぞれ図５および図６の例についての反復処理の結果を示す。方法は次いで端子Ｆに進み、実行を終了する。
【００７１】
図８および以下の説明は、ここに開示される技術が実装されることが可能な例示的なコンピューティング環境の簡単で一般的な説明を提供するものである。必須ではないが、ここに開示される技術は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）によって実行されるプログラムモジュール等のコンピュータ実行可能命令の一般的な文脈で説明される。一般に、プログラムモジュールには、特定のタスクを行うか、特定の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等が含まれる。さらに、ここに開示される技術は、ハンドヘルド機器、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサを使用した、またはプログラム可能な消費者家電製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ等を含む、他のコンピュータシステム構成で実装されてもよい。ここに開示される技術は、通信ネットワークを通じて結ばれた遠隔処理機器によってタスクが行われる分散コンピューティング環境で実施されてもよい。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、ローカルおよびリモート両方のメモリ記憶装置に配置されることができる。図８を参照すると、ここに開示される技術を実装するための例示的システムは、例示的な従来のＰＣ８００の形態の汎用コンピューティングデバイスを含み、ＰＣ８００は、１つまたは複数の処理装置８０２、システムメモリ８０４、およびシステムメモリ８０４を含む各種システム構成要素を１つまたは複数の処理装置８０２に結合するシステムバス８０６を含む。システムバス８０６は、各種のバスアーキテクチャを使用した、メモリバスまたはメモリコントローラ、ペリフェラルバス、ローカルバスを含む数種のバス構造のいずれでもよい。例示的なシステムメモリ８０４は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）８０８とランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）８１０を含む。ＰＣ８００内の要素間の情報転送を助ける基本ルーチンを含んだ基本入出力システム（ＢＩＯ）８１２は、ＲＯＭ８０８に記憶される。
【００７２】
例示的ＰＣ８００はさらに、ハードディスクへの読み書きを行うハードディスクドライブ、取り外し可能磁気ディスクへの読み書きを行う磁気ディスクドライブ、および取り外し可能光学ディスク（ＣＤ−ＲＯＭや他の光学媒体）への読み書きを行う光ディスクドライブ等の１つまたは複数の記憶装置８３０を含む。そのような記憶装置はそれぞれ、ハードディスクドライブインタフェース、磁気ディスクドライブインタフェース、および光ドライブインタフェースによりシステムバス８０６に接続されることができる。これらのドライブとそれに関連付けられたコンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、およびＰＣ８００のその他のデータの不揮発性の記憶を提供する。磁気カセット、フラッシュメモリカード、デジタルビデオディスク、ＣＤ、ＤＶＤ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等、ＰＣからアクセスすることが可能なデータを記憶することができる他の種類のコンピュータ可読媒体もこの例示的動作環境で使用されてよい。
【００７３】
記憶装置８３０には、オペレーティングシステム、１つまたは複数のアプリケーションプログラム、他のプログラムモジュール、およびプログラムデータを含む複数のプログラムモジュールが記憶されることができる。ユーザは、キーボードや、マウス等のポインティングデバイス等の１つまたは複数の入力装置８４０を通じてＰＣ８００にコマンドおよび情報を入力することができる。他の入力装置には、デジタルカメラ、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星受信アンテナ、スキャナ等がある。上記およびその他の入力装置は多くの場合、システムバス８０６に結合されたシリアルポートインタフェースを通じて１つまたは複数の処理装置８０２に接続されるが、パラレルポート、ゲームポート、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）等の他のインタフェースで接続されてもよい。モニタ８４６または他の種の表示装置も、ビデオアダプタ等のインタフェースを介してシステムバス８０６に接続される。スピーカやプリンタ（図示せず）等の他の周辺出力装置も含められてよい。
【００７４】
ＰＣ８００は、リモートコンピュータ８６０等の１つまたは複数のリモートコンピュータとの論理接続を使用したネットワーク環境で動作することができる。いくつかの例では、１つまたは複数のネットワーク接続または通信接続８５０が含まれる。リモートコンピュータ８６０は、別のＰＣ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイス、あるいは他の一般的なネットワークノードでよく、図８にはメモリ記憶装置８６２のみを示したが、通例はＰＣ８００との関連で上述した要素の多くまたはすべてを含む。パーソナルコンピュータ８００および／またはリモートコンピュータ８６０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）およびワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）に接続されることができる。このようなネットワーク環境は、オフィス、企業規模のコンピュータネットワーク、イントラネット、およびインターネットで一般的である。ＬＡＮネットワーク環境で使用される場合、ＰＣ８００は、ネットワークインタフェースを通じてＬＡＮに接続される。ＷＡＮネットワーク環境で使用される場合、ＰＣ８００は通例、インターネット等のＷＡＮを通じて通信を確立するためのモデムまたは他の手段を備える。ネットワーク環境では、パーソナルコンピュータ８００との関連で図示したプログラムモジュールまたはその一部は、遠隔のメモリ記憶装置、またはＬＡＮもしくはＷＡＮ上の他の場所に記憶されることができる。図のネットワーク接続は例示的なものであり、コンピュータ間に通信リンクを確立する他の手段が使用されてよい。図の実施形態を参照して本発明の原理を説明および例示したが、ここに例示される実施形態は、そのような原理から逸脱することなく構成および詳細に変更を加えてよいことは認識されよう。たとえば、図でソフトウェアとして示した例示実施形態の要素がハードウェアで実装されてもよく、その逆も同様である。また、任意の例の技術を他の例の１つまたは複数に記載される技術と組み合わせることができる。本発明の原理が適用されることが可能な多数の可能な実施形態に照らして、零時実施形態は本発明の例であり、本発明の範囲の制限と解釈されるべきではないことを理解されたい。たとえば、本明細書に記載されるシステムおよびツールの各種構成要素が、機能および使用において組み合わせられてよい。したがって、請求項の範囲および主旨に該当するすべての主題を本発明として請求する。これらの項目で明確に述べられた代替形態は例示的なものに過ぎず、本明細書に記載される実施形態のすべての可能な代替形態を構成するものではない。例示的実施形態を例示および説明したが、本発明の主旨および範囲から逸脱することなく各種の変更が加えられてよいことが理解されよう。
【００７５】
ここに開示される本発明の原理が適用されることが可能な多くの可能な実施形態に照らして、ここに例示される実施形態は本発明の好ましい例に過ぎず、本発明の範囲を限定するものと解釈すべきでないことを理解されたい。本発明の範囲は頭記の特許請求の範囲によって定義される。したがって、その特許請求の範囲の主旨および範囲に該当するすべてを本発明として請求する。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図５Ｅ】
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【図５Ｆ】
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【図５Ｇ】
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【図５Ｈ】
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【図５Ｉ】
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【図５Ｊ】
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【図５Ｋ】
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【図５Ｌ】
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【図５Ｍ】
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【図５Ｎ】
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【図５Ｏ】
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【図５Ｐ】
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【図５Ｑ】
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【図５Ｒ】
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【図５Ｓ】
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【図５Ｔ】
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【図５Ｕ】
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【図５Ｖ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図６Ｅ】
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【図６Ｆ】
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【図６Ｇ】
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【図６Ｈ】
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【図６Ｉ】
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【図６Ｊ】
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【図６Ｋ】
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【図６Ｌ】
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【図６Ｍ】
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【図６Ｎ】
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【図６Ｏ】
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【図６Ｐ】
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【図６Ｑ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
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【図７Ｅ】
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【図７Ｆ】
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【図７Ｇ】
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【図７Ｈ】
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【図７Ｉ】
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【図７Ｊ】
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【図７Ｋ】
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【図７Ｌ】
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【図７Ｍ】
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【図７Ｎ】
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【図８】
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【外国語明細書】
2010118053000001.pdf