(57)【要約】【課題】プレート上に形成されたサンプルの占める領域を画像認識により識別する際の、分析者による閾値の設定を不要としながら的確なサンプル領域認識を行う。【解決手段】校正用サンプルが形成されたウェルの画像を取得したならば（Ｓ１）、該画像を構成する画素の輝度値ヒストグラムを作成する（Ｓ２）。このヒストグラムに基づいて輝度値毎に満遍なくプリスキャン測定のための測定点を抽出し（Ｓ３）、抽出された全ての測定点に対する質量分析を実施してデータを収集する（Ｓ５〜Ｓ８）。各測定点のデータから総イオン量をスコアとして求め、輝度値毎にスコアの平均値を計算してこれをサンプルの存在の期待値とする（Ｓ９、Ｓ１０）。所定の許容値を超える期待値を与える輝度値の範囲を求め、これを輝度閾値として記憶する（Ｓ１１）。この輝度閾値を用い、任意のサンプルが形成された画像に対し画像認識を実行してサンプル領域を抽出する。【選択図】図２
2014212068.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サンプルプレート上に形成されたサンプルにレーザ光を照射して該サンプル中の成分をイオン化するマトリクス支援脱離レーザイオン化（ＭＡＬＤＩ）法によるイオン源と、該イオン源により生成されたイオンを質量分析する質量分析部と、を具備するＭＡＬＤＩ質量分析装置において、
a)サンプルプレート上に形成された所定のサンプルを含む所定範囲を撮影して画像を取得する撮影部と、
b)該撮影部により得られた画像を構成する複数の画素の輝度値の情報を利用して、又は該輝度値の情報とその輝度値毎の出現度数の情報とを利用して、輝度値毎に満遍なくプリスキャン測定を実施する測定点を抽出するプリスキャン測定点抽出部と、
c)該プリスキャン測定点抽出部により抽出された複数の測定点について、それぞれレーザ光を照射し前記質量分析部により質量分析データを収集するプリスキャン測定実行制御部と、
d)前記輝度値毎に抽出された測定点に対して得られた質量分析データを用いて、その輝度値毎に、サンプルが存在する又は該サンプル中の試料成分が存在する可能性を示す期待値を算出する期待値算出部と、
e)該期待値算出部により求まる輝度値と期待値との関係から、サンプルが存在する又はサンプル中の試料成分が存在するとみなせる領域を識別するための輝度閾値を決定する閾値決定部と、
を備え、前記閾値決定部により決定された輝度閾値を利用して、サンプルを含む所定範囲の撮影画像から該サンプルが存在する又は該サンプル中の試料成分が存在する領域を識別することを特徴とするＭＡＬＤＩ質量分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載のＭＡＬＤＩ質量分析装置であって、
前記期待値算出部は、前記輝度値毎に抽出された測定点に対してそれぞれ得られた各マススペクトルデータの総イオン量をスコアとし、輝度値毎に複数の測定点における前記スコアの平均値を求めて前記期待値とすることを特徴とするＭＡＬＤＩ質量分析装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のＭＡＬＤＩ質量分析装置であって、
サンプルプレートの種類とマトリクスの種類の組み合わせに対応して前記閾値決定部により決定された輝度閾値をそれぞれ記憶しておく記憶部をさらに備え、
任意のサンプルの測定を行う際に、そのときに使用されるサンプルプレートの種類及びマトリクスの種類に対応した輝度閾値を前記記憶部から取得して、サンプルが存在する又は該サンプル中の試料成分が存在する領域を識別するために用いることを特徴とするＭＡＬＤＩ質量分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マトリクス支援レーザ脱離イオン化（ＭＡＬＤＩ＝Matrix Assisted Laser Desorption/Ionization）法によるイオン源を用いたＭＡＬＤＩ質量分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
質量分析装置のイオン化法の一つとしてＭＡＬＤＩ法がよく知られている。ＭＡＬＤＩ法は、レーザ光を吸収しにくい試料やタンパク質などレーザ光で損傷を受けやすい試料を分析するために、レーザ光を吸収し易く且つイオン化し易い物質をマトリクスとして試料に予め混合しておき、これにレーザ光を照射することで試料に含まれる化合物をイオン化する手法である。ＭＡＬＤＩイオン源を用いた質量分析装置は、特に、分子量の大きな高分子化合物をあまり開裂させることなく分析することが可能であり、しかも検出感度が高いために微量分析にも好適であることから、近年、生命科学などの分野で広範に利用されている。
【０００３】
ＭＡＬＤＩ質量分析では、例えば、サンプルプレート（又はターゲットプレート）と呼ばれる金属製のプレート上に多数形成されているウェルと呼ばれる浅い椀状の凹部に、目的試料とマトリクスとが混合されたサンプル溶液が滴下され、それが乾化されることでサンプルが調製される（例えば特許文献１など参照）。或いは、凹部が全く無い上面平坦状のサンプルプレート上の規定位置にサンプル溶液が滴下され、それが乾化されることでサンプルが調製される場合もある。なお、本明細書では、凹部が全く無いサンプルプレート上でサンプル溶液が滴下される規定領域も、便宜上、ウェルと呼ぶこととする。即ち、ウェルとは、凹みの有る無しに拘わらず、サンプルプレート上でサンプルが調製される領域のことをいう。
【０００４】
上面が平坦であるサンプルプレートが使用される場合はもちろんのこと、凹形状のウェルが形成されているサンプルプレートが使用される場合であっても、図５（ａ）に示すようにサンプルＳは上面視円形状のウェル１００の中心付近に形成されるとは限らず、図５（ｂ）に示すようにウェル１００内で中心からずれた位置に形成されることもよくある。また、サンプルＳ中の目的試料の分布は必ずしも均一ではないため、図５（ａ）に示すようにウェル１００の中心付近に同心円状にサンプルＳが形成されている場合であっても、そのサンプルＳが占める領域の中で測定に最も適した部位（以下「スイートスポット」という）が該サンプル領域の中心からずれている場合もある。
【０００５】
ＭＡＬＤＩ質量分析において高感度で且つ高精度の分析を行うには、各サンプルのスイートスポットに対してレーザ光を照射し、それにより生成されたイオンを質量分析に供することが好ましい。しかしながら、上記理由により、サンプル毎にスイートスポットの位置のばらつきは大きく、また顕微鏡を通した目視観察によってスイートスポットがどこにあるのかを判別することも難しい。そこで、従来のＭＡＬＤＩ質量分析装置には、ラスタ（Raster）測定等と呼ばれる機能が搭載されている。
【０００６】
ラスタ測定とは、図６に示すように、１個のウェル１００中のサンプルＳ領域内で互いに異なる位置に予め設定した多数の測定点１０１のそれぞれにおいて規定回数のレーザ光照射を行って測定データを取得し、それら全ての測定データを積算することによって最終測定データを導出する測定手法である。１個のサンプル領域に対して複数の測定点１０１でそれぞれ測定を実行する際に、各測定点１０１に順次レーザ光を照射するべく、サンプルプレートを移動させる位置走査を行う。こうした位置走査の方式としてはＴＶラスタ（TV raster）方式や蛇行ラスタ（Serpentine raster）方式などが知られている。
【０００７】
いずれにしてもラスタ測定を行うためには、１個のウェルに対して予めレーザ光照射の位置走査を行う対象のラスタ領域を設定する必要がある。当然のことながら、ウェル中でサンプルが存在しない部分にレーザ光を照射しても時間の無駄であることから、ラスタ領域を適切に設定することは効率的な測定を行う上で重要である。
【０００８】
従来の装置では、サンプルが形成されたウェルの撮影画像をモニタ画面上に表示し、分析者がサンプルの存在する範囲を目視で判断し手動でラスタ領域を設定することができるようになっている。しかしながら、ウェルの一つ一つについて分析者がこうした作業を行うことは非常に面倒であり、作業効率も悪い。そこで、サンプルが形成されたウェルの撮影画像においてサンプルの占める領域を画像認識により自動的に抽出し、この抽出結果に基づいてラスタ領域を設定するような機能が搭載されている装置もある。例えば米国サーモ・サイエンティフィック（Thermo Scientific）社が販売している装置にはこうした画像認識機能が搭載されている（非特許文献１参照）。また、特許文献２にもこうした機能が開示されている。
【０００９】
しかしながら、ＭＡＬＤＩ質量分析装置における従来の画像認識によるラスタ領域の設定には次のような問題がある。
【００１０】
即ち、画像認識によってサンプルが存在する領域を的確に抽出するには、サンプル結晶であるとみなせる画素の輝度やコントラストの閾値などを予め適切に設定しておく必要がある。ところが、そうした閾値の最適値はサンプルプレートの種類やマトリクスの種類などによって異なるため、それらに応じて上記閾値を個別に設定する必要があり、分析者にとっては煩雑で効率が悪かった。また、サンプルプレートの種類だけでなく、その表面の色や表面の凹凸（粗さ）などが異なるとプレート表面を撮影したときの輝度が異なるため、的確にサンプル領域を認識できるような閾値を設定すること自体がかなり困難であった。
【００１１】
さらにまた、サンプルの種類によっては、サンプル領域の端部又は中心に信号強度の高い部位が集中する場合があるが、画像認識だけではそうした情報は得られない。そのため、信号強度の低い部位から得られた質量分析データも積算されて最終測定データとされるため、これが最終測定データのＳ／Ｎの低下をもたらす上に、無駄な測定時間を発生させることにもなる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２０１２−２３０８０１号公報
【特許文献２】米国特許第７２９１８３５号明細書
【非特許文献】
【００１３】
【非特許文献１】「MALDI Source Getting Started Guide」、Thermo Scientific社 カタログ、2009年（インターネット＜URL:  http://sjsupport.thermofinnigan.com/public/docs/detail_doc.asp?offset=150&manualID=1355＞）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
本発明は上記課題を解決するために成されたものであり、その主たる目的は、サンプル領域を画像認識により抽出する際にその画像認識に必要な閾値などを分析者が設定する必要がなく、またマトリクスやサンプルプレートの種類が変更になった場合でも的確にサンプル領域を識別して測定を実行することができるＭＡＬＤＩ質量分析装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記課題を解決するために成された本発明は、サンプルプレート上に形成されたサンプルにレーザ光を照射して該サンプル中の成分をイオン化するマトリクス支援脱離レーザイオン化（ＭＡＬＤＩ）法によるイオン源と、該イオン源により生成されたイオンを質量分析する質量分析部と、を具備するＭＡＬＤＩ質量分析装置において、
a)サンプルプレート上に形成された所定のサンプルを含む所定範囲を撮影して画像を取得する撮影部と、
b)該撮影部により得られた画像を構成する複数の画素の輝度値の情報を利用して、又は該輝度値の情報とその輝度値毎の出現度数の情報とを利用して、輝度値毎に満遍なくプリスキャン測定を実施する測定点を抽出するプリスキャン測定点抽出部と、
c)該プリスキャン測定点抽出部により抽出された複数の測定点について、それぞれレーザ光を照射し前記質量分析部により質量分析データを収集するプリスキャン測定実行制御部と、
d)前記輝度値毎に抽出された測定点に対して得られた質量分析データを用いて、その輝度値毎に、サンプルが存在する又は該サンプル中の試料成分が存在する可能性を示す期待値を算出する期待値算出部と、
e)該期待値算出部により求まる輝度値と期待値との関係から、サンプルが存在する又はサンプル中の試料成分が存在するとみなせる領域を識別するための輝度閾値を決定する閾値決定部と、
を備え、前記閾値決定部により決定された輝度閾値を利用して、サンプルを含む所定範囲の撮影画像から該サンプルが存在する又は該サンプル中の試料成分が存在する領域を識別することを特徴としている。
【００１６】
上記質量分析部はイオンを質量電荷比に応じて分離する質量分離器を含むが、その質量分離器としては、飛行時間型質量分離器、イオントラップ、四重極マスフィルタなど、任意のものを用いることができる。
【００１７】
またここで、サンプルプレート上のサンプルの形成方法は特に問わないが、広く用いられているのは目的試料とマトリクスとが混合されたサンプル溶液をプレート上にスポッティングして乾化させる方法である。
【００１８】
本発明に係るＭＡＬＤＩ質量分析装置において、例えばＣＣＤカメラ等である撮影部はサンプルプレート上に形成された所定のサンプルを含む所定の範囲を撮影して画像を取得する。この「所定の範囲」は、サンプルの一部が欠けることのないように定められていればよい。得られた画像は微小な画素の集まりであるから、プリスキャン測定点抽出部は、その画像を構成する複数の画素の信号からそれぞれ輝度値を求め、採り得る輝度値の範囲を把握して輝度値毎に満遍なく、つまり輝度値の漏れがないようにプリスキャン測定を実施する測定点を抽出する。
【００１９】
この測定点の抽出方法の一つとして、輝度値毎に抽出する測定点の数ｎを予め定めておき、一つの輝度値を示す多数の画素の中からｎ個の画素を任意に抽出するという作業を各輝度値について行うようにするとよい。ただし、或る輝度値を示す画素の数がｎに満たない場合もあるから、各輝度値の出現度数がｎ以下であるか否かをまず判断し、ｎ以下である場合にはその輝度値を示す画素全てをプリスキャン測定の測定点として抽出すればよい。
また測定点抽出の別の方法としては、輝度値と画素の出現数度数との関係を示す輝度値ヒストグラムを作成し、その出現度数に応じて各輝度値に対する測定点の数を決めるようにしてもよい。この場合には、或る輝度値を示す画素の数が極端に多いときにその輝度値に対する測定点の数を制限するように上限値を設定したり、逆に、或る輝度値を示す画素の数が極端に少ないときにはその輝度値を示す画素全てを測定点として抽出したりして、測定点の選択数のバランスが極端に悪くならないように適宜数を調整するとよい。
【００２０】
次にプリスキャン測定実行制御部は、上述のように抽出された複数の測定点にそれぞれレーザ光を照射して質量分析部により質量分析データを収集する。例えばサンプルが存在しない部分に設定された測定点に対して質量分析を実行しても、発生するイオンは殆どない。これに対し、サンプルが存在する部分に設定された測定点に対して質量分析を実行すると、少なくともマトリクス由来のイオンが多く発生する。したがって、測定点がサンプル上にある場合とサンプル上でない場合とでは、質量分析結果が明確に異なる。そこでこのことを利用して、期待値算出部は、輝度値毎に抽出された測定点に対して得られた質量分析データを用い、その輝度値毎に、サンプルが存在する又は該サンプル中の試料成分が存在する可能性を示す期待値を算出する。
【００２１】
具体的には、測定点がサンプル上にある場合とサンプル上でない場合とでは、検出されるイオンの量が明瞭に異なる。そこで期待値算出部は例えば、輝度値毎に抽出された測定点に対してそれぞれ得られた各マススペクトルデータの総イオン量をスコアとし、輝度値毎に複数の測定点におけるスコアの平均値を求めて、これをサンプルが存在する又は該サンプル中の試料成分が存在する可能性を示す期待値とすればよい。
【００２２】
上記のような期待値が大きいほど、サンプルが存在する又はサンプル中の試料成分が存在する可能性は高いといえる。そこで閾値決定部は、期待値算出部により求まる輝度値と期待値との関係から、例えば所定の許容値を超える期待値を示す輝度値やその範囲を求め、これを、サンプルが存在する又はサンプル中の試料成分が存在するとみなせる領域を識別するための輝度閾値として決定する。こうして本発明に係るＭＡＬＤＩ質量分析装置では、従来は分析者自身が設定する必要のあった輝度閾値が自動的に求まるから、この輝度閾値を利用して、サンプルを含む所定範囲の撮影画像から該サンプルが存在する又は該サンプル中の試料成分が存在する領域を識別することができる。
【００２３】
なお、輝度値と期待値との関係は、サンプルプレートの種類が同一でマトリクスの種類も同一である場合に類似した傾向を示す。したがって、たとえ測定対象である試料が相違しても、サンプルプレートの種類が同一でマトリクスの種類も同一であれば、同じ輝度閾値を用いて充分に正確なサンプル領域の識別を行うことができる。
そこで、本発明に係るＭＡＬＤＩ質量分析装置の一実施態様として、
サンプルプレートの種類とマトリクスの種類の組み合わせに対応して前記閾値決定部により決定された輝度閾値をそれぞれ記憶しておく記憶部をさらに備え、
任意のサンプルの測定を行う際に、そのときに使用されるサンプルプレートの種類及びマトリクスの種類に対応した輝度閾値を前記記憶部から取得してサンプルが存在する又は該サンプル中の試料成分が存在する領域を識別するために用いる構成とすることができる。
【００２４】
この構成によれば、予め使用が想定される様々なサンプルプレートとマトリクスとの組み合わせについて輝度閾値を求めておきさえすれば、分析者がどのようなサンプルプレート、どのようなマトリクスを使用しても、サンプル領域を自動的に的確に認識して無駄な測定が行われないようにラスタ測定のための領域を定めることができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明に係るＭＡＬＤＩ質量分析装置によれば、サンプルが形成されているウェルやサンプルプレート自体を撮影した画像に対する画像認識によってサンプル領域を定める際に、従来は必要であった分析者自身による認識基準、つまりは輝度閾値の設定が不要になる。したがって、分析者の作業負担が軽減され、測定作業を効率化することができる。また、サンプルプレートの種類やマトリクスの種類が変更された場合でも、的確にサンプル領域を認識することができ、サンプルが存在しない部位を測定してしまうような無駄な測定をなくすことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の一実施例によるＭＡＬＤＩ−ＴＯＦＭＳの要部の構成図。
【図２】本実施例のＭＡＬＤＩ−ＴＯＦＭＳにおけるサンプル領域認識のための輝度閾値自動算出の手順及び処理のフローチャート。
【図３】二種類のサンプルプレート上のサンプルに対して実測された輝度値ヒストグラム及び輝度値とスコアとの関係を示す図。
【図４】二種類のサンプルプレートを用いた場合のサンプルの撮影画像と本実施例の手法により求まった輝度閾値を利用したサンプル領域認識結果を示す図。
【図５】ウェル中に形成されたサンプルの状態を示す概略図。
【図６】サンプルに対するラスタ測定のための測定点の設定例を示す概略図。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
本発明に係るＭＡＬＤＩ質量分析装置の一実施例であるＭＡＬＤＩ−ＴＯＦＭＳについて、添付図面を参照して説明する。図１は本実施例によるＭＡＬＤＩ−ＴＯＦＭＳの概略構成図である。
【００２８】
イオンを生成するためのＭＡＬＤＩイオン源は、その上面にサンプルプレート１が載置される試料ステージ２と、レーザ光を発するレーザ照射部６と、該レーザ光を反射しつつサンプルプレート１上に形成されたサンプルＳに集光する反射鏡７と、を含む。このサンプルＳの観察像は反射鏡８を介してＣＣＤカメラ等の撮像部９に取り込まれ、撮像部９において再現されるサンプル観察像に対応した画像データが制御・処理部２０に入力される。
【００２９】
試料ステージ２はモータ等を含むステージ駆動部３により、図１中のＸ軸、Ｙ軸の二軸方向（サンプルプレート１のプレート面延展方向）にそれぞれ移動可能である。試料ステージ２と後述する質量分析部１０との間には、拡散するイオンを遮蔽するアパーチャ４と、イオンを質量分析部１０まで輸送するためのイオン輸送光学系としてのアインツェルレンズ５が配設されている。もちろん、アインツェルレンズ５以外の各種の構成のイオン輸送光学系を用いてもよい。
【００３０】
質量分析部１０は、電場の影響を受けずにイオンが自由に飛行する自由飛行空間１１と、直流電場の作用によってイオンを折返し飛行させる反射器１２と、を含むリフレクトロン型のＴＯＦＭＳであり、その飛行の終端にはイオン検出器１３が配設されている。このイオン検出器１３による検出信号は、図示しないアナログデジタル変換器でデジタルデータに変換されて制御・処理部２０へと入力される。制御・処理部２０は本実施例のＭＡＬＤＩ−ＴＯＦＭＳに特徴的な動作を実施するために、輝度閾値自動算出部２１、輝度閾値記憶部２２、サンプル領域認識部２３などの機能ブロックを有する。また、制御・処理部２０にはユーザインターフェイスである入力部２４や表示部２５が接続されており、予め決められた制御プログラムに従って、ステージ駆動部３、レーザ照射部６などの各部の動作を制御する機能も有する。
【００３１】
上述したように、サンプルプレート１の上面には多数のウェルが二次元的に配置されており、このウェルの１個１個にサンプル溶液（目的試料とマトリクスとの混合溶液）が滴下され、それが乾化されることで固形状のサンプルＳが各ウェル中に形成される。ただし、図５に示したように、サンプルＳはウェルの中心付近に形成されている場合もあれば、ウェルの中心からずれた位置に形成されている場合もある。サンプル領域認識部２３は、各ウェルにおいてサンプルＳが占める領域つまりサンプル領域を、撮像部９により取得された画像に基づいて自動的に認識するものである。従来、そうした画像認識によりサンプル領域を識別するためには、画像を構成する各画素の輝度を判定するための輝度閾値を分析者自身が設定する必要があった。それに対し、本実施例のＭＡＬＤＩ−ＴＯＦＭＳでは、輝度閾値自動算出部２１がサンプル領域認識のための輝度閾値を自動的に求める。
【００３２】
以下、本実施例のＭＡＬＤＩ−ＴＯＦＭＳにおいてサンプル領域認識のための輝度閾値を算出する際の動作及びデータ処理について、図２に示すフローチャートに従って詳述する。
輝度閾値を求める際には実際にサンプルを測定する必要があり、このときのサンプルとしては目的試料が含まれる目的サンプルを用いることも可能であるが、目的試料が浪費されることを避けるには、適宜のキャリブラント（較正用試料）を目的サンプルと同じマトリクスを用いて調製した較正用サンプルを使用するとよい。以下の説明では、この較正用サンプルを用いて輝度閾値を求める場合を例に挙げる。
【００３３】
分析者は、目的サンプルや較正用サンプルがそれぞれウェル中に形成されたサンプルプレート１を試料ステージ２上の所定位置にセットし、入力部２４において所定の操作を行う。この操作を受けて制御・処理部２０は、較正用サンプルが形成されているウェルが撮像部９による撮影可能位置に来るように、ステージ駆動部３を通して試料ステージ２を移動させる。目的のウェルが撮影可能位置に来ると、撮像部９は該ウェル全体の画像を取得し、その画像データを制御・処理部２０へと送る（ステップＳ１）。
【００３４】
制御・処理部２０において輝度閾値自動算出部２１は、取得された画像を構成する画素毎に輝度値を求める。そして、求められた全ての画素の輝度値を用い、輝度値と画素の出現度数との関係を示す輝度値ヒストグラムを作成する（ステップＳ２）。この輝度値ヒストグラムは画像中に任意の輝度値を示す画素が何個存在するのかを表す。なお、当然のことながら、輝度値ヒストグラムを作成する際には、輝度値については或る中心値に対し所定の幅を持たせた輝度値範囲を設定し、該輝度値範囲に実測の輝度値が含まれる画素の数を計数して出現度数を求めるようにする。
【００３５】
二種類のサンプルプレート上のサンプルに対して実測された輝度値ヒストグラムを図３に示す。ここで、「C2 Plate」はサンプルプレートの表面を鏡面加工した高反射率プレートであり、一方、「No8 Plate」は一般的なステンレスプレートである。この図から、「C2 Plate」では輝度値：20から輝度値が増加するに従い度数はほぼ単調に減少しているのに対し、「No8 Plate」では輝度値：40付近に度数のピークが存在していることが分かる。このように、サンプルプレートの種類によって輝度値ヒストグラムには明らかな相違が生じる。但し、この輝度値ヒストグラムのみを見ても、サンプル領域とそうでない領域とを識別可能な輝度値の情報は得られない。
【００３６】
続いて、輝度閾値自動算出部２１は、ステップＳ２で作成された輝度値ヒストグラムに基づいて、プリスキャン測定を実施する対象の測定点を、ウェル中で空間的にランダムに、且つ各輝度値について満遍なく抽出する（ステップＳ３）。プリスキャン測定は、輝度閾値を求めることのみを目的として、主として較正用サンプルが形成されているウェル中に定められた複数の測定点に対する測定を順次実施するものであって、そのときの測定点は目的サンプルに対する実際の測定を行う場合に比べて遙かに疎らである。
【００３７】
具体的には、例えば次のようなアルゴリズムで以てプリスキャン測定の測定点を抽出することができる。
予め輝度値毎に抽出する測定点の数ｎを定めておく。例えばｎ＝10とする。このｎの値が大きいほど、最終的に求まる輝度閾値の信頼性は高まるものの、それだけ測定に時間が掛かるため、測定効率を低下させることになる。そこで、輝度閾値の信頼性と測定時間との兼ね合いで、予め適当な値を定めておくのが好ましい。そして、輝度値ヒストグラムが作成されたならば、輝度値の範囲が判明するから、その輝度値ヒストグラム中の輝度値毎にｎ個ずつ測定点を抽出する。例えば、或る輝度値の出現度数が100であるとすると、その中からｎ個だけ画素を選択して該画素の位置（アドレス）を測定点とする。このとき、サンプル上又はウェル中で或る部分に集中的に一つの輝度値に対する測定点が選択されてしまうと正確性を欠くので、できるだけ空間的に分散するように同一輝度値に対するｎ個の画素を選択するのが好ましい。
【００３８】
なお、画素の出現度数がｎに満たない輝度値がある場合には、その輝度値に対応している全ての画素を測定点として採用すればよい。即ち、輝度値ヒストグラム中の各輝度値について、その出現度数がｎ以下であるか否かをまず判定し、出現度数がｎ以下である輝度値については該輝度値に対応している全ての画素を測定点として採用する。一方、出現度数がｎを超えている輝度値については、該輝度値に対応している画素の中でｎ個の画素をランダムに選択して測定点として採用すればよい。
【００３９】
また、上記アルゴリズムとは異なり、輝度値毎に測定点を抽出する個数ｎを予め定めず、輝度値毎の画素の出現度数に応じて、例えば出現度数に比例した個数の測定点を抽出するようにしてもよい。一例としては、各輝度値の出現度数のｍ％、例えば１％を測定点とすることが考えられる。ただし、この場合、出現度数が極端に多い輝度値では測定点の数が多くなりすぎるので、抽出する測定点の数に上限を設定しておくとよい。また、逆に出現度数が少ない輝度値では測定点の数が少なくなりすぎる（例えば１以下となる）ので、出現度数が或る一定数以下である場合にはその輝度値に対応した全ての画素を測定点として採用する等の調整を加えるとよい。
【００４０】
以上のようにしてプリスキャン測定の対象である測定点が決まったならば、制御・処理部２０は、較正用サンプルが形成されている上記ウェル中の測定点のうちの一つが測定可能位置に来るようにステージ駆動部３を通して試料ステージ２を移動させ（ステップＳ４）、プリスキャン測定を開始する（ステップＳ５）。即ち、レーザ照射部６を駆動してレーザ光をサンプル（又はウェル中のサンプルが存在しない部分）に照射し、質量分析部１０によりそのときに発生したイオンに対する質量分析を実行する。その質量分析により、マススペクトルデータが制御・処理部２０に入力されるので、輝度閾値自動算出部２１はその内部のメモリにマススペクトルデータを保存する（ステップＳ６）。
【００４１】
或る一つの測定点に対する質量分析が終わると、抽出された全測定点の測定が終了したか否かが判定され（ステップＳ７）、未測定の測定点があれば、所定の順序に従って次の測定点が測定可能位置に来るようにステージ駆動部３を通して試料ステージ２を移動させ（ステップＳ８）、ステップＳ６へと戻る。したがって、ステップＳ６→Ｓ７→Ｓ８→Ｓ６→…という処理の繰り返しによって、ステップＳ３で抽出された全ての測定点に対する質量分析が実施され、各測定点に対するマススペクトルデータが収集される（ステップＳ７でＹｅｓ）。
【００４２】
次に輝度閾値自動算出部２１は、測定点毎にその点にサンプルが存在するか否かを評価するためのスコアとして、得られたマススペクトルデータ毎に総イオン量（イオン強度の加算値）を求める（ステップＳ９）。そして、輝度値毎に、対応する測定点について得られたスコアの平均値を求める。但し、単に平均値を計算すると、ノイズ等により異常値が含まれていたときにその影響が大きくなるため、例えばスコアの最大値と最小値とを除いて残りのスコアの平均値を計算する等の方法を採用するとよい。レーザ光がサンプルに照射されて質量分析が行われたときには、少なくともマトリクス結晶に由来するイオンが検出されるため、スコアは或る程度大きな値となる。これに対し、サンプルが存在しない部分にレーザ光が照射されたときには、つまりサンプルプレート１の表面に直接レーザ光が照射されたときには、殆どイオンが発生しないためスコアは極端に小さくなる。このため、スコアの値はその測定点にサンプルが存在しているか否かをかなり的確に反映してから、ここでは、輝度値毎に求まるスコアの平均値をその輝度値におけるサンプル存在確率（期待値）として利用する（ステップＳ１０）。
【００４３】
そして、ステップＳ１０で求めた期待値を予め設定した許容値と比較し、期待値が許容値を超えている輝度値の範囲やその輝度値の境界値を輝度閾値として決定して、これを輝度閾値記憶部２２に保存する（ステップＳ１１）。ここで、許容値はユーザが設定可能としてもよいが、通常、装置メーカ側で予め決めておくことができる。
【００４４】
図３には、上記輝度値ヒストグラムと共に、各輝度値に対応した測定点で実測されたマススペクトルデータに基づく総イオン量（つまりはスコア）も示している。この結果から、「C2 Plate」では輝度値：30において総イオン量が最大となり、輝度値が20〜80の範囲でしかイオンが検出されていないことが分かる。一方、「No8 Plate」では輝度値：100において総イオン量が最大となり、輝度値が40〜110の範囲でイオンが検出されていることが分かる。このように、サンプルプレートの種類によって高いスコアを示す輝度値が相違しており、イオンが検出される輝度値範囲も明らかに異なっている。このことから、スコア平均値である期待値に基づいて、サンプルが存在する領域としない領域とを識別するための輝度値の範囲、つまり輝度閾値を設定可能であることが分かる。図３の例では、例えば「C2 Plate」における輝度閾値を20〜80、「No8 Plate」における輝度閾値を40〜110と定めることができる。
【００４５】
同一種類のサンプルプレート上で、同一種類のマトリクスが用いられたウェルでは、その輝度値ヒストグラム及び輝度値とスコアとの関係は同じ傾向を示す。そのため、或る一つのウェル及びその中に形成されたサンプルについて輝度閾値を求めておけば、その輝度閾値を、同一種類のサンプルプレート、同一種類のマトリクスが用いられる他のウェル及びサンプルについてサンプル領域を認識する際に利用することができる。そこで、例えば、上述したような手順による輝度閾値の算出に引き続いて、同じサンプルプレート上に形成された目的サンプルを測定するに際し、サンプル領域認識部２３では、その目的サンプルを撮像部９により撮影した画像を構成する各画素の輝度値を上記輝度閾値に照らして画素を選択し、その選択結果に応じて撮影画像を二値化することで、サンプル領域を示す画像を得ることができる。
【００４６】
また、較正用サンプルと同じサンプルプレート上でなくても、同種のサンプルプレート、同種のマトリクスが用いられた別のサンプルを測定する際にも、サンプル領域認識部２３は、上記のようにして輝度閾値記憶部２２に保存されている輝度閾値を利用して、サンプル領域を認識することができる。
【００４７】
また、予め各種のサンプルプレートと各種のマトリクスの組み合わせについてそれぞれ、上述した手法で輝度閾値を算出してデータベース化しておくことにより、実際にサンプルの測定を行う際には、そのときに使用されるサンプルプレートとマトリクスとに対応した輝度閾値をデータベースから引き出してサンプル領域の認識に用いることができる。
【００４８】
図４は、図３で説明した二種類のサンプルプレートを用いた場合のサンプルの撮影画像（左）と本実施例の手法により求まった輝度閾値を利用したサンプル領域認識結果（右）を示す写真である。ここでは、各サンプルプレートの最大スコアの20％に相当する値を許容値として輝度閾値を決めており、「C2 Plate」における輝度閾値は20〜80、「No8 Plate」における輝度閾値は70〜110である。図４中のサンプル領域認識結果では、これら輝度閾値の範囲内の輝度に対応する測定点を青点で着色して示しており、各サンプルプレートにおいてサンプル領域はほぼ正しく抽出されている。
【００４９】
以上のように本実施例によるＭＡＬＤＩ−ＴＯＦＭＳによれば、分析者による輝度閾値の設定という面倒な作業を省きながら、任意のサンプルについて自動的にサンプル領域を的確に認識し、該サンプルが存在する範囲のみをラスタ測定して効率的にデータを収集することができる。
【００５０】
また、通常、マススペクトルにはマトリクス由来のイオンも観測されるが、マトリクス由来イオンの質量電荷比はほぼ既知であるから、上記ステップＳ９において総イオン量を算出する際にマトリクス由来イオンを除外するようにしてもよい。これにより、マトリクス以外の成分、つまりは試料成分由来イオンの総イオン量をスコアとすることができるから、単にサンプルが存在する領域ではなくサンプルの中で試料成分が多く存在する領域、即ちスイートスポットの領域を認識するための画素閾値を求めることもできる。
【００５１】
なお、上記実施例は本発明の一例にすぎず、本発明の趣旨の範囲で適宜、変形、追加、修正を行っても本願特許請求の範囲に包含されることは当然である。
【符号の説明】
【００５２】
１…サンプルプレート
２…試料ステージ
３…ステージ駆動部
４…アパーチャ
５…アインツェルレンズ
６…レーザ照射部
７、８…反射鏡
９…撮像部
１０…質量分析部
１１…自由飛行空間
１２…反射器
１３…イオン検出器
２０…制御・処理部
２１…輝度閾値自動算出部
２２…輝度閾値記憶部
２３…サンプル領域認識部
２４…入力部
２５…表示部
１００…ウェル
１０１…測定点
Ｓ…サンプル
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図４】
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