(57)【要約】【課題】微量領域でも良好にノイズを除去することが可能なクロマトグラムのノイズ除去方法を実現する。【解決手段】周期性ノイズ抽出部２でノイズ抽出閾値を用いてクロマトグラムから周期性ノイズ信号波形を抽出し、抽出した周期性ノイズ信号波形をフーリエ変換部３でフーリエ変換し、振幅と周波数とからなる振幅スペクトルを算出する。周期性ノイズ再構築部４で周波数閾値未満の周波数成分を振幅スペクトルから除去し、改訂振幅スペクトルを算出し、算出した上記改訂振幅スペクトルに基づいて周期性ノイズ信号波形を再構築する。ノイズ除去部５は再構築した周期性ノイズ信号波形をクロマトグラムから除去する。【選択図】図１
2014137350.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ノイズ抽出閾値を用いて、クロマトグラムから周期性ノイズ信号波形を抽出する第１のステップと、
抽出した周期性ノイズ信号波形をフーリエ変換し、振幅と周波数とからなる振幅スペクトルを算出する第２のステップと、
算出した振幅スペクトルに存在する信号成分を除去するための周波数閾値を算出し、算出した周波数閾値未満の周波数成分を上記振幅スペクトルから除去し、改訂振幅スペクトルを算出する第３のステップと、
上記改訂振幅スペクトルに基づいて周期性ノイズ信号波形を再構築する第４のステップと、
上記再構築した周期性ノイズ信号波形を上記クロマトグラムから除去する第５のステップと、
を備えることを特徴とするクロマトグラムのノイズ除去方法。
【請求項２】
請求項１に記載のクロマトグラムのノイズ除去方法において、上記クロマトグラムは、液体クロマトグラフにより得られたクロマトグラムであることを特徴するクロマトグラムのノイズ除去方法。
【請求項３】
請求項１に記載のクロマトグラムのノイズ除去方法において、上記第１のステップは、クロマトグラムの複数の極小点のうち、互いに隣接する極小点間距離が予め定めた２点間距離閾値未満である波形を抽出し、周期性ノイズ信号波形とすることを特徴するクロマトグラムのノイズ除去方法。
【請求項４】
請求項１に記載のクロマトグラムのノイズ除去方法において、上記第４のステップは、上記改訂振幅スペクトルに基づいて、周波数と位相から特定した余弦波を重畳することにより、周期性ノイズ信号波形を再構築することを特徴するクロマトグラムのノイズ除去方法。
【請求項５】
請求項１に記載のクロマトグラムのノイズ除去方法において、上記第４のステップは、上記改訂振幅スペクトルを逆フーリエ変換することにより、周期性ノイズ信号波形を再構築することを特徴するクロマトグラムのノイズ除去方法。
【請求項６】
液体を送液する送液部と、
上記送液部から液体を送液する流路に試料を注入する試料注入部と、
当該注入された試料中に含まれる試料成分を分離する分離カラムと、
上記分離カラムにより分離された試料成分を検出する検出器と、
を備え、
上記データ処理部は、
ノイズ抽出閾値を用いて、クロマトグラムから周期性ノイズ信号波形を抽出する周期性ノイズ抽出部と、抽出した周期性ノイズ信号波形をフーリエ変換し、振幅と周波数とからなる振幅スペクトルを算出するフーリエ変換部と、算出した振幅スペクトルに存在する信号成分を除去するための周波数閾値を算出し、算出した周波数閾値未満の周波数成分を上記振幅スペクトルから除去し、改訂振幅スペクトルを算出し、算出した上記改訂振幅スペクトルに基づいて周期性ノイズ信号波形を再構築する周期性ノイズ再構築部と、上記再構築した周期性ノイズ信号波形を上記クロマトグラムから除去するノイズ除去部とを有することを特徴とするクロマトグラフィー装置。
【請求項７】
請求項６に記載のクロマトグラフィー装置において、上記クロマトグラムは、液体クロマトグラフにより得られたクロマトグラムであることを特徴するクロマトグラフィー装置。
【請求項８】
請求項６に記載のクロマトグラフィー装置において、上記周期性ノイズ抽出部は、クロマトグラムの複数の極小点のうち、互いに隣接する極小点間距離が予め定めた２点間距離閾値未満である波形を抽出し、周期性ノイズ信号波形とすることを特徴するクロマトグラフィー装置。
【請求項９】
請求項６に記載のクロマトグラフィー装置において、上記周期性ノイズ再構築部は、上記改訂振幅スペクトルに基づいて、周波数と位相から特定した余弦波を重畳することにより、周期性ノイズ信号波形を再構築することを特徴するクロマトグラフィー装置。
【請求項１０】
請求項６に記載のクロマトグラフィー装置において、上記周期性ノイズ再構築部は、上記改訂振幅スペクトルを逆フーリエ変換することにより、周期性ノイズ信号波形を再構築することを特徴するクロマトグラフィー装置。
【請求項１１】
移動相を送液する第１のポンプと、
第１のポンプから送られてきた移動相に試料を注入する試料注入部と、
試料が注入された移動相から試料成分を分離する分離カラムと、
上記分離カラムにより分離された試料成分に反応試薬を送り出す第２のポンプと、
試料成分と上記第２のポンプにより送り出された反応試薬とを混合し試料成分を化学的に修飾する反応コイルと、
上記反応コイルにより修飾された試料成分を検出する検出器と、
上記検出器により検出されたクロマトグラムを解析するデータ処理部と、
を備え、上記データ処理部は、
ノイズ抽出閾値を用いて、クロマトグラムから周期性ノイズ信号波形を抽出する周期性ノイズ抽出部と、抽出した周期性ノイズ信号波形をフーリエ変換し、振幅と周波数とからなる振幅スペクトルを算出するフーリエ変換部と、算出した振幅スペクトルに存在する信号成分を除去するための周波数閾値を算出し、算出した周波数閾値未満の周波数成分を上記振幅スペクトルから除去し、改訂振幅スペクトルを算出し、算出した上記改訂振幅スペクトルに基づいて周期性ノイズ信号波形を再構築する周期性ノイズ再構築部と、上記再構築した周期性ノイズ信号波形を上記クロマトグラムから除去するノイズ除去部とを有することを特徴とするクロマトグラフィー装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、液体クロマトグラフィー等で得たクロマトグラムのノイズ除去技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
液体クロマトグラフで検出した波形データは、理想的には分析対象の成分にのみ由来する。しかし、一般には、ノイズ波形が成分に由来する波形に重畳し、目的とする成分の検出に大きな影響を及ぼす。一例を示せば、非特許文献１には、「１３データの質の保証」としてノイズの波形データからノイズの大きさを求め、検出下限を定義することが記載されている。
【０００３】
液体クロマトグラフィーとしてポストカラム法を採用すると、比較的大きな周期性のあるノイズを観測する場合がある。複数の周期による波形が重畳し、そこに試料成分の信号が重なると、検出を妨げることになる。そこで、周期的なノイズの発生原因とされるポンプの脈流を抑えることなど、装置の構造的な発明がなされている（例えば特許文献１）。
【０００４】
また、コンピュータによるデータ処理では、非特許文献２において、マススペクトル波形に含まれる細かいノイズを平滑化する手法として、Low-Pass、High-Pass、およびGaussianと呼ばれる重み付きの移動平均について記載されている。規則性を有するノイズ除去のためには、スペクトル波形をフーリエ変換した結果に見られる大きなピークを除去し、逆フーリエ変換することが示されている。すなわち、フーリエ変換の結果から周期性を示す部分を除くことができれば、逆フーリエ変換で得られたスペクトル波形からは周期的なノイズが除去され、スムージングとして機能することを紹介している。
【０００５】
非特許文献２のフーリエ変換・逆フーリエ変換による方法は、液体クロマトグラフのノイズ除去の手段としても特許文献２に開示されている。ここでは、クロマトグラフィー用データ処理方法として、測定データのフーリエ変換によって周波数と振幅を示すスペクトルを求め、ベースラインのドリフトに由来するゼロ近傍の周波数領域と、ノイズに由来する高周波数領域を除外し、逆フーリエ変換することによってドリフトやノイズの影響を排除したクロマトグラムを得ている。
【０００６】
ただし、逆フーリエ変換で求めたクロマトグラムには、ピークが寄与している低周波数領域も除かれるため、ベースラインが下がるとの記載がある（特許文献２）。フーリエ変換の結果には、ベースラインと試料成分の影響が混在していると考えられ、特定の周波数の値で線引きすることは難しい。また、フーリエ変換による方法の原理的な課題として、再構成クロマトグラムのベースラインがピークの影響で波打つため、三角関数でフィットして影響を除外することが示されている（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００５―１６４５１０号公報
【特許文献２】特開昭６２―３２３６０号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】JIS K 0124 高速液体クロマトグラフィー通則（インターネット（URL:http:www.jisc.go.jp/app/JPS/JPS00020.html））
【非特許文献２】特許庁総務部企画調査課技術動向調査班作成、資標準技術集、質量分析技術(マススペクトロメトリー) 、 2006年5月12日掲載（インターネット（URL:http://www.jpo.go.jp/shiryou/s_sonota/hyoujun_gijutsu/mass/mokuji.htm））
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、背景技術のように、液体クロマトグラフで検出した波形データをフーリエ変換し、その結果からノイズ成分を除去して逆フーリエ変換する方法では、例えば検出下限や定量下限で問題になる微量領域に適用するには課題がある。例えば、ポストカラム法の液体クロマトグラフィー装置においては、移動相を送り出すポンプと、反応試薬を送り出すポンプとが使用されるが、これらの二つのポンプの間で脈動が生じ、微小なノイズが発生することがあり、このノイズを除去することは、従来技術では困難であった。
【００１０】
従来技術は、少なくとも液体クロマトグラフの測定結果に見られる周期的なノイズを除去する技術としては十分に確立されているとは言い難い。
【００１１】
本発明の目的は、試料成分に由来する波形に周期的なノイズが顕著に重畳しているような、検出下限付近の微量領域でも良好にノイズを除去することが可能なクロマトグラムのノイズ除去方法及びクロマトグラフィ装置を実現することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、上記目的を達成するため、次のように構成される。
【００１３】
クロマトグラムから周期性ノイズ信号波形を抽出し、抽出した周期性ノイズ信号波形をフーリエ変換し、振幅と周波数とからなる振幅スペクトルを算出し、信号成分を除去するための周波数閾値を算出し、周波数閾値未満の周波数成分を振幅スペクトルから除去し、改訂振幅スペクトルを算出し、周期性ノイズ信号波形を再構築し、クロマトグラムから除去するクロマトグラムのノイズ除去方法及びクロマトグラフィー装置。
【発明の効果】
【００１４】
試料成分に由来する波形に周期的なノイズが顕著に重畳しているような、検出下限付近の微量領域でも良好にノイズを除去することが可能なクロマトグラムのノイズ除去方法及びクロマトグラフィー装置を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施例のデータ処理部におけるノイズ除去処理に関する内部構成を示す図である。
【図２】ポストカラム法の液体クロマトグラフィー装置の概略構成図である。
【図３】図１に示した周期性ノイズ抽出部の内部構成図である。
【図４】フーリエ変換部の内部構成図である。
【図５】元波形の一例を示す図である。
【図６】図５に示した波形の一部拡大図である。
【図７】処理結果波形を示す図である。
【図８】図７のデータの処理結果の拡大図である。
【図９】離散フーリエ変換の結果の一例を示す図である。
【図１０】周波数成分の強さを示している振幅スペクトルの例を示すグラフである。
【図１１】平滑化前後の振幅スペクトルの一例を示す図である。
【図１２】周期性ノイズ再構築波形の例を示す図である。
【図１３】パラメータ設定画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を用いて本発明の実施例を説明する。
【実施例】
【００１７】
液体クロマトグラフは、分離カラムと呼ばれる管の中を移動相と呼ばれる液体の流れに乗って、分析対象となる複数の試料成分が、それぞれに応じた速度で進むことにより、個々の成分を時間的に分離する分析手法である。ここで分離された試料成分は、移動相と試料成分との光の吸収の違いなどの特性を利用して検出される。もし移動相と光の吸収に差がない試料成分の場合、その検出は難しい。
【００１８】
そこで、反応試薬によって分離された試料成分に化学的な修飾を施すことにより、光の吸収などの物性を変え、その検出を容易にするポストカラム法と呼ばれる手法がある。この場合、移動相を送液するポンプと反応試薬を送液するポンプの影響で、光の吸収量などの経時変化を示すクロマトグラムにおいて、周期的なノイズが測定されることがある。本発明はこのような測定データから周期性ノイズを除去するためのものである。
【００１９】
図２は、本発明が適用される、ポストカラム法の液体クロマトグラフィー装置の概略構成図である。
【００２０】
図２において、液体クロマトグラフィー装置は、移動相を送り出す第１ポンプ１０と、その移動相の流れに試料成分を乗せる試料注入装置１１と、個々の試料成分を移動速度で分離するための分離カラム１２と、分離カラム１２により分離された試料成分に対して反応試薬を送り出す第２ポンプ１３と、試料成分と反応試薬とを混合し、試料成分を化学的に修飾する反応コイル１４と、反応コイル１４により修飾された試料成分を検出する検出器１５と、検出器１５により検出された光の吸収量などを蓄積および解析するデータ処理部１６とを備える。データ処理部１６は表示部を有し、この表示部は閾値等の入力、波形表示、データ表示等を行う画面を備えている。
【００２１】
ここで、本発明におけるノイズ除去処理は、データ処理部１６において実施される。図２の例ではポンプ２台の構成を示したが、３台以上の構成でも本発明は適用可能である。また、本発明は周期的なノイズが測定される状況であれば適用可能であり、ポストカラム法に限定されない。観測する対象として、光の吸収量の例を示したが、蛍光を計る場合や、質量分析装置による測定などでも応用できる。
【００２２】
図１は、データ処理部１６におけるノイズ除去処理に関する内部構成を示す図である。図１において、実線は処理の流れ、点線はデータの流れを示す。液体クロマトグラフで測定した、光の吸収量の経時変化を元波形１としている。データ処理部１６は、周期性ノイズ抽出部２と、フーリエ変換部３と、周期性ノイズ再構築部４と、ノイズ除去部５と、ノイズ除去波形記憶部６とを備える。周期性ノイズ再構築部４により求められた周期性ノイズ再構築波形９と、元波形１とからノイズ除去部５によりノイズ除去処理を施したものが、ノイズ除去波形６である。これらの各処理について、以下に詳述する。
【００２３】
（１）周期性ノイズ抽出部２（第１ステップ）
図３は、図１に示した周期性ノイズ抽出部２の内部構成図である。また、図５は、元波形の一例を示す図であり、図６は、図５に示した波形の一部拡大図である。図７は処理結果波形を示す図である。
【００２４】
図３において、周期性ノイズ抽出部２は、周期性ノイズ特性解析部２１と、閾値設定部２２と、周期性ノイズ粗抽出部２３と、基準位置計算部２４と、周期性ノイズ抽出処理部２５とを備える。
【００２５】
図５において、横軸は時間(分)、縦軸は光の吸収量を示す吸光度のクロマトグラムである。ピーク等が存在しない領域において、周期的なノイズが大きく観測されており、帯状に見えている。図５に示した元波形の１６分および３１分３０秒付近を拡大し、それぞれ、図６の（Ａ）及び（Ｂ）に示してある。図６の（Ａ）には少なくとも３成分が観測され、（Ｂ）にも１成分は観測されていると思われるが、（Ｂ）のピークには周期性のノイズが成分に由来するピークに重畳している。この状態でピークの面積や高さを正確に求めることは難しい。
【００２６】
そこで、図３に示した周期性ノイズ特性解析部２１では、元波形の極小点に着目して周期性ノイズの出現領域を識別する。例えば、隣の極小点との距離の標準偏差（ＳＤ値）を求める。閾値設定部２２は、ＳＤ値の３．３×２倍など予め指定された倍率を乗じた閾値を出力する。周期性ノイズ粗抽出部２３は、閾値設定部２２から出力された閾値（ノイズ抽出閾値）により、周期性ノイズとなる極小点かどうかを判定し、周期性ノイズと判定されたものを周期性ノイズ粗抽出波形として出力する。また、周期性ノイズ粗抽出部２３の処理は、クロマトグラムの全域に適用する。
【００２７】
一例を図６、図７を参照して説明する。図６の（Ａ）および（Ｂ）のグラフ中の×印は極小点である。ここで隣接する×印間の距離を求め、閾値未満であれば×印間の波形データは有効としている。閾値以上の距離の場合は無効な領域として、前後の有効な領域の×印間を直線で補完して波形データとした。このような処理の結果として求めた波形を図７の（Ａ）、（Ｂ）に周期性ノイズ粗抽出波形として示す。図７の（Ａ）、（Ｂ）は、それぞれ、図６の（Ａ）、（Ｂ）の波形に対応している。
【００２８】
図７の（Ａ）に示すように、図６の（Ａ）において周期性ノイズが見られない３本のピークは排除されノイズ部分のみを残すことができる。一方、図６の（Ｂ）はピークの全域に周期性ノイズを含んでいるため、図７の（Ｂ）には図６の（Ｂ）と同じ波形となった。
【００２９】
ここでは、周期性ノイズの判定として、極小点間の距離に着目したが、横軸の値や縦軸の値のみに着目する方法も考えられる。
【００３０】
次に、基準位置計算部２４の処理について説明する。図７に示す周期性ノイズは、例えば図７の（Ｂ）に示す波形に顕著なように、試料成分の情報なども含んでいる。極力周期性ノイズのみを抽出し、試料成分に由来する信号を排除する目的で、時間ごとの基準位置を求める。ここでは周期性ノイズ判定の結果として得られた波形に対し、前後３０秒間のデータによる移動平均を実施し、基準位置とした。図７の（Ａ）、（Ｂ）に、基準位置の例を示す。
【００３１】
周期性ノイズ抽出処理部２５では、図７に示す周期性ノイズ粗抽出波形から基準位置の波形を時間ごとに減算し、周期性ノイズ抽出波形２６とする。その結果の拡大図を図８の（Ａ）および（Ｂ）に示した。ここで求めた波形は周期性ノイズを主な成分としているものの、試料成分などの影響が多少残っている。この波形は、後述するフーリエ変換に利用され、さらには周期性ノイズの再構築の元になるものであり、本来の周期性ノイズに極力近い波形が抽出されることが望ましい。
【００３２】
（２）フーリエ変換部３（第２ステップ）
図４は、フーリエ変換部３の内部構成図である。図１におけるフーリエ変換部３は、図４に示すように、離散フーリエ変換部３１と、振幅スペクトル等計算部３２と、振幅スペクトル平滑化部３３と、周波数閾値判定部３４と、振幅スペクトル改訂部３５と、周期性ノイズ重畳部３６とを備えている。なお、符号３８は、フーリエ変換結果である実数部、虚数部、振幅スペクトル、周波数、位相を記憶する記憶部である。
【００３３】
図４において、まず、離散フーリエ変換部３１は、周期性ノイズ抽出波形を離散フーリエ変換し、実数部と虚数部を求める。図９の（Ａ）に示した波形が実数部、図９の（Ｂ）に示した波形が虚数部である。
【００３４】
さらに、振幅スペクトル等計算部３２は、振幅スペクトルを求め、その各要素に対応する周波数と位相を計算する。図１０は周波数成分の強さを示している振幅スペクトルの例を示すグラフである。図９、図１０の場合、これらのグラフの横軸は周波数(カウント／分)となる。特に図１０には、１カウント／分前後に特徴的なピークがある。
【００３５】
また、この例では２台のポンプ１０、１３を０．５ｍＬ／分と０．６ｍＬ／分で送液しており、それぞれに起因する５、１０、１５、２０、２５、３０カウント／分と、６、１２、１８、２４、３０、３６カウント／分の二つのシリーズの周期性ノイズが重畳している。ここで整数倍となる周波数成分のシリーズは、ポンプに由来する周期性ノイズが正弦波や余弦波ではないことに起因する。またシリーズ化されていない１カウント／分前後の周波数領域は周期性ノイズではないと考えられる。
【００３６】
（３）周期性ノイズ再構築部４（第３ステップ、第４ステップ）
図１の周期性ノイズ再構築部４の処理動作について、図４を参照して説明する。
【００３７】
周期性ノイズを再構築するには、図１０に示した振幅スペクトルから周期性ノイズに相当する周波数と振幅を求め、横軸が時間、縦軸が吸光度となる元波形の形式に再構築する必要がある。
【００３８】
一般に、離散フーリエ変換で求めた個々の実数部と虚数部の値から、コサイン波の振幅と位相を求めて重畳させる方法と、離散フーリエ変換の結果から周期性ノイズに相当する情報を残して逆フーリエ変換する方法がある。ここでは、前者にて周期性ノイズを再構築した。
【００３９】
まず、前述の１カウント／分前後を排除するための周波数の閾値を求める準備として、振幅スペクトル平滑化を振幅スペクトル平滑化部３３が行う。予め設定された窓値に示す点数により、フーリエ変換結果である振幅スペクトルを平滑化し、平滑化振幅スペクトルを作成する。平滑化前の振幅スペクトルの一例を図１１の（Ａ）に示し、平滑化した振幅スペクトルの一例を図１１の（Ｂ）に示した。
【００４０】
次に、周波数閾値判定部３４は、平滑化振幅スペクトルにおいて最初に観測される１カウント／分前後のピークの裾に相当する周波数を求め、それを閾値（周波数閾値）とする。ノイズ成分は信号成分より周波数が高いと考えられるため、信号成分を除去するためにこの閾値を求める。ただし、閾値の設定は信号成分を除去するために、ここに示した基準とは異なる他の基準を採用することも可能である。閾値の一例を図１１の（Ｂ）において矢印で示した。
【００４１】
さらに、振幅スペクトル改訂部３５は、振幅スペクトルから閾値より小さい周波数領域を排除し、改訂振幅スペクトルとする（第３ステップ）。
【００４２】
図１１の（Ｃ）は、閾値２．５を図１１の（Ａ）に示した振幅スペクトルに適用した場合の例である。
【００４３】
改訂振幅スペクトルを求めた後は、周期性ノイズ重畳部３６は、０以外の振幅の値全てについて、対応する周波数と位相から特定される余弦波の波形を重畳し、周期性ノイズ再構築波形３７を求める（第４ステップ）。
【００４４】
ここで求めた周期性ノイズ再構築波形の例を図１２に示す。ここで、図１２の（Ａ）、（Ｂ）に示す波形は、図８の（Ａ）、（Ｂ）に示す波形を処理したものである。
【００４５】
本発明の一実施例では、振幅スペクトルにおいて周期性ノイズかどうかの判定が比較的容易である。これは、周期性ノイズの再構築において、試料成分の情報が混ざる可能性が低く、精度よくノイズを除去できることを意味している。
【００４６】
なお、周期性ノイズかどうかを判定する周波数の閾値は、予め固定値として指定しておく方法がある。また、振幅スペクトルで観測されるピークのシリーズにおいて、最も遅い周波数を与えるピークにより設定する方法も考えられる。例えば、５カウント／分のピークを基準に、−２．５カウント／分など特定の値を減じて閾値とする方法や、５カウント／分のピークの立ち上がり位置を閾値とするなどである。
【００４７】
また、振幅スペクトルが示す振幅の値が小さいものは、余弦波の振幅が小さく、再構築される周期性ノイズへの寄与も小さい。そこで、整数倍をとる周波数のシリーズを構成する部分のみ、改訂振幅スペクトルにコピーする方法が処理速度などの点で有効となる。例えば、振幅スペクトルから振幅の数値の標準偏差を求め、その値に一定の係数を乗じて振幅の閾値とし、閾値より大きい振幅を得たものを改訂振幅スペクトルにコピーする方法がある。その際、標準偏差を求める範囲を０〜５カウント／分などと限定し、その区間を移動することにより閾値を変化させるなどの応用が考えられる。
【００４８】
５、１０、・・・カウント／分のように整数倍となる周波数のシリーズの判定においては、次の別法が考えられる。
【００４９】
（ａ）ピーク判定結果から求める方法
振幅スペクトルから個々のピークを判定し、周波数が整数倍になっているシリーズを求める。
【００５０】
（ｂ）ポンプの制御情報から導く方法
周期性ノイズは、ポンプが液を送る際の内部のくり返し動作に起因している。送液の流量などの情報から、５カウント／分など繰り返しの頻度を得る。これにより、周波数のシリーズを求める。
【００５１】
（４）ノイズ除去部５（第５ステップ）
ノイズ除去部５は、ノイズ除去として、再構築した周期性ノイズを元波形から減算する。図１２の（Ａ）及び（Ｂ）は、ノイズ除去部５によりノイズ除去した後の波形を示している。ノイズ除去後の波形はノイズ除去波形記憶部に格納される。
【００５２】
このように、周期性ノイズが大幅に除外された波形を得ることができた。移動平均などによりノイズを除外する従来の方法では、ピークの幅の広がりや高さが低くなるなど、影響が出やすかった。また、フーリエ変換を用いた従来の方法では、試料成分も除外するなどの影響が出ていた。
【００５３】
これに対して、本発明の一実施例によるノイズ除去方法の場合は、それらの影響を極力低減することができる。
【００５４】
従来の技術によれば、ノイズ波形を除外するために、フーリエ変換・逆フーリエ変換を用いて試料成分に由来する波形を導出しようとしている。そもそも周期性のない波形を導出するため、離散的フーリエ変換の欠点が障害となっていた。
【００５５】
本発明の一実施例では、フーリエ変換、逆フーリエ変換をノイズの再構築に特化することにより、欠点を回避し、精度の向上を図った。フーリエ変換に先立ち、フーリエ変換と相性のよい、周期性ノイズを主な成分とする波形データを求めているところに特徴がある。
【００５６】
ここで、本発明においては、第４ステップで、改訂振幅スペクトルについて、逆フーリエ変換を行い、周期性ノイズ再構築波形を算出することも可能である。
【００５７】
なお、本発明は必ずしもポストカラム法による場合に限定されず、プレカラム法のクロマトグラフィー装置においても適用可能である。例えば、複数のポンプで複数種類の溶離液の組成を変化させて送液するグラジエント送液方式において生じる周期性のあるノイズが重畳したクロマトグラムにも適用できる。
【００５８】
なお、本発明は必ずしも液体クロマトグラフィーに限定されるものではなく、ガスクロマトグラフィーなどでも周期性のあるノイズが重畳したクロマトグラムであれば適用することができる。さらに、検出器についても特に限定する必要はなく、質量分析計を含めクロマトグラムに準ずる波形データを出力するものであればかまわない。
【００５９】
図１３は、本発明におけるデータ処理部１６において周期性ノイズを除外することを想定したパラメータ入力画面の一例を示す図である。図１３に示す入力画面における各入力項目の意味は次のとおりである。
【００６０】
「Select Noise Threshold」は、周期性ノイズかどうかを判定するための、ノイズ波形の谷と谷の間の距離の閾値である。この値より大きいと、周期性ノイズとは見なさない。なお、画面中のＳＤは波形の谷と谷の間の距離の標準偏差であり、例えば元データの０〜３分の領域から求める。そのばらつきを正規分布と見立て、この例では３．３ＳＤの２．０倍を閾値としており、３．３ＳＤの何倍とするかをオペレータにより選択可能となっている。
【００６１】
「Baseline Calc Window(min)」は、周期性ノイズの基準位置を求めるための移動平均の範囲である。この例では１．０分の範囲を指定している。図１３に示した画面例ではクロマトグラムにおける各時間の基準位置をBaseline と呼んでいるが、一般的に言われる試料成分のBaselineを意味するものではなく、周期性ノイズの基準としてのBaselineである。「Baseline Calc Window(min)」はオペレータにより設定の変更が可能である。
【００６２】
「DFT Select」は、例えば、図１０に示すような振幅スペクトルにおいて、特徴的な大きな振幅の周波数成分を抽出するための閾値である。図１３に示した例では振幅の標準偏差をＳＤとして、３．３ＳＤの１．５倍としている。標準偏差は、振幅スペクトルの中央である７５カウント／分の振幅から０カウント／分の方向に範囲を拡大しながら求める。また、判定する周波数を中心に、例えば１０カウント／分など特定の周波数の範囲を決めて標準偏差を求める。
【００６３】
このようにして閾値を設けることによって、５、６、１０、１２、・・・カウント／分のように特徴的な振幅の周波数成分を抽出することにより、より効率的な周期的ノイズの再構築を可能としている。３．３ＳＤの何倍とするかについては、オペレータにより選択可能となっている。
【００６４】
「Frequency」は、周期性ノイズの周波数成分を求める周波数範囲である。図１３に示したでは３．５〜７５．０カウント／分の範囲。特に、図１０の場合０〜３．５カウント／分に見られるピークは周期性ノイズ以外と考えられるため、この部分を排除するように設定する。最後の７５．０カウント／分は周波数の最大値となる。
【００６５】
以上のように、本発明によれば、液体クロマトグラフの波形データから、周期的な成分のみを除去し、試料に由来する微量成分の検出を容易にすることができる。
【００６６】
特に、本発明においては、周期性ノイズ抽出波形を離散フーリエ変換し、振幅スペクトルを平滑化し、周波数が０から大となる方向の最初のピークの裾を閾値とし、平滑化前の振幅スペクトルから、この閾値以下の周波数領域を除去し、信号成分を除去している。これによって、信号成分を良好に除去した周期性ノイズ波形を得ることができ、元波形からノイズ成分のみを除去した信号波形を算出することができる。
【００６７】
本発明は、液体クロマトグラフで観測される周期性のノイズを除去する基本技術であり、特にポストカラム法における検出下限、定量下限の改善が期待できる。
【００６８】
例えば、ポストカラム法の一種であるＢＴＢポストカラム法では、ギ酸、リンゴ酸、乳酸、酢酸、クエン酸などの有機酸の高感度分析に寄与できる。有機酸は、食品のみならず、医薬品、化学工業、環境分析、バイオなど多くの分野で分析対象とされている。また、ＯＰＡ（オルトフタルアルデヒド）ポストカラム法では食品や生体試料中のアミノ酸を、ＮＩＮ（ニンヒドリン）ポストカラム法ではタンパク質、ペプチドおよび、生体試料におけるアミノ酸の分析、リン酸フェニルヒドラジンポストカラム法では糖の分析と、応用範囲は多岐に及ぶ。
【００６９】
検出下限、定量下限が１桁改善されると、１桁薄い微量成分を分析することができる。一般に、微量成分を分析する場合、目的とする成分を抽出して濃縮するなどの手段が講じられる。たとえば、河川水１００リットルを濃縮して目的成分の感度を得ている場合、検出感度が１桁上がれば１０分の１の量で済む。
【００７０】
実験動物やヒトなどの生体試料を分析対象とする場合はさらに切実であり、患者由来の病変組織などは分析に必要な量を確保することすら難しい場合も多い。さらに、マウス等のモデル生物を何匹犠牲にするかといった、動物愛護の問題にも波及する。
【００７１】
よって、本発明は、試料に由来する微量成分の検出を容易に行うことができることから、分析に必要な量が微量で済み、生体に与える負担を軽減することができる。
【符号の説明】
【００７２】
１・・・元波形記憶部、２・・・周期性ノイズ抽出部、３・・・フーリエ変換部、４・・・周期性ノイズ再構築部、５・・・ノイズ除去部、６・・・ノイズ除去波形記憶部、９・・・周期性ノイズ再構築部波形記憶部、１０・・・第１ポンプ、１１・・・試料注入装置、１２・・・分離カラム、１３・・・第２ポンプ、１４・・・反応コイル、１５・・・検出器、１６・・・データ処理部、２１・・・周期性ノイズ特性解析部、２２・・・閾値設定部、２３・・・周期性ノイズ粗抽出部、２４・・・基準位置計算部、２５・・・周期性ノイズ抽出処理部、２６・・・周期性ノイズ抽出波形、３１・・・離散フーリエ変換部、３２・・・振幅スペクトル等計算部、３３・・・振幅スペクトル平滑化部、３４・・・周波数閾値判定部、３５・・・振幅スペクトル改訂部、３６・・・周期性ノイズ重畳部、３７・・・周期性ノイズ再構築波形、３８・・・フーリエ変換結果記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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