(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
質量分析システムであって、
試料を測定して質量スペクトルを出力する質量分析部と、
成分及び測定時刻ごとに割り当てられた含有情報の推定ルールを有する推定器とを有し、
前記推定器は前記質量分析部から出力される質量スペクトルを元に、前記推定ルールに基づいて試料に含まれる可能性のある複数成分のうちの各成分に対する含有情報を推定し、
前記成分ごとに割り当てられた統合推定部をさらに有し、
前記統合推定部が、前記各成分に対応した前記推定器が出力する測定時刻別の含有情報の推定結果を複数時刻の間で統合し、前記統合された推定結果を出力することを特徴とする質量分析システム。
【請求項２】
請求項１に記載の質量分析システムであって、
前記各成分の含有情報の推定ルールを対応する測定時刻ごとに提示する推定ルール提示ユーザインタフェースをさらに有することを特徴とする質量分析システム。
【請求項３】
請求項２に記載の質量分析システムであって、
前記推定ルール提示ユーザインタフェースが前記推定ルールの入力を受け付けることを特徴とする質量分析システム。
【請求項４】
請求項１に記載の質量分析システムであって、
確信度重みが成分及び測定時刻ごとに割り当てられており、
前記統合推定部は前記確信度重みに応じて前記推定器が出力する推定結果を統合することを特徴とする質量分析システム。
【請求項５】
請求項４に記載の質量分析システムであって、
前記確信度重みに基づいて各測定時刻における測定動作を決定する測定動作決定部をさらに有し、前記測定動作決定部が出力する測定動作を前記質量分析部が実行することを特徴とする質量分析システム。
【請求項６】
請求項１に記載の質量分析システムであって、
測定時刻と組になった質量スペクトルを格納する質量スペクトルデータベースをさらに有し、
前記質量スペクトルデータベースに基づいて各成分及び各測定時刻に対応した推定器のパラメタを学習する推定ルール学習部を有することを特徴とする質量分析システム。
【請求項７】
請求項６に記載の質量分析システムであって、
前記推定器による推定が正解する確率に応じた値である確信度重みを学習する確信度重み学習部をさらに有することを特徴とする質量分析システム。
【請求項８】
請求項１に記載の質量分析システムであって、
試料入手からの経過時間もしくは試料入手時刻の入力を受け付ける試料入手時間入力ユーザインタフェースをさらに有し、前記試料入手からの経過時間もしくは前記試料入手時刻に基づいて前記測定時刻を補正し、前記補正された測定時刻に対応した推定器を用いて前記含有情報を推定することを特徴とする質量分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、質量分析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
質量分析計を用いて、試料を測定し、その試料に含まれる可能性のある複数成分のうちの各成分に対する「含有情報」を推定するシステムは広く存在する。ここでの「含有情報」とは、試料中における対象成分の濃度、あるいは、対象成分の濃度が或る閾値を超過しているかどうかの論理値、あるいは、対象成分間の濃度の順位、あるいは、対象成分間の濃度の順位が或る順位を超過しているかどうかの論理値、あるいはこれらの値から派生する値を意味する。
【０００３】
本技術分野の背景技術として、特開２０１０−５４４０６号公報（特許文献１）がある。この公報には、「目的化合物の既知である標準マススペクトルに現れるピークと、前記目的化合物が出現する時間付近の所定の時間範囲内の各時間における実測マススペクトルに現れる、前記ピークと同じ質量電荷比ｍ／ｚ値を持つピークとを対比し、各時間におけるそのピークの強度比を利用して該目的化合物のクロマトグラムピークの形状を推定し、推定されたクロマトグラムピークの形状に基づいて目的化合物の有無を判定する」と段落０００８に記載されている。
【０００４】
また、特開２０１１−３３３４６号公報（特許文献２）がある。この公報には、指定時間における実測マススペクトルに現れる各ピークについて、そのｍ／ｚのマスクロマトグラムのピークトップが指定時間を挟んだ前後の所定時間範囲に存在するか否かを調べ、存在する場合にそのｍ／ｚのスペクトルピークを単一化合物のみによる純粋ピーク、存在しない場合に夾雑ピークであると判断する。純粋ピークのみを用い既知化合物の標準マススペクトルを定数倍して実測マススペクトルにフィッティングさせ、標準マススペクトルを超える夾雑ピークの強度を該スペクトルに一致するように補正する。夾雑成分の影響が軽減された実測マススペクトルが得られ、これを用いて既知化合物の標準マススペクトルとの類似度を計算する旨が要約に記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−５４４０６号公報
【特許文献２】特開２０１１−３３３４６号公報
【特許文献３】特開２０１１−２３１８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
成分の揮発性やイオン化傾向に依存して、測定されるスペクトルの強度や形状が測定時刻の経過に従って遷移する傾向が存在する。
【０００７】
目的化合物のスペクトルの強度及び形状が測定時間帯によって変化することから、特許文献１のクロマトグラフ質量分析データ解析方法では、含有情報の推定はできない。たとえば、或る測定時刻において「実測マススペクトル」ピーク強度と「既知である標準マススペクトル」のピーク強度の比が小さいｍ／ｚでは、目的化合物のクロマトグラムの強度が小さいのか、あるいは、夾雑成分の影響が小さいのか、あるいは、実測マススペクトルの測定時刻が標準マススペクトルの測定時刻と異なるために目的化合物のスペクトルの形状が異なるのかが不定である。そのため、クロマトグラムの推定が困難であり、その照合による含有情報の推定も困難である。また、クロマトグラムの照合による同定のためには、ガスクロマトグラフィーあるいは液体クロマトグラフィーを組み合わせることが必須である。
【０００８】
目的化合物のスペクトルの強度及び形状が測定時間帯によって変化することから、特許文献２のクロマトグラフ質量分析データ解析方法では、含有情報の推定はできない。たとえば、もし、実測マススペクトルから完全に夾雑成分の影響を除去できたとしても、類似度が低い場合に、異なる化合物を測定しているからなのか、「実測マススペクトル」の測定時刻と「既知化合物の標準マススペクトル」の測定時刻が異なるためにスペクトルの形状が異なるからなのかが不定である。また、ピークが「所定時間範囲に存在するか否か」に基づく純粋ピークか夾雑ピークかの判断のためには、ガスクロマトグラフィーあるいは液体クロマトグラフィーを組み合わせることが必須である。
【０００９】
そこで、本発明は、測定されるスペクトルの強度や形状が測定時刻の経過に従って遷移する傾向がある場合にも、高精度に含有情報の推定が可能な質量分析システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題は、例えば、質量分析システムであって、試料を測定して質量スペクトルを出力する質量分析部と、成分及び測定時刻ごとに割り当てられた含有情報の推定ルールを有する推定器を有し、推定器は質量分析部から出力される質量スペクトルを元に、推定ルールに基づいて試料に含まれる可能性のある複数成分のうちの各成分に対する含有情報を推定することを特徴とする質量分析システムによって解決される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、測定されるスペクトルの強度や形状が測定時刻の経過に従って遷移する傾向がある場合にも、高精度に含有情報の推定が可能な質量分析システムを提供することができる。
【００１２】
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の質量分析システムのハードウェア構成例を示した図。
【図２】本発明の質量分析システムの処理ブロック構成例を示した図。
【図３】本発明の質量分析システムの動作のフローチャート例を示した図。
【図４】本発明の推定ルール入力兼提示部のグラフィカルユーザインタフェースの例を示した図。
【図５】本発明の推定ルール入力兼提示部のグラフィカルユーザインタフェースの別の例を示した図。
【図６】本発明の推定ルール入力兼提示部のグラフィカルユーザインタフェースの別の例を示した図。
【図７】本発明の推定ルールデータベースのデータ構造例を示した図。
【図８】本発明の推定ルールデータベースのデータ構造の別の例を示した図。
【図９】本発明の推定ルールデータベースのデータ構造の別の例を示した図。
【図１０】本発明の質量分析部初期化処理のフローチャート例を示した図。
【図１１】本発明の測定動作決定処理のフローチャート例を示した図。
【図１２】本発明の含有情報推定処理のフローチャート例を示した図。
【図１３】本発明の含有情報推定処理のフローチャートの別の例を示した図。
【図１４】本発明の選択処理のフローチャート例を示した図。
【図１５】本発明の推定結果提示部のグラフィカルユーザインタフェース例を示した図。
【図１６】本発明の推定結果提示部のグラフィカルユーザインタフェースの別の例を示した図。
【図１７】本発明の質量分析部終了処理のフローチャート例を示した図。
【図１８】本発明の質量分析システムの処理ブロック構成例を示した図。
【図１９】本発明の質量分析システムの動作のフローチャートの別の例を示した図。
【図２０】本発明の統合処理のフローチャート例を示した図。
【図２１】本発明の統合処理のフローチャートの別の例を示した図。
【図２２】本発明の推定結果提示部のグラフィカルユーザインタフェースの別の例を示した図。
【図２３】本発明の質量分析システムの処理ブロック構成の別の例を示した図。
【図２４】本発明の統合処理のフローチャートの別の例を示した図。
【図２５】本発明の統合処理の効果を模式的に例示した図。
【図２６】本発明の統合処理のフローチャートの別の例を示した図。
【図２７】本発明の統合処理のフローチャートの別の例を示した図。
【図２８】本発明の推定ルール入力兼提示部のグラフィカルユーザインタフェースの別の例を示した図。
【図２９】本発明の推定ルールデータベースのデータ構造の別の例を示した図。
【図３０】本発明の質量分析システムの処理ブロック構成の別の例を示した図。
【図３１】本発明の測定動作決定処理のフローチャートの別の例を示した図。
【図３２】本発明の測定動作決定処理の効果を模式的に例示した図。
【図３３】本発明の質量分析システムの処理ブロック構成の別の例を示した図。
【図３４】本発明の質量分析システムの推定ルール学習部の動作フローチャートの例を示した図。
【図３５】本発明の質量分析システムの推定ルール学習部の動作フローチャートの別の例を示した図。
【図３６】本発明の質量分析システムの処理ブロック構成の別の例を示した図。
【図３７】本発明の測定動作決定処理のフローチャートの例を示した図。
【図３８】本発明の測定動作決定処理の効果を例示した図。
【図３９】本発明の質量分析システムの処理ブロック構成の例を示した図。
【図４０】本発明の試料入手時間入力部のグラフィカルユーザインタフェース例を示した図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、実施例を、図面を用いて説明する。
【００１５】
[実施例１]
本実施例では、測定されるスペクトルの強度や形状が測定時刻の経過に従って遷移する傾向がある場合にも、高精度に含有情報の推定が可能な質量分析システムの例を説明する。
【００１６】
前述のように、「含有情報」とは、試料中における対象成分の濃度、あるいは、対象成分の濃度が或る閾値を超過しているかどうかの論理値、あるいは、対象成分間の濃度の順位、あるいは、対象成分間の濃度の順位が或る順位を超過しているかどうかの論理値、あるいはこれらの値から派生する値を意味する。また、ここでの「濃度」とは、絶対的な濃度値、あるいは、各成分に対応する基準濃度で正規化した相対的な濃度値を意味する。
たとえば、本実施例は試料中の薬物検出用の質量分析システムである。
【００１７】
図１は、本実施例の質量分析システム１１１のハードウェア構成を示した図である。本実施例の質量分析システム１１１は、試料導入部１０１、イオン化部１０２、高周波電源１０３、中央演算装置１０４、モニタ１０５、検出器１０６、イオン輸送部１０７、イオントラップ１０８、記憶媒体１０９、揮発性メモリ１１０、真空ポンプ１１２〜１１４を有する。真空ポンプ１１２〜１１４はそれぞれのポンプに接続された室の圧力を適切なものに維持している。
【００１８】
試料導入部１０１から蒸気もしくは霧状液滴もしくは微粒子の試料を導入し、導入された試料はイオン源を有するイオン化部１０２に送られ、イオン化される。ここでのイオン化法は、たとえば、エレクトロスプレーイオン化法やソニックスプレーイオン化法などのイオン化法である。このイオンは、イオン化部１０２からイオン輸送部１０７を介してイオントラップ１０８に送られる。イオントラップ１０８は、例えば、四重極イオントラップやリニアトラップなどである。高周波電源１０３はイオントラップ１０８に高周波電圧を供給し、イオントラップ１０８が内部にイオンをトラップする。
【００１９】
中央演算装置１０４がイオントラップ１０８に印加する高周波電圧を時間的に変化させることによって、イオンをｍ／ｚに応じた異なる時刻に検出器１０６に送る。検出器１０６は、到達したイオンの量を電圧値に変換し、中央演算装置１０４に送る。中央演算装置１０４では、時系列の電圧信号に対し、時刻をイオンのｍ／ｚに変換することで、各ｍ／ｚのイオンの量を表わす強度の系列データ（質量スペクトルと呼ぶ）に置き換え、揮発性メモリ１１０に格納する。質量スペクトルは要素数Ｍの配列の形式Ｘ＝(x_1，…，x_M)として格納される。
【００２０】
揮発性メモリ１１０に格納した質量スペクトルに基づいて、中央演算装置１０４が成分の含有情報の推定処理を行う。この処理は、記憶媒体１０９に格納された、推定ルールに基づいて実行する。推定された含有情報は、モニタ１０５が提示する。モニタ１０５はネットワーク経由で接続された別のＰＣを経由したモニタであってもよい。
【００２１】
図２は、本実施例の質量分析システム１１１の処理ブロック構成図である。
推定ルール入力兼提示部２０２は、ユーザが入力する、各時刻、各成分、各測定動作に対する推定ルールを受け付け、推定ルールデータベース２０３に格納する。また、推定ルール入力兼提示部２０２は、推定ルールデータベース２０３に格納された各推定ルールをユーザに提示する。
【００２２】
測定動作決定部２０１は、次に測定する測定動作を決定し、その測定動作に対応した制御シーケンスを出力する。制御シーケンスは、蓄積工程、冷却工程、質量スキャン工程、排除工程の４工程からなる、複数の電極に印加する電圧の時系列である。たとえば特開２０１１−２３１８４号公報（特許文献３）に開示するものと同じものである。
【００２３】
質量分析部１００は入力される制御シーケンスに基づいて、質量分析を実行する。前述のとおり、質量分析部はスペクトルを出力する。
【００２４】
推定器Ｅ(ｔ，ｉ，ａ)は、スペクトルを入力として、そのスペクトルが測定時刻ｔの測定動作ａの実行により計測されたものであり、かつ、測定動作ａが成分ｉを測定対象としたものである場合に、成分ｉの含有情報を推定する。含有情報は有無判定結果のラベル値res(ｔ，ｉ，ａ)＝{陽性，陰性｝、又は、濃度推定値の実数値ｄ(ｔ，ｉ，ａ)である。測定時刻ｔに測定動作ａが実行されており、かつ、測定動作ａが成分ｉを測定対象としたものである場合に、有効フラグvalid(ｔ，ｉ，ａ)に１を格納し、そうでない場合valid(ｔ，ｉ，ａ)に０を格納する。有無判定の場合はres(ｔ，ｉ，ａ)及びvalid(ｔ，ｉ，ａ)を出力し、濃度推定の場合はｄ(ｔ，ｉ，ａ)及びvalid(ｔ，ｉ，ａ)を出力する。推定器Ｅ(ｔ，ｉ，ａ)は、各時刻ｔ、各成分ｉ、各測定動作ａに対応した推定ルールを用いて推定を実行する。
【００２５】
選択部SEL(ｉ，ａ)は、valid(ｔ，ｉ，ａ)＝１である最新の時刻ｔに対応する、有無判定結果res(ｔ，ｉ，ａ)又は濃度推定値ｄ(ｔ，ｉ，ａ)のそれぞれを、新たな推定結果res(ｉ，ａ)又はｄ(ｉ，ａ)として出力する。
【００２６】
推定結果提示部２０４は、入力された、各成分ｉ、各測定動作ａに対する有無判定結果res(ｉ，ａ)又は濃度推定値ｄ(ｉ，ａ)をユーザに提示する。提示方法は、たとえば、モニタ１０５を介した画像情報提示、音声による提示、プリンタを介した画像情報の印刷などである。
【００２７】
図３は、本実施例の質量分析システム１１１の動作のフローチャートである。
まず、本実施例の質量分析システム１１１を起動すると、Ｓ３０１で推定ルール入力処理を実行する。推定ルール入力処理は、前述の推定ルール入力兼提示部２０２が、ユーザが入力する、各時刻、各成分、各測定動作に対する推定ルールを受け付け、推定ルールデータベース２０３に格納する処理である。次に、Ｓ３０２で質量分析部初期化処理を実行する。次に、Ｓ３０３で停止条件を満たすかどうかを判断する。停止条件は、たとえば、ユーザからの停止操作を受け付けた、測定エラーを検出した、一定回数の質量分析を実行した、などである。停止条件を満たす場合、Ｓ３０９の質量分析部終了処理を実行し、終了する。停止条件を満たさない場合は、Ｓ３０４〜Ｓ３０８を実行する。Ｓ３０４の測定動作決定処理では、前述の測定動作決定部２０１が、次に測定する測定動作を決定し、その測定動作に対応した制御シーケンスを出力する。次に、Ｓ３０５の質量分析処理では、前述の質量分析部１００が制御シーケンスに基づいて質量分析を実行する。次に、Ｓ３０６の含有情報推定処理では、各成分ｉ、及び、スペクトルの測定時刻t_currentに対応する推定器Ｅ(t_current，ｉ，ａ(t_current))が、成分ｉの含有情報を推定する。次に、Ｓ３０７の選択処理では、各成分ｉ、各測定動作ａに対応した前述の選択部SEL(ｉ，ａ)が、t_current以前の最新の含有情報推定結果を出力する。次に、Ｓ３０８の推定結果提示処理で推定結果提示部２０４が含有情報推定結果をユーザに提示する。この実施例では、Ｓ３０３の停止条件を満たさずＳ３０３〜Ｓ３０８のループを実行している間からＳ３０８で推定結果を提示している。もちろん、Ｓ３０３の停止条件を満たした後に推定結果を提示してもよい。
【００２８】
図４は、本実施例の推定ルール入力兼提示部２０２のグラフィカルユーザインタフェースの例である。ここでは特に、濃度推定のための設定が可能なグラフィカルユーザインタフェースを例示している。推定ルール入力兼提示部２０２は、成分及び測定動作のリストボックスを有する。また、推定ルール入力兼提示部２０２は、ユーザがこのリストボックスから選択した成分及び測定動作に対応した推定ルールを表示し、さらに推定ルールの変更入力を受け付ける。
【００２９】
また、推定ルール入力兼提示部２０２は、測定時間の各範囲に対応する測定時刻設定パネル４０１と推定ルール設定パネル４０２を有するので、ユーザが測定時間範囲ごとに推定ルールを設定することができる。測定時刻設定パネルは、測定時間範囲の開始時刻と終了時刻のそれぞれの入力フォームを有する。推定ルール設定パネルは、たとえば、複数の「マーカ」と呼ぶｍ／ｚとそれに付随するパラメタの組の入力を受け付けるフォームからなる。これらの入力フォームが受け付ける情報は推定ルールの種類によって異なる。図４は、注目する成分のｍ／ｚ、そのｍ／ｚの強度に乗算する係数、強度を正規化するための標準物質のｍ／ｚを推定に用いる場合の例である。測定時間範囲の数、及び、マーカの数はこの図が表す個数に限るものではない。記憶領域、計算資源の許す限り、個数を増やしても構わない。また、他に必要であれば、ｍ／ｚ軸方向に強度を積算する許容範囲などの詳細な推定ルールの入力を受け付ける。さらに、検量線が非線形な場合には、２次、３次、といった高次の係数を受け付ける。
【００３０】
このように測定時刻、成分、測定動作、ごとに異なる推定ルールの入力を受け付けることにより、測定されるスペクトルの強度や形状が測定時刻の経過に従って遷移する傾向がある場合にも、高精度に含有情報の推定が可能な推定ルールを設定可能である。
【００３１】
また、推定ルール入力兼提示部２０２により、測定されるスペクトルの強度や形状が測定時刻が経過するに従って遷移する傾向がある場合にも高精度に含有情報の推定が可能な、測定時刻、成分、測定動作、ごとに異なる推定ルールを、ユーザにわかりやすく提示することが可能である。
【００３２】
図５は、本実施例の推定ルール入力兼提示部２０２のグラフィカルユーザインタフェースのもう一つの例である。ここでは特に、有無判定のための設定が可能なグラフィカルユーザインタフェースを例示している。図４と比較して、推定ルール設定パネルが、閾値の入力フォーム５０１を有する。
【００３３】
このように測定時刻、成分、測定動作、ごとに異なる推定ルールの入力を受け付けることにより、測定されるスペクトルの強度や形状が測定時刻の経過に従って遷移する傾向がある場合にも、高精度に含有情報の推定が可能な推定ルールを設定可能である。
【００３４】
また、推定ルール入力兼提示部２０２により、測定されるスペクトルの強度や形状が測定時刻の経過に従って遷移する傾向がある場合にも高精度に含有情報の推定が可能な、測定時刻、成分、測定動作、ごとに異なる推定ルールを、ユーザにわかりやすく提示することが可能である。
【００３５】
図６は、本実施例の推定ルール入力兼提示部２０２のグラフィカルユーザインタフェースのもう一つの例である。ここでは特に、濃度の順位による有無判定のための設定が可能なグラフィカルユーザインタフェースを例示している。図４と比較して、推定ルール設定パネルが、「順位閾値」の入力フォーム６０１を有する。濃度の順位による有無判定とは、全成分内で当該成分の濃度の順位が順位閾値TH_o位以内なら陽性、そうでなければ陰性、と判定する判定方式である。この判定方式は、成分間での濃度の相対的な順序関係に基づくため、全成分リストのうちで実際に試料には少数の成分のみが含有しているということが事前に分かっている場合には、高精度に判定が可能である。たとえば、高々１個の注目成分のみが含有されている試料のスペクトルに、３個のピークがある場合には、そのうちの２個は注目成分のフラグメントイオンでなければ夾雑成分由来である可能性が高い。通常の各成分を独立に判定する場合には、これら２個の夾雑ピークの影響で、実際には陰性の成分を陽性と判定する可能性がある。それに対し、濃度の順位に基づいて判定する場合には、これら２個の夾雑ピークが原因で陽性と判定されうる２個の成分の濃度がそれぞれ２位以下ならば、正しく陰性と判定できる。
【００３６】
このように測定時刻、成分、測定動作、ごとに異なる推定ルールの入力を受け付けることにより、測定されるスペクトルの強度や形状が測定時刻の経過に従って遷移する傾向がある場合にも、高精度に含有情報の推定が可能な推定ルールを設定可能である。
【００３７】
また、推定ルール入力兼提示部２０２により、測定されるスペクトルの強度や形状が測定時刻の経過に従って遷移する傾向がある場合にも高精度に含有情報の推定が可能な、測定時刻、成分、測定動作、ごとに異なる推定ルールを、ユーザにわかりやすく提示することが可能である。
【００３８】
図７は、本実施例の推定ルールデータベース２０３のデータ構造を示した図である。ここでは特に、濃度推定のための推定ルールを示している。測定時刻、成分、測定動作の組ごとに対応する推定ルールのレコード７０１〜７０３を格納している。前述と同様に、推定ルールのパラメタとして、注目する成分のｍ／ｚ、そのｍ／ｚの強度に乗算する係数、強度を正規化するための標準物質のｍ／ｚを用いる例であり、各推定ルールのレコードはこれらのパラメタを格納している。
【００３９】
図８は、本実施例の推定ルールデータベース２０３のデータ構造８０１を示した図である。ここでは特に、有無判定のための推定ルールを示している。測定時刻、成分、測定動作の組ごとに対応する推定ルールのレコード、及び、閾値を格納している。前述と同様に、推定ルールのパラメタとして、注目する成分のｍ／ｚ、そのｍ／ｚの強度に乗算する係数、強度を正規化するための標準物質のｍ／ｚを用いる例であり、各推定ルールのレコードはこれらのパラメタを格納している。
【００４０】
図９は、本実施例の推定ルールデータベース２０３のデータ構造を示した図である。ここでは特に、濃度の順位による有無判定のための推定ルールを示している。測定時刻、成分、測定動作の組ごとに対応する推定ルールのレコード、及び、順位閾値を格納している。前述と同様に、推定ルールのパラメタとして、注目する成分のｍ／ｚ、そのｍ／ｚの強度に乗算する係数、強度を正規化するための標準物質のｍ／ｚを用いる例であり、各推定ルールのレコードはこれらのパラメタを格納している。
【００４１】
図７〜９はいずれも、推定する含有情報の種類がすべてのレコードに対して同一であり、含有情報が成分の濃度、あるいは、試料中の有無、あるいは、濃度がある順位以内かどうか、のいずれか一つのみである例である。しかし、それに限る必要はなく、成分によって推定する含有情報の種類を変えてもよい。測定時刻、成分、測定動作によって、濃度推定を行うのか、有無判定を行うのか、濃度の順位による有無判定を行うのかを設定することができる。
【００４２】
図１０は、本実施例の質量分析部初期化処理Ｓ３０２のフローチャートである。
まず、真空度初期化Ｓ１００１では、真空ポンプ１１２〜１１４が排気を実行し、接続された室を適切な圧力まで低減させ、その圧力に保つ。次に、洗浄処理Ｓ１００２では、ユーザにアンモニアなどの試料の導入を要求し、試料が導入されるとその測定を実行する。これにより、前回の測定時に吸着した物質（キャリーオーバ）を洗浄する。次に、質量対電荷比校正処理Ｓ１００３では、ユーザに既知のｍ／ｚにピークが現れる標準物質試料を導入させ、試料が導入されるとその測定を実行する。測定されたスペクトルのピークの位置に基づいて質量スペクトルの配列上の各要素番号とｍ／ｚとの対応表を作成する。
【００４３】
次に、ブランクチェックＳ１００４では、ユーザに測定対象成分を含有しない既知の試料を導入させ、試料が導入されるとその測定を実行する。もし測定されたスペクトルが予め設定された条件を満たす場合には、Ｓ１００５にてスペクトルを正常と判断し、終了する。条件を満たさない場合には、Ｓ１００５にてスペクトルを異常と判断し、洗浄処理Ｓ１００２に戻る。測定されたスペクトルを正常と判断する条件の一例は、たとえば、測定されたスペクトルに大きなピークが存在しないことである。他の一例は、測定されたスペクトルをＭ次元のベクトルと見なし、過去に測定された参照用のスペクトルとのコサイン類似度が、或る閾値より高いことである。このように、正常かどうかの判断には適当な公知の方法を使えばよい。
【００４４】
図１１は、本実施例の測定動作決定処理Ｓ３０４のフローチャートである。本実施例では、固定の順序で測定動作を実行する。
【００４５】
まずＳ１１０１にて、現在の測定時刻を表すt_currentに測定開始からの経過時間を格納する。Ｓ１１０２では、測定開始以降で初回ならば、次に行う測定動作ａ(t_current)に測定番号１を格納し、そうでなければ次に行う測定動作ａ(t_current)に前回の測定動作の測定番号ａ(t_prev)に１を加算したものを格納する。Ｓ１１０３では、ａ(t_current)がＡ以下であればそのままＳ１１０５に進み、そうでなければＳ１１０４でａ(t_current)に測定番号１を格納し、Ｓ１１０５に進む。Ｓ１１０５では、ａ(t_current)を次の測定動作番号として決定し、この測定動作番号に対応する制御シーケンスを生成し、出力する。
【００４６】
図１２は、本実施例の含有情報推定処理Ｓ３０６のフローチャートである。ここでは特に、濃度推定の場合のフローチャートを示している。測定時刻t_currentのとき、各成分ｉ、各測定動作ａに対して推定器Ｅ(t_current，ｉ，ａ)が次の処理を実行する。
【００４７】
まず、Ｓ１２０４では、現在の測定動作ａ(t_current)が、推定器Ｅ(t_current，ｉ，ａ)の測定動作ａと同じであるかどうか判断し、同じであればＳ１２０５で有効フラグvalid(ｔ，ｉ，ａ)に１を格納し、Ｓ１２０１に進む。そうでなければＳ１２０６に進んでvalid(ｔ，ｉ，ａ)に０を格納し、終了する。
【００４８】
次に、Ｓ１２０１では、高周波雑音が重畳された質量スペクトルＸ＝(x_1，…，x_M)に対して平滑化を行い、高周波雑音を低減した平滑化スペクトルＸ’＝(x_1，…，x_M)を算出する。平滑化は、移動平均法、ガウシアンフィルタの畳み込み、ＦＦＴフィルタなどの公知の適当な方法であってよい。ピーク検出処理Ｓ１２０２では、各成分のピークを抽出するピーク検出処理を行う。ピーク検出方法は、適当な公知の方法であってよい。たとえば、Ｘ’のすべての要素番号ｍ＝１，…，Ｍに対して式(1)でピークの大きさy_cを計算し、y_cが閾値TH_Yならばピークとして検出する。式(2)でピークのｍ／ｚの位置m_cを計算する。
【００４９】
【数１】
0005947567.tif 000002
【００５０】
推定ルールとして設定されたＬ個のすべてのマーカｊに対して、ｍ／ｚパラメタm_jがm_cとの距離が閾値TH_X以下であればマーカｊの強度I_jにy_cを格納する。Ｘ’のすべての要素に対して以上のピーク検出処理を完了したとき、いずれのピークからも距離が閾値TH_X以下ではなかったマーカｊの強度I_jには０を格納する。Ｓ１２０３では濃度算出処理を行い、推定濃度ｄ(ｔ，ｉ，ａ)を出力する。ｄ(ｔ，ｉ，ａ)の計算は、例えば式(3)により実行する。ただし、g_1，…，g_Lは推定ルールとして設定したマーカ係数であり、r_1，…，r_Lは推定ルールとして設定した標準物質のｍ／ｚであり、I_r_1，…，I_r_Lは標準物質のｍ／ｚの強度である。
【００５１】
【数２】
0005947567.tif 000003
【００５２】
本実施例の含有情報推定処理は、測定時刻、成分、測定動作ごとに適切な推定ルールを用いるので、測定されるスペクトルの強度や形状が測定時刻の経過に従って遷移する傾向がある場合にも、高精度に含有情報の推定が可能である。
【００５３】
図１３は、本実施例の含有情報推定処理Ｓ３０６のフローチャートである。ここでは特に、有無判定の場合のフローチャートを示している。測定時刻t_currentのとき、各成分ｉ、各測定動作ａに対して推定器Ｅ(t_current，ｉ，ａ)が次の処理を実行する。Ｓ１２０４の判定結果による分岐、Ｓ１２０５とＳ１２０６の代入処理、スペクトル平滑化処理Ｓ１２０１とピーク検出処理Ｓ１２０２は、いずれも図１２に示した濃度推定と同じ処理を実行する。
【００５４】
Ｓ１３０１の有無判定処理では、有無判定結果のラベル値res(ｔ，ｉ，ａ)＝｛陽性，陰性｝を出力する。res(ｔ，ｉ，ａ)の計算は、例えば式(4)により実行する。ただし、TH(ｔ，ｉ，ａ)は推定ルールとして設定した閾値である。
【００５５】
【数３】
0005947567.tif 000004
【００５６】
本実施例の含有情報推定処理は、測定時刻、成分、測定動作ごとに適切な推定ルールを用いるので、測定されるスペクトルの強度や形状が測定時刻の経過に従って遷移する傾向がある場合にも、高精度に含有情報の推定が可能である。
【００５７】
図１４は、本実施例の選択処理Ｓ３０７のフローチャートである。測定時刻t_currentのとき、各成分ｉ、各測定動作ａに対して選択部SEL(ｉ，ａ)が次の処理を実行する。まず、Ｓ１４０１において、成分ｉ、各測定動作ａに対し、ｔ≦t_currentかつvalid(ｔ，ｉ，ａ)＝１を満たすｔのうちで最新の測定時刻t_latestを選択する。そして、Ｓ１４０２において、Ｅ(t_latest，ｉ，ａ)の含有情報推定結果、有無判定の場合はres(t_latest，ｉ，ａ)、濃度推定の場合はｄ(t_latest，ｉ，ａ)を出力する。
【００５８】
図１５は、本実施例の推定結果提示部２０４のグラフィカルユーザインタフェースである。ここでは特に、濃度推定の場合を示している。推定結果提示部２０４は、各成分の濃度推定値の最新結果d_iを表示する。ただし、d_iは成分ｉの選択部SEL(ｉ，ａ)の各測定動作ａに対する出力ｄ(ｉ，ａ)のうち、valid(ｔ，ｉ，ａ)＝１となる測定時刻ｔがt_currentに最も近い時刻である測定動作ａ＝ａ’に対応する出力ｄ(ｉ，ａ’)である。成分名１５０１と濃度推定結果１５０２がここでは表示されている。
【００５９】
図１６は、本実施例の推定結果提示部２０４のグラフィカルユーザインタフェースである。ここでは特に、有無判定の場合を示している。推定結果提示部は各成分が試料中に含有するかどうかのラベルの最新結果res_iを表示する。ただし、res_iは成分ｉの選択部SEL(ｉ，ａ)の各測定動作ａに対する出力res(ｉ，ａ)のうち、valid(ｔ，ｉ，ａ)＝１となる測定時刻ｔがt_currentに最も近い時刻である測定動作ａ＝ａ’に対応する出力res(ｉ，ａ’)である。成分名１６０１と有無判定結果１６０２がここでは表示されている。
【００６０】
図１７は、本実施例の質量分析部終了処置Ｓ３０９のフローチャートである。洗浄処理Ｓ１７０１は洗浄処理Ｓ１００２と同じ処理である。高周波電源停止処理Ｓ１７０２では、高周波電源１０３を停止する。高周波電源停止完了後に、真空ポンプ停止処理Ｓ１７０３にて真空ポンプ１１２〜１１４の停止を行う。
【００６１】
本実施例では、測定されるスペクトルの強度や形状が測定時刻が経過するに従って遷移する傾向がある場合にも、高精度に含有情報の推定が可能となる。
【００６２】
[実施例２]
本実施例では、測定時刻ごとにスペクトルの強度や形状が確率的に変動する場合にも、高精度に含有情報の推定が可能な質量分析システムの例を説明する。
【００６３】
質量分析部の電気回路で発生する電圧のぶれ、制御シーケンスの実行のタイミングのぶれ、測定時の機器の振動、イオンの蓄積量のぶれ、イオン化効率のぶれなどが原因で、測定時刻ごとにスペクトルの強度や形状が確率的に変動することがある。
【００６４】
図１８は、本実施例の質量分析システム１１１の処理ブロック構成図である。実施例１との違いは、選択部の代わりに各成分ｉに対して統合部INT(ｉ)が存在することである。
【００６５】
統合部INT(ｉ)は、valid(ｔ，ｉ，ａ)＝１であって、測定時刻ｔがt_current以前であるすべてのＥ(ｔ，ｉ，ａ)が出力する有無判定結果res(ｔ，ｉ，ａ)又は濃度推定値ｄ(ｔ，ｉ，ａ)を統合し、成分ｉに対する含有情報推定結果res(ｉ)又は濃度推定値ｄ(ｉ)を出力する。
【００６６】
図１９は、本実施例の質量分析システム１１１の動作を示すフローチャートである。実施例１との違いは、統合処理Ｓ１９０５が存在することである。統合処理Ｓ１９０５では、各成分ｉ、に対応した前述の統合部INT (ｉ)が、t_current以前の測定時刻のすべての含有情報推定結果を統合し、統合した含有情報推定結果を出力する。詳しくは、図２０を用いて下で説明する。
【００６７】
図２０は、本実施例の統合処理Ｓ１９０５のフローチャートである。ここでは、特に、有無判定の場合のフローチャートを示している。
【００６８】
まず、Ｓ２０００にて初期化処理を行う。測定時刻番号ｔに１を格納し、陽性スコアN_posに０を代入し、有効フラグvalid_iに０を代入する。次に、Ｓ２００１にて測定時刻番号ｔがt_current以下であればＳ２００２に進み、そうでなければＳ２００８に進む。Ｓ２００１〜Ｓ２００７のループ内では、全測定時刻のうちで推定結果が「陽性」である回数と、「陰性」である回数の差分を計算していることに相当する。Ｓ２００２では、測定時刻ｔの際の測定動作ａ(ｔ)が、成分ｉを測定対象とする測定動作である場合には、Ｓ２００３に進み、そうでなければＳ２００７に進む。Ｓ２００３では、Ｅ(ｔ，ｉ，ａ(ｔ))の推定結果res(ｔ，ｉ，ａ)が「陽性」であるかどうか判断し、「陽性」であればＳ２００５でN_posに１を加算し、Ｓ２００６に進み、そうでなければＳ２００４でN_posから１を減じてＳ２００６に進む。Ｓ２００６では、valid_iに１を格納する。Ｓ２００７ではｔに１を加算してＳ２００１に戻る。
【００６９】
Ｓ２００８ではN_posが閾値TH_Pよりも大きければＳ２０１０にて含有情報推定結果res_iに「陽性」を格納し、Ｓ２０１３に進む。そうでなければＳ２００９でN_posが閾値TH_Sよりも大きいかを判断し、大きければＳ２０１１にて含有情報推定結果res_iに「擬陽性」を格納し、Ｓ２０１３に進む。そうでなければ、Ｓ２０１２にてres_iに「陰性」を格納し、Ｓ２０１４に進む。
【００７０】
Ｓ２０１３では、統合事後確信度c_i＝sig(N_pos−TH_S，α)を計算する。ただし、sig (ｚ，α)は式(5)により計算する。Ｓ２０１４では、統合事後確信度c_i＝sig (TH_S−N_pos，α)を計算する。ただし、αは適当な正の定数である。この統合事後確信度c_iが高いほど、統合した含有情報推定結果が正しい確率が高いことを示す。次に、Ｓ２０１５でres_iとc_iを出力し、終了する。
【００７１】
【数４】
0005947567.tif 000005
【００７２】
このように、各測定時間の推定結果を統合することにより、各測定時間の推定結果のばらつきの影響をキャンセルし、含有情報推定結果が正しい確率が高まる。しかも、各測定時刻の推定結果の回数をカウントする方法であるため、測定時刻ｔ全体にわたって連続して測定動作を実行することは不要である。valid(ｔ，ｉ，ａ(ｔ))＝０のように測定時刻によって推定結果が欠損し、各成分ｉに対応する測定動作が、間欠的に実行される場合でも推定可能であり、もちろん不等間隔であっても推定可能である。このことから、測定動作決定部２０１が固定の順序で実行するだけでなく、適当な可変の順序で実行する場合でも推定が可能である。
【００７３】
また、この例では、測定開始以降のすべての測定時刻の含有情報推定結果を統合する例を示しているが、もちろん、すべての測定時刻の含有情報推定結果を用いず、部分的に利用してもよい。あらかじめ設定した測定時刻区間のみの含有情報推定結果を統合してもよく、現在の測定時刻の近傍の測定時刻区間の含有情報推定結果を統合してもよい。
【００７４】
図２１は、本実施例の統合処理Ｓ１９０５のフローチャートである。ここでは、特に、濃度推定の場合のフローチャートを示している。
【００７５】
図２０の有無判定の場合と同様に、Ｓ２１０１〜Ｓ２１０７のループで全測定時刻の結果を統合している。Ｓ２１０３で濃度推定値の総和SUM_dにｄ(ｔ，ｉ，ａ(ｔ))を加算し、Ｓ２１０４で濃度推定値の２乗の総和SUM_sにｄ(ｔ，ｉ，ａ(ｔ))の２乗を加算し、Ｓ２１０５で加算回数の総和SUM_wに１を加算する。
【００７６】
各測定時刻に対するループ終了後、Ｓ２１０８で濃度推定値の平均値としてd_i＝SUM_d／SUM_wを計算する。Ｓ２１０９で、濃度推定値の分散としてs_i＝SUM_s／SUM_w−d_i2を計算する。Ｓ２１１０にて、統合事後確信度c_i＝exp(−β(s_i))を求める。ただし、βは適当な正の定数である。この統合事後確信度c_iが高いほど、各測定時間の含有情報推定結果のばらつきが少ないことから、統合した含有情報推定結果の正しい確率が高いことを示している。
【００７７】
この例では加算平均による推定方法を示したが、幾何平均であってもよく、調和平均であってもよく、中央値による推定であってもよく、公知の適当な推定方法を用いればよい。
【００７８】
本実施例では、測定時刻ごとにスペクトルの強度や形状が確率的に変動する場合にも、高精度に含有情報の推定が可能となる。
【００７９】
図２２は、本実施例の推定結果提示部２０４のグラフィカルユーザインタフェースである。ここでは特に、有無判定の場合を示している。このように、成分名２２０１、有無判定結果２２０２にあわせて統合事後確信度２２０３を表示することにより、含有情報推定結果が正しい確率をユーザに知らせることが可能である。濃度推定の場合も同様に統合事後確信度を提示する。
【００８０】
本実施例では、測定時刻ごとにスペクトルの強度や形状が確率的に変動する場合にも、高精度に含有情報の推定が可能となる。
【００８１】
[実施例３]
本実施例では、各測定時刻の含有情報推定結果の精度が測定時刻の経過に従って遷移する傾向がある場合にも、高精度に含有情報の推定が可能な質量分析システムの例を説明する。
【００８２】
測定時刻の含有情報推定結果の精度が測定時刻の経過に従って遷移する場合、相対的に低精度の結果が得られる時刻の推定結果に悪影響を受け、統合した含有情報推定結果の精度を低下させうる。これを避けるため、本実施例は、高精度の結果が得られる時刻の推定結果を重視する処理により、統合した含有情報推定結果の精度を高める。
【００８３】
図２３は、本実施例の質量分析システム１１１の処理ブロック構成図である。実施例２との違いは、推定ルールデータベース上の、各測定時刻、各成分、各測定動作に対する確信度重み２３０１を、各成分ｉに対応する統合部INT (ｉ)に入力し、統合部INT (ｉ)が確信度重み２３０１を用いて統合を実行する点である。本実施例は、実施例２と同じフローチャート図１９に従う。
【００８４】
図２４は、本実施例の統合処理Ｓ１９０５のフローチャートである。ここでは、特に、有無判定の場合のフローチャートを示している。実施例２の図２０との違いは、Ｓ２４０１でN_posに確信度重みｗ(ｔ，ｉ，ａ(ｔ))を加算する点と、Ｓ２４０２でN_posから確信度重みｗ(ｔ，ｉ，ａ(ｔ))を減じる点である。これにより、確信度重みｗ(ｔ，ｉ，ａ(ｔ))が高い測定時刻、測定動作のスペクトルを用いた推定結果を重視することになる。
【００８５】
また、成分ｉに対して確信度重みが設定されていない場合には、揮発性が類似した成分ｉ’の確信度重みｗ(ｔ，ｉ’，ａ(ｔ))を用いて推定することが可能である。この場合、ユーザがすべての成分に対してパラメタを入力しなくてもよいという長所がある。
【００８６】
図２５は、本実施例の統合処理Ｓ１９０５の効果を模式的に示した例である。実施例２のように単純に回数をカウントする場合、N_posは−１となり、res(ｉ)＝「陰性」となる。それに対し、本実施例では、確信度重みをカウントするため、推定精度が高い時間帯２５０１の結果を重視し、「陽性」と判断できる。
【００８７】
図２６は、統合処理Ｓ１９０５のフローチャートである。ここでは、特に、濃度推定の場合のフローチャートを示している。実施例２の図２１との違いは、Ｓ２６０１で濃度推定値の総和SUM_dにｄ(ｔ，ｉ，ａ(ｔ))にｗ(ｔ，ｉ，ａ(ｔ))を乗算した値を加算する点、Ｓ２６０２で濃度推定値の２乗の総和SUM_sにｄ(ｔ，ｉ，ａ(ｔ))の２乗にｗ(ｔ，ｉ，ａ(ｔ))を乗算した値を加算する点、Ｓ２６０３で加算回数の総和SUM_wにｗ(ｔ，ｉ，ａ(ｔ))を加算する点である。濃度推定の場合も有無判定と同様に、確信度重みの高い時刻を重視した推定となっている。
【００８８】
また、成分ｉに対して確信度重みが設定されていない場合には、揮発性が類似した成分ｉ’の確信度重みｗ(ｔ，ｉ’，ａ(ｔ))を用いて推定することが可能である。この場合、ユーザがすべての成分に対してパラメタを入力しなくてもよいという長所がある。
【００８９】
図２７は、統合処理Ｓ１９０５のフローチャートのもう一つの例である。ここでは、特に、有無判定の場合のフローチャートを示している。図２４との違いは、Ｓ２７０１でN_posに確信度重みｗ(ｔ，ｉ，ａ(ｔ))と事後確信度ｃ(ｔ，ｉ)を乗算した値を加算する点と、Ｓ２７０２でN_posから確信度重みｗ(ｔ，ｉ，ａ(ｔ))と事後確信度ｃ(ｔ，ｉ)を乗算した値を減じる点である。事後確信度ｃ(ｔ，ｉ)は式(6)により計算する。
【００９０】
【数５】
0005947567.tif 000006
【００９１】
事後確信度ｃ(ｔ，ｉ)は、その測定時刻に測定されたスペクトル単体に基づいた推定結果がどれだけ正解である確率が高いかどうかを意味する。この場合、図２４と同様に、確信度重みｗ(ｔ，ｉ，ａ(ｔ))が高い測定時刻、測定動作のスペクトルを用いた推定結果を重視することになる。さらに、事後確信度ｃ(ｔ，ｉ)を用いることにより、その測定時刻に測定されたスペクトル単体に基づいた推定結果が正解である確率が高い推定結果を重視することができる。各時刻のスペクトルが単一の正規分布などの、比較的単純な確率分布に従う場合には、事後確信度ｃ(ｔ，ｉ)を用いることで高精度に推定が可能である。
【００９２】
図２８は、本実施例の推定ルール入力兼提示部２０２のグラフィカルユーザインタフェースの例である。ここでは特に、濃度推定のための設定が可能なグラフィカルユーザインタフェースを例示している。実施例１の図４との違いは、測定時間範囲ごとに確信度重みを入力するフォーム２８０１を備え、確信度重みの入力２８０２を受け付けることである。これにより、各測定時刻の含有情報推定結果の精度が測定時刻の経過に従って遷移する傾向がある場合にも、高精度に含有情報の推定が可能な推定ルールを設定することができる。有無判定の場合も同様に確信度重みの入力フォームを備える。
【００９３】
図２９は、本実施例の推定ルールデータベース２０３のデータ構造を示した図である。ここでは特に、濃度推定のための推定ルールを示している。実施例１の図７との違いは、測定時刻、成分、測定動作の組ごとに確信度重みのコラム２９０１を持つことである。これにより各測定時刻の含有情報推定結果の精度が測定時刻の経過に従って遷移する傾向がある場合にも、高精度に含有情報の推定が可能な推定ルールを格納することができる。
【００９４】
本実施例では、各測定時刻の含有情報推定結果の精度が測定時刻の経過に従って遷移する傾向がある場合にも、高精度に含有情報の推定が可能となる。
【００９５】
[実施例４]
本実施例では、各測定時刻の含有情報推定結果の精度が測定時刻の経過に従って遷移する傾向がある場合にも、複数の成分に対して同時に高精度に含有情報の推定が可能な質量分析システムの例を説明する。
【００９６】
測定対象の成分がすべて揮発するとそれ以上の測定は不可能であるため、限定された時間でしか測定できない。複数の成分を同時に推定する場合には、各時刻で実行する測定動作を効率的に選択する必要がある。本実施例は測定動作を効率的に選択することができるので、高精度に含有情報の推定が可能である。
【００９７】
図３０は、本実施例の質量分析システム１１１の処理ブロック構成図である。実施例３との違いは、推定ルールデータベース２０３上の、各測定時刻、各成分、各測定動作に対する確信度重み３００１を、測定動作決定部２０１に入力し、測定動作決定部２０１が確信度重みを用いて測定動作を決定する点である。推定ルールデータベース２０３には推定ルール入力兼提示部２０２から、各時刻、各成分、各測定動作に対する推定ルール、確信度重みが入力される。各推定器には推定ルールデータベース２０３から、各時刻、各成分、各測定動作に対する推定ルール３００２が入力され、各統合部には推定ルールデータベース２０３から各成分、時刻に対する確信度重み３００３が入力される。各推定器から各統合部には、各時刻、各成分、各測定動作に対する推定結果３００４が入力される。本実施例は実施例２と同じフローチャート図１９に従う。
【００９８】
図３１は、本実施例の測定動作決定処理Ｓ３０４のフローチャートである。実施例１の図１１との違いを述べる。Ｓ３１００でａ(t_current)がＭＳ1であるかどうか判断し、ＭＳ1であればＳ１１０５に進み、そうでなければＳ３１０１に進む。さらに、Ｓ３１０１で、ａ(t_current)に対応する成分ｉに対し、確信度重みｗ(ｔ，ｉ，ａ)に応じて選択確率ｐを算出する。たとえば、ｐ＝ｗ(ｔ，ｉ，ａ)とする。次に、Ｓ３１０２で０以上１未満の一様乱数randを生成する。次に、Ｓ３１０３でrandがｐ未満であればＳ１１０５に進み、そうでなければ次の測定動作番号を対象とするためにＳ３１０４で測定動作番号ａ(t_current)に１を加算してＳ１１０３に戻る。
【００９９】
このとき、確信度重みｗ(ｔ，ｉ，ａ)が大きい成分に対応する測定動作ほど、randがｐ未満となる確率が高いので、次の測定動作として選択されやすい。これにより、各測定時刻の含有情報推定結果の精度が測定時刻の経過に従って遷移する傾向がある場合に、含有情報推定結果の精度が高い測定時刻、成分に対して優先的に、測定動作を実行するので、高精度に含有情報の推定が可能である。また、測定時間短縮が可能である。
【０１００】
また、成分ｉに対して確信度重みが設定されていない場合には、揮発性が類似した成分ｉ’の確信度重みｗ(ｔ，ｉ’，ａ(ｔ))を用いて推定することが可能である。この場合、ユーザがすべての成分に対してパラメタを入力しなくてもよいという長所がある。
【０１０１】
図３２は、本実施例の測定動作決定処理Ｓ３０４の効果を模式的に示した図である。固定の順序で測定する場合には、含有情報推定結果の精度が低い時刻であっても各成分に対して平等に測定動作を実行するため、十分な推定精度を得る以前に成分が揮発する。図の例では、時刻ｔ1に揮発しにくい成分ｉ＝２を測定し、時刻ｔ2に揮発しやすい成分ｉ＝１を測定している。そのため、精度が低下する可能性がある。また、同じ測定時間内に得られる推定精度も低い可能性がある。
【０１０２】
それに対して、本実施例に従うと、例えば図の例では、時刻ｔ3及び時刻ｔ4には揮発しやすい成分ｉ＝１を優先的に測定し、時刻ｔ5及び時刻ｔ6には揮発しにくい成分ｉ＝２を優先的に測定している。本実施例のように確信度重みに応じて測定動作を実行する場合には、各測定時刻で含有情報推定結果の精度が高い成分に対して優先的に測定を実行するので、成分が揮発する以前に推定が完了する可能性が高い。さらに、同じ測定時間内に得られる推定精度が高い。
【０１０３】
本実施例では、各測定時刻の含有情報推定結果の精度が測定時刻の経過に従って遷移する傾向がある場合にも、複数の成分に対して同時に高精度に含有情報の推定が可能となる。
【０１０４】
[実施例５]
本実施例では、推定ルール及び確信度重みを自動的に学習することが可能な質量分析システムの例を説明する。
【０１０５】
図３３は、本実施例の質量分析システム１１１の処理ブロック構成図である。実施例４との違いは、スペクトル時系列データベース３３０１からスペクトル時系列３３０１を読み込み、推定ルール学習部３３０２が、各測定時刻、各成分、各測定動作に対する推定ルール及び確信度重み３３０２を推定する点である。本実施例の測定実行時のフローチャートは実施例２と同じフローチャート図１９に従う。以降では学習時の処理を説明する。
【０１０６】
図３４は、推定ルール学習部の動作を示すフローチャートである。これは特に濃度推定の場合について示したものである。
【０１０７】
まずＳ３４０１で、測定動作番号ａに１を格納する。Ｓ３４０２ではａがＡ以下であればＳ３４０３に進み、そうでなければ終了する。Ｓ３４０３では、スペクトル時系列データベース３３０１から、測定動作ａに対応するスペクトル時系列群Ｄを読み出す。次にＳ３４０４では、スペクトル時系列群Ｄを濃度情報付き特徴ベクトル時系列群Ｄ’に変換する。次にＳ３４０５では、濃度情報付き特徴ベクトル時系列群Ｄ‘から測定時刻ｔごとに、測定動作ａに対応する、成分ｉについての推定ルールＲ(ｔ，ｉ，ａ)を算出する。この推定パラメタの算出方法は公知の検量線の算出方法であってよい。たとえば、直線回帰、多項式回帰、サポートベクトルマシン回帰、関連ベクトルマシン回帰などの公知の方法を用いればよい。次にＳ３４０６では、教師信号付き特徴ベクトル時系列群Ｖから時刻ｔごとに、測定動作ａに対応する、成分ｉについての確信度重みｗ(ｔ，ｉ，ａ)を算出する。確信度重みｗ(ｔ，ｉ，ａ)は、各スペクトルをＲ(ｔ，ｉ，ａ)で回帰したときの検量線からのずれの総和Ｓに対して、ｗ(ｔ，ｉ，ａ)＝exp(−βＳ)を計算する。次に、Ｓ３４０７でａに１を加算し、Ｓ３４０２に戻る。
【０１０８】
図３５は、推定ルール学習部の動作を示すフローチャートである。これは特に有無判定の場合について示したものである。図３５のＳ３５０１〜Ｓ３５０４は図３４のＳ３４０１〜Ｓ３４０４と同じ処理であり、Ｓ３５０８はＳ３４０７と同じ処理である。
【０１０９】
図３４との違いを説明する。Ｓ３５０５で、濃度情報付き特徴ベクトル時系列群Ｄ’の各要素を、各成分ｉに対して閾値濃度以上か未満かで教師信号を付与し、教師信号付き特徴ベクトル時系列群Ｖに変換する。次に、Ｓ３５０６で教師信号付き特徴ベクトル時系列群Ｖから時刻ｔごとに、測定動作ａに対応する推定ルールＲ(ｔ，ｉ，ａ)を算出する。この推定パラメタの算出方法は公知の教師あり、パターン認識の学習方法であってよい。たとえば、線形判別分析、ニューラルネットワークの逆誤差伝搬法、サポートベクトルマシン分類器、関連ベクトルマシン分類器、決定木のＩＤ３やＣ４．５などの公知の方法を用いればよい。次にＳ３５０７では、教師信号付き特徴ベクトル時系列群Ｖから時刻ｔごとに、測定動作ａに対応する、成分ｉについての確信度重みｗ(ｔ，ｉ，ａ)を算出する。確信度重みｗ(ｔ，ｉ，ａ)は、たとえば、測定時刻ｔ，成分ｉ，測定動作ａの全サンプルを推定ルールＲ(ｔ，ｉ，ａ)で判定したときの正解率として算出すればよい。他に、クラス間分散対クラス内分散などの、大きいほど判定が容易であるような公知の指標を用いてもよい。
本実施例では、推定ルール及び確信度重みを自動的に学習することが可能となる。
【０１１０】
[実施例６]
本実施例では、各測定時刻の含有情報推定結果の精度が測定時刻の経過に従って遷移する傾向があり、成分ごとに推定に要する測定時間にばらつきがある場合に、複数の成分に対して同時に高精度に含有情報の推定が可能である質量分析システムの例を説明する。
【０１１１】
成分ごとに推定に要する測定時間にばらつきがある場合には、一部の成分については比較的短時間で正確な推定結果が得られる。その場合には、正確な推定結果が得られた成分に対しても不要な測定動作を実行することになり、全体として長時間の測定を要することになる。本実施例では、現時刻までに統合した推定結果を測定動作決定部にフィードバックすることによりこの課題を解決する。
【０１１２】
図３６は、本実施例の質量分析システム１１１の処理ブロック構成図である。実施例５との違いは、統合部INT(ｉ)が出力する各成分ｉの推定結果d_i又はres_i、及び事後確信度c_iを測定動作決定部２０１に入力し、それに応じて測定動作決定部２０１が測定動作を決定する。
【０１１３】
図３７は、本実施例の測定動作決定処理Ｓ３０４のフローチャートである。実施例４の図３１との違いは、Ｓ３７０１の選択確率の算出の点である。ａ(t_current)に対応する成分ｉに対し、確信度重みｗ(ｔ，ｉ，ａ)、統合事後信頼度c_iに応じて式(7)に従って選択確率ｐを算出する。ただしｑは適当な正の定数である。
【０１１４】
【数６】
0005947567.tif 000007
【０１１５】
このとき、確信度重みｗ(ｔ，ｉ，ａ)が高いほど選択される確率が高く、統合事後信頼度c_iが高いほど選択される確率が低い。これにより、各測定時刻の含有情報推定結果の精度が測定時刻の経過に従って遷移する傾向がある場合に、含有情報推定結果の精度が高い測定時刻、成分に対して優先的に、測定動作を実行する。そのうえで、統合事後信頼度c_iが低い成分を優先する。これにより、高精度化と、正確な推定結果が得られた成分の測定の回数を低減させることを両立できるので、各測定時刻の含有情報推定結果の精度が測定時刻の経過に従って遷移する傾向があり、成分ごとに推定に要する測定時間にばらつきがある場合であっても、複数の成分に対して同時に高精度に含有情報の推定が可能となる。
【０１１６】
図３８は、本実施例の測定動作決定処理Ｓ３０４の効果を模式的に示した例である。推定結果をフィードバックしない場合には、確信度重みに従うのみなので、成分ｉ＝２に対してすでに統合事後確信度が十分高い、すなわち、すでに正確な推定結果が得られている時刻ｔ1であっても、成分ｉ＝２の確信度重みが高いので、成分ｉ＝２に対して測定を行っている。それに対し、推定結果をフィードバックする場合、すなわち確信度重みと統合事後信頼度に応じて測定動作を実行する本実施例の場合には、時刻ｔ1において、すでに統合事後確信度c_iが高い成分ｉ＝２の代わりに、統合事後確信度c_iが低い成分ｉ＝３をいち早く測定している。このように、すでに正確な推定結果が得られた成分の測定の回数を低減させることで、成分ごとに推定に要する測定時間にばらつきがある場合であっても、複数の成分に対して同時に高精度に含有情報の推定が可能となる。
【０１１７】
本実施例では、各測定時刻の含有情報推定結果の精度が測定時刻の経過に従って遷移する傾向があり、成分ごとに推定に要する測定時間にばらつきがある場合に、複数の成分に対して同時に高精度に含有情報の推定が可能となる。
【０１１８】
[実施例７]
本実施例では、試料入手から測定開始までに長時間要する場合であっても高精度に含有情報の推定が可能である質量分析システムの例を説明する。
【０１１９】
試料入手から測定開始までに長時間要する場合、測定開始までに試料中の成分が或る程度揮発するため、測定時刻によって推定器を選択することが難しい。本実施例では、試料入手から測定開始までの経過時間に応じて測定時刻を補正することにより、この課題を解決する。
【０１２０】
図３９は、本実施例の質量分析システム１１１の処理ブロック構成図である。実施例６との違いは、試料入手時刻の入力を受け付けて、試料入手からの経過時間を出力する試料入手時間入力部３９０１が存在し、試料入手からの経過時間ｅが各推定器Ｅ(ｔ，ｉ，ａ)に入力される。そこで現在の測定時刻t_currentに対して経過時間ｅの分だけt_current’＝t_current＋w_e×ｅのように加算し、補正する。ここで、w_eは適当な定数である。測定動作決定部２０１と統合部INT (ｉ)でも同様にt_currentに加算し、補正する。この補正されたt_current’に応じて用いる推定ルール及び確信度重みを選択する。
【０１２１】
図４０は、試料入手時間入力部３９０１のグラフィカルユーザインタフェースである。このように、試料入手時刻の入力を受け付けることにより、試料入手条件、測定条件が異なる場合でも、それに応じて測定時刻の補正が可能であり、最適な推定ルール及び確信度重みを選択することが可能となる。試料入手時刻の入力は、試料入力時刻にタッチパネルを押下するボタンであってもよく、試料入手時に用いるスポイトに備えたボタンであってもよく、さらに他の装置に置き換えてもよい。
【０１２２】
本実施例では、試料入手から測定開始までに長時間を要する場合であっても高精度に含有情報の推定が可能である。
【０１２３】
なお、本発明は上で述べた実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【０１２４】
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【０１２５】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【０１２６】
１０１  試料導入部
１０２  イオン化部
１０３  高周波電源
１０４  中央演算装置
１０５  モニタ
１０６  検出器
１０７  イオン輸送部
１０８  イオントラップ
１０９  記憶媒体
１００  質量分析部
１１０  揮発性メモリ
１１１  質量分析システム
１１２  真空ポンプ
２０１  測定動作部
２０２  推定ルール入力兼提示部
２０３  推定ルールデータベース
２０４  推定結果提示部
４０１  測定時刻設定パネル
４０２  推定ルール設定パネル
８０１  推定ルールデータベースのデータ構造
１５０１  成分名
１５０２  濃度推定結果
３３０１  スペクトル時系列データベース
３３０２  推定ルール学習部
３９０１  試料入手時間入力部
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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