(57)【要約】【課題】学習サンプルの測定結果が１００％確実でない場合でも、未知サンプルの判別精度を向上させる。【解決手段】データ処理装置は、第１の測定法による３個以上の学習サンプルの測定結果から特徴空間を作成する特徴空間作成部３と、特徴空間を複数のピクセルに分割するメッシュ化を行うことにより判別マップを作成する判別マップ作成部４と、判別マップ上に第２の測定法による学習サンプルの測定結果を投影し、この測定結果に応じて判別マップの各ピクセルに結果の確からしさを表すランクを付与するランク付与部６と、判別マップ上に第１の測定法による未知サンプルの測定結果を投影し、この測定結果と同じ位置にある回答候補ピクセルのランクと、未知サンプルの測定結果とを比較して未知サンプルの判別結果を出力する判別部９とを備える。【選択図】  図１
2011186543.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の測定法による３個以上の学習サンプルの測定結果から特徴空間を作成する特徴空間作成ステップと、
前記特徴空間を複数のピクセルに分割するメッシュ化を行うことにより判別マップを作成する判別マップ作成ステップと、
前記判別マップ上に第２の測定法による前記学習サンプルの測定結果を投影し、この測定結果に応じて前記判別マップの各ピクセルに結果の確からしさを表すランクを付与するランク付与ステップと、
前記判別マップ上に前記第１の測定法による未知サンプルの測定結果を投影し、この測定結果と同じ位置にある回答候補ピクセルのランクと、前記未知サンプルの測定結果とを比較して前記未知サンプルの判別結果を回答する判別ステップとを備えることを特徴とするデータ処理方法。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ処理方法において、
さらに、追加学習サンプルの測定結果に応じて前記判別マップを更新する判別マップ更新ステップを備え、
この判別マップ更新ステップは、
前記判別マップ上に前記第１の測定法による前記追加学習サンプルの測定結果を投影し、この測定結果と同じ位置にある学習候補ピクセルのランクと、前記第２の測定法による前記追加学習サンプルの測定結果とを比較して前記学習候補ピクセルの学習を実施するかどうかを決定し、学習を実施する場合には前記学習候補ピクセルのランクの加点数または減点数を決定する比較ステップと、
前記学習候補ピクセルの学習を実施すると決定した場合に、前記判別マップの前記学習候補ピクセルのランクを、前記比較ステップで決定した加点数または減点数に従って更新するランク更新ステップとを含むことを特徴とするデータ処理方法。
【請求項３】
請求項２に記載のデータ処理方法において、
前記比較ステップは、前記学習候補ピクセルのランクと前記第２の測定法による追加学習サンプルの測定結果とが一致する場合に、前記学習候補ピクセルの学習を決定して加点数を決定し、前記学習候補ピクセルのランクと前記第２の測定法による追加学習サンプルの測定結果とが一致せず、かつ前記学習候補ピクセルから所定の範囲内にある周囲ピクセルの中に前記第２の測定法による追加学習サンプルの測定結果と一致しないピクセルが所定数未満存在する場合に、前記学習候補ピクセルの学習を決定し、前記学習候補ピクセルのランクと前記第２の測定法による追加学習サンプルの測定結果とを統合して加点数を決定し、前記学習候補ピクセルのランクと前記第２の測定法による追加学習サンプルの測定結果とが一致せず、かつ前記学習候補ピクセルから所定の範囲内にある周囲ピクセルの中に前記第２の測定法による追加学習サンプルの測定結果と一致しないピクセルが所定数以上存在する場合に、前記学習候補ピクセルを学習しないと決定することを特徴とするデータ処理方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載のデータ処理方法において、
前記判別ステップは、前記未知サンプルの測定結果と前記回答候補ピクセルのランクとが一致する場合に、前記回答候補ピクセルのランクを前記未知サンプルの判別結果として回答し、前記未知サンプルの測定結果と前記回答候補ピクセルのランクとが一致しない場合に、前記回答候補ピクセルから所定の範囲内にある周囲ピクセルのランクを検索し、検索した周囲のピクセルのランクを統合して前記未知サンプルの判別結果を回答するステップと、
前記未知サンプルの測定結果と前記回答候補ピクセルのランクとが一致しない場合に、前記回答候補ピクセルのランクと前記周囲ピクセルのランクとに基づく判別確率値を前記未知サンプルの判別結果に付与するステップとを含むことを特徴とするデータ処理方法。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１項に記載のデータ処理方法において、
前記ランク付与ステップは、前記判別マップ上に前記第２の測定法による学習サンプルの測定結果を投影し、前記判別マップの注目ピクセルから最も近い位置にある測定結果に基づいて前記注目ピクセルにランクを付与することを特徴とするデータ処理方法。
【請求項６】
第１の測定法による３個以上の学習サンプルの測定結果から特徴空間を作成する特徴空間作成手段と、
前記特徴空間を複数のピクセルに分割するメッシュ化を行うことにより判別マップを作成する判別マップ作成手段と、
前記判別マップ上に第２の測定法による前記学習サンプルの測定結果を投影し、この測定結果に応じて前記判別マップの各ピクセルに結果の確からしさを表すランクを付与するランク付与手段と、
前記判別マップ上に前記第１の測定法による未知サンプルの測定結果を投影し、この測定結果と同じ位置にある回答候補ピクセルのランクと、前記未知サンプルの測定結果とを比較して前記未知サンプルの判別結果を出力する判別手段とを備えることを特徴とするデータ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生化学センサ、化学センサ、物理センサなどを用いた測定法による測定結果を判別マップと比較して未知サンプルの判別を行うデータ処理方法およびデータ処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
学習を伴うパターン認識における判別式を作成する際には、その学習過程が重要である。パターン認識が実用化されている分野として、音声認識、文字認識、顔認識、指紋認識などがあるが、マイクロフォンやカメラといった物理センサで検出できる信号からパターン認識を実施する分野においては、学習のために入力される真の値が１００％明らかの状態となっている。すなわち、発声された音、書かれた文字、顔の所有者、指紋の所有者については、必ず明らかなものを用いることができる。このようなケースにおいては、入力に対応したパターン認識の回答をそのまま用いればよい。このような学習を伴うパターン認識については、例えば、非特許文献１に開示されている。非特許文献１に開示された方法は、既知の学習データから特徴空間上に判別マップを作成し、その判別マップと未知データを比較して、未知データの判別を行うものである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Sambu Seo，Mathias Bode，and Klaus Obermayer，“Soft Nearest Prototype Classification”，IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS，VOL.14，NO.2，MARCH，2003
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記の例は学習データを得る参照測定法が検出したい対象を正確に検出できる場合であるが、参照測定法が検出したい対象を１００％正確に検出できていない場合もある。例えば、診断や食品検査、環境調査などに関わる細菌、ウィルスなどの生化学反応や化学反応に基づいて正解となるべき値が導かれる場合、ゴールデンスタンダードともいうべき培養法であっても、１００％正解を検出しているとはいえない。なぜなら、細菌の場合には、感染が起こっていてもサンプル中には回収されない、あるいは回収されたときに既に死んでいて培養できない場合があるからである。
【０００５】
一方で、培養法に代わって、遺伝子を検出するＰＣＲ（Polymerase Chain Reaction）法による解析も実用化されている。しかしながら、ＰＣＲ法の場合には、検出したい細菌と一緒に日和見菌が回収されることがある。すなわち、実際の感染症を引き起こしている菌以外に、数多くの菌を検出してしまい、本来の症状を引き起こしている菌の特定が困難となることがある。ウィルスの場合も同様に、サンプル中ですでに宿主の免疫により破壊されたものしか回収されなかった場合には、感染があったとしても検出されない場合がある。
【０００６】
さらに、目的が同じ測定法を検証するために、同じサンプルについて異なる測定法で測定して結果を比較する場合、例えば検査薬のバリデーションテストや、公定法である測定法を簡略化した方法や試薬の適用性の評価では、異なる測定法で得た解が一致しない場合もあり得る。つまり、抗体を用いた試験や測定法においては、抗体の特異性の差によって、同じサンプルを正確に測定したとしても異なる値を出すことがある。したがって、入力値として与えられたもののラベル、すなわち正解を、１００％正解であると信じて判別マップを作成すると、もともと誤った結果に引きずられた判別マップが作成される可能性があった。
以上のように、従来のデータ処理方法では、学習サンプルから判別マップを作成した場合に、誤った判別マップが作成され、未知サンプルの判別精度が低くなってしまうという問題点があった。
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、学習サンプルの測定結果が１００％確実でない場合でも、未知サンプルの判別精度を向上させることができるデータ処理方法およびデータ処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明のデータ処理方法は、第１の測定法による３個以上の学習サンプルの測定結果から特徴空間を作成する特徴空間作成ステップと、前記特徴空間を複数のピクセルに分割するメッシュ化を行うことにより判別マップを作成する判別マップ作成ステップと、前記判別マップ上に第２の測定法による前記学習サンプルの測定結果を投影し、この測定結果に応じて前記判別マップの各ピクセルに結果の確からしさを表すランクを付与するランク付与ステップと、前記判別マップ上に前記第１の測定法による未知サンプルの測定結果を投影し、この測定結果と同じ位置にある回答候補ピクセルのランクと、前記未知サンプルの測定結果とを比較して前記未知サンプルの判別結果を回答する判別ステップとを備えることを特徴とするものである。
また、本発明のデータ処理方法の１構成例は、さらに、追加学習サンプルの測定結果に応じて前記判別マップを更新する判別マップ更新ステップを備え、この判別マップ更新ステップは、前記判別マップ上に前記第１の測定法による前記追加学習サンプルの測定結果を投影し、この測定結果と同じ位置にある学習候補ピクセルのランクと、前記第２の測定法による前記追加学習サンプルの測定結果とを比較して前記学習候補ピクセルの学習を実施するかどうかを決定し、学習を実施する場合には前記学習候補ピクセルのランクの加点数または減点数を決定する比較ステップと、前記学習候補ピクセルの学習を実施すると決定した場合に、前記判別マップの前記学習候補ピクセルのランクを、前記比較ステップで決定した加点数または減点数に従って更新するランク更新ステップとを含むことを特徴とするものである。
【０００９】
また、本発明のデータ処理方法の１構成例において、前記比較ステップは、前記学習候補ピクセルのランクと前記第２の測定法による追加学習サンプルの測定結果とが一致する場合に、前記学習候補ピクセルの学習を決定して加点数を決定し、前記学習候補ピクセルのランクと前記第２の測定法による追加学習サンプルの測定結果とが一致せず、かつ前記学習候補ピクセルから所定の範囲内にある周囲ピクセルの中に前記第２の測定法による追加学習サンプルの測定結果と一致しないピクセルが所定数未満存在する場合に、前記学習候補ピクセルの学習を決定し、前記学習候補ピクセルのランクと前記第２の測定法による追加学習サンプルの測定結果とを統合して加点数を決定し、前記学習候補ピクセルのランクと前記第２の測定法による追加学習サンプルの測定結果とが一致せず、かつ前記学習候補ピクセルから所定の範囲内にある周囲ピクセルの中に前記第２の測定法による追加学習サンプルの測定結果と一致しないピクセルが所定数以上存在する場合に、前記学習候補ピクセルを学習しないと決定することを特徴とするものである。
また、本発明のデータ処理方法の１構成例において、前記判別ステップは、前記未知サンプルの測定結果と前記回答候補ピクセルのランクとが一致する場合に、前記回答候補ピクセルのランクを前記未知サンプルの判別結果として回答し、前記未知サンプルの測定結果と前記回答候補ピクセルのランクとが一致しない場合に、前記回答候補ピクセルから所定の範囲内にある周囲ピクセルのランクを検索し、検索した周囲のピクセルのランクを統合して前記未知サンプルの判別結果を回答するステップと、前記未知サンプルの測定結果と前記回答候補ピクセルのランクとが一致しない場合に、前記回答候補ピクセルのランクと前記周囲ピクセルのランクとに基づく判別確率値を前記未知サンプルの判別結果に付与するステップとを含むことを特徴とするものである。
また、本発明のデータ処理方法の１構成例において、前記ランク付与ステップは、前記判別マップ上に前記第２の測定法による学習サンプルの測定結果を投影し、前記判別マップの注目ピクセルから最も近い位置にある測定結果に基づいて前記注目ピクセルにランクを付与することを特徴とするものである。
【００１０】
また、本発明のデータ処理装置は、第１の測定法による３個以上の学習サンプルの測定結果から特徴空間を作成する特徴空間作成手段と、前記特徴空間を複数のピクセルに分割するメッシュ化を行うことにより判別マップを作成する判別マップ作成手段と、前記判別マップ上に第２の測定法による前記学習サンプルの測定結果を投影し、この測定結果に応じて前記判別マップの各ピクセルに結果の確からしさを表すランクを付与するランク付与手段と、前記判別マップ上に前記第１の測定法による未知サンプルの測定結果を投影し、この測定結果と同じ位置にある回答候補ピクセルのランクと、前記未知サンプルの測定結果とを比較して前記未知サンプルの判別結果を出力する判別手段とを備えることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、第２の測定法による学習サンプルの測定結果が１００％確実でない場合でも、まとまった数の学習サンプルの測定結果を取得し入力することで、より確率の高い判別マップを完成させることができ、未知サンプルの判別精度を向上させることができる。また、本発明では、ピクセルごとの加点状況と判別マップとを照合して、新規学習データの信頼性チェックができるようになる。
【００１２】
また、本発明では、追加学習サンプルの測定結果に応じて判別マップを更新する判別マップ更新ステップを設けることにより、学習回数を重ねて確率的に判別精度を向上させていくことができる。
【００１３】
また、本発明では、未知サンプルの測定結果と回答候補ピクセルのランクとが一致しない場合に、回答候補ピクセルから所定の範囲内にある周囲ピクセルのランクを検索し、検索した周囲のピクセルのランクを統合して未知サンプルの判別結果を回答し、この回答の際に回答候補ピクセルのランクと周囲ピクセルのランクとに基づく判別確率値を未知サンプルの判別結果に付与するようにしたので、未知サンプルの判別結果を回答する際、回答候補ピクセルの周辺の状況を検索して統合し、ある確率でもって未知サンプルの判別結果を回答することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係るデータ処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係るデータ処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係るデータ処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係るデータ処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第２の実施の形態における初期判別マップの例を示す図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態に係るデータ処理装置の比較部の動作を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
［第１の実施の形態］
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は本発明の第１の実施の形態に係るデータ処理装置の構成を示すブロック図である。データ処理装置は、ラベル確定部１と、データ取得部２と、特徴空間作成部３と、判別マップ作成部４と、記憶部５と、ランク付与部６と、比較部７と、ランク更新部８と、判別部９と、判別結果出力部１０とを備える。
【００１６】
次に、本実施の形態のデータ処理装置の動作について説明する。図２、図３、図４はデータ処理装置の動作を示すフローチャートである。本実施の形態では、パターン認識において、結果の確からしさを加点で表す判別マップを作成することで、１００％正しい学習データが入力されない状況でも、信頼性の高い判別マップを得る。また、未知サンプルを判別する際には、結果の確からしさを参照して回答する。ここで、結果の確からしさを表す加点とは、多数の測定を実施して得た確率的結果を表現する方法である。判別に用いる特徴空間をメッシュ化し、新規に得られた学習データが反映されるピクセルへの加点あるいは減点を行う。その結果、学習経過を記憶することができ、蓄積に基づく判別が可能になる。
【００１７】
各ピクセルのランクの初期値は、ニューラルネットワーク学習により得られた判別用マップをメッシュ化し、同一グループに属するサポートベクトルの重心との距離により各ピクセルにランクを与えることで得られる。未知サンプルの判別においては、未知サンプルの測定結果の判別マップ上の反映点のランクおよび周辺の一定距離内にあるピクセルのランクに基づく判別確率値を付与して回答する。
【００１８】
まず、初期判別マップを作成する動作について図２を参照して説明する。データ処理装置の使用者は、例えば培養法やＰＣＲ法などの参照測定法によるサンプル測定を行う（図２ステップＳ１００）。データ処理装置のラベル確定部１は、ステップＳ１００の測定結果を取得し、この測定結果に基づいてサンプルをラベル付けする（ステップＳ１０１）。
【００１９】
また、使用者は、ステップＳ１００と同じ学習サンプルに対して別の測定法による測定を行う（ステップＳ１０２）。データ処理装置のデータ取得部２は、ステップＳ１０２の測定結果を取得する（ステップＳ１０３）。なお、判別マップの精度を確保するため、学習サンプルは３個以上であることが好ましい。
【００２０】
続いて、データ処理装置の特徴空間作成部３は、ステップＳ１０３で取得した測定結果に対して例えばニューラルネットワーク学習を行うことにより、特徴空間を作成する（ステップＳ１０４）。
データ処理装置の判別マップ作成部４は、特徴空間を複数のピクセルに分割するメッシュ化を行うことにより、判別マップを作成する（ステップＳ１０５）。判別マップ作成部４が作成した判別マップは、記憶部５に記憶される。
【００２１】
データ処理装置のランク付与部６は、ステップＳ１０１で確定したラベルに対応するピクセル毎の最近隣判定法を実施することにより、判別マップの各ピクセルにランクを付与する（ステップＳ１０６）。具体的には、ランク付与部６は、ステップＳ１０５で作成された判別マップ上に参照測定法の測定結果を投影する。そして、判別マップの１つのピクセルを注目ピクセルとし、この注目ピクセルから最も近い位置にある参照測定法の測定結果を求め、この測定結果のラベルに基づいて注目ピクセルにランクを付与する。ランク付与部６は、このような処理を判別マップのピクセル毎に行う。以上で、初期判別マップの作成が終了する。
【００２２】
次に、追加学習によって判別マップを更新する動作について図３を参照して説明する。データ処理装置の使用者は、追加学習サンプルに対してステップＳ１００と同じ参照測定法によるサンプル測定を行う（図３ステップＳ２００）。データ処理装置のラベル確定部１は、ステップＳ２００の測定結果を取得し、この測定結果に基づいてサンプルをラベル付けする（ステップＳ２０１）。
また、使用者は、ステップＳ２００と同じ追加学習サンプルに対してステップＳ１０２と同じ測定法による測定を行う（ステップＳ２０２）。データ処理装置のデータ取得部２は、ステップＳ２０２の測定結果を取得する（ステップＳ２０３）。
【００２３】
次に、データ処理装置の比較部７は、記憶部５に記憶されている判別マップ上にステップＳ２０３で取得した測定結果を投影し、この測定結果と同じ位置にあるピクセルを学習候補ピクセルとし、この学習候補ピクセルのランクとステップＳ２０１で確定したラベルとを比較して学習候補ピクセルの学習を実施するかどうかを決定し、学習を実施する場合には学習候補ピクセルのランクの加点数または減点数を決定する（ステップＳ２０４）。
【００２４】
比較部７は、学習候補ピクセルのランクが表す結果とステップＳ２０１で確定したラベルが表す結果とが一致する場合、学習候補ピクセルの学習を決定し、学習候補ピクセルのランクの加点数を決定する。したがって、学習候補ピクセルのランクが上がることになる。
【００２５】
一方で、比較部７は、学習候補ピクセルのランクが表す結果とステップＳ２０１で確定したラベルが表す結果とが一致しない場合、２とおりの対応をとる。まず、ステップＳ２０３で取得した測定結果を投影した位置がランクの低い領域である場合、すなわち判別境界が明確となっていない領域である場合には、学習候補ピクセルに別の解の可能性を示唆する加点処理あるいは減点処理をする。具体的には、学習候補ピクセルのランクが表す結果とステップＳ２０１で確定したラベルが表す結果とが一致しないが、学習候補ピクセルの周囲のピクセルの少なくとも一部に、ラベルが表す結果と一致するピクセルが存在する場合、学習候補ピクセルの現在のランクとステップＳ２０１で確定したラベルの両方の結果を表すように学習候補ピクセルのランクの加点数または減点数を決定する。
【００２６】
また、比較部７は、明らかにランクの高いピクセルに不正解を投じた場合、測定結果が誤りである可能性が高いことから、学習候補ピクセルの学習を実施しないと判定する。具体的には、学習候補ピクセルとその周囲のピクセルを探索した結果、ラベルが表す結果と一致するピクセルが存在しない場合には、学習候補ピクセルの学習を実施しないと判定する。
【００２７】
これらピクセルへの加点・減点を行う領域についても、ピクセルの保有するランクと、主に周辺のピクセル状態を検索してその統合結果にもとづいて判断する。統合処理には、検索したピクセルのランクの加算や学習候補ピクセルからの距離によって重み付け加算を行う。このピクセル状態の検索・統合は、学習が進むと、検索範囲を狭める、あるいは、ピクセル毎の保有点数に大きな差が生じるので平均化処理をする必要もでてくるため、学習回数における係数をあらかじめ設定しておくことができる。
【００２８】
次に、データ処理装置のランク更新部８は、ステップＳ２０４において比較部７が学習候補ピクセルの学習を実施すると決定した場合（ステップＳ２０５においてＹＥＳ）、記憶部５に記憶されている判別マップの当該ピクセルのランクを、比較部７が決定した加点数または減点数に従って更新する（ステップＳ２０６）。以上で、判別マップの更新が終了する。
【００２９】
次に、未知サンプルを判別する動作について図４を参照して説明する。使用者は、未知サンプルに対してステップＳ１０２と同じ測定法による測定を行う（図４ステップＳ３００）。データ処理装置のデータ取得部２は、ステップＳ３００の測定結果を取得する（ステップＳ３０１）。
【００３０】
データ処理装置の判別部９は、記憶部５に記憶されている判別マップ上にステップＳ３０１で取得した測定結果を投影し、この測定結果と同じ位置にあるピクセルを回答候補ピクセルとし、測定結果と回答候補ピクセルのランクが表す結果とを比較する（ステップＳ３０２）。判別部９は、ステップＳ３０１で取得した測定結果と回答候補ピクセルのランクが表す結果とが一致する場合（ステップＳ３０３においてＹＥＳ）、回答候補ピクセルのランクが表す結果を判別結果とする。データ処理装置の判別結果出力部１０は、判別結果を表示することにより使用者に対して判別結果の回答を行う（ステップＳ３０４）。
【００３１】
また、判別部９は、ステップＳ３０１で取得した測定結果と回答候補ピクセルのランクが表す結果とが一致しない場合、回答候補ピクセルの周囲の一定距離内にあるピクセルのランク情報を検索し、検索した周囲のピクセルのランクが表す結果を統合して判別結果を得る（ステップＳ３０５）。判別結果出力部１０は、使用者に対して判別結果を回答する（ステップＳ３０６）。このとき、ステップＳ３０５の判別結果には、ステップＳ３０１で取得した測定結果と一致する周囲のピクセルの数と、測定結果と一致しない周囲のピクセルの数に基づく判別確率値が付与される。
【００３２】
以上のように、本実施の形態では、パターン認識における入力に対する正解が１００％確実でない場合でも、まとまった数のデータを取得し入力することで、より確率の高い判別マップを完成させることができる。また、本実施の形態では、ピクセルごとの加点状況と判別マップとを照合して、新規学習データの信頼性チェックができるようになる。さらに、本実施の形態では、未知サンプルの判別結果を回答する際、回答候補ピクセルの周辺の状況を検索して統合し、ある確率でもって未知サンプルの判別結果を回答することができる。
【００３３】
［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。本実施の形態は、第１の実施の形態を具体的に説明するものである。本実施の形態においても、データ処理装置の構成および動作は第１の実施の形態と同様であるので、図１〜図４の符号を用いて説明する。
【００３４】
本実施の形態では、表面プラズモン共鳴（Surface Plasmon Resonance、以下ＳＰＲとする）センサに使い捨ての抗体アレイチップを用いて、多数の乳房炎感染牛から採取した生乳および培養検査により菌が生えなかったサンプル（Ｎｏ  ｇｒｏｗｔｈ）、さらには、市販のノンホモ牛乳（Ｎｅｇａｔｉｖｅ）について測定を実施する例について開示する。
【００３５】
細菌、ウィルス感染により引き起こされる感染症においては、その原因を明らかにすることで対処法を決めることができる。菌やウィルスを判別するには、生化学法であるイムノクロマトやＰＣＲ法、および菌の場合には培養法が用いられているが、現場レベルでより多様な原因菌、ウィルスに対応できる簡便法として、マルチ抗体イムノアセイを実現するデバイスが提案されている。その一つが、ＳＰＲセンサであり、抗体アレイを保有する使い捨てチップを使って、多数の抗原を一つのサンプルから測定し、パターン認識により菌判別を実施する機能を持っている。
【００３６】
まず、初期判別マップを作成する動作について説明する。データ処理装置の使用者は、培養法によるサンプル測定を行う（図２ステップＳ１００）。データ処理装置のラベル確定部１は、ステップＳ１００の測定結果を取得し、この測定結果に基づいてサンプルをラベル付けする（ステップＳ１０１）。ここでは、培養法により判別された菌グループから、黄色ブドウ球菌（ラベルI）、ＣＮＳ（ラベルII）、レンサ球菌とその他（ラベルIII）、Ｎｏ  ｇｒｏｗｔｈ（ラベルIV）、Ｎｅｇａｔｉｖｅ（ラベルV）という測定結果が得られ、I〜Vのラベルが確定した。
【００３７】
次に、使用者は、９種の抗体を供えた抗体アレイチップとＳＰＲセンサにより、８０の実サンプルを測定する（ステップＳ１０２）。ここで用いたサンプルは、ステップＳ１００で用いたものと同じものである。データ処理装置のデータ取得部２は、ステップＳ１０２の測定結果を取得する（ステップＳ１０３）。
【００３８】
データ処理装置の特徴空間作成部３は、ステップＳ１０３で取得した測定結果に対して主成分分析を行うことにより、次元数を２に落とし、２次元の特徴空間を作成する（ステップＳ１０４）。
データ処理装置の判別マップ作成部４は、この２次元特徴空間を縦５０×横５０の２５００ピクセルに分割するメッシュ化を行うことにより、判別マップを作成する（ステップＳ１０５）。
【００３９】
データ処理装置のランク付与部６は、ステップＳ１０１で確定したラベルに対応するピクセル毎の最近隣判定法を実施することにより、判別マップの各ピクセルにランクを付与する（ステップＳ１０６）。ランク付与部６は、判別マップ上に培養法の測定結果を投影する。そして、判別マップの１つのピクセルを注目ピクセルとし、この注目ピクセルから最も近い位置にある培養法の測定結果を探索し、探索した測定結果のラベルI〜Vに基づいて注目ピクセルにランクを付与する。
【００４０】
ここで、ピクセルのランクは、｛ラベルIに対応する点数、ラベルIIに対応する点数、ラベルIIIに対応する点数、ラベルIVに対応する点数、ラベルVに対応する点数｝で表現される。例えば注目ピクセルから最も近い位置にある測定結果がラベルI、すなわち黄色ブドウ球菌である場合、ランク付与部６は、この注目ピクセルのランクを｛１，０，０，０，０｝とする。ランク付与部６は、このような処理を判別マップのピクセル毎に行う。こうして、判別マップの各ピクセルは、点数のリストであるランク情報を保持することになる。なお、初期判別マップでは、すべてのピクセルについて、ラベルI〜Vに対応する各点数のいずれか１つが０から１に加点される。以上で、初期判別マップの作成が終了する。
【００４１】
初期判別マップの例を図５に示す。図５の縦軸は第１主成分、横軸は第２主成分である。上記の説明から明らかなように、図５において「黄色ブドウ球菌」と表現されているピクセルのランクは｛１，０，０，０，０｝であり、「ＣＮＳ」と表現されているピクセルのランクは｛０，１，０，０，０｝であり、「レンサ球菌」と表現されているピクセルのランクは｛０，０，１，０，０｝である。
【００４２】
次に、追加学習によって判別マップを更新する動作について説明する。データ処理装置の使用者は、追加学習サンプルに対してステップＳ１００と同じ培養法によるサンプル測定を行う（図３ステップＳ２００）。データ処理装置のラベル確定部１は、この測定結果に基づいてサンプルをラベル付けする（ステップＳ２０１）。
また、使用者は、ステップＳ２００と同じ追加学習サンプルに対してＳＰＲセンサによる測定を行う（ステップＳ２０２）。データ処理装置のデータ取得部２は、ステップＳ２０２の測定結果を取得する（ステップＳ２０３）。
【００４３】
データ処理装置の比較部７は、判別マップ上にＳＰＲセンサの測定結果を投影し、この測定結果と同じ位置にある学習候補ピクセルのランクと培養法の測定結果によって確定したラベルとを比較して学習候補ピクセルの学習を実施するかどうかを決定し、学習を実施する場合には学習候補ピクセルのランクの加点数または減点数を決定する（ステップＳ２０４）。図６は判別マップ上にＳＰＲセンサによる測定結果を投影した様子を示す図である。この図６を用いて比較部７の動作を説明する。
【００４４】
ＳＰＲセンサの測定結果Ａについては、この測定結果Ａと同じ位置にある学習候補ピクセルのランクが黄色ブドウ球菌、すなわち｛１，０，０，０，０｝である。そして、同じ未知サンプルを培養法で測定した結果も黄色ブドウ球菌である。したがって、学習候補ピクセルのランクと培養法で確定したラベルとが一致するので、比較部７は、当該学習候補ピクセルの学習を決定し、ラベルIに対応する加点数を１とする。その結果、データ処理装置のランク更新部８は、判別マップの当該ピクセルのラベルIに対応する点数を１加点する（ステップＳ２０６）。これにより、測定結果Ａと同じ位置にあるピクセルのランクは｛２，０，０，０，０｝となる。
【００４５】
次に、ＳＰＲセンサの測定結果Ｂについては、この測定結果Ｂと同じ位置にある学習候補ピクセルのランクがＣＮＳ、すなわち｛０，１，０，０，０｝である。一方、同じサンプルを培養法で測定した結果はレンサ球菌である。したがって、学習候補ピクセルのランクと培養法で確定したラベルとが一致しないので、比較部７は、当該学習候補ピクセルと隣接する計８個のピクセルのランク情報を検索する。その結果、ランクがＣＮＳ、すなわち｛０，１，０，０，０｝である４個のピクセルと、ランクがレンサ球菌、すなわち｛０，０，１，０，０｝である４個のピクセルとが混在していた。
【００４６】
そこで、比較部７は、学習候補ピクセルの現在のランクと培養法で確定したラベルとを統合するために、ラベルIIIに対応する加点数を１とする。その結果、データ処理装置のランク更新部８は、判別マップの当該ピクセルのラベルIIIに対応する点数を１加点する（ステップＳ２０６）。これにより、測定結果Ｂと同じ位置にあるピクセルのランクは｛０，１，１，０，０｝となる。
【００４７】
なお、統合処理してランクの加点数または減点数を決定する際には、培養法で確定したラベルと一致する周囲ピクセルの数と、ラベルと一致しない周囲ピクセルの数、および学習候補ピクセルから周囲ピクセルまでの距離に応じて重み付け演算を行い、ランクの加点数または減点数を決定すればよい。
現在の加点・減点対象ピクセルが、培養法で確定したラベルと一致する場合の一例を示す。測定物のラベルが黄色ブドウ球菌かつ、対象ピクセルの回答が黄色ブドウ球菌で、そのとき周囲の２４ピクセルをサーチする。黄色ブドウ球菌とＣＮＳの境界部分に対象ピクセルが存在しており、隣接する８ピクセルの重みを１、その周囲の１６ピクセルの重みを０．５としたとき、重み１のピクセルの回答が｛１，０，０，０，０｝が５個、｛０，１，０，０，０｝が３個、さらに重み０．５のピクセルの回答が｛１，０，０，０，０｝が８個、｛０，１，０，０，０｝が１１個であるとする。その場合には、重みを考慮して対象ピクセルの値も含めれば｛１０，８．５，０，０，０｝となる。一つの測定に対し、トータル１の加点をすることとし、｛０．５４，０．４６，０，０，０｝を実際の加点とする。したがって、対象ピクセルの保有点数は、｛１．５４，０．４６，０，０，０｝と変化する。
上記同様に、現在の加点・減点対象ピクセルが、培養法で確定したラベルと不一致の場合に減点を実施する例を示す。測定物のラベルが黄色ブドウ球菌かつ、対象ピクセルの回答がＣＮＳで、そのとき周囲の２４ピクセルをサーチする。黄色ブドウ球菌とＣＮＳの境界部分に対象ピクセルが存在しており、隣接する８ピクセルの重みを１、その周囲の１６ピクセルの重みを０．５としたとき、重み１のピクセルの回答が｛１，０，０，０，０｝が５個、｛０，１，０，０，０｝が３個、さらに重み０．５のピクセルの回答が｛１，０，０，０，０｝が８個、｛０，１，０，０，０｝が１１個であるとする。その場合には、重みを考慮して対象ピクセルの値も含めれば｛９，９．５，０，０，０｝となる。一つの測定に対し、トータル１の加点をすることとし、｛０．４８，０．５２，０，０，０｝を実際の減点とする。したがって、対象ピクセルの保有点数は、｛−０．４９，０．４９，０，０，０｝と変化する。
【００４８】
次に、ＳＰＲセンサの測定結果Ｃについては、この測定結果Ｃと同じ位置にある学習候補ピクセルのランクが黄色ブドウ球菌、すなわち｛１，０，０，０，０｝である。一方、同じサンプルを培養法で測定した結果はレンサ球菌である。したがって、学習候補ピクセルのランクと培養法で確定したラベルとが一致しないので、比較部７は、当該学習候補ピクセルと隣接する計８個のピクセルのランク情報を検索する。その結果、８個のピクセルのランクは全て黄色ブドウ球菌、すなわち｛１，０，０，０，０｝であった。
【００４９】
比較部７は、培養法で確定したラベルと一致しない周囲ピクセルの数が所定数（例えば３ピクセル）以上の場合、学習候補ピクセルの学習を実施しないと判定する。その結果、測定結果Ｃと同じ位置にあるピクセルのランクについては、｛１，０，０，０，０｝のまま維持される。以上で、判別マップの更新が終了する。
【００５０】
上記の処理法により、さらに追加学習サンプルの測定を実施することで、学習により変化したピクセルの状態がランク情報として蓄積される。学習するサンプル数が増えることで、ランク情報についても更新されていく。
【００５１】
次に、未知サンプルを判別する動作について説明する。使用者は、未知サンプルに対してＳＰＲセンサによる測定を行う（図４ステップＳ３００）。データ処理装置のデータ取得部２は、ステップＳ３００の測定結果を取得する（ステップＳ３０１）。
データ処理装置の判別部９は、記憶部５に記憶されている判別マップ上にステップＳ３０１で取得した測定結果を投影し、この測定結果と同じ位置にあるピクセルを回答候補ピクセルとし、測定結果と回答候補ピクセルのランクとを比較する（ステップＳ３０２）。
【００５２】
例えば図６の測定結果Ａを未知サンプルの測定結果とすると、この測定結果Ａと同じ位置にある回答候補ピクセルのランクが黄色ブドウ球菌、すなわち｛１，０，０，０，０｝である。そして、測定結果Ａも黄色ブドウ球菌とすると、測定結果Ａと回答候補ピクセルのランクとが一致するので、判別部９は、「黄色ブドウ球菌」を判別結果とする（ステップＳ３０４）。
【００５３】
また、図６の測定結果Ｂを未知サンプルの測定結果とすると、この測定結果Ｂと同じ位置にある回答候補ピクセルのランクがＣＮＳ、すなわち｛０，１，０，０，０｝である。このとき、測定結果Ｂをレンサ球菌とすると、測定結果Ｂと回答候補ピクセルのランクとが一致しないので、判別部９は、当該回答候補ピクセルと隣接する計８個のピクセルのランク情報を検索し、検索した周囲のピクセルのランクが表す結果を統合して判別結果を得る（ステップＳ３０５）。検索の結果、ランクがＣＮＳ、すなわち｛０，１，０，０，０｝である４個のピクセルと、ランクがレンサ球菌、すなわち｛０，０，１，０，０｝である４個のピクセルとが混在していた。そこで、判別部９は、｛０，１，０，０，０｝が５個と｛０，０，１，０，０｝が４個の結果から、「ＣＮＳ５５．５％、レンサ球菌４４．４％」というように判別確率値を付与した判別結果を出力する。
【００５４】
また、図６の測定結果Ｃを未知サンプルの測定結果とすると、この測定結果Ｃと同じ位置にある回答候補ピクセルのランクが黄色ブドウ球菌、すなわち｛１，０，０，０，０｝である。このとき、測定結果Ｃをレンサ球菌とすると、測定結果Ｃと回答候補ピクセルのランクとが一致しないので、判別部９は、当該回答候補ピクセルの周囲ピクセルのランク情報を検索して判別結果を得る（ステップＳ３０５）。８個の周囲ピクセルのランクは全て黄色ブドウ球菌、すなわち｛１，０，０，０，０｝であった。そこで、判別部９は、「黄色ブドウ球菌１００％」というように判別確率値を付与した判別結果を出力する。
【００５５】
以上のように、本実施の形態では、乳房炎感染の疑われる牛から採取した生乳について、抗体アレイチップとＳＰＲセンサで得られる測定結果と、従来の測定法である培養法による感染菌判別結果との対応をとりながら、データベースとして蓄積しながら判別精度を高めていく判別マップを作成する方法を示した。本実施の形態によれば、測定法の原理が異なる方法を比較しながら判定性能を上げていく場合に、学習過程の情報を鑑みながら、学習回数を重ねて確率的に判定精度を向上させていく方法を実現することができる。
【００５６】
なお、第１、第２の実施の形態におけるデータ処理装置は、例えばＣＰＵ、メモリおよびインタフェースを備えたコンピュータとこれらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。ＣＰＵは、メモリに格納されたプログラムに従って第１、第２の実施の形態で説明した処理を実行する。
【産業上の利用可能性】
【００５７】
本発明は、生化学センサ、化学センサ、物理センサなどを用いた測定法による測定結果を判別マップと比較して未知サンプルの判別を行う技術に適用することができる。
【符号の説明】
【００５８】
１…ラベル確定部、２…データ取得部、３…特徴空間作成部、４…判別マップ作成部、５…記憶部、６…ランク付与部、７…比較部、８…ランク更新部、９…判別部、１０…判別結果出力部。
【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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