(57)【要約】【課題】粒子状物質の発生源を適切に評価する。【解決手段】  粒子発生源解析装置３００は、予め定められた１つ又は複数の発生源で捕集した微粒子であるサンプル粒子を用いて、微粒子の属性としてその成分（構成元素）を含む属性から、当該微粒子を、予め定められた１つ又は複数の発生源の少なくとも何れか１つと、予め定められた１つ又は複数の発生源以外の発生源（予め定められた１つ又は複数の発生源の何れでもない）との何れか一方に分類する分類器を構築する。そして、粒子発生源解析装置３００は、分類器を用いて、発生源が未知の微粒子の発生源に関する情報を得る。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
大気中に存在する微粒子の発生源を解析する粒子発生源解析システムであって、
複数のサンプル粒子の属性に基づく情報であるサンプル粒子属性情報を用いて、分類器を構成するための情報である分類器情報を導出する分類器構築手段と、
１つまたは複数の解析対象粒子の前記属性に基づく情報である解析対象粒子属性情報と、前記分類器情報とを前記分類器に入力し、当該分類器による分類の結果に基づいて、当該解析対象粒子の発生源に関する情報を導出する発生源解析手段と、を有し、
前記サンプル粒子は、予め定められた発生源で捕集された微粒子であり、
前記予め定められた発生源の数は、１つ又は複数であり、
前記解析対象粒子は、その発生源が未知の微粒子であり、
前記属性は、微粒子の構成元素を含み、
前記分類器は、微粒子の前記属性に基づく情報から、個々の当該微粒子を、前記予め定められた発生源の少なくとも何れか１つに属することと、前記予め定められた発生源の何れにも属さないこととの何れか一方に分類することを特徴とする粒子発生源解析システム。
【請求項２】
前記分類器構築手段は、前記サンプル粒子の属性に基づく値を要素とするベクトルを、当該サンプル粒子の大きさを表す情報を用いて規格化することを、前記複数のサンプル粒子のそれぞれについて行う第１の規格化手段と、
前記第１の規格化手段により規格化された前記ベクトルであって、前記複数のサンプル粒子に対する前記ベクトルの相互に対応する前記要素の値の代表値及びバラツキ値を導出し、導出した代表値及びバラツキ値を用いて、当該要素の値を標準化することを、前記要素毎に行う第１の標準化手段と、を更に有し、
前記発生源解析手段は、前記解析対象粒子の属性に基づく値を要素とするベクトルを、当該解析対象粒子の大きさを表す情報を用いて規格化する第２の規格化手段と、
前記第２の規格化手段により規格化された解析対象粒子の前記ベクトルの要素の値を、前記第１の標準化手段により導出された前記代表値及び前記バラツキ値を用いて標準化することを、前記要素毎に行う第２の標準化手段と、を更に有し、
前記サンプル粒子属性情報は、前記第１の標準化手段により標準化されたベクトルに基づく情報を含み、
前記解析対象粒子属性情報は、前記第２の標準化手段により標準化されたベクトルに基づく情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の粒子発生源解析システム。
【請求項３】
前記分類器構築手段は、前記サンプル粒子の属性に基づく値を要素とするベクトルであって、前記複数のサンプル粒子のそれぞれについてのベクトルに対して主成分分析を行うことにより、当該ベクトルの主成分ベクトルおよび主成分を導出し、当該導出した主成分ベクトルおよび主成分から予め定められた数の主成分ベクトルおよび主成分を選択し、選択した主成分の値を要素とするベクトルである特徴ベクトルを導出する第１の次元圧縮手段を更に有し、
前記発生源解析手段は、前記第１の次元圧縮手段により選択された主成分ベクトルを用いて、前記解析対象粒子の前記属性に基づく値を要素とするベクトルの主成分への変換を行い、当該主成分の値を要素とするベクトルである特徴ベクトルを導出する第２の次元圧縮手段を更に有し、
前記サンプル粒子属性情報は、前記第１の次元圧縮手段により導出された特徴ベクトルを含み、
前記解析対象粒子属性情報は、前記第２の次元圧縮手段により導出された特徴ベクトルを含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の粒子発生源解析システム。
【請求項４】
前記サンプル粒子属性情報は、前記サンプル粒子の属性に基づく値を要素とするベクトルを含み、
前記解析対象粒子属性情報は、前記解析対象粒子の前記属性に基づく値を要素とするベクトルを含み、
前記分類器構築手段は、同一の前記予め定められた発生源で捕集された前記サンプル粒子のそれぞれに対する前記ベクトルの重心及びバラツキ値を前記分類器情報として導出することを、前記予め定められた発生源のそれぞれについて行う分類器情報導出手段を更に含むことを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の粒子発生源解析システム。
【請求項５】
前記発生源解析手段は、前記解析対象粒子属性情報に含まれる前記ベクトルと、前記分類器情報導出手段により同一の前記予め定められた発生源に対して導出された前記重心及び前記バラツキ値とを用いて、当該ベクトルと当該重心との距離を評価することを、前記予め定められた発生源の少なくとも１つについて行う評価手段と、
前記評価手段による評価の結果に基づいて、前記解析対象粒子を、前記予め定められた発生源の少なくとも何れか１つに属することと、前記予め定められた発生源の何れにも属さないこととの何れか一方に分類する発生源解析手段と、を更に有することを特徴とする請求項４に記載の粒子発生源解析システム。
【請求項６】
前記評価手段は、前記評価を、前記予め定められた発生源の全てについて個別に行うことを特徴とする請求項５に記載の粒子発生源解析システム。
【請求項７】
前記距離は、ユークリッド距離又はマハラノビス距離であることを特徴とする請求項５又は６に記載の粒子発生源解析システム。
【請求項８】
前記サンプル粒子の属性に基づく値を要素とするベクトルは、前記サンプル粒子の質量スペクトルにおいてピークを示す信号強度の値を要素とするベクトルであり、
前記解析対象粒子の属性に基づく値を要素とするベクトルは、前記解析対象粒子の質量スペクトルにおいてピークを示す信号強度の値を要素とするベクトルであることを特徴とする請求項２〜７の何れか１項に記載の粒子発生源解析システム。
【請求項９】
前記サンプル粒子属性情報は、前記サンプル粒子の質量スペクトルであって、ネガティブモードとポジティブモードとのそれぞれで得られる質量スペクトルに基づく情報を含み、
前記分類器構築手段は、前記ネガティブモードで得られる前記質量スペクトルの代表値と、前記ポジティブモードで得られる前記質量スペクトルの代表値とを導出するスペクトル代表値導出手段と、
前記ネガティブモードで得られる前記質量スペクトルの代表値と、前記ポジティブモードで得られる前記質量スペクトルの代表値とに基づいて、前記サンプル粒子の質量スペクトルのうち、前記分類器情報の導出に使用しない質量スペクトルを特定するノイズ除去手段と、を有し、
前記サンプル粒子の質量スペクトルのうち、前記分類器情報の導出に使用しない質量スペクトル以外の質量スペクトルを用いて前記分類器情報を導出することを特徴とする請求項１〜８の何れか１項に記載の粒子発生源解析システム。
【請求項１０】
大気中に存在する微粒子の発生源を解析する粒子発生源解析方法であって、
複数のサンプル粒子の属性に基づく情報であるサンプル粒子属性情報を用いて、分類器を構成するための情報である分類器情報を導出する分類器構築工程と、
１つまたは複数の解析対象粒子の前記属性に基づく情報である解析対象粒子属性情報と、前記分類器情報とを前記分類器に入力し、当該分類器による分類の結果に基づいて、当該解析対象粒子の発生源に関する情報を導出する発生源解析工程と、を有し、
前記サンプル粒子は、予め定められた発生源で捕集された微粒子であり、
前記予め定められた発生源の数は、１つ又は複数であり、
前記解析対象粒子は、その発生源が未知の微粒子であり、
前記属性は、微粒子の構成元素を含み、
前記分類器は、微粒子の前記属性に基づく情報から、個々の当該微粒子を、前記予め定められた発生源の少なくとも何れか１つに属することと、前記予め定められた発生源の何れにも属さないこととの何れか一方に分類するものであることを特徴とする粒子発生源解析方法。
【請求項１１】
請求項１〜９の何れか１項に記載の粒子発生源解析システムの各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、粒子発生源解析システム、粒子発生源解析方法、及びプログラムに関し、特に、粒子状物質の発生源（排出源）を解析するために用いて好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
直径（粒子径）が１０μｍ以下の微粒子を浮遊粒子状物質（suspended particulate matter：ＳＰＭ）と呼ぶ。浮遊粒子状物質は、大気中を長時間浮遊し、人間の体内にも侵入して人体に影響を及ぼすことが知られている。特に粒径が２．５μｍ以下の微粒子（この粒子はＰＭ２．５と呼ばれる）は、人体に対しその影響を強く及ぼすことが懸念されている。そこで、このような粒子状物質の発生源を特定するための技術が求められている。粒子状物質の発生源を特定することにより、粒子状物質の影響を低減するための対策を講じることが可能になるからである。大気中の粒子状物質の発生源は、土壌や海洋等の自然発生源に加え、工場や自動車等の人為的排出源があり、様々である。従って、粒子状物質群の発生源を正確に知るために、粒子状物質ごとに、その発生源を解析することが求められる。
【０００３】
この種の技術として、非特許文献１、２に記載の技術がある。
非特許文献１では、粒子が存在する領域に対して、飛行時間型二次イオン質量分析法（ＴＯＦ−ＳＩＭＳ）による元素マッピングを行う。次に、この領域における全イオン像に対して二値化処理を行うことにより各粒子状物質の形状を特定する。そして、粒子状物質毎に検出されたイオンから質量スペクトルを作成し、この質量スペクトルを用いてウォード法によるクラスター分析を行う。そして、各クラスターの組成を見積もって、各クラスターの起源を特定する。
【０００４】
また、非特許文献２には、以下の技術が開示されている。まず、粒子状物質のＸ線スペクトルを測定する。そして、Ｘ線スペクトルから、各元素についての特性Ｘ線強度を求め、この特性Ｘ線強度を基に、Median法によるクラスター分析を行う。その際、各元素の特性Ｘ線強度を全体の強度で割った値の対数値を、各粒子の組成を表す化学組成指標として求める。このようにして得られた化学組成指標を、元素毎に平均が０（ゼロ）、標準偏差が１となるように標準化した上で、クラスター分析を行う。そして、各クラスターに含まれる粒子状物質の代表的な形状と、Ｘ線スペクトルにより各クラスターに分類された粒子状物質の発生源とを推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１７−７２５９３号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】間山憲仁，外９名、「高分解能飛行時間型二次イオン質量分析法を用いた微粒子粒別起源解析法の開発」、第５２回真空に関する連合講演会プロシーディングス、Ｊ．Ｖａｃ．Ｓｏｃ．Ｊｐｎ、Ｖｏｌ．５５、Ｎｏ．３、２０１２
【非特許文献２】冨安文武乃進，外５名、「電子線マイクロアナライザーを用いた地下街浮遊粒子状物質の粒別起源解析」、日本化学学会誌、１９９６、（５）、ｐ．５００−５０７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、非特許文献１、２に記載の技術では、クラスター分析を行う。即ち、非特許文献１、２に記載の技術では、特定の期間（例えば或る特定の１日）に捕集した粒子状物質のそれぞれについての質量スペクトルやＸ線スペクトルを得て、質量スペクトルやＸ線スペクトルを用いて、各粒子状物質をクラスタリングすることにより、各粒子状物質の発生源を解析する。尚、クラスタリングとは、分類対象のデータの集合を類似度によって部分集合に分割することを指す。
【０００８】
従って、どのような粒子状物質を捕集してクラスタリングしたかによって、クラスタリングの結果が変わり得る。その結果、粒子状物質の発生源の解析結果も変わり得る。即ち例えば、或る特定の日に捕集した粒子状物質を用いた場合と、その１日とその次の日との２日間に捕集した粒子状物質を用いた場合とでは、クラスタリングの結果が変わり得る。また、クラスタリングの精度も、どのような粒子状物質を捕集してクラスタリングしたかに依存する。
以上のように、従来の技術では、粒子状物質の発生源を適切に評価することが容易ではないという問題点がある。
【０００９】
本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、粒子状物質の発生源を適切に評価することができるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の粒子発生源解析システムは、大気中に存在する微粒子の発生源を解析する粒子発生源解析システムであって、複数のサンプル粒子の属性に基づく情報であるサンプル粒子属性情報を用いて、分類器を構成するための情報である分類器情報を導出する分類器構築手段と、１つまたは複数の解析対象粒子の前記属性に基づく情報である解析対象粒子属性情報と、前記分類器情報とを前記分類器に入力し、当該分類器による分類の結果に基づいて、当該解析対象粒子の発生源に関する情報を導出する発生源解析手段と、を有し、前記サンプル粒子は、予め定められた発生源で捕集された微粒子であり、前記予め定められた発生源の数は、１つ又は複数であり、前記解析対象粒子は、その発生源が未知の微粒子であり、前記属性は、微粒子の構成元素を含み、前記分類器は、微粒子の前記属性に基づく情報から、個々の当該微粒子を、前記予め定められた発生源の少なくとも何れか１つに属することと、前記予め定められた発生源の何れにも属さないこととの何れか一方に分類することを特徴とする。
【００１１】
本発明の粒子発生源解析方法は、大気中に存在する微粒子の発生源を解析する粒子発生源解析方法であって、複数のサンプル粒子の属性に基づく情報であるサンプル粒子属性情報を用いて、分類器を構成するための情報である分類器情報を導出する分類器構築工程と、１つまたは複数の解析対象粒子の前記属性に基づく情報である解析対象粒子属性情報と、前記分類器情報とを前記分類器に入力し、当該分類器による分類の結果に基づいて、当該解析対象粒子の発生源に関する情報を導出する発生源解析工程と、を有し、前記サンプル粒子は、予め定められた発生源で捕集された微粒子であり、前記予め定められた発生源の数は、１つ又は複数であり、前記解析対象粒子は、その発生源が未知の微粒子であり、前記属性は、微粒子の構成元素を含み、前記分類器は、微粒子の前記属性に基づく情報から、個々の当該微粒子を、前記予め定められた発生源の少なくとも何れか１つに属することと、前記予め定められた発生源の何れにも属さないこととの何れか一方に分類するものであることを特徴とする。
【００１２】
本発明のプログラムは、前記粒子発生源解析システムの各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、粒子状物質の発生源を適切に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、粒子発生源解析システムの構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、質量スペクトルの一例を示す図である。
【図３】図３は、平均信号強度とデータＮｏとの関係の一例を示す図である。
【図４】図４は、分類器を構築する際の粒子発生源解析装置（分類器構築部）の処理の一例を説明するフローチャートである。
【図５】図５は、解析対象粒子の発生源を解析する際の粒子発生源解析装置（発生源解析部）の処理の一例を説明するフローチャートである。
【図６】図６は、各発生源におけるリジェクト率の一例を表形式で示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照しながら、本発明の一実施形態を説明する。尚、本実施形態では、粒子状物質を必要に応じて微粒子と称する。また、本実施形態では、直径（粒子径）が１０μｍ以下の微粒子を測定対象とする。
【００１６】
＜概要＞
本実施形態では、予め定めた１つ又は複数の発生源において複数の微粒子を捕集し、当該捕集した微粒子のそれぞれについて、成分（構成元素）、ｍ／ｚの信号強度、及び粒子径を測定する。ここで、予め定める発生源としては、例えば、工場が挙げられる。複数の工場が集合した区域から発生源を定める場合、例えば、当該複数の工場を複数の発生源として定めることができる。また、或る１つの工場の複数の個所（例えば煙突や煙道）を複数の発生源として定めることができる。また、これらの発生源を組み合わせたものを複数の発生源として定めることができる。尚、予め定める発生源は、工場に限定されず、例えば、自動車等であってもよい。ただし、予め定める発生源は、自然発生源以外の発生源（人為的発生源）であることが好ましい。
【００１７】
詳細は後述するが、本実施形態では、このような発生源が既知である微粒子の情報として、成分（構成元素）、ｍ／ｚの信号強度、及び粒子径の情報を用いて、分類器を構築する。分類器は、発生源が未知の微粒子の属性に基づく情報から、当該微粒子を、予め定められた発生源の少なくとも何れか１つと、予め定められた発生源の何れにも属さないこととの何れか一方に分類するためのものである。本実施形態では、この分類器を用いて、微粒子の未知の発生源を推定する。
【００１８】
＜粒子発生源解析システム＞
図１は、粒子発生源解析システムの構成の一例を示す図である。
図１において、本実施形態の粒子発生源解析システムは、分級器１００と、分析装置２００と、粒子発生源解析装置３００と、を有する。
【００１９】
<<分級器１００>>
分級器１００は、様々な粒子径の微粒子を含むガスを吸引し、粒子径に応じて微粒子を分級し、分級器１００内に設置されたフィルタ１１０によって、分級後の微粒子を捕集する。分級器１００として、例えば、特許文献１に記載のバーチャルインパクタを用いることにより実現することができる。また、分級器１００内に設定されるフィルタ１１０も、例えば、特許文献１に記載のフィルタを用いることができる。このように、分級器１００は、公知の技術で実現することができるので、その詳細な説明を省略する。
【００２０】
<<分析装置２００>>
分析装置２００は、１粒子解析を行うための装置である。即ち、分析装置２００は、分級器１００で捕集された微粒子毎に、当該微粒子の情報として、成分（構成元素）、ｍ／ｚの信号強度、及び粒子径を含む情報を得るための装置である。分析装置２００として、例えば、特許文献１に記載の分析装置を用いることにより実現される。特許文献１には、分析装置の一例として、ＦＩＢ−ＥＢ−ＴＯＦ−ＳＩＭＳ装置を用いることが記載されている。ＦＩＢ−ＥＢ−ＴＯＦ−ＳＩＭＳ装置は、ＦＩＢ−ＴＯＦ−ＳＩＭＳ（FIB-Time of Flight-Secondary Ion Mass Spectrometry）装置に電子ビーム照射器を併載したものに対応する。
【００２１】
図１において、分析装置２００は、チャンバー２１０と、試料台２１５と、電子ビーム照射器２２０と、集束イオンビーム照射器２３０と、質量分析計２４０と、二次電子検出器２５０と、を有する。試料台２１５は、チャンバー２１０内に設けられる。
【００２２】
図１に示すように、微粒子Ｐが表面上に捕集されたフィルタ１１０が試料台２１５の上に固定される。
試料台２１５の略鉛直上方に、質量分析計２４０が配設される。また、電子ビーム照射器２２０及び集束イオンビーム照射器２３０は、試料台２１５の任意の高さにおいて、微粒子２６０の表面の同一地点に電子ビーム及び集束イオンビームをそれぞれ照射できるように、質量分析計２４０を挟んで、試料台２１５に対して左右対称な関係となる位置に配設される。例えば、電子ビーム照射器２２０及び集束イオンビーム照射器２３０は、水平に設置された試料台２１５に対して、伏角が４５°となる方向から、微粒子Ｐにビームを照射するように配設される。
【００２３】
１粒子解析を行う際には、まず、チャンバー２１０内が真空にされる。そして、フィルタ１１０上の微粒子Ｐに対して電子ビーム照射器２２０から電子ビームを走査しながら照射する。電子ビームの照射により微粒子Ｐから発生した二次電子が、二次電子検出器２５０によって検出され、当該微粒子ＰのＳＥＭ像（ＳＥＭの反射電子像）が生成される。
【００２４】
分析装置２００には、ＳＥＭ像におけるフィルタ１１０の表面と分析対象の微粒子Ｐとの組成コントラストの差等に基づいて、当該微粒子Ｐを自動的に認識する機能が搭載されている。ＳＥＭ像が生成されると、当該ＳＥＭ像に基づいて、当該機能によって自動的に、フィルタ１１０上の複数の微粒子Ｐの中から、分析対象である１つの微粒子Ｐが特定される。このとき、ＳＥＭ像に基づいて、特定した分析対象である微粒子Ｐの粒子径が測定され得る。尚、ユーザがＳＥＭ像を観察しながら試料台２１５を適宜移動させることにより、分析対象である１つの微粒子Ｐが手動で特定されてもよい。
【００２５】
そして、特定した微粒子Ｐに対して、ＳＩＭＳ分析が行われる。即ち、集束イオンビーム照射器２３０から集束イオンビームを照射し、当該集束イオンビームの照射により微粒子Ｐから発生した二次イオンを、質量分析計２４０により検出する。
【００２６】
質量分析計２４０は、飛行時間型質量分析計であり、加速した二次イオンを内部に設けられる二次イオン検出器２４１で検出することにより、その飛行時間から、当該二次イオンの質量電荷比ｍ／ｚを測定することができる。尚、飛行時間型質量分析計では、プラスイオンとマイナスイオンとはそれぞれ別々に測定される（ポジティブモード／ネガティブモード）。当該測定結果に基づいて、微粒子Ｐの質量スペクトルを得ることができる。
【００２７】
１つの微粒子Ｐに対して質量分析計２４０による質量分析が終了したら、ＳＥＭ像に基づいてフィルタ１１０上の他の微粒子Ｐを選択し、当該他の微粒子Ｐに対して、同様に、ＳＩＭＳ分析を行う。当該処理を繰り返し行うことにより、捕集した微粒子Ｐの粒子群に対して、微粒子Ｐ毎の成分、ｍ／ｚの信号強度、及び粒子径を求めることができる。
【００２８】
本実施形態では、分類器を作成する際には、予め定めた１つ又は複数の発生源から複数の微粒子Ｐを捕集し、捕集した微粒子Ｐのそれぞれについて、ＳＥＭ像と、二次イオンの質量電荷比ｍ／ｚとの測定を分析装置２００で行う。一方、発生源が未知の微粒子の発生源を、分類器を用いて推定する際には、発生源を推定したい微粒子Ｐが存在する任意の場所で微粒子Ｐを捕集し、捕集した微粒子Ｐのそれぞれについて、ＳＥＭ像と、二次イオンの質量電荷比ｍ／ｚとの測定を分析装置２００で行う。
【００２９】
以上のように分析装置２００として、特許文献１に記載の分析装置を用いることができる。このように分析装置２００は、公知の技術で実現することができるので、その詳細な説明を省略する。
【００３０】
<<粒子発生源解析装置３００>>
粒子発生源解析装置３００は、発生源が既知の微粒子の情報（成分（構成元素）、ｍ／ｚの信号強度、及び粒子径を含む情報）を用いて分類器を構築する機能と、この分類器を用いて微粒子の（未知の）発生源を推定する機能とを有する。粒子発生源解析装置３００のハードウェアは、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、及び各種のインターフェースを有する情報処理装置、又は専用のハードウェアを用いることにより実現される。以下に、粒子発生源解析装置３００の機能的な構成の一例を説明する。
【００３１】
粒子発生源解析装置３００は、分類器構築部３１０と、発生源解析部３２０と、を有する。分類器構築部３１０は、分類器を構築する機能を実現する部分であり、発生源解析部３２０は、発生源が未知の微粒子の発生源を推定する機能を実現する部分である。尚、以下の説明では、発生源が既知の微粒子を必要に応じてサンプル粒子と称し、発生源が未知の微粒子を必要に応じて解析対象粒子と称する。
（分類器構築部３１０）
分類器構築部３１０は、データ前処理部３１１と、次元圧縮部３１２と、分類器情報導出部３１３と、分類器情報記憶部３１４と、を有する。
【００３２】
((データ前処理部３１１))
データ前処理部３１１は、サンプル粒子（発生源が既知の微粒子Ｐ）の質量スペクトルを分類器の作成に資する質量スペクトルに変換する機能と、変換後の質量スペクトルからノイズとなる質量スペクトルを除去する機能とを有する。
データ前処理部３１１は、画像取得部３１１ａと、粒子サイズ導出部３１１ｂと、スペクトル取得部３１１ｃと、スペクトル再構成部３１１ｄと、スペクトル規格化部３１１ｅと、スペクトル標準化部３１１ｆと、スペクトル平均値導出部３１１ｇと、ノイズ除去部３１１ｈとを有する。
【００３３】
［画像取得部３１１ａ］
画像取得部３１１ａは、分析装置２００で得られた、複数のサンプル粒子に対するＳＥＭ像を取得する。ここで、予め定められた１つ又は複数の発生源のそれぞれにおいてサンプル粒子が捕集される。従って、予め定められた１つ又は複数の発生源毎にＳＥＭ像が少なくとも１つ得られる。サンプル粒子の数が多いほど、分類器の精度を高めることができるので好ましい。
【００３４】
［粒子サイズ導出部３１１ｂ］
粒子サイズ導出部３１１ｂは、画像取得部３１１ａにより取得されたＳＥＭ像に基づいて、当該ＳＥＭ像に含まれる各サンプル粒子の大きさを導出する。本実施形態では、ＳＥＭ像において微粒子Ｐが存在しているピクセルの数を、当該微粒子Ｐの大きさとする。粒子サイズ導出部３１１ｂは、画像取得部３１１ａにより取得された全てのＳＥＭ像のそれぞれについて、当該ＳＥＭ像に含まれる各サンプル粒子の大きさを導出する。
【００３５】
［スペクトル取得部３１１ｃ］
スペクトル取得部３１１ｃは、分析装置２００で得られた、各サンプル粒子に対する二次イオンの質量電荷比ｍ／ｚおよびこのｍ／ｚに検出された信号強度を質量スペクトルとして取得する。前述したように、質量分析計２４０では、ＳＥＭ像に含まれる微粒子Ｐを選択し、選択した微粒子Ｐに対する二次イオンの質量電荷比ｍ／ｚを測定する。従って、ＳＥＭ像に含まれる微粒子Ｐと、当該微粒子Ｐに対する二次イオンの質量電荷比ｍ／ｚおよび信号強度とは相互に関連付けられた状態になっている。また、前述したように、予め定められた１つ又は複数の発生源毎にＳＥＭ像が少なくとも１つ得られる。従って、スペクトル取得部３１１ｃは、これらのＳＥＭ像に含まれる各サンプル粒子に対する二次イオンの質量電荷比ｍ／ｚを測定する。一つの微粒子Ｐに属する質量スペクトルが複数存在する場合は、これらの質量スペクトル全てを積算して微粒子Ｐの質量スペクトルとする。
【００３６】
［スペクトル再構成部３１１ｄ］
スペクトル再構成部３１１ｄは、スペクトル取得部３１１ｃにより取得された、各サンプル粒子に対する二次イオンの質量スペクトルに基づいて、各サンプル粒子を特徴付けるデータを導出する。このデータは、例えば、いずれかの微粒子Ｐにおいて有意に（例えばＳ／Ｎが３超）検出されたｍ／ｚおよびこのｍ／ｚに検出された信号強度として抽出される。即ち、スペクトル再構成部３１１ｄは、スペクトル取得部３１１ｃにより取得された質量スペクトルのうち、有意なｍ／ｚおよびこのｍ／ｚに検出された信号強度から質量スペクトルを再構成する。図２は、抽出されたｍ／ｚをネガティブモード、ポジティブモード別にまとめて並べて質量スペクトルを再構成した結果の一例を示す図である。本実施形態では、ネガティブモード、ポジティブモード各々について５２のｍ／ｚが抽出された。従って、この例では、データの次元は、１０４次元である。前述したように本実施形態では、ネガティブモードとポジティブモードとのそれぞれにおいて、比ｍ／ｚが測定される。図２に示す例では、抽出されたｍ／ｚを順次、１，２、・・・と番号付けしており、１〜５２の範囲の番号がネガティブモードにおける測定結果に対応し、５３〜１０４の範囲の番号がポジティブモードにおける測定結果に対応する。尚、ｍ／ｚによって、微粒子Ｐの成分（構成元素）を含む情報が特定される。
【００３７】
［スペクトル規格化部３１１ｅ］
本実施形態では１０４次元の質量スペクトルが測定されるものとしているので、質量スペクトルの（上に凸の）ピークにおける信号強度の値を要素とする１０４次元のベクトルが得られる。尚、質量スペクトルにおいて信号強度の値が０（ゼロ）の領域に対応する要素の値は０（ゼロ）になる。以下の説明では、サンプル粒子から得られるこのようなベクトルを必要に応じてサンプル粒子強度ベクトルと称する。また、サンプル粒子強度ベクトルの各要素を必要に応じて強度値と称する。
【００３８】
サンプル粒子の大きさにより、質量スペクトルの信号強度の水準が変わる。そこで、スペクトル規格化部３１１ｅは、スペクトル再構成部３１１ｄにより再構成された各質量スペクトルにおける強度値を、当該質量スペクトルの測定対象であるサンプル粒子の大きさで規格化する（質量スペクトルにおける強度値を、当該質量スペクトルの測定対象であるサンプル粒子の大きさに応じて変更する）。具体的にスペクトル規格化部３１１ｅは、質量スペクトルにおける強度値を、当該質量スペクトルの測定対象であるサンプル粒子の大きさで割る。尚、前述したように本実施形態では、ＳＥＭ像において微粒子が存在しているピクセルの数を、当該微粒子の大きさとする。このようにして、微粒子の大きさで規格化されたサンプル粒子強度ベクトルが、サンプル粒子のそれぞれについて得られる。
【００３９】
［スペクトル標準化部３１１ｆ］
サンプル粒子強度ベクトルは１０４次元のベクトルであるが、次元毎（要素毎）に値の水準にばらつきがある。そこで、スペクトル標準化部３１１ｆは、全ての次元（要素）において、平均が０（ゼロ）、標準偏差が１となるように、微粒子の大きさで規格化されたサンプル粒子強度ベクトルのそれぞれを標準化する。尚、標準偏差に代えて分散を用いてもよい。
【００４０】
サンプル粒子強度ベクトルを特定する変数をｉとして（この変数ｉは、サンプル粒子、質量スペクトルを特定する変数でもある）、微粒子の大きさで規格化されたサンプル粒子強度ベクトルｘiを、以下の（１）式で表す。（１）式において、Ｔは、転置を表す（このことは、その他の式においても同じである）。尚、本実施形態では、列ベクトルを以下の（２）式のように表記し、行ベクトルを以下（３）式のように表記するものとする。
【００４１】
【数１】
2019184249.tif 000003
【００４２】
また、微粒子の大きさで規格化されたサンプル粒子強度ベクトルｘiの次元（要素）を特定する変数をｊとし、サンプル粒子強度ベクトルｘiの数をＮteacherとする（即ち、Ｎteacher個のサンプル粒子のそれぞれについて質量スペクトルを測定したものとする）。そうすると、微粒子の大きさで規格化されたサンプル粒子強度ベクトルｘiの要素毎の平均値μj及び標準偏差σjは、それぞれ、以下の（４）式、（５）式で表される。
【００４３】
【数２】
2019184249.tif 000004
【００４４】
スペクトル標準化部３１１ｆは、微粒子の大きさで規格化されたサンプル粒子強度ベクトルｘiの同じ次元の要素ｘijについて、（４）式及び（５）式の計算を行うことにより、平均μjが０（ゼロ）、標準偏差σjが１となるように、当該要素ｘijの値を標準化する。スペクトル標準化部３１１ｆは、このような補正を、１０４次元のそれぞれについて個別に行う。このようにして、微粒子の大きさで規格化されたサンプル粒子強度ベクトルｘiのそれぞれが標準化される。このようにして得られるベクトルｚiは、以下の（６）式及び（７）式のように表される。
【００４５】
【数３】
2019184249.tif 000005
【００４６】
［スペクトル平均値導出部３１１ｇ］
スペクトル平均値導出部３１１ｇは、スペクトル標準化部３１１ｆにより導出されたベクトルｚiのそれぞれについて、ネガティブモードに対応する次元（要素）の値の平均値と、ポジティブモードに対応する次元（要素）の値の平均値とを導出する。
図３は、各ベクトルｚiにおける、ネガティブモードに対応する次元（要素）の値の平均値と、ポジティブモードに対応する次元（要素）の値の平均値の一例を示す図である。図３の縦軸の平均信号強度は、ネガティブモードに対応する次元（要素）の値の平均値、又はポジティブモードに対応する次元（要素）の値の平均値を表す。図３の横軸のデータＮｏは、ベクトルｚi（即ち、サンプル粒子）を特定する番号を表す。図３（ａ）は、全てのベクトルｚi（サンプル粒子）における平均信号強度を示す図であり、図３（ｂ）は、図３（ａ）のデータＮｏが１〜１００の部分を拡大して示す図である。尚、図２（ａ）は、図３におけるデータＮｏが７のサンプル粒子に対する質量スペクトルであり、図２（ｂ）は、図３におけるデータＮｏが６６のサンプル粒子に対する質量スペクトルである。
【００４７】
［ノイズ除去部３１１ｈ］
ノイズ除去部３１１ｈは、スペクトル標準化部３１１ｆにより導出されたベクトルｚiのそれぞれについて、ネガティブモードに対応する各次元（要素）の値の平均値と、ポジティブモードに対応する各次元（要素）の値の平均値との少なくとも何れか一方が閾値（＞０）を上回る場合、当該ベクトルｚiをノイズとして処理対象から除外する。閾値は、例えば、可及的にノイズとなるベクトルｚiのみを除外できるように試行錯誤して予め決定する。
【００４８】
図３（ｂ）において、閾値を５とすると、データＮｏが３４、６６、７３、８２のベクトルｚi（サンプル粒子）が処理対象から除外される。データＮｏが６６のサンプル粒子に対する質量スペクトルは、図２（ｂ）に示すように、ネガティブモードに対応する領域において大きく振動しており、ノイズであることが分かる。図３（ｂ）に示すように、データＮｏが６６のベクトルｚi（サンプル粒子）に対する平均信号強度は閾値である５を上回る。このため、データＮｏが６６のベクトルｚi（サンプル粒子）は、処理対象から除外される。
【００４９】
この場合、ノイズ除去部３１１ｈは、ベクトルｚiの再導出の指示をスペクトル標準化部３１１ｆに行う。この指示を受けたスペクトル標準化部３１１ｆは、微粒子の大きさで規格化されたサンプル粒子強度ベクトルｘiのうち、ノイズとして処理対象から除去されたベクトルｚiに対応するサンプル粒子強度ベクトル以外のもののそれぞれを標準化したものを、前述したのと同様にしてベクトルｚiとして再導出する。そして、スペクトル標準化部３１１ｆは、再導出したベクトルｚiを次元圧縮部３１２に出力する。
【００５０】
一方、スペクトル標準化部３１１ｆにより導出されたベクトルｚiのそれぞれについて、ネガティブモードに対応する各次元（要素）の値の平均値と、ポジティブモードに対応する各次元（要素）の値の平均値との何れもが閾値（＞０）を上回らない場合、ノイズ除去部３１１ｈは、前述したベクトルｚiの再導出の指示をスペクトル標準化部３１１ｆに行わずに、スペクトル標準化部３１１ｆにより導出されたベクトルｚiをそのまま次元圧縮部３１２出力する。
【００５１】
((次元圧縮部３１２))
質量スペクトルにおいて、発生源に関わらず多くの微粒子Ｐで同じような値をとる成分（構成元素）がある。この場合、ベクトルｚiの、このような成分に対応する次元（要素）を考慮しなくても、分類器における分類の精度に大きく影響しない。そこで、本実施形態では、次元圧縮部３１２は、ノイズ除去部３１１ｈから出力されたベクトルｚiに対して主成分分析を行い、当該主成分分析の結果に基づいて、当該ベクトルｚiの次元を圧縮する（当該ベクトルｚiの次数を減らす）。
【００５２】
ノイズ除去部３１１ｈから出力されたベクトルｚiに対して主成分分析を行うと、以下の（８）式に示す主成分ベクトルｗ1〜ｗ104が得られる。
【００５３】
【数４】
2019184249.tif 000006
【００５４】
そうすると、ノイズ除去部３１１ｈから出力されたベクトルｚiのそれぞれについて、以下の（９）式に示すように、第１主成分ｙi1〜第１０４主成分ｙi104が得られる。
【００５５】
【数５】
2019184249.tif 000007
【００５６】
次元圧縮部３１２は、主成分ベクトルｗ1〜ｗ104および第１主成分ｙi1〜第１０４主成分ｙi104のうち、主成分ベクトルｗ1〜ｗsおよび第１主成分ｙi1〜第ｓ主成分ｙisを選択する。ｓは、例えば、分類器における分類の精度が可及的に高くなるように試行錯誤して予め決定される。尚、ノイズ除去部３１１ｈから出力されるベクトルｚiのそれぞれに対しｓの値として同じ値を用いる。
以上のようにしてノイズ除去部３１１ｈから出力されたベクトルｚiから、以下の（１０）式に示すように、ベクトルｚiの第１主成分〜第ｓ主成分を要素とする特徴ベクトルｙiが得られる。即ち、元のベクトルｚiが持つ情報のうち、分類器の構築に資する情報を可及的に保持しつつ、元のベクトルｚiよりも低次元に圧縮された特徴ベクトルｙiが得られる。
【００５７】
【数６】
2019184249.tif 000008
【００５８】
((分類器情報導出部３１３))
特徴ベクトルｙiは、発生源が既知であるサンプル粒子毎に得られる（変数ｉは、サンプル粒子を特定する変数である）。１つの発生源を１つのクラスとし、当該クラスをＣk（ｋ＝１，２，・・・，ｎ）と表記する。また、各クラスＣkに属するサンプル粒子の数をＮkと表記する（Ｎkは、各クラスＣkに属する特徴ベクトルｙiの数でもある）。また、全てのサンプル粒子の（相互に異なる）発生源の総数をｎと表記する（ｎをカウントする際に同じ発生源を重複してカウントしないものとする）。そうすると、各クラスＣkに属する特徴ベクトルｙi(k)は、以下の（１１）式のように表される。
【００５９】
【数７】
2019184249.tif 000009
【００６０】
分類器情報導出部３１３は、クラスＣkのそれぞれについて、当該クラスＣkに属する特徴ベクトルｙi(k)の重心ｂkを導出する。本実施形態では、重心ｂkを平均値とする場合を例に挙げて説明する。そうすると、分類器情報導出部３１３は、以下の（１２）式により、特徴ベクトルｙi(k)の重心ｂkを導出する。
【００６１】
【数８】
2019184249.tif 000010
【００６２】
尚、重心ｂkは、平均値に限定されず、例えば、中央値等の代表値を用いてもよい。
分類器情報導出部３１３は、クラスＣkのそれぞれについて、当該クラスＣkに属する特徴ベクトルｙi(k)の分散ｖａｒkを導出する。分散ｖａｒkとして、例えば、ユークリッド距離に基づく分散ｖａｒk(EUC)、又はマハラノビス距離に基づく分散ｖａｒk(MAH)を採用することができる。ユークリッド距離に基づく分散ｖａｒk(EUC)は、以下の（１３）式で表され、マハラノビス距離に基づく分散ｖａｒk(MAH)は、以下の（１４）式で表される。
【００６３】
【数９】
2019184249.tif 000011
【００６４】
尚、（１４）式において、Ｓkは、クラスＣkに属する特徴ベクトルｙi(k)から得られる分散共分散行列である。（ｙi(k)−ｂk）Ｓk-1（ｙi(k)−ｂk）Tの部分が、マハラノビス距離の２乗に対応する。このように、マハラノビス距離には、分散共分散行列による除算が含まれる。このため、特徴ベクトルｙi(k)における値の広がり（バラツキの度合い）が次元によって異なる場合には、マハラノビス距離の方がユークリッド距離よりも、各次元を公平に取り扱うことができる。
以上のようにして、クラスＣk（発生源）のそれぞれについて、重心ｂkおよび分散ｖａｒkが得られる。
【００６５】
((分類器情報記憶部３１４))
分類器情報記憶部３１４は、分類器情報導出部３１３により導出された、各クラスＣkの重心ｂkおよび分散ｖａｒkを記憶する。
【００６６】
（発生源解析部３２０）
発生源解析部３２０は、画像取得部３２１と、粒子サイズ導出部３２２と、質量電荷比取得部３２３と、スペクトル再構成部３２４と、スペクトル標準化部３２６と、次元圧縮部３２７と、判別関数導出部３２８と、発生源導出部３２９と、表示部３３０と、を有する。
【００６７】
((画像取得部３２１))
画像取得部３２１は、分析装置２００で得られた、解析対象粒子に対するＳＥＭ像を取得する。尚、前述したように解析対象粒子は、発生源が未知の微粒子である。また、このＳＥＭ像に含まれる解析対象粒子の数は１つであっても、複数であってもよい。このＳＥＭ像に含まれる解析対象粒子の数が複数である場合には、複数の解析対象粒子のそれぞれについて、粒子サイズ導出部３２２、質量電荷比取得部３２３、スペクトル再構成部３２４、スペクトル規格化部３２５、スペクトル標準化部３２６、次元圧縮部３２７、判別関数導出部３２８、発生源導出部３２９、及び表示部３３０の処理が個別に行われる。
【００６８】
((粒子サイズ導出部３２２))
粒子サイズ導出部３１１ｂは、画像取得部３１１ａにより取得されたＳＥＭ像に基づいて、当該ＳＥＭ像に含まれる解析対象粒子の大きさを導出する。前述したように本実施形態では、ＳＥＭ像において微粒子Ｐが存在しているピクセルの数を、当該微粒子Ｐの大きさとする。
【００６９】
((スペクトル取得部３２３))
スペクトル取得部３２３は、分析装置２００で得られた、解析対象粒子に対する二次イオンの質量電荷比ｍ／ｚおよびこのｍ／ｚに検出された信号強度を質量スペクトルとして取得する。
((スペクトル再構成部３２４))
スペクトル再構成部３２４は、スペクトル取得部３２３により取得された質量スペクトルのうち、有意なｍ／ｚおよびこのｍ／ｚに検出された信号強度から質量スペクトルを再構成する。
【００７０】
((スペクトル規格化部３２５))
前述したように本実施形態では１０４次元の質量スペクトルが測定されるものとしているので、質量スペクトルの（上に凸の）ピークにおける信号強度の値を要素とする１０４次元のベクトルが得られる。以下の説明では、解析対象粒子から得られるこのようなベクトルを必要に応じて解析対象粒子強度ベクトルと称する。また、解析対象粒子強度ベクトルの各要素を必要に応じて強度値と称する。
【００７１】
スペクトル規格化部３２５は、スペクトル再構成部３２４により導出された質量スペクトルにおける強度値を、当該質量スペクトルの測定対象である解析対象粒子の大きさで規格化する（質量スペクトルにおける強度値を、当該質量スペクトルの測定対象である解析対象粒子の大きさに応じて変更する）。具体的にスペクトル規格化部３２５は、質量スペクトルにおける強度値を、当該質量スペクトルの測定対象である解析対象粒子の大きさで割る。このようにして解析対象粒子の大きさで規格化された解析対象粒子強度ベクトルＸを、以下の（１５）式で表す。
【００７２】
【数１０】
2019184249.tif 000012
【００７３】
((スペクトル標準化部３２６))
分類器（各クラスＣkの重心ｂkおよび分散ｖａｒk）は、サンプル粒子強度ベクトルに基づいて構築されるため、解析対象粒子強度ベクトルを、サンプル粒子強度ベクトルを基準として取り扱う必要がある。そこで、スペクトル標準化部３２６は、スペクトル標準化部３１１ｆで導出された平均値μjおよび標準偏差σjを用いて、以下の（１６）式の計算を行うことにより、ベクトルＺを導出する。即ち、スペクトル標準化部３２６は、スペクトル規格化部３２５により解析対象粒子の大きさで規格化された解析対象粒子強度ベクトルＸの要素Ｘ1〜Ｘ104の値を、スペクトル標準化部３１１ｆで導出された平均値μjおよび標準偏差σjに基づいて標準化した値を要素とするベクトルＺを導出する。
【００７４】
【数１１】
2019184249.tif 000013
【００７５】
((次元圧縮部３２７))
次元圧縮部３２７は、スペクトル標準化部３２６で導出されたベクトルＺと、次元圧縮部３１２で導出された主成分ベクトルｗ1〜ｗsとを用いて、以下の（１７）式の計算を行うことにより、ベクトルＺの第１主成分〜第ｓ主成分を要素とする特徴ベクトルＹに導出する。
【００７６】
【数１２】
2019184249.tif 000014
【００７７】
((判別関数導出部３２８))
判別関数導出部３２８は、スペクトル標準化部３２６により導出された、特徴ベクトルＹと、分類器情報記憶部３１４により記憶された、各クラスＣkの重心ｂkおよび分散ｖａｒkとを用いて、各クラスＣkに対する判別関数ｈk（Ｙ）の値を導出する。或るクラスＣkに対する判別関数ｈk（Ｙ）の値は、特徴ベクトルＹが、当該クラスＣkに属する特徴ベクトルｙi(k)に類似するか否かを判別するための指標となる値である。
【００７８】
分類器情報導出部３１３により、ユークリッド距離に基づく分散ｖａｒk(EUC)が導出される場合（（１３）式を参照）、判別関数ｈk（Ｙ）は、以下の（１８）式で表される。一方、分類器情報導出部３１３により、マハラノビス距離に基づく分散ｖａｒk(MAH)が導出される場合（（１４）式を参照）、判別関数ｈk（Ｙ）は、以下の（１９）式で表される。
【００７９】
【数１３】
2019184249.tif 000015
【００８０】
このように（１８）式及び（１９）式は、解析対象粒子の特徴ベクトルＹと、サンプル粒子の特徴ベクトルｙi(k)の重心ｂkとの距離の２乗を、分散ｖａｒk(EUC)、ｖａｒk(MAH)で割った値である。分散ｖａｒk(EUC)、ｖａｒk(MAH)は、特徴ベクトルｙi(k)の重心ｂkからの散らばりの平均を表し、クラスＣkの（データ空間における）大きさに対応する。従って、判別関数ｈk（Ｙ）は、クラスＣkの大きさに応じた尺度で、解析対象粒子の特徴ベクトルＹが、サンプル粒子の特徴ベクトルｙi(k)の重心ｂkからどの程度離れているのかを表す。（１８）式及び（１９）式に示す例では、判別関数ｈk（Ｙ）の値が大きい場合、解析対象粒子の特徴ベクトルＹは、サンプル粒子の特徴ベクトルｙi(k)の重心ｂkから離れていることを表す。また、各クラスＣkにおける判別関数ｈk（Ｙ）の値をそのまま比較することができる。即ち、或るクラスＣkにおける判別関数ｈk（Ｙ）の値の方が、別の或るクラスＣkにおける判別関数ｈk（Ｙ）の値よりも大きい場合、解析対象粒子の特徴ベクトルＹは、前者のクラスＣkよりも後者のクラスＣkに類似することになる。
【００８１】
((発生源導出部３２９))
発生源導出部３２９は、判別関数導出部３２８により全てのクラスＣkに対する判別関数ｈk（Ｙ）の値が導出されると、以下の（２０）式のように、当該判別関数ｈk（Ｙ）の値が、閾値Ｔを上回るか否かを判定する。
【００８２】
【数１４】
2019184249.tif 000016
【００８３】
発生源導出部３２９は、クラスＣkに対する判別関数ｈk（Ｙ）の値が、閾値Ｔを上回らない場合、解析対象粒子の特徴ベクトルＹは、当該クラスＣkに類似すると判断し、当該クラスＣkに対応する発生源を、当該解析対象粒子の発生源の候補とする。発生源導出部３２９は、解析対象粒子の発生源の候補が得られた場合、当該発生源の候補の情報を表示部３３０に出力する。解析対象粒子の発生源の候補として複数の候補が得られた場合、発生源導出部３２９は、解析対象粒子の特徴ベクトルＹと当該複数の候補の重心との距離または当該距離の指標をそれぞれ導出し、当該距離または当該距離の指標が最小となる１つの候補の情報を表示部３３０に出力することができる。尚、距離の指標としては、例えば、ユークリッド距離の２乗またはマハラノビス距離の２乗を用いることができる。このようにすれば、平方根の計算を行わずに済むので好ましいが、距離そのもの（例えば、ユークリッド距離またはマハラノビス距離）を用いてもよい。ただし、必ずしもこのようにする必要はなく、発生源導出部３２９は、それら複数の候補の情報を表示部３３０に出力してもよい。
【００８４】
また、発生源導出部３２９は、判別関数導出部３２８により導出された全てのクラスＣkに対する判別関数ｈk（Ｙ）の値が閾値Ｔを上回る場合、解析対象粒子の特徴ベクトルＹをリジェクトする。即ち、発生源導出部３２９は、当該解析対象粒子の発生源は、予め定められた１つ又は複数の発生源とは異なる発生源であると判断し、そのことを示す情報を表示部３３０に出力する。
【００８５】
ここで、閾値Ｔを大きくし過ぎると、解析対象粒子の発生源が、予め定められた発生源であると判定され易くなる。従って、実際には、予め定められた発生源と異なる発生源の解析対象粒子であっても、予め定められた発生源であると誤判定される虞がある。逆に、閾値Ｔを小さくし過ぎると、解析対象粒子の発生源が、予め定められた発生源と異なる発生源であると判定され易くなる。従って、実際には、予め定められた発生源の解析対象粒子であっても、予め定められた発生源と異なる発生源であると誤判定される虞がある。閾値Ｔは、例えば、このような観点から、誤判定の割合が可及的に小さくなるように試行錯誤して予め決定する。
【００８６】
尚、データ前処理部３１１と同様に、発生源解析部３２０においても、スペクトル標準化部３２６により導出されたベクトルＺについて、ネガティブモードに対応する各次元（要素）の値の平均値と、ポジティブモードに対応する各次元（要素）の値の平均値との少なくとも何れか一方が閾値（＞０）を上回るか否かを判定してもよい。スペクトル標準化部３２６により導出されたベクトルＺについて、ネガティブモードに対応する各次元（要素）の値の平均値と、ポジティブモードに対応する各次元（要素）の値の平均値との少なくとも何れか一方が閾値（＞０）を上回る場合、発生源導出部３２９は、ベクトルＺ（解析対象粒子）はノイズであるとして、質量スペクトルにノイズが含まれているために解析対象粒子の発生源を特定することができないことを示す情報を表示部３３０に出力してもよい。
【００８７】
以上のように本実施形態では、判別関数導出部３２８及び発生源導出部３２９で行われる処理のロジックが分類器となる。即ち、このロジックに、スペクトル標準化部３２６により導出された、特徴ベクトルＹと、分類器情報記憶部３１４により記憶された、各クラスＣkの重心ｂkおよび分散ｖａｒkとを入力することにより、解析対象粒子が、予め定められた発生源の少なくとも１つ、又は予め定められた発生源と異なる発生源に分類され、その結果を示す情報が得られる。
【００８８】
((表示部３３０))
表示部３３０は、発生源導出部３２９から出力された情報を表示する。
【００８９】
＜動作フローチャート＞
次に、図４のフローチャートを参照しながら、分類器を構築する際の粒子発生源解析装置３００（分類器構築部３１０）の処理の一例を説明する。
まず、ステップＳ４０１において、画像取得部３１１ａは、分析装置２００で得られた、複数のサンプル粒子に対するＳＥＭ像を取得する。
次に、ステップＳ４０２において、粒子サイズ導出部３１１ｂは、ステップＳ４０１で取得されたＳＥＭ像に含まれる各サンプル粒子の大きさを導出する。
【００９０】
次に、ステップＳ４０３において、スペクトル取得部３１１ｃは、各サンプル粒子に対する質量スペクトルを取得する。
次に、ステップＳ４０４において、スペクトル再構成部３１１ｄは、ステップＳ４０３で取得された、各サンプル粒子に対する質量スペクトルを再構成する。
【００９１】
次に、ステップＳ４０５において、スペクトル規格化部３１１ｅは、ステップＳ４０４で再構成された各質量スペクトルにおける強度値を、当該質量スペクトルの測定対象であるサンプル粒子の大きさで規格化し、微粒子の大きさで規格化されたサンプル粒子強度ベクトルｘiを導出する。
次に、ステップＳ４０６において、スペクトル標準化部３１１ｆは、（４）式〜（７）式の計算を行うことにより、微粒子の大きさで規格化されたサンプル粒子強度ベクトルｘiのそれぞれを標準化して、ベクトルｚiを導出する。
【００９２】
次に、ステップＳ４０７において、スペクトル平均値導出部３１１ｇは、ステップＳ４０６で導出されたベクトルｚiのそれぞれについて、ネガティブモードに対応する次元（要素）の値の平均値と、ポジティブモードに対応する次元（要素）の値の平均値とを導出する。
次に、ステップＳ４０８において、ノイズ除去部３１１ｈは、測定モード毎の各次元（要素）の値の平均値（ネガティブモードに対応する各次元（要素）の値の平均値と、ポジティブモードに対応する各次元（要素）の値の平均値との少なくとも何れか一方）が閾値（＞０）を上回るベクトルｚiが（１つ以上）あるか否かを判定する。この判定の結果、測定モード毎の各次元（要素）の値の平均値が閾値を上回るベクトルｚiが（１つも）ない場合、ノイズ除去部３１１ｈは、ステップＳ４０６で導出されたベクトルｚi（の全て）を次元圧縮部３１２に出力する。そして、処理は、ステップＳ４０９を省略して後述するステップＳ４１０に進む。一方、測定モード毎の各次元（要素）の値の平均値が閾値を上回るベクトルｚiがある場合、処理はステップＳ４０９に進む。
【００９３】
ステップＳ４０９において、ノイズ除去部３１１ｈは、測定モード毎の各次元（要素）の値の平均値が閾値を上回るベクトルｚiを処理対象から除外する。そして、スペクトル標準化部３１１ｆは、微粒子の大きさで規格化されたサンプル粒子強度ベクトルのうち、処理対象から除去されたベクトルｚiに対応するサンプル粒子強度ベクトル以外のものそれぞれを標準化してベクトルｚiを再導出する。そして、スペクトル標準化部３１１ｆは、再導出したベクトルｚiを次元圧縮部３１２に出力する。そして、処理は、ステップＳ４１０に進む。
ステップＳ４１０において、次元圧縮部３１２は、ノイズ除去部３１１ｈから出力されたベクトルｚiに対して主成分分析を行い、主成分分析の結果に基づいて、主成分ベクトルｗ1〜ｗ104および第１主成分ｙi1〜第１０４主成分ｙi104のうち、主成分ベクトルｗ1〜ｗsおよび第１主成分ｙi1〜第ｓ主成分ｙisを選択し、ベクトルｚiの第１主成分〜第ｓ主成分を要素とする特徴ベクトルｙiを導出する。
【００９４】
次に、ステップＳ４１１において、分類器情報導出部３１３は、クラスＣkのそれぞれについて、当該クラスＣkに属する特徴ベクトルｙi(k)の重心ｂkと分散ｖａｒkとを導出する（（１２）式〜（１４）式を参照）。
最後に、ステップＳ４１２において、分類器情報記憶部３１４は、ステップＳ４１１で導出された、各クラスＣkの重心ｂkおよび分散ｖａｒkを記憶する。
【００９５】
次に、図５のフローチャートを参照しながら、解析対象粒子の発生源を解析する際の粒子発生源解析装置３００（発生源解析部３２０）の処理の一例を説明する。尚、ここでは、処理対象の解析対象粒子が１つである場合を例に挙げて説明する。例えば、ＳＥＭ像に含まれる解析対象粒子が複数である場合には、ステップＳ５０２〜Ｓ５１５の処理を、解析対象粒子のそれぞれについて行えばよい。
【００９６】
まず、ステップＳ５０１において、画像取得部３２１は、解析対象粒子に対するＳＥＭ像を取得する。
次に、ステップＳ５０２において、粒子サイズ導出部３１１ｂは、ステップＳ５０１で取得されたＳＥＭ像に含まれる解析対象粒子の大きさを導出する。
【００９７】
次に、ステップＳ５０３において、スペクトル取得部３２３は、解析対象粒子に対する質量スペクトルを取得する。
次に、ステップＳ５０４において、スペクトル再構成部３２４は、ステップＳ５０３で取得された、解析対象粒子に対する質量スペクトルを再構成する。
【００９８】
次に、ステップＳ５０５において、スペクトル規格化部３２５は、ステップＳ５０４で導出された質量スペクトルにおける強度値を、当該質量スペクトルの測定対象である解析対象粒子の大きさで規格化し、微粒子の大きさで規格化された解析対象粒子強度ベクトルＸを導出する。
次に、ステップＳ５０６において、スペクトル標準化部３２６は、ステップＳ４０６またはＳ４０９で導出された平均値μjおよび標準偏差σjを用いて（１６）式の計算を行うことにより、解析対象粒子強度ベクトルＸを標準化して、ベクトルＺを導出する。
【００９９】
次に、ステップＳ５０７において、次元圧縮部３２７は、スペクトル標準化部３２６で導出されたベクトルＺと、次元圧縮部３１２で導出された主成分ベクトルｗ1〜ｗsとを用いて（１７）式の計算を行うことにより、ベクトルＺの第１主成分〜第ｓ主成分を要素とする特徴ベクトルＹを導出する。
次に、ステップＳ５０８において、判別関数導出部３２８は、予め定められたクラスＣk（発生源）のうち、未選択のクラスＣkを１つ選択する。
【０１００】
次に、ステップＳ５０９において、判別関数導出部３２８は、ステップＳ５０７で導出された特徴ベクトルＹと、ステップＳ５０８で選択されたクラスＣkの重心ｂk及び分散ｖａｒkと用いて、（１３）式又は（１４）式の計算を行うことにより、ステップＳ５０８で選択されたクラスＣkに対する判別関数ｈk（Ｙ）の値を導出する。クラスＣkの重心ｂkおよび分散ｖａｒkは、図４のフローチャートのステップＳ４１２で記憶されている。
【０１０１】
次に、ステップＳ５１０において、発生源導出部３２９は、ステップＳ５０８で選択されたクラスＣkに対する判別関数ｈk（Ｙ）の値が閾値Ｔを上回るか否かを判定する。この判定の結果、ステップＳ５０８で選択されたクラスＣkに対する判別関数ｈk（Ｙ）の値が閾値Ｔを上回る場合、処理は、ステップＳ５１１を省略して後述するステップＳ５１２に進む。一方、ステップＳ５０８で選択されたクラスＣkに対する判別関数ｈk（Ｙ）の値が閾値Ｔを上回らない場合、処理は、ステップＳ５１１に進む。
【０１０２】
ステップＳ５１１において、発生源導出部３２９は、ステップＳ５０８で選択されたクラスＣkに対応する発生源を、処理対象の解析対象粒子の発生源の候補とする。そして、処理は、ステップＳ５１２に進む。
ステップＳ５１２において、発生源導出部３２９は、予め定められたクラスＣk（発生源）の全てが選択されたか否かを判定する。この判定の結果、予め定められたクラスＣkの全てが選択されていない場合、処理は、ステップＳ５０８に戻る。そして、予め定められた全てのクラスＣkに対応する発生源が、処理対象の解析対象粒子の発生源の候補であるか否かが特定されるまで、ステップＳ５０８〜Ｓ５１２の処理が繰り返し実行される。
【０１０３】
そして、予め定められたクラスＣkの全てが選択されると、処理は、ステップＳ５１３に進む。ステップＳ５１３において、発生源導出部３２９は、処理対象の解析対象粒子の発生源の候補が（１つ以上）あったか否かを判定する。この判定の結果、処理対象の解析対象粒子の発生源の候補がある場合、処理は、ステップＳ５１４に進む。ステップＳ５１４において、表示部３３０は、処理対象の解析対象粒子の発生源の候補の情報を表示する。尚、((発生源導出部３２９))の項で説明したように、解析対象粒子の発生源の候補として複数の候補が得られた場合、発生源導出部３２９は、解析対象粒子の特徴ベクトルＹと当該複数の候補の重心との距離または距離の指標をそれぞれ導出し、当該距離または距離の指標が最小となる１つの候補の情報を表示部３３０に出力することができる。
一方、処理対象の解析対象粒子の発生源の候補が（１つも）ない場合、処理は、ステップＳ５１５に進む。ステップＳ５１５において、表示部３３０は、処理対象の解析対象粒子の発生源は、予め定められた発生源とは異なる発生源であることを示す情報を表示する。
【０１０４】
＜実施例＞
次に、本実施形態の粒子発生源解析システムの実施例を説明する。本実施例では、７つの工場Ａ〜Ｇが集合した区域において、工場Ａ〜Ｇを既知の発生源とし、工場Ａ〜Ｇで捕集したサンプル粒子を用いて、分類器（各クラスＣkの重心ｂkおよび分散ｖａｒk）を構築した。その際、次元圧縮部３１２において、第１主成分ｙi1〜第９主成分ｙi9を選択するものとした。また、特徴ベクトルｙi(k)の分散ｖａｒkとして、マハラノビス距離に基づく分散ｖａｒk(MAH)（（１４）式）を用いると共に、判別関数ｈk（Ｙ）として（１９）式を用いることとした。また、閾値Ｔとして４．０を用いることとした。
【０１０５】
以上のようにして分類器を構築した後、図６に示す各箇所で捕集した微粒子の発生源を粒子発生源解析装置３００により解析し、その結果から得られる発生源と、当該解析対象粒子の実際の発生源とが合うかどうかを調査した。即ち、本来は、発生源が未知の微粒子を解析対象粒子として、その発生源を粒子発生源解析装置３００により解析するが、本実施例では、粒子発生源解析装置３００の性能を確かめるため、捕集箇所が工場Ａ〜Ｇの各微粒子も解析対象粒子として、粒子発生源解析装置３００により解析する。尚、図６の各箇所で捕集された微粒子の個数は、それぞれ５００〜３０００個であった。その結果の一例を図６に示す。
【０１０６】
図６において、境界Ｈは、工場Ａ〜Ｇが集合した区域の境界のうち、風向きが区域の内側から外側に向かう方向の領域を指す。境界Ｉは、工場Ａ〜Ｇが集合した区域の境界のうち、風向きが区域の外側から内側に向かう方向の領域を指す。外部Ｊ、Ｋは、工場Ａ〜Ｇが集合した区域よりも外側にある発生源を指す。外部Ｊ、Ｋからは、工場Ａ〜Ｇが集合した区域とは無関係の排ガスが排出されている。
【０１０７】
また、リジェクト率とは、或る（１つの）捕集箇所において捕集した複数の微粒子のうち、粒子発生源解析装置３００による解析の結果、予め定められた何れの発生源（工場Ａ〜工場Ｇ）も発生源の候補とならなかった微粒子の数の割合を百分率で表したものである。
前述したように本実施例では、工場Ａ〜Ｇで捕集されたサンプル粒子を用いて分類器が構築される。従って、工場Ａ〜Ｇで捕集された微粒子については、リジェクト率が小さいほど、粒子発生源解析装置３００による解析の精度が高いことになる。一方、工場Ａ〜Ｇとは異なる場所（境界Ｈ〜Ｉ、外部Ｊ〜Ｋ）で捕集された微粒子については、リジェクト率が大きいほど、粒子発生源解析装置３００による解析の精度が高いことになる。
【０１０８】
図６を参照すると、工場Ａ〜Ｇで捕集された微粒子については、リジェクト率が小さく、工場Ａ〜Ｇとは異なる場所（境界Ｈ〜Ｉ、外部Ｊ〜Ｋ）で捕集された微粒子については、リジェクト率が大きくなっていることが分かる。境界Ｈにおける風向きは、区域の内側から外側に向かう方向であり、境界Ｉにおける風向きは、区域の外側から内側に向かう方向であるので、境界Ｉに比べて境界Ｈでは、工場Ａ〜Ｇを排出源とする微粒子が捕集される可能性が高い。境界Ｈにおけるリジェクト率が小さな値となっているのは、このことに対応する。
【０１０９】
尚、工場Ａ〜Ｇにおけるリジェクト率は、本来は０（ゼロ）になるが、工場Ａ〜Ｇにおけるリジェクト率が０（ゼロ）になるように閾値Ｔを定めると、粒子発生源解析装置３００において、実際には工場Ａ〜Ｇとは異なる場所（境界Ｈ〜Ｉ、外部Ｊ〜Ｋ）で捕集された解析対象粒子（境界Ｈ〜Ｉ、外部Ｊ〜Ｋ）の発生源が、工場Ａ〜Ｇであると誤判定する可能性が高くなる。このため、工場Ａ〜Ｇにおけるリジェクト率が低くなることと、境界Ｈ〜Ｉ及び外部Ｊ〜Ｋにおけるリジェクト率が高くなることとの双方を両立するように、閾値Ｔを定めることが好ましい。ただし、工場Ａ〜Ｇを排出源とする微粒子を見逃したくない場合には、閾値Ｔを大きくし、逆に、境界Ｈ〜Ｉ及び外部Ｊ〜Ｋを排出源とする微粒子を見逃したくない場合には、閾値Ｔを小さくする等、目的に応じて閾値Ｔを適宜定めることができる。このように、工場Ａ〜Ｇにおけるリジェクト率は０（ゼロ）にならなくてよい。
【０１１０】
＜まとめ＞
以上のように本実施形態では、粒子発生源解析装置３００は、予め定められた１つ又は複数の発生源で捕集した微粒子であるサンプル粒子を用いて、微粒子の属性としてその成分（構成元素）を含む属性から、当該微粒子を、予め定められた１つ又は複数の発生源の少なくとも何れか１つと、予め定められた１つ又は複数の発生源以外の発生源（予め定められた１つ又は複数の発生源の何れでもない）との何れか一方に分類する分類器を構築する。そして、粒子発生源解析装置３００は、分類器を用いて、発生源が未知の微粒子の発生源に関する情報を得る。従って、発生源が未知の微粒子の発生源を解析する度に、解析結果が変わることを抑制することができる。よって、微粒子の発生源を適切に評価することができる。また、微粒子を、予め定められた１つ又は複数の発生源の少なくとも何れか１つと、予め定められた１つ又は複数の発生源以外の発生源との何れか一方に分類し、全ての発生源を個々に特定しない。一般環境で捕集される微粒子の発生源の数は膨大な数であるので、これら全ての発生源を特定せず、予め定められた１つ又は複数の発生源でなければ、その他の発生源であるものとする。従って、例えば、知りたい発生源が特定されている場合、一般環境で捕集された複数の微粒子のうち、どの位の数の微粒子が、当該発生源を発生源としているのかを簡便に判定することができる。
【０１１１】
＜変形例＞
本実施形態では、分析装置２００が、ＳＥＭ像と二次イオンの質量電荷比ｍ／ｚとの測定までを行う場合を例に挙げて説明した。しかしながら、必ずしもこのようにする必要はなく、例えば、分析装置２００は、ＳＥＭ像から微粒子の粒子径を導出することと、二次イオンの質量電荷比ｍ／ｚから質量スペクトルを導出することとの少なくとも何れか一方を行ってもよい。
【０１１２】
また、本実施形態では、分級器１００が、バーチャルインパクタである場合を例に挙げて説明した。しかしながら、特許文献１に記載されているように、分級器１００は、バーチャルインパクタに限定されず、ポータブルインパクタ等であってもよい。その他、非特許文献１、２に記載の手法で微粒子を捕集してもよい。
【０１１３】
また、本実施形態では、分析装置２００が、ＦＩＢ−ＥＢ−ＴＯＦ−ＳＩＭＳ装置である場合を例に挙げて説明した。しかしながら、微粒子Ｐ毎に、その成分、ｍ／ｚの信号強度、及び粒子径等、微粒子Ｐの成分（構成元素）および当該成分（構成元素）の属性を求めるための情報を測定することができれば、分析装置２００は、ＦＩＢ−ＥＢ−ＴＯＦ−ＳＩＭＳ装置に限定されない。例えば、特許文献１に記載のように、分析装置２００として、ＳＥＭ−ＥＤＸ（SEM-Energy Dispersive X-ray Spectroscopy）装置を用いてもよい。また、分析装置２００として、ＦＩＢ−ＥＢ−ＴＯＦ−ＳＩＭＳ装置とＳＥＭ−ＥＤＸ装置とを組み合わせてもよい。その他、分析装置２００として、ＥＰＭＡ（Electron Probe Micro Analyzer）を用いてもよい。
【０１１４】
また、本実施形態では、スペクトル平均値導出部３１１ｇは、スペクトル標準化部３１１ｆにより導出されたベクトルｚiのそれぞれについて、ネガティブモードに対応する次元（要素）の値の平均値と、ポジティブモードに対応する次元（要素）の値の平均値とを導出する場合を例に挙げて説明した。しかしながら、平均値以外の中央値等の代表値を用いてもよい。
また、本実施形態では、分類器情報導出部３１３が、クラスＣkのそれぞれについて、当該クラスＣkに属する特徴ベクトルｙi(k)の分散ｖａｒkを導出する場合を例に挙げて説明した。しかしながら、分散に替えて標準偏差を導出してもよい。
また、本実施形態では、分類器構築部３１０と発生源解析部３２０とを同一の装置（粒子発生源解析装置３００）で実現する場合を例に挙げて説明した。しかしながら、分類器構築部３１０と発生源解析部３２０とを別々の装置で実現してもよい。
【０１１５】
尚、以上説明した本発明の実施形態は、コンピュータがプログラムを実行することによって実現することができる。また、前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体及び前記プログラム等のコンピュータプログラムプロダクトも本発明の実施形態として適用することができる。記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
また、以上説明した本発明の実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【０１１６】
＜請求項との関係＞
以下に、請求項と実施形態との対応関係の一例を説明する。尚、請求項の記載が実施形態の記載に限定されないことは、変形例等において説明した通りである。
（請求項１）
分類器構築手段は、例えば、分類器構築部３１０を用いることにより実現される。
サンプル粒子の属性は、例えば、二次イオンの質量電荷比ｍ／ｚによって特定される、微粒子Ｐの成分（構成元素）を含む情報により実現される。
サンプル粒子属性情報は、例えば、特徴ベクトルｙiにより実現される。
発生源解析手段は、例えば、発生源解析部３２０を用いることにより実現される。
解析対象粒子属性情報は、例えば、特徴ベクトルＹにより実現される。
分類器情報は、例えば、各クラスＣkに属する特徴ベクトルｙi(k)の重心ｂkと分散ｖａｒkにより実現される。
解析対象粒子の発生源に関する情報は、例えば、処理対象の解析対象粒子の発生源の候補の情報と、処理対象の解析対象粒子の発生源が予め定められた発生源とは異なる発生源であることを示す情報により実現される。
分類器は、例えば、判別関数導出部３２８及び発生源導出部３２９で行われる処理のロジックにより実現される。
（請求項２）
第１の規格化手段は、例えば、スペクトル規格化部３１１ｅを用いることにより実現される。
サンプル粒子の属性に基づく値を要素とするベクトルは、例えば、サンプル粒子強度ベクトルにより実現される。
サンプル粒子の大きさを表す情報は、例えば、ＳＥＭ像においてサンプル粒子が存在しているピクセルの数により実現される。
第１の標準化手段は、例えば、スペクトル標準化部３１１ｆを用いることにより実現される。
前記第１の規格化手段により規格化された前記ベクトルであって、複数の前記サンプル粒子に対する前記ベクトルの相互に対応する前記要素の値の代表値及びバラツキ値は、例えば、サンプル粒子強度ベクトルの要素毎の平均値μj及び標準偏差σjにより実現される。
第２の規格化手段は、例えば、スペクトル規格化部３２５を用いることにより実現される。
前記解析対象粒子の属性に基づく値を要素とするベクトルは、例えば、解析対象粒子強度ベクトルにより実現される。
解析対象粒子の大きさを表す情報は、例えば、ＳＥＭ像において解析対象粒子が存在しているピクセルの数により実現される。
第２の標準化手段は、例えば、スペクトル標準化部３２６を用いることにより実現される。
（請求項３）
第１の次元圧縮手段は、例えば、次元圧縮部３１２を用いることにより実現される。
当該ベクトルの主成分ベクトルは、例えば、主成分ベクトルｗ1〜ｗ104により実現される。また、当該ベクトルの主成分は、例えば、第１主成分ｙi1〜第１０４主成分ｙi104により実現される。
主成分から予め定められた数の主成分ベクトルおよび主成分を選択することは、例えば、主成分ベクトルｗ1〜ｗ104から、主成分ベクトルｗ1〜ｗsを選択することと、第１主成分ｙi1〜第１０４主成分ｙi104から、第１主成分ｙi1〜第ｓ主成分ｙisを選択することにより実現される。
選択した主成分の値を要素とするベクトルは、例えば、特徴ベクトルｙi（（１０）式）により実現される。
第２の次元圧縮手段は、例えば、次元圧縮部３２７を用いることにより実現される。
前記第１の次元圧縮手段により選択された主成分ベクトルは、例えば、主成分ベクトルｗ1〜ｗsを用いることにより実現される。
前記解析対象粒子の前記属性に基づく値を要素とするベクトルは、例えば、ベクトルＺ（（１６）式）を用いることにより実現される。
前記解析対象粒子の前記属性に基づく値を要素とするベクトルの主成分への変換は、例えば、（１７）式により実現され、当該主成分の値を要素とするベクトルは、例えば、特徴ベクトルＹにより実現される。
（請求項４）
分類器情報導出手段は、例えば、分類器情報導出部３１３を用いることにより実現される。
同一の前記予め定められた発生源で捕集された前記サンプル粒子のそれぞれに対する前記ベクトルの重心及びバラツキ値は、例えば、各クラスＣkに属する特徴ベクトルｙi(k)の重心ｂkと分散ｖａｒkとにより実現される。
（請求項５）
評価手段は、例えば、判別関数導出部３２８を用いることにより実現される。
発生源解析手段は、例えば、発生源導出部３２９を用いることにより実現される。
（請求項８）
前記サンプル粒子の質量スペクトルにおいてピークを示す信号強度の値は、例えば、サンプル粒子強度ベクトルの要素の値（強度値）に基づく値により実現される。
前記解析対象粒子の質量スペクトルにおいてピークを示す信号強度の値は、例えば、解析対象粒子強度ベクトルの要素の値（強度値）に基づく値により実現される。
（請求項９）
スペクトル代表値導出手段は、例えば、スペクトル平均値導出部３１１ｇを用いることにより実現される。
ノイズ除去手段は、例えば、ノイズ除去部３１１ｈを用いることにより実現される。
【符号の説明】
【０１１７】
１００：分級器、２００：分析装置、３００：粒子発生源解析装置、３１０：分類器構築部、３１１：データ前処理部、３１２：次元圧縮部、３１３：分類器情報導出部、３１４：分類器情報記憶部、３２０：発生源解析部、３２１：画像取得部、３２２：粒子サイズ導出部、３２３：スペクトル取得部、３２４：スペクトル再構成部、３２５：スペクトル規格化部、３２６：スペクトル標準化部３２７：次元圧縮部、３２８：判別関数導出部、３２９：発生源導出部、３３０：表示部
【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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