(57)【要約】【課題】クロマトグラフのデータ処理装置によって、適切な特徴点を見いだしやすくする。【解決手段】クロマトグラフで計測されたプロットデータに基づいてデータ処理を行うクロマトグラフのデータ処理装置は、計測されたプロットデータに基づいて仮想曲線を求める仮想曲線算出部と、求められた仮想曲線に基づいて、暫定的な特徴点を求める暫定特徴点取得部と、上記計測されたプロットデータのうち、上記暫定特徴点に対応する実プロットデータ特徴点を抽出する実プロットデータ特徴点抽出部として機能する演算処理部１６３を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
クロマトグラフで計測されたプロットデータに基づいてデータ処理を行うクロマトグラフのデータ処理装置であって、
計測されたプロットデータに基づいて仮想曲線を求める仮想曲線算出部と、
求められた仮想曲線に基づいて、暫定的な特徴点を求める暫定特徴点取得部と、
上記計測されたプロットデータのうち、上記暫定特徴点に対応する実プロットデータ特徴点を抽出する実プロットデータ特徴点抽出部と、
を有することを特徴とするクロマトグラフのデータ処理装置。
【請求項２】
請求項１のクロマトグラフのデータ処理装置であって、
上記実プロットデータ特徴点抽出部は、上記計測されたプロットデータのうち、上記暫定特徴点に時間が最も近いプロットデータ、上記暫定特徴点よりも早い時間で、時間が最も近いプロットデータ、上記暫定特徴点よりも遅い時間で時間が最も近いプロットデータ、上記暫定特徴点からの距離が最も近いプロットデータ、および暫定特徴点から所定の時間範囲内で極値を取るプロットデータのうち少なくとも１つを抽出することを特徴とするクロマトグラフのデータ処理装置。
【請求項３】
請求項１および請求項２のうち何れか１項のクロマトグラフのデータ処理装置であって、
上記実プロットデータ特徴点は、スタート点、エンド点、ピーク頂点、バレー点、およびショルダー点のうち少なくとも１つであることを特徴とするクロマトグラフのデータ処理装置。
【請求項４】
請求項３のクロマトグラフのデータ処理装置であって、
上記仮想曲線算出部は、
双曲線関数、指数関数的な減衰曲線関数または４次以上の多項式を用いて、スタート点、およびエンド点の少なくとも１つを求める処理、
２次以上の多項式または双曲線余弦関数を用いて、バレー点、およびピーク頂点の少なくとも１つを求める処理、ならびに
３次以上の多項式または双曲線正弦関数を用いて、ショルダーピークの変曲点を求める処理の少なくとも１つの処理を行うことを特徴とするクロマトグラフのデータ処理装置。
【請求項５】
請求項４のクロマトグラフのデータ処理装置であって、
上記暫定特徴点取得部は、上記スタート点、およびエンド点の少なくとも１つを求めるための暫定特徴点を、上記仮想曲線と、暫定的に求められたピーク高さに基づいて設定された所定の閾値とに基づいて求めることを特徴とするクロマトグラフのデータ処理装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５のうち何れか１項のクロマトグラフのデータ処理装置であって、
さらに、上記実プロットデータ特徴点に基づいてベースラインを設定するベースライン設定部と、
上記ベースライン、およびプロットデータまたは仮想曲線に基づいて計測試料の定量処理を行う定量処理部と、
を有することを特徴とするクロマトグラフのデータ処理装置。
【請求項７】
請求項６のクロマトグラフのデータ処理装置であって、
上記ベースライン設定部は、２つの上記実プロットデータ特徴点を結ぶ線分を上記ベースラインとして設定することを特徴とするクロマトグラフのデータ処理装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７のうち何れか１項のクロマトグラフのデータ処理装置であって、
与えられるピーク幅に基づき上記仮想曲線を回帰する対象の実データ点数が決定されることを特徴とするクロマトグラフのデータ処理装置。
【請求項９】
試料に含まれる成分を分離して計測するするクロマトグラフユニットと、
請求項１のクロマトグラフのデータ処理装置と、
を備えたことを特徴とするクロマトグラフ。
【請求項１０】
クロマトグラフで計測されたプロットデータに基づいてデータ処理を行うクロマトグラフのデータ処理方法であって、
計測されたプロットデータに基づいて仮想曲線を求める仮想曲線算出ステップと、
求められた仮想曲線に基づいて、暫定的な特徴点を求める暫定特徴点取得ステップと、
上記計測されたプロットデータのうち、上記暫定特徴点に対応する実プロットデータ特徴点を抽出する実プロットデータ特徴点抽出ステップと、
を有することを特徴とするクロマトグラフのデータ処理方法。
【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などのクロマトグラフィー技術に関し、特にクロマトグラフのデータ処理装置、データ処理方法、およびクロマトグラフに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
クロマトグラフでは、横軸が時間、縦軸が信号強度の波形データから、分析試料に含まれる成分の種類や量などが求められる。その際、装置によって検出されたデータに基づいて、信号強度が立ち上がるスタート点や立ち下がるエンド点などの特徴点が検出されて波形処理が行われる。具体的には、例えば非線形最小二乗法を用いてガウシアン関数などのカーブ・フィッティングを行うことにより、スタート点などの特徴点が見出される（例えば、特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１７７９８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のようなガウシアン関数などの波形関数では、特徴点を求めることは必ずしも困難ではない。しかしながら、そのような波形関数によって得られる曲線は、仮想的な近似曲線であり、ノイズの影響等を考慮すると、適切な特徴点が得られるとは限らない。一般的に分析操作者は実際のデータ点が特徴点であることが望ましいと考えているため、仮想的な近似曲線から得られる特徴点は、心理的には受け入れがたいことがある。すなわち、仮想曲線は数学的に得られた産物であり、実際の波形とは異なるのではないかといった疑念を持たれることがある。本来、一定のモデルに基づく仮想曲線は、当該モデルが的確であれば、仮想曲線も許容すべきだが、一部受け入れられない分析操作者もいる。このような背景を考慮し、実際のデータポイントを重視し、そのような分析操作者にも受け入れられるような装置を提供する。本発明は、仮想曲線を中間的処理に用いたとしても、最終的には実際のデータポイントを特徴点として見いだすことを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記の目的を達成するため、本発明は、
クロマトグラフで計測されたプロットデータに基づいてデータ処理を行うクロマトグラフのデータ処理装置であって、
計測されたプロットデータに基づいて仮想曲線を求める仮想曲線算出部と、
求められた仮想曲線に基づいて、暫定的な特徴点を求める暫定特徴点取得部と、
上記計測されたプロットデータのうち、上記暫定特徴点に対応する実プロットデータ特徴点を抽出する実プロットデータ特徴点抽出部と、
を有することを特徴とする。
【０００６】
これにより、実際に計測されたプロットデータのうちで、特徴点またはそれに最も近い点である可能性が高い実プロットデータ特徴点が抽出されるので、適切な特徴点の座標値を得ることが期待できる。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、より適切な特徴点を見いだしやすくすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】クロマトグラフの概略構成を示すブロック図である。
【図２】クロマトグラフのデータ処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】クロマトグラムの例を示す図である。
【図４】特徴点の抽出例を示す説明図である。
【図５】特徴点の抽出例を示す説明図である。
【図６】特徴点の抽出例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。
【００１０】
（液体クロマトグラフ１００の構成）
図１に液体クロマトグラフ１００の概略構成を示す。この液体クロマトグラフ１００は、移動相である液体が貯蔵される移動相容器１１０、移動相を送液するポンプ１２０、試料を注入するオートサンプラ１３０、カラムオーブン１４１により恒温に保たれて試料中の成分を分離させるカラム１４０、分離された成分を検出する検出器１５０、検出結果を処理するデータ処理装置１６０、および処理結果を表示する表示部１７０を備えている。なお、液体クロマトグラフ１００を構成する各部は、主としてデータ処理装置１６０の処理内容を除き、通常の装置と同様に構成することができるものであるため、詳細な説明は省略する。
【００１１】
（データ処理装置１６０の詳細な構成）
上記データ処理装置１６０は、図２に示すように、制御処理部１６１と、データ保持部１６２と、演算処理部１６３とを備えている。
【００１２】
制御処理部１６１は、液体クロマトグラフ１００全体の動作を制御するもので、制御部１６１ａ、図示しない操作パネルの操作等に応じて測定条件を設定する測定条件設定部１６１ｂ、および測定結果等を記録する記録部１６１ｃが設けられている。
【００１３】
データ保持部１６２は、測定結果に基づいて処理されたデータ等を保持するようになっている。
【００１４】
演算処理部１６３は、測定結果に基づいた処理を行うもので、仮想曲線算出部、暫定特徴点取得部、実プロットデータ特徴点抽出部、ベースライン設定部、および定量処理部として機能する。具体的には、例えば、検出器１５０から出力されるアナログ信号をＤ／Ａ変換等する信号処理部１６３ａ、特徴点の抽出や分析などを行う演算部１６３ｂ、および分析結果の判定等を行う判定部１６３ｃを備えている。
【００１５】
（データ処理動作）
上記のような液体クロマトグラフ１００では、計測動作によって例えば図３に示すような波形データが得られる。この波形データは、横軸が時間、縦軸が信号強度の波形データである。時間と成分の関係は予め既知であるため、波形データのピーク頂点の横軸上の保持時間によって、分析試料に含まれる成分が特定される（定性処理）。また、波形データのピーク面積によって、その成分の含有物質量が計量される（定量計算処理）。これらのような処理は、図３に典型的な例を示すようなピーク頂点や、スタート点、エンド点、バレー点、ショルダー点などの特徴点が抽出されたり、さらにこれらを基にベースライン線分が設定されたりして行われる。
【００１６】
上記特徴点の抽出は、例えばバレー点の抽出を例に挙げると、演算処理部１６３の処理によって、以下、および図４〜図６に示すように行われる。
【００１７】
すなわち、まず、検出器１５０により実際に検出される離散データであるプロットデータに基づいて、例えば二次曲線などの仮想曲線Ｃが非線形最小二乗法等により求められる（図４）。または双曲線余弦関数 (ハイパボリックコサイン：cosh)を用いることもできるが、いずれの回帰曲線の場合にも回帰係数の個数の少ないほうがノイズや外れ値の影響を受けにくく望ましい。より詳しくは、例えば、隣接する５点のプロットデータを二次関数や３次以上の多項式に当てはめたりされる。
【００１８】
また、上記特徴点として、スタート点やエンド点が求められる場合などには、隣接する７点のプロットデータを双曲線関数（反比例関数）ｆ（ｔ）＝ａ／（ｔ−ｂ）＋ｃに当てはめたりされる（例えば図５のＤ）。回帰関数は４次以上の多項式で推定することも可能であるが、回帰係数の数が増すとそれだけノイズなどの影響を受けやすくなり、回帰対象になる実データポイントの和を増やす必要性が高くなる。本来、回帰係数の数が少ないほうが外れ値などの影響を受けにくくなる。自然現象であるピーク波形は単純な曲線であるはずだという前提がこの回帰の背景にある。また、指数関数的な減衰曲線（Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ  ｄｅｃａｙ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）として非線形関数ではあるがＧａｕｓｓｉａｎやＥＭＧ  （Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｌｙ  Ｍｏｄｉｆｉｅｄ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）なども利用可能である。ここで、複数のピーク等が隣接している場合などには、例えば入力された半値全幅のピーク幅ｗなど、代表的なピークの時間軸方向の特徴的な長さや区間、点数があらかじめまたは後に設定されて、当てはめが行われる。すなわち、例えば入力される（与えられる）ピーク幅に基づき仮想曲線を回帰する対象の実データ点数が決定される。プロットデータのサンプリング間隔が細かい場合には、例えばｗに基づき１５〜３０点に相当する時間に適切にバンチングしたり、Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ法などにより実測点群を平滑化前処理するなどしてもよい。
【００１９】
より詳しくは、上記ピーク幅ｗは、データ処理システム（ＣＤＳ）における所定の演算や入力によって与えられる波形処理用の入力変数であり、例えば０．１分間と入力される場合、対象ピークの半値全幅が０．１分間を目安としてデータポイント間隔を計算する基準となる。例えば、サンプリング間隔５０ｍｓで実際のデータを取り込んでいる場合、０．１分間は６ｓ＝６，０００ｍｓであり、ｗの点数は１２０点となる。これを約３０点に集約するためには、サンプリング間隔を２００ｍｓにする必要があり、結果として４点を纏めて１データポイント化する即ちバンチング処理を実行することができる。これからわかるようにｗは非常に有用なパラメータである。入力値ｗに基づくバンチング処理はノイズを低減するのみならず、波形処理の前工程としてオペレータの意図するピーク波形をＣＤＳが想定できる。すなわち、ＣＤＳにとって多すぎず少なすぎず、処理しやすいデータポイント数に最適化することができる。
【００２０】
また、ショルダーピークの特徴点としては、変曲点を用いることがある。この場合、３次以上の多項式や双曲線正弦関数に回帰分析することができる。この３次多項式は、極値をもたず変曲点（例えば図６のＳ、時間座標値ｔＩ）をもつ。
【００２１】
上記のような仮想曲線Ｃ（図４）の頂点Ｏ等の座標は、多くの場合、代数演算等により比較的容易に求めることができる。具体的には、例えば仮想曲線が二次曲線ｆ（ｔ）＝ａｔ＾２＋ｂｔ＋ｃで表されるとすると、頂点Ｏの時間座標値は−ｂ／２ａで与えられる。
【００２２】
または、反比例関数等の仮想曲線Ｄ（図５）の場合には、ピークiの暫定高さをＨとして、あらかじめ設定されまたは後に設定可能な値０．０１を乗算した０．０１Ｈを閾値として、暫定ベースラインと暫定頂点から左右に暫定スタート点（例えば図５のＲ）や暫定エンド点を見いだしてもよい。
【００２３】
また、仮想曲線Ｅ（図６）が三次曲線ｆ（ｔ）＝ａｔ＾３＋ｂｔ＾２＋ｃｔ＋ｄで表されるとすると、ショルダー点Ｓの時間座標値ｔＩは−ｂ／３ａで与えられる。また、隣接データ点の変化分が閾値以下になることを見出してもよい。ここで、回帰分析の際、２次関数の判別式を用いて、実数解を２個もたない（単調増加、単調減少である）ことを確認して暫定特徴点を求める処理を進めるようにしてもよい。また、実数解が顕著に２個で回帰された場合は、通常のピーク頂点検出処理を行うようにしてもよい。また、実数解１個の回帰３次式に制限するよう、係数ａ、ｂ、ｃ、ｄに関する拘束条件のもとで回帰するようにしてもよい。また、実数解が２個ある場合でも、ショルダー点としての変曲点の時間座標値が適切に求められる可能性が高い場合には、仮想曲線自体は必ずしも最も適切な曲線に一致していなくても、その変曲点に基づいて暫定ショルダー点を求めるようにしてもよい。また、回帰分析の区間設定は波形処理用タームテーブルの指定になる。自動で実行するときは、例えば暫定保持時間ｔＲと入力のピーク半値全幅ｗを用いて、ｔＲ−２ｗ〜ｔＲ−１／４ｗを区間に設定し、回帰分析するようにしてもよい。ここで、上記区間ｔＲ−２ｗ〜ｔＲ−１／４ｗは柔軟性をもたせる必要があり、特に、隣接するピークが近いときは、その影響を受けないように設定されることが望ましい。
【００２４】
また、回帰曲線の微分係数決定法にＳａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ法を利用し、スタート点、エンド店、バレー点、ピーク頂点、ショルダー点など仮想特徴点を一旦求めるようにしてもよい。すなわち、Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ法は微分係数を計算することにも有効であり、回帰係数を求めることのみならず、多項式の微分係数も決定できる。そこで、この微分係数を用いて、各仮想特徴点を求めるようにしてもよい。
【００２５】
上記のようにして求められる頂点Ｏ等の座標は、通常、架空の点の座標である。そこで、そのように仮想曲線Ｃ等に基づいて求められた特徴点を暫定特徴点として、実測のプロットデータから、プロットデータ特徴点が抽出、選択される。具体的には、例えば、暫定特徴点に時間が最も近いプロットデータ（例えばプロットデータＰ）や、暫定特徴点からの距離が最も近いプロットデータ、または暫定特徴点から所定の時間範囲内など近傍で極値を取るプロットデータ（例えばプロットデータＱ）や隣接プロットデータ間で勾配が最も小さい点などが、実プロットデータ特徴点として抽出、選択される。
【００２６】
すなわち、暫定特徴点からの時間が短い方のプロットデータを選択するなど一定のルールに基づき実データ点と各種仮想特徴点を結びつけることができる。この論法が本発明の骨子であるが、２つの時刻間の時間が短い方を選択するというルール以外にも、時刻が早い方とか、時刻が遅い方とかを選択することも考えられる。また、２次元クロマトグラムの縦軸方向（検出強度）の情報も考慮するルールも考えられる。  上記のようにして求められたプロットデータ特徴点は、実際に計測されたプロットデータのうちで、特徴点またはそれに最も近い点である可能性が高い点なので、適切な特徴点の座標値を得ることが期待される。しかも、仮想曲線に基づいた暫定特徴点に比べて、離れたプロットデータなど他のプロットデータの影響を受けにくくすることができる。それゆえ、上記プロットデータ特徴点を用いて定性処理を行ったり、ベースラインの設定や、さらに定量処理を行ったりすることにより、検出精度を向上させることが容易にできる。また、ブランク試料が用意されない場合などでも、プロットデータ特徴点を結ぶ線分をベースラインとして、定量処理等を行ったりすることもできる。また、ブランクデータがある場合でも、ブランクデータへのノイズの影響が大きい場合などには、やはりプロットデータ特徴点を用いて、より正確な処理を行うことができる。さらに、ブランク試料を使っても、バレー点がベースラインまで低下しない場合にも、より正確な処理を行うことができる。
【００２７】
（その他の事項）
なお、上記の例では液体クロマトグラフを例に挙げて説明したが、これに限らず、種々のクロマトグラフに対して、同様の処理を適用することができる。
【００２８】
また、上記のような暫定特徴点とプロットデータ特徴点とを使う手法は、仮想曲線に基づいて直接特徴点を求める一般的な手法を排除するものではなく、それらの手法と、本発明の手法とを選択的に用い得るようにしてもよい。さらに、そのような種々の手法による分析結果を対比可能に表示できるようにしたりしてもよい。
【００２９】
ここで時刻と時間の主な使い分けを説明する。時刻は、時々刻々と進む時計の各時点を表す。時刻には取り決めた原点、時刻ゼロがある。例えば、２０２０年４月１日１６時１０分１０秒というような時点が時刻である。一方、時間は時間の長さを表し、１０秒間とか、１．２分間とか時刻Ａと時刻Ｂの差、期間である。保持時間も時間の一種である。
【符号の説明】
【００３０】
１００      液体クロマトグラフ
１１０      移動相容器
１２０      ポンプ
１３０      オートサンプラ
１４０      カラム
１４１      カラムオーブン
１５０      検出器
１６０      データ処理装置
１６１      制御処理部
１６１ａ    制御部
１６１ｂ    測定条件設定部
１６１ｃ    記録部
１６２      データ保持部
１６３      演算処理部
１６３ａ    信号処理部
１６３ｂ    演算部
１６３ｃ    判定部
１７０      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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