(57)【要約】      （修正有）【課題】生体組織の測定により得られた測定スペクトルデータの処理方法および装置に関し、従来に比べ高速な多変量解析を行う。【解決手段】測定スペクトルデータに対して多変量解析を行うためのスペクトルデータのサンプリングを好適に行うことによって、スペクトル数を削減する。それにより、多変量解析を高速に行うことができる。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
多変量解析を用いて測定スペクトルデータを処理するデータ処理装置であって、
測定スペクトルデータから、多変量解析に用いるサンプリング間隔を決定する決定手段と、
該決定手段で決定されたサンプリング間隔のスペクトルデータ群を取得するデータ群取得手段と、
該データ取得手段で得られたスペクトルデータ群を用いて多変量解析を行う多変量解析手段と、
を有することを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
前記測定スペクトルデータが、ＸＹ平面の各点に測定スペクトルデータが格納された画像データである請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記決定手段は、スペクトル分布の変化率、周波数空間での強度情報、スペクトル強度の分散の大きさ、またはマハラノビス距離の大きさに基づいて前記サンプリング間隔を決定する手段である請求項１または２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記決定手段は、前記スペクトル分布の変化率の大きな部分では間隔を短く、変化率の小さな部分では間隔を長くするように前記サンプリング間隔を決定する手段である請求項３に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記決定手段は、前記スペクトルにフーリエ変換を適用した後に、パワースペクトルを計算し、そのスペクトル強度順にサンプリングする周波数を決定する手段である請求項３に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記決定手段は、前記スペクトル強度の分散の大きさから、サンプリングするスペクトルを決定する手段である請求項３に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記決定手段は、複数の測定対象に対応する前記スペクトル強度から算出されるマハラノビス距離の大きさに基づき、サンプリングするスペクトルを決定する手段である請求項３に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記データ群取得手段が、前記決定手段で決定されたサンプリング間隔に基づいてスペクトルを測定する手段である請求項１から７のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
【請求項９】
前記測定スペクトルデータが、紫外、可視、赤外域の分光スペクトル、ラマン分光スペクトル、及び質量スペクトルのいずれかで得られたデータである請求項１乃至８のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
【請求項１０】
請求項１から９のいずれか一項に記載のデータ処理装置と、試料から測定スペクトルデータを測定するための測定手段と、を有する試料情報取得システム。
【請求項１１】
多変量解析を用いて測定スペクトルデータを処理するデータ処理方法であって、
測定スペクトルデータから、多変量解析に用いるサンプリング間隔を決定する工程と、
該決定工程で決定されたサンプリング間隔のスペクトルデータ群を取得するデータ群取得工程と、
該データ取得工程で得られたスペクトルデータ群を用いて多変量解析を行う多変量解析工程と、
を有することを特徴とするデータ処理方法。
【請求項１２】
前記測定スペクトルデータが、ＸＹ平面の各点にスペクトルデータが格納された画像データである請求項１１に記載のデータ処理方法。
【請求項１３】
前記決定工程は、スペクトル分布の変化率、周波数空間での強度情報、スペクトル強度の分散の大きさ、またはマハラノビス距離の大きさに基づいて前記サンプリング間隔を決定する工程である請求項１１または１２に記載のデータ処理方法。
【請求項１４】
前記決定工程は、前記スペクトル分布の変化率の大きな部分では間隔を短く、変化率の小さな部分では間隔を長くするように前記サンプリング間隔を決定する工程である請求項１３に記載のデータ処理方法。
【請求項１５】
前記決定工程は、前記スペクトルにフーリエ変換を適用した後に、パワースペクトルを計算し、そのスペクトル強度順にサンプリングする周波数を決定する手段である請求項１３に記載のデータ処理方法。
【請求項１６】
前記決定工程は、前記スペクトル強度の分散の大きさから、サンプリングするスペクトルを決定する手段である請求項１３に記載のデータ処理方法。
【請求項１７】
前記決定工程は、複数の測定対象に対応する前記スペクトル強度から算出されるマハラノビス距離の大きさに基づき、サンプリングするスペクトルを決定する手段である請求項１３に記載のデータ処理方法。
【請求項１８】
前記データ群取得工程が、前記決定工程で決定されたサンプリング間隔に基づいて信号を測定する工程である請求項１１から１７のいずれか一項に記載のデータ処理方法。
【請求項１９】
前記測定スペクトルが、紫外、可視、赤外域の分光スペクトル、ラマン分光スペクトル、質量スペクトルのいずれかである請求項１１から１８のいずれか一項に記載のデータ処理方法。
【請求項２０】
コンピュータに、
測定スペクトルデータから、多変量解析に用いるサンプリング間隔を決定する工程と、該決定工程で決定されたサンプリング間隔のスペクトルデータ群を取得するデータ群取得工程と、
該データ取得工程で得られたスペクトルデータ群を用いて多変量解析を行う多変量解析工程と、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２１】
コンピュータに、
測定スペクトルデータから、多変量解析に用いるサンプリング間隔を決定する工程と、該決定工程で決定されたサンプリング間隔のスペクトルデータ群を取得するデータ群取得工程と、
該データ取得工程で得られたスペクトルデータ群を用いて多変量解析を行う多変量解析工程と、
を実行させることを特徴とするプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体組織の測定により得られた測定スペクトルデータの処理方法および装置に関し、特に多変量解析を行う画像データの処理方法および装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、生体組織を対象に顕微鏡等で観察を行い、観察対象である生体組織に関連付けられる構成物質や含有物質の可視化が行われている。かかる可視化を行う方法としては、質量分析法やラマン分光法等が用いられている。測定スペクトルとして、質量スペクトル及び、紫外、可視、赤外域の分光スペクトル等が用いられる。これらの測定法では、測定対象としての物質に関連付けられる測定スペクトルの各ピーク値の空間分布情報が得られることから、当該測定スペクトルに関連付けられる生体組織中の物質についての空間分布を求めることができる。
【０００３】
質量分析法では、電荷を帯びたイオンの飛行時間が、イオンの質量ｍと電荷ｚに依存していることを利用して、当該イオンを同定し、それにより試料上の各点の質量スペクトルを得ることができる。
【０００４】
ラマン分光法では、光源として単色光であるレーザー光を物質に照射して、発生したラマン散乱光を分光器、もしくは干渉計で検出することでラマンスペクトルを取得する。ラマン散乱光の振動数と入射光の振動数の差（ラマンシフト）は物質の構造に特有の値をとることから、測定対象物固有のラマンスペクトルを取得することができる。
【０００５】
従来、測定スペクトルデータの解析方法として、広い波長域の強度情報を変量として取り扱う多変量解析が採用されている。多変量解析の一種である、主成分分析や独立成分分析によれば、生体試料に含まれる各成分の振動スペクトルやバンド構造等が重畳されて複雑なスペクトルとなっていても、生体試料の化学的状態の分類や検量を可能とすることもできる。その一例として、各画素について分光スペクトルの主成分分析を行い、主成分スコアの分布を求めることで、生体試料の形態情報や組成を調べることが報告されている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−１７４９０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来、主成分分析を行う際には、標本分散共分散行列を求めてから、その固有値・固有ベクトルを求めるという手順で行われていた。しかし、標本分散共分散行列には、スペクトル数とスペクトル数の積のサイズを有するデータが保持される。このことから、解析に用いるスペクトル数が多い場合や多数の画像データを扱う場合には、データ量が膨大となり処理時間がかかるという課題があった。
【０００８】
そこで本発明においては、必要な情報を保持ししつ、スペクトルの再サンプリングを行うことによって、高速処理が可能なデータの処理方法および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】
【０００９】
本発明に係るデータ処理装置は、多変量解析を用いて測定スペクトルデータを処理するデータ処理装置であって、測定スペクトルデータから、多変量解析に用いるサンプリング間隔或いはサンプリングデータを決定する決定手段と、該決定手段で決定されたサンプリング間隔のスペクトルデータ群或いは選択されたスペクトルデータ群を取得するデータ群取得手段と、該データ取得手段で得られたスペクトルデータ群を用いて多変量解析を行う多変量解析手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、必要な情報を保持しつつ、スペクトル数を削減することによって、主成分分析に代表される多変量解析を高速に行うことができる。また、計測に用いるスペクトル数を削減することにより、計測時間を削減することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】試料情報取得システムを模式的に示した図である。
【図２】二次元平面内で強度分布を有するスペクトル信号の模式図である。
【図３】スペクトルのピーク成分の概念図である。
【図４】処理方法の全体フローチャートである。
【図５】スペクトル再サンプリングのフローチャートである。
【図６】スペクトル再サンプリングの模式図である。
【図７】第１の実施例の適用効果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について、フローチャートと図面とを参照しながら具体的に説明する。なお、以下の具体例は本発明にかかる最良の実施形態の一例ではあるが、本発明はかかる具体的形態に限定されるものではない。本発明は、空間内に組成分布を持つ試料について測定を行うものであり、該空間内の各点の位置情報及び各点の位置に対応して、生体組織、或いは疾患部位に含まれる生体組織の中に分布する物質に関連付けられる測定スペクトル情報を得るものであれば、いかなる測定方法によって得た結果にも適用可能である。
【００１３】
図４に示すのは、本発明の装置の動作を表すフローチャートである。以下においては、このフローチャートの順に、図面を参照しながら説明する。
【００１４】
本形態においては、まず、測定データを取得する。
【００１５】
取得する測定データとしては、測定スペクトルのデータが挙げられ、測定スペクトルとしては、紫外、可視、赤外域の分光スペクトルを用いた分光法、ラマン分光スペクトルを用いたラマン分光法、あるいは質量スペクトルデータがある。分光法あるいはラマン分光法を用いた場合の測定スペクトルは図３（ｂ）に示す様な測定信号となる。この場合には、それを離散化した図３（ｃ）に示す信号強度が、信号強度のピークとなる。
【００１６】
また、図３（ａ）の様な質量スペクトルデータを用いる場合には、その信号強度のピークを用いると良い。
【００１７】
続いて、図４の工程Ｓ１０１において、データの規格化・デジタル化を行う。規格化およびデジタル化処理は、従来の方法が用いられる。
【００１８】
図２に示すのは、空間上の各点において測定した測定スペクトルの強度分布を示す模式図である。例えば、信号を取得する空間として、二次元平面を考えると、情報は三次元データとなる。この三次元データを生成する際の三次元空間の各点を座標（Ｘ、Ｙ、Ａ）で表現する。成分Ｘ及びＹは測定スペクトル信号を得た二次元空間（ＸＹ平面）上の座標であって図２の（ａ）に対応する。成分ＡはＸＹ平面上の各点における測定スペクトル信号であって図２の（ｂ）に対応する。従って、成分Ｘ及びＹには、信号を測定した点のＸ座標及びＹ座標が格納されており、Ａには各ピーク成分の強度に対応する測定信号の値が格納されていることになる。
【００１９】
本発明において利用するデータは、２次元平面のみの画像データだけでなく、３次元空間データも利用できる。ＸＹ平面に対してＺ方向の成分Ａの情報も得ることができる場合は、ＸＹＺ空間に対するＡ成分の情報として、すなわち４次元の情報として測定データを利用することができる。
【００２０】
以下においては、簡略化のためＸＹ平面の２次元情報を用いたデータ処理方法を詳細に説明するが、Ｚ方向の情報を加えた処理方法も同様に実施できる。
【００２１】
図４の工程Ｓ１０２においては、スペクトルの再サンプリングを行う。ここで再サンプリングとは、既に得られたデータ列（データ群）から、サンプリングレートを変更して新規なデータ群を生成する工程である。また、ここでは、データ解析に用いるスペクトルを選択し、データ解析に用いるデータ群を生成する工程も含める。
【００２２】
すなわち、測定スペクトルデータから、多変量解析に用いるサンプリング間隔を決定する決定工程と、該決定手段で決定されたサンプリング間隔のスペクトルデータ群を取得するデータ群取得工程と、が当該再サンプリングによって実施される。また、測定スペクトルデータから、多変量解析に用いるスペクトルを決定する決定工程と、該決定手段で選択されたスペクトルデータ群を取得するデータ群取得工程と、が当該再サンプリングによって実施される。
【００２３】
図５に示すのは、スペクトルの再サンプリングを行うためのフローチャートの一例である。以下においては、このフローチャートの順に、図面を参照しながら説明する。
【００２４】
（測定スペクトルデータから、多変量解析に用いるサンプリング間隔を決定する決定工程）
図５の工程Ｓ２０１においては、多変量解析に用いるサンプリング間隔を決定する。
【００２５】
サンプリングの間隔を決定する方法としては、例えば、（１）スペクトル分布の変化率（第二導関数）を利用する方法や、（２）周波数空間での強度情報を利用する方法等がある。また、スペクトルの再サンプリングとしてスペクトル選択を行う場合には、（３）スペクトル強度の分散の大きさを利用する方法や、（４）マハラノビス距離の大きさを利用する方法等がある。
【００２６】
以下に各形態について、説明する。
【００２７】
（１）スペクトル分布の変化率（第二導関数）を利用する方法
図６は、一例として、スペクトル分布の変化率を利用して、再サンプリング間隔を決定する様子を示している。図６の（ａ）に示す様な等間隔でサンプリングした場合よりも、図６の（ｂ）に示す様に、スペクトル分布の変化率を利用し、変化率の大きな部分では、密に、すなわちサンプリング間隔を短くする。そして、変化率の小さな部分では疎に、すなわちサンプリング間隔を長くする。このようなサンプリング間隔を決定した上で、再サンプリングを行うことによって、その後の多変量解析に用いるスペクトル数を削減することができる。
【００２８】
（２）周波数空間での強度情報を利用する方法
周波数空間での強度情報を利用する場合には、例えば、スペクトルにフーリエ変換を適用した後に、パワースペクトルを計算し、そのスペクトル強度順に優先的に利用する周波数を決定すればよい。利用するスペクトルの数または強度閾値を予め決めておくことで、自動的にサンプリング間隔の計算処理を行うことができる。
【００２９】
（３）スペクトル強度の分散の大きさを利用する方法
また、スペクトルの再サンプリングとして、スペクトル選択を行う場合には、スペクトル強度の分散の大きさに注目し、スペクトル選択する方法もある。例えば、多変量解析の一手法である主成分分析においては、データの射影成分の分散が最大となる軸をデータを縮約する軸として選択する。従って、分散の大きなスペクトル成分を優先的に選択することによって、主成分分析の結果に支配的なスペクトル成分を選択することができる。
【００３０】
（４）マハラノビス距離を利用する方法
スペクトル選択の方法として、マハラノビス距離の大きさを利用する方法もある。マハラノビス距離は、複数の測定対象に対応するスペクトル強度同士の、群間分散と群内分散との比として定義される。測定対象に対応するスペクトル強度を多次元空間に射影した際に、そのマハラノビス距離が大きければ、例えば、主成分分析を行った際の各成分を効率よく取得し分離することができる。結果として、主成分分析の結果に支配的なスペクトル成分を選択することができる。
【００３１】
（決定手段で決定されたサンプリング間隔のスペクトルデータ群を取得するデータ群取得工程）
次に、工程Ｓ２０２においては、工程Ｓ２０１で決定されたサンプリング間隔のスペクトルデータ群を取得する。
【００３２】
データ群の取得には、例えば、データ列内の連続する複数のデータ点を平均化し、新たなデータ点を生成する、すなわちスペクトル分布の再計算を行う方法がある。
【００３３】
あるいは、決定されたサンプリング間隔に基づく測定を新たに実施し、データ群を取得してもよい。すなわち、前記スペクトルの再サンプリングを、事前に取得したデータに対して行い、そこで得られたサンプリング間隔を用いて、新規にデータを取得することも可能である。それによって、測定に要する時間を削減することができる。また、前記スペクトルの再サンプリングを、注目画素を中心とする周辺の複数の画素のデータを同時に用いて行うことも可能である。
【００３４】
（データ取得工程で得られたスペクトルデータ群を用いて多変量解析を行う多変量解析工程）
図４の工程Ｓ１０３においては、工程Ｓ１０２で得られたスペクトルデータを用いて多変量解析を行う。多変量解析としては、高次元データをより少数の次元のデータへ要約することにより次元圧縮を行う主成分分析（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ；ＰＣＡ）や、統計分布の非ガウス性に着目してデータの分離を行う独立成分分析（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ；ＩＣＡ）等が挙げられ、これらを利用できる。
【００３５】
例えば、主成分分析を行う場合には、スペクトル数とスペクトル数の積のサイズを有する標本分散共分散行列の固有値・固有ベクトルを計算する必要があるが、工程Ｓ１０２でスペクトル数を削減することによって、その演算量を大幅に削減することができる。
【００３６】
本発明は、上記の具体的形態を実行する装置によって実現することができる。
【００３７】
図１は、本発明に係るデータ処理装置を有する試料情報取得システムの構成を示している。１は光源を、２は光学系を示している。また、３は測定する試料を、４は試料を配置するステージを、５は信号の検出器を示している。１、２、４、および５の構成は試料３から測定スペクトルデータを測定するための測定手段となる。
【００３８】
また、６は取得した信号に対して上記した処理を行なうデータ処理装置を、７は信号処理結果を画面に表示する画像表示装置を示している。すなわち測定手段、データ処理装置、画像表示装置を有することで、試料情報取得システムとして構成されている。
【実施例】
【００３９】
（実施例１）
以下、本発明の実施例１について説明する。以下の実施例においては、誘導ラマン散乱を用いた顕微鏡を用いてマウス膵臓組織の測定を行った。光源として用いるＴｉＳレーザーのパワーは１１１ｍＷ、Ｙｂファイバーレーザーの強度は対物レンズに入射前で１２７ｍＷであった。試料のマウス膵臓組織は、ホルマリン固定処理し、１００マイクロメートルの厚さに薄切化した。組織切片はガラス中にＰＢＳバッファーとともに包埋された状態で計測を行った。計測範囲は１６０マイクロメートル四方であり、１０回の計測データを積算した。画像データは５００ピクセル四方であり、計測時間は３０秒であった。
【００４０】
得られた分光画像データには、測定画素ごとに位置を示すＸＹ座標情報と、各座標におけるスペクトル情報が記録されている。例えば、測定画素ごとに、試料を構成する組織の成分に起因するピーク成分の情報がスペクトルデータとして含まれている。
【００４１】
図７の（ａ）は、試料のマウス膵臓組織を測定して得られた分光画像データに対して、主成分分析を行った結果得られた、第一主成分画像である。図７の（ｂ）、（ｃ）は、同様に主成分分析を行った結果得られた、第二主成分画像と第三主成分画像である。
【００４２】
いずれも、スペクトルデータのサンプリング間隔は１カイザー（１ｃｍ−１）で測定を行った。
【００４３】
次に、分光画像データに対して、スペクトル分布の変化率（第二導関数）に比例する様にスペクトルの再サンプリングを行った。
【００４４】
図７の（ａ´）は、再サンプリングを行った分光画像データに対して、主成分分析を行い、その結果得られた第一主成分画像である。
【００４５】
図７の（ｂ´）、（ｃ´）は、同様に主成分分析を行った結果得られた第二主成分画像と第三主成分画像である。
【００４６】
この再サンプリングによって、スペクトル数は約２／３に削減し、主成分分析に要する時間は、約１／２に減少していた。
【００４７】
図７（ａ）、（ｂ）、（ｃ）及び図７（ａ´）、（ｂ´）、（ｃ´）を比較すればわかる様に、再サンプリングを行う前後で、得られる主成分画像はほとんど変化していない。
【００４８】
これに対し、サンプリング間隔を１．５カイザーとした場合は、得られる主成分画像は図７（ａ´´）、（ｂ´´）、（ｃ´´）となった。図７（ｃ）と図７（ｃ´´）を比較すればわかる様に、単純にサンプリング間隔を大きくすると、得られる主成分画像と元の主成分画像との間には差異が生じてしまうことがわかる。
【００４９】
すなわち、本実施例の方法は、必要な情報を保持しつつ、高速に多変量解析を行うことができることが示された。
【００５０】
また、このスペクトルの再サンプリングで、選択されたスペクトル成分のみを計測し（これを前計測という）、第一段階の画像を取得することもできる。この場合、前計測により、近似的な画像を取得した後に、全スペクトルを計測し（これを本計測という）最終的な画像を取得する。また、前計測として、全画像領域の中の、ある限られた一領域で、全波数の計測を行い、この領域についてのスペクトル情報を基に必要な波数を選択してもよい。この場合、本計測では、前計測とは異なる他の領域の計測を行うが、この際、前計測で決定された波数、即ち間引かれた波数についてのみ計測・解析を行う。これによって、計測や解析の時間を削減できる。
【００５１】
（その他の実施形態）
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
【００５２】
本発明は例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。また、本発明の実施形態ではデータ処理装置６と、画像表示装置７と、を備える試料情報取得システムに適用した。しかし本発明は、他の複数の機器の組み合わせから構成されるシステムに適用しても良いし、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
【００５３】
また、本発明を適用する複数の機器の組み合わせから構成されるシステムにおいては、それぞれの機器は部分的又は全体的に、インターネットを含むネットワークで接続されていても良い。例えば、取得したデータをネットワークに接続されたサーバに送信し、サーバ上で本発明の処理を行い、得られた結果をサーバから受信して画像表示等を行う構成としても良い。
【００５４】
また、本発明はソフトウェアのプログラムをシステム或いは装置に直接或いは遠隔から供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによって前述した実施形態の機能が達成される場合を含む。この場合、供給されるプログラムは実施形態で図に示したフローチャートに対応したコンピュータプログラムである。従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。
【００５５】
つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）に供給するスクリプトデータ等の形態であっても良い。
【００５６】
コンピュータプログラムを供給するためのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ等でも良い。また、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などでも良い。
【００５７】
その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、該ホームページから本発明のコンピュータプログラムをハードディスク等の記憶媒体にダウンロードすることが挙げられる。この場合、ダウンロードされるプログラムは、圧縮され自動インストール機能を含むファイルであっても良い。また、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。
【産業上の利用可能性】
【００５８】
本発明は、分光画像データの多変量解析を、より効果的に支援するツールとして利用することができる。
【符号の説明】
【００５９】
１  光源
２  光学系
３  測定する試料
４  ステージ
５  検出器
６  データ処理装置
７  画像表示装置
【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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