(57)【要約】【課題】バイオセンサ、特に、表面プラズモン共鳴センサにおいて、検出した信号からノイズを除去し、正確な分析を行なう。【解決手段】検体と特異的に結合する結合物質が固定化された観測領域と、観測領域に対応する参照領域とが形成されたセンサチップを備えた表面プラズモン共鳴センサを、観測領域の観測を行なって観測信号を出力する観測部４と、参照領域の観測を行なって参照信号を出力する参照観測部４と、観測信号をフィルタリングする観測信号フィルタ６と、参照信号をフィルタリングする参照信号フィルタ６と、観測信号フィルタ６でフィルタリングされた観測信号から、参照信号フィルタ６でフィルタリングされた参照信号を減算して、差信号を出力する減算部７と、差信号をフィルタリングする後処理フィルタ８とを備えて構成する。【選択図】        図２
2005024456.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
表面プラズモン波を誘起しうる金属層とエバネッセント波を誘起しうる光学構造とを有し、検体と特異的に結合する結合物質が固定化された少なくとも１箇所の観測領域と、該観測領域に対応する少なくとも１箇所の参照領域とが形成されたセンサチップを備え、
該センサチップに光を照射して該センサチップからの反射光の観測を行なう表面プラズモン共鳴センサであって、
少なくとも１箇所の観測領域の観測を行なって、少なくとも１つの観測信号を出力する観測部と、
少なくとも１箇所の参照領域の観測を行なって、少なくとも１つの参照信号を出力する参照観測部と、
該観測信号をフィルタリングする観測信号フィルタと、
該参照信号をフィルタリングする参照信号フィルタと、
該観測信号フィルタでフィルタリングされた該観測信号から、該参照信号フィルタでフィルタリングされた該参照信号を減算して、差信号を出力する減算部と、
該差信号をフィルタリングする後処理フィルタとを備えることを特徴とする、表面プラズモン共鳴センサ。
【請求項２】
該観測信号フィルタ及び該参照信号フィルタが、非線形フィルタであることを特徴とする、請求項１記載の表面プラズモン共鳴センサ。
【請求項３】
該後処理フィルタが、非線形フィルタであることを特徴とする、請求項１又は請求項２に記載の表面プラズモン共鳴センサ。
【請求項４】
該参照信号フィルタでフィルタリングされた複数の該参照信号のそれぞれに、該観測領域と該参照領域それぞれとの相関に応じて重み付けを行なう重み付け部と、該重み付け部により重み付けが行なわれた該参照信号を合算する合算部とを有し、
該減算部が、該観測信号から、該合算部で合算された該参照信号を減算することを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の表面プラズモン共鳴センサ。
【請求項５】
該観測部と該参照観測部とが、同時に観測を行なうことを特徴とする、請求項１〜４のいずれか１項に記載の表面プラズモン共鳴センサ。
【請求項６】
分析対象とする検出種を認識した場合に物理的又は化学的な変化を生じる分子認識材料が固定化された少なくとも１箇所の観測領域と、該観測領域に対応した少なくとも１箇所の参照領域とが形成され、上記の物理的又は化学的な変化の観測を行ない該検出種の分析を行なうバイオセンサであって、
少なくとも１箇所の観測領域の観測を行なって少なくとも１つの観測信号を出力する観測部と、
少なくとも１箇所の参照領域の観測を行なって少なくとも１つの参照信号を出力する参照観測部と、
該観測信号をフィルタリングする観測信号フィルタと、
該参照信号をフィルタリングする参照信号フィルタと、
該観測信号フィルタでフィルタリングされた該観測信号から、該参照信号フィルタでフィルタリングされた該参照信号を減算して、差信号を出力する減算部と、
該差信号をフィルタリングする後処理フィルタとを備えることを特徴とする、バイオセンサ。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、生体や生体分子の分子認識能力を活用したバイオセンサに関し、特に、表面プラズモン共鳴を利用した表面プラズモン共鳴センサに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、生化学や医療検査等の分野においては、化学種、生化学種、又は生物種等の検出種を含む資料の定量的又は定性的な分析方法として、表明プラズモン共鳴（Ｓｕｒｆａｃｅ  Ｐｌａｓｍｏｎ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）を利用した分析方法が知られている。表面プラズモンとは、金属表面に光を照射された場合に生じる金属の表面近傍の自由電子の励起状態のことであり、この金属表面の励起された自由電子が集団的にふるまう粗密波が表面プラズモン波である。この表面プラズモン波が、エバネッセント波と呼ばれる局在する光によって励起される現象が、表面プラズモン共鳴である。表面プラズモン共鳴は、金属に照射される入射光の波長及び角度に依存しており、金属表面において光が極めて特異的な角度で入射したとき、金属表面の表面プラズモン波とエバネッセント波とが共鳴して、対応する入射角又は波長を有する反射光の強度が減少する。
【０００３】
表面プラズモン共鳴を起こすためには、特定の表面プラズモン波を有する金属と、表面プラズモン波と共鳴するエバネッセント波を誘起する光学構造とが必要となる。エバネッセント波を誘起する光学構造としては、たとえば、プリズムの全反射を利用した光学構造や、回折格子を利用した光学構造が挙げられる。金属にこれらの光学構造を組み合わせた素子は一般に表面プラズモン共鳴センサチップ（以下、単にセンサチップという）と呼ばれている。
【０００４】
通常、センサチップは基体に金属層を積層した構造を有し、金属層上には、特定の検出種（被分析物）と相互作用して特異的に結合しうる結合物質（リガンド、分子認識材料）が塗布されて固定化される。この結合物質が固定化された金属層の表面に試料を接触させることにより、試料中の検出種が結合物質に捕捉される。表面プラズモン共鳴は金属層の表面における媒質の屈折率にきわめて敏感なので、検出種と結合物質との相互作用によって媒質の屈折率が変化すれば波長一定の場合には共鳴角が変化し、また、入射角度一定の場合には共鳴波長が変化する。したがって、反射光の強度に基づき共鳴角或いは共鳴波長を調べることで金属層の表面における媒質の屈折率を分析し、試料中の検出種を分析することができる。
【０００５】
ところで、表面プラズモン共鳴センサは非常に高感度なセンサであるが、反射光から検出される信号は、検体と結合物質との相互作用の信号以外にノイズを含んでいる。ノイズは、分析すべき検体と結合物質との相互作用の信号に重畳し、分析の精度を低下させる虞がある。このノイズの原因となるノイズ源は、表面プラズモンセンサを構成するセンサチップや光源などの要素が増えるほど、また、要素の組み合わせが最適化されていないほど増加する。
【０００６】
ノイズは、表面プラズモン共鳴センサのみならず、他のバイオセンサについても生じる。バイオセンサは、分析対象とする検出種を認識した場合に物理的又は化学的な変化を生じる検出種認識材料を備え、その物理的又は化学的な変化の観測を行なうことにより検出種の分析を行なうセンサであり、生体や生体分子の有する優れた分子認識能力を活用した計測デバイスである。上述したようなノイズは、他のバイオセンサにおいても正確な分析を妨げる要因となる。
【０００７】
そこで、従来、ノイズの除去を行なうための技術が種々提案されてきた。
例えば、表面プラズモン共鳴センサに関するものとしては、特許文献１に、時間をあけて試料流体を複数観測し、一方を参照用の信号、他方を所望の信号として、所望の信号から参照用の信号を減算することによって、所望の信号からバルク効果によるノイズを除去する技術が記載されている。
【０００８】
また、特許文献２には、センサチップ表面に、結合物質が固定化された領域以外に、何ら物質が固定化されていない領域や回折格子が形成されていない領域を形成し、物質が固定化されていない領域や回折格子が形成されていない領域を観測した信号を基準として、結合物質が固定化された領域を観測した信号を補正する技術が記載されている。
【０００９】
【特許文献１】
特開２００２−２７７３８９号公報
【特許文献２】
ＷＯ  ０３／０１４７１１  Ａ１  公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
特許文献１で提案された技術のような、所望の信号から参照用の信号を減算する方法は一般的にサブトラクション法と呼ばれる方法である。しかし、このサブトラクション法では、所望の信号の測定時刻と参照用の信号の測定時刻との間に時間差があったり、測定を行なう地点がずれたりすることにより、所望の信号と参照用の信号との間に位相差が生じるため、ノイズの除去は不十分となる。さらに、単純な減算演算操作だけでは、ノイズの引き残しやノイズの引きすぎなどが起こった場合、減算後の信号に劣化が生じ、また、参照用の信号の選び方によってはデータ処理が不安定になり、充分にノイズが低減されない虞がある。
【００１１】
また、特許文献２の技術でも、特許文献１と同様に、従来の方法（減算など）で補正した場合には、充分にノイズが低減されない虞がある。また、特に、参照領域の信号と観測領域の信号との間に位相差があると、その位相差に起因するノイズを除去することが難しく、正確な分析を行なうことが困難であった。
【００１２】
上記のような、正確な分析を行なうためにノイズの除去を行なうという課題は、表面プラズモン共鳴センサのみならずバイオセンサすべてについて重要な課題である。
【００１３】
本発明は、上述の課題に鑑み創案されたもので、検出した信号からノイズを除去し正確な分析を行なうことが可能な、表面プラズモン共鳴センサ及びバイオセンサを提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明の発明者は、鋭意検討の結果、表面プラズモン共鳴センサに、結合物質が固定化された観測領域の観測信号を出力する観測部と、観測領域に対応した参照領域の観測を行なって参照信号を出力する参照観測部とを設け、フィルタを多段に組み合わせて用いることにより、観測信号からノイズを除去し、正確な分析を行なうことが可能となることを見出し、本発明を完成させた。
【００１５】
即ち、本発明の要旨は、表面プラズモン波を誘起しうる金属層とエバネッセント波を誘起しうる光学構造とを有し、検体と特定的に結合する結合物質が固定化された少なくとも１箇所の観測領域と、上記観測領域に対応する少なくとも１箇所の参照領域とが形成されたセンサチップを備え、上記センサチップに光を照射して上記センサチップからの反射光の観測を行なう表面プラズモン共鳴センサであって、少なくとも１箇所の観測領域の観測を行なって、少なくとも１つの観測信号を出力する観測部と、少なくとも１箇所の参照領域の観測を行なって、少なくとも１つの参照信号を出力する参照観測部と、上記観測信号をフィルタリングする観測信号フィルタと、上記参照信号をフィルタリングする参照信号フィルタと、上記観測信号フィルタでフィルタリングされた上記観測信号から上記参照信号フィルタでフィルタリングされた上記参照信号を減算して差信号を出力する減算部と、上記差信号をフィルタリングする後処理フィルタとを備えることを特徴とする、表面プラズモン共鳴センサに存する（請求項１）。これにより、参照信号を用いて、観測信号のドリフトノイズを除去するので、観測信号の信頼性を向上させることができる。また、観測信号フィルタ及び参照信号フィルタによって観測信号及び参照信号それぞれのランダムノイズを除去できる他、後処理フィルタによって、観測信号と参照信号との位相差などに起因するノイズを除去することができるために、観測信号を正確なものとすることができる。
【００１６】
また、上記観測信号フィルタ及び上記参照信号フィルタは、非線形フィルタであることが好ましく（請求項２）、また、上記後処理フィルタも、非線形フィルタであることが好ましい（請求項３）。非線形フィルタを用いることによって、ノイズを効果的に除去することができる。
【００１７】
また、本発明の表面プラズモン共鳴センサは、参照信号フィルタでフィルタリングされた複数の該参照信号のそれぞれに、上記観測領域と上記参照領域それぞれとの相関に応じて重み付けを行なう重み付け部と、上記重み付け部により重み付けが行なわれた上記参照信号を合算する合算部とを有し、且つ、上記減算部が、上記観測信号から、上記合算部で合算された上記参照信号を減算するよう構成することが好ましい（請求項４）。これにより、一つの観測信号に対して複数の参照信号を基にノイズの除去を行なうことができるので、観測信号の信頼性をより高めることができる。
【００１８】
また、上記観測部と上記参照観測部とは、同時に観測を行なうことが好ましい（請求項５）。同時に観測を行なうことで、観測時刻の差に起因する観測信号と参照信号との間に位相差が生じることを防ぎ、より正確な分析を行なうことができる。
【００１９】
本発明の別の要旨は、分析対象とする検出種を認識した場合に物理的又は化学的な変化を生じる検出種認識材料が固定化された少なくとも１箇所の観測領域と、上記観測領域に対応した少なくとも１箇所の参照領域とが形成され、上記の物理的又は化学的な変化の観測を行ない上記検出種の分析を行なうバイオセンサであって、少なくとも１箇所の観測領域の観測を行なって少なくとも１つの観測信号を出力する観測部と、少なくとも１箇所の参照領域の観測を行なって少なくとも１つの参照信号を出力する参照観測部と、上記観測信号をフィルタリングする観測信号フィルタと、上記参照信号をフィルタリングする参照信号フィルタと、上記観測信号フィルタでフィルタリングされた上記観測信号から、上記参照信号フィルタでフィルタリングされた上記参照信号を減算して、差信号を出力する減算部と、上記差信号をフィルタリングする後処理フィルタとを備えることを特徴とする、バイオセンサに存する（請求項６）。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。なお、以下の説明において、実質的に同様の構成要素は、各図面において同じ符号で示す。
【００２１】
［第１実施形態］
図１〜７は本発明の第１実施形態としての表面プラズモン共鳴センサを説明するもので、図１はその概要を説明する模式図、図２はその分析部で行なわれる処理を説明するブロック図、図３〜図６はノイズ除去を説明するために示す観測信号及び参照信号のグラフ、図７は表面プラズモン共鳴センサの要部を拡大して模式的に示す平面図である。
【００２２】
図１に示すように、本実施形態の表面プラズモン共鳴センサ（以下適宜、ＳＰＲセンサという）１には、センサチップ２が備え付けられている。このセンサチップ２は、表面に表面プラズモン波を誘起できる金属層（図示せず）が設けられ、また、全面に光学構造として回折格子（図示せず）が形成されている。さらに、センサチップ２の表面には、検体と特定的に結合する結合物質が固定化された領域（以下、観測領域という）２ａと、観測領域２ａに対応して設けられた結合物質が固定化されていない領域（以下、参照領域という）２ｂとが、等間隔、且つ、交互にそれぞれ複数箇所設けられている。
【００２３】
本実施形態で用いるセンサチップ２に結合物質を固定化する手法としては、例えば、プリンタなどに用いられるインクジェット方式や、ピンを結合物質の溶液に浸しセンサチップ２に分注するピンタイプ方式などを用いることができ、これらの方式を用いた専用のスポッター機を使用することで結合物質をセンサチップ２に固定化して観測領域２ａを形成することができる。また、そのほかの手法としては、例えば図１９にあるような結合物質固定化用のスポットジグ１１を用いて結合物質を固定化することもできる。
【００２４】
ここで、スポットジグ１１を用いた結合物質の固定化方法を説明する。スポットジグ１１は、図１９に示すように、ボディ１２の上部に、両端部をボディ１２に接着された蓋部材１３が固定されていて、蓋部材１３の中央付近には、センサチップ２に形成される観測領域２ａの配置と対応する位置に、孔１３ａが形成されている。また、ボディ１の、蓋部材１３に孔１３ａが形成された部分の鉛直方向下方の部分には、センサチップ２を置くための台部１２ａが形成されている。また、台部１２ａと蓋部材１３とは離隔するよう構成されている。このようなスポットジグ１１を用いてセンサチップ２に結合物質を固定化して観測領域２ａを形成する際には、台部１２ａにセンサチップ２を置き、孔１３ａに結合物質の溶液を充填したスポイト１４の先端を差し込み、スポイト１４からセンサチップ２に結合物質の溶液を滴下する。センサチップ２の結合物質が滴下された領域が観測領域２ａとなるのであるが、このとき、孔１３ａがあらかじめ観測領域２ａの配置と対応する位置に形成されているので、センサチップ２上の目的の位置（観測領域２ａを形成しようとする位置）に、簡単に観測領域２ａを形成することができる。
【００２５】
さて、図１に戻ってＳＰＲセンサ１の説明を続ける。
ＳＰＲセンサ１は、光源としての発光ダイオード（以下、ＬＥＤという）３、観測部及び参照観測部としてのＣＣＤカメラ４、及び、ＣＣＤカメラ４から出力された信号を分析する分析部５を備えている。そして、センサチップ１には図示しないポンプによって試料流体が供給され、また、分析部５で分析された結果は、図示しないディスプレイに出力されるように構成されている。したがって、ＳＰＲセンサ１で分析を行なう場合には、センサチップ１に試料流体を流しながら、ＬＥＤ３からセンサチップ２に向けて光を照射し、センサチップ２で反射した光をＣＣＤカメラ４で観測し、ＣＣＤカメラ４から出力される信号を分析部５で分析する。
【００２６】
また、分析部５は、図２に示すように、観測信号フィルタ及び参照信号フィルタとしてのε―フィルタ６、減算部としての演算装置７、及び、後処理フィルタとしてのε−フィルタ８を有している。
【００２７】
以下、図２を用いて、ＳＰＲセンサ１におけるノイズ除去を説明する。
センサチップ２で反射した反射光はノイズを含んでいる。したがって、観測領域２ａで反射した反射光及び参照領域２ｂで反射した反射光は、共にノイズを含んだアナログ信号としてＣＣＤカメラ４で観測される。ＣＣＤカメラ４は観測した反射光をデジタル変換し、観測領域２ａからの反射光を観測信号ＲＯＩ（図３（ａ）参照）として、また、参照領域２ｂで反射した反射光を参照信号ＲｅｆＲＯＩ（図３（ｂ）参照）として、それぞれ出力する。
【００２８】
ところで、現実に表面プラズモン共鳴センサで得られる信号、即ち観測信号ＲＯＩ及び参照信号ＲｆｅＲＯＩは、上記のようにそれぞれノイズを含んだ信号である。したがって、観測信号ＲＯＩ及び参照信号ＲｆｅＲＯＩはそれぞれ非定常な所望信号に各種ノイズが重畳した信号であるといえる。その各種ノイズのノイズ源としては、光源（ここではＬＥＤ３）、光検出器（ここではＣＣＤカメラ４）の光学受信素子、光路途中での乱反射、または干渉などの光学系由来のもの、試料流体を供給するポンプの変動、内圧の変動、反応場エリア部分の容器（フローセル、センサチップなど）の変形、または光源や容器の角度を変えるためのアクチュエーターやモータなどの位置決め繰り返し精度などの機械的な精度からくるもの、さらに、経時変化や測定環境の変化（温度変動など）によるものが考えられる。
【００２９】
表面プラズモン共鳴を利用したセンサの構成方法やその構成要素部品によってもノイズの大きさや波形などまちまちであるが、観測により得られる信号の波形は、一般に、発生した各種のノイズが複雑に合成されて所望信号に重畳されたものといえる。各種のノイズを大別すると、高帯域の周波数成分を有する小振幅のランダムなノイズ（以下、ランダムノイズという）と、ドリフトや揺らぎなど比較的ゆっくりと変化するノイズ（以下、ドリフトノイズという）とが多く見受けられる。
【００３０】
そこで、ＣＣＤカメラ４から出力された観測信号ＲＯＩ及び参照信号ＲｅｆＲＯＩは、それぞれε―フィルタ６に入力され、ε−フィルタ６でそれぞれフィルタリングされる。このフィルタリングにより、観測信号ＲＯＩ及び参照信号ＲｅｆＲＯＩからそれぞれランダムノイズが除去される。したがって、図３（ａ）に示すランダムノイズを含んだ観測信号ＲＯＩは、フィルタリングにより図４（ａ）に示すようなランダムノイズを除去された観測信号ＲＯＩとされ、図３（ｂ）に示すランダムノイズを含んだ参照信号ＲｅｆＲＯＩは、フィルタリングにより図４（ｂ）に示すようなランダムノイズを除去された参照信号ＲｅｆＲＯＩとされる。
【００３１】
ε−フィルタ６でフィルタリングされてランダムノイズを除去された観測信号ＲＯＩ及び参照信号ＲｅｆＲＯＩは、それぞれ減算装置７に入力される。減算装置７では、観測信号ＲＯＩから、各観測信号ＲＯＩに対応した参照信号ＲｅｆＲＯＩが減算される。
【００３２】
図７を用いて詳しく説明する。いま、観測領域２ａ１を観測した観測信号ＲＯＩ１に注目すると、観測領域２ａ１の周囲にある参照領域２ｂのうち、観測領域２ａ１の最も近傍に位置する参照領域２ｂ１を観測した参照信号ＲｅｆＲＯＩ１を観測領域２ａ１に対応した参照信号として選択する。以下、図３（ａ）、図４（ａ）を観測信号ＲＯＩ１を示すものとし、図３（ｂ）、図４（ｂ）を参照信号ＲｅｆＲＯＩ１を示すものとして説明する。
【００３３】
参照領域２ｂ１におけるセンサチップや試料流体の温度変化、ポンプの脈流振動、センサチップの圧力変動による容器変形などは、観測領域２ａ１におけるものとほぼ同じものである。したがって、参照領域２ｂ１を観測した参照信号ＲｅｆＲＯＩ１は、観測領域２ａ１を観測した観測信号ＲＯＩ１と同様のドリフトノイズを含んでいるので、観測信号ＲＯＩ１から参照信号ＲｅｆＲＯＩ１を減算することで、観測信号ＲＯＩ１からドリフトノイズが除去される。
【００３４】
観測信号ＲＯＩ１から参照信号ＲｅｆＲＯＩ１を減算した信号は、観測信号ＲＯＩ１に含まれていたドリフトノイズ、即ち、センサチップ２近傍や試料流体の温度変化、ポンプの脈流振動、センサチップ２の圧力変動により生じる容器変形などに起因するノイズが除去され、観測領域２ａ１での検体と結合物質との結合による反射光強度の変化を表わす、図５に示すような差信号となる。よって、例えば観測信号ＲＯＩ１から参照信号ＲｅｆＲＯＩ１を減算した差信号は、下記数式１で表わされる信号となる。
【数１】
差信号＝ＲＯＩ１−ＲｅｆＲＯＩ１                ・・・数式１
【００３５】
このように、各観測信号ＲＯＩに対してドリフトノイズの除去が行なわれ、各観測領域２ａでの検体と結合物質との結合による反射光強度の変化を表わす差信号が減算装置７から出力される。
【００３６】
減算装置７から出力された差信号はε−フィルタ８に入力される。この差信号には、ε−フィルタ６では除去しきれなかった小振幅のランダムノイズのほか、減算装置７による減算によって生じたノイズが含まれる。この減算により生じたノイズは、主に観測信号ＲＯＩ１と参照信号ＲｅｆＲＯＩ１との位相の差によって生じるスパイクノイズである。ε−フィルタ８は、差信号からランダムノイズやスパイクノイズなどのノイズを除去し、観測信号ＲＯＩ１と参照信号ＲｅｆＲＯＩ１との位相の差などに起因するノイズを除去した正確な差信号を出力する。その結果、図６に示すような、検体と結合物質との結合による、センサチップ２からの反射光の強度変化を正確に観測した信号を得ることができる。
【００３７】
以上のようにして、観測信号ＲＯＩ１からランダムノイズ、ドリフトノイズ、及び、スパイクノイズなどのノイズを除去することで、検体と結合物質との結合を正確に観測することが可能となる。
【００３８】
［第２実施形態］
次に、図８，９を用いて、本発明の第２実施形態について説明する。図８、９は本発明の第２実施形態としてのＳＰＲセンサを説明するもので、図８はＳＰＲセンサの要部を拡大して模式的に示す平面図、図９はその分析部で行われる処理を説明するブロック図である。
【００３９】
本発明の第２実施形態としてのＳＰＲセンサ１は、その基本構成は図１に示す第１実施形態としてのＳＰＲセンサ１と共通しており、センサチップ２、ＬＥＤ３、ＣＣＤカメラ４、及び分析部５を備えている。したがって、試料流体の分析時には、ＬＥＤ３からセンサチップ２に向けて光が照射され、センサチップ２からの反射光をＣＣＤカメラ４で観測し、ＣＣＤカメラ４で観測した信号を分析部５で分析する構成となっている。
【００４０】
そして、本実施形態のＳＰＲセンサ１では、図９に示すように、分析部５が、ε−フィルタ６，８及び減算部７の他に、参照信号ＲｅｆＲＯＩに重み付けを行なう重み付け部９、及び、重み付け部９で重み付けを行なわれた参照信号ＲｅｆＲＯＩ１〜４を合算する合算部１０を有している。
【００４１】
第２実施形態としてのＳＰＲセンサは以上のように構成されている。よって、第１実施形態と同様に、ＣＣＤカメラ４で観測された観測信号ＲＯＩ及び参照信号ＲｅｆＲＯＩはそれぞれε−フィルタ６でフィルタリングされ、ランダムノイズを除去される。
【００４２】
次いで、フィルタリングされた観測信号ＲＯＩは、ドリフトノイズの除去を行なうため、減算装置７に入力される。本実施形態においては第１実施形態とは異なり、減算装置７で、１つの観測信号ＲＯＩからドリフトノイズを除去するために、複数の参照信号ＲｅｆＲＯＩを用いる。
【００４３】
以下、本実施形態におけるノイズ処理を詳しく説明する。
第１実施形態では、図７に示すように、注目する観測領域２ａ１の最も近傍にある参照領域２ｂ１を１箇所選択し、その参照領域２ｂ１を観測した参照信号ＲｅｆＲＯＩ１を観測信号ＲＯＩ１から減算していた。しかし本実施形態では、図８（ａ）のように、注目する観測領域２ａ１の周囲にある複数の参照領域２ｂ１〜２ｂ４を選択し、その参照領域２ｂ１〜２ｂ４を観測した参照信号ＲｅｆＲＯＩ１〜ＲｅｆＲＯＩ４それぞれに重み付けをして、重み付けをした参照信号ＲｅｆＲＯＩ１〜ＲｅｆＲＯＩ４を合算し、合算した参照信号ＲｅｆＲＯＩ１〜ＲｅｆＲＯＩ４を観測信号ＲＯＩ１から減算するのである。
【００４４】
具体的には、参照信号ＲｅｆＲＯＩ１〜ＲｅｆＲＯＩ４はε−フィルタ６でフィルタリングされた後、重み付け部９に入力される。重み付け部９では、観測領域２ａ１から各参照領域２ｂ１〜２ｂ４までの距離に応じて、参照領域２ｂ１〜２ｂ４それぞれに重み付けを行なう。今、各観測領域２ａ及び参照領域２ｂはそれぞれ等間隔に設けられているので、観測領域２ａ１から各参照領域２ｂ１〜２ｂ４までの距離は同じである。よって、参照信号２ｂ１〜２ｂ４はそれぞれ同じだけの重み付けを行なう。なお、ここでは、参照信号２ｂ１〜２ｂ４にそれぞれ０．２５倍の重み付けをするとして説明する。
【００４５】
重み付け部９で重み付けされた参照信号２ｂ１〜２ｂ４は合算部１０に入力され、合算部１０で合算される。合算された参照信号２ｂ１〜２ｂ４は減算装置７に入力され、観測信号ＲＯＩ１から減算される。そして、減算した信号が減算装置７から差信号として出力される。したがって、差信号は下記数式２で表わされる信号として出力される。
【数２】
2005024456.tif 000003
【００４６】
これにより、複数箇所の参照領域ＲｅｆＲＯＩ１〜ＲｅｆＲＯＩ４を観察した参照信号２ｂ１〜２ｂ４を基にドリフトノイズの除去を行なうことができるので、差信号の信頼性をより高めることができる。つまり、検体と結合物質との結合による反射光の強度変化の観測において、より確実にドリフトノイズの影響を排除することができるのである。
【００４７】
そして、差信号はε−フィルタ８に入力され、ε−フィルタ８でフィルタリングされる。これにより差信号からランダムノイズや観測信号ＲＯＩと参照信号ＲｅｆＲＯＩとの位相の差などに起因するドリフトノイズが除去されるので、センサチップ２からの反射光の強度変化を正確に観測した信号を得ることができる。
【００４８】
ところで、上記の説明では、注目した観測信号ＲＯＩ１から減算する参照信号として、観測領域２ａ１の周囲にある参照領域２ｂ１〜２ｂ４を観察した参照信号ＲｅｆＲＯＩ１〜ＲｅｆＲＯＩ４を用いたが、減算に用いる参照信号ＲｅｆＲＯＩの数や組み合わせは任意である。また、重み付け部７では、適宜、観測領域２ａと参照領域２ｂとの距離、参照信号ＲｅｆＲＯＩの数や組み合わせなど、さまざまな要素を考慮して重み付けを行なえばよい。
【００４９】
例えば、第２実施形態の変形例を示すと、以下のようなものが挙げられる。図８（ｂ）に示すように、観測領域２ａ１から距離Ｌ１だけ離れた４箇所の参照領域２ｂ１〜２ｂ４を観測した参照信号ＲｅｆＲＯＩ１〜ＲｅｆＲＯＩ４と、観測領域２ａ１から距離Ｌ２だけ離れた参照領域２ｂ５を観察した参照信号ＲｅｆＲＯＩ５とを、注目する観測信号ＲＯＩ１から減算してドリフトノイズの除去を行なう場合を考える。観測領域２ａ１との距離が等しい参照領域を観測した参照信号の重みを均等にする場合には、参照信号ＲｅｆＲＯＩ１〜ＲｅｆＲＯＩ４の重み付けはすべて等しくすることとなる。よって、重み付け部９が、参照信号ＲｅｆＲＯＩ１〜ＲｅｆＲＯＩ４にはそれぞれＫ１だけ重み付けを行ない、参照信号ＲｅｆＲＯＩ５にはＫ５だけ重み付けを行なうとすると、減算装置７から出力される差信号は、下記数式３で表わされる。ただし、Ｋ１及びＫ５は、４Ｋ１＋Ｋ５＝１を満たす。
【数３】
2005024456.tif 000004
【００５０】
このように、注目する観測信号ＲＯＩ１やノイズの状態などに応じて、適宜、参照信号ＲｅｆＲＯＩの数や組み合わせを選択し、補正を行なうことができる。これにより、減算装置７から出力される差信号の信頼性はさらに向上する。
【００５１】
［フィルタ］
さて、ここで、第１及び第２実施形態で用いるフィルタについて説明する。第１及び第２実施形態で用いる観測信号フィルタ、参照信号フィルタ、及び、後処理フィルタの種類はそれぞれ任意である。しかし、通常は第１及び第２実施形態で用いたε−フィルタをはじめとした非線形フィルタが好ましい。
【００５２】
観測信号フィルタ及び参照信号フィルタに注目すると、フィルタリングにより観測信号ＲＯＩ及び参照信号ＲｅｆＲＯＩのノイズは除去されるが、ノイズ信号を除去するために線形フィルタの代表的なＬＰＦ（Ｌｏｗ  Ｐａｓｓ  Ｆｉｌｔｅｒ）を用いると、位相が遅れを生じたり、所望信号波が矩形波であれば波形自身がなまり劣化したりすることがある。また、線形フィルタでフィルタリングを行なう場合には、突発的に大きく変化するパルス状の必要な信号も除去してしまうなど、ノイズ除去性能が充分でない可能性がある。
【００５３】
このようなことは後処理フィルタにおいても起こりうる。よって、多くの信号からノイズのような例外的な値を除去し、しかも除去した残りの信号の通常の波形データにひずみを与えないようなスケール不変タイプの非線形性フィルタが望まれる。
【００５４】
このような非線形フィルタは、固有の特性をもたないため線形フィルタに比べ膨大な種類があるが、観測される信号に応じて適宜、様々な非線形フィルタを用いることができる。本発明に用いて好適な非線形フィルタを例示すると、ε−フィルタ類（ε−分離型非線形ディジタルフィルタ、成分分離型ε−フィルタ（ＣＳε−フィルタ：Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ  ε−ｆｉｌｔｅｒ））、メジアンフィルタ（中央値フィルタ）、ハンペルフィルタ、非線形荷重平均型フィルタ、順序統計フィルタ、準同型フィルタ、ヴォルテラフィルタフィルタなどの高次多項式で表されるフィルタ類、さらに多層ニューラルネット型フィルタ、ファジィ型係数制御を伴うフィルタ、その他の非線形フィルタ、及びこれらを組み合わせたものを採用することができ、波形を変えず小振幅ランダムノイズのみを除去できるものであればよい。
【００５５】
ここでは特に、上述した第１及び第２実施形態で用いたε−フィルタについて説明する。なお、ε−フィルタの原理は、電子情報通信学会論文誌Ａ  Ｖｏｌ．Ｊ８５−Ａ  Ｎｏ．１０  ｐｐ１０５９−１０６９を参照されたい。
【００５６】
第ｎ時点における目的信号（真の信号）をｄ（ｎ）、ノイズをｕ（ｎ）とし、入力信号ｘ（ｎ）が下記数式４のように得られるとする。
【数４】
ｘ（ｎ）＝ｄ（ｎ）＋ｕ（ｎ）      ・・・数式４
【００５７】
ここで、目的信号ｄ（ｎ）は、滑らかな変化成分および大振幅な突発的変化成分からなるとし、ノイズｕ（ｎ）は、小振幅のランダムノイズであるとする。これに対し、ε−フィルタの出力ｙ（ｎ）は下記数式５で表される。
【数５】
2005024456.tif 000005
【００５８】
上記数式５において、ａｉはフィルタ係数である。また、ａｉは直流成分値を保存するために、下記数式６に示すよう、総和が１となるように設定される。
【数６】
2005024456.tif 000006
【００５９】
また関数Ｆは図１０（ａ）〜（ｅ）例示すような非線形関数であり、その絶対値が、下記数式７に示すように、ある値ε以下に制限されている。
【数７】
2005024456.tif 000007
【００６０】
数式５は、ａｉの総和が１であることから下記数式８のように変形できる。
【数８】
2005024456.tif 000008
【００６１】
ここで、ｘ′（ｎ＋ｉ）＝ｘ（ｎ）＋Ｆ（ｘ（ｎ＋ｉ）−ｘ（ｎ））である。
ε−フィルタは、入力信号｛ｘ（ｎ−Ｎ），・・・，ｘ（ｎ），・・・，ｘ（ｎ＋Ｎ）｝のうち、ｘ（ｎ）±εの範囲にあるものはその値を保持させ、その範囲以外のものはｘ（ｎ）に近い値に置き換えられ、非再帰型線形ＬＰＦ処理を行うものに相当する。ここで、εの値をノイズの最大振幅の２倍程度に設定すると、目的信号の変化の小さい箇所では、ほとんどｘ（ｎ）±εの範囲に含まれるために、小振幅のランダムノイズであるノイズｕ（ｎ）は数式８によって平滑化できる。一方で変化の大きい部分は、ｘ（ｎ）に近い値だけで平滑化するため、大振幅変化成分に影響を受けずにノイズの除去が可能である。
【００６２】
次に、図１２に一例を示し、ε−フィルタの基本回路構成の例を説明する。
Ｎ個の観測信号ＲＯＩのうち、ｋ番目（ｋはＮ以下の自然数）の入力信号をｘｋ（ｎ）とし、その入力信号ｘｋ（ｎ）のフィルタ出力をｙｋ（ｎ）とし、ε−フィルタの出入力の差をｎｋ（ｎ）＝ｙｋ（ｎ）−ｘｋ（ｎ）とすれば、その出入力の差の絶対値｜ｎｋ（ｎ）｜は、上記の数式５，６より
【数９】
2005024456.tif 000009
となる。つまり、ε−フィルタの出入力の差の絶対値｜ｎｋ（ｎ）｜は、ある有限値ε′以下に制限される。
【００６３】
ここで、１番目からＮ番目の入力信号のノイズの最大振幅をγとすると、入力信号ｘｋ（ｎ）と、入力信号ｘｋ（ｎ）の目的信号ｄｋ（ｎ）との差の絶対値は、下記数式１０のようになる。
【数１０】
｜ｙｋ（ｎ）−ｄｋ（ｎ）｜≦γ      ・・・数式１０
【００６４】
したがって、下記数式１１が成立する。
【数１１】
2005024456.tif 000010
【００６５】
ノイズｕ（ｎ）は、小振幅のランダムノイズであるので、ノイズの最大振幅γは目的信号ｄ（ｎ）の振幅に対して十分に小さく、それに伴いε、ε’も小さくできる。よって、このε−フィルタの出力は、目的信号ｄ（ｎ）に近いものになる。
同様にして、参照信号ＲｅｆＲＯＩも、上述した観測信号ＲＯＩと同様な回路構成でノイズの除去を行なうことができる。
【００６６】
また、観測信号ＲＯＩ及び参照信号ＲｅｆＲＯＩをそれぞれ複数（ここでは、Ｎ個）観測する場合には、図１３に示すように、観測信号ＲＯＩ及び参照信号ＲｅｆＲＯＩひとつひとつに対して、図１２に示したようなε−フィルタによってフィルタリングを施すことが好ましい。
【００６７】
なお、図１０（ａ）〜（ｅ）で示す関数Ｆの内、図１０（ｂ）又は（ｃ）で示すものが、信号の特徴を保持しつつノイズを除去する上で、好ましい。また、いずれの関数Ｆを採用するかは、関数Ｆを回路やプログラムなどで実現する際、どの関数Ｆが実現しやすいかを考慮して決定することが好ましい。
【００６８】
次に、後処理フィルタを説明する。差信号のノイズは、上述のように、主に観測信号と参照信号との位相差に起因するスパイクノイズである。したがって、後処理フィルタとしてはこのスパイクノイズをカットするフィルタを用い、ノイズの除去を行なうことが好ましい。
【００６９】
例として、スパイクノイズの除去にメジアンフィルタを用いる場合を説明する。上記数式５に示したようにε−フィルタではフィルタ出力ｙ（ｎ）は入力信号ｘ（ｎ）との差分を考えて表わされるが、メジアンフィルタを用いた場合にはフィルタ出力ｙ（ｎ）は下記数式１２で表される。
【数１２】
2005024456.tif 000011
【００７０】
上記数式１２において、ＭＥＤ（ｎ）はｎ番目のデータを窓の中心とするメジアンフィルタの出力を表わし、ｆはメジアンフィルタ関数を表わす。このように、メジアンフィルタを用いれば小振幅なノイズとスパイクノイズとを含む混合ノイズを除去することができる。
【００７１】
また、差信号が出力される場合には、観測信号フィルタ及び参照信号フィルタと同様、図１４に示すように複数の差信号それぞれに後処理フィルタでフィルタリングを施すことが好ましい。
【００７２】
［その他］
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
【００７３】
例えば、光源として、ＬＥＤの他のものを用いてもよい。例えば、ＬＤ（レーザーダイオード）、白色光源、又はこれらを組み合わせたものなどを用いることができる。
【００７４】
また、エバネッセント波を誘起する光学構造として、回折格子以外のものを用いてもよい。例えば、プリズム、光ファイバー、光導波路、又はこれらを組み合わせたものなどを用いることができる。
【００７５】
また、上述した第１、第２実施形態では、観測部及び参照観測部を一体に構成したが、観測部と参照観測部とを別々に構成してもよい。また、観測部又は参照観測部を、ＣＣＤカメラ以外のもので構成してもよい。例えば、ＰＤ（フォトダイオード）、光位置センサ、又はこれらを組み合わせたもので構成してもよい。
【００７６】
さらに、観測部及び参照観測部は、それぞれセンサチップの１点のみを観測するようにしてもよく、また、センサチップ表面を１次元的に（即ち、直線的に）観測するようにしてもよく、また、２次元的に（即ち、平面的に）観測するようにしてもよい。特に、センサチップ表面を１次元的又は２次元的に観測すると、一つの観測部又は参照観測部が複数箇所の観測領域又は参照領域を観測することができるようになるため、装置を小型化することが可能となる。
【００７７】
また、上述した実施形態では、結合物質がなんら固定化されていない領域を参照領域２ｂとしたが、参照領域２ｂは特に制限なく、他の領域を参照領域２ｂとすることができる。例えば、観測すべき観測領域２ａに固定化された結合物質とは異なる濃度やｐＨを有する結合物質を固定化された領域を参照領域２ｂとしてもよく、また、結合物質とは異なる物質が固定化された領域を参照領域２ｂとしても良く、また、結合物質と結合物質以外の物質とがともに固定化された領域を参照領域２ｂとしてもよい。
【００７８】
さらに、上述した実施形態では観測領域２ａと参照領域２ｂとを等間隔、且つ、交互に形成したが、観測領域２ａ及び参照領域２ｂを形成する位置は任意である。例えば、図２０（ａ）に示すように観測領域２ａ及び参照領域２ｂをチェックボード状（サイコロの５の目の中心を観測領域２ａとし、その他の４つを参照領域２ｂとして、この配置を細密充填した状態）としてもよい。
【００７９】
また、図２０（ｂ）に示すように、観測領域２ａの周囲を参照領域２ｂがリング状に囲むよう形成してもよい。この場合には、ＣＣＤカメラ上で、どの参照領域をどのようにして測定するか、即ち、どの参照領域２ｂのどの部分を観測して参照信号ＲｅｆＲＯＩとするか、観測領域２ａからの観測信号ＲＯＩからノイズを除去するためにどれだけの数の参照信号ＲｅｆＲＯＩを用いるか、などを任意に決めることができる。さらに、参照領域２ｂをリング状にすれば、参照信号２ｂを観測した参照信号ＲｅｆＲＯＩを、ハードウェアを使って容易に平均化することができる。
【００８０】
また、観測部及び参照観測部は、センサチップの観測領域からの反射光及び参照領域からの反射光を同時に観測することが好ましい。これにより減算装置で減算を行なった場合に、観測信号と参照信号との位相差に起因するノイズが発生しなくなり、より正確な差信号を得ることができる。
【００８１】
また、ＳＰＲセンサによる分析方法として、表面プラズモン共鳴が発生する共鳴点を探査することにより分析を行なってもよいし、また、反射光の強度を追跡することにより分析を行なってもよい。さらに、共鳴点を探査する分析方法においては、入射光の波長を変化させて共鳴点を探査しても良いし、入射光の入射角度を変化させて共鳴点を探査しても良い。またもちろん、これらを組み合わせて分析を行なっても良い。
【００８２】
また、上述した第１、第２実施形態では、観測信号フィルタと参照信号フィルタとを一体に構成したが、観測信号フィルタと参照信号フィルタとを別々に構成してもよい。
【００８３】
また、観測信号及び参照信号に対する重み付けは、観測領域と各参照領域との距離以外の要素を考慮して重み付けを行なっても良い。特に、観測領域と参照領域との相関度合いに応じた適当な係数が判明すれば、より精度よくノイズ除去を行なうことができる。そのための手法としては、例えば、観測領域と参照領域との相関度合いによる係数を実験的に予め求めておく手法、フィードバックを用いた手法、ニューラルネットワーク処理を用いた手法、ファジー推論を用いた手法などが挙げられる。実験的に予め求めておく手法の具体例としては、観測領域と参照領域との距離をはじめとする位置関係、測定領域内での流速分布、拡散分布、圧力分布などすべてを含めたすべての各信号における相関度合いを実験的に求めて予め関数化して記憶しておき、実際のＳＰＲセンサにより分析時にはその関数を参照するようなルックアップテーブルを作っておく手法がある。また、フィードバックを用いた手法の例としては、図１１に示すような適応フィルタ理論を応用し逐次関数を求めながら演算をして係数を求める手法が挙げられる。
【００８４】
また、測定された信号を出力するディスプレイやプリンターに応じて、例えばディスプレイの解像度が低い場合などには、後処理フィルタによるフィルタリングを行なわずに差信号を直接、分析結果として出力するようにしてもよい。
また、例えばセンサチップの全面に結合物質が固定化されている場合など、参照信号を得ることができないときには、観測信号フィルタによるフィルタリングのみを行なうようにしてもよい。
【００８５】
また、上述したノイズを除去するための構成は、ＳＰＲセンサだけでなく様々なバイオセンサに適用することができる。バイオセンサとは、測定対象とする検出種を認識した場合に物理的又は化学的な変化を生じる分子認識材料、及び、分子認識材料が検出種を認識した時発生する物理的又は化学的な変化を電気信号等の検出可能な信号へ変換するトランスデューサから構成される、生体や生体分子の有する優れた分子認識能力を活用した計測デバイスである。ＳＰＲセンサもバイオセンサのうちの一つであり、ＳＰＲセンサの結合物質はバイオセンサの分子認識材料に該当し、ＳＰＲセンサのＣＣＤカメラはバイオセンサのトランスデューサに該当する。
【００８６】
バイオセンサを用いて測定を行なった場合には、一般に、ＳＰＲセンサの場合と同様にノイズを含む信号が得られる。このノイズを除去するために、第１、第２実施形態で説明したノイズを除去する構成をバイオセンサに適応することができる。
【００８７】
分子認識材料としては、特定の検出種を認識することで物理的又は化学的な変化を生じるものであれば特に制限はない。具体例としては、酸化還元酵素、加水分解酵素、転移酵素などの酵素、硝化菌、酵母などの微生物、抗体抗原などの免疫物質、ＤＮＡ、ＲＮＡなどの遺伝子、ミトコンドリア、動植物組織などの細胞・器官、リン脂質、脂質二重膜などの脂質、タンパク質、ペプチド、糖鎖、ホルモン、血液などが挙げられる。
【００８８】
また、トランスデューサについても特に制限はなく、分子認識材料に生じる変化の種類に応じて適当なものを任意に用いることができる。トランスデューサの具体例としては、半導体、水晶振動子、プローブ顕微鏡、光ファイバー、酸素電極、過酸化水素電極、ｐＨ電極、炭酸ガス電極、アンモニア電極、ＦＥＴ／ｐＨ、水素電極、サーミスタなどが挙げられる。
【００８９】
また、本発明によりノイズの除去を行なうことができるＳＰＲセンサ以外のバイオセンサの具体例としては、酵素センサ、微生物センサ、免疫センサ、遺伝子センサ、細胞・器官センサ、脂質・脂質膜センサ、感覚模倣センサ、電解質センサ、血液凝固電気化学センサなどが挙げられる。
【００９０】
【実施例】
以下、本発明を実施例により更に詳細に説明するが、本発明はその要旨を逸脱しない限り、以下の実施例に制約されるものではない。
【００９１】
［Ｉ．実施例１］
［１．センサチップの準備］
以下の操作により、アミノカップリング法を用いてセンサチップに結合物質を固定化した。
【００９２】
表面をカルボキシメチルデキストランでコーティングされたセンサチップ（ＢＩＡＣＯＲＥ社製；商品名「ＭＣ５」）の表面を、Ｎ−エチル−Ｎ′−（３−ジメチルアミノプロピル）カルボジイミドヒドロクロリド（ＥＤＣ）及びＮ−ヒドロキシコハク酸イミド（ＮＨＳ）で処理してセンサチップ表面のカルボキシメチルデキストランを活性化した。
【００９３】
このセンサチップの表面に、結合物質（リガンド）であるマウスＩｇＧの濃度１００μｇ／ｍｌ、ｐＨ５溶液を滴下し、次いで、１ｍｏｌ／Ｌのエタノールアミン水溶液によりブロキングを行なった。なお、本実施例においてはセンサチップ表面のマウスＩｇＧが固定化された領域を観測領域、マウスＩｇＧが固定化されていない領域を参照領域として、それぞれ１箇所ずつ観測を行なった。
【００９４】
［２．表面プラズモン共鳴センサによる分析］
このセンサチップを、表面プラズモン共鳴センサＢＩＡＣＯＲＥＸ（ＢＩＡＣＯＲＥ社製）に装着し、バッファとしてＨＥＰＳを用いて、検体（アナライト）であるアンチマウスＩｇＧの濃度１０μｇ／ｍｌ、ｐＨ７．４溶液（試料流体）を流速１００μｌ／ｍｉｎで流しながら、波長７６０ｎｍの光を照射して、反射光の観測を行なった。
観測の結果を図１５に示す。なお、観測結果にあるＲＵは、本実施例において使用したＢＩＡＣＯＲＥ社の表面プラズモンセンサでは、その表面プラズモン共鳴センサの共鳴角度を表わす単位で、共鳴角度０．１°が１０００ＲＵに相当する。
【００９５】
［３．ノイズの除去］
【００９６】
観測領域を観測した観測信号を、コンピュータを用いた観測信号フィルタでフィルタリングし、参照領域を観測した参照信号をコンピュータを用いた参照信号フィルタでフィルタリングし、フィルタリング後の観測信号からフィルタリング後の参照信号を減算して差信号として、差信号をコンピュータを用いた後処理フィルタでフィルタリングした。
【００９７】
このとき、観測信号フィルタ、参照信号フィルタ、及び、後処理フィルタとしては、それぞれ非線形関数Ｆが図１０（ａ）で表わされるε−フィルタを実現するプログラムを使用した。
【００９８】
また、実測データでは小振幅のノイズの振幅が２ＲＵ以下であったので、各ε−フィルタのεの値は、ε＝４．０とした。また、フィルタ係数ａｉは図１６のグラフで表わされる係数を用いた。
【００９９】
ノイズ除去をした結果のうち、図１５のリガンドの固定化過程のグラフを拡大して図１７（ａ）に示す。また、図１７（ａ）の二点鎖線で囲んだ部分Ａをさらに拡大して、図１７（ｂ）に示す。さらに、図１７（ｂ）の二点鎖線で囲んだ部分Ｂをさらに拡大して、図１８に示す。図１７、１８において、実線は上述したノイズの除去を行なった結果を表わす。
【０１００】
また比較例として、図１７（ｂ）及び図１８に、観測信号フィルタ、参照信号フィルタ、及び、後処理フィルタによるフィルタリングを行なわず、単に観測信号から参照信号を減算することによりノイズの除去を行なった結果を破線で示す。
【０１０１】
図１８から分かるように、観測信号フィルタ、参照信号フィルタ、及び後処理フィルタによるフィルタリングを行ない、また、観測信号から参照信号を減算したことによって、正確な分析の妨げとなるノイズを除去することができる。
【０１０２】
［ＩＩ．実施例２］
センサチップとして１０ｍｍ角のグレーティング（回折格子）を有する２５ｍｍ角の金チップを用い、これを共鳴角検出型のＳＰＲ測定装置ＦＬＥＸ  ＣＨＩＰＳ  Ｋｉｎｅｔｉｃ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｓｙｓｔｅｍ（ＨＴＳ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ  Ｉｎｃ．）に取り付け、センサチップのある領域を観測領域とし、図２０（ｂ）に示すような観測領域の周囲の領域を参照領域とした。センサチップに、流速５００μｌ／ｍｉｎで１時間純水を流しながら、ＬＥＤを平行光にして照射して、観測領域及び参照領域からの反射光の観測を行ない、観測領域からの反射光の観測結果を観測信号ＲＯＩ、参照領域からの反射光の観測結果を参照信号ＲｅｆＲＯＩとして測定した。
【０１０３】
観測信号ＲＯＩに、所望信号として１０ｍｄｅｇの大きさの矩形波を４８００秒間加算した。以下、観測信号ＲＯＩは所望信号を加算されたものをいうこととする。
所望信号を加算した観測信号ＲＯＩ、及び、参照信号に、実施例１と同様にして、観測信号フィルタによるフィルタリング、及び、参照信号フィルタによるフィルタリングを行ない、フィルタリング後の観測信号からフィルタリング後の参照信号を減算して差信号とし、差信号をコンピュータを用いた後処理フィルタでフィルタリングし、ノイズ除去について検討した。
【０１０４】
観測信号ＲＯＩを図２１に、参照信号を図２２に、観測信号フィルタによりフィルタリングした観測信号ＲＯＩを図２３に、参照信号フィルタによりフィルタリングした参照信号ＲｅｆＲＯＩを図２４に、フィルタリング後の観測信号ＲＯＩからフィルタリング後の参照信号ＲｅｆＲＯＩを減算した差信号を図２５に、後処理フィルタでフィルタリングした差信号を図２６に、それぞれ示す。
【０１０５】
また、比較例として、従来のサブトラクション法により、観測信号ＲＯＩから参照信号ＲｅｆＲＯＩを減算した結果を図２７に示す。
さらに、従来との違いを明確にするために、図２６に示した信号と図２７で示した信号とを重ねて図２８に示す。また、図２８に示したグラフの１９００ｓｅｃ近傍の立ち上がり付近の拡大図を図２９に示し、また、図２８に示したグラフの２２００ｓｅｃ近傍の波形の頂上付近の拡大図を図３０に示し、また、図２８に示したグラフの２６００ｓｅｃ近傍の立下り付近の拡大図を図３１に示す。なお、図２８〜図３１において、図２６に示した信号は実線で示し、図２７に示した信号は一点鎖線で示す。
【０１０６】
図２１〜図２６から分かるように、観測信号フィルタ、参照信号フィルタ、及び後処理フィルタによるフィルタリングを行ない、また、観測信号から参照信号を減算したことによって、正確な分析の妨げとなるノイズを除去し、当初観測信号ＲＯＩに加算した所定信号に近い信号を得ることができる。
また、図２７〜図３１から分かるように、本発明のＳＰＲセンサを用いれば、従来のようなサブトラクション法よりも確実にノイズの除去を行なうことができる。
【０１０７】
【発明の効果】
以上詳述したように、本発明の表面プラズモン共鳴センサ及びバイオセンサによれば、検出した信号からノイズを除去し、正確な分析を行なうことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態としての表面プラズモン共鳴センサの概要を示す模式図である。
【図２】本発明の第１実施形態としての表面プラズモン共鳴センサの分析部で行われる処理を説明するブロック図である。
【図３】本発明の第１実施形態としての表面プラズモン共鳴センサによるノイズの除去を説明するために模式的に示す信号のグラフであり、（ａ）は観測信号を表し、（ｂ）は参照信号を表す。
【図４】本発明の第１実施形態としての表面プラズモン共鳴センサによるノイズの除去を説明するために模式的に示す信号のグラフであり、（ａ）は観測信号を表し、（ｂ）は参照信号を表す。
【図５】本発明の第１実施形態としての表面プラズモン共鳴センサによるノイズの除去を説明するために模式的に示す信号のグラフである。
【図６】本発明の第１実施形態としての表面プラズモン共鳴センサによるノイズの除去を説明するために模式的に示す信号のグラフである。
【図７】本発明の第１実施形態としての表面プラズモン共鳴センサの要部を拡大して模式的に示す平面図である。
【図８】図８（ａ）は本発明の第２実施形態としての表面プラズモン共鳴センサの要部を拡大して模式的に示す平面図であり、図８（ｂ）はその変形例を模式的に示す平面図である。
【図９】本発明の第２実施形態としての表面プラズモン共鳴センサの分析部で行われる処理を説明するブロック図である。
【図１０】（ａ）〜（ｅ）はそれぞれ、本発明の第１、第２実施形態に用いられるε−フィルタを説明するグラフである。
【図１１】本発明の第２実施形態の変形例を説明するためのブロック図である。
【図１２】ε−フィルタの基本回路構成の一例を示すブロック図である。
【図１３】観測信号フィルタ及び参照信号フィルタの一例を示すブロック図である。
【図１４】後処理フィルタの一例を示すブロック図である。
【図１５】本発明の実施例１の結果を示すグラフである。
【図１６】本発明の実施例１に用いたε−フィルタのフィルタ係数を説明する図である。
【図１７】本発明の実施例１の結果を示すグラフであり、（ａ）は図１５に示すグラフの要部を拡大して示すグラフ、（ｂ）は（ａ）の要部を更に拡大して示すグラフである。
【図１８】図１７（ｂ）の要部を拡大して示すグラフである。
【図１９】スポットジグを示す斜視図である。
【図２０】（ａ），（ｂ）はいずれも、観測領域及び参照領域の位置の例を示す図である。
【図２１】本発明の実施例２の観測信号を示すグラフである。
【図２２】本発明の実施例２の参照信号を示すグラフである。
【図２３】本発明の実施例２における、観測信号フィルタによるフィルタリング後の観測信号を示すグラフである。
【図２４】本発明の実施例２における、参照信号フィルタによるフィルタリング後の参照信号を示すグラフである。
【図２５】本発明の実施例２における差信号を示すグラフである。
【図２６】本発明の実施例２における、後処理フィルタでフィルタリングした後の差信号を示すグラフである。
【図２７】本発明の実施例２において、観測信号から参照信号を減算した信号を示すグラフである。
【図２８】実施例２のノイズ除去と、従来のサブトラクション法によるノイズ除去とを比較するためのグラフである。
【図２９】図２８の立ち上がり部付近を示す拡大図である。
【図３０】図２８の波形の頂上付近を示す拡大図である。
【図３１】図２８の立ち下り部付近を示す拡大図である。
【符号の説明】
１  表面プラズモンセンサ（ＳＰＲセンサ）
２  センサチップ
２ａ  観測領域
２ｂ  参照領域
３  ＬＥＤ（発光ダイオード）
４  ＣＣＤカメラ
５  分析部
６，８  ε−フィルタ
７  減算装置
９  重み付け部
１０  合算部
１１  スポットジグ
１２  ボディ
１２ａ  台部
１３  蓋部
１３ａ  孔
１４  スポイト
【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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