(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の要素臭を調合することによって対象臭を生成する嗅覚ディスプレイに用いられる要素臭を、要素臭決定装置が決定する要素臭決定方法であって、
質量分析器によって分析された複数の候補要素臭の質量分析データを取得する質量分析データ取得ステップと、
ＮＭＦ法を用いて、取得された前記候補要素臭の質量分析データから複数の基底ベクトルを抽出する基底ベクトル抽出ステップと、
抽出された前記基底ベクトルを、実存する単一臭のマススペクトルを用いて近似することによって近似ベクトルを生成し、生成された前記近似ベクトルを要素臭として決定する要素臭決定ステップと、
を含むことを特徴とする要素臭決定方法。
【請求項２】
前記要素臭決定ステップでは、
非負拘束最小二乗法を用いて、前記近似ベクトルを構成する前記単一臭のマススペクトルにかかる係数を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の要素臭決定方法。
【請求項３】
前記単一臭は、前記複数の候補要素臭のいずれかである
ことを特徴とする請求項２に記載の要素臭決定方法。
【請求項４】
複数の要素臭を調合することによって対象臭を生成する嗅覚ディスプレイに用いられる要素臭を決定する要素臭決定装置であって、
質量分析器によって分析された複数の候補要素臭の質量分析データを取得する質量分析データ取得部と、
ＮＭＦ法を用いて、取得された前記候補要素臭の質量分析データから複数の基底ベクトルを抽出する基底ベクトル抽出部と、
抽出された前記基底ベクトルを、実存する単一臭のマススペクトルを用いて近似することによって近似ベクトルを生成し、生成された前記近似ベクトルを要素臭として決定する要素臭決定部と、
を備えることを特徴とする要素臭決定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、嗅覚ディスプレイにおいて用いられる要素臭を決定するための方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザに様々な匂いを提供するために、嗅覚ディスプレイが用いられている。嗅覚ディスプレイは、多くの要素臭から選択された要素臭を調合することによって、ユーザが選択した様々な匂いを提供する装置である。従来の嗅覚ディスプレイでは、より実際の匂いに近い様々な匂いを提供するために、取り扱う要素臭の数を増やすための工夫が行われており、数十程度の要素臭を瞬時に調合することが可能となっている（例えば、特許文献１，２参照）。
【０００３】
近年、より実際の匂いに近い様々な匂いを提供するのに好適な要素臭を決定することが、嗅覚ディスプレイの課題の一つとなっている。非特許文献１では、匂い分子の形状に基づく７原臭説が開示されているが、７つの要素臭では、様々な匂いを提供するには不十分である。一方、非特許文献２では、嗅覚レセプタの数は、遺伝子工学の手法に基づいて３４７であるとされているが、嗅覚レセプタに対応する３４７種類の要素臭を用意するのは大変であり、また、３４７種類の要素臭の全てが重要な貢献をしているかは不明である。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２７７３６７号公報
【特許文献２】国際公開第２００７／１２２８７９号パンフレット
【非特許文献１】E. Amoore, 原訳  匂い−その分子構造、恒星社厚生閣版、１９７２年
【非特許文献２】S. S. Sciffman, T. C. Pearce, Handbook of Machine olfaction, T. C. Pearce et al, Eds., Wiley-VCH, 2003, p22.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このように、嗅覚ディスプレイに用いられる要素臭が７種類では、様々な匂いを提供するには不十分であり、一方、３４７種類では多すぎる。これに対し、数十程度の要素臭を瞬時に調合可能な嗅覚ディスプレイが開発されたため、数十程度の汎用的な要素臭を決定することができれば、大部分の匂いを提供することが可能な嗅覚ディスプレイを実現することができると期待されている。
【０００６】
本発明は、前記事情を鑑みて創案されたものであり、数十程度の汎用的な要素臭を決定することが可能な、嗅覚ディスプレイ用の要素臭決定方法及び要素臭決定装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記課題を解決するため、本発明は、複数の要素臭を調合することによって対象臭を生成する嗅覚ディスプレイに用いられる要素臭を、要素臭決定装置が決定する要素臭決定方法であって、質量分析器によって分析された複数の候補要素臭の質量分析データを取得する質量分析データ取得ステップと、ＮＭＦ法を用いて、取得された前記候補要素臭の質量分析データから複数の基底ベクトルを抽出する基底ベクトル抽出ステップと、抽出された前記基底ベクトルを、実存する単一臭のマススペクトルを用いて近似することによって近似ベクトルを生成し、生成された前記近似ベクトルを要素臭として決定する要素臭決定ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００８】
前記要素臭決定ステップでは、非負拘束最小二乗法を用いて、前記近似ベクトルを構成する前記単一臭のマススペクトルにかかる係数を決定することが好ましい。
【０００９】
また、前記単一臭は、前記複数の候補要素臭のいずれかであることが好ましい。
【００１０】
また、本発明の要素臭決定装置は、複数の要素臭を調合することによって対象臭を生成する嗅覚ディスプレイに用いられる要素臭を決定する要素臭決定装置であって、質量分析器によって分析された複数の候補要素臭の質量分析データを取得する質量分析データ取得部と、ＮＭＦ法を用いて、取得された前記候補要素臭の質量分析データから複数の基底ベクトルを抽出する基底ベクトル抽出部と、抽出された前記基底ベクトルを、実存する単一臭のマススペクトルを用いて近似することによって近似ベクトルを生成し、生成された前記近似ベクトルを要素臭として決定する要素臭決定部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、数十程度の汎用的な要素臭を決定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について、適宜図面を参照しながら説明する。同様の部分には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１３】
図１は、本発明の実施形態に係る要素臭決定装置を示すブロック図である。図２は、本発明の実施形態に係る要素臭決定方法を示すフローチャートである。要素臭決定装置１０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ及び入出力回路から構成されており、図１に示すように、機能ブロックとして、質量分析データ取得部１１と、基底ベクトル抽出部１２と、要素臭決定部１３と、を備えている。
【００１４】
質量分析データ取得部１１は、質量分析器又は質量分析器データベース２０から、質量分析器によって分析された複数の候補要素臭の質量分析データを取得する（図２の質量分析データ取得ステップＳ１）。質量分析データは、候補要素臭ごとに、当該候補要素臭のＩＤ（例えば、ナンバー等）と、マススペクトルデータすなわちｍ／ｚと、を含むデータである。取得された質量分析データは、基底ベクトル抽出部１２に出力される。
【００１５】
基底ベクトル抽出部１２は、ＮＭＦ（Non-negative Matrix Factorization）法（非負値行列分解法、非負行列因子分解法ともいう）を用いて、取得された質量分析データから複数の基底ベクトルを抽出する（図２の基底ベクトル抽出ステップＳ２）。詳細には、基底ベクトル抽出部１２は、質量分析データのマススペクトルデータからなるデータ行列を用いてＮＭＦ法による反復計算を行い、所望の基底ベクトル数に対応する近似行列を計算することによって、基底ベクトルを抽出する。ＮＭＦ法は、D. D. Lee and H. S. Seung, Nature, 401 (1999) 788等に開示されている手法である。マススペクトルデータは負の値をとらないので、ＮＭＦ法は、マススペクトルデータから基底ベクトルを抽出するのに好適である。抽出された基底ベクトルは、要素臭決定部１３に出力される。
【００１６】
要素臭決定部１３は、抽出された前記基底ベクトルを、実存する単一臭のマススペクトルを用いて近似することによって近似ベクトルを生成し、生成された近似ベクトルを要素臭として決定する（図２の要素臭決定ステップＳ３）。詳細には、要素臭決定部１３は、非負拘束最小二乗法を用いて、近似ベクトルを構成する単一臭のマススペクトルにかかる係数、すなわち、近似ベクトルを構成する単一臭の構成比を決定する。マススペクトルデータは負の値をとらないので、非負拘束最小二乗法は、基底ベクトルを近似する近似ベクトルを構成するマススペクトルデータの構成比を決定するのに好適である。
【００１７】
かかる要素臭決定装置１０による要素臭決定方法では、既に大量のデータが収集されて汎用化されている質量分析器のデータを利用するので、従来の官能検査のデータを利用する方法と比べて、より汎用的な要素臭を決定することができる。
【実施例１】
【００１８】
質量分析器データベースとして、米国ＮＩＳＴによるＮＩＳＴ０５というデータベースを利用した。ＮＩＳＴ０５は、１６．３万のマススペクトルデータを格納しており、本実施形態において、質量分析データ取得部１１が、この中から任意の１万のマススペクトルデータを取得した。
【００１９】
続いて、基底ベクトル抽出部１２が、質量分析データのマススペクトルデータからなるデータ行列を用いてＮＭＦ法による反復計算を行い、所望の基底ベクトル数に対応する近似行列を計算した。図３は、基底ベクトル数及びＮＭＦ法の反復回数を変え、取得されたマススペクトルデータからなるデータ行列と近似行列との残差を計算した結果を示すグラフである。図３に示すように、基底ベクトル数が増加するにつれて残差は減少し、反復回数１００回程度で残差は十分に収束した。
【００２０】
続いて、要素臭決定部１３が、他成分で構成される対象臭を表現可能な基底ベクトルを決定した。基底ベクトル数は、１００とした。ここで、対象臭として、表１に示す構成比を有するりんご臭を採用した。図４は、本発明の比較例に係る、対象臭を表現する基底ベクトルの構成比を決定する方法を説明するグラフであって、基底ベクトルの構成比を、基底ベクトルの射影成分を用いて決定する方法を説明するグラフである。図５は、本発明の実施例１に係る、対象臭を表現する基底ベクトルの構成比を決定する方法を説明するグラフであって、基底ベクトルの構成比を、非負拘束最小二乗法を用いて決定する方法を説明するグラフである。図４及び図５の例において、反復計算の回数は、ともに１０００回である。
【００２１】
【表１】
0005142326.tif 000002
【００２２】
図４に示すように、基底ベクトルの射影成分を用いて基底ベクトルの構成比を決定した場合には、対象臭のマススペクトルと、基底ベクトルからなる近似臭のマススペクトルとのピーク位置が一致せず、近似誤差が大きい。これに対し、図５に示すように、非負拘束最小二乗法を用いて基底ベクトルの構成比を決定した場合には、基底ベクトルからなる近似臭のマススペクトルとのピーク位置が一致し、近似誤差が小さい。
【００２３】
かかる相違は、基底ベクトル間の直交性が原因であると考えられる。基底ベクトル数が少なく、基底ベクトル間の直交性が保たれている間は、どちらの方法でも結果はほぼ同じである。しかし、基底ベクトルは非負という制約を受けるため、基底ベクトル数が増えてくると、基底ベクトル同士が直交しない場合が生じる。比較例に係る射影を用いる方法は、基底ベクトル間の直交性を前提とした方法であるので、直交性が満たされなくなると精度が低下してしまう。
【００２４】
図６は、比較例及び実施例１における、基底ベクトル数と残差との関係を示すグラフである。図６の例において、反復計算の回数は、１０００回である。図６に示すように、基底ベクトル数が６４以下である場合には、比較例における残差と実施例１における残差とはほぼ同じである。しかし、基底ベクトル数が６４を超える場合には、比較例における残差は増加するのに対し、実施例１における残差は減少する。かかる結果により、基底ベクトルの構成比を決定するには、非負拘束最小二乗法の方が安定しており好ましいことがわかった。
【実施例２】
【００２５】
質量分析器データベースとして、精油データベース等を利用した。まず、質量分析データ取得部１１が、１０４種の匂いの構成成分である３２２種の単一臭のマススペクトルデータを取得した。１０４種の匂いの名称を表２に示し、３２２種の単一臭のＩＤ（NIST_ID）及び名称（name）の一覧を表３〜表９に示す。精油データベース等から得られた単一臭のマススペクトルデータは、質量分析器ごとのバラツキを防ぐため、規格化されている。
【００２６】
【表２】
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【表３】
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【表４】
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【表５】
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【表６】
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【表７】
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【表８】
0005142326.tif 000009
【表９】
0005142326.tif 000010
【００２７】
続いて、基底ベクトル抽出部１２が、３２２種のマススペクトルデータからなるデータ行列を用いてＮＭＦ法による反復計算を行い、基底ベクトル数１０に対応する近似行列を計算した。続いて、要素臭決定部１３が、基底ベクトルを近似する近似ベクトルを生成するために、３２２種の単一臭のマススペクトルデータにかかる係数、すなわち、単一臭の構成比を決定し、単一臭によって近似された基底ベクトルの近似ベクトル（すなわち、要素臭）を決定した。決定された３２種の近似ベクトル０１〜３２を構成する単一臭のＩＤ（NIST_ID）とその係数すなわち構成比（ratio）を表１０〜１７に示す。表１０〜表１７における単一臭のＩＤ（NIST_ID）は、表３〜表９における単一臭のＩＤ（NIST_ID）に対応している。なお、かかる近似ベクトルの決定段階において、構成比（ratio）が０．０００１未満の単一臭は省略した。例えば、近似ベクトル０１は、３種の単一臭を調合することによって生成可能である。
【００２８】
【表１０】
0005142326.tif 000011
【表１１】
0005142326.tif 000012
【表１２】
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【表１３】
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【表１４】
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【表１５】
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【表１６】
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【表１７】
0005142326.tif 000018
【００２９】
図７は、ＮＭＦ法を用いて抽出された基底ベクトルの残差と、単一臭によって近似された近似ベクトルの残差と、を示すグラフである。図７には、代表的な２種の基底ベクトルに関して示されている。図７（ａ）（ｂ）に示すように、基底ベクトルは、単一臭を用いて近似可能であることがわかった。
【００３０】
図８は、実施例２の基底ベクトル及び近似ベクトルにおける、ベクトル数と残差との関係を示すグラフである。図８に示すように、ベクトル数が大きくなると、残差の差がやや広がった。近似基底ベクトルの場合には、ベクトル数が５０を超える場合には、残差があまり減少しなくなるので、ベクトル数は３２〜５０が好適であるものと考えられた。
【００３１】
図９は、匂いが１０４種以下の場合における、ＮＭＦ法を用いて抽出された基底ベクトルの残差と、単一臭によって近似された近似ベクトルの残差と、を示すグラフである。図９の場合において、残差は、匂いの数で割った平均残差であり、ベクトル数は３２である。匂いが２６種の場合には単一臭は１１６種、匂いが５２種の場合には単一臭は２１７種、匂いが７８種の場合には単一臭は２８０であった。また、匂いが５２種の場合には、使用する匂いのセットを５通りに変えて残差を計算した。その結果を表１８に示す。
【００３２】
【表１８】
0005142326.tif 000019
【００３３】
図９に示すように、匂いの種類が増加すると誤差が若干増加するように見えるが、表１８に示すように残差のばらつきも大きいため、匂いの種類が増加しても残差が増加するとはいえないことがわかった。したがって、３２種の要素臭を用いれば、１０４種以上の匂いがあったとしても、残差を増加させることなくより多くの匂いを表現することができると考えられた。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の実施形態に係る要素臭決定装置を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る要素臭決定方法を示すフローチャートである。
【図３】基底ベクトル数及びＮＭＦ法の反復回数を変え、取得されたマススペクトルデータからなるデータ行列と近似行列との残差を計算した結果を示すグラフである。
【図４】本発明の比較例に係る、対象臭を表現する基底ベクトルの構成比を決定する方法を説明するグラフであって、基底ベクトルの構成比を、基底ベクトルの射影成分を用いて決定する方法を説明するグラフである。
【図５】本発明の実施例１に係る、対象臭を表現する基底ベクトルの構成比を決定する方法を説明するグラフであって、基底ベクトルの構成比を、非負拘束最小二乗法を用いて決定する方法を説明するグラフである。
【図６】比較例及び実施例１における、基底ベクトル数と残差との関係を示すグラフである。
【図７】ＮＭＦ法を用いて抽出された基底ベクトルの残差と、単一臭によって近似された近似ベクトルの残差と、を示すグラフである。
【図８】実施例２の基底ベクトル及び近似ベクトルにおける、ベクトル数と残差との関係を示すグラフである。
【図９】匂いが１０４種以下の場合における、ＮＭＦ法を用いて抽出された基底ベクトルの残差と、単一臭によって近似された近似ベクトルの残差と、を示すグラフである。
【符号の説明】
【００３５】
１０    要素臭決定装置
１１    質量分析データ取得部
１２    基底ベクトル抽出部１２
１３    要素臭決定部１３
【図１】
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【図２】
0005142326.tif 000021
【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】
0005142326.tif 000026
【図８】
0005142326.tif 000027
【図９】
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