(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習済みモデルにより、マススペクトルから、試料ピークを弁別する疑似スペクトルを生成する生成器と、
前記マススペクトルに含まれるマスピーク群の中から、前記疑似スペクトルに含まれる複数の疑似ピークに対応する複数のマスピークを抽出するピークフィルタと、
を含むことを特徴とするマススペクトル処理装置。
【請求項２】
請求項１記載のマススペクトル処理装置において、
前記生成器の前段に設けられ、全体マススペクトルから複数のマススペクトルを取り出す前処理器を含み、
前記生成器は、前記マススペクトルごとに前記疑似スペクトルを生成する、
ことを特徴とするマススペクトル処理装置。
【請求項３】
請求項２記載のマススペクトル処理装置において、
前記生成器の後段に設けられ、前記複数のマススペクトルから生成された複数の疑似スペクトルに基づいて、合成疑似スペクトルを生成する後処理器を含み、
前記ピークフィルタは前記合成疑似スペクトルに基づいて前記複数のマスピークを抽出する、
ことを特徴とするマススペクトル処理装置。
【請求項４】
請求項３記載のマススペクトル処理装置において、
ｋ番目のマススペクトルの高質量側端部とｋ＋１番目のマススペクトルの低質量側端部とがオーバーラップ関係にあり、
前記後処理器は、前記オーバーラップ関係に従って前記複数の疑似スペクトルを合成する、
ことを特徴するマススペクトル処理装置。
【請求項５】
請求項１記載のマススペクトル処理装置において、
前記ピークフィルタは、前記マスピーク群の中から、前記複数の疑似ピークに基づいて定められる複数の抽出区間に属する複数のマスピークを抽出する、
ことを特徴とするマススペクトル処理装置。
【請求項６】
請求項１記載のマススペクトル処理装置において、
前記マススペクトルに基づいてピークリストを生成するピークリスト生成器を含み、
前記ピークフィルタは前記ピークリストに対して作用する、
ことを特徴とするマススペクトル処理装置。
【請求項７】
情報処理装置においてマススペクトル処理方法を実行するためのプログラムであって、
学習済みモデルにより、マススペクトルから、試料ピークを弁別する疑似スペクトルを生成する機能と、
前記マススペクトルに含まれるマスピーク群の中から、前記疑似スペクトルに含まれる複数の疑似ピークに対応する複数のマスピークを抽出する機能と、
を含むことを特徴とするプログラム。
【請求項８】
学習用全体マススペクトルの断片化により複数の学習用マススペクトルを生成する工程と、
前記複数の学習用マススペクトルに基づいて、試料ピークを弁別する作用を有する複数の学習用疑似スペクトルを作成する工程と、
前記複数の学習用マススペクトル及び前記複数の学習用疑似スペクトルを複数の学習用データとして生成器に与え、前記生成器に学習を行わせることにより、学習済みモデルを生成する工程と、
を含むことを特徴とするモデル生成方法。
【請求項９】
請求項８記載のモデル生成方法において、
前記複数の学習用マススペクトルに含まれる複数の試料ピークの指定を受け付ける工程を含み、
前記複数の試料ピークの指定に基づいて、前記学習用疑似スペクトルに含まれる複数の疑似ピークが生成され、
前記各疑似ピークは試料ピーク弁別のための波形である、
ことを特徴とするモデル生成方法。
【請求項１０】
請求項９記載のモデル生成方法において、
前記複数の疑似ピークは互いに同じ形態を有する、
ことを特徴とするモデル生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マススペクトル処理装置及びモデル生成方法に関し、特に、ピーク弁別技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
試料に対する質量分析によりマススペクトルが生成される。マススペクトルには、一般に、多数のマスピーク（以下、場合により単に「ピーク」という。）が含まれる。それらの中には、試料に由来する複数のピーク（以下、場合により「試料ピーク」という。）の他に、試料に由来しない複数のピーク（以下、場合により「バックグラウンドノイズピーク」という。）が含まれる。通常、バックグラウンドノイズピークは、バックグラウンドレベルにおいてノイズとして存在する。
【０００３】
一般に、試料ピークがシャープな形態を有し、そのピーク幅が狭いのに対し、バックグラウンドノイズピークには、形状面で再現性がなく、ピーク幅が広いという傾向が認められる。マススペクトルから生成されるピークリスト上において、個々のピークごとに試料ピークか否かを判定する場合、個々のピークが有するｍ／ｚ及び強度が参照される。具体的には、通常、ピーク重心に対応するｍ／ｚ、及び、ピーク面積としての強度が参照される。バックグラウンドノイズピークの高さは比較的に低いものの、その面積は比較的に大きいため、単に強度に基づいてピーク弁別を行うと、試料ピークとバックグラウンドノイズピークとを正しく区別することが困難となる。ピーク弁別を的確に行えない場合、試料に含まれる微量成分の質量分析が困難になる。
【０００４】
マススペクトルに含まれる個々のピークが試料ピークであるかバックグラウンドノイズピークであるかを分析者が目視で弁別することは可能であるが、全ピークに対するマニュアル弁別によると、分析者に多大なる負担が生じてしまう。なお、特許文献１には、マススペクトルに含まれる個々のピークを分類する技術が開示されているが、特許文献１には、疑似的なスペクトルに基づくピーク弁別については開示されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−１１２０６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本開示の目的は、分析者の負担の解消又は軽減を図りながら、マススペクトルに含まれる複数の試料ピークを精度良く弁別することにある。あるいは、本開示の目的は、試料ピーク弁別用の学習済みモデルを簡便に生成できる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示に係るマススペクトル処理装置は、学習済みモデルにより、マススペクトルから、試料ピークを弁別する疑似スペクトルを生成する生成器と、前記マススペクトルに含まれるマスピーク群の中から、前記疑似スペクトルに含まれる複数の疑似ピークに対応する複数のマスピークを抽出するピークフィルタと、を含む。
【０００８】
上記構成によれば、マススペクトルから、弁別スペクトルとして機能する人工的な疑似スペクトルが生成される。疑似スペクトルは、マススペクトルに対応する波形、グラフ又は数列であり、それは複数の疑似ピークを含むものである。個々の疑似ピークは、抽出対象となるマスピークを特定、識別する要素であり、それは人工的なピークである。ピークフィルタにおいて、マススペクトルに対して疑似スペクトルを作用させることにより、抽出対象となる複数の試料ピークが抽出され、換言すれば、抽出対象ではない複数のバックグラウンドノイズピークを除去できる。
【０００９】
疑似スペクトルは、マススペクトルを分析する分析者の知識及び経験が反映、蓄積された学習済みモデルにより生成される。マスピークのフィルタリングに際して、そのような学習済みモデルを利用することにより、分析者に匹敵する又はそれ以上のピーク弁別結果を期待できる。上記構成によれば、分析者の作業労力の発生を回避でき又はその作業労力を大幅に軽減できる。ピークフィルタにおいて、マススペクトルに対して抽出スペクトルをゲート信号として作用させてよいし、マススペクトルに対して抽出スペクトルを数学的に作用させてもよい。
【００１０】
実施形態において、マススペクトル処理装置は、前記生成器の前段に設けられ、全体マススペクトルから複数のマススペクトルを取り出す前処理器を含み、前記生成器は、前記マススペクトルごとに前記疑似スペクトルを生成する。
【００１１】
質量分析で得られたマススペクトル（全体マススペクトル）を学習済みモデルによる処理の単位とした場合、学習済みモデルが巨大化及び複雑化してしまうが、上記構成によればそのような問題が生じることを回避できる。また、学習過程において、１つの学習用全体マススペクトルから複数の学習用データを生成できるという利点も得られる。
【００１２】
実施形態において、マススペクトル処理装置は、前記生成器の後段に設けられ、前記複数のマススペクトルから生成された複数の疑似スペクトルに基づいて、合成疑似スペクトルを生成する後処理器を含み、前記ピークフィルタは前記合成疑似スペクトルに基づいて前記複数のマスピークを抽出する。合成疑似スペクトルが複数の疑似スペクトルの集合体として構成されてもよい。
【００１３】
実施形態においては、ｋ番目のマススペクトルの高質量側端部とｋ＋１番目のマススペクトルの低質量側端部とがオーバーラップ関係にあり、前記後処理器は、前記オーバーラップ関係に従って前記複数の疑似スペクトルを合成する。この構成によれば、マススペクトルの両端部に含まれるピークについての弁別精度を高められる。ｋは１以上の整数である。
【００１４】
実施形態において、前記ピークフィルタは、前記マスピーク群の中から、前記複数の疑似ピークに基づいて定められる複数の抽出区間に属する複数のマスピークを抽出する。例えば、疑似ピークごとに、ｍ／ｚ軸方向に広がる抽出区間が定められてもよい。抽出区間内に頂点又は重心が属しているマスピークが抽出されてもよい。抽出区間の大きさが状況に応じて変更されてもよい。
【００１５】
実施形態において、前記マススペクトルに基づいてピークリストを生成するピークリスト生成器を含み、前記ピークフィルタは前記ピークリストに対して作用する。この構成によれば、ピークリスト中の個々のリスト要素つまり個々のマスピークごとに試料ピークか否かが判断される。マススペクトル自体に対して疑似スペクトルを作用させることも考えられる。
【００１６】
本開示に係るマススペクトル処理方法は、学習済みモデルにより、マススペクトルから、試料由来ピークを弁別する疑似スペクトルを生成する工程と、前記マススペクトルに含まれるマスピーク群の中から、前記疑似スペクトルに含まれる複数の疑似ピークに対応する複数のマスピークを抽出する工程と、を含む。この方法は、ハードウエアの機能として又はソフトウエアの機能として実現され得る。後者の場合、マススペクトル処理方法を実行するプログラムが、ネットワークを介して又は記憶媒体を介して、情報処理装置へインストールされる。情報処理装置の概念には、スペクトル処理装置として機能するコンピュータが含まれる。
【００１７】
本開示に係るモデル生成方法は、学習用全体マススペクトルの断片化により複数の学習用マススペクトルを生成する工程と、前記複数の学習用マススペクトルに基づいて、試料ピークを弁別する作用を有する複数の学習用疑似スペクトルを生成する工程と、前記複数の学習用マススペクトル及び前記複数の学習用疑似スペクトルを複数の学習用データとして生成器に与え、前記生成器に学習を行わせることにより、前記学習済みモデルを生成する工程と、を含む。
【００１８】
上記構成によれば、１つの全体マススペクトルから、複数の学習用マススペクトル及び複数の学習用疑似スペクトルが生成されるので、多数の学習用全体マススペクトルを用意できない場合においても学習済みモデルを生成できる。バックグラウンドノイズピークには、形状の再現性に乏しく、幅が広い傾向が認められる。そのような傾向は、マススペクトルの全体にわたって認められるため、１つの全体マススペクトルから複数の学習用データを生成することが許容される。学習済みモデルには、分析者の知識及び経験が蓄積される。そのような学習済みモデルを複数のマススペクトル処理装置に移植することも可能である。
【００１９】
実施形態において、上記モデル生成方法は、更に、前記複数の学習用マススペクトルに含まれる複数の試料ピークの指定を受け付ける工程を含み、前記複数の試料ピークの指定に基づいて、前記学習用疑似スペクトルに含まれる複数の疑似ピークが生成され、前記各疑似ピークは試料ピーク弁別のための波形である。個々の試料ピークの指定は、通常、分析者によって行われる。その指定に基づいて、疑似ピークとして、人工的なピークが生成される。実施形態において、前記複数の疑似ピークは互いに同じ形態を有する。
【発明の効果】
【００２０】
本開示によれば、分析者の負担を解消又は軽減しながら、マススペクトルに含まれる複数のピークを精度良く弁別できる。あるいは、本開示によれば、ピーク弁別用の学習済みモデルを簡便に生成できる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】実施形態に係るマススペクトル処理装置を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係るモデル生成装置を示すブロック図である。
【図３】学習用マススペクトルと学習用疑似スペクトルの関係を示す図である。
【図４】ピークフィルタの作用を示す図である。
【図５】ピークフィルタによる選抜ピークリストの生成を示す図である。
【図６】前処理及び後処理の内容を示す図である。
【図７】マススペクトルを示す図である。
【図８】実施形態に係るマススペクトル処理を行わない場合におけるケンドリックマスディフェクト解析の結果を示す図である。
【図９】実施形態に係るマススペクトル処理を行った場合におけるケンドリックマスディフェクト解析の結果を示す図である。
【図１０】実施形態に係るモデル生成方法を示すフローチャートである。
【図１１】実施形態に係るマススペクトル処理方法を示すフローチャートである。
【図１２】第１変形例を示すブロック図である。
【図１３】第２変形例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、実施形態を図面に基づいて説明する。
【００２３】
図１には、実施形態に係るマススペクトル処理装置の全体構成がブロック図として示されている。マススペクトル処理装置は、例えば、情報処理装置としてのコンピュータにより構成される。質量分析装置内にマススペクトル処理装置が組み込まれてもよい。図１においては、質量分析装置の図示が省略されている。質量分析装置は、イオン源、質量分析部、検出部等によって構成される。質量分析装置により、試料についての質量分析が実施され、これによりマススペクトルが生成される。質量分析装置から出力された信号に基づいて、マススペクトル処理装置において、マススペクトルが生成されてもよい。
【００２４】
図１において、マススペクトル処理装置は、演算部１０、表示器３８及び入力器４５を有する。演算部１０は、例えば、プロセッサにより構成され、具体的には、プログラムに従って動作するＣＰＵにより構成される。表示器３８は、例えば、液晶表示器である。入力器４５は、例えば、キーボード及びポインティングデバイスである。
【００２５】
図１においては、演算部１０が有する複数の機能が複数のブロックとして表現されている。以下、個々のブロックについて詳述する。処理対象となるマススペクトル（以下、全体マススペクトルという。）１１が生成部２０及び前処理器２２に入力されている。また、全体マススペクトル１１は、必要に応じて、出力器３６等にも送られている。
【００２６】
ピークリスト生成器１２は、全体マススペクトル１１に対してピーク探索又はピーク検出を行って、そこに含まれている複数のピークを複数の数値情報で表現したピークリスト１４を生成する。ピークリスト１４は、複数のピークに対応した複数のリスト要素からなり、個々のリスト要素は、後に示すように、ピークの位置や強度等を特定する情報により構成される。ピークリスト１４は、ピークフィルタ１６に送られている。
【００２７】
生成部２０は、図示の構成例において、前処理器２２、疑似スペクトル生成器２６、及び、後処理器３２により構成される。前処理器２２は、全体マススペクトル１１の断片化により、全体マススペクトル１１から複数の断片として複数のマススペクトル２４を取り出すものである。具体的には、ｍ／ｚ軸に沿って部分的な重複関係をもって複数のマススペクトル２４が切り出される。それらが疑似スペクトル生成器２６に順次入力される。
【００２８】
疑似スペクトル生成器２６は、１つのマススペクトル２４から、１つの疑似スペクトル３０を生成するものである。疑似スペクトル生成器２６は、例えば、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）で構成され、それは学習済みモデル２８を有する。学習済みモデル２８の実体は、ＣＮＮパラメータ集合すなわち数値集合である。疑似スペクトル生成器２６がＣＮＮ以外の機械学習型生成器により構成されてもよい。学習済みモデル２８を生成するモデル生成装置及び方法については後に図２等を用いて説明する。
【００２９】
マススペクトル２４には通常、複数のマスピークが含まれ、具体的には、複数の試料ピーク及び複数のバックグラウンドノイズピークが含まれる。複数の試料ピークを抽出し、複数のバックグラウンドノイズピークを除去するために、ピーク弁別作用をもった疑似スペクトル３０が生成されている。具体的には、疑似スペクトル３０には、複数の試料ピークを抽出するための複数の疑似ピークが含まれる。複数の疑似ピークの生成に当たって、実施形態においては、機械学習型生成器が利用されている。これにより、全体マススペクトル１１に対する、又は、個々のマススペクトル２４に対する、ピーク弁別作業が不要とされている。
【００３０】
後処理器３２は、順次生成される複数の疑似スペクトル３０を合成して、全体マススペクトル１１に対応する合成疑似スペクトル３４を生成する。前処理器２２での断片化ルールに対応する合成ルールに従って、複数の疑似スペクトル３０が合成されている。断片化及び合成については後に詳述する。
【００３１】
ピークフィルタ１６は、ピークリスト１４に対して合成疑似スペクトル３４を作用させることにより、選抜ピークリスト１８を生成する。後述するように、合成疑似スペクトル３４に含まれる複数の疑似ピークに基づいて、ｍ／ｚ軸上に複数の抽出区間が設定され、複数の抽出区間に属する複数のマスピークが複数の試料ピークとして抽出される。その際には、例えば、個々のマスピークの重心又は頂点の座標がいずれかの抽出区間に属するか否かが判定される。選抜ピークリスト１８は出力器３６へ送られており、また、スペクトル解析器４０へ送られている。
【００３２】
出力器３６は、表示処理部及び出力処理部として機能するものである。出力器３６には、表示器３８が接続されている。表示器３８には、全体マススペクトル１１、選抜ピークリスト１８、以下に説明するスペクトル解析器４０の解析結果４２、等が表示される。表示器３８に、複数のマススペクトル２４、複数の疑似スペクトル３０、合成疑似スペクトル３４、等が表示されてもよい。出力器３６からネットワークを介して外部装置へデータ４４が転送されてもよい。
【００３３】
スペクトル解析器４０は、フィルタリング後のピークリスト又はマススペクトルを解析するモジュールである。スペクトル解析器４０は、後述するケンドリックマスディフェクト解析を実行する機能を備えている。その解析結果４２は出力器３６へ送られている。
【００３４】
図２には、実施形態に係るモデル生成装置の構成例がブロック図として示されている。モデル生成装置は、図１に示した学習済みモデルを生成する装置である。モデル生成装置は、情報処理装置により構成され、それは例えばコンピュータである。図１に示した情報処理装置と図２に示した情報処理装置は通常、互いに別々の装置であるが、それらが一体化されてもよい。
【００３５】
モデル生成装置は、演算部４６、入力器４７及び表示器４８を有している。演算部４６は例えばプロセッサにより構成され、具体的にはプログラムに従って動作するＣＰＵにより構成される。入力器４７は例えばキーボード及びポインティングデバイスにより構成される。表示器４８は例えば液晶表示器により構成される。
【００３６】
図２においては、演算部４６において実行されるモデル生成方法を構成する複数の工程が複数のブロックにより表現されている。入力される学習用全体マススペクトルの断片化５０により複数の学習用マススペクトルが生成される。個々の学習用マススペクトルは例えば１０２４個の数値により構成される。その内で、低質量側端部（例えば連続する２０個の数値）及び高質量側端部（例えば連続する２０個の数値）がオーバーラップ部分である。
【００３７】
個々の学習用マススペクトルに対してピーク検出５２が適用される。その際には自動的にピーク検出を行う公知技術が利用される。ピーク検出条件が入力器４７を用いて分析者により設定されてもよい。ピーク検出５２の結果としてピークリストが構成される。ピークリストの内容は表示器４８に表示される。
【００３８】
ピークリストを構成する個々のリスト要素つまり個々のピークごとに、分析者により試料ピークであるかバックグラウンドノイズピークであるかが目視で判断され（符号５４参照）、その判断結果５５が入力器４７を利用して入力される。例えば、個々の試料ピークが分析者により指定される。個々のバックグラウンドノイズピークの指定により複数の試料ピークが間接的に指定されてもよい。試料ピークの指定に際しては、ピーク形態が参照され、また、ｍ／ｚ（例えば重心のｍ／ｚ）、強度（例えばピーク面積）、ピーク幅（半値幅）等が参照される。
【００３９】
波形生成５６では、指定されたピークごとに所定の波形が生成される。例えば、一定の高さをもった同じ波形が生成される。例えば、正規分布（ガウス関数）、二等辺三角形、等の関数、図形等が生成される。実施形態では、所定の半値幅を有する正規分布が生成されている。マススペクトル中に含まれる各試料ピークが一定の高さをもった所定の波形に置換されることになる。その際において、指定されたピークの幅よりも、所定の波形の幅を大きくしてもよい。もっとも、その幅を可変にしてもよい。複数の試料ピークつまり複数の疑似ピーク位置の指定により、マススペクトル中の複数のバックグラウンドノイズピークは棄却される。波形生成５６の結果、疑似スペクトルが生成される。
【００４０】
モデルを生成する生成器５８に順次与えられる学習用データ６０は、断片化５０により生じたマススペクトル６０Ａと、それを基礎として生成された疑似スペクトル６０Ｂと、により構成される。前者に対して後者が近付くようにＣＮＮパラメータセットが優良化される。例えば、１つのマススペクトルから、例えば、数個、数十個、数百個又は数千個の学習データが得られる。通常、複数のマススペクトルを基礎として、必要な個数の学習用データ６０が生成される。十分な学習過程を経て生成された学習済みモデル６２が１又は複数のマススペクトル処理装置に与えられる。例えば、学習済みモデル６２の生成に際しては千個以上の試料ピークが利用される。
【００４１】
図３には、学習用マススペクトル（正確にはその一部）７０及び学習用疑似スペクトル（正確にはその一部）７２が例示されている。後者は前者から生成されたものである。例えば、マススペクトル７０には複数のマスピーク７４〜７９が含まれるところ（それら以外のマスピークも含まれる）、その内でマスピーク７４，７８，７９が試料ピークであるとする。その前提の下では、疑似スペクトル７２に、マスピーク７４，７８，７９に対応する疑似ピーク８０，８１，８２が含まれる。各疑似ピーク８０，８１，８２はそれぞれ同じ急峻な形態を有している。疑似スペクトル７２には、バックグラウンドノイズピークに対応する疑似ピークは含まれていない。図３に示したマススペクトル７０及び疑似スペクトル７２が学習用データとして機械学習型の生成器に与えられる。
【００４２】
図４には、ピークフィルタでの処理が模式的に概念的に示されている。図４の上段にはマススペクトル８６が示されており、その中段には疑似スペクトル８８が示されており、その下段にはフィルタリングされたマススペクトル９０が示されている。実際には、ピークリストがピークフィルタで処理される。
【００４３】
マススペクトル８６から疑似スペクトル８８が生成される。その際には機械学習型の生成器が機能する。マススペクトル８６には、複数のマスピーク９２が含まれている。疑似スペクトル８８には、試料に由来するピークを弁別するための複数の疑似ピーク９４が含まれる。疑似ピーク９４ごとにその両端間の区間として抽出区間９６が設定される。いずれかの抽出区間９６に重心が属するマスピーク９２が抽出対象となる。例えば、疑似ピーク９４ａにより抽出区間９６ａが設定され、そこに重心が含まれるマスピーク９２ａが抽出される。フィルタリング後のマススペクトル９０には、抽出対象となったマスピーク９２ａに対応するマスピーク９２ｂが含まれる。
【００４４】
上記の処理では、疑似ピーク９４の高さ９５は直接的には利用されておらず、その幅が利用されている。幅を規定できる各種の関数又は図形を利用して疑似ピーク９４を人工的に生成し得る。疑似ピーク９４の高さを重みとして利用することも考えられる。
【００４５】
マススペクトル８６に対して閾値９８を用いた前処理を適用してもよい。例えば、閾値９８よりも小さいピークを事前に除外してもよい。閾値９８を可変できるように構成するのが望ましい。疑似スペクトル８８に対して閾値１００を設定し、閾値１００で定義される幅を抽出区間として定めてもよい。その場合、各疑似ピークが尖塔形を有しているので、閾値１００の変更により、個々の抽出区間の大きさを可変し得る。
【００４６】
図５には、ピークフィルタで実行される処理の内容がより具体的に示されている。マススペクトルに基づいてピークリスト１０２が生成される。ピークリスト１０２は、複数のピークに対応する複数のリスト要素１０４により構成される。個々のリスト要素１０４は、ｍ／ｚ１０６を示す数値、及び、強度１０８を示す数値、を含んでいる。更に、半値幅、分解能等の数値が含まれてもよい。符号１０８ａは疑似スペクトルの作用により抽出されるピーク（リスト要素）を示している。選抜ピークリスト１１０は、フィルタリング後のピークリストである。それは試料ピークを示す複数のリスト要素１１２により構成されている。ピークリスト１０２からの選択の他、リスト要素１１４を追加することにより、選抜ピークリスト１１０が作成されてもよい。
【００４７】
図６には、前処理器及び後処理器で行われる処理が例示されている。全体マススペクトル２００から複数のマススペクトル２０４ｍ−１、２０４ｍ、２０４ｍ＋１が取り出される。ｍは整数であり、ｍ−１，ｍ，ｍ＋１は並び順を示している。隣接する２つのマススペクトル間に跨がってオーバーラップ部分２０６が生じている。すなわち、マススペクトル２０４ｍの高質量側端部と、それに隣接するマススペクトル２０４ｍ＋１の低質量側端部とが重なり合っている。
【００４８】
複数のマススペクトル２０４ｍ−１，２０４ｍ，２０４ｍ＋１に基づいて複数の疑似スペクトル２０８ｍ−１，２０８ｍ，２０８ｍ＋１が生成される。複数の疑似スペクトル２０８ｍ−１，２０８ｍ，２０８ｍ＋１の合成により、合成疑似スペクトル２０２が生成される。その際、個々のオーバーラップ部分２０６が以下のように処理される。
【００４９】
個々の疑似スペクトル（ここでは疑似スペクトル２０８ｍに着目する）において、低質量側のオーバーラップ部分の内で、センター位置Ｃ１を低質量側に超える半分２１２、及び、高質量側のオーバーラップ部分の内で、センター位置Ｃ２を高質量側に超える半分２１２は、ピークフィルタ処理では利用されない。疑似スペクトル２０８ｍの機能が実際に発揮されるのは区間２１０ｍである。同じく、低質量側及び高質量側に隣り合う２つ疑似スペクトル２０８ｍ−１，２０８＋１において、それらの機能が実際に発揮されるのは区間２１０ｍ−１，２１０ｍ＋１である。
【００５０】
複数の疑似スペクトル２０８ｍ−１，２０８ｍ，２０８ｍ＋１それら全体としてフィルタリングを行えない隙間は生じていない。そのようなオーバーラップ部分の調整が上記合成の実体であり、そのような調整の結果が合成疑似スペクトル２０２である。複数の疑似スペクトル２０８ｍ−１，２０８ｍ，２０８ｍ＋１を物理的又は電子的に一体化させる処理まで行う必要はない。なお、疑似ピークが２つの区間に跨がって存在する場合、その疑似ピークを分割して２つの区間に振り分けてもよいし、いずれか一方の区間を拡張させてもよい。
【００５１】
なお、個々のマススペクトル及び個々の疑似スペクトルは例えば１０２４個の数値によって構成される。その内で各端部は例えば２０個の数値により構成される。本願明細書において挙げる数値はいずれも例示である。
【００５２】
図７には、マススペクトルが例示されている。図示されたマススペクトル１２０においては、実施形態に係るピーク弁別によって特定された複数の試料ピークが濃く描かれており（符号１２２を参照）、ピーク弁別の対象にならなかった複数のピークが薄く描かれている（符号１２３を参照）。後者の複数のピークは、バックグラウンドノイズピークとして理解される。
【００５３】
図８及び図９には、図７に示したマススペクトルの解析結果が示されている。具体的には、図８には、実施形態に係るスペクトル処理を適用する前のマススペクトルに基づくケンドリックマスディフェクト解析の結果が示されている。図９には、実施形態に係るスペクトル処理を適用した後のマススペクトルに基づくケンドリックマスディフェクト解析の結果が示されている。図８及び図９に示す散布図において、横軸は以下に説明するKNMを示しており、縦軸は以下に説明するKNDを示している。図９においては、ポリマーシリーズ１２４が明瞭に浮かび上がっている。
【００５４】
ここで、ケンドリックマスディフェクト解析について説明しておく。ある質量Mをもつ分子のケンドリック質量KMは、以下のように定義される。
KM＝M×14／14.01565  ・・・(1)
上記(1)式においては、12C1H2の質量が14とされている。14.01565は、CH2のIUPAC質量である。質量Mの分子がCH2の繰り返し単位の連鎖として構成されている場合、質量Mは以下のように表される。
M＝（14.01565）×n＋α  ・・・(2)
ここで、nは繰り返し構造を構成する繰り返し単位の個数であり、αは繰り返し構造以外の部分の質量である。上記(2)式を上記(1)式に代入すると、以下のようになる。
KM＝14×n＋14／14.01565×α  ・・・(3)
KMの整数部分が整数KM（NKM）とされ、NKMからKMを差し引いた値がケンドリックマスディフェクト（KMD）とされる。
【００５５】
図１０には、実施形態に係るモデル生成方法がフローチャートとして示されている。Ｓ１０では、全体マススペクトルの断片化により、マススペクトルが生成される。Ｓ１２では、マススペクトルに対してピーク検索が実行され、これによりピークリストが生成される。Ｓ１０に先立ってＳ１２が実行されてもよい。Ｓ１４では、ピークリスト中の複数のマスピークの中から、複数の試料ピークが指定される。その指定はマススペクトル分析に関する知識及び経験を有する分析者によって行われる。指定の結果、複数の試料ピークからなる選抜ピークリストが構成される。Ｓ１６では、選抜ピークリストに基づいて疑似スペクトルが生成される。その際、試料ピークごとに所定の波形が生成される。Ｓ１８では、断片化により生じた１つのマススペクトルとそれを基礎として生成された１つの疑似スペクトルとが１つの学習用データとして生成器に与えられ、その学習が行われる。Ｓ２０で示されるように上記過程がマススペクトルごとに繰り返される。
【００５６】
以上により学習済みモデルが生成される。その学習済みモデルは１又は複数のスペクトル解析装置へ移植される。学習済みモデルがインターネット上のクラウドにアップロードされ、そのクラウドから複数のスペクトル処理装置へ学習済みモデルがダウンロードされてもよい。
【００５７】
図１１には、マススペクトル処理方法がフローチャートとして示されている。Ｓ３０では、マススペクトル処理装置に対して全体マススペクトルが与えられる。Ｓ３２では、全体マススペクトルに対するピーク探索によりピークリストが生成される。Ｓ３４では、全体マススペクトルの断片化により複数のマススペクトルが順次生成される。Ｓ３６では、マススペクトルごとに学習済みモデルにより疑似スペクトルが生成される。Ｓ３８では複数の疑似スペクトルに基づいて合成疑似スペクトルが生成される。Ｓ４０では、合成疑似スペクトルに基づいてピークリストがフィルタ処理され、これにより選抜ピークリストが生成される。Ｓ４２では、選抜ピークリストに対する解析等が実行される。
【００５８】
図１２には、マススペクトル処理装置の第１変形例が示されている。図１２はその要部を示すブロック図である。ピークフィルタ１６０の前段にはピークリスト生成器は設けられておらず、その後段にピークリスト生成器１６２が設けられている。生成部２０Ａは、図１に示した生成部と同様、前処理器２２、学習済みモデルを有する疑似スペクトル生成器２６、及び、後処理器３２により構成される。第１変形例では、ピークフィルタ１６０において、全体マススペクトルに対してフィルタ処理が施されている。例えば、複数の試料ピーク以外の部分が抑圧されている。必要に応じて、ピークリスト生成器１６２により、フィルタ処理後の全体マススペクトルからピークリストが生成される。全体マススペクトルそれ自体のフィルタ処理が必要な場合、第１変形例を採用するのが望ましい。全体マススペクトルにおいて、弁別された複数の試料ピークが特定色又は特定マーカーによって識別表現されてもよい。
【００５９】
図１３には、マススペクトル処理装置の第２変形例が示されている。図１３はその要部を示すブロック図である。第２変形例では、マススペクトルの断片化は行われておらず、全体マススペクトルが学習済みモデル１５２を有する疑似スペクトル生成器１５０に与えられている。疑似スペクトル生成器１５０において、全体マススペクトルに対応する大きな疑似スペクトルが生成され、それがピークフィルタ１５６に与えられている。ピークフィルタ１５６では、ピークリスト生成器１５４で生成されたピークリストに対するフィルタ処理が実行され、これにより複数の試料ピークが抽出されている。全体マススペクトルを構成するデータ数が少ない場合、第２変形例を採用するのが望ましい。
【００６０】
以上の実施形態においては、試料ピークの形態とバックグラウンドノイズピークの形態の差に基づくピーク弁別の知見を生成器に機械学習させ、これにより学習済みモデルを生成することができる。そのような学習済みモデルを利用してマススペクトルから疑似スペクトルを生じさせることにより、信頼性の高いフィルタリング情報を得られる。その際において、分析者等の作業上の負担は基本的に生じない。
【００６１】
マススペクトルに対するフィルタリングを実施しながら、それと並行して、モデルに再学習を行わせて、より優秀な学習済みモデルが生成されるようにしてもよい。その場合にはフィルタリング後のピークリスト又はマススペクトルに対して分析者の補完的な修正を行うようにしてもよい。
【００６２】
分析者によるマニュアル弁別によると、その者の知識や経験に応じて弁別結果がばらついたり、また、同じピークであっても判断が分かれたりすることがあるが、上記実施形態によれば、ピーク弁別を安定して行えるという利点を得られる。
【００６３】
ｍ／ｚ軸上の位置に応じてマスピークを構成する点数が異なる場合、いずれの位置でもマスピークを構成する点数が同じになるように、マススペクトルに対して補間処理又は間引き処理を施してもよい。
【符号の説明】
【００６４】
１０  演算部、１２  ピークリスト生成部、１６  ピークフィルタ、２０  生成部、２２  前処理器、２６  疑似スペクトル生成器、２８  学習済みモデル、３２  後処理器。
【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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