(57)【要約】【目的】 構成を簡素化し、かつ少ない学習回数で測定値に基づく物理源の物理量の解析を行なう。
【構成】 既知の情報に基づいて複数の物理公式演算ユニット１１，１２，・・・１ｍにより、物理量に基づいて主要部が定められている物理公式の演算を行ない、シグマ・ユニット２により累積加算して誤差演算器３により実際の測定値との差を算出し、物理公式演算ユニット
１１，１２，・・・１ｍの補正部１１ａ，１２ａ，・・
・１ｍａにより物理公式に含まれる変数を上記差が小さくなるように補正する。上記一連の処理を必要回数だけ反復した後に、情報収集ユニット４により補正された変数を収集して物理量解析結果として出力する。

(2)1【特許請求の範囲】【請求項１】 個々の物理源から離れた任意箇所において測定可能な物理量が物理源の物理量と観測条件とを含む所定の演算式に基づいて算出可能であるとともに、複数の物理源から離れた任意箇所において測定可能な物理量に線形加算性が成立する場合に物理源の物理量を物理源から離れた所定箇所において測定された物理量に基づいて解析する方法であって、既知の情報に基づいて物理量の種類に対応して定まる複数の演算式の演算を行ない、各演算式の演算結果を累積加算して得られる値と測定した物理量との差を算出し、算出した差に基づいて各演算式に含まれる複数の変数を補正し、差が十分に小さくなるまで上記一連の処理を反復してから各物理公式に含まれる補正された変数を物理量解析結果として出力することを特徴とする物理量解析方法。
【請求項２】 個々の物理源から離れた任意箇所において測定可能な物理量が物理源の物理量と観測条件を含む所定の演算式に基づいて算出可能であるとともに、複数の物理源から離れた任意箇所において測定可能な物理量に線形加算性が成立する場合に各物理源の物理量を物理源から離れた所定箇所において測定された物理量に基づいて解析する装置であって、解析対象となる物理量の原因の個数よりも多い個数の、上記演算式に基づく演算を行なう物理公式演算手段（１１）（１２）・・・（１ｍ）と、各物理公式演算手段（１１）（１２）・・・（１ｍ）から出力される演算結果を累積加算する累積加算手段（２）と、累積加算手段（２）から出力される累積加算結果と物理量計測値とを入力として誤差を算出す
る誤差算出手段（３）と、算出誤差に基づいて各物理公式演算手段（１１）（１２）・・・（１ｍ）における物
理量の原因の補正を行なう補正手段（１１ａ）（１２ａ）・・・（１ｍａ）と、補正手段（１１ａ）（１２ａ）・・・（１ｍａ）による補正が施された結果を収集
して物理源の物理量解析結果として出力する補正結果収集手段（４）とを含むことを特徴とする物理量解析装置。
【請求項３】 個々の物理源から離れた任意箇所において測定可能な物理量が、抗原抗体反応により光導波路（３１）の近傍に拘束される螢光標識体（３５）の量であり、所定の演算式が、光導波路（３１）を全反射しながら伝播する励起光を導入したことに応じて光導波路（３１）から出射される螢光の強度を規定する実験式であり、物理公式演算手段（１１）（１２）・・・（１ｍ）の個数が実験式に含まれる未知数の数よりも少なくない所定数であり、補正結果収集手段（４）が少なくとも免疫螢光および非特異吸着螢光に対応する補正された
未知数を免疫測定結果として出力するものである請求項
２に記載の物理量解析装置。
【請求項４】 個々の物理源から離れた任意箇所において測定可能な物理量が、酵素の存在下において生成さ

10

20

30

40

50

特開平５−９４５４３
2
れ、あるいは消失される物質の量であり、所定の演算式
が、酵素固定化膜（５３）に直接または間接に被検溶液を点着したことに応じて酵素固定化膜（５３）を支持す
る下地電極（５１）から出力される電気信号の強度を規定する式であり、物理公式演算手段（１１）（１２）・・・（１ｍ）の個数が式に含まれる未知数の数よりも少なくない所定数であり、補正結果収集手段（４）が少な
くとも酵素反応を行なう物質の濃度に対応する補正された未知数を該当する物質の濃度測定結果として出力するものである請求項２に記載の物理量解析装置。
【請求項５】 個々の物理源から離れた任意箇所において測定可能な物理量が物理源の物理量と観測条件を含む所定の演算式に基づいて算出可能であるとともに、複数の物理源から離れた任意箇所において測定可能な物理量に線形加算性が成立する場合であり、かつ解析対象となる物理量が物理源が有している物理的性質であり、この物理量を物理源から離れた所定箇所において測定された物理量に基づいて解析する装置であって、物理源に対して波を放射する送波手段（７）と、物理源から反射される波を受波して物理量測定値を得る複数個の受波手段（ｉ）と、物理的性質に対応する物理公式に基づく演算を行なう複数個の物理公式演算手段（１１）（１２）・・・（１ｍ）と、各物理公式演算手段（１１）（１２）・・・（１ｍ）から出力される演算結果を累積加算する
累積加算手段（２）と、累積加算手段（２）から出力される累積加算結果と受波手段（ｉ）により得られる物理量計測値とを入力として誤差を算出する誤差算出手段（３）と、算出誤差に基づいて各物理公式演算手段（１１）（１２）・・・（１ｍ）における物理量の原因を規定する値の補正を行なう補正手段（１１ａ）（１２ａ）
・・・（１ｍａ）と、補正手段（１１ａ）（１２ａ）・
・・（１ｍａ）による補正が施された結果を収集して物
理源の物理量解析結果として出力する補正結果収集手段（４）とを含むことを特徴とする物理量解析装置。
【請求項６】 線スペクトル・ノイズが含まれた計測信号から線スペクトル・ノイズを除去する装置であって、線スペクトル・ノイズの種類に対応する個数の、線スペ
クトル・ノイズに対応する物理公式に基づく演算を行なう物理公式演算手段（１１）（１２）・・・（１ｍ）と、各物理公式演算手段（１１）（１２）・・・（１ｍ）から出力される演算結果を累積加算する累積加算手段（２）と、累積加算手段（２）から出力される累積加算結果と測定されたスペクトル信号とを入力として誤差を算出する誤差算出手段（３）と、算出誤差に基づいて
各物理公式演算手段における線スペクトルの原因を規定する値の補正を行なう補正手段（１１ａ）（１２ａ）・
・・（１ｍａ）とを含むことを特徴とする線スペクトル・ノイズ除去装置。
【発明の詳細な説明】【０００１】

(3)特開平５−９４５４３

34【産業上の利用分野】この発明は物理量解析装置に関＊ け変化させる。即ち、各成分の微少な変化量を△ｘ，△し、物理源を含む系の支配法則が所定の演算式として既ｙ，△ｚ，△Ｘ，△Ｙ，△Ｚとすれば、知である場合に、物理源から離れた複数箇所において得Ｐｋ（ｘｋ，ｙｋ，ｚｋ）＝Ｐｋ（ｘｋ＋△ｘ，ｙｋ＋られた物理量計測値と計測時の観測条件に基づいて物理△ｙ，ｚｋ＋△ｚ）
源の物理量を算出する装置に関する。
Ｉｋ（Ｘｋ，Ｙｋ，Ｚｋ）＝Ｉｋ（Ｘｋ＋△Ｘ，Ｙｋ＋【０００２】△Ｙ，Ｚｋ＋△Ｚ）の処理を行なう。
【従来の技術】従来から超伝導量子干渉素子（Superconｆ）後述する推定誤差演算プロセスにより全推定誤差Ｅ
ducting Quantum Interference Device 、以下、ＳＱＵを算出する。
ＩＤと略称する）を用いた複数個のＳＱＵＩＤ磁束計をｇ）退避した全推定誤差Ｅｓとｆ）で算出された全推定
生体に近接させた状態で配置することにより、生体内部 10 誤差Ｅとを比較し、全推定誤差Ｅｓの方が小さければ、の磁場源（物理源の一種）を解析する装置が提案されてｄ）で退避した情報を復帰させる。即ち、いる。
位置情報Ｐｋ（ｘｋ，ｙｋ，ｚｋ）＝Ｐｓ（ｘｓ，ｙ【０００３】この装置は、スーパーコンピュータを用いｓ，ｚｓ）て以下の処理を行なうものである。即ち、
電流ベクトルＩｋ（Ｘｋ，Ｙｋ，Ｚｋ）＝Ｉｓ（Ｘｓ，ａ）複数個のＳＱＵＩＤ磁束計による探査空間に乱数をＹｓ，Ｚｓ）
用いてｍ個の電流素片をばらまく。ここで、電流素片ｉ
全推定誤差Ｅ＝Ｅｓの処理を行なう。
の入力パラメータは位置情報Ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）および電【０００４】また、上記推定誤差演算プロセスは次のと流ベクトルＩ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）であるから、ｘｉ，ｙｉ，おりである。
ｚｉ，Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ（但し、ｉ＝１，２，・・・
Ｉ．各電流素片のパラメータから各測定点ｊ（ｊ＝１，ｍ）の６ｍ個のパラメータを乱数を用いて決定する。
20 ２，・・・Ｎ）における磁場を演算する。即ち、
ｂ）後述する推定誤差演算プロセスにより全推定誤差Ｅ
１）次の２），３）の処理を全ての測定点ｊについて行を算出する。
なう。
ｃ）以下のｄ）からｇ）の処理を反復する。
２）次の３）の処理を全ての電流素片ｉについて行なｄ）任意に電流素片を選択し、該当する電流素片ｋのパう。
ラメータおよび全推定誤差を退避する。即ち、
３）ビオサバールの法則を用いて、測定点ｊに電流素片
位置情報Ｐｓ（ｘｓ，ｙｓ，ｚｓ）＝Ｐｋ（ｘｋ，ｙｉがつくる磁場Ｂｅｊｉ（ＢＸｅｊｉ，ＢＹｅｊｉ，Ｂｋ，ｚｋ）
Ｚｅｊｉ）を演算する。
電流ベクトルＩｓ（Ｘｓ，Ｙｓ，Ｚｓ）＝Ｉｋ（Ｘｋ，４）ｍ個の電流素片が測定点ｊにつくる磁場Ｂｅｊを次
Ｙｋ，Ｚｋ）
式に基づいて演算する。
全推定誤差Ｅｓ＝Ｅの処理を行なう。
30 【０００５】ｅ）電流素片ｋのパラメータを乱数を用いて微少な量だ＊【数１】【０００６】の演算を行なう。
ＩＩ．各測定点ｊにおける測定値Ｂｊ（ＢＸｊ，ＢＹ
ｊ，ＢＺｊ）と全電流素片に基づく推定値Ｂｅｊから推定誤差Ｅｊを演算し、全推定誤差Ｅを算出する。即ち、
５）次の６）の処理を全ての測定点ｊについて行なう。 40６）各測定点ｊにおける推定誤差Ｅｊを次式に基づいて
演算する。
2
2
Ｅｊ=(ＢＸｊ‑ ＢＸｅｊ） +(ＢＹｊ ‑ＢＹｅｊ） +(Ｂ2
Ｚｊ‑ ＢＺｅｊ）
７）全推定誤差Ｅを次式に基づいて算出する。
【０００７】【数２】【０００８】

50【発明が解決しようとする課題】上記装置を用いて磁場源の解析を行なえば、全推定誤差Ｅが小さくなるように
電流素片ｋのパラメータを微少量ずつ変化させるのであるから最終的に正しい解析結果が得られるように思われる。しかし、図１７（Ａ）に示すように電流素片ｋの初期状態が設定された場合に、２４００回の処理を行なった場合に図１７（Ｂ）に示す状態にまで各電流素片ｋが変化され、３６００回の処理を行なった場合に図１７（Ｃ）に示す状態にまで各電流素片ｋが変化されただけであり、最終的な解を得ることができない。また、図１７（Ｂ）（Ｃ）を比較すると電流素片ｋの状態は余り変化しておらず、処理回数を増加させても最終的な解を得ることができないという不都合がある。また、３６００回の処理を行なうためにスーパーコンピュータを用いても約２０分の時間がかかっており、到底実用化できない(4)特開平５−９４５４３

5
6という不都合もある。
＊ る精度が得られない場合には、次の誤差の収束までの膨【０００９】このような不都合の発生は、１回の処理を大な演算が要求されることになり、しかも次の収束値で行なっても全推定誤差Ｅが小さくなるという保証が全く十分な精度が得られる保証がないことになる。
ないこと、および上記処理中、推定誤差演算プロセスの【００１１】以上から明らかなように物理現象の学習処
Ｉ．１），２），３）とＩＩ．５），６）の部分のみに理に関する制約の為、階層型パーセプトロンを磁場源解
ついて並列処理が可能であり、他の処理については並列析に用いることは実用上殆ど不可能である。ポップフィ
処理できないのであるから並列プロセッサを使用してもールド・モデルは、図２１に示すように、各ニューロン
全体としての演算の高速化が達成できないことが原因でモデルが他の全てのニューロンモデルと結合した構成をあることを見出した。
有しており、階層型パーセプトロンのように入力層、中【００１０】また、近年ニューラルネットワークの研究 10 間層、出力層という区分はなされていない。そして、全が進展しており、上記磁場源の解析にニューラルネットてのニューロンモデルが入力層、出力層あるいは中間層ワークを適用することが考えられている。ここで、ニュとしての機能を達成できる。ここで、各ニューロンモデ
ーラルネットワークは階層型パーセプトロン（図１８参ルが閾値素子モデルであると仮定すれば、ニューロンモ照）およびポップフィールド・モデル（図２１参照）に
デルｉの状態変化は数３の何れかの式でモデル化され大別される。階層型パーセプトロンは、図１８に示すよる。
うに、入力パターンを受取る入力層と、少なくとも１層【００１２】からなる中間層と、出力パターンを出力する出力層とで【数３】構成されており、各層を構成する複数個のニューロン素子同士を互に接続している。そして、階層型パーセプト
ロンの学習則としてバックプロパゲーション則が用いら 20れる。しかし、階層型パーセプトロンにおいて取扱う問題が複雑になると多階層構造が要求されるか、または中間層の１層を構成する為のニューロン素子数の増加が要求され、全体のニューロン素子数が著しく多くなるので【００１３】但し、Ｕｉはニューロンモデルｉの活性度あるから、学習により決定する必要がある荷重の数が著あるいは出力値であり、ｈｉはニューロンモデルｉの閾
しく多くなり、解を収束させるための演算負荷が膨大に値であり、Ｗｉｊは荷重であり、ｉ≠ｊである。そしなってしまうという不都合がある。具体的には、図１９て、ニューロンモデルの荷重および学習則を決定する評に示すように、通常は１パターン当り５０回程度の学習
価関数としてポップフィールドが定義した数４で示されを行なうことにより誤差が急激に小さくなり１回目の収る関数は、各ニューロンモデルが数３に基づく内部状態
束値に落ちつく。しかし、さらに学習を続けると、さら 30 変化を非同期に行なえば、それぞれの変化によって数４に何回か誤差が急激に変化する場合がある。図２０は個を減少させ、最小値または極小値になった時点でニュー々のパターンに対する誤差の変化を示す図であり、全体
ロンモデルの活性度あるいは出力値が収束することになとしての誤差（図２０中破線参照）が殆どない部分におる。
いても誤差配分の譲り合いが継続しており（図２０中実【００１４】
線参照）、全体としての誤差を減少させる試みが継続す【数４】ることになる。したがって、１回目の収束値で目的とす＊【００１５】但し、αｉは正の定数、上式の第１項においてｉ≠ｊである。また、ポップフィールド・モデルを用いて解析を行なうに当って、次の１）から４）の準備作業が必須である。即ち、
１）解析のために与えられた具体的な目的関数を数４の関数形に変換する。
２）具体的に目的関数を構成する独立変数をニューロン
モデルの活性度あるいは出力値Ｕｉになるように変換させるとともに、数３で与えられるような活性度あるいは
出力値Ｕｉの変換規則を定める。
50

３）最終的にあるパターンに収束できるように各Ｕｉへの入力パターン、即ち、各Ｕｉの初期値を定める。
４）１）および２）で得られた学習則を用いて出力パターンが収束するまであるいは関数Ｅｎが最小になるまで
同一の情報処理を反復する。
【００１６】そして、これらの準備作業のうち、１）および２）の作業は非常に困難であり、うまく関数の変換ができない可能性が高く、著しく多大の作業量が必要になる。また、３）の準備作業についても、初期値の与え方によっては収束したり収束しなかったりするのである

(5)7から、収束性が高い初期値の設定が困難であるとともに、初期値の与え方によっては得られる解が異なる場合が生じる。さらに、４）の準備作業については、何れかのニューロンモデルの内部状態の変化がひき起こした非平衡状態が全体に伝播して新たな安定状態に落ちつくまでにかなりの時間がかかるのであるから、非同期に情報処理を行なって収束値を得るまでの所要時間が非常に長くなる場合がある。
【００１７】以上から明らかなように、ポップフィールド・モデルを磁場源解析に用いることも実用上殆ど不可能である。尚、以上は磁場源解析に適用する場合についてのみ説明したが、圧力源、温度源のように該当する系の支配法則が数式で表記されるとともに、線形加算性が成立する物理源の解析に適用した場合にも同様の不都合が生じる。
【００１８】【発明の目的】この発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、複数箇所において得られる測定値に基づく物理源の解析を簡単に、かつ高速に達成できる新規な物理量解析装置を提供することを目的としている。
【００１９】【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めの、請求項１の物理量解析方法は、個々の物理源から離れた任意箇所において測定可能な物理量が物理源の物
理量と観測条件とを含む所定の演算式に基づいて算出可能であるとともに、複数の物理源から離れた任意箇所において測定可能な物理量に線形加算性が成立する場合に各物理源の物理量を物理源から離れた所定箇所において測定された物理量に基づいて解析する方法であって、既知の情報に基づいて物理量の種類に対応して定まる複数の物理公式の演算を行ない、物理公式の演算結果を累積加算して得られる値と測定した物理量との差を算出し、算出した差に基づいて各物理公式に含まれる複数の変数を補正し、差が十分に小さくなるまで上記一連の処理を反復してから各物理公式に含まれる補正された変数を物
理量解析結果として出力する方法である。
【００２０】請求項２の物理量解析装置は、個々の物理源から離れた任意箇所において測定可能な物理量が物理源の物理量と観測条件とを含む所定の演算式に基づいて算出可能であるとともに、複数の物理源から離れた任意箇所において測定可能な物理量に線形加算性が成立する
場合に各物理源の物理量を物理源から離れた所定箇所において測定された物理量に基づいて算出する装置であって、解析対象となる物理量の原因の個数よりも多い個数の、上記演算式に基づく演算を行なう物理公式演算手段と、各物理公式演算手段から出力される演算結果を累積加算する累積加算手段と、累積加算手段から出力される
累積加算結果と物理量計測値とを入力として誤差を算出し、算出した誤差を各物理公式演算手段にフィードバッ
クする誤差算出手段と、各物理公式演算手段における物

10

20

30

40

50

特開平５−９４５４３
8
理量の原因の算出誤差に基づく補正が施された結果を収集して物理源の物理量解析結果として出力する補正結果
収集手段とを含んでいる。
【００２１】請求項３の物理源解析装置は、個々の物理源から離れた任意箇所において測定可能な物理量が、抗原抗体反応により光導波路の近傍に拘束される螢光標識体の量であり、所定の演算式が、光導波路に全反射しながら伝播する励起光を導入したことに応じて光導波路から出射される螢光の強度を規定する実験式であり、物理公式演算手段の個数が実験式に含まれる未知数の数よりも少なくない所定数であり、補正結果収集手段が少なくとも免疫螢光および非特異吸着螢光に対応する補正された未知数を免疫測定結果として出力するものである。
【００２２】請求項４の物理源解析装置は、個々の物理源から離れた任意箇所において測定可能な物理量が、酵素の存在下において生成され、あるいは消失される物質の量であり、所定の演算式が、酵素固定化膜に直接または間接に被検溶液を点着したことに応じて酵素固定化膜を支持する下地電極から出力される電気信号の強度を規定する式であり、物理公式演算手段の個数が式に含まれる未知数の数よりも少なくない所定数であり、補正結果収集手段が少なくとも酵素反応を行なう物質の濃度に対応する補正された未知数を該当する物質の濃度測定結果
として出力するものである。
【００２３】請求項５の物理量解析装置は、個々の物理源から離れた任意箇所において測定可能な物理量が物理源の物理量と観測条件とを含む所定の演算式に基づいて算出可能であるとともに、複数の物理源から離れた任意箇所において測定可能な物理量に線形加算性が成立する場合であり、かつ解析対象となる物理量が物理源が有している物理的性質であり、この物理量を物理源から離れた所定箇所において測定された物理量に基づいて解析する装置であって、物理源に対して波を放射する送波手段と、物理源から反射される波を受波して物理量測定値を得る複数個の受波手段と、物理的性質に対応する物理公式に基づく演算を行なう複数個の物理公式演算手段と、各物理公式演算手段から出力される演算結果を累積加算
する累積加算手段と、累積加算手段から出力される累積加算結果と受波手段により得られる物理量計測値とを入力として誤差を算出する誤差算出手段と、算出誤差に基づいて各物理公式演算手段における物理量の原因を規定する値の補正を行なう補正手段と、補正手段による補正が施された結果を収集して物理源の物理量解析結果として出力する補正結果収集手段とを含んでいる。
【００２４】請求項６の線スペクトル・ノイズ除去装置
は、線スペクトル・ノイズが含まれた計測信号から線ス
ペクトル・ノイズを除去する装置であって、線スペクト
ル・ノイズの種類に対応する個数の、線スペクトル・ノイズに対応する物理公式に基づく演算を行なう物理公式
演算手段と、各物理公式演算手段から出力される演算結(6)9果を累積加算する累積加算手段と、累積加算手段から出力される累積加算結果と測定されたスペクトル信号とを入力として誤差を算出する誤差算出手段と、算出誤差に基づいて各物理公式演算手段における線スペクトルの原因を規定する値の補正を行なう補正手段とを含んでいる。
【００２５】【作用】請求項１の物理量解析方法であれば、物理源から離れた任意箇所における物理量が所定の演算式に基づいて算出可能であるとともに、線形加算性が成立する物
理源の物理量を物理源から離れた所定箇所において測定された物理量に基づいて解析する場合に、既知の情報に基づいて物理量の種類に対応して定まる複数の演算式（定数値が互に異なる複数の演算式）の演算を行ない、演算式の演算結果を累積加算して測定値に対応する推定値を得る。そして、得られた推定値と測定した物理量との差を算出し、算出した差に基づいて各演算式に含まれる変数を補正することにより、差を小さくすべく変数を変化させる。その後は、変化された変数に基づいて上記一連の処理を反復することにより差を一層小さくするべ
く変数をさらに変化させる。そして、差が十分に小さくなるまで上記一連の処理を反復することにより、推定値を測定値に高精度に近似できるので、この時点における各演算式に含まれる補正された変数を物理量解析結果として出力することにより物理量の解析結果を得ることができる。
【００２６】この方法においては、既知の物理公式に含まれる、物理量に対応して定まるべき定数を、累積加算
結果と測定結果との差に対応して変化させるだけでよい
から、全体として処理を簡素化できるとともに、解析所
要時間を大巾に短縮できる。即ち、従来のニューラル・
ネットを用い、かつ測定結果を教師信号として物理量の解析を行なうこともできるが、この場合には演算式自体を学習により決定しなければならないことになるため学習所要時間が著しく長くなってしまい、学習のリアル・タイム性が要求される場合に適用できない事は勿論である。また、取り扱う物理法則が複雑である場合の物理量の解析には到底適用できない。また、演算式自体を学習により決定するのであるから、所期の精度の物理量解析
結果が得られるという保証もない。さらに、既知の物理公式に基づいて測定結果から物理量を解析するための演算式を得て物理量の解析を行なうことも考えられるが、物理源の数の増加に伴なって演算式が著しく複雑化し、または適切な演算式が得られない可能性があるという不都合がある。また、この方法は特定の系に適用できるだけであり、系が変われば演算式を再び設定しなおさなけ
ればならないのであるから、汎用性に乏しいという不都合もある。これに対して請求項１の発明は、既知の物理公式等をそのまま適用して演算を行なうのであるから、演算式の設定が容易であるとともに演算結果が正確に得

10

20

30

40

50

特開平５−９４５４３
10られ、しかも物理公式等に含まれる、物理量に対応して定まるべき定数のみを学習により補正するのであるから所要時間を著しく短くできる。
【００２７】請求項２の物理量解析装置であれば、物理源から離れた任意箇所における物理量が所定の演算式に基づいて算出可能であるとともに、線形加算性が成立する物理源の物理量を物理源から離れた所定箇所において測定された物理量に基づいて算出する場合に、解析対象となる物理量の原因の個数以上の個数の物理公式演算手
段によって、上記演算式に基づく演算を行ない、各物理公式演算手段から出力される演算結果を累積加算手段によって累積加算し、累積加算手段から出力される累積加算結果と物理量計測値とを入力として誤差算出手段により誤差を算出し、算出した誤差を各物理公式演算手段にフィードバックすることにより各物理公式演算手段における補正を行なわせる。そして、各物理公式演算手段における物理量の原因の算出誤差に基づく補正が施された
結果を補正結果収集手段により収集して物理源の物理量解析結果として出力する。
【００２８】さらに詳細に説明すると、物理源から離れた任意箇所における物理量が所定の演算式に基づいて算出可能であるとともに、観測位置に各物理源が作り出す物理量の線形加算性が成立する物理源の物理量を物理源から離れた所定箇所において測定された物理量に基づいて算出する場合には、計測時刻、計測位置等の既知情報が多数存在しているのであるから、物理公式演算手段における演算式に含まれる変数を任意の値に設定した状態
で各既知情報をそれぞれ物理公式演算手段に供給して対応する演算結果を得、各物理公式演算手段から出力される演算結果を累積加算手段に供給して累積加算値、即ち、物理量計測値に対応する値を得る。この場合に得られる累積加算値は、変数が任意に設定されている関係
上、物理量計測値と一致しない可能性が高いのであるが、この累積加算値と実際の物理量計測値とを誤差算出手段に供給して両者の誤差を算出し、算出された誤差を各物理公式演算手段にフィードバックして、誤差に対応
して変数の設定値を補正することにより誤差が少なくなるように各物理公式演算手段の変数を変化させることができる。
【００２９】したがって、上記一連の処理を必要回数だ
け反復することにより両者の誤差を著しく小さくでき、この時点において各物理公式演算手段において設定されている変数を補正結果収集手段により収集して出力する
ことにより物理源の物理量を得ることができる。なお、
この場合において最終的に得られる解析結果がローカル
・ミニマムになるのではないかと思われるかもしれない
が、各物理公式演算手段の変数全てが算出された誤差に基づいて変化されるのであるから、系全体としてゆらぎが少なくなるように変数が変化されることになり、最終的にローカル・ミニマムではない正確な解析結果を得る

(7)11
ことができる。
【００３０】また、必要な演算は、各物理公式演算手段
における演算、累積加算手段における累積加算、誤差算
出手段における誤差算出およびフィードバックされた誤差に基づく補正手段による変数の補正演算だけでよいか
ら従来方法と比較して演算量を著しく低減できる。請求項３の物理量解析装置であれば、光導波路に励起光を導入して免疫測定を開始した後に得られる既知の情報（例
えば時刻）を複数の物理公式演算手段に供給することにより、定数値が互に異なる複数の実験式の演算を行ない、実験式の演算結果を累積加算手段によって累積加算
して測定された螢光強度に対応する推定螢光強度を得る。そして、得られた推定螢光強度と測定された螢光強度との差を誤差算出手段により算出し、算出した誤差を各物理公式演算手段にフィードバックすることにより各
物理公式演算手段における定数値の補正を行なわせる。
そして、誤差算出手段により算出される誤差が十分に小さくなるまで上記一連の処理を反復し、誤差が十分に小さくなった時点において、補正結果収集手段により少な
くとも免疫螢光および非特異吸着螢光に対応する補正された定数数を免疫測定結果として出力する。
【００３１】したがって、従来は光導波路に起因する螢
光等の影響を受けて免疫測定精度が低下するとともに、免疫測定結果が得られるまでに長時間がかかっていたのであるが、この発明によれば、免疫測定の初期に得られるデータのみを用いて短時間で高精度に免疫測定結果を得ることができる。請求項４の物理源解析装置であれ
ば、酵素固定化膜に被検溶液を点着した後に得られる既知の情報（例えば時刻）を複数の物理公式演算手段に供給することにより、定数値が互に異なる複数の式の演算を行ない、式の演算結果を累積加算手段によって、累積加算して物質の酵素反応の結果生成または消失される物
質の量に対応する測定された電気信号に対応する推定電気信号を得る。そして、得られた推定電気信号と測定された電気信号との差を誤差算出手段により算出し、算出した誤差を各物理公式演算手段にフィードバックすることにより各物理公式演算手段における定数値の補正を行なわせる。そして、誤差算出手段により算出される誤差が十分に小さくなるまで上記一連の処理を反復し、誤差が十分に小さくなった時点において、補正結果収集手段
により少なくとも酵素反応を行なう物質の濃度に対応する補正された定数数を酵素反応を行なう物質の濃度測定
結果として出力する。
【００３２】したがって、従来は膜厚、下地電極に対する膜の装着状態等の影響を受けて濃度測定精度が低下するとともに、電気信号が安定するまで待つと濃度測定結果が得られるまでに長時間がかかっていたのであるが、この発明によれば、濃度測定の初期に得られるデータのみを用いて、対象物質濃度の高低に拘らず短時間で高精度に濃度測定結果を得ることができる。

10

20

30

40

50

特開平５−９４５４３
12【００３３】請求項５の物理量解析装置であれば、物理源から離れた任意箇所における物理量が所定の演算式に基づいて算出可能であるとともに、線形加算性が成立する物理源の物理量であり、かつ解析対象となる物理量が物理源が有している物理的性質であり、この物理量を物
理源から離れた所定箇所において測定された物理量に基づいて解析する場合に、送波手段により物理源に対して波を放射し、物理源から反射される波を複数個の受波手段により受波して物理量測定値を得る。そして、解析対象となる物理量の原因の個数よりも多い個数の物理公式
演算手段によって、上記演算式に基づく演算を行ない、各物理公式演算手段から出力される演算結果を累積加算
手段によって累積加算し、累積加算手段から出力される
累積加算結果と物理量計測値とを入力として誤差算出手
段により誤差を算出し、算出した誤差に基づいて補正手
段により各物理公式演算手段における補正を行なわせる。そして、各物理公式演算手段における物理量の原因の算出誤差に基づく補正が施された結果を補正結果収集手段により収集して物理源の物理量解析結果として出力する。
【００３４】したがって、解析対象となる物理量が、物理源が積極的に外部に放射を行なっていない量である場合、例えば、赤外線吸収率、超音波反射率等が解析対象となる物理量である場合に、送波手段から該当する波を放射して物理源により反射させることにより、等価的に物理源自体が何らかの物理量を外部に放射している状態を生成できるので、請求項２の場合と同様に少ない学習時間で高精度の物理量解析結果を得ることができる。
【００３５】請求項６の線スペクトル・ノイズ除去装置
であれば、線スペクトル・ノイズの種類に対応する個数の物理公式演算手段により、各線スペクトル・ノイズに対応する物理公式に基づく演算を行ない、各物理公式演
算手段から出力される演算結果を累積加算手段により累積加算する。そして、累積加算手段から出力される累積加算結果と測定されたスペクトル信号とを誤差算出手段に供給して測定結果に対する累積加算結果の誤差を算出し、算出誤差に基づいて補正手段により各物理公式演算手段における線スペクトルの原因を規定する値の補正を行なう。
【００３６】そして、線スペクトルの原因を規定する値の補正が終了した後は、補正手段による補正のみを中断することにより、スペクトル信号から線スペクトル・ノ
イズを除去した信号が誤差算出手段から出力されるので、各補正手段により補正された値を収集する必要がな
く、全体として構成を一層簡素化できるとともに、線ス
ペクトル・ノイズのみを除去した高品質の観測信号を得ることができる。
【００３７】【実施例】以下、実施例を示す添付図面によって詳細に説明する。図１はこの発明の物理量解析装置の一実施例

(8)特開平５−９４５４３

1314を示すブロック図であり、複数個の物理公式演算ユニッ＊ トに設定されている物理公式に基づく演算を行なうとと
ト１１，１２，・・・１ｍと、物理公式演算ユニット１
もに、誤差演算器３から出力される推定誤差ｄｊ（ｔ）
１，１２，・・・１ｍから出力される演算結果ｇ１，ｇ｛＝Ｓｊ（ｔ）−Ｏｊ（ｔ）｝が供給されたことに応答
２，・・・ｇｍを累積加算するシグマ・ユニット２と、して物理公式に含まれる変数を推定誤差が少なくなるよ
シグマ・ユニット２から出力される累積加算結果Ｏｊ
うに補正する。また、物理公式演算ユニットの数は、解（ｔ）と教師パターンとしての物理量計測値Ｓｊ（ｔ）
析対象となる物理量の原因の個数よりも多い個数に設定とを入力として両者の差を算出する誤差演算器３と、算されている。さらに、物理公式演算ユニットはそれぞれ出された差に基づいて、物理公式演算ユニットにおいて同期的に動作するように制御してもよく、また、非同期推定されている変数を補正する補正部１１ａ，１２ａ，的に動作するように制御してもよい。
・・・１ｍａと、物理公式演算ユニット１１，１２，・ 10 【００３８】上記の構成の物理量解析装置の作用は次の・・１ｍにおいて推定されている変数の値を収集して解とおりである。解析対象となる物理量Ｏｊ（ｔ）が数５析結果として出力する情報収集ユニット４とを有していで与えられるものと仮定する。
る。尚、上記物理公式演算ユニット１１，１２，・・・【００３９】
１ｍは時刻ｔ、計測位置等の既知情報が供給されたこと【数５】に応答して、既知情報に基づいて各物理公式演算ユニッ＊【００４０】即ち、物理量Ｏｊ（ｔ）は時刻ｔとＬ個の※ 積加算値Ｏｊ（ｔ）との差を算出し、算出された差を推未知数ａｉ１，ａｉ２，ａｉ３，・・・ａｉＬを持つ関定誤差ｄｊ（ｔ）として物理公式演算ユニット１１，１数ｇｉ（ｔ，ａｉ１，ａｉ２，ａｉ３，・・・ａｉＬ） 20 ２，・・・１ｍの補正部１１ａ，１２ａ，・・・１ｍａのｍ個の線形和であると仮定する。但し、関数ｇｉは既にフィードバックし、推定誤差ｄｊ（ｔ）が小さくなる
知の情報をその式中に含んでいてもよい。尚、このようように各物理公式演算ユニットの未知数を変化させる。
な仮定は決して不自然なものではなく、例えば、圧力、【００４２】上記一連の処理を反復すれば推定誤差ｄｊ
温度、音波、電磁波、電界、磁界、光波、重力、粒子線（ｔ）が小さくなり、ついには推定誤差ｄｊ（ｔ）がほ等を解析対象とする場合に成立する仮定である。
ぼ０になるので、この時点において物理公式演算ユニッ【００４１】この仮定の下において、時刻ｔ、計測位置
ト１１，１２，・・・１ｍの未知数の値を情報収集ユニ
等の既知情報をｍ個の物理公式演算ユニット１１，１
ット４により収集して出力することにより物理源の物理
２，・・・１ｍに供給してそれぞれ関数ｇ１，ｇ２，・量に関する解析結果を得ることができる。また、推定誤・・ｇｍを算出し、算出された全ての関数値をシグマ・差評価関数Ｅｊ（ｔ）を次式で定義すれば、数６が得らユニット２に供給することにより累積加算値Ｏｊ（ｔ） 30 れる。
2を得ることができる。但し、当初は未知数が適当に設定
Ｅｊ（ｔ）＝（１／２）｛Ｓｊ（ｔ）−Ｏｊ（ｔ）｝
されているのであるから、得られる累積加算値Ｏｊ【００４３】（ｔ）は実際の測定値Ｓｊ（ｔ）とは異なる。したがっ【数６】て、誤差演算器３において実際の測定値Ｓｊ（ｔ）と累※【００４４】そして、各物理公式演算ユニットにおける★ ａｉｋの学習ゲイン（補正ゲイン）である。
未知数の補正を最急降下法に基づいて行なうこととすれ【００４５】
ば、推定誤差評価関数値が最小になる未知数の推定は数【数７】７に基づいて行なうことができる。但し、εｋは未知数★

【００４６】また、数５から数８の関係式が得られる。
【００４７】【数８】

(9)特開平５−９４５４３

15

16【００４８】そして、数８を数７に代入すれば数９が得＊ 【００４９】
られる。
＊
【数９】

【００５０】したがって、物理モデルがある物理公式ｇ※ この推定誤差評価関数の状態を示す表１と共に推定誤差
ｊ（ｔ，ａｉ１，ａｉ２，ａｉ３，・・・ａｉＬ）によ
評価関数値が最小となる未知数の推定動作を説明する。
って表現され、かつ数５によって推定される物理量を算
但し、△ａｉｋは未知数ａｉｋに対する補正値である。
出できる場合には、数９の処理を行なうことにより未知【００５１】
数の推定精度を高め、より正確な物理量を得ることがで【表１】きる。図２は推定誤差評価関数の一例を示す図であり、※【００５２】上述したように、未知数の推定は推定誤差
評価関数の値が小さくなるように行なえばよいのであるから、推定誤差評価関数Ｅｊ（ｔ）の傾きの符号に着目すればよく、傾きが正の場合には補正値△ａｉｋを負30に、傾きが負の場合には補正値△を正にすればよい。また、図２には極小点が含まれているのであるから、上記未知数の推定を行なった場合に、極小点に対応する未知数ａｉｋが得られるように思われる。しかし、１つの未知数のみについて推定処理を行なうのではなく、全ての未知数について同期的に推定処理を行なうのであるか
ら、推定処理を行なう毎に推定誤差評価関数自体が変化することになり、この結果、最終的に推定誤差評価関数
値を最小にする未知数を得ることができる。したがって、最終的に得られた未知数を情報収集ユニット４によ 40
り収集して出力することにより物理源の解析を達成できる。
【００５３】【具体例１】図３は螢光を用いる免疫測定装置の一例を示す概略図である。この免疫装置を用いて免疫測定を行なう場合には、光導波路３１の一側に反応槽３２を設け、反応槽３２と光導波路３１との境界面に例えば抗原３３を固定しておき、光導波路３１の内部を全反射しながら進む励起光を導入した状態で反応槽３２に被検溶液３４を注入して免疫の程度に対応する量の抗原抗体反応 50を行なわせ、次いで螢光物質で標識された標識抗体３５を注入して、上記境界面の近傍に拘束されている標識抗体３５のみを励起光のエバネッセント波成分により励起する。この励起された螢光は光導波路３１の内部を全反射しながら伝播し、励起光の入射端面３１ａから出射される。そして、出射される螢光をビームスプリッタ等３
６により励起光から分離し、光電子増倍管等の光センサ
３７に導くことにより測定信号を得る。
【００５４】図４は上記免疫測定装置により得られた測定信号の時間的変化を示す概略図であり、標識抗体３５を注入するまでは光導波路３１自体が発する螢光等に起因するオフセットが測定信号として得られ、標識抗体３５を注入した後は、抗原抗体反応を行なった抗原３８に対して標識抗体３５が抗原抗体反応を行なって境界面の近傍に拘束されることになり、しかも拘束される標識抗体３５の量が徐々に増加するのであるから、上記オフセットを基準として測定信号が指数関数的に増加し、最終的に免疫反応の程度に基づいて定まる所定値になる。
【００５５】したがって、最終的に得られる測定信号のみならずオフセットが正確に得られなければ免疫の程度を正確に測定することができない。この点を考慮して直線近似の最小自乗法（１次回帰）を用いてオフセットを推定することが考えられるが、免疫の程度によってオフ
セットの推定に誤差が大きく生じてしまうので免疫測定

(10)特開平５−９４５４３1718を精度よく達成することができない。
＊ Ａは免疫螢光と非特異吸着螢光との和を、Ｂは免疫抗体【００５６】しかし、図１の構成の物理源解析装置を用濃度に依存する数値を、Ｃは反応開始時刻を、Ｄは光導いることにより免疫反応の量を高精度に推定できる。即波路３１のオフセットをそれぞれ示している。
ち、出射される螢光に対応する測定信号が数１０に基づ【００５７】
いて算出できることが実験的に確認されている。但し、＊【数１０】【００５８】尚、この場合には推定すべき未知数が４つ※ く処理を行なって上記各未知数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄを高精度であるから物理公式演算ユニットは４つだけでよく、まに推定できる。即ち、免疫反応の程度を高精度に推定でた各物理公式演算ユニットにおいては数１０に基づく処 10 きる。
理を行なうようにしておけばよい。また、各未知数Ａ，【００５９】さらに詳細に説明すると、測定信号が数１
Ｂ，Ｃ，Ｄに対してそれぞれ任意の初期値を与えてお０により算出できることが実験的に知られているのであく。このように初期設定された物理源解析装置に対してるから、測定信号の偏微分値は数１１で与えられる。
共通の測定条件として時刻を供給するとともに、供給さ【００６０】
れた時刻に対応して得られている測定信号を教師信号と【数１１】して供給すればよく、図５に示すフローチャートに基づ※【００６１】この結果、各未知数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの推定★ 【００６２】
則は数１２に示すとおりになる。
★
【数１２】【００６３】したがって、ステップＳＰ１において各未
知数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに対して初期値を与え、ステップＳ
Ｐ２において免疫反応開始後の任意の時刻ｔおよび対応する測定信号Ｓｊ（ｔ）を抽出し、ステップＳＰ３において現在の推定未知数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに基づいて各物理
公式演算ユニット１１，１２，１３，１４による演算およびシグマ・ユニット２による累積加算を行ない、ステップＳＰ４において測定信号と累積加算値との差Ｓｊ（ｔ）−Ｏｊ（ｔ）を算出し、ステップＳＰ５において、算出された差が予め設定した所望の推定誤差以下で 40あるか否かを判別する。そして、算出された差が所望の推定誤差よりも大きいと判別された場合には、ステップ
ＳＰ６において数１１の処理を行なって累積加算値の偏微分値を算出し、ステップＳＰ７において数１２の処理を行なって各未知数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの推定を行ない、再びステップＳＰ２の処理を行なう。上記ステップＳＰ５において算出された差が予め設定した所望の推定誤差以下であると判別された場合にはそのまま一連の処理を終了する。
【００６４】以上の一連の処理を実行することにより各 50

未知数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄを高精度に推定できる。また、初期データを用いて精度よく未知数の推定を達成できる。
さらに、推定のための処理が簡単であるから所要時間を著しく短くできる。また、異なる演算式、実験式に基づく化学反応における未知数の推定に対してもデータ処理部分の変更、即ちプログラムの変更のみで簡単に対処できる。もちろん他のパラメータの推定を行なうことも可能である。
【００６５】【具体例２】図６は酵素反応を利用したグルコース濃度測定装置の要部を示す概略図である。このグルコース濃度測定装置を用いてグルコース濃度の測定を行なう場合には、例えば、白金電極５１ａと銀電極５１ｂとを有する下地電極５１の表面に過酸化水素選択透過膜５２、グルコースオキシダーゼ（以下、ＧＯＤと略称する）を固定化したＧＯＤ固定化膜５３およびグルコースの拡散をある程度制限する拡散制限膜５４をこの順に積層しておいて、拡散制限膜５４の上に被検溶液を滴下する。滴下された被検溶液中のグルコースは拡散制限膜５４により拡散がある程度制限され、被検溶液中のグルコース濃度

(11)特開平５−９４５４３

19よりも低い濃度のグルコースがＧＯＤ固定化膜５３に到＊ 【００６６】達し、ＧＯＤの存在下において化１の反応が行なわれ
【化１】
る。
＊

20

【００６７】この反応の結果生成される過酸化水素は過※ てグルコース濃度の測定を行なおうとすれば所要時間が酸化水素選択透過膜５２を通って下地電極５１の表面に 10 著しく長くなるので、測定信号の時間微分値の最大値を導かれ、下地電極５１から過酸化水素の量に対応する測
得てグルコース濃度の測定を行なうことが一般的であ定信号が出力される。したがって、測定信号に基づいてる。さらに、得られる測定信号はグルコース濃度のみな
グルコース濃度を測定できる。また、化１から明らかならず下地電極５１に積層される膜の厚み、積層条件等のように、被検溶液中の酸素の量により反応できるグルコ
影響をも受けるのであるから、一般的には膜を交換するースの量、即ち、グルコース濃度の測定限界が定まるの毎に既知のグルコース濃度の溶液を用いてキャリブレー
であるから、被検溶液を直接ＧＯＤ固定化膜５３に滴下ションを行なうようにしている。
する代わりに拡散制限膜５４を介在させてグルコースの【００７０】しかし、図１の構成の物理源解析装置を用
拡散量を制限し、グルコース濃度の測定限界を高めていいることによりグルコース濃度を簡単にかつ高精度に推る。
定できる。即ち、測定信号が拡散第２方程式が導出でき【００６８】図７は上記グルコース濃度測定装置により 20 る数１３に基づいて算出できることが確認されている。
得られた測定信号の時間的変化を示す概略図であり、被但し、Ａはグルコース濃度と膜質により定まる量との積
検溶液を滴下するまでは、先行する測定の影響を受けてを、Ｂは反応の立ち上がりの速さに関係する数値を、Ｃ測定信号が徐々に減少し、被検溶液を滴下した後は化１は反応開始時刻を、Ｄは反応開始時の測定信号の値をその反応が行なわれるので測定信号が指数関数的に増加
れぞれ示している。尚、膜厚が薄ければＢが大きくなし、最終的にグルコースの濃度に基づいて定まる所定値
り、グルコース濃度が濃いとＢが大きくなることが知らになる。但し、図７は被検溶液中の酸素量が十分である
れており、Ｂが大きいと反応が早く収束する。
状態を示している。
【００７１】【００６９】また、測定信号が変化しなくなるまで待っ※【数１３】【００７２】尚、この場合には推定すべき未知数が４つ★ の処理を行なって上記各未知数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄを高精度であるから物理公式演算ユニットは４つだけでよく、まに推定できる。即ち、グルコース濃度を高精度に推定でた各物理公式演算ユニットにおいては数１３に基づく処きる。
理を行なうようにしておけばよい。また、各未知数Ａ，【００７３】さらに詳細に説明すると、測定信号が数１
Ｂ，Ｃ，Ｄに対してそれぞれ任意の初期値を与えてお３により算出できるのであるから、測定信号の偏微分値
く。このように初期設定された物理源解析装置に対しては数１４で与えられる。
共通の測定条件として時刻を供給するとともに、供給さ【００７４】
れた時刻に対応して得られている測定信号を教師信号と【数１４】して供給すればよく、図５に示すフローチャートと同様★

【００７５】この結果、各未知数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの推定
則は数１５に示すとおりになる。

【００７６】
【数１５】

(12)
21

【００７７】したがって、ステップＳＰ１において各未
知数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに対して初期値を与え、ステップＳ
Ｐ２において化１の反応開始後の任意の時刻ｔおよび対応する測定信号Ｓｊ（ｔ）を抽出し、ステップＳＰ３において現在の推定未知数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに基づいて各物
理公式演算ユニット１１，１２，１３，１４による演算
およびシグマ・ユニット２による累積加算を行ない、ステップＳＰ４において測定信号と累積加算値との差Ｓｊ（ｔ）−Ｏｊ（ｔ）を算出し、ステップＳＰ５において、算出された差が予め設定した所望の推定誤差以下であるか否かを判別する。そして、算出された差が所望の推定誤差よりも大きいと判別された場合には、ステップ
ＳＰ６において数１４の処理を行なって累積加算値の偏微分値を算出し、ステップＳＰ７において数１５の処理を行なって各未知数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの推定を行ない、再びステップＳＰ２の処理を行なう。上記ステップＳＰ５において算出された差が予め設定した所望の推定誤差以下であると判別された場合にはそのまま一連の処理を終了する。
【００７８】以上の一連の処理を実行することにより各未知数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄを高精度に推定できる。また、初期データを用いて精度よく未知数の推定を達成できる。
さらに、推定のための処理が簡単であるから所要時間を著しく短くできる。また、異なる演算式、実験式に基づく化学反応における未知数の推定に対してもデータ処理部分の変更、即ちプログラムの変更のみで簡単に対処できる。もちろん他のパラメータの推定を行なうことも可能である。さらに、上記未知数Ａをグルコース濃度に対応する未知数Ａ１と膜質で定まる量に対応する未知数Ａ
２とに区分しておき、それぞれの未知数Ａ１，Ａ２をも推定することが可能であり、この場合には、グルコース
濃度を直接推定できるのであるからキャリブレーションが不要になる。
【００７９】尚、以上には免疫測定およびグルコース濃度測定のみについて説明したが、他の化学反応における各種パラメータの推定に適用できることはもちろんである。
【００８０】【実施例２】図８は図６の装置を用いた磁場源解析装置

特開平５−９４５４３
22

10

20

30

の構成を示す概略ブロック図であり、図６と異なる点
は、Ｎ個の磁場センサＭＳを配置して磁場を検出してＮ個中のいずれかの測定値とその観測条件をそれぞれ制御
回路Ｃにより制御されるマルチプレクサＭＸ１，ＭＸ２
により選択して誤差演算器３に教師信号として供給している点のみである。
【００８１】ここで、Ｎ個の磁場センサのうち、ｊ番目の磁場センサｊによる測定値をＢｊとし、磁場センサｊによる測定点ｊにおける推定値をＢｅｊとすれば、ｊ番目の磁場センサｊによる測定点ｊにおける推定誤差Ｅｊは次式で表される。
2
Ｅｊ＝（１／２）（Ｂｊ−Ｂｅｊ）
また、Ｂｅｊがｍ個の電流素片が発生する磁場によって形成されている場合には、各電流素片ｉの位置情報、電流ベクトルおよび測定点ｊの位置情報等に基づいて推定
値Ｂｅｊを求めることができる。電流素片ｉが測定点ｊにつくる磁場をＢｅｊｉとすれば数１６が成立する。即ち、線形加算性を有している。
【００８２】【数１６】【００８３】さらに、電流素片ｉの入力パラメータをＷ
ｉｋ（ｋ＝１，２，・・・Ｌ）で示し｛例えば、入力パラメータが位置情報Ｐｉ（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）および電流ベクトルＩｉ（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）からなる場合にはＬ＝６であり、Ｗｉ１＝ｘｉ，Ｗｉ２＝ｙｉ，Ｗｉ３＝
ｚｉ，Ｗｉ４＝Ｘｉ，Ｗｉ５＝Ｙｉ，Ｗｉ６＝Ｚｉとなる｝、入力パラメータＷｉｋの変化分を△Ｗｉｋで示せ
ば、最急降下法を用いて推定誤差Ｅｊを最小に導くためには、数１７を満足しなければならない。
【００８４】【数１７】

40【００８５】これらの関係を考慮すれば、推定誤差Ｅｊをより小さい値にするための入力パラメータＷｉｋの補正を行なうための演算として数１８が得られる。
【００８６】
【数１８】

(13)
23

特開平５−９４５４３
24【００８７】但し、εｋは学習ゲイン、ｉ＝１，２，＊ ここで、未知数ｘｉ，ｙｉ，ｚｉはそれぞれ電流素片ｉ
３，・・・ｍ、ｋ＝１，２，３，・・・Ｌである。ここのｘ，ｙ，ｚ座標、未知数θｉは電流素片ｉがｘｙ平面
で、Ｎ個の磁場センサのうち、ｊ番目の磁場センサｊに上でｘ軸となす角、未知数Ｍｉは電流素片ｉのモーメン
よる測定値をＢｚｊとし、ｘｙ平面に平行な電流ベクト 10 ト、未知数ｘｊ，ｙｊ，ｚｊはそれぞれ測定点ｊのｘ，ルを有する電流素片ｉが測定点ｊに形成するｚ方向の磁ｙ，ｚ座標である。
場成分をＢｚｅｊｉとすれば、磁場成分Ｂｚｅｊｉは次【００８８】したがって、数１８に各未知数を代入して式で与えられることが知られている。
最急降下法による磁場源解析を行なうことができる。即Ｂｚｅｊｉ＝（μ０・Ｍｉ／４π）｛（ｙｊ−ｙｉ）ｃ
ち、各未知数について数１９が得られる。
ｏｓθｉ−（ｘｊ−ｘｉ）ｓｉｎθｉ｝／｛（ｘｊ−ｘ【００８９】2223/2ｉ） ＋（ｙｊ−ｙｉ） ＋（ｚｊ−ｚｉ） ｝＊【数１９】【００９０】ここで、εｘ，εｙ，εｚ，εＴおよびεＭは微小な正の値であり、学習ゲインである。また、各物理公式演算ユニットにおける数１９に基づく未知数の補正処理を同期的に行なうようにしている。尚、数１９に含まれる各偏微分項は数２０に基づいて解析的に求めることができるのであるから、数１９に基づく未知数の 30補正処理を簡単に達成できる。但し、式を簡略化するた
めに、Ｘ＝ｘｊ−ｘｉ、Ｙ＝ｙｊ−ｙｉ、Ｚ＝ｚｊ−ｚ222ｉ、Ａ＝Ｘ ＋Ｙ ＋Ｚ としている。
【００９１】
【数２０】

(14)
25

【００９２】図８の装置を用いて磁場源解析を行なうことにより、比較的少ない学習回数で十分に高い精度を持
つ未知数を得ることができ、得られた未知数を情報収集
ユニット４により収集して解析結果として出力できる。
また、未知数を補正するための学習ゲインを十分に小さ 30
い値に設定しているにも拘らず、計測値Ｂｚｊと推定値
Ｂｚｅｊとの差が大きい場合には各未知数を大きく補正できるので収束するまでに必要な学習回数を少なくできる。また、上記差が小さい場合には各未知数を微小量ずつ補正できるので、最終的に得られる未知数の精度を十分に高めることができる。また、計測値Ｂｚｊと推定値
Ｂｚｅｊとの差が小さい場合であって、しかもローカル
ミニマ（真の解でない場合）には数１９に含まれる偏微
分項の少なくとも１つが有限の値をもつために、各未知数の補正が行なえ、ローカルミニマの状態を脱する事が 40できる。一時的に推定誤差は増加するが、ふたたび誤差が小さくなる様に各未知数の補正を行なう事ができる。
従って他の方式で用いられているsimulated annealingを行なう必要はない。 尚、この実施例は磁場源の解析に適用した場合についてのみ説明しているが、物理源が何らかの物理量（熱、電磁波等）を放射しているような系であれば同様に適用できる。
【００９３】【実施例３】図９は図６の装置を用いた音響探査装置の構成を示す概略ブロック図であり、図６と異なる点は、 50

特開平５−９４５４３
26

１個の送波器７から音波を送波し、ｎ個の反射点からの反射波を受波するｍ個の受波センサｉを配置して反射波を検出し、ｎ個中のいずれかの測定値とその観測条件をそれぞれ制御回路Ｃにより制御されるマルチプレクサＭ
Ｘ１，ＭＸ２により選択して誤差演算器３に教師信号として供給している点のみである。
【００９４】ここで、送波器７が微小な点音源であって時間波形がＳ（ｔ）の短パルスを送波しているものとす
れば、図５に示すように反射点ｋ（ｋ＝１，２，・・・ｎ）によって反射された音波が受波センサｉ（ｉ＝１，
２，・・・ｍ）に到達して作る時刻ｊにおける速度ポテ
ンシャルをψｉｊｋとすれば、受波センサｉによって時刻ｊに観測される速度ポテンシャルφｉｊは、音圧が十分に小さい場合には数２１によって定まることが知られている。
【００９５】【数２１】【００９６】また、受波センサｉにおいて速度ポテンシ
ャルψｉｊｋを作り出す音波の経路は送波器７から反射点ｋまでは共通であり、反射点ｋから各受波センサｉまでが異なっている。ここで送波器７から反射点ｋまでの距離をｒｓｋとし、反射点ｋから受波センサｉまでの距
離をｒＲｋｉとすれば、速度ポテンシャルは距離に反比(15)特開平５−９４５４３

27
28
2
1/2
例して減衰するので次の関係式が得られる。
＊ ｉ−ｚｋ） ｝ となり、ψｉｊｋは４つの未知数αψｉｊｋ＝αｋ・Ｓ｛ｔ−（ｒｓｋ＋ｒＲｋｉ）／ｃ｝
ｋ，ｘｋ，ｙｋ，ｚｋを有する関数｛ψｉｊｋ＝ψ（α・（１／ｒｓｋ）・（１／ｒＲｋｉ）
ｋ，ｘｋ，ｙｋ，ｚｋ）｝として表現できる。したがっ
但し、ｃは音速、αｋは反射点ｋの反射率に比例する定て、図４の装置に適用できる。尚、入力パターンはｊ，数である。また、時刻ｔと時刻ｊの変換はサンプリング
ｘｉ，ｙｉ，ｚｉであり、教師パターンがφｉｊの実測
間隔△ｔに基づいてｔ＝△ｔ・ｊによりなされるものと値Φｉｊとなる。
している。さらに、座標系を統一するために送波器７の【００９７】以上から明らかなように、図４の各物理公
座標を（ｘｓ，ｙｓ，ｚｓ）、反射点ｋの座標を（ｘ式演算ユニットにおける未知数の学習則は数２２のとおｋ，ｙｋ，ｚｋ）、受波センサｉの座標を（ｘｉ，ｙりに定めておけばよく、比較的少ない学習回数で高精度ｉ，ｚｉ）とすれば、10 の音響探査を達成できる。
22
ｒｓｋ＝｛（ｘｓ−ｘｋ） ＋（ｙｓ−ｙｋ） ＋（ｚｓ【００９８】
2
1/2−ｚｋ） ｝【数２２】2
2
ｒＲｋｉ＝｛（ｘｉ−ｘｋ） ＋（ｙｉ−ｙｋ） ＋（ｚ＊【００９９】但し、εａ，εｘ，εｙ，εｚは学習ゲイ 20※ を行なう場合には、数２３により簡単に算出できる。
ンであり、正の定数である。尚、数２２の偏微分項は数【０１００】
学的に式変形を行なって算出できるが、数値演算法に基【数２３】づいて算出することもできる。数値演算法に基づく算出※【０１０１】尚、この実施例は音響探査に適用した場合についてのみ説明しているが、物理源が放射していない
物理量に基づく解析（赤外線吸光特性解析等）を行なう
場合には同様に適用できる。
30【０１０２】【実施例４】図１１計測対象信号の周波数帯域と線スペ
クトル性ノイズの周波数帯域とがオーバーラップしている場合に線スペクトル性ノイズのみを除去するための線
スペクトル除去装置を示すブロック図であり、図６の装置と異なる点は、情報収集ユニット４が省略されている点のみである。
【０１０３】このような線スペクトル性ノイズの除去は後段におけるデータ処理の解析精度を高めるために行なわれるのであるが、従来はアナログ・フィルタまたは適 40
応フィルタが一般的に用いられていた。このうち、アナ
ログ・フィルタの一種であるバンド・エリミネーション・フィルタは構成が簡単で、かつ安価ではあるが、ノイ
ズ源の線スペクトル成分のみならず計測対象信号のスペクトル成分をも減衰させてしまい、また、中心周波数近傍において振幅のみならず位相をもずらしてしまい、計
測対象信号の解析精度が必然的に低下してしまうという不都合がある。また、適応フィルタを採用すればノイズ源の線スペクトル成分のみを除去でき、計測対象信号の解析精度を高めることができるのであるが、ノイズ源の 50

線スペクトル成分のみを計測する参照チャンネルが必須であるから構成が複雑化するという不都合がある。ノイ
ズ源の線スペクトル成分のみを計測することが不可能な場合には適用できない。
【０１０４】図１１に示す線スペクトル除去装置は上述の不都合を解消するものであり、除去すべき線スペクト
ルの数と等しい個数の物理公式演算ユニット１１，１
２，・・・１ｍから出力される演算結果をシグマ・ユニ
ット２に供給し、シグマ・ユニット２から出力される累積加算結果Ｏ（ｔ）と教師パターンとしての物理量計測
値Ｓ（ｔ）とを誤差演算器３に供給して両者の差ｄ（ｔ）を算出し、算出された差ｄ（ｔ）を物理公式演算
ユニット１１，１２，・・・１ｍの補正部１１ａ，１２
ａ，・・・１ｍａにフィードバックするとともに、線ス
ペクトル除去信号として出力する。尚、除去対象となる
線スペクトルの本数、周波数は予め測定されている。また、補正部１１ａ，１２ａ，・・・１ｍａにおいては、
例えば上記差ｄ（ｔ）の２乗が最小値になるように物理公式に含まれる未知数を補正するようにしている。
【０１０５】上記構成の線スペクトル除去装置の作用は次のとおりである。妨害要因となる線スペクトルの周波数ｆｉは従来公知の測定手段により測定できていると仮定すれば、該当する線スペクトルは、
ｇ（ｔ，Ａｉ，θｉ）＝Ａｉ・ｓｉｎ（２πｆｉｔ＋θ(16)特開平５−９４５４３29ｉ）で表現できる。したがって、累積加算結果Ｏ（ｔ）＊ 【０１０６】
は数２４となる。
＊
【数２４】

30

【０１０７】また、差ｄ（ｔ）はｄ（ｔ）＝Ｓ（ｔ）−※ 【０１０８】Ｏ（ｔ）となる。さらに累積加算結果Ｏ（ｔ）の偏微分【数２５】
値は数２５となる。
※【０１０９】以上の各式から、各未知数Ａｉ，θｉを補正するための式はそれぞれ
Ａｉ＝Ａｉ＋εＡ・ｄ（ｔ）・ｓｉｎ（２πｆｉｔ＋θｉ）
θｉ＝θｉ＋εＴ・ｄ（ｔ）・Ａｉ・ｃｏｓ（２πｆｉｔ＋θｉ）となる。尚、εＡ，εＴはそれぞれ正の定数である。したがって、各物理公式演算ユニット１１，１２，・・・
１ｍの補正部１１ａ，１２ａ，・・・１ｍａにおいて差ｄ（ｔ）に基づいて上記補正のための式に基づく演算を行なうことにより未知数Ａｉ，θｉを正確に推定できる。未知数Ａｉ，θｉが正確に推定できれば各物理公式
演算ユニット１１，１２，・・・１ｍから対応する線ス
ペクトル・ノイズが出力され、累積加算器２により累積加算された後に誤差演算器３により測定信号Ｓ（ｔ）から減算されるのであるから、線スペクトル・ノイズ成分のみが除去された差ｄ（ｔ）が出力される。
【０１１０】以下のプログラムは１本の線スペクトルの
振幅Ａｉと位相θｉを推定するプログラムである。
ＦＯＲ ｊ＝０ ＴＯ ２００００
Ｓｊ＝ＦＮＦ（ｊ，Ａ０，ｆ０，θ０）
Ｏｊ＝ＦＮＦ（ｊ，Ａｉ，ｆｉ，θｉ）
ｄｊ＝Ｓｊ−Ｏｊ
Ａｉ＝Ａｉ＋εＡ＊ｄｊ＊Ｏｊ／Ａｉ
ＩＦ Ａｉ＜０ ＴＨＥＮ Ａｉ＝−Ａｉ： θｉ＝θｉ＋π
θｉ＝θｉ−ＩＮＴ（θｉ／２π）＊２πＩＦ θｉ＜０ ＴＨＥＮ θｉ＝θｉ＋２π
Ｏｊ＝ＦＮＦ（ｊ，Ａｉ，ｆｉ，θｉ）
Ｄ０＝ＦＮＧ（ｊ，Ａｉ，ｆｉ，θｉ）
ｄｊ＝Ｓｊ−Ｏｊθｉ＝θｉ＋εＴ＊ｄｊ＊Ｄ０
θｉ＝θｉ−ＩＮＴ（θｉ／２π）＊２πＩＦ θｉ＜０ ＴＨＥＮ θｉ＝θｉ＋２πＮＥＸＴ ｊ尚、ＦＮＦ（ｊ，Ａ，ｆ，θ）＝Ａ＊ｓｉｎ（２π＊ｆ＊ｊ／１０００＋θ）、ＦＮＧ（ｊ，Ａ，ｆ，θ）＝Ａ＊ｃｏｓ（２π＊ｆ＊ｊ／１０００＋θ）、εＡ＝０．
００３、εＴ＝０．０００００３としてそれぞれ定義し
ておく。

20

30

40

50

【０１１１】上記プログラムにおいて線スペクトルの振幅を４８．００００、位相を０．９７６７、周波数を９０．００００００としておき、種々の初期値を与えてシ
ミュレーションを行なったところ、のべ１万回の処理の繰り返しで図１２に示すように同一の推定値｛振幅Ａｉが４８．０００６あるいは４７．９９９４、位相θｉが０．９７６７、推定誤差ｄｊが±ＳＥ−４程度、評価関
数値Ｅｊが３Ｅ−７程度が得られた。ここで、Ａｉについて２通りの答えがある様に思われるかも知れないが、この計算は３２ビット単精度浮動小数点形式で行なった
為、１０進数で５．５桁程度の精度しかない為である。
【０１１２】また、線スペクトルの振幅を７２．００００、位相を１．３５２５、周波数を１８．００００００としておき、種々の初期値を与えてシミュレーションを行なったところ、のべ１万回の処理の繰り返しで図１３に示すように同一の推定値｛振幅Ａｉが７１．９９８
７、位相θｉが１．３５２５、推定誤差ｄｊが１．２Ｅ−３程度、評価関数値Ｅｊが１．５３Ｅ−６程度｝が得られた。すなわち１０進数で５．５桁程度の精度が得られた。
【０１１３】以下のプログラムは複数本の線スペクトルの振幅Ａｉと位相θｉを推定するプログラムである。
ＦＯＲ ｊ＝０ ＴＯ １００００
Ｓｊ＝０
ＦＯＲ ｋ＝１ ＴＯ ｋ１
Ｓｊ＝Ｓｊ＋ＦＮＦ（ｊ，Ａ０（ｋ），ｆ０（ｋ），θ
０（ｋ））
ＮＥＸＴ ｋＦＯＲ ｋ＝１ ＴＯ ｋ１
Ｏｊ＝０
ＦＯＲ ｋＬ＝１ ＴＯ ｋ１
Ｏｊ＝Ｏｊ＋ＦＮＦ（ｊ，Ａｉ（ｋＬ），ｆｉ（ｋＬ），θｉ（ｋＬ））
ＮＥＸＴ ｋＬｄｊ＝Ｓｊ−Ｏｊ
ｄＡ＝ＦＮＦＡ（ｊ，Ａｉ（ｋ），ｆｉ（ｋ），θｉ（ｋ））
Ａｉ（ｋ）＝Ａｉ（ｋ）＋εＡ＊ｄｊ＊ｄＡ
ＩＦ Ａｉ（ｋ）＜０ ＴＨＥＮ Ａｉ（ｋ）＝−Ａｉ（ｋ）： θｉ（ｋ）＝θｉ（ｋ）＋π(17)特開平５−９４５４３31
32
θｉ（ｋ）＝θｉ（ｋ）−ＩＮＴ（θｉ（ｋ）／２π）＊ ７に設定しておき、７本の線スペクトルの振幅、位相、＊２π
周波数をそれぞれ６９．００００，２．１０４６，３ＩＦ θｉ（ｋ）＜０ ＴＨＥＮ θｉ（ｋ）＝θｉ
４．００００００、７５．００００，２．６４６１，２（ｋ）＋２π
９．００００００、８６．００００，５．０８９３，４
Ｏｊ＝０
５．００００、２９．００００，５．９３０６，６７．
ＦＯＲ ｋＬ＝１ ＴＯ ｋ１
００００００、９０．００００，０．８０７３，２０．
Ｏｊ＝Ｏｊ＋ＦＮＦ（ｊ，Ａｉ（ｋＬ），ｆｉ（ｋ００００００、３７．００００，３．４２１１，９０．
Ｌ），θｉ（ｋＬ））
００００００、７７．００００，１．６２８８，４６．
ＮＥＸＴ ｋＬ
００００００としておき、任意の初期値を与えてシミュ
ｄｊ＝Ｓｊ−Ｏｊ
10 レーションを行なったところ、各線スペクトルに対応し
ｄＴ＝ＦＮＦＴ（ｊ，Ａｉ（ｋ），ｆｉ（ｋ），θｉて振幅、位相がそれぞれ６９．００００，２．１０４（ｋ））
６、７５．０００３，２．６４６１、８５．９９９８，
θｉ（ｋ）＝θｉ（ｋ）＋εＴ＊ｄｊ＊ｄＴ
５．０８９４、２９．００００，５．９３０８、９０．
θｉ（ｋ）＝θｉ（ｋ）−ＩＮＴ（θｉ（ｋ）／２π）
００００，０．８０７３、３６．９９９９，３．４２１＊２π１、７７．０００２，１．６２８８と推定された。まＩＦ θｉ（ｋ）＜０ ＴＨＥＮ θｉ（ｋ）＝θｉ
た、これらの場合における推定処理回数が１万回、推定（ｋ）＋２π誤差ｄｊが−４．８８２８Ｅ−４、評価関数値ＥｊがＮＥＸＴ ｋ
２．３８４１９Ｅ−７であった。即ち、３２ビット単精ＮＥＸＴ ｊ度浮動小数点形式の限界である６桁部分の精度で各未知
尚、ＦＮＦ（ｊ，Ａ，ｆ，θ）＝Ａ＊ｓｉｎ（２π＊ｆ 20 数を推定できた。また、これら７つの線スペクトルの推＊ｊ／１０００＋θ）、ＦＮＦＡ（ｊ，Ａ，ｆ，θ）＝定プロセスを図１４に示す。
ｓｉｎ（２π＊ｆ＊ｊ／１０００＋θ）、ＦＮＦＴ【０１１５】また、この実施例において累積加算値Ｏ（ｊ，Ａ，ｆ，θ）＝Ａ＊ｃｏｓ（２π＊ｆ＊ｊ／１０（ｔ）を数２６として定義しておけば、直流オフセット
００＋θ）、εＡ＝０．００５、εＴ＝０．０００００のキャンセルをも行なうことができる。
５、ｋ０，ｋ１は未知数の数としてそれぞれ定義してお【０１１６】く。
【数２６】【０１１４】上記プログラムにおいてｋ０＝７、ｋ１＝＊【０１１７】但し、図１５示すように、Ａ０＝Ａ０＋ε 30
Ａ・ｄ（ｔ）の演算を行なって未知数の推定を行なう物
理公式演算ユニット１０を追加する必要がある。
【０１１８】【実施例５】図１６は心磁界計測装置を示すブロック図
であり、図１１の実施例と異なる点は、心磁界計測部６
１と、心電図計測部６２と、得られた心電図（以下、Ｅ
ＣＧと略称する）に基づいてＲ波を抽出するＲ波抽出部
６３と、抽出されたＲ波を中心とする前後のＰ波、Ｔ波の時刻範囲を得る時刻範囲出力部６４と、得られた心磁界（以下、ＭＣＧと略称する）に、ＥＣＧのＲ波に対応 40
してトリガをかけるトリガ部６５と、Ｐ波、Ｔ波の時刻範囲に対応するＭＣＧの誤差演算器３への供給を禁止す
る心磁界制限部６６とをさらに有している点のみである。
【０１１９】上記Ｒ波抽出部６３は、ＥＣＧにおけるＱ
ＲＳ群の形状が負正負のパルス波であることに着目し、所定の時間比（ｔ１：ｔ２：ｔ３）に設定された第１負性波、正性波および第２負性波からなる矩形窓（図１７参照）を用いてＱＲＳ群との相互相関をとり、相互相関の最大値に対応する時刻をＱＲＳ群の中心時刻、即ちＲ 50

波の時刻とする。
【０１２０】心磁界計測部６１、心電図計測部６２およびトリガ部６５としては従来公知のものを採用できるのであるから詳細な説明は省略する。上記の構成の心磁界計測装置の作用は次のとおりである。本件発明者が心磁界について鋭意研究を重ねた結果、ＥＣＧのＲ波やＴ波の出現時刻に、商用電源、冷凍機ノイズ等に起因する線スペクトルの周波数成分と同じ周波数のスペクトルが出現し、心磁界計測における線スペクトル・ノイズの推定処理に対して外乱として作用することを見出した。そして、心磁界の全範囲を教師信号として誤差演算器３に供給して各物理公式演算ユニットにおける未知数の推定処理を行なうと、Ｒ波やＴ波の出現時刻に出現する上記スペクトルに起因して推定処理の所要時間が著しく長くなることを見出した。
【０１２１】この実施例は上記知見に基づいてなされたものであり、Ｐ波の先頭からＴ波の終端での領域に対応する心磁界のサンプリングを未知数推定処理から除外することにより収束性を高め、推定処理の所要時間を著しく短縮する。さらに詳細に説明すると、外乱としてのス
ペクトルを含まない理想状態のＭＣＧとＥＣＧとの関係

(18)
33
は図１３（Ａ）（Ｂ）に例示したとおりであり、理想状態のＭＣＧに２９Ｈｚと６０Ｈｚのスペクトル・ノイズが混入した場合の波形は図１８（Ｃ）に示すとおりである。
【０１２２】そして、図１１の構成の線スペクトル除去装置を用い、図１８の波形の全範囲を教師信号として未知数の推定を行なったところ、図１９（Ａ）に示す教師
信号の２５００サンプルに基づいて１回、２回、３回、４回および５回推定処理を行なうことによりスペクトル・ノイズを大巾に除去でき（図１９（Ｂ）（Ｃ）（Ｄ）（Ｅ）（Ｆ）参照）、図１９（Ａ）の波形にかなり近い
ＭＣＧ波形（図１４（Ｆ）参照）を得ることができた。
しかし、図１９（Ｆ）の波形においてもスペクトル・ノ
イズがある程度残留しており、後段のデータ処理における精度を低下させる原因になる。したがって、このスペ
クトル・ノイズをより低減しようとすれば推定処理回数を多くしなければならず、この結果、所要時間が大巾に増加することになる。
【０１２３】これに対して図１６の構成の心磁界計測装置を用いて未知数の推定処理を行なう場合には、図１８（Ｂ）に示すＥＣＧのＰ波からＴ波までを含む領域（図１８（Ｂ）中領域Ｒ１参照）をＲ波抽出部６３により抽出したＲ波のピーク時刻に基づいて、時刻範囲出力部６４によりＰ波の先頭からＴ波の終端までの時刻範囲を得る。そして、心磁界計測部６１により得られたＭＣＧに、ＥＣＧのＲ波に対応してトリガ部６５によりトリガをかけ、Ｐ波、Ｔ波の時刻範囲に対応するＭＧＣの誤差
演算器３への供給を心磁界制限部６６により禁止する。
【０１２４】このようにして制限された範囲の心磁界を教師信号として未知数の推定を行なったところ、制限された範囲の心磁界の２５００サンプルに基づいて１回、２回、３回、４回および５回推定処理を行なうことによりスペクトル・ノイズを大巾に除去でき（図２０（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）（Ｄ）（Ｅ）参照）、図２０（Ａ）の波形に非常に近いＭＣＧ波形（図２０（Ｅ）参照）を得ることができた。また、図１９と図２０の波形を比較してみれば、図２０（Ａ）の波形は図１９（Ｅ）と図１９（Ｆ）との中間の波形（４．５回分の推定処理結果）とほぼ同等であることがわかる。この結果から明らかなように、図１１の構成の線スペクトル除去装置と同定度のスペクトル・ノイズ除去を達成すれば十分である場合には推定処理回数を大巾に低減できるので推定処理所要時
間を大巾に短縮できる。また、図１１の構成の線スペク
トル除去装置と同じ回数の推定処理を行なえば、スペク
トル・ノイズ除去効果を大巾に高めることができ、後段のデータ処理における精度を著しく高めることができる。
【０１２５】また、スペクトル・ノイズのみを収集してテンプレートを作製するという作業が不要になり、作業性を著しく高めることができる。

10

20

30

40

50

特開平５−９４５４３
34【０１２６】【実施例６】図２１は所望の周波数成分を解析するスペ
クトル・アナライザの構成を示すブロック図であり、解析対象周波数の数に対応する個数の物理公式演算ユニッ
ト１１，１２，・・・１ｍから出力される演算結果をシグマ・ユニット２に供給して累積加算を行ない、累積加算結果Ｏ（ｔ）および解析対象となる測定データＳ（ｔ）を誤差演算器３に供給して推定誤差ｄ（ｔ）を算出し、推定誤差ｄ（ｔ）を未知数補正のための情報として上記物理公式演算ユニット１１，１２，・・・１ｍの補正部１１ａ，１２ａ，・・・１ｍａにフィードバック
している。そして、未知数の推定処理が収束した時点において情報収集ユニット４により上記物理公式演算ユニ
ット１１，１２，・・・１ｍから収束した未知数を抽出し、周波数成分解析結果として出力する。また、補正部
１１ａ，１２ａ，・・・１ｍａにおいては、例えば上乱差ｄ（ｔ）の２乗が最小値になるように物理公式に含まれる未知数を補正するようにしている。
【０１２７】従来から高精度の周波数成分の解析を行なうことができる方法として高速フーリエ変換（以下、Ｆ
ＦＴと略称する）が知られている。しかし、ＦＦＴはサンプリング定理に基づく処理を行なう方法であるから、通常測定信号に含まれている不要な高調波を除去するた
めにアンチ・エィリアシング・フィルタと呼ばれるロー
パス・フィルタを設けることが必須であり、構成が複雑化するという不都合がある。また、サンプリング区間のデータが周期的に連続するという保証がなければ周波数解析結果の精度が著しく低下してしまうのであるから、適用可能な信号の種類が制限されてしまうという不都合もある。このような不都合を解消するために、ハミン
グ、ハニング等の窓関数を用いることが提案されているが、逆フィルタの演算時に窓関数を用いると演算後にサンプリング区間全体にわたって波形が歪み、解析精度が低下するという新たな不都合が生じる。さらに、サンプ
リング間隔に基づいて定まる周波数間隔の出力しか得られないのであるから、広帯域の解析が必要な場合には必然的にサンプル数を増加させなければならないという不都合もある。さらにまた、周波数軸が対数目盛であっても等間隔にサンプリングを行なわなければならないので著しく多量のメモリが必要になり、また、サンプル数にNも２ でなければならないという制約があるという不都合もある。
【０１２８】この実施例はこれらの不都合を解消すべくなされたものであり、アンチ・エィリアシング・フィル
タを不要とし、しかも不等間隔のサンプル・データを用いることができ、さらに解析周波数を任意に設定することができる。さらに詳細に説明すると、解析対象信号のうち、周波数がｆｉの成分のモデルとして数２７を用いることができる。
【０１２９】

(19)35

特開平５−９４５４３
36

【数２７】

【０１３０】但し、Ａｉ、Ｂｉはそれぞれ振幅を示す定数である。また、上式から数２８の関係が得られる。
【０１３１】【数２８】＊ 【０１３２】これら数２８を数１３に代入すれば、数２９が得られる。
【０１３３】【数２９】10＊【０１３４】したがって、シグマ・ユニット２においてＯ（ｔ）の演算を行ない、誤差演算器３において推定誤差ｄ（ｔ）を算出する演算を行ない、各物理公式演算ユ
ニットにおいて推定誤差ｄ（ｔ）に基づいて各未知数Ａ
ｉ，Ｂｉ，Ｃを補正する演算を行なうとともに、補正された各未知数に基づいて物理公式の演算を行なえばよ
く、未知数Ａｉ，Ｂｉ，Ｃの推定が収束した時点におい 30て情報収集ユニット４により各収束した未知数を収集することにより、解析対象信号に含まれる任意の周波数成分の解析を高精度に達成できる。
【０１３５】【発明の効果】以上のように請求項１の発明は、物理源の物理量に起因する影響が既知であり、しかも線形加算性が成立する系において測定値に基づいて簡単に、かつ正確に物理量の解析を行なうことができるという特有の効果を奏する。請求項２の発明は、物理源の物理量に起因する影響が既知であり、しかも複数の物理源に起因す 40
る影響に線形加算性が成立する系において、正確に物理量の解析を行なうことができ、解析対象となる物理源の推定数の増減に簡単に対処できるという特有の効果を奏する。
【０１３６】請求項３の発明は、免疫測定の初期に得られるデータのみを用いて短時間で高精度に免疫測定結果を得ることができるという特有の効果を奏する。請求項
４の発明は、濃度測定の初期に得られるデータのみを用いて、対象物質濃度の高低に拘らず短時間で高精度に濃度測定結果を得ることができるという特有の効果を奏す 50る。
【０１３７】請求項５の発明は、物理源の物理的性質に起因する影響が既知であり、しかも複数の物理源に起因する影響に線形加算性が成立する系において、正確に物理的性質の解析を行なう事ができ、解析対象となる物理源の推定数の増減に簡単に対処できるという特有の効果を奏する。請求項６の発明は、線スペクトル・ノイズを正確に解析し、この線スペクトル・ノイズのみを除去した高品質の観測信号を得ることができ、しかも線スペク
トル・ノイズの解析結果のみを収集する必要がないので構成を簡素化できるという特有の効果を奏する。
【図面の簡単な説明】【図１】この発明の物理量解析装置の一実施例を示すブロック図である。
【図２】推定誤差評価関数の一例を示す図である。
【図３】螢光を用いる免疫測定装置の一例を示す概略図である。
【図４】図３の免疫測定装置により得られた測定信号の時間的変化を示す概略図である。
【図５】図１の物理量解析装置を用いる免疫測定処理を説明するフローチャートである。
【図６】グルコース濃度測定装置の一例を示す概略図である。
【図７】図６のグルコース濃度測定装置により得られた測定信号の時間的変化を示す概略図である。
【図８】図１の装置を用いた磁場源解析装置の構成を示
す概略ブロック図である。

(20)特開平５−９４５４３3738【図９】図１の装置を用いた音響探査装置の構成を示す＊ を示す図である。
概略ブロック図である。
【図２１】所望の周波数成分を解析するスペクトル・ア【図１０】送波点と反射点と受波点との関係を概略的にナライザの構成を示すブロック図である。
示す図である。
【図２２】従来方法による磁場源解析結果を示す図であ【図１１】線スペクトル除去装置を示すブロック図である。
る。
【図２３】階層型パーセプトロンの構成を概略的に示す【図１２】初期値の変化に対応する１つの線スペクトル図である。
・ノイズの収束状況を説明する図である。
【図２４】階層型パーセプトロンにおける学習回数と誤【図１３】複数の線スペクトル・ノイズの収束状況を説
差の関係を示す図である。
明する図である。
10 【図２５】階層型パーセプトロンにおける学習回数に対【図１４】複数の線スペクトル・ノイズの収束状況を説応する個々のパターンに対する誤差と全体としての誤差明する図である。
の変化を示す図である。
【図１５】直流オフセット除去機能を有する線スペクト【図２６】ポップフィールド・モデルを概略的に示す図
ル除去装置を示すブロック図である。
である。
【図１６】心磁界計測装置を示すブロック図である。
【符号の説明】【図１７】ＥＧＣにおけるＱＲＳ群を抽出するための矩１１，１２，・・・１ｍ 物理公式演算ユニット形窓の一例を示す図である。
１１ａ，１２ａ，・・・１ｍａ 補正部
２ シグマ【図１８】ＭＧＣおよびＥＧＣの波形を示す図である。
・ユニット【図１９】ＭＧＣの全範囲を教師信号として心磁界計測
３ 誤差演算部
４ 情報収集ユニット
７ 送波を行なった場合における学習回数の増加に対応するＭＧ 20 器
ｉ 受波センサ
Ｃ波形を示す図である。
３１ 光導波路
３５ 標識抗体
５１ 下地電極【図２０】図１５の心磁界計測装置により心磁界を計測
５３ ＧＯＤ固定化膜
した場合における学習回数の増加に対応するＭＧＣ波形＊
【図１】

(21)

特開平５−９４５４３

【図２】

【図３】

【図４】

【図５】

【図６】

【図７】

【図２６】

(22)

【図８】

特開平５−９４５４３

(23)

【図９】

特開平５−９４５４３

(24)

【図１０】

特開平５−９４５４３

【図１７】

【図１１】

(25)

【図１２】

特開平５−９４５４３

【図１３】

【図１４】

【図１５】

(26)

【図１６】

特開平５−９４５４３

(27)

【図１８】

【図２０】

特開平５−９４５４３

【図１９】

【図２２】

(28)

【図２１】

【図２３】

特開平５−９４５４３

(29)特開平５−９４５４３

【図２４】

【図２５】

─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き5(51)Int.Cl.
Ｇ０１Ｒ 33/035

識別記号
ＺＡＡ

庁内整理番号
8203−2Ｇ

ＦＩ

技術表示箇所