"xy平面内に組成分布を持つ試料について、xy平面上の各点の質量スペクトルを測定することにより得られる、二次元質量スペクトルのノイズ低減処理方法において、xy平面の各点のz軸方向にその点における質量スペクトルデータを格納して三次元データを生成した上で、三次元のWavelet解析を適用しノイズ低減処理を行なうことを特徴とする二次元質量スペクトルのノイズ低減処理方法。前記Wavelet解析が、x、y軸方向とz軸方向とで異なる基底関数を適用してそれぞれの軸方向に三次元Wavelet順変換を行う工程と、前記Wavelet順変換を行った後に、ウェーブレット係数の絶対値が閾値以下の信号を除去する工程と、前記閾値以下の信号を除去した後に、順方向変換の場合とは適用する軸の順番を逆順にし、かつ各軸方向には順変換と同一の基底関数を適用して、三次元Wavelet逆変換を行う工程とを含むことにより、ノイズの低減された信号を得ることを特徴とする請求項1に記載の二次元質量スペクトルのノイズ低減処理方法。前記Wavelet解析において、少なくとも信号のz軸方向には中心軸に対して対称かつ中心軸において最大値をとる基底関数を適用することを特徴とする請求項1又は2に記載の二次元質量スペクトルのノイズ低減処理方法。前記ノイズ低減処理方法において、質量信号を含まないリファレンス信号を取得し、該リファレンス信号の各レベルにおけるウェーブレット係数の絶対値の大きさから、ノイズ低減の際の閾値を決定することを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の二次元質量スペクトルのノイズ低減処理方法。前記ノイズ低減処理方法において、複数の閾値を仮に設定し、設定した仮の閾値のそれぞれにおけるノイズ低減処理の前後での質量信号の変化量から、ノイズ低減の際の閾値を決定することを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の二次元質量スペクトルのノイズ低減処理方法。前記ノイズ低減処理方法において、ノイズ低減処理の前後での質量信号の変化量の、閾値の変化に対する2階導関数を用いて、その符号変化から閾値の値を決定することを特徴とする請求項5に記載の二次元質量スペクトルのノイズ低減処理方法。xy平面内に組成分布を持つ試料について、xy平面上の各点の質量スペクトルを測定することにより得られる二次元質量スペクトルのノイズ低減処理装置において、xy平面の各点のz軸方向に質量スペクトルデータを格納して三次元データを生成した上で、三次元のWavelet解析を適用しノイズ低減処理を行なうことを特徴とする質量分析装置。前記Wavelet解析において、x、y軸方向とz軸方向とで異なる基底関数を適用してそれぞれの軸方向に三次元Wavelet順変換を行う工程と、前記Wavelet順変換を行った後に、ウェーブレット係数の絶対値が閾値以下の信号を除去する工程と、前記閾値以下の信号を除去した後に、順方向変換の場合とは適用する軸の順番を逆順にし、かつ各軸方向には順変換と同一の基底関数を適用して、三次元Wavelet逆変換を行う工程とを行うことにより、ノイズの低減された信号を得ることを特徴とする請求項7に記載の質量分析装置。前記Wavelet解析において、少なくとも信号のz軸方向には中心軸に対して対称かつ中心軸において最大値をとる基底関数を適用することを特徴とする請求項7又は8に記載の質量分析装置前記Wavelet解析において、質量信号を含まないリファレンス信号から、ノイズ低減の際の閾値を決定することを特徴とする請求項7~9のいずれか1項に記載の質量分析装置前記Wavelet解析において、複数の閾値を仮に設定し、設定した仮の閾値のそれぞれによるノイズ低減処理の前後での質量信号の変化量から、ノイズ低減の際の閾値を決定することを特徴とする請求項7~9のいずれか1項に記載の質量分析装置。前記Wavelet解析において、ノイズ低減処理の前後での質量信号の変化量の、閾値の変化に対する2階導関数を用いて、その符号変化から閾値の値を決定することを特徴とする請求項11に記載の質量分析装置。請求項1~6のいずれか1項に記載の二次元質量スペクトルのノイズ低減処理方法をコンピュータで実行するためのコンピュータプログラム。従来、Wavelet解析を適用したノイズ低減処理においては、一次元の時系列もしくは、二次元の平面内のデータに対する処理が行われていた。一方で、例えば細胞レベルでSIMSにより質量分析を行う場合には、空間の各点の位置情報及び、その各点の位置に対応する質量スペクトルの情報が得られることになる。そのため、SIMSにより得られたデータに対して二次元のWavelet解析を適用したノイズ低減処理をするには、連続的な特性を持つ位置情報と離散的な特性を持つ質量スペクトルとの双方について、それぞれWavelet解析をする必要がある。これらのデータを三次元データxy平面に位置情報を、z軸方向にスペクトル情報を格納するとみなして一括してデータを処理することは従来から行われていたが、この三次元データに直接的にWavelet解析を適用してのノイズ低減処理は行われていなかった。また、従来は、SIMS法により得られた二次元の平面内データに対してWavelet解析を適用したノイズ低減処理を適用する場合でも、各軸方向に対して、同じ基底関数を適用した処理が行われていた。しかしながら、空間各点における質量スペクトルはピーク値を多数持つ様な離散的な分布を示すのに対して、そのピーク値の空間分布トータルでは、例えばインスリン等の空間分布に対応するは、ある程度連続的な分布になることが想定される。従って、このデータに対してWavelet解析を適用したノイズ低減処理を行う際に、各方向に同じ基底関数を適用する処理を行うことは通常望ましくない。そこで本発明においては、上記三次元データに直接的にWavelet解析を適用してノイズ低減処理を行う方法を提供することを目的とする。また、本発明は、スペクトル方向とピーク値分布方向平面内方向とに対し、それぞれに好適な基底関数を適用することにより、より効果的なノイズ低減方法を提供することをさらなる目的とする。上記課題に鑑み、本発明に係る二次元質量スペクトルのノイズ低減処理方法は、xy平面内に組成分布を持つ試料について、xy平面上の各点の質量スペクトルを測定することにより得られる、二次元質量スペクトルのノイズ低減処理方法において、xy平面の各点のz軸方向に質量スペクトルデータを格納して三次元データを生成した上で、三次元のWavelet解析を適用しノイズ低減処理を行なうことを特徴とする。また、本発明に係る質量分析装置は、xy平面内に組成分布を持つ試料について、xy平面上の各点の質量スペクトルを測定することにより得られる、二次元質量スペクトルのノイズ低減処理方法において、xy平面の各点のz軸方向に質量スペクトルデータを格納して三次元データを生成した上で、三次元のWavelet解析を適用しノイズ低減処理を行なうことを特徴とする。本発明によれば、空間分布を有する質量スペクトルにおいて、質量スペクトルの離散的なデータ特性と、質量スペクトルの連続的な空間分布を加味した上で、両者を同時かつ高速にノイズ低減処理を行うことが可能になる。それによって、質量スペクトルの各ピーク値分布の同定が容易になり、結果として質量スペクトルの空間分布に対応するタンパク質の同定が従来よりも確実かつ短時間で行える様になる。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、xy平面内に組成分布を持つ試料の測定であり、xy平面の各点の位置情報及び、その各点の位置に対応する質量情報のスペクトルが得られれば、いかなる測定方法によって得た結果のノイズ低減処理にも適用可能である。なお、以下において、上記xy平面の各点の位置情報に対応する質量情報のスペクトルを、二次元質量スペクトルと記載する。なお、以下の実施形態においては、空間各点において質量信号を含まないバックグラウンド信号を取得し、このバックグラウンド信号をリファレンス信号としてノイズ低減処理の際の閾値を設定している。しかし、バックグラウンド信号は取得せずに、質量信号自体の分散値や標準偏差からこの閾値を設定してもよい。図14に示すのは、本発明におけるノイズ低減処理の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。図14の1においては、空間の各点において、TOFSIMS法などにより質量スペクトルデータを測定する。次に、図14の2においては、測定したデータから、信号を測定した二次元平面上の位置情報及びその二次元平面上の各点の質量スペクトルからなる三次元データを生成する。図1aに示すのは、空間各点において測定した質量スペクトルから生成した三次元データの模式図である。この三次元空間の各点をx、y、zで表現すると、x、yは信号を測定した二次元平面xy平面に対応し、z軸はxy平面上の各点における質量スペクトルに対応している。従って、x、yには、信号を測定した平面座標値が格納されており、zにはmzに対応する質量信号のカウント値が格納されていることになる。図1bに示すのは、空間各点において測定した質量信号がない場合のバックグラウンド信号から生成した三次元データの模式図である。三次元空間の各点をx、y、zで表現すると、x、yは信号を測定した二次元平面に対応し、z軸はバックグラウンドスペクトルに対応している。従って、x、yには、信号を測定した平面座標値が格納されており、zにはバックグラウンドリファレンス信号のカウント値が格納されていることになる。このリファレンス信号は、ノイズ低減の際の閾値設定に用いることができる。次に図14の3と4においては、前記生成した三次元データに対してWavelet順方向変換を適用する。Wavelet変換においては、信号fと、時間的もしくは空間的に局在する構造を有する基底関数Ψとの畳み込み積分を行う式1。基底関数Ψには、スケールパラメータと呼ばれるパラメータaと、シフトパラメータと呼ばれるパラメータbが含まれており、スケールパラメータは周波数に、シフトパラメータは時間空間方向の位置に対応する式2。Wavelet変換Wa,bでは、この基底関数と、信号との畳み込み積分を行うことにより、信号fのスケール及びシフトに関する時間周波数解析を行い、信号fの周波数及び位置に関する相関を評価する。式1式2またWavelet変換は、上述した連続Wavelet変換の表現以外に離散的な表現も可能である。この離散的な表現形式を、離散Wavelet変換と呼んでいる。離散Wavelet変換においては、スケーリング数列pkとスケーリング係数skj1との積和により、1つ上のレベル解像度の低いのスケーリング係数sjを求める式3。また、ウェーブレット数列qkとスケーリング係数skj1との積和により、1つ上のレベルのウェーブレット係数wjを求める式4。この式3、4は二つのレベルj1とjとでの、スケーリング係数とウェーブレット係数との関係を表すことから、ツースケール関係と呼ばれている。また、この様に複数のレベルのスケーリング関数とウェーブレット関数を用いた解析を、多重解像度解析という。式3式4図2aは、前記生成した三次元の質量信号に対して、Wavelet解析を適用した例を示している。Wavelet解析を1回適用するごとに、データの各辺のサイズが12となるスケーリング係数データとそれ以外の部分であるウェーブレット係数データが生成される。三次元の場合、Wavelet解析を1回適用するごとに、処理対象となる信号が318に減っていくので、高速に処理できる。図2bは、前記生成した三次元のリファレンス信号に対して、Wavelet解析を適用した例を示している。基本的な処理は質量信号の場合と同様である。図3は、前記生成した三次元の質量信号に対して、Wavelet解析を各x、y、z軸方向に適用した例を示している。図3aは、三次元の領域に格納された元信号を示している。図3bは、x方向変換式5により、1つ上のレベルのスケーリング係数とウェーブレット係数を求める様子を示している。式5図3cは、y方向変換式6をx方向変換の結果に適用することにより、1つ上のレベルのスケーリング係数とウェーブレット係数を求める様子を示している。式6図3dは、z方向変換式7をy方向変換の結果に適用することにより、1つ上のレベルのスケーリング係数とウェーブレット係数を求める様子を示している。式7なお、式中のp、qは基底関数固有の数列である。本発明においては、x、y軸方向とz軸方向とに同一の関数を用いてもよいが、それぞれに好適な異なる基底関数を適用することにより、より効率的にノイズ低減処理をすることができる。x、y軸方向とz軸方向とにそれぞれに異なる基底関数を適用するとき、x、y軸方向の質量スペクトルのピーク値の空間分布については、連続的な分布特性を有することから連続的な信号に適した基底関数例えば、Haar、Daubechies等を適用する。また、質量スペクトル方向z軸方向の質量スペクトルデータは、ピーク値を多数持つ様な離散的な分布特性を有するので、中心軸に対して対称かつ中心軸において最大値をとる様な基底関数を適用する。基底関数の満たすべき性質としてシフト直交性があり式8、中心軸に対して対称かつ中心軸において最大値をとる基底関数は必然的にスパイク状のピーク分布を有する基底関数となる式8次に図14の5においては、リファレンス信号から、ノイズ低減処理の際の閾値を決定し、ウェーブレット係数の絶対値がこの閾値以下の信号成分を0に設定する。なおこの閾値は、リファレンス信号によらず、質量信号自体の標準偏差等の値から設定してもよい。また、閾値を設定する方法は限定されることはなく、wavelet解析を用いたノイズ除去におけるあらゆる公知の方法で閾値を設定することができる。図5は、リファレンス信号を参照してノイズ低減処理の際の閾値を決定する処理を、模式的に示したものである。ノイズのウェーブレット係数はすべてのレベルに現れるため、bのリファレンス信号の各レベルにおけるウェーブレット係数の絶対値の大きさから、ノイズ低減処理の閾値を設定する。設定した閾値をもとに、aの信号成分のうちウェーブレット係数の絶対値が閾値以下のものを0に設定する。なお、ここで、信号成分を0に設定した部分を圧縮して保持しておくことも可能である。ノイズのウェーブレット係数の絶対値は質量信号のウェーブレット係数の絶対値よりも小さいことが知られているため、ノイズのウェーブレット係数の絶対値よりも大きく、かつ質量信号のウェーブレット係数の絶対値よりも小さい値を閾値とし、この閾値以下のウェーブレット係数を持つ信号成分を0にすることにより、効率的にノイズを除去することができる。なお、リファレンス信号からノイズ低減処理の際の閾値を決定してもよいが、リファレンス信号を用いずに、仮に設定した閾値を少しずつ変化させて、それぞれの閾値におけるノイズ低減の効果を評価することにより最適な閾値を決定してもよい。ノイズ低減の効果を評価する手法としては、例えば、ノイズ低減処理前後の信号の変化量を、前記した様な、信号の標準偏差の変化量から見積ればよい。閾値が、丁度リファレンス信号を除去する様な大きさの前後では、ノイズ低減処理の効果が大きく変化するため、ノイズ低減処理前後の信号の変化量は大きくなる。ノイズ低減処理前後の信号の変化量から、閾値の最適値を決定するためには、例えば、ノイズ低減処理前後の、閾値の変化に対する信号の変化量の2階導関数の符合変化に着目すればよい。閾値の最適値付近では、ノイズ低減処理前後の信号の変化量は大きくなるため、必然的にその2階導関数の符合の正負は逆転する。そのため、その符号変化をみて、閾値の最適値を決定することができる。次に図14の6、7においては、前記設定した、ウェーブレット係数の絶対値が閾値以下の信号成分を0にした信号に対して、各軸方向に順方向変換の場合とは逆順で同一の基底関数を適用し、逐次Wavelet逆変換を行うことにより、三次元Wavelet逆変換を行う。図4は、前記三次元Wavelet順変換と逆変換において軸を処理する順番を逆順とし、さらにそれぞれの軸方向については順変換と逆変換とで同一の基底関数を用いることを示す模式図である。三次元Wavelet逆変換においては、基底関数と、Wavelet変換との畳み込み積分を行うことにより、元の信号を復元する式9。式9Wavelet逆変換は、順変換の場合と同様に離散的な表現も可能である。この場合、スケーリング数列pkとスケーリング関数列skjとの積和と、ウェーブレット数列qkとウェーブレット関数列wkjとの積和により、1つ下のレベル解像度の高いのスケーリング関数列sj1を求める。式10図6は、前記、ウェーブレット係数の絶対値が閾値以下の成分を0にした後に、Wavelet逆変換することにより、図6aに示すもとの質量信号のノイズが図6bで低減する様子を模式的に示している。なお、本発明は、上記の具体的形態を実行する装置によっても実現することができる。図15は、本発明を搭載した装置全体の構成を示している。1は試料を、2は信号の検出器を示している。また、3は取得した信号に対して上記の処理を行なう信号処理装置を、4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。また、本発明は、上記の具体的形態を実行するソフトウェアコンピュータプログラムを、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータまたはCPUやMPU等がプログラムを読み出して実行する処理によっても実現されうる。以下、本発明の実施例1について説明する。図7は、質量分析のターゲットとなる試料を示している。1は基板を、2はインクジェットで塗布した直径30μm程度のインスリン分布である。まず、x、y軸方向の質量スペクトルのピーク値の空間分布については、aの様に連続的な分布特性を有することから、Haar基底関数を適用してノイズ低減処理を行うことが好ましい。一方、z軸方向の質量スペクトルデータは、ピーク値を多数持つ、bの様な離散的な分布特性を有するので、Coiflet基底関数を適用してノイズ低減の処理を行うことが好ましい。なお、本実施例では、各信号成分の値の標準偏差から式11に従って閾値を求め、閾値以下のデータを0にすることによりノイズ低減処理を行った。式11において、Nは処理対象のデータの総数、σは、分散値の平方根で定義される標準偏差である。式11図8は、図7で示した様な系を模擬するサンプルデータの、x-z面を切り出したものである。aは元の信号分布を、bは元の信号にノイズを加えた信号分布を示している。図9は、図8bのx方向とz方向の信号分布を図示するものである。図9aは図8bの信号分布を、a‐xはx軸方向の信号分布を、a‐zはz軸方向の信号分布を示している。図10は、サンプルデータaと、サンプルデータのx軸とz軸方向に、それぞれHaar基底関数を用いたWaveletノイズ低減処理を適用した結果を示しているb。図11は、サンプルデータaと、サンプルデータのx軸とz軸方向に、それぞれCoiflet基底関数を用いたWaveletノイズ低減処理を適用した結果を示しているb。図12は、サンプルデータaと、サンプルデータのx軸方向にはHaar基底関数を、z軸方向にはCoiflet基底関数を用いたWaveletノイズ低減処理を適用した結果を示しているb。図13は図10~図12のノイズ低減処理の結果の一部分を拡大したものであり、aが図10bの一部を、bが図11bの一部を、cが図12bの一部を拡大したものに対応している。それぞれの例においてノイズは低減されているものの、x方向とz方向とに同一の基底関数を用いたaとbにおいては輪郭部分の欠損やボケが発生していることがわかる。一方、x方向とz方向とのそれぞれに好適な異なる基底関数を用いたcにおいては、その様なことが生じておらず、各軸方向において好適な基底関数を逐次的に適用する本発明の効果を確認することができる。以下、本発明の実施例2について説明する。本実施例においては、IONTOF社製TOFSIMS5型装置商品名を用い、トリプシン消化処理を施したHER2タンパク質の発現レベル2の組織切片Pantomics社製に対して、以下の条件でSIMS測定を行った。一次イオン:25kVBi、06pAパルス電流値、マクロラスタースキャンモード一次イオンのパルス周波数:5kHz200μsshot一次イオンパルス幅:約08ns一次イオンビーム直径:約08μm測定範囲:4mm×4mm二次イオンの測定画素数:256×256積算時間:1画素512shots1回スキャン約150分二次イオンの検出モード:正イオン得られたSIMSデータには、測定画素ごとに位置を示すXY座標情報と、1shotにおける質量スペクトルが記録されている。例えば、測定画素ごとに、HER2タンパク質の消化断片の一つにナトリウム原子が1つ吸着した質量数に該当するピークの面積強度を足し合わせ、XY座標情報に合わせて描画することでHER2消化断片の分布図を得る事ができる。また、この消化断片の分布情報より、元のHER2タンパク質の分布を知ることも可能である。図16aに、HER2タンパク質の消化断片KYTMRNaの質量数に相当するピークの分布図を示す。なお図16aにおいて、中央部で黒く表示されている円状の領域は、信号強度が低くなっているが、これはトリプシン消化処理の際のハンドリングミスによるものである。また、図16bは、図16aのデータに対してx、yを信号を測定した二次元平面に対応させ、z軸を質量スペクトルに対応させて三次元Waveletノイズ低減処理を行った後のピークの分布図を示すものである。図17は、HER2タンパク質の発現レベル2の組織切片Pantomics社製に対して、HER2タンパク質の免疫染色を行い、これを光学顕微鏡で観察したものである。図17では、HER2タンパク質の発現が多いところほど白く表示されている。また、SIMS測定に供した試料と免疫染色を行った試料は、同一病変組織パラフィンブロックから切出した隣接切片であり、同一ではない。図16と図17を比較すると、図16bでは、図17で白く表示されている部分が図16aよりも強調されており、三次元Waveletノイズ低減処理によりノイズ信号が除去され、HER2タンパク質に対応する信号とバックグラウンドノイズのコントラスト比が向上することがわかる。図18aは、図16aのある一点における質量スペクトルを示している。また、図18bは、同じ点におけるノイズ低減処理後のスペクトルを示している。このノイズ低減処理の前後では、質量スペクトル中の各ピーク面積はほぼ不変であり、定量性が保たれていることがわかる。図19は、図18abの一部を拡大して重ねて表示したものである薄い線が図18aに示すノイズ低減処理前のスペクトルを、太く濃い線が図18bに示す同処理後のスペクトルをそれぞれ示している。以上示した様に、x、yを信号を測定した二次元平面に対応させ、z軸を質量スペクトルに対応させた三次元データにおける三次元Waveletノイズ低減処理により、バックグラウンドノイズが好適に除去されるため、ノイズと質量信号のコントラスト比を向上させることができる。図20は、ノイズ低減処理前後の差分信号の標準偏差すなわち除去された信号成分の大きさを、閾値ここでの閾値は、信号自身の標準偏差で規格化されているを変化させてプロットしたものである。図中の点線で囲んだ、閾値が014~018の間で、ノイズ低減処理前後の差分信号の標準偏差は、大きく変化していることから、この値付近でノイズ低減の効果が大きいことがわかる。図21は、前記ノイズ低減処理前後の差分信号の標準偏差の、閾値の変化に対する2階導関数をプロットしたものである。ノイズ低減処理の効果が大きくなる前後で、当該2階導関数は、正閾値012から負へと変化し、再び正閾値018になっていることがわかる。本実施例においては、図中の点線で囲んだ、当該2階導関数が、正から負へと変化し、さらに正へと変化する際に、X軸と交わる点を、最適な閾値と設定した。かかる点は、複数存在するものの、当該2階導関数の正値と負値の積の絶対値が最大になる点を、最もノイズ低減処理が効果的になされる点であると考えれば、一意に決定することができる。"