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公開番号2024122290
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-09-09
出願番号2023029748
出願日2023-02-28
発明の名称演算プログラム、演算方法、および情報処理装置
出願人富士通株式会社
代理人個人
主分類G06F 17/17 20060101AFI20240902BHJP(計算;計数)
要約【課題】高い精度でベースラインを推定することができる演算プログラム、演算方法、および情報処理装置を提供する。
【解決手段】演算プログラムは、コンピュータに、スペクトルデータの基データに対して非線形最小二乗法を用いてベースラインを特定する際に、前記ベースラインを特定するためのパラメータを複数の値に変更してそれぞれの値に対して推定される複数の推定ベースラインを取得する取得処理と、前記基データと前記複数の推定ベースラインのそれぞれとの差分を表す複数のグラフにおいてピークを特定する特定処理と、前記複数のグラフのそれぞれのピーク数およびピーク面積に応じて前記複数のグラフから第1のグラフを選択する選択処理と、を実行させる。
【選択図】図8

特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータに、
スペクトルデータの基データに対して非線形最小二乗法を用いてベースラインを特定する際に、前記ベースラインを特定するためのパラメータを複数の値に変更してそれぞれの値に対して推定される複数の推定ベースラインを取得する取得処理と、前記基データと前記複数の推定ベースラインのそれぞれとの差分を表す複数のグラフにおいてピークを特定する特定処理と、前記複数のグラフのそれぞれのピーク数およびピーク面積に応じて前記複数のグラフから第１のグラフを選択する選択処理と、を実行させることを特徴とする演算プログラム。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記選択処理において、特定された前記ピーク数が閾値以上となるグラフを選択することを特徴とする請求項１に記載の演算プログラム。
【請求項３】
前記選択処理において、特定された前記ピーク数が最大値となるグラフを選択することを特徴とする請求項１に記載の演算プログラム。
【請求項４】
前記選択処理において、前記ピーク数に応じて選択されたグラフのうち、前記ピーク面積が閾値以下となるグラフを選択することを特徴とする請求項１に記載の演算プログラム。
【請求項５】
前記選択処理において、前記ピーク数に応じて選択されたグラフのうち、前記ピーク面積が最小値となるグラフを選択することを特徴とする請求項１に記載の演算プログラム。
【請求項６】
前記パラメータは、前記非線形最小二乗法におけるハイパーパラメータを含むことを特徴とする請求項１に記載の演算プログラム。
【請求項７】
前記パラメータは、前記非線形最小二乗法において重みを変動させつつ反復処理を行う際の前記重みの変化率に関するパラメータであることを特徴とする請求項１に記載の演算プログラム。
【請求項８】
スペクトルデータの基データに対して非線形最小二乗法を用いてベースラインを特定する際に、前記ベースラインを特定するためのパラメータを複数の値に変更してそれぞれの値に対して推定される複数の推定ベースラインを取得する取得処理と、前記基データと前記複数の推定ベースラインのそれぞれとの差分を表す複数のグラフにおいてピークを特定する特定処理と、前記複数のグラフのそれぞれのピーク数およびピーク面積に応じて前記複数のグラフから第１のグラフを選択する選択処理と、をコンピュータが実行することを特徴とする演算方法。
【請求項９】
スペクトルデータの基データを取得する取得部と、
前記基データに対して非線形最小二乗法を用いてベースラインを特定する際に、前記ベースラインを特定するためのパラメータを複数の値に変更してそれぞれの値に対して推定される複数の推定ベースラインを取得し、前記基データと前記複数の推定ベースラインのそれぞれとの差分を表す複数のグラフにおいてピークを特定し、前記複数のグラフのそれぞれのピーク数およびピーク面積に応じて前記複数のグラフから第１のグラフを選択する演算部と、を備えることを特徴とする情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本件は、演算プログラム、演算方法、および情報処理装置に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
スペクトルデータには、ベースラインが含まれていることがある。スペクトルデータからベースラインを除去するために、非線形最小二乗法を利用した手法が提案されている（例えば、非特許文献１～３参照。）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
P.H.C.Eilers, Anal.Chem., 75, 3631-3636 (2003).
Z.-M. Zhang, S. Chen, and Y.-Z. Liang, Baseline correction using adaptive iteratively reweighted penalized least squares.
Sung-June Baek, Aaron Park, Young-Jin Ahn and Jaebum Choo, Baseline correction using asymmetrically reweighted penalized least squares smoothing. Analyst, 140, 250-257 (2015).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、適切にベースラインを推定することは困難である。
【０００５】
１つの側面では、本件は、高い精度でベースラインを推定することができる演算プログラム、演算方法、および情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの態様では、演算プログラムは、コンピュータに、スペクトルデータの基データに対して非線形最小二乗法を用いてベースラインを特定する際に、前記ベースラインを特定するためのパラメータを複数の値に変更してそれぞれの値に対して推定される複数の推定ベースラインを取得する取得処理と、前記基データと前記複数の推定ベースラインのそれぞれとの差分を表す複数のグラフにおいてピークを特定する特定処理と、前記複数のグラフのそれぞれのピーク数およびピーク面積に応じて前記複数のグラフから第１のグラフを選択する選択処理と、を実行させる。
【発明の効果】
【０００７】
高い精度でベースラインを推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
非線形最小二乗法を利用したベースライン推定法のフローチャートである。
（ａ）は情報処理装置の全体構成を例示するブロック図であり、（ｂ）は情報処理装置のハードウェア構成を例示するブロック図である。
情報処理装置の動作の一例を表すフローチャートである。
情報処理装置の動作の一例を表すフローチャートである。
Ｘ線吸収分光により得られた測定スペクトルである。
図５の測定スペクトルに対して非線形最小二乗法を利用してベースラインを推定し、得られた結果である。
図６から補正スペクトラムのみを抜き出したものである。
パラメータλおよびパラメータｒａｔｉｏの値を変更させた場合の結果である。
基データ、補正ベースライン、補正スペクトル、および基線を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
一例として、核磁気共鳴、ラマン分光、赤外吸収分光、Ｘ線光電子分光、Ｘ線吸収分光などの物理・化学分析は、分析試料の物理・化学情報を取得するために行われる。これらの分析で得られる信号（スペクトルデータ）には、ベースラインやノイズも含まれている。これらのベースラインやノイズは、所望とする情報の取得を妨げる。特に、ベースラインは、所望とする情報の一部を覆い隠す、あるいは、そのすべてを埋没させる可能性がある。したがって、適切にベースラインを除去するためのベースライン補正が求められる。
【００１０】
従来、このベースライン補正には、微分を用いた手法や多項式フィッティングによる手法が用いられてきた。微分を用いた手法は、スペクトルを微分し、ピークを際立たせる方法である。多項式フィッティングによる手法は、バックグラウンドの形状を表現できそうな関数を使って最小二乗法などでフィッティングする方法である。しかしながら、これらの方法でも、ベースライン補正が困難な場合がある。
（【００１１】以降は省略されています）

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