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公開番号2025167144
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-07
出願番号2024071492
出願日2024-04-25
発明の名称波形解析方法及び波形解析装置
出願人株式会社島津製作所
代理人弁理士法人京都国際特許事務所
主分類G01N 30/86 20060101AFI20251030BHJP(測定;試験)
要約【課題】クロマトグラムからピークを正しく検出する。
【解決手段】試料の測定波形の解析方法であって、ベースラインの形状が異なり重畳ピークを含むピーク部分の位置が既知であって重畳ピークにテーリング処理、完全分離、及び垂直分離のいずれかが対応付けられた参照波形データを教師データとする機械学習によって構築され、測定データの入力に対して、単ピーク部分、重畳ピーク部分、又は非ピーク部分を表し、ピーク分離手法としてテーリング処理、完全分離、又は垂直分離を対応付けた指標を出力する学習済モデルが保存された学習済モデル記憶部(44)と、解析対象データを学習済モデルに入力して単ピーク部分、重畳ピーク部分、又は非ピーク部分を表し該重畳ピーク部分の分離手法としてテーリング処理、完全分離、又は垂直分離のいずれかを対応付けた指標を出力させる指標出力部(55～57)とを備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
分析装置を用いて試料を測定することにより取得されたデータである解析対象データから構成される波形を解析する波形解析方法であって、
ベースラインの形状が異なり、重畳ピークを含むピーク部分の位置が既知であり、該重畳ピークを分離する手法としてテーリング処理、完全分離、及び垂直分離のいずれかが対応付けられた複数の参照波形のそれぞれを構成するデータである、複数の参照波形データを教師データとする機械学習によって、測定データが入力されると該測定データを構成するデータ要素のそれぞれに対して、単ピーク部分、重畳ピーク部分、又は非ピーク部分を表すとともに、該重畳ピークを分離する手法としてテーリング処理、完全分離、及び垂直分離のいずれを用いるべきかを対応付けた指標を出力する学習済モデルを構築する学習済モデル構築ステップと、
前記解析対象データを前記学習済モデルに入力し、該解析対象データを構成する複数の解析対象データ要素のそれぞれについて、該学習済モデルから、単ピーク部分、重畳ピーク部分、又は非ピーク部分を表すとともに、該重畳ピークを分離する手法としてテーリング処理、完全分離、及び垂直分離のいずれを用いるべきかを対応付けた指標を出力させる指標出力ステップと
を備える波形解析方法。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
分析装置を用いて試料を測定することにより取得されたデータである解析対象データから構成される波形を解析する波形解析装置であって、
ベースラインの形状が異なり、重畳ピークを含むピーク部分の位置が既知であり、該重畳ピークを分離する手法としてテーリング処理、完全分離、及び垂直分離のいずれかが対応付けられた複数の参照波形のそれぞれを構成するデータである、複数の参照波形データを教師データとする機械学習によって構築され、測定データが入力されると該測定データを構成するデータ要素のそれぞれに対して、単ピーク部分、重畳ピーク部分、又は非ピーク部分を表すとともに、該重畳ピークを分離する手法としてテーリング処理、完全分離、及び垂直分離のいずれを用いるべきかを対応付けた指標を出力する学習済モデルが保存された学習済モデル記憶部と、
前記解析対象データを前記学習済モデルに入力し、該解析対象データを構成する複数の解析対象データ要素のそれぞれについて、該学習済モデルから、単ピーク部分、重畳ピーク部分、又は非ピーク部分を表すとともに、該重畳ピークを分離する手法としてテーリング処理、完全分離、及び垂直分離のいずれを用いるべきかを対応付けた指標を出力させる指標出力部と
を備える波形解析装置。
【請求項３】
前記テーリング処理が、さらに、テーリング上のシングルピーク、テーリング上の垂直分離ピークを含む、請求項２に記載の波形解析装置。
【請求項４】
前記参照波形にピークを検出する必要がない非検出区間が含まれており、
前記学習済モデルは、さらに、非検出区間を表す指標を出力する、請求項２に記載の波形解析装置。
【請求項５】
前記非検出区間に、試料に含まれている成分のうち最も保持時間が短い成分がカラムから流出するまでの時間帯のクロマトグラム、及び／又はカラムを洗浄する時間帯のクロマトグラムが含まれる、請求項４に記載の波形解析装置。
【請求項６】
前記指標出力部は、前記非検出区間が連続している時間帯が予め決められた時間よりも長い場合、又は前記解析対象データが取得された時間に対する前記非検出区間が連続している時間帯の割合が予め決められた値を超えている場合に、当該区間を非検出区間に決定する、請求項４に記載の波形解析装置。
【請求項７】
前記学習済モデルが、1つの測定データ要素に対して複数の指標と各指標の確度を出力するアーキテクチャによって構成されており、前記解析対象データ要素のそれぞれについて前記学習済モデルから複数の指標と各指標の確度を出力する、請求項２に記載の波形解析装置。
【請求項８】
前記学習済モデルは、前記解析対象データ要素のそれぞれについて、前記確度が予め決められた値以上である指標を出力する、請求項７に記載の波形解析装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、分析装置を用いて試料を測定することにより取得された波形を解析する方法及び装置に関する。
続きを表示（約 2,800 文字）【背景技術】
【０００２】
試料に含まれる成分を同定したり定量したりするために、液体クロマトグラフやガスクロマトグラフが用いられている。クロマトグラフでは、試料中の成分をカラムで分離し、カラムから順に流出する成分を検出する。その後、横軸を時間、縦軸を検出強度とするクロマトグラムを作成してピークを検出し、その面積や高さから、当該ピークに対応する化合物の濃度や含有量を求める。
【０００３】
クロマトグラムのピークを検出する方法として、これまで様々な方法が実用に供されているが、近年、新たなピーク検出方法として、機械学習を利用した方法が提案され実用化されている（例えば、特許文献１、非特許文献１、２）。
【０００４】
特許文献１には、ピーク部分の位置が既知である複数の参照波形のデータを教師データとする機械学習を行うことにより学習済モデルを構築し、その学習済モデルを用いて解析対象の波形のデータに含まれるピーク部分を推定する波形解析技術が記載されている。その例として、画像解析の分野で使用されているセマンティックセグメンテーションを使用した学習モデルに、選択イオンモニタリング（SIM）測定や多重反応モニタリング（MRM）測定により取得されピーク部分の位置が既知である複数の抽出イオンクロマトグラム（EIC）のデータを教師データとする機械学習を実行させて学習済モデルを構築し、その学習済モデルに、SIM測定やMRM測定により取得された解析対象の抽出イオンクロマトグラムから抽出された、予め決められた点数の測定データを入力し、ピーク部分に属するものであるか、非ピーク部分に属するものであるかを示す指標（ラベル）を出力させることが記載されている。また、クロマトグラム上に重なり合った複数のピーク（重畳ピーク）が存在する場合に、その分離方法として、テーリング処理（重畳ピークの開始点から終了点までを1つのピークの領域としたうえで、そのピークのテーリング部分に別のピークを重畳させた形状に分離）、完全分離（重畳ピークの開始点、極小点、及び終了点を順に結んだ線によりピークを分離）、及び垂直分離（重畳ピークの極小点を通る垂線により2つのピークを分離）のいずれが適しているかを示す指標（ラベル）を出力させることも記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
国際公開第２０２１／０６４９２４号
【非特許文献】
【０００６】
「Peakintelligence for GCMS LabSolutions Insight向け波形処理ソフトウェア」、[online]、[2024年3月14日検索]、株式会社島津製作所、インターネット＜URL：https://www.an.shimadzu.co.jp/products/gas-chromatograph-mass-spectrometry/gc-ms-software/peakintelligence-for-gcms/index.html＞
「Peakintelligence for LCMS LabSolutions LCMS、LabSolutions Insight 向け波形処理オプションソフトウェア」、［online］、［2024年3月14日検索]、株式会社島津製作所、インターネット＜URL: https://www.an.shimadzu.co.jp/products/liquid-chromatograph-mass-spectrometry/lc-ms-software/peakintelligence/index.html＞
「Peakintelligence for GCMSによる農薬データ解析時間の短縮」、［online］、［2024年3月14日検索]、株式会社島津製作所、インターネット＜URL: https://www.an.shimadzu.co.jp/sites/an.shimadzu.co.jp/files/pim/pim_document_file/an_jp/applications/application_note/21749/an_01-00585-jp.pdf＞
「Nexera-i MT による欧州薬局方に準拠した医薬品不純物分析の高速化」、［online］、［2024年3月14日検索]、株式会社島津製作所、インターネット＜URL: https://www.an.shimadzu.co.jp/sites/an.shimadzu.co.jp/files/pim/pim_document_file/an_jp/applications/application_note/17727/an_l518.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
学習済モデルによるピーク部分の判定の精度を高めるためには、多数の教師データが必要となる。こうした多数の教師データを用意するために、標準的な測定条件で取得されたクロマトグラムや、標準的な測定条件を想定したシミュレーションにより作成されたクロマトグラムが教師データとして用いられることが多い。
【０００８】
しかし、分析装置の構成や測定条件によって、クロマトグラムの形状は様々である。例えば、クロマトグラフの検出器として質量分析計を使用する場合には幅が狭くシャープなピークが得られやすい一方、PDA検出器やUV検出器を使用すると、様々な幅を有するピークが現れる（例えば、非特許文献３、４）。また、液体クロマトグラフにおいてグラジエント分析を行ったりガスクロマトグラフにおいて昇温分析を行ったりすると、ベースラインにドリフトが生じやすい。クロマトグラム上に重なり合った複数のピーク（重畳ピーク）が現れている場合、それらを分離する手法として、テーリング処理、完全分離、及び垂直分離といったものが知られているが、重畳ピークの分離に適した手法はベースラインの形状によって異なる。分析装置の構成や測定条件によってベースラインの形状は異なるため、従来の学習済モデルではピークを正しく検出することが難しい場合があった。
【０００９】
ここではクロマトグラフを用いて取得されるクロマトグラムからピークを検出する場合を例に説明したが、他の種類の波形データからピークを検出する場合にも上記同様の問題があった。
【００１０】
本発明が解決しようとする課題は、分析装置の構成や測定条件に関わらずクロマトグラムからピークを正しく検出することができる技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
（【００１１】以降は省略されています）

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