CN111952145A

CN111952145A - 成像质量分析数据处理方法以及成像质量分析装置

Info

Publication number: CN111952145A
Application number: CN202010799402.8A
Authority: CN
Inventors: 池上将弘; 梶原茂树
Original assignee: Shimadzu Corp
Current assignee: Shimadzu Corp
Priority date: 2013-04-22
Filing date: 2014-04-22
Publication date: 2020-11-17
Anticipated expiration: 2034-04-22
Also published as: CN104112643B; CN107068530B; CN107068530A; EP2797104A3; EP2797104A2; JP2014215043A; CN111952145B; JP5971184B2; CN104112643A; US10312067B2; US20140316717A1; EP2797104B1

Abstract

提供成像质量分析数据处理方法以及成像质量分析装置，简化进行统计解析以比较从多个试样分别得到的成像质量分析数据的作业，提高该解析的精度。在想比较的两个试样的成像质量分析数据的测量点间隔不同、还想比较物质的空间分布扩展的尺寸时，以一个数据为基准重新定义另一个数据的测量点间隔以使测量点间隔一致，通过基于实际测量点的质谱的内插或外插求出设定的虚拟测量点的质谱。在各试样的质谱的m/z值阵列不同时，以一个数据的质谱的m/z值的位置为基准对另一个数据的质谱通过内插或外插求出基准m/z值的强度值。使测量点间隔、m/z值阵列一致而能够整合数据，作为一个成像质量分析数据进行处理而能简单地进行峰值矩阵制作等处理。

Description

成像质量分析数据处理方法以及成像质量分析装置

本申请是申请日为2014年4月22日、申请号为2014101632348、发明名称为“成像质量分析数据处理方法以及成像质量分析装置”的分案申请(申请日为2014年4月22日、申请号为2016108483697、发明名称为“成像质量分析数据处理方法以及成像质量分析装置”)的分案申请。

技术领域

本发明涉及适用于成像质量分析装置的数据处理方法以及使用了该数据处理方法的成像质量分析装置，该成像质量分析装置能够获取表示试样上的特定的质量电荷比或者质量电荷比范围的离子的信号强度分布的成像图像。

背景技术

质量分析成像是如下一种方法；通过对生物体组织切片等试样的二维区域内的多个测量点(微小区域)分别进行质量分析，来研究具有特定的质量的物质的分布，该质量分析成像正不断应用于药物发现(drug discovery)、生物标记探索、各种疾病、疾患的原因探明等。用于实施质量分析成像的质量分析装置一般被称为成像质量分析装置。另外，通常对试样上的任意的二维区域进行显微观察，基于该显微观察图像来确定分析对象区域并执行该区域的成像质量分析，因此有时也称为显微质量分析装置、质量显微镜等，但在本说明书中决定称为“成像质量分析装置”。例如在非专利文献1、2中公开了普通的成像质量分析装置的结构、分析例。

在成像质量分析装置中，在试样上的二维区域内的多个测量点处分别获取规定的质量电荷比范围的质谱数据。为了实现高质量分辨率，通常利用飞行时间型质量分析器(TOFMS)来作为质量分析器，例如与由四极型质量分析装置等得到的质谱数据的数据量相比，每个测量点的质谱数据(或者飞行时间谱数据)的数据量相当多。另外，为了获得精确的成像图像(即提高空间分辨率)，需要缩小测量点的间隔，于是，针对一个试样的测量点的数量变多。因此，当想要进行高质量分辨率、高空间分辨率的质量分析成像时，每个试样的数据的总量变得庞大。

为了通过使用了普通的个人计算机的数据处理来制作并显示成像图像，或者对成像图像进行统计解析，需要将处理对象的所有数据读入该计算机的主存储器(一般为RAM)。然而，在普通的个人计算机中能够实际使用的主存储器的存储容量有限，难以读入所有如上所述的高清晰度的成像质量分析数据。在这种情况下，需要根据能够读入主存储器的数据量的制约来限制能够制作和显示的成像图像的范围，或者进行以下处理：一边允许降低处理速度一边将硬盘驱动器等外部存储装置的一部分用作虚拟的主存储器。

针对这样的问题，在专利文献1～3中公开了一种对由成像质量分析装置得到的质谱数据进行压缩并保存的技术。通过利用这种数据压缩技术，能够缩小作为处理对象的成像质量分析数据的数据量并读入主存储器。另外，在专利文献1所记载的方法中，预先制作将压缩前的原质谱数据的阵列上的位置与压缩数据的阵列上的位置相关联的索引，将该索引与压缩数据一起存储或者与压缩数据分开存储。而且，在需要读出与某个质量电荷比对应的数据(离子强度值)的情况下，通过参照索引信息找出与目标数据对应的压缩数据并将其解码。通过这样，能够一边进行数据压缩，一边迅速地获取目标数据。

成像质量分析装置中通常利用的MALDI离子源虽然是适用于生物体试样的离子化法，但具有以下缺陷：每次测量(即每次照射激光)时的离子强度的偏差比较大。为了弥补这种缺陷，在针对一个测量点获取质谱时，将针对同一测量点执行的多次测量的离子强度信号进行累计。然而，有时即使进行这种累计也不能充分消除每个测量点的离子强度的偏差的影响。因此，即使根据按每个测量点得到的与特定的质量电荷比对应的离子强度值直接制作成像图像，也不一定正确地反映物质的分布。因此，以往提出了以下方案：在制作成像图像时，不直接使用各测量点的离子强度值，而使用按规定的基准进行标准化后的离子强度值。

例如在非专利文献1中示出了以下内容：在对成像质量分析数据进行TIC标准化、XIC标准化之后，进行成像图像的制作及显示或者进行成像图像的统计解析是有效的。在此，TIC是“Total Ion Current”的简称，是在各测量点获取到的质谱的所有质量电荷比范围的离子强度值的和。如果进行TIC标准化，则各质量电荷比下的强度值被标准化，使得各测量点的TIC相同。另一方面，XIC是“Extract Ion Current”的简称，是在各测量点获取到的质谱中的所指定的质量电荷比的离子强度或者所指定的质量电荷比范围的离子强度的和。如果进行XIC标准化，则各质量电荷比下的强度值被标准化，使得各测量点的XIC相同，因此能够使与特定的质量电荷比对应的峰值的高度在各测量点处一致。

另外，操作者(用户)为了决定想要显示为成像图像的质量电荷比、质量电荷比范围，大多参照所有测量点或者操作者所关注的关心区域内的测量点的平均质谱，但如果基于对平均质谱也进行TIC标准化或者XIC标准化而得到的离子强度值来制作成像图像是有效的。

另外，在质量分析成像中，经常进行将从不同试样得到的成像质量分析数据之间进行比较的解析。例如为了诊断癌等疾患、疾病等，将针对从健康正常身体获取到的生物体组织切片得到的成像质量分析数据与针对从被检体获取到的生物体组织切片得到的成像质量分析数据进行比较，评价它们的相似性、差异性或者详细地分析差异部分是有效的。在用于进行这种比较的客观的解析中使用对从不同试样得到的成像质量分析数据进行主要成分分析等的统计解析的方法。

例如在非专利文献1中示出了以下内容：当针对不同试样的成像质量分析数据分别生成峰值矩阵数据并在将该多个峰值矩阵数据整合为一个之后进行统计解析时，对于将多个试样进行比较是有效的。具体地说，首先，预先决定想要对作为比较对象的成像质量分析数据进行统计解析的多个峰值的质量电荷比。例如，预先从将比较对象的成像质量分析数据的所有测量点的质谱进行累计并进行平均所得到的平均质谱选出特定的多个峰值的质量电荷比，或者从遍及所有测量点按质谱的每个质量电荷比求出最大强度、并将该最大强度值作为谱进行重构而得到的最大强度质谱选出特定的多个峰值的质量电荷比。然后，根据按每个试样在各测量点处得到的质谱来求出与该质量电荷比值对应的离子强度值，制作按每个测量点设置质量电荷比值和离子强度值而得到的峰值矩阵。之后，将与多个试样的多个测量点有关的峰值矩阵数据进行整合来制作一个峰值矩阵数据。

另外，在非专利文献1所记载的统计解析中，当对不同试样的峰值矩阵数据进行整合时，进行基于上述TIC的强度值的标准化。如上所述，通过TIC标准化能够减轻偏差的影响，能够进行有效的统计解析，该偏差是由试样、预处理，测量日、测量条件等的不同导致的每个试样的离子强度值的偏差、由MALDI离子源产生的每个测量点的生成离子量的偏差等所导致的。

如上所述，为了对根据不同试样的成像质量分析数据制作的峰值矩阵进行整合，需要针对作为比较对象的成像质量分析数据计算所有测量点或者特定的多个测量点的平均质谱、最大强度质谱，并基于此预先决定想要进行统计解析的多个峰值的质量电荷比。该处理的前提是，作为该比较对象的成像质量分析数据中包含的多个质谱数据中的质量电荷比值全部一致，换句话说构成质谱的多个数据点各自的质量电荷比值在所有质谱中共用。

另外，实际上并不限于在同一测量条件下进行针对想要比较的多个试样的质量分析成像，有时还根据不同情况将由不同装置得到的成像质量分析数据之间进行比较。例如在是由飞行时间型质量分析装置获取到的质谱的情况下，从作为测量对象的质量电荷比范围的下限的离子到达检测器的到达时刻起，以固定的时间间隔从检测器获取离子的信号强度，将该各时刻替换为所相当的质量电荷比值并作为质谱数据，但即使是同一装置，为了对由周围温度等环境因素导致的离子的飞行距离的变化进行校正，需要使与离子的飞行时间对应的质量电荷比值随时变化。在这种情况下，作为比较对象的多个成像质量分析数据的数据点的质量电荷比值也大多不一致。另外，每个试样的进行质量分析成像时的试样上的测量点的间隔(换言之，一个质谱数据所对应的实际的微小测量区域的尺寸)有时也不同。

这样，在每个试样的构成质谱的数据点的质量电荷比值不同、或者每个试样的与质谱对应的微小测量区域的尺寸不同的情况下，根据上述以往的方法，不能对根据多个试样的成像质量分析数据分别求出的峰值矩阵进行整合。因此，在想要使用统计解析对多个试样进行比较的情况下，例如需要对根据每个试样的成像质量分析数据分别求出的峰值矩阵执行统计解析，调整成能够比较这样得到的多个统计解析结果之后进行比较。这样的作业不仅非常复杂，而且有可能缺乏比较评价的正确性。

另外，在如上述那样进行多个试样的比较的情况下，使操作者(用户)关注的特定的质量电荷比、质量电荷比范围内的成像图像同时显示，操作者在用肉眼确认该成像图像之后主观上评价相似性等也是重要的。然而，如果每个试样的构成质谱的数据点的质量电荷比值不同、或者每个试样的与质谱对应的微小测量区域的尺寸不同，则即使在该多个试样中目标物质的二维分布相同，呈现的样子也不同。其结果，操作者有可能错误地作出主观判断、评价。

另外，通常在针对一个试样的成像质量分析数据中，虽然每个测量点的构成质谱的数据点的质量电荷比值一致，但也考虑以下情况：在上述飞行时间型质量分析装置中在测量过程中随时校正由温度变化等导致的离子的飞行距离的变化、由于测量条件的设定方法等的不同导致每个测量点的构成质谱的数据点的质量电荷比值不同。例如，为了缩短测量时间，考虑采用如下测量方法：在一个试样的测量区域中仅对操作者所指定的关心区域以高质量分辨率进行测量，对除该关心区域以外的区域以低质量分辨率进行测量。在这种条件下收集到的成像质量分析数据中，与是否对如上述那样根据多个成像质量分析数据分别生成的峰值矩阵进行整合无关地制作用于进行统计解析的峰值矩阵本身是困难的。

专利文献1：日本特开2012-169979号公报

专利文献2：日本特开2012-038459号公报

专利文献3：美国专利公开2012/0133532号说明书

非专利文献1：小河、其他五位，“显微质量分析装置的开发”，岛津评论，第62卷，第3·4号，2006年3月31日发行，p.125-135(小河、ほか5名、「顕微質量分析装置の開発」、岛津评论、第62卷、第3·4号、2006年3月31日発行、p.125-135)

非专利文献2：原田、其他八位，“由显微质量分析装置进行的生物体组织分析”，岛津评论，第64卷，第3·4号，2008年4月24日发行，p.139-145(原田、ほか8名、「顕微質量分析装置による生体組織分析」、島津評論、第64巻、第3·4号、2008年4月24日発行、p.139-145)

非专利文献3：杉浦(Y Sugiura)、其他六位，“饱和脂肪酸的质谱成像含有小鼠脑磷脂酰胆碱的细胞选择性分布的可视化”(Visualization of the cell-selectivedistribution of PUFA-containing phosphatidylcholines in mouse brain byimaging mass spectrometry)”，脂质研究杂质(Journal of Lipid Research)，Vol.50，2009年，pp.1766-1788

发明内容

发明要解决的问题

本发明是鉴于上述问题而完成的，其主要目的在于提供如下的成像质量分析数据处理方法以及成像质量分析装置：在为了对多个试样的成像质量分析数据进行比较而执行统计解析或者同时显示成像图像的情况下，即使每个试样的测量点的间隔不同或者每个试样的构成质谱的数据点的质量电荷比值不同，也能够排除这样的差异的影响，来简便地实施正确的统计解析、成像图像的同时显示。

另外，本发明的另一目的在于提供如下的成像质量分析数据处理方法以及成像质量分析装置：在一个试样的成像质量分析数据中，即使测量点的间隔不同或者每个测量点的构成质谱的数据点的质量电荷比值不同，也能够排除这样的差异的影响，来简便地实施正确的统计解析、成像图像的同时显示。

用于解决问题的方案

为了解决上述问题而完成的本发明的第一方式是一种成像质量分析数据处理方法，对成像质量分析数据进行处理，该成像质量分析数据是将通过对试样上的多个测量点分别执行质量分析而收集到的质谱数据与上述测量点的空间位置信息相关联而得到的，该成像质量分析数据处理方法的特征在于，包括以下步骤：

a)空间校正处理步骤，将多个成像质量分析数据中的一个成像质量分析数据的空间上的测量点间隔作为基准，通过使用位于使其它成像质量分析数据的测量点间隔与该基准一致时的虚拟的测量点位置周围的多个测量点的质谱数据进行内插或者外插，来求出各个虚拟的测量点位置处的质谱数据；

b)质量电荷比校正处理步骤，提取上述多个成像质量分析数据中的质谱的质量电荷比范围的共用部分，将该多个成像质量分析数据中的一个成像质量分析数据的被提取出的上述共用的质量电荷比范围内的质量电荷比点作为基准，通过使用位于使其它成像质量分析数据的质量电荷比点与该基准一致时的虚拟的质量电荷比点前后的实际测量出的质量电荷比点的强度值进行内插或者外插，来求出各个虚拟的质量电荷比点的强度值；以及

c)整合步骤，进行整合，使得能够将通过执行上述空间校正处理步骤和上述质量电荷比校正处理步骤从而使测量点间隔和质量电荷比点一致的多个成像质量分析数据作为一个成像质量分析数据进行处理。

此外，在飞行时间型的质量分析装置中基于由离子检测器获得的信号来制作飞行时间谱，通过将该飞行时间谱上的各离子的飞行时间换算为质量电荷比来制作质谱。因而，在上述本发明的第一方式的成像质量分析数据处理方法中，设为“质谱”还包含用换算为质量电荷比之前的飞行时间表示的“飞行时间谱”。

在本发明的第一方式的成像质量分析数据处理方法中，在提供多个试样的成像质量分析数据、且在该成像质量分析数据中每个试样的测量点间隔不同的情况下，在空间校正处理步骤中实施使该每个试样不同的测量间隔一致的校正处理。即，将一个成像质量分析数据中的空间上的测量点间隔作为基准，求出使除此以外的成像质量分析数据的测量点间隔与该基准一致时的虚拟的测量点位置，通过使用位于该虚拟的测量点位置周围的实际测量出的多个测量点的质谱数据进行内插或者外插，来计算各个虚拟的测量点的质谱数据。对内插或者外插的方法不作特别地限定，除了单纯的一次函数以外，还可以使用高次函数、花键函数等。

另外，在多个成像质量分析数据中每个试样的构成质谱的数据点所对应的质量电荷比值不同的情况下，在质量电荷比校正处理步骤中实施使该每个试样不同的质量电荷比值一致的校正处理。即，首先，为了使质谱的质量电荷比范围一致，提取多个试样的成像质量分析数据中的质谱的质量电荷比范围的共用部分。之后，将一个成像质量分析数据中的上述共用的质量电荷比范围内的质量电荷比点作为基准，通过使用位于使除此以外的成像质量分析数据的质量电荷比点与该基准一致时的虚拟的质量电荷比点前后的实际测量出的质量电荷比点的强度值进行内插或者外插，来计算各个虚拟的质量电荷比点的离子强度值。与测量点的校正同样地，对内插或者外插的方法不作特别地限定，除了单纯的一次函数以外，还可以使用高次函数、花键函数等。

通过以上的处理，使多个试样的成像质量分析数据中的测量点间隔和各质谱的质量电荷比点阵列一致。也可以先执行测量点的校正和质量电荷比的校正中的任一个。另外，在进行多个试样的比较时，不需要对物质的扩展的程度、具体地说面积、尺寸等进行比较而仅比较空间分布状况即可，在此情况下，即使每个试样的测量点间隔不同，也能够通过仅将某一个成像质量分析数据的测量点间隔作为基准来放大或者缩小其它成像质量分析数据的测量点间隔，来使测量点间隔一致。在这种情况下，不需要如在上述空间校正处理步骤中实施的那样的强度值的变换(校正)。

即，将本发明的第一方式的成像质量分析数据处理方法中的空间校正处理步骤设为如下的空间校正处理步骤即可：将多个成像质量分析数据中的一个成像质量分析数据中的空间上的测量点间隔作为基准，通过将其它成像质量分析数据的测量点间隔放大或者缩小来使其与该基准一致。

并且，在整合步骤中进行整合，使得能够将测量点间隔和质量电荷比值一致的多个成像质量分析数据作为一个成像质量分析数据进行处理。在此所说的整合是指以下处理：变更与空间位置信息之间的对应关系，使得与各不相同的空间位置信息相关联而得到的多个试样的成像质量分析数据如同一个试样的成像质量分析数据。一般地，获得成像质量分析数据的试样上的测量区域的形状、尺寸各种各样，当对数据进行整合时，如果在原来的测量区域之间存在空白部分，则难以作为一个成像质量分析数据进行处理。因此，优选例如假定与整个测量区域的外形相接的矩形的区域，在该区域内对空白部分的测量点插入强度值为零的数据来作为虚数据。或者，也可以对每个测量点准备表示数据有效/无效的标志，当进行某些数据处理时，根据该标志来判断区域中的测量点的数据有效或者无效。

在本发明的第一方式的成像质量分析数据处理方法中，优选还包括以下步骤：

d)谱制作步骤，基于通过上述整合步骤整合后的成像质量分析数据，来计算所指定的或者特定的多个测量点的质谱的运算质谱，该运算质谱是累计质谱、平均质谱或者最大强度质谱；

e)峰值矩阵制作步骤，对上述运算质谱进行峰值检测并制作峰值的质量电荷比值的列表，根据各测量点的质谱数据求出与上述列表中的质量电荷比对应的强度值，制作根据质量电荷比值排列该强度值而得到的峰值矩阵；以及

f)统计解析步骤，对上述峰值矩阵执行统计解析。

在此，最大强度质谱是在所有测量点的质谱中按每个质量电荷比提取最大强度的峰值并进行重构而得到的质谱。

如上所述，在此，能够对从多个试样得到的成像质量分析数据进行整合并作为一个成像质量分析数据进行处理，如上所述，测量点间隔、质谱的质量电荷比点阵列都一致，因此能够毫无障碍地进行谱制作步骤中的运算质谱的计算和峰值矩阵制作步骤中的峰值矩阵的制作。另一方面，在统计解析步骤中获得的统计解析结果是针对从多个试样得到的成像质量分析数据的解析结果，因此能够基于该解析结果简单地进行多个试样的比较等。

另外，在本发明的第一方式的成像质量分析数据处理方法中，优选还包括以下步骤：

g)图像制作步骤，在该步骤中，基于通过上述整合步骤整合后的成像质量分析数据，制作表示与所指定或者特定的质量电荷比对应的未被标准化的强度值的二维分布的成像图像，或者制作表示与所指定或者特定的质量电荷比范围对应的未被标准化的强度值的二维分布的成像图像。

由此，能够同时制作并显示多个试样的成像图像，而且同时显示的多个成像图像的测量点间隔和质量电荷比点一致，因此适于操作者用肉眼观察的方式比较成像图像。

另外，在本发明的第一方式的成像质量分析数据处理方法中，

还包括标准化系数制作步骤，在该步骤中按每个测量点计算标准化系数并事先存储其结果，该标准化系数用于按照规定的基准将各测量点的质谱数据的强度值标准化，

在上述图像制作步骤中，能够使用上述标准化系数将成像图像的各测量点的强度值标准化，并制作标准化后的成像图像。

或者，在本发明的第一方式的成像质量分析数据处理方法中，

在上述谱制作步骤中，基于通过上述整合步骤整合后的成像质量分析数据，使用上述标准化系数将所指定或者特定的多个测量点的质谱标准化，根据标准化后的质谱来计算累计质谱、平均质谱或者最大强度质谱中的至少一个。

在上述标准化系数制作步骤中，按每个测量点计算用于按照规定的基准将各测量点的质谱数据的强度值标准化的系数，例如将其结果存储到存储部。在此，关于标准化的方法，例如能够设为上述TIC标准化或者XIC标准化。

像这样地预先制作并存储标准化系数，由此在想要针对某个质量电荷比的成像图像获取基于标准化后的强度值的成像图像的情况下，仅将各测量点的强度值乘以标准化系数即可，因此能够极为迅速地制作并显示标准化后的成像图像。另外，在想要显示标准化后的平均质谱等的情况下，也同样能够迅速地重新计算并显示平均质谱。

还包括压缩处理步骤，在该步骤中，对于通过上述整合步骤整合后的成像质量分析数据，按照规定的算法对各测量点的质谱数据执行可逆压缩处理，并将得到的压缩数据存储到存储部，

执行从上述存储部读出存储在上述存储部的压缩数据中的所需的数据并进行解压来制作运算质谱、峰值矩阵、成像图像中的任一个的处理。

在此，压缩的编码方法可以是任意方法，例如能够使用游程编码、熵编码或者将二者组合而成的编码等。

当对多个试样的成像质量分析数据进行整合时，通过使测量点间隔一致而使测量点数增加，因此有时数据量比将各个成像质量分析数据的数据量相加而得到的数据量多。即使在该情况下，也能够通过将数据压缩来将成像图像的制作、统计解析等所需的数据存储到计算机的主存储器等。由此，当进行用于试样比较的成像图像的制作、统计解析等时，不需要从硬盘驱动器等外部存储装置一个个地读出所需的成像质量分析数据，能够实现处理的高速化和装置的减负。

此外，虽然压缩后的数据能够仅利用该数据进行解压，但根据数据压缩方法的不同，有时求出与特定的质量电荷比对应的强度值要花费时间。因此，优选的是，除了压缩后的数据以外，也可以将该压缩数据与原始数据的阵列中的强度值的位置信息相关联而得到的索引信息存储到上述存储部的第三区域，参照该索引信息来获取与特定的质量电荷比对应的强度值。

由此，能够高速地进行根据压缩数据求出与任意的质量电荷比对应的强度值的解压处理，因此利用了压缩数据的成像图像、平均质谱的显示或者峰值矩阵的制作处理等均实现高速化。

在一个试样的成像质量分析数据中测量点间隔、质量电荷比点阵列不同的情况下，也能够利用本发明的第一方式的成像质量分析数据处理方法中的用于使测量点间隔、质量电荷比点阵列一致的处理。

即，用于解决上述问题的本发明的第二方式的成像质量分析数据处理方法是一种成像质量分析数据处理方法，对成像质量分析数据进行处理，该成像质量分析数据是将通过对试样上的多个测量点分别执行质量分析而收集到的质谱数据与上述测量点的空间位置信息相关联而得到的，该成像质量分析数据处理方法的特征在于，包括以下步骤：

a)空间校正处理步骤，将一个成像质量分析数据中的特定的空间上的测量点间隔作为基准，通过使用位于使其它测量点间隔与该基准一致时的虚拟的测量点位置周围的多个测量点的质谱数据进行内插或者外插，来求出各个虚拟的测量点位置处的质谱数据；以及

b)质量电荷比校正处理步骤，将上述一个成像质量分析数据中包含的特定的测量点的质谱的质量电荷比点作为基准，通过使用位于使构成其它测量点的质谱的质量电荷比点与该基准一致时的虚拟的质量电荷比点前后的实际测量出的质量电荷比点的强度值进行内插或者外插，来求出各个虚拟的质量电荷比点的强度值。

另外，用于解决上述问题而完成的本发明所涉及的成像质量分析装置的特征在于，具备：成像质量分析部，其通过对试样上的多个测量点分别执行质量分析来收集质谱数据；以及数据处理部，其实施上述本发明所涉及的成像质量分析数据处理方法。

在此，对成像质量分析部的结构，具体地说对离子源的种类、质量分析器的种类等不作特别地限定，通常，离子源是MALDI离子源，质量分析器是飞行时间型质量分析器。另外，也可以是以下结构：成像质量分析部例如具有通过碰撞诱导分解等使离子进行一个阶段至多个阶段的分离的离子分离部，由此能够对所生成的产物离子进行质量分析。另外，还可以是以下结构：具备：光学显微镜，其用于观察试样；以及摄像装置，其将获取到的光学像变换为图像数据。

发明的效果

根据本发明所涉及的成像质量分析数据处理方法和成像质量分析装置，对于从不同的多个试样得到的成像质量分析数据，即使每个试样的构成质谱的数据点的质量电荷比阵列不同，也能够通过校正强度值使质量电荷比阵列一致。另外，即使在每个试样的测量点间隔不同的情况下，通过新设定虚拟的测量点并将强度值校正成该虚拟的测量点的质谱，也能够使测量点间隔一致。这样，通过使测量点间隔和质量电荷比阵列一致，能够将多个试样的成像质量分析数据作为一个成像质量分析数据进行处理。其结果，即使测量点间隔等原本不一致的情况下，也能够进行统计解析或者同时显示成像图像，以对多个成像质量分析数据进行比较。另外，关于用于进行比较的处理，能够直接借用原来的针对一个成像质量分析数据的处理，不但简便而且还提高了这种成像图像等的比较的正确性。

附图说明

图1是用于实施本发明所涉及的成像质量分析数据处理方法的成像质量分析系统的一个实施例的概要结构图。

图2是在本实施例的成像质量分析系统中对多个试样的成像质量分析数据进行整合处理时的流程图。

图3是在本实施例的成像质量分析系统中进行仅关注物质的空间分布状况的比较时的测量区域整合的概念图。

图4是在本实施例的成像质量分析系统中将物质的空间分布与扩展的尺寸进行比较时的测量区域整合的概念图。

图5是用于在本实施例的成像质量分析系统中使质谱的质量电荷比阵列一致的校正处理的概念图。

图6是表示本实施例的成像质量分析系统的数据压缩例的概念图。

图7是表示本实施例的成像质量分析系统的索引信息制作例的概念图。

图8是本实施例的成像质量分析系统的TIC标准化系数计算处理的流程图。

图9是本实施例的成像质量分析系统的XIC标准化系数计算处理的流程图。

图10是本实施例的成像质量分析系统的标准化成像图像的制作以及显示处理的流程图。

图11是本实施例的成像质量分析系统的标准化质谱的制作以及显示处理的流程图。

图12是本实施例的成像质量分析系统的标准化峰值矩阵制作处理的流程图。

图13是通过成像质量分析获得的数据和基于该数据的二维成像图像显示的概要说明图。

附图标记说明

1：成像质量分析部；2：数据处理部；20：数据收集部；21：主存储器；211：压缩数据存储区域；212：索引存储区域；213：标准化系数存储区域；214：峰值矩阵存储区域；215：成像图像存储区域；216：谱存储区域；22：数据整合处理部；23：数据压缩处理部；24：数据解压处理部；25：索引制作处理部；26：标准化系数计算部；27：峰值矩阵制作部；28：成像图像制作处理部；29：质谱制作处理部；30：标准化运算处理部；31：统计解析运算部；32：显示处理部；4：外部存储装置；40：非压缩成像质量分析数据存储区域；41：显微图像数据存储区域；5：操作部；6：显示部；100：试样；101：测量区域。

具体实施方式

下面，参照所附附图对本发明所涉及的成像质量分析数据处理方法以及使用了该方法的成像质量分析装置的一个实施例进行说明。

图1是能够实施作为本发明的一个实施例的成像质量分析数据处理方法的成像质量分析系统的主要部分的结构图。

该成像质量分析系统具备：成像质量分析部1，其对试样上的二维的多个测量点分别执行质量分析，并按每个测量点获取规定的质量电荷比范围的质谱数据；数据处理部2，其对所得到的数据执行后述那样的各种数据处理；例如硬盘驱动器(HDD)、固体状态驱动器(SSD)等大容量的外部存储装置4，其保存由成像质量分析部1获取到的新的质谱数据；操作部5，其由操作者来操作；以及显示部6，其显示分析结果等。数据处理部2的实体是包括CPU、RAM、ROM等的个人计算机或者更高性能的工作站，该数据处理部2包括数据收集部20、主存储器21、数据整合处理部22、数据压缩处理部23、数据解压处理部24、索引制作处理部25、标准化系数计算部26、峰值矩阵制作部27、成像图像制作处理部28、质谱制作处理部29、标准化运算处理部30、统计解析运算部31以及显示处理部32等，来作为功能块。

在成像质量分析部1中，如图13所示，针对操作者在试样100上指定的位于测量区域101内设定的多个测量点(微小区域)102分别实施质量分析。在此，与成像质量分析部1的结构无关，一般为以下结构：包括由MALDI离子源和TOFMS组合而成的质量分析部，通过使载置有试样100的试样台(未图示)在x轴、y轴两个轴方向上高精度地移动，能够对试样100上的任意位置进行质量分析。此外，测量区域101的形状不需要是如图13所示的矩形，能够设为任意形状。

成像质量分析部1优选具备光学显微镜和使用了CCD摄像元件或者CMOS摄像元件等的摄像装置，对试样100拍摄具有充分高于测量点的间隔的分辨率的图像，通过数据收集部20、显示处理部32、显示部6将该图像呈现给操作者。操作者在参照该图像并利用操作部5指定与测量区域101对应的区域时，数据处理部2对所指定的区域的坐标信息进行计算。成像质量分析部1将试样台驱动到与所指定的该区域对应的位置坐标，在各测量点处执行质量分析，由此获取质谱数据。

数据收集部20读入通过在成像质量分析部1中执行质量分析而得到的质谱数据和在成像质量分析部1中拍摄到的显微观察图像数据，并分别存储到外部存储装置4的非压缩成像质量分析数据存储区域40和显微图像数据存储区域41。例如将针对一个试样收集到的数据汇总到一个数据文件来进行存储即可。在进行多个试样的比较的情况下，按这些多个试样中的每一个分别收集成像质量分析数据，之后执行用于对收集到的成像质量分析数据之间进行比较的处理。

下面，对使用了外部存储装置4中存储的针对多个试样的成像质量分析数据来进行比较解析时的、数据处理部2的处理动作进行详细地说明。

在本实施例的系统中，将成像图像制作、统计解析等的处理对象的数据暂时保存在主存储器21中，不进行向外部存储装置4的数据存取，仅通过向主存储器21进行读取/写入就能够进行数据处理。因此，如后述那样将成像质量分析数据进行压缩并写入到主存储器21的压缩数据存储区域211，但在此之前执行以下处理：进行整合，使得能够将想要比较的多个试样的成像质量分析数据作为一个成像质量分析数据进行处理。图2是为了进行该比较而在数据整合处理部22中执行的针对多个试样的成像质量分析数据的整合处理的流程图。

[成像质量分析数据的整合处理]

首先，操作者利用操作部5来指定分别存储有想要整合的多个成像质量分析数据的数据文件(步骤S1)。另外，操作者根据解析目的等来选择指定仅关注空间分布状况的整合模式或者甚至关注到空间上扩展的尺寸的整合模式(步骤S2)。

下面，为了便于说明，列举将针对试样A的成像质量分析数据和针对试样B的成像质量分析数据二者进行整合的情况来作为例子，但根据以下的说明可知通过反复进行整合处理能够整合三个以上的成像质量分析数据。

当前，将针对试样A、B的成像质量分析数据分别设为在如图3的(a)所示的测量区域中得到的数据。图3的(a)将试样上的测量区域分别以平面图形式示出，针对试样A的测量区域与针对试样B的测量区域的大小的比表示实际的试样上的大小的比。另外，在包含测量区域的矩形的区域中网格状地划分而得到的范围表示与一个测量点对应的微小测量区域。也就是说，该微小测量区域的X方向和Y方向的尺寸分别与X方向和Y方向的测量点间隔相同。

如上所述，测量区域的形状是任意的，因此在想要整合的测量区域不是矩形的情况下，将要整合的测量形状整形为矩形(步骤S3)。具体地说，例如图3的(a)所示，对与任意形状的测量区域外接的矩形的区域进行设定，在该矩形的区域内以与测量区域内相同的测量点间隔来进行划分。然后，对测量区域以外的测量点插入所有强度值为零的虚数据。或者，也可以与测量点对应地每隔一比特保持表示有效或者无效的判断标志，该判断标志是将测量区域的内侧包含的测量点(微小测量区域)设为有效的测量点、将矩形区域内且测量区域外的测量点看作无效的测量点。

接着，判断作为整合对象的两个测量区域的测量点间隔是否相同(步骤S4)。在测量点间隔不同的情况下，接着判断是否通过步骤S2指定了仅关注空间分布状况的整合模式(步骤S5)。在判断为测量点间隔相同或者判断为指定了仅关注空间分布状况的整合模式的情况下，如图3的(b)所示，以使两个测量区域的外观上的测量点间隔一致的方式将两个测量区域相结合(步骤S6)。在测量点间隔不同的情况下，以将其中一个(在该例中为试样A)的成像质量分析数据的测量点间隔作为基准、并使另一个(在该例中为试样B)的成像质量分析数据的测量点间隔与该基准一致的方式将整个测量区域缩小或者放大。此时，将整个测量区域缩小或者放大，因此在区域结合前后，试样上的一个测量点间隔不会变化，结合后的测量点的质谱和结合前的测量点的质谱毫无变化。因而，在该情况下，不需要伴随如后述那样的测量点间隔的统一来校正强度值。

另外，此时，重新设定与通过两个测量区域的结合而形成的区域外接的矩形的区域，针对由此产生的空白的测量点，与上述同样地插入强度值为零，或者设定表示是无效的测量点的标志。在图3的(b)中，对用虚线围成的区域中包含的测量点例如插入强度值为零。

此外，在存在与测量区域对应的光学显微观察图像的情况下，可以与该图像相应地适当放大或者缩小测量区域并进行结合。在该情况下，制作使光学的显微观察图像也同样地放大或者缩小并进行结合而得到的显微观察图像即可。

在作为整合对象的两个测量区域的测量点间隔不同、而且没有指定仅关注空间分布状况的整合模式而指定了关注到空间上扩展的尺寸的整合模式的情况下(在步骤S5中为“否”的情况)，在进行了如下空间校正之后将测量区域相结合。在此，考虑对图4的(a)所示的试样A、B的成像质量分析数据进行区域结合的情况。

首先，将其中一个(在该例中为试样A)的成像质量分析数据的测量点间隔作为基准，重新定义另一个(在该例中为试样B)的成像质量分析数据的测量点间隔。即，与步骤S6的处理不同，在此在区域结合前后使试样上的测量点间隔虚拟地变化。由此，在试样B的测量区域中，设定与实际的测量点的位置不同的虚拟的测量点。

该虚拟的测量点实际上不是获得质谱数据的位置，因此需要与实际的测量点和虚拟的测量点之间的位置偏差或者差异相应地，根据在实际的测量点处得到的质谱数据的各强度值来推算虚拟的测量点的质谱。因此，在此将测量区域的一端(在该例中为图4的(b)中的左上端部)设为原点，在实际的各测量点的质谱中将与各质量电荷比值对应的强度值设为与各个测量点的X、Y坐标对应的函数，通过基于该函数的内插或者外插来进行校正，由此求出虚拟的测量点的强度值。即，简单地说通过基于位于X、Y的二维坐标上的多个实际的测量点的质谱的强度值的二维的内插或者外插，来计算该坐标上的虚拟的测量点的质谱的强度值(步骤S7)。

例如，图4的(b)示出的试样B的测量区域中的测量点S₁是重新定义的虚拟的测量点，被实际的测量点P₁～P₄包围。因此，使用实际的测量点的质谱的强度值按每个质量电荷比进行内插，求出与虚拟的测量点S₁的位置对应的强度值。另一方面，测量点S₂也是重新定义的虚拟的测量点，但在该测量点S₂的周围仅存在一部分获得了质谱的实际的测量点。因此，与虚拟的测量点S₁不同，不能通过内插进行校正，因此在该情况下，根据相邻的重新定义前的测量点的质谱的强度值来进行外插，计算出虚拟的测量点S₂的强度值。这样，尽可能地使用内插，在不能进行内插的情况下使用外插即可。此外，当然，试样A的成像质量分析数据与试样B的成像质量分析数据之间没有直接的关系，因此不参照在通过校正求出强度值时进行结合而得到的另一侧的成像质量分析数据。

作为用于内插或者外插的校正函数，最简单地是使用一次函数(直线函数)即可。一般情况下使用该函数在实用方面就足够了，但通过使用高次函数、花键函数等，能够以更高的精度求出虚拟的测量点的质谱。

针对所有质量电荷比反复实施如上所述的强度值的计算，由此求出一个虚拟的测量点的新的质谱。并且，针对所有虚拟的测量点同样求出新的质谱。由此，求出以使测量点间隔一致的方式进行结合后的测量区域内的所有测量点的质谱。此外，在测量区域内对实际上不存在测量点的空白部分插入强度值为零的虚数据的情况与图3的情况相同。

此外，在图3、图4中，以使针对试样B的测量区域的左上端部叠加于针对试样A的测量区域的右上端部的方式将两个测量区域相结合，但将二者结合的位置并不限于此，是与上下左右中的某一个相邻的位置即可。当结合位置不同时，由此各测量点(微小测量区域)的X坐标、Y坐标发生变化，但该坐标的绝对值几乎没有意义，因此在后述的各种处理中毫无问题。

通过以上的处理，在空间上将两个测量区域进行整合。其中，在试样A的成像质量分析数据和试样B的成像质量分析数据中，质谱的质量电荷比的阵列未必相同。因此，接下来为了使质谱的质量电荷比的阵列统一而对由质量电荷比值的差异导致的强度值进行校正(步骤S8)。

首先，求出作为结合对象的两个成像质量分析数据的质谱的共用的质量电荷比范围。在构成进行结合的各个成像质量分析数据所包含的质谱的数据点的质量电荷比值(其也被称为“质量电荷比点”)、数据点的质量电荷比间隔不同的情况下，如图5所示，将构成其中一个(在该例中为试样A)的质谱的数据点的质量电荷比值作为基准，重新定义构成另一个(在该例中为试样B)的质谱的数据点的质量电荷比值。然后，在一个质谱中，通过基于实际得到的强度值的内插或者外插来求出与重新定义的虚拟的质量电荷比值对应的强度值。如果相对于虚拟的质量电荷比值，沿着质量电荷比轴在其两侧存在实际得到的强度值，则能够使用内插，如果仅在某一处中存在实际得到的强度值，则使用外插即可。由此，能够使结合对象的成像质量分析数据的质谱的质量电荷比范围与各数据点的质量电荷比值二者一致，在所有测量点处，质谱的质量电荷比值的一维阵列是共用的。

当前，在图5中，考虑将最简单的一维(线性)校正作为一例。关于与成为基准的质谱的m/z＝m_a1的位置对应的强度值，在除此以外的校正对象质谱中使用在质量电荷比轴上与m/z＝m_a1相邻的m/z＝m_b1、m_b2和与这些m/z值对应的强度值I_b1、I_b2，用下式子来求出。

I_m1＝{(I_b2-I_b1)/(m_b2-m_b1)}(m_a1-m_b1)+I_b1

对于与m/z＝m_a1之后的m/z＝m_an(其中，n为2、3、…)对应的校正对象质谱的强度值，也在该校正对象质谱中基于与m/z＝m_an相邻的质量电荷比值所对应的强度值，用上述式子，通过内插或者外插来求出与m/z＝m_an对应的强度值。

这样，通过对测量区域内的每个测量点进行基于构成质谱的各数据点的质量电荷比值的偏差的强度值的校正，能够使所有测量点的质谱的质量电荷比值阵列(质量电荷比点阵列)一致。而且，通过该校正使测量点间隔和质谱的质量电荷比阵列也一致，成像质量分析数据的整合完成。

此外，一般地，在某个试样的成像质量分析数据中，所有测量点的质谱的质量电荷比阵列是共用的，但根据情况，有时在某个试样的成像质量分析数据中每个测量点的质谱的质量电荷比阵列也不同。如果列举一例，则是如下情况：对测量区域中的特定的区域、尤其是关心区域实施高质量分辨率的测量，对测量区域中的除关心区域以外的部分实施质量分辨率比较低的测量。

这样，在某个试样的成像质量分析数据中质谱的质量电荷比阵列不同的情况下，将构成一个测量点的质谱的数据点的质量电荷比值作为基准，重新定义构成其它测量点的质谱的数据点的质量电荷比值，如图5所示，将构成一个质谱的数据点的质量电荷比值作为基准，通过内插或者外插来求出与其它质谱的相同的质量电荷比值对应的强度值。由此，将一个试样的成像质量分析数据中的各测量点的质谱的数据点的质量电荷比值统一，并作为包含共用的质量电荷比阵列和每个测量点的强度值的阵列的数据进行处理即可。该处理在不论是否将多个测量区域进行整合，也就是说例如基于一个试样的成像质量分析数据来制作成像图像，或者制作用于统计解析的峰值矩阵时都有用。

另外，在将每个测量点的质谱的质量电荷比阵列不同的成像质量分析数据之间进行整合的情况下、或者在将质量电荷比阵列不同的成像质量分析数据与质量电荷比阵列共用的成像质量分析数据进行整合的情况下，将构成特定的一个测量点的质谱的数据点的质量电荷比值作为基准，重新定义构成还包含作为整合对象的成像质量分析数据在内的除该基准以外的所有测量点的质谱的数据点的质量电荷比值，如图5所示，将构成一个质谱的数据点的质量电荷比值作为基准，通过内插或者外插来求出与其它质谱的相同质量电荷比值对应的强度值。由此，能够将作为整合对象的成像质量分析数据作为包含共用的质量电荷比阵列和每个测量点的强度值的阵列的数据进行处理。

关于用于将测量区域进行结合的测量点的重新定义、强度值的校正处理以及用于使质谱的质量电荷比阵列一致的强度值的校正处理，也可以先执行其中的任一个，进行这样的整合而得到的图像质量分析数据暂时被存储到外部存储装置4的非压缩成像质量分析数据存储区域40。

此外，在将测量点间隔相等的数据进行整合的情况下，不进行上述测量点间隔的重新定义、用于使测量点间隔一致的一个数据的放大缩小，就能够进行整合。另外，在构成整合对象的所有测量点的质谱的数据点的质量电荷比值一致的情况下，不进行用于使质量电荷比阵列一致的强度值的校正处理就能够进行整合是显而易见的。在将测量点间隔或者质量电荷比阵列中的某一个一致的数据之间进行整合的情况下，仅对测量点间隔或者质量电荷比阵列中的某一个进行校正即可。

在将成像质量分析数据暂时存储到外部存储装置4的非压缩成像质量分析数据存储区域40之后，数据压缩处理部23针对如上述那样进行整合而得到的成像质量分析数据，从外部存储装置4按每个测量点依次读入质谱数据，按照后述的数据压缩算法按每个测量点执行数据压缩。另外，索引制作处理部25按每个测量点，利用质谱数据(原质谱数据)和压缩数据来制作后述那样的索引。另外，标准化系数计算部26如后述那样计算各测量的TIC标准化系数。并且，峰值矩阵制作部27如后述那样计算用于统计解析的峰值矩阵。这样计算出的与质谱数据对应的压缩数据、索引、TIC标准化系数以及峰值矩阵分别被存储到主存储器21的压缩数据存储区域211、索引存储区域212、标准化系数存储区域213以及峰值矩阵存储区域214。

并且，质谱制作处理部29按每个质量电荷比将所有测量点的质谱数据进行累计，将各累计值除以所有测量点数，由此求出平均质谱。然后，将该平均质谱存储到主存储器21的谱存储区域216，并且通过显示处理部32显示在显示部6的画面上。操作者能够根据所显示的平均质谱从整体上简要地掌握哪个质量电荷比的离子强度高(具有何种质量的物质多)。

[质谱数据的压缩处理的详细情况]

使用图6、图7对本实施例的系统的质谱数据的压缩处理进行说明。此外，该数据压缩方法是专利文献1所公开的方法。

针对一个试样得到的成像质量分析数据包含在所有测量点中共用的一个质量电荷比值的一维阵列数据和每个测量点的质谱的离子强度值的一维阵列数据。在成像质量分析部1是使用了TOFMS的结构的情况下，还能够代替质量电荷比值的一维阵列数据而使用飞行时间值的一维阵列数据。在此，列举对从如图6的(a)所示的质谱提取出的离子强度值的一维阵列数据进行压缩处理的情况来作为例子并进行说明。

此外，与某个质量电荷比对应的一个离子强度值为2字节(16比特)数据(在此用HEX显示来记载，在本说明书中HEX显示是用括号}括起的方式来表示)。另外，在数据压缩之前，判断各强度值是否小于规定的噪声水平，将小于噪声水平的强度值替换为零。如果进行这样的预处理，则在有效的峰值以外的部分大多成为强度值为零连续的状态。

针对如图6的(b)所示的离子强度值的一维阵列，从质量电荷比小的数据起依次(图6的(b)中的向下的箭头的顺序)核对强度值，在连续两个以上是强度为零的值(图6、图7中为“0000”)的情况下，将该连续部分替换为其连续个数。其中，连续个数最大为32767，在强度为零的数据以该程度以上连续的情况下，将在此之前的部分替换为“7FFF”，将之后的强度为零的数据的连续个数存储到压缩数据阵列的下一行。

另一方面，在连续一个以上不是零的强度值的情况下，在压缩数据阵列上，在其连续部分的开头存储其连续个数，并且之后直接依次存储强度值。此外，这种情况下的连续个数也最大至32767，超出该程度后再次从该位置起利用相同的算法来存储连续个数。另外，当将附加于连续部分的开头的非零的强度值的连续个数存储在压缩数据阵列上时，将两个字节数据的最上位比特(MSB)设定为“1”。也就是说，关于表示连续个数的数值，用两个字节(16比特)数据中的除MSB以外的15比特来表示。因而，在连续个数为32768(＝2¹⁵)以上的情况下，表示连续个数的数值比“7FFF”大，因此立即判明强度不是零，而是数据值的连续，在二进制中，除MSB以外的数值、以及在HEX显示中减去“7FFF”而得到的数值为实际的数据值的连续个数。

在图6的(b)的例子中，首先从离子强度值的一维阵列的开头起，强度不是零的有效的数据值为五个连续，在图6的(c)所示的压缩数据阵列中，首先在连续部分的开头将MSB设为“1”，存储用除此以外的比特表示5而得到的“8005”，之后直接将原质谱数据阵列上的5个数据值排列在压缩数据阵列上。因而，原质谱数据阵列上的五个连续数据与压缩数据阵列上的六个连续数据对应。之后，在原质谱数据阵列上，强度为零的数据为四个连续，因此该连续部分在压缩数据阵列上被替换为作为“0004”的一个数据。按照如上的规则，离子强度值的一维阵列被变换为压缩数据阵列。

另一方面，图7的(b)所示的索引表示原质谱数据阵列上的位置与压缩数据阵列上的位置的对应关系。具体地说，关于索引，是将原质谱数据阵列上强度为零连续两个以上的部分的开始位置(例如图7的(a)所示的原质谱数据阵列的第六个)和与该连续部分对应的压缩数据阵列上的位置(例如图7的(c)所示的压缩数据阵列的第七个)作为一个组，并且将在原质谱数据阵列上具有有效的强度的数据的排列的开始位置(例如图7的(a)所示的原质谱数据阵列的第十个)和与该排列对应的压缩数据阵列上的位置(例如图7的(c)所示的压缩数据阵列的第八个)作为一组，将一组作为一行来将各组的位置对应信息列表化而得到的。该制作过程不是本发明的宗旨，因此省略说明，但利用专利文献1所记载的方法能够容易地制作。在基于压缩数据来恢复原谱数据时索引并不是必须的，但通过利用该索引能够高速地进行针对任意的质量电荷比的强度值的计算。

此外，数据压缩编码的方法并不限于如上所述的专利文献1所记载的方法，能够使用专利文献2、3等记载的方法、除此以外的各种方法。

实际上，在成像质量分析部1中，一个质谱数据的压缩处理所需的时间与在成像质量分析部1中使试样台按每个测量点进行移动并分别进行质量分析所需的时间相比足够短，另外在测量中由数据收集部20进行的处理所需的CPU的负载低。因此，在测量中，数据压缩处理部23对所得到的质谱数据执行压缩处理，将压缩后的成像质量分析数据存储到外部存储装置4的压缩成像数据存储区域(未图示)即可。并且，在测量中索引制作处理部25制作索引，制作出的索引数据也可以存储到外部存储装置4。即，成像质量分析数据的压缩、索引的制作不需要以成批处理的方式进行，在测量中能够大致实时地进行。

在想要进行统计解析、成像图像的显示的情况下执行以下处理：在读入处理对象的数据之前，进行整合使得将想要比较的多个试样的成像质量分析数据作为一个成像质量分析数据来进行处理，该统计解析是将测量中进行压缩而得到的多个成像质量分析数据进行比较。在该情况下，将比较对象的数据的各测量点的压缩质谱暂时解压，并进行上述成像质量分析数据的整合处理。

在整合处理时还能够不同时解压所有测量点的压缩质谱，而是仅依次解压要进行整合处理的对象的测量点的质谱，从整合处理完成的部分起依次再次进行压缩处理或者不进行压缩处理直接(即直接以非压缩数据形式)存储到外部存储装置4。例如，在对图4的(b)所示的虚拟的测量点S₁的质谱进行计算的情况下，一维(线性)校正所需的仅是原来的测量点P₁～P₄的质谱，因此仅对这些质谱进行解压处理，如果求出测量点S₁的质谱，则将该质谱再次进行压缩并存储到外部存储装置4。如图5所示，在对构成质谱的数据点的位置进行校正的情况下，如果确定成为基准的质谱的数据点的质量电荷比值，则之后按每个测量点解压质谱，通过内插或者外插来求出与成为基准的质量电荷比值对应的强度值，将重新校正后的质谱再次压缩并保存到外部存储装置4中即可。由此，能够节约整合处理中的存储区域的使用量。

将上述的进行整合且压缩而得到的成像质量分析数据不经由数据压缩处理部23地读入到主存储器21的压缩数据存储区域211，进行之后的处理。另外，当将整合后的压缩成像质量分析数据存储到主存储器21上时，索引制作处理部25再次制作与该整合后的该数据对应的索引，并存储到主存储器21的索引存储区域212。

另外，如果在测量中、即在质谱数据的收集中进行压缩，仅对整合时所需的最低限度的数据进行解压并进行整合处理，则存储区域的消耗量少。因此，从数据收集、整合到统计解析期间，不在外部存储装置4中存储数据，也能够以在主存储器21存储了所需的数据的状态进行所有处理。

[TIC标准化系数的计算]

如上所述，在TIC标准化中，将各质谱的离子强度值标准化，使得一个质谱中出现的所有离子强度值的和、即TIC在所有测量点处一致。TIC标准化系数是为了进行该标准化而按每个测量点计算出的标准化系数。图8是上述TIC标准化系数计算处理的详细的流程图。

即，首先针对所有测量点分别将整个规定的质量电荷比范围内的质谱中出现的所有离子强度值相加来计算出TIC。在此，将第i个(其中，当将所有测量点数设为N时，i＝1、2、…、N)的测量点所对应的TIC设为Qi(步骤S11)。接着，将所有测量点的TIC的值(即Q1～QN)进行比较，并求出值最大的TIC，将其设为Qmax(步骤S12)。然后，按每个测量点计算qi＝Qmax/Qi，将该qi设为各测量点的TIC标准化系数(步骤S13)。将这样求出的TIC标准化系数保存到主存储器21的标准化系数存储区域213即可。

TIC的值是一个质谱中出现的所有离子强度值的和，因此与XIC不同，值唯一地确定。因此，利用测量中的CPU的剩余能力预先进行计算即可。在该情况下，在测量中每当用数据收集部20获取各测量点的质谱数据时，都将整个规定的质量电荷比范围内的质谱中出现的所有离子强度值相加并计算出TIC，将该值与测量点的位置信息一起预先存储到外部存储装置4。

在测量结束后，根据需要从外部存储装置4读出TIC的值，并将TIC值存储到在数据处理部2的主存储器21中制作出的TIC存储区域(未图示)。之后，根据需要进行上述的TIC标准化系数计算处理(参照图8)，将求出的TIC标准化系数存储到主存储器21的标准化系数存储区域213即可。

[统计解析用峰值矩阵的制作]

统计解析所使用的峰值矩阵由在所有测量点中共用的一个质量电荷比值的一维阵列和与各测量点分别对应的离子强度值的一维阵列构成。从所有测量点的平均质谱或者所有测量点的最大强度质谱(在所有测量点的质谱中按每个质量电荷比提取最大强度的峰值而重构的质谱)选出峰值，将各峰值的质量电荷比值列表化，由此制作质量电荷比值的一维阵列。如果得到在该所有测量点中共用的质量电荷比值的阵列，则针对各测量点的质谱分别求出与该质量电荷比值阵列中列举的各质量电荷比值对应的离子强度值并进行列表。这样，通过将按每个测量点得到的离子强度值的列表改写为矩阵的形式，能够获得峰值矩阵。

此外，由于成像质量分析部1的质量误差等，即使是针对同一物质的谱峰值，有时质量电荷比值也具有微妙的偏差。因此，为了制作考虑了这种质量误差的峰值矩阵，对质量电荷比值阵列中的各质量电荷比值设定附加了适当的余量的质量电荷比范围，在各测量点的质谱中，在其质量电荷比范围内提取最大的离子强度，并将该离子强度看作与其中心的质量电荷比值对应的离子强度值并在列表中列出。

如上所述那样，例如不必等待成像图像的显示等由操作者发出的具体的指示，与每个测量点的质谱数据对应的压缩数据、附加于该压缩数据的索引、每个测量点的TIC标准化系数以及用于统计解析的峰值矩阵被自动存储到主存储器21。另外，在显示部6的画面上显示将所有测量点的质谱数据进行平均而得到的平均质谱，在该状态下，成为由操作者发出下一个指示的待机状态。

[没有被标准化的成像图像的制作以及显示]

在试样中含有的各种物质中操作者关注特定的物质的情况下，对于操作者来说观测对象的质量电荷比或者质量电荷比范围是已知的。另外，即使不存在与质量电荷比有关的事先信息的情况下，操作者通过视觉识别如上述那样显示在显示部6的画面上的平均质谱，也能够确定感兴趣的质量电荷比或者质量电荷比范围。在操作者想要看没有对要关注或者感兴趣的质量电荷比或者质量电荷比范围进行离子强度值的标准化的成像图像的情况下，操作者利用操作部5指定质量电荷比或者质量电荷比范围并指示执行没有标准化的成像图像的显示。

于是，在接收到该指示之后，数据解压处理部24参照主存储器21的索引存储区域212中存储的与各测量点对应的索引，在主存储器21的压缩数据存储区域211中存储的各测量点的压缩数据中读出与所指定的质量电荷比或者质量电荷比范围对应的所需最低限度的压缩数据。然后，通过进行解压压缩数据的解码处理，来恢复所指定的质量电荷比或者质量电荷比范围内的各测量点的离子强度值。在如上述那样在数据压缩中利用了可逆的游程编码的情况下，通过将压缩数据解码来恢复与原质谱数据完全相同的强度值。

成像图像制作处理部28确定与强度值对应的显示色，将附加了与按每个测量点得到的强度值分别对应的显示色后的像素二维地配置，由此制作与所指定的质量电荷比对应的成像图像。然后，通过显示处理部32在显示部6的画面上描绘该成像图像。由此，制作如在图13的上部示出那样的(在该例中质量电荷比为M₁)、表示具有所指定的质量电荷比的物质的二维分布的成像图像并进行显示。另外，在没有指定显示单个的质量电荷比的成像图像而指定显示质量电荷比范围的成像图像的情况下，成像图像制作处理部28通过将与该质量电荷比范围内包含的多个质量电荷比分别对应的离子强度值相加来求出累计强度值，确定与该累计强度值对应的显示色，二维地配置分别附加了显示色后的像素，由此形成成像图像。此外，将这种每个测量点的离子强度值或者累计强度值的二维阵列、即成像图像数据与质量电荷比或者质量电荷比范围相关联地保存到主存储器21的成像图像存储区域215。

[没有被标准化的质谱的制作以及显示]

如上所述，自动制作针对所有测量点的平均质谱并显示在显示部6，但大多情况下在显示为成像图像的试样上的测量范围中，操作者所关心的区域、即关心区域相当有限。因此，在本系统中，例如具备如下功能：在显示部6中显示的成像图像上或者基于显微观察图像数据描绘的显微观察图像上，当操作者利用操作部5指定适当的尺寸、形状的关心区域(ROI＝Region Of Interest)时，仅制作该关心区域所包含的测量点的平均质谱并显示在显示部6中。

即，当操作者利用操作部5指定关心区域时，数据解压处理部24参照主存储器21的索引存储区域212中存储的各测量点的索引，在主存储器21的压缩数据存储区域211中存储的各测量点的压缩数据中仅读出关心区域所包含的测量点的压缩数据。然后，通过对压缩数据进行解压处理来恢复所指定的关心区域中包含的各测量点的质谱数据。接着，质谱制作处理部29按每个质量电荷比将所提供的测量点的质谱数据进行累计，并将各累计值除以测量点数，由此求出关心区域的平均质谱。然后，将该平均质谱与确定关心区域的信息相关联地存储到主存储器21的谱存储区域216，并且通过显示处理部32显示在显示部6的画面上。

[XIC标准化系数的计算]

如上所述，在XIC标准化中，将各质谱的离子强度值标准化，使得在一个质谱中特定的质量电荷比的离子强度值、即XIC在所有测量点处一致。图9是XIC标准化系数计算处理的详细的流程图。

当由操作者设定作为XIC标准化的条件的质量电荷比或者质量电荷比范围时(步骤S21)，数据解压处理部24参照主存储器21的索引存储区域212中存储的各测量点的索引，在主存储器21的压缩数据存储区域211中存储的各测量点的压缩数据中读出所指定的质量电荷比或者质量电荷比范围内的最低限度的必要压缩数据。然后，通过对压缩数据进行解压处理来恢复各测量点的特定质量电荷比或者质量电荷比范围内的离子强度值。在此，将针对第i个(i的定义同上)的测量点指定的质量电荷比的XIC设为Pi(步骤S22)。此外，在没有指定特定的质量电荷比而指定了质量电荷比范围的情况下，计算该范围内包含的质量电荷比所对应的离子强度的累计值，将该累计值设为Pi即可。

接着，将所有测量点的XIC(即P1～PN)的值进行比较，求出值最大的XIC，并将其设为Pmax(步骤S23)。然后，按每个测量点计算pi＝Pmax/Pi，将该pi设为与所指定的该质量电荷比或者质量电荷比范围对应的XIC标准化系数(步骤S24)。将这样得到的每个测量点的XIC标准化系数与质量电荷比或者质量电荷比范围相关联地存储到主存储器21的标准化系数存储区域213。如上所述，与依赖于质量电荷比的TIC标准化系数不同，每个质量电荷比、质量电荷比范围的XIC标准化系数都存在差异，因此每当由操作者指定不同的质量电荷比或者质量电荷比范围时，都执行图9所示的处理并计算出新的XIC标准化系数，并与质量电荷比或者质量电荷比范围相关联地保存在主存储器21的标准化系数存储区域213。

[标准化后的成像图像的制作以及显示]

在由操作者指示了制作并显示进行TIC标准化或者XIC标准化后的成像图像的情况下，在该制作中存在两种方法。此外，在进行XIC标准化且用于进行该标准化的标准化系数没有被保存在标准化系数存储区域213的情况下，事先实施如上述那样求出XIC标准化系数的处理。

(1)存在没有进行标准化的成像图像的情况

在成像图像存储区域215中已经保存有所指定的质量电荷比或者质量电荷比范围内的没有进行标准化的成像图像数据的情况下，标准化运算处理部30从成像图像存储区域215读出该成像图像数据(即各测量点的离子强度值)，并且从标准化系数存储区域213读出与所指定的质量电荷比或者质量电荷比范围对应的XIC标准化系数。然后，通过将所对应的测量点的XIC标准化系数乘以离子强度值来分别修正该强度值。成像图像制作处理部28基于利用XIC标准化系数进行修正后的强度值来制作成像图像，并通过显示处理部32显示在显示部6的画面上。在该情况下，仅进行对各测量点的强度值分别乘以标准化系数的处理，因此能够显示极为高速地进行标准化而得到的成像图像。

(2)不存在没有进行标准化的成像图像的情况

在成像图像存储区域215中不存在所指定的质量电荷比或者质量电荷比范围内的没有进行标准化的成像图像数据的情况下，需要在根据压缩数据形成成像图像之后进行标准化。该情况下的处理的流程图在图10中示出。

当操作者利用操作部5指定质量电荷比或者质量电荷比范围时(步骤S31)，数据解压处理部24选择测量区域内的一个测量点(步骤S32)，参照主存储器21的索引存储区域212中存储的与该测量点对应的索引，在主存储器21的压缩数据存储区域211中存储的该测量点的压缩数据中读出与指定的质量电荷比或者质量电荷比范围对应的所需最低限度的压缩数据(步骤S33)。然后，通过进行解压压缩数据的解码处理来恢复所指定的质量电荷比或者质量电荷比范围内的该测量点的离子强度值(步骤S34)。

接着，标准化运算处理部30读出主存储器21的标准化系数存储区域213中存储的与该测量点对应的TIC标准化系数或者XIC标准化系数(步骤S35)，将在步骤S34中恢复的强度值乘以读出的标准化系数，由此修正强度值。成像图像制作处理部28对修正后的强度值分配显示色来确定与该测量点对应的像素的显示色(步骤S36、S37)。在测量区域中存在未处理的测量点的情况下，从步骤S38返回到S32，对未处理的测量点执行步骤S33～S37的处理。如果通过反复进行该处理确定了与所有测量点对应的像素的显示色，则通过显示处理部32将进行标准化后的成像图像显示在显示部6的画面上(步骤S39)。

此外，在为了对标准化的条件不同的多个成像图像进行比较而同时进行显示的情况下，反复进行以下处理：将在某个标准化条件下进行标准化处理后的强度值的二维配置暂时保持在主存储器21的成像图像存储区域215中，如果与想要显示的所有标准化条件对应的成像图像一致，则将它们同时显示在显示部6的画面上即可。

[标准化后的平均质谱等的制作以及显示]

制作与所有测量区域或者关心区域中包含的测量点对应的标准化后的平均质谱(或者最大强度质谱)并进行显示的处理的流程图在图11示出。

当操作者利用操作部5例如指定关心区域时(步骤S41)，数据解压处理部24选择该关心区域内的一个测量点(步骤S42)，参照主存储器21的索引存储区域212中存储的与该测量点对应的索引，读出主存储器21的压缩数据存储区域211中存储的该测量点的压缩数据(步骤S43)。然后通过进行解压压缩数据的解码处理，来恢复该测量点的离子强度值(步骤S44)。

接着，标准化运算处理部30读出主存储器21的标准化系数存储区域213中存储的与该测量点对应的TIC标准化系数或者XIC标准化系数(步骤S45)，将在步骤S44中恢复的所有质量电荷比范围内的强度值分别乘以读出的标准化系数，由此修正强度值。质谱制作处理部29按每个质量电荷比将修正后的强度值进行累计(步骤S46)。在测量区域中存在未处理的测量点的情况下，从步骤S47返回到S42，对未处理的测量点执行步骤S43～S46的处理。如果通过反复进行该处理求出关心区域内的所有测量点的按每个质量电荷比标准化后的离子强度的累计值，则质谱制作处理部29将各累计值除以关心区域内的测量点的点数，由此计算出平均值(步骤S48)。然后，通过显示处理部32将标准化后的平均质谱显示在显示部6的画面上(步骤S49)。

此外，在为了对标准化的条件不同的多个平均质谱进行比较而同时显示的情况下，反复进行以下处理：将在某个标准化条件下求出的平均质谱暂时保持在主存储器21的谱存储区域216中，如果与想要显示的所有标准化条件对应的平均质谱一致，则将它们同时显示在显示部6的画面上即可。

以上是标准化后的成像图像、平均质谱等的制作过程，但当在软件上处理信号的强度值时，需要注意如下方面。即，虽然在软件上需要在如被称为“long”、“short”的数据型那样特定的比特数的范围内处理信号的强度值，但如果在标准化时将各测量点的强度值乘以pi、qi之类的系数，则强度值有可能超过能够以“long”、“short”之类的数据形式保持的比特数的范围。为了避免该问题，在标准化时，为了不超过“long”或者“short”的最大值，可以同时进行将所有测量点的强度值乘以小于1的常数的重新标度处理，由此避免信号值的饱和。当前，在进行XIC标准化的情况下，当将第i个测量点的质谱中的强度值的最大值设为Ii时，如果在所有测量中以使Ii×pi的最大值为Max_long(Max_short)的方式进行重新标度，则能够可靠地避免饱和。为了实现该目标，具体地进行以下处理即可。

即，首先在所有测量点中搜索Ii×pi的最大值。当前，设为在第a个测量点处该值为最大。此时，以使Ia×pa为Max_long(Max_short)的方式进行重新标度即可，因此通过将各测量点的强度值乘以Max_long/(Ia×pa)或者Max_short/(Ia×pa)来进行重新标度即可。除了上述重新标度以外，还将各测量点的强度值乘以pi并进行标准化，因此结果是在同时进行重新标度和标准化的情况下，将各测量点的强度值乘以(Max_long×Pa)/(Ia×Pi)或者(Max_short×Pa)/(Ia×Pi)即可。

此外，为了在TIC标准化的情况下进行重新标度来避免饱和，仅将上述pi、Pi、Pmax的部分分别替换为qi，Qi，Qmax即可。

[统计解析的执行]

没有如上述那样进行标准化的峰值矩阵初期被存储在主存储器21的峰值矩阵存储区域214中，因此在执行不进行标准化的统计解析处理的情况下，统计解析运算部31从峰值矩阵存储区域214读出没有进行标准化的峰值矩阵，执行公知的主要成分分析等的多变量解析、网络解析等即可。另外，在想要在进行了TIC标准化、XIC标准化的状态下进行统计解析的情况下，标准化运算处理部30从峰值矩阵存储区域214读出没有进行标准化的峰值矩阵，并且从标准化系数存储区域213读出预先计算出的TIC标准化系数或者XIC标准化系数。然后，通过将峰值矩阵的强度值阵列分别乘以标准化系数来求出标准化后的峰值矩阵，将该标准化后的峰值矩阵用于统计解析即可。

另外，在没有存储未进行标准化的峰值矩阵的情况下，能够按照图12所示的流程图执行标准化后的统计处理。

首先，通过上述的例如图11所示的处理，使用主存储器21的压缩数据存储区域211中存储的压缩数据和标准化系数存储区域213中存储的TIC标准化系数或者XIC标准化系数，计算整个测量区域或者所指定的关心区域内的标准化后的平均质谱或者最大强度质谱(步骤S51)。接着，峰值矩阵制作部27对该平均质谱或者最大强度质谱进行峰值检测，提取所检测出的峰值的质量电荷比值并制作峰值列表(步骤S52)。数据解压处理部24选择其关心区域内的一个测量点(步骤S53)。标准化运算处理部30读出主存储器21的标准化系数存储区域213中存储的与该测量点对应的TIC标准化系数或者XIC标准化系数(步骤S54)。

接着，数据解压处理部24选择在步骤S52中制作出的峰值列表中的一个峰值(步骤S55)，参照主存储器21的索引存储区域212中存储的与该测量点对应的索引，在主存储器21的压缩数据存储区域211中存储的该测量点的压缩数据中读出与所选择出的峰值的质量电荷比或者质量电荷比范围对应的所需最低限度的压缩数据(步骤S56)。然后，通过进行解压压缩数据的解码处理，来恢复所指定的质量电荷比或者质量电荷比范围内的该测量点的离子强度值(步骤S57)。

接着，标准化运算处理部30将在步骤S54中读出的TIC标准化系数或者XIC标准化系数乘以在步骤S57中恢复的强度值，由此修正强度值，将该修正后的强度值作为标准化后的峰值矩阵的要素而保存在主存储器21的峰值矩阵存储区域214中。针对一个测量点反复进行步骤S55～S58的处理，在针对所有峰值进行的处理结束后(在步骤S59中为“是”)，判断关心区域内的所有测量点的处理是否结束(步骤S60)，从步骤S60返回到S53，此次选择关心区域内的其它测量点并反复进行步骤S54～S59的处理。由此，最终能够获得标准化后的峰值矩阵，因此将该标准化后的峰值矩阵用于统计解析即可。

此外，在为了将标准化的条件不同的多个统计解析的结果进行比较而同时显示的情况下，反复进行以下处理：将在某个标准化条件下进行标准化处理而得到的峰值矩阵所对应的统计解析结果暂时保持在主存储器21上的未图示的存储区域，如果与想要显示的所有标准化条件对应的统计解析结果一致，则将它们同时显示在显示部6的画面上即可。

此外，上述实施例是本发明的一例，显然，即使在本发明的宗旨的范围内进行变更、修正、追加，也包含于本申请专利的权利要求书中。

例如，在上述实施例中，能够在数据压缩时制作索引，并使用索引来迅速地搜索所需的压缩数据，但在本发明中使用索引并非必须的要素，在本发明中就连将数据进行压缩也不是必须的要素。另外，统计解析的方法也并不限于上述例示的方法。另外，离子强度值的标准化的方法也不限于上述例示的方法。另外，在上述实施例中按照流程图说明了处理的过程，但显然该过程并不限于记载顺序，即使将其中的几个适当地调换顺序也无妨。

Claims

1.一种成像质量分析数据处理方法，对成像质量分析数据进行处理，该成像质量分析数据是将通过对试样上的多个测量点分别执行质量分析而收集到的质谱数据与上述测量点的空间位置信息相关联而得到的，该成像质量分析数据处理方法的特征在于，包括以下步骤：

质量电荷比校正处理步骤，提取多个成像质量分析数据中的质谱的质量电荷比范围的共用部分，将该多个成像质量分析数据中的一个成像质量分析数据的被提取出的共用的上述质量电荷比范围内的质量电荷比点作为基准，通过使用位于使其它成像质量分析数据的质量电荷比点与该基准一致时的虚拟的质量电荷比点前后的实际测量出的质量电荷比点的强度值进行内插或者外插，来求出各个虚拟的质量电荷比点的强度值；以及

整合步骤，进行整合，使得能够将通过执行上述质量电荷比校正处理步骤从而使质量电荷比点一致的多个成像质量分析数据作为一个成像质量分析数据进行处理。

2.根据权利要求1所述的成像质量分析数据处理方法，其特征在于，所处理的成像质量分析数据的测量点间隔一致。

3.根据权利要求1或2所述的成像质量分析数据处理方法，其特征在于，还包括以下步骤：

谱制作步骤，基于通过上述整合步骤整合后的成像质量分析数据，来计算所指定的或者特定的多个测量点的质谱的运算质谱，该运算质谱是累计质谱、平均质谱或者最大强度质谱；

峰值矩阵制作步骤，对上述运算质谱进行峰值检测并制作峰值的质量电荷比值的列表，根据各测量点的质谱数据求出与上述列表中的质量电荷比对应的强度值，制作根据质量电荷比值排列该强度值而得到的峰值矩阵；以及

统计解析步骤，对上述峰值矩阵执行统计解析。

4.根据权利要求3所述的成像质量分析数据处理方法，其特征在于，还包括以下步骤：

图像制作步骤，在该步骤中，基于通过上述整合步骤整合后的成像质量分析数据，制作表示与所指定的或者特定的质量电荷比对应的未被标准化的强度值的二维分布的成像图像，或者制作表示与所指定的或者特定的质量电荷比范围对应的未被标准化的强度值的二维分布的成像图像。

5.根据权利要求4所述的成像质量分析数据处理方法，其特征在于，

在上述图像制作步骤中，使用上述标准化系数将成像图像的各测量点的强度值标准化，并制作标准化后的成像图像。

6.根据权利要求3所述的成像质量分析数据处理方法，其特征在于，

在上述谱制作步骤中，基于通过上述整合步骤整合后的成像质量分析数据，使用上述标准化系数将所指定的或者特定的多个测量点的质谱标准化，根据标准化后的质谱来计算累计质谱、平均质谱以及最大强度质谱中的至少一个。

7.根据权利要求3所述的成像质量分析数据处理方法，其特征在于，

执行从上述存储部读出存储在上述存储部的压缩数据中的所需的数据并进行解压来制作运算质谱、峰值矩阵以及成像图像中的任一个的处理。

8.根据权利要求7所述的成像质量分析数据处理方法，其特征在于，

在上述存储部中除了存储压缩后的数据以外，还存储将该压缩数据与原始数据的阵列中的强度值的位置信息相关联而得到的索引信息，参照该索引信息来获取与特定的质量电荷比对应的强度值。

9.根据权利要求4至6中的任一项所述的成像质量分析数据处理方法，其特征在于，

10.根据权利要求9所述的成像质量分析数据处理方法，其特征在于，

11.一种成像质量分析数据处理方法，对成像质量分析数据进行处理，该成像质量分析数据是将通过对试样上的多个测量点分别执行质量分析而收集到的质谱数据与上述测量点的空间位置信息相关联而得到的，该成像质量分析数据处理方法的特征在于，包括以下步骤：

质量电荷比校正处理步骤，将一个成像质量分析数据中包含的特定的测量点的质谱的质量电荷比点作为基准，通过使用位于使构成其它测量点的质谱的质量电荷比点与该基准一致时的虚拟的质量电荷比点前后的实际测量出的质量电荷比点的强度值进行内插或者外插，来求出各个虚拟的质量电荷比点的强度值。

12.一种成像质量分析装置，其特征在于，具备：

成像质量分析部，其通过对试样上的多个测量点分别执行质量分析来收集质谱数据；以及

数据处理部，其实施根据权利要求1～11中的任一项所述的成像质量分析数据处理方法。