JP2011257206A - ピーク検出方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】データ値の連続増加及び連続減少を探索してピークを見つけるピーク検出方法において、適切な検出条件を見つける作業を自動化・簡略化してオペレータの負担軽減と作業効率の改善を図る。
【解決手段】データ値の連続増加範囲及び連続減少範囲を探索するための判定閾値Ｎを増加させてゆくと、ノイズピークが検出されなくなるので検出ピーク数Ｐ（Ｎ）は減少してゆく。そこで、判定閾値Ｎを増加させつつ解析対象のスペクトルについてピーク検出を実行し、判定閾値Ｎを増加させても検出ピーク数Ｐ（Ｎ）が変化しない範囲Ｃを見つける。そして、その範囲Ｃ内の最小の判定閾値Ｎが計算上最適な値であると推定し、これを初期値として提示する。
【選択図】図５

Description

本発明は、分光光度計などで取得されたスペクトルや液体クロマトグラフなどで取得されたクロマトグラムにおいてピークを検出するピーク検出方法及び装置に関する。

紫外可視分光光度計などの分光測定装置では、一般に、試料を測定することで得られたスペクトルデータに基づいて、横軸に波長、縦軸に吸光度や透過率、又は反射率をとったスペクトルが作成され、これが表示部の画面上に表示されるようになっている。また、分光測定装置のデータ処理装置には、得られたスペクトルに対し自動的にピークを検出し、検出した全てのピークについて波長及び吸光度などを画面上に表示する機能が備わっている。

スペクトルに現れるピークを検出する方法の一つとして、特許文献１に記載のピーク検出方法が従来知られている。図２により、このピーク検出方法を概略的に説明する。図２においては、丸印で示すのが波長走査により得られたスペクトルデータ点である。ピーク検出の際には、波長走査方向（又はその逆方向）に順次スペクトルデータ点の吸光度（強度値）を調べ、吸光度がＮ点連続で増加する範囲と、それ以降に続けてＮ点連続で減少する範囲とを見つけ、その両範囲を含み、該範囲で挟まれる区間の中で最大の吸光度を示すデータ点の吸光度をピークトップとして認識する。図２の例ではＮ＝７であり、図中の範囲Ａでは吸光度が７点連続して増加し、範囲Ｂでは吸光度が７点連続して減少している。そこで、範囲Ａの最初のデータ点Ｐ１と範囲Ｂの最後のデータ点Ｐ５との間の区間Ｔの中で最大の吸光度を示すデータ点Ｐ３が吸収ピーク（ピークトップ）であると判断する。このようなピーク検出方法においては、強度増加範囲及び強度減少範囲を見つけるための判定閾値Ｎの値が正確なピーク検出に非常に重要である。

例えばスペクトルのノイズレベルが比較的高い場合、判定閾値Ｎの値が小さすぎるとノイズピークを吸収ピークであると誤検出する可能性が高くなる。一方、吸収ピークが比較的低い（吸収が弱い）ようなスペクトルに対して判定閾値Ｎの値が大きすぎると、検出すべき吸収ピークを検出できなくなる可能性が高くなる。このように正確なピーク検出のためには、スペクトルの状態に応じて判定閾値Ｎを適切に設定する必要がある。

そこで、従来は、次のような手順で判定閾値Ｎが決められるようになっている。即ち、まずピーク検出処理の初期には、デフォルトで与えられる判定閾値Ｎの初期値に基づいて解析対象のスペクトル全体（又は指定された波長範囲）に亘るピーク検出が実行され、検出されたピークの一覧表が表示部の画面上に示される。オペレータはこのピーク検出結果やスペクトル波形を確認しながら、手動操作により判定閾値Ｎの値を適宜に変更し、解析対象のスペクトルに対するピーク検出を再試行する。それにより得られるピーク検出結果をオペレータは検証し、必要であれば再び判定閾値Ｎを変更してピーク検出を再試行する、という作業を繰り返す。こうして、ノイズピークをできるだけ検出せず、本来の吸収ピークを確実に検出できるような判定閾値Ｎを見い出す。

しかしながら、スペクトルの性質に関係なく判定閾値Ｎの初期値は一定であるため、初期値のままで適切なピーク検出が行えるというケースは少なく、オペレータの手作業による判定閾値Ｎの変更とピーク検出の再試行という試行錯誤的な作業が多くの場合必要となる。また、スペクトルの性質によっては判定閾値Ｎの初期値と最適なＮの値との乖離が大きい場合があり、判定閾値Ｎの変更とピーク検出の再試行とをかなり繰り返さないと適切な判定閾値Ｎを見つけることができないことがある。

特開２００１−２８９８８１号公報

本発明は上記課題を解決するために成されたものであり、上述したようにデータ値（例えば吸光度）の連続増加及び連続減少を利用してピークを検出するピーク検出方法及び装置において、解析対象のスペクトル波形に基づいて、連続増加や連続減少を見つけるための判定閾値の適切な値を自動的に予測することにより、オペレータによる煩雑な作業の負担を軽減し効率のよい解析作業を行うことをその目的としている。

なお、本発明に係るピーク検出方法及び装置は、分光測定装置で得られる吸収スペクトルや透過スペクトル等のスペクトルのみならず、液体クロマトグラフやガスクロマトグラフで得られるクロマトグラムに現れるピークの検出にも利用することができる。

上記課題を解決するために成された本発明は、分析装置で得られるスペクトルやクロマトグラムのピークを検出するピーク検出方法であって、該スペクトル又はクロマトグラムを構成するテータ値が所定の判定閾値以上連続して増加する範囲とその後にデータ値が前記判定閾値以上連続して減少する範囲とを検出し、その連続増加範囲及び連続減少範囲で決まる区間の中で最大の強度を与えるデータをピークトップと判断するピーク検出方法において、
a)前記判定閾値を順次増加させながら解析対象のスペクトル若しくはクロマトグラムの全体又は指定された範囲のみについてピーク検出を実行し、検出されたピークの数を求めるピーク検出試行ステップと、
b)前記判定閾値が増加されるに従って順次求まるピーク検出数を監視し、前記判定閾値の変化に対するピーク検出数の変化が減少状態から安定状態に移行したことを検知して、該安定状態を与える判定閾値の範囲において該判定閾値を選定する判定閾値選定ステップと、
を実行することを特徴としている。

また上記課題を解決するために成された本発明に係るピーク検出装置は、分析装置で得られるスペクトルやクロマトグラムのピークを検出するピーク検出装置であって、該スペクトル又はクロマトグラムを構成するテータ値が所定の判定閾値以上連続して増加する範囲とその後にデータ値が前記判定閾値以上連続して減少する範囲とを検出し、その連続増加範囲及び連続減少範囲で決まる区間の中で最大の強度を与えるデータをピークトップと判断するピーク検出装置において、
a)前記判定閾値を順次増加させながら解析対象のスペクトル若しくはクロマトグラムの全体又は指定された範囲のみについてピーク検出を実行し、検出されたピークの数を求めるピーク検出試行手段と、
b)前記判定閾値が増加されるに従って順次求まるピーク検出数を監視し、前記判定閾値の変化に対するピーク検出数の変化が減少状態から安定状態に移行したことを検知して、該安定状態を与える判定閾値の範囲において該判定閾値を選定する判定閾値選定手段と、
を備えることを特徴としている。

本発明に係るピーク検出方法は、一般に、コンピュータに予めインストールされた専用のデータ処理プログラムを該コンピュータ上で実行することにより実施される方法であり、本発明に係るピーク検出装置は、上記専用のデータ処理プログラムをコンピュータ上で実行することにより具現化される装置である。

スペクトルやクロマトグラムを構成するデータ値の連続的な増加（単調増加）及び減少（単調減少）を見つけるための判定閾値が小さいほど、ノイズピークが検出され易い。そのため、判定閾値を例えば０又は１から増加させつつ各判定閾値においてピーク検出を試みると、当初、判定閾値の増加に伴いピーク検出数は大幅に減少してゆく。或る程度ノイズピークが除去された状態になると、判定閾値を増加させてもピーク検出数の減少は小さくなり、判定閾値を増加させてもピーク検出数が殆ど減らない安定状態に入る。このときには、ノイズによる偽ピークが除外されて真の吸収ピークのみが検出されていると推断できる。そこで、判定閾値選定ステップでは、例えば安定状態を与える判定閾値の範囲に入った直後の（つまり最小の）判定閾値が最適な値と推測し、これを選定する。例えば、こうして自動的に選定された判定閾値を初期値としてオペレータに提示し、必要に応じて（オペレータの判断に応じて）、適宜、判定閾値を変更したピーク検出が実行できるようにしてもよい。

なお、本発明に係るピーク検出方法の一態様として、前記判定閾値選定ステップは、前記判定閾値の増加に対するピーク検出数の変化が所定回連続して無い場合に安定状態であると判断するようにすればよい。

本発明に係るピーク検出方法及び装置によれば、解析対象のスペクトルやクロマトグラムの波形形状に応じて、ノイズピークを検出することなく真のピークの検出漏れができるだけ少ないような適切な判定閾値を自動的に決定することができる。従来の、スペクトルやクロマトグラムの波形形状に依らず一定である初期値に代えて上記のように自動的に決められた適切な値を判定閾値の初期値とすることにより、オペレータが自らの判断でより適切な判定閾値を探す場合でも、判定閾値の変更とピーク検出の実行との繰り返し回数を少なくすることができ、オペレータの負担が軽減されて作業効率も大幅に改善される。また、そうしたオペレータによる作業なしに適切なピーク検出が行える可能性も高くなる。

本発明に係るピーク検出方法を用いた分光光度計の一実施例の概略構成図。 ピーク検出方法の概念を説明する模式図。 本実施例のピーク検出方法における初期パラメータ推定処理のフローチャート。 解析対象である吸収スペクトルの一例を示す図。 図４に示した吸収スペクトルを対象としたパラメータＮと検出ピーク数Ｐ（Ｎ）との関係を示す図。

以下、本発明に係るピーク検出方法及び該方法を実施するピーク検出装置の一実施例を、添付図面を参照して説明する。図１は、本発明に係るピーク検出装置を採用した分光光度計の一例の概略構成図である。

この分光光度計は、試料に対し所定波長範囲に亘る波長走査を行いつつ各波長における試料を透過した光の強度を取得する分光測定部１と、その強度信号をデジタル化するＡ／Ｄ変換器２と、分光測定により得られたデータ（スペクトルデータ）を処理するデータ処理部３と、データ処理部３に接続された操作部４及び表示部５を備える。

データ処理部３は、或る１つの試料に対する分光測定により得られたデータを収集して記憶するデータ収集部３１と、データ収集部３１に収集されたデータに基づいて所定波長範囲の吸収スペクトルを作成するスペクトル作成部３２と、そのスペクトル上のピークを検出し、ピークトップの波長及び強度値の一覧であるピークテーブルを作成するピーク検出部３３と、ピーク検出部３３によるピーク検出アルゴリズムを利用しながら最適な初期パラメータＮを自動的に見つける初期パラメータ推定部３４と、を機能として含む。なお、データ処理部３の実体はパーソナルコンピュータで、このパーソナルコンピュータに予めインストールした専用のデータ処理ソフトウエアを該コンピュータ上で動作させることにより上記各機能を実現するようにしている。

まず、ピーク検出部３３で実行される、任意のパラメータ値Ｎが設定されたときのピーク検出のアルゴリズムを図２により説明する。なお、これは従来のピーク検出方法として簡単に説明した内容をより詳しく説明したものである。

図２に示すような吸収スペクトルに対し、長波長側から短波長側に向かって（又はその逆方向に）、スペクトルを構成するデータ点の強度値（吸光度）を順次比較する。連続してＮ回以上強度値が増加していれば、その範囲を連続増加範囲とする。ここでの増加・減少は単調増加・単調減少であり、強度値が同一である場合も増加又は減少とみなす。図２の例では、Ｎは例えば７であり、７個連続して強度値が増加する範囲Ａが連続増加範囲であると判断される。連続増加範囲が確認された場合には、それ以降、連続してＮ回以上強度値が減少する範囲を探し、該当する範囲があれば、その範囲を連続減少範囲とする。図２の例では、範囲Ａの後に７個連続して強度値が減少する範囲Ｂが連続減少範囲であると判断される。

連続増加範囲と連続減少範囲とが見つかったならば、その連続増加範囲の最初のデータ（図２ではＰ１）とその連続減少範囲の最後のデータ（図２ではＰ５）との間の区間Ｔをピーク区間とする。そして、そのピーク区間の中で強度値が最大であるデータ点をピークトップであると認定し、ピークテーブルにピークトップの波長と強度値とを記録する。図２の場合には、Ｐ３がピークトップであると認定され、そのＰ３の波長と強度値とがピークテーブルにリストアップされる。以上のようにして或る１つのピークの検出が終了したならば、先の連続減少範囲の最後のデータ（図２ではＰ５）の次のデータを基点として、次の連続増加範囲の探索を開始する。そして、解析対象のスペクトル全体についてピーク検出を行うことにより、該スペクトル中の全てのピークの情報、つまりピークトップの波長と強度値とが記録されたピークテーブルが完成する。

図５は上記アルゴリズムに従ってピーク検出を行う場合のパラメータ（判定閾値）Ｎと検出されたピークの数Ｐ（Ｎ）との関係を示す図である。図５は図４に示した実際の吸収スペクトルに対してピーク検出を試みた結果である。真の吸収ピークは図４（ａ）中に下向き矢印で示した５個のみである。

図示するように、検出ピーク数Ｐ（Ｎ）はパラメータＮの増加に伴い単調に減少する。パラメータＮが小さい範囲では、強度値が連続的に増加しない又はしにくいノイズピークがふるい落とされてゆくため、パラメータＮの増加に伴い検出ピーク数Ｐ（Ｎ）は急激に減少する。或る程度パラメータＮが大きくなると、パラメータＮの増加に対する検出ピーク数Ｐ（Ｎ）の減少は小さくなり、さらにパラメータＮを増加させると検出ピーク数Ｐ（Ｎ）が変化しない安定状態に入る。これは、ほぼ全てのノイズピークが除去されたことによるものと推測できる。そこで、この安定状態の範囲でパラメータＮを選べば、ノイズピークを除去したピーク検出が可能である。なお、図５には示していないが、実際にはパラメータＮをさらに増加させると、検出ピーク数Ｐ（Ｎ）はさらに減少する。これは、真の吸収ピークのうち、比較的小さなピークが検出されなくなるためである。

この例では、パラメータＮが増加しても検出ピーク数Ｐ（Ｎ）が変化しないという条件を連続５回満たしたときに、その最初のパラメータＮを安定状態の範囲の開始点として定義し、これを最適パラメータとする。ただし、検出ピーク数Ｐ（Ｎ）が連続５回変化しないという状態が発生することなくＮ＝２０に到達した場合には、それ以上パラメータＮを増加させても安定状態が現れる可能性は殆どないため、Ｎ＝２０を最適パラメータとみなす。図５の例では、Ｎ＝１２以降の範囲ＣにおいてパラメータＮが増加しても検出ピーク数Ｐ（Ｎ）が変化しないという条件が連続５回満たされる。したがって、その範囲Ｃの中で最小のＮ＝１２が最適パラメータであるとみなされる。

次に、初期パラメータ推定部３４で実行される、上記のような最適パラメータを推定するための具体的なデータ処理の手順を、図３のフローチャートを参照して説明する。

初期パラメータ推定部３４において処理が開始されると、まず処理に必要な変数及び設定値が初期化される。具体的には、最適なパラメータＮの推定に用いられる試行用のピーク検出パラメータである[N_TRIAL]を０、前回の検出ピーク数を示す[PREVIOUS_PEAKS]を０、今回の（最新の）検出ピーク数を示す[CURRENT_PEAKS]を０、検出ピーク数の連続不変回数を判定する一種の閾値である[STABLE_LENGTH]を５、に初期設定する（ステップＳ１）。まず[N_TRIAL]に設定されている値の下で上記アルゴリズムに従い、解析対象のスペクトルに対するピーク検出を実行する（ステップＳ２）。そして、その[N_TRIAL]における検出ピーク数を求め、これを[CURRENT_PEAKS]に格納する（ステップＳ３）。ステップＳ１の直後にステップＳ２の処理が実行される際には[N_TRIAL]＝０であるから、検出ピーク数Ｐ（０）が[CURRENT_PEAKS]に格納される。

次に、最新の検出ピーク数[CURRENT_PEAKS]が前回の検出ピーク数[PREVIOUS_PEAKS]に一致するか否かを判定する（ステップＳ４）。初めてステップＳ４の判定処理を実行する際には通常、Noであるから、ステップＳ８へと進み、検出ピーク数の連続不変回数をカウントするための変数[CONSTANT_LENGTH]を０にリセットする。その後に、[N_TRIAL]をインクリメントし（ステップＳ９）、[CURRENT_PEAKS]に格納されている最新の検出ピーク数を[PREVIOUS_PEAKS]に記憶する（ステップＳ１０）。この時点で、[PREVIOUS_PEAKS]の内容は最新の検出ピーク数に書き換えられる。さらに、[N_TRIAL]が上限値である２０以下であるか否かを判定し（ステップＳ１１）、２０以下であればステップＳ２に戻り、インクリメントされた[N_TRIAL]の下でのピーク検出を再試行する。

上述したように、パラメータＮが小さく検出ピーク数Ｐ（Ｎ）が減少しているときには、ステップＳ４でNoと判定されるため、上述したＳ２→Ｓ３→Ｓ４→Ｓ８→Ｓ９→Ｓ１０→Ｓ１１→Ｓ２…のステップによる処理を繰り返す。そして、インクリメントされた後の[N_TRIAL]における検出ピーク数がインクリメント前の[N_TRIAL]における検出ピーク数と同じであるとステップＳ４でYesと判定され、検出ピーク数の連続不変回数をカウントするための変数[CONSTANT_LENGTH]をインクリメントし（ステップＳ５）、その[CONSTANT_LENGTH]が[STABLE_LENGTH]に一致しているか否かを判定する（ステップＳ６）。ここでは初期設定により[STABLE_LENGTH]は５に設定されているが、これに限定されるものではない。

ステップＳ６において[CONSTANT_LENGTH]が[STABLE_LENGTH]に一致していない場合、つまり、パラメータＮを増加させていったときに検出ピーク数Ｐ（Ｎ）が同一である状態が[STABLE_LENGTH]に設定された値に達するまでは、ステップＳ９へと進む。例えば、[CONSTANT_LENGTH]が４になって、次にパラメータＮが１だけ増加された状態で[CURRENT_PEAKS]が[PREVIOUS_PEAKS]に一致しないと判定されると、ステップＳ４からＳ８へと進んで[CONSTANT_LENGTH]は４から０にリセットされてしまう。パラメータＮを増加させていったときに検出ピーク数Ｐ（Ｎ）が同一である状態が[STABLE_LENGTH]に設定された値、この例では５に達すると、５回連続で同一検出ピーク数を与えたパラメータＮの範囲が安定状態の範囲であると判断される。そして、その時点での[N_TRIAL]から[STABLE_LENGTH]を差し引くことで、計算上最適であると推測されるパラメータＮの初期値を決定する（ステップＳ７）。

また、ステップＳ６からＳ７へ進むことなく、ステップＳ１１において[N_TRIAL]が２０を超えてしまった場合には、それ以上の処理を打ち切るべくステップＳ１２へと進み、計算上最適であると推測されるパラメータＮの初期値を２０に決定する。

以上の処理により、解析対象のスペクトルにおいてノイズピークができるだけ除去され、且つ真の吸収ピークについてはできるだけ漏れのないピーク検出が可能なパラメータＮが求まる。したがって、ここで求まったパラメータＮを表示部５の画面上でオペレータに初期値として提示するとよい。また、このときのパラメータＮの下でのピークテーブルを作成してスペクトルとともに表示部５の画面上に表示すれば、オペレータは自動的に決められたパラメータＮの下で検出されたピークが適切であるか否かをすぐに確認することができる。

なお、上記実施例は一例であって、本発明の趣旨の範囲で適宜正や変更を行なえることは明らかである。例えば上記実施例は分光光度計で得られたスペクトルを解析対象としてピーク検出する場合を例に挙げたが、液体クロマトグラフやガスクロマトグラフなどで得られたクロマトグラムを解析対象としてピーク検出する場合にも適用できることは当然である。

１…分光測定部
２…Ａ／Ｄ変換器
３…データ処理部
３１…データ収集部
３２…スペクトル作成部
３３…ピーク検出部
３４…初期パラメータ推定部
４…操作部
５…表示部

Claims (3)

1. 分析装置で得られるスペクトルやクロマトグラムのピークを検出するピーク検出方法であって、該スペクトル又はクロマトグラムを構成するテータ値が所定の判定閾値以上連続して増加する範囲とその後にデータ値が前記判定閾値以上連続して減少する範囲とを検出し、その連続増加範囲及び連続減少範囲で決まる区間の中で最大の強度を与えるデータをピークトップと判断するピーク検出方法において、
   a)前記判定閾値を順次増加させながら解析対象のスペクトル若しくはクロマトグラムの全体又は指定された範囲のみについてピーク検出を実行し、検出されたピークの数を求めるピーク検出試行ステップと、
   b)前記判定閾値が増加されるに従って順次求まるピーク検出数を監視し、前記判定閾値の変化に対するピーク検出数の変化が減少状態から安定状態に移行したことを検知して、該安定状態を与える判定閾値の範囲において該判定閾値を選定する判定閾値選定ステップと、
   を実行することを特徴とするピーク検出方法。
2. 請求項１に記載のピーク検出方法であって、
   前記判定閾値選定ステップは、前記判定閾値の増加に対するピーク検出数の変化が所定回連続して無い場合に安定状態であると判断することを特徴とするピーク検出方法。
3. 分析装置で得られるスペクトルやクロマトグラムのピークを検出するピーク検出装置であって、該スペクトル又はクロマトグラムを構成するテータ値が所定の判定閾値以上連続して増加する範囲とその後にデータ値が前記判定閾値以上連続して減少する範囲とを検出し、その連続増加範囲及び連続減少範囲で決まる区間の中で最大の強度を与えるデータをピークトップと判断するピーク検出装置において、
   a)前記判定閾値を順次増加させながら解析対象のスペクトル若しくはクロマトグラムの全体又は指定された範囲のみについてピーク検出を実行し、検出されたピークの数を求めるピーク検出試行手段と、
   b)前記判定閾値が増加されるに従って順次求まるピーク検出数を監視し、前記判定閾値の変化に対するピーク検出数の変化が減少状態から安定状態に移行したことを検知して、該安定状態を与える判定閾値の範囲において該判定閾値を選定する判定閾値選定手段と、
   を備えることを特徴とするピーク検出装置。

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