JP2017120257A - 分類分析方法、分類分析装置および分類分析用記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】検体の粒子の貫通孔の通過に応じて、ナノポアデバイスによって検出した粒子通過検出信号のデータ群をベースにして、所定の分析物の通過に対応するパルス状信号の波形形態の特徴を示す特徴量をあらかじめ求め、あらかじめ求めた特徴量を機械学習のための学習データとし、被分析データのパルス状信号から得られる特徴量を変数にして、機械学習による分類分析プログラムを実行することによって、被分析データにおける所定の分析物に関する分類分析を行う。
【選択図】図54
Description
貫通孔を形成した隔壁と、前記貫通孔を介して前記隔壁の表裏側に配置された電極とを配置し、
粒子状または分子状の分析物を含む流動性物質を前記隔壁の一面側に供給し、
前記分析物が前記貫通孔を通過することにより生ずる電極間の通電変化を検出した検出信号のデータの分類分析をコンピュータ制御プログラムの実行によって行う分類分析方法であって、
前記コンピュータ制御プログラムは、機械学習を用いた分類分析を行う分類分析プログラムを有し、
所定の分析物を含む流動性物質から前記検出信号として得られた分析物通過に対応するパルス状信号の波形形態の特徴を示す特徴量をあらかじめ求め、
あらかじめ求めた特徴量を前記機械学習のための学習データとし、被分析データのパルス状信号から得られる特徴量を変数にして、前記分類分析プログラムを実行することによって、該被分析データにおける前記所定の分析物に関する分類分析を行うことを特徴とする分類分析方法である。
前記特徴量は、
前記パルス状信号の波形の局所的特徴を示す第1類型と、
前記パルス状信号の波形の全体的特徴を示す第2類型のいずれかである分類分析方法である。
前記第1類型の特徴量は、
所定の時間幅内における波形の波高値、
パルス波長ta、
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間tbとtaとの比tb/taで表わされるピーク位置比、
該波形の鋭さを表す尖度、
パルス開始からパルスピークに至る傾きを表す俯角、
波形を所定の時間毎に区分した時間区分面積の総和を表す面積、および
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間区分面積の和の、全波形面積に対する面積比のいずれかである分類分析方法である。
前記第2類型の特徴量は、
パルス開始時点を中心にして前記時間区分面積を質量に、かつ該中心から前記時間区分面積に至る時間を回転半径に擬制したときに定まる時間慣性モーメント、
前記時間慣性モーメントに対し波高が基準値になるように規格化した場合の規格化された時間慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値をベクトルの成分とする平均値ベクトル、
前記平均値ベクトルに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された平
均値ベクトル、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値の差をベクトルの成分とする平均値の差ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅平均値慣性モーメント、
前記波幅平均値慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅平均値慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、分割単位毎の時刻値から分散を求め、該分散をベクトルの成分とする分散ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅分散慣性モーメント、および
前記波幅分散慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅分散慣性モーメントのいずれかである分類分析方法である。
前記コンピュータ制御プログラムは、
前記検出信号ないしそれに含まれる揺らぎ成分から、分析物通過のないときの基準ラインを抽出する基準ライン抽出手段と、
前記基準ラインを基準にして所定範囲を超える信号データを前記パルス状信号のデータとして抽出するパルス抽出手段と、
抽出した前記パルス状信号のデータから前記特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、を含む分類分析方法である。
貫通孔を形成した隔壁と、前記貫通孔を介して前記隔壁の表裏側に配置された電極とを配置し、
粒子状または分子状の分析物を含む流動性物質を前記隔壁の一面側に供給し、
前記分析物が前記貫通孔を通過することにより生ずる電極間の通電変化を検出した検出信号のデータの分類分析をコンピュータ制御プログラムの実行によって行う分類分析装置であって、
前記コンピュータ制御プログラムは、機械学習を用いた分類分析を行う分類分析プログラムを有し、
所定の分析物を含む流動性物質から前記検出信号として得られた分析物通過に対応するパルス状信号の波形形態の特徴を示す特徴量をあらかじめ求め、
あらかじめ求めた特徴量を前記機械学習のための学習データとして記憶する学習データ記憶手段と、
被分析データのパルス状信号から得られる特徴量を変数として記憶する変数記憶手段と、を有し、
前記分類分析プログラムを実行することによって、前記学習データおよび前記変数に基づき前記被分析データにおける前記所定の分析物に関する分類分析を行うことを特徴とする分類分析装置である。
前記特徴量は、
前記パルス状信号の波形の局所的特徴を示す第1類型と、
前記パルス状信号の波形の全体的特徴を示す第2類型のいずれかである分類分析装置である。
前記第1類型の特徴量は、
所定の時間幅内における波形の波高値、
パルス波長ta、
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間tbとtaとの比tb/taで表わされるピーク位置比、
該波形の鋭さを表す尖度、
パルス開始からパルスピークに至る傾きを表す俯角、
波形を所定の時間毎に分割した時間区分面積の総和を表す面積、および
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間区分面積の和の、全波形面積に対する面積比のいずれかである分類分析装置である。
前記第2類型の特徴量は、
パルス開始時点を中心にして前記時間区分面積を質量に、かつ該中心から前記時間区分面積に至る時間を回転半径に擬制したときに定まる時間慣性モーメント、
前記時間慣性モーメントに対し波高が基準値になるように規格化した場合の規格化された時間慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値をベクトルの成分とする平均値ベクトル、
前記平均値ベクトルに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された平均値ベクトル、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値の差をベクトルの成分とする平均値の差ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅平均値慣性モーメント、
前記波幅平均値慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅平均値慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、分割単位毎の時刻値から分散を求め、該分散をベクトルの成分とする分散ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅分散慣性モーメント、および
前記波幅分散慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅分散慣性モーメントのいずれかである分類分析装置である。
前記コンピュータ制御プログラムは、
前記検出信号のデータないしそれに含まれる揺らぎ成分から、分析物通過のないときの基準ラインを抽出する基準ライン抽出手段と、
前記基準ラインを基準にして所定範囲を超える信号データを前記パルス状信号のデータとして抽出するパルス抽出手段と、
抽出した前記パルス状信号のデータから前記特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、を含む分類分析装置である。
前記第1類型の特徴量は、
所定の時間幅内における波形の波高値、
パルス波長ta、
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間tbとtaとの比tb/taで表わされるピーク位置比、
該波形の鋭さを表す尖度、
パルス開始からパルスピークに至る傾きを表す俯角、
波形を所定の時間毎に区分した時間区分面積の総和を表す面積、および
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間区分面積の和の、全波形面積に対する面積比のいずれかであるので、これらのうち1または2以上の特徴量を使用して機械学習による分類分析を行うことによって、高精度に分類分析することができ、分類分析検査における簡易化および低コスト化に寄与することができる。
前記第2類型の特徴量は、
パルス開始時点を中心にして前記時間区分面積を質量に、かつ該中心から前記時間区分面積に至る時間を回転半径に擬制したときに定まる時間慣性モーメント、
前記時間慣性モーメントに対し波高が基準値になるように規格化した場合の規格化された時間慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値をベクトルの成分とする平均値ベクトル、
前記平均値ベクトルに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された平均値ベクトル、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値の差をベクトルの成分とする平均値ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅平均値慣性モーメント、
前記波幅平均値慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅平均値慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、分割単位毎の時刻値から分散を求め、該分散をベクトルの成分とする分散ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅分散慣性モーメント、および
前記波幅分散慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅分散慣性モーメントのいずれかであるので、これらのうち1または2以上の特徴量を使用して機械学習による分類分析を行うことによって、高精度に分類分析することができ、分類分析検査における簡易化および低コスト化に寄与することができる。
前記第1類型の特徴量は、
所定の時間幅内における波形の波高値、
パルス波長ta、
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間tbとtaとの比tb/taで表わされるピーク位置比、
該波形の鋭さを表す尖度、
パルス開始からパルスピークに至る傾きを表す俯角、
波形を所定の時間毎に区分した時間区分面積の総和を表す面積、および
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間区分面積の和の、全波形面積に対する面積比のいずれかであるので、これらのうち1または2以上の特徴量を使用して機械学習による分類分析を行うことによって高精度に分類分析することができ、簡便かつ安価に分類分析を行える分類分析装置を提供することができる。
前記第2類型の特徴量は、
パルス開始時点を中心にして前記時間区分面積を質量に、かつ該中心から前記時間区分面積に至る時間を回転半径に擬制したときに定まる時間慣性モーメント、
前記時間慣性モーメントに対し波高が基準値になるように規格化した場合の規格化された時間慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値をベクトルの成分とする平均値ベクトル、
前記平均値ベクトルに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された平均値ベクトル、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値の差をベクトルの成分とする平均値ベクトルを
質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅平均値慣性モーメント、
前記波幅平均値慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅平均値慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、分割単位毎の時刻値から分散を求め、該分散をベクトルの成分とする分散ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅分散慣性モーメント、および
前記波幅分散慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅分散慣性モーメントのいずれかであるので、これらのうち1または2以上の特徴量を使用して機械学習による分類分析を行うことによって、高精度に分類分析することができ、簡便かつ安価に分類分析を行える分類分析装置を提供することができる。
(a)所定の分析物(例えば、大腸菌Ecや枯草菌Bs)を含む流動性物質に対しナノポアデバイス8aによる計測の結果、各種別毎の検出信号として得られた貫通孔8bの分析物通過に対応するパルス状信号De、Dbの波形形態の特徴を示す特徴量をあらかじめ求める。パルス状信号De、Dbは、それぞれ大腸菌Ec、枯草菌Bsの貫通孔8b通過によって得られた信号である。
(b)コンピュータ解析部1aには、機械学習による分類分析を行う分類分析プログラムが内蔵されている。(a)においてあらかじめ求めた特徴量は、大腸菌Ec、枯草菌Bsの既知データから得られた特徴量であり、機械学習のための学習データとしてコンピュータ解析部1aにおいて使用される。
(c)例えば、大腸菌Ecおよび枯草菌Bsの含有比ないし含有数が不明の状態で流動性物質中に混入された混合物を被分類分析物Mbとした場合、(a)の既知データ取得の場合と同様に、ナノポアデバイス8cによる計測を行う。この計測により、被分類分析物Mbの貫通孔8d通過によって被分析データとしてパルス状信号Dmが得られる。
(d)既知データによる特徴量を学習データとし、被分析データのパルス状信号Dmから得られる特徴量を変数にして、分類分析プログラムを実行することによって、該被分析データにおける所定の分析物に関する分類分析を行うことができる。
やフォトリソグラフィ)を用いて作成される。すなわち、基板10はSi材で構成され、表面上にSi3N4膜による隔壁11が薄膜形成されている。凹部18は基板10の一部をエッチングにより除去して形成されている。
電流が検体により阻害されるため、電圧計20によりパルス状のイオン電流減少を計測することができる。したがって、マイクロ・ナノポアデバイス8を用いた粒子検出装置によれば、計測電流の波形変化を検出することにより、検体(例えば、粒子)毎の貫通孔12通過による流動性物質中に含まれる粒子個々の存在を高精度に検出することができる。計測態様には、流動性物質を強制的に流動させながら計測する場合に限らず、流動性物質を非強制的に流動させながら計測する場合を含むことができる。
本実施形態に係る分類分析装置は、個数分析プログラムの実行によって、分析対象として1種または2種以上の粒子(分析物の一例)を含む流動性物質(電解質溶液24)を隔壁11上側の一面側に供給し、粒子が貫通孔12を通過することにより生ずる電極13、14間の通電変化を検出した検出信号のデータ(計測電流データ)に基づいて粒子種別の個数ないし個数分布を分析する個数分析機能を有する。すなわち、PC1は、CPU2の制御によりROM3に格納した個数分析プログラムを実行することにより、データファイル記憶部5に格納、記憶した計測電流データに対する個数分析処理を行うことができる。個数分析処理は、検出信号に含まれ粒子通過に対応するパルス状信号の波形形態の特徴を示す特徴量に基づくデータ群から確率密度推定を行い、粒子種別の個数を導出する個数分析方法に基づいて、粒子種別個数の自動分析を行うことができる。
<特徴量について>
図4は、実施例の大腸菌と枯草菌につき実測した粒子通過によるパルス波形例を示す。図4の(4−1)〜(4−9)は、大腸菌の実測パルス波形例(9種類)を示し、(4−10)〜(4−18)は、枯草菌の実測パルス波形例(9種類)を示す。両者を外観で比較すると、両者間に波高や波長には差異はあまりないが、ピーク位置や波形尖度等の粒子通過パルス波形形態の属性に顕著な相違がみられる。例えば、大腸菌の場合、ピークが時間経過に伴い前倒し傾向にあり、全体的に波形が尖っている(波形尖度が大きい)。枯草菌の場合、ピークが時間経過に伴い後倒し傾向にあり、波形尖度が小さい。
所定の時間幅内における波形の波高値、
パルス波長ta、
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間tbとtaとの比tb/taで表わされるピーク位置比、
該波形の鋭さ(ピーク波形の広がり)を表す尖度、
パルス開始からパルスピークに至る傾きを表す俯角、
波形を所定の時間毎に区分した時間区分面積の総和を表す面積、および
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間区分面積の和の、全波形面積に対する面積比のいずれかである。
はパルス波形の終了時間、Δt=ta)
(2)波高|h|: h=xp−xo(BLのxoを基準にしてパルスピークPPのxpまでのパルス波形の高さ)
(3)ピーク位置比r: r=(tp−ts)/(te−ts)(パルス波長(=Δt)と、パルス開始からパルスピークppに至るまでの時間tb(=tp−ts)との比)
(4)ピーク尖度κ: 波高|h|=1、ts=0、te=1となるように正規化し、パルスピークPPから波高30%の水平線と交差する時刻の時刻集合[T]=[[ti]|i=1,・・・,m]を収集して、下記数1に示すように、時刻集合[T]のデータの分散をパルス波形広がりとしてκが求められる。
パルス開始時点を中心にして時間区分面積を質量に、かつ該中心から時間区分面積に至る時間を回転半径に擬制したときに定まる時間慣性モーメント、
時間慣性モーメントに対し波高が基準値になるように規格化した場合の規格化された時間慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値をベクトルの成分とする平均値ベクトル、
前記平均値ベクトルに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された平均値ベクトル、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値の差をベクトルの成分とする平均値の差ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅平均値慣性モーメント、
波幅平均値慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅平均値慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、分割単位毎の時刻値から分散を求め、該分散をベクトルの成分とする分散ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅分散慣性モーメント、および
波幅分散慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅分散慣性モーメントのいずれかである。
るベクトル[p]を[pw]と表す。
性モーメントを作成することができる。なお、(10)、(11)の平均値ベクトルは、時刻値の平均値を算出して分割領域の同一波高位置の各平均値を成分としたベクトルであり、dw等分した場合、2dw次元の時刻ベクトルで表わされる。
一般に細菌等は微細に異なる形態を有する微小物体である。例えば、平均的な大腸菌の場合、2〜4μmの体長で外径が0.4〜0.7μmである。平均的な枯草菌の場合、2〜3μmの体長で外径が0.7〜0.8μmである。さらに、大腸菌などには20〜30nmの鞭毛が付随している。
種行列もスカラーであり、[F]=[G]=[H]=[1]とみなすことができる。したがって、時刻tの実際の電流値のベースラインレベル、時刻tで計測された電流、時刻tの観測ノイズをそれぞれ、[xt]、[yt]、[νt]とすると、[xt]および[yt]は図6の(6C)に示すように表される。[xt]、[ut]、[νt]は観測不可能な因子であり、[yt]は観測可能な因子である。イオン電流検出部による計測周波数をf(Hz)とすると時刻データは1/f(秒)刻みとなる。システム制御入力[ut]の影響は実際上非常に小さいものと仮定してベースラインの推定を行うことができる。
合せによるパルス数を示す。(12C)は、m=100000の場合のk値(10、30、50、70、90)、α値(2、3、4、6)の組合せによるパルス数を示す。
<特徴量抽出について>
図13は、特徴量抽出プログラムの実行処理内容の概要を示す。
<確率密度関数の推定について>
同種の粒子であっても計測されるパルス波形が一定とは限らないので、粒子種分布推定のための準備として、テストデータから予め粒子種別のパルス波形の確率密度関数の推定が行われる。確率密度関数の推定により導出される確率密度関数によって各パルスの出現確率を表すことができる。
ルス幅とパルス波高が用いて得られたパルス波形に対する確率密度関数のイメージ図であり、図中の濃淡によりパルスの出現確率を表している。図15の(15A)は1つの波形データに関する第1類型の特徴量の一部を示す。
<最尤法(maxium likelihood estimation:統計学において与えられたデータからそれが従う確率分布の母数を点推定する方法である。)について>
今、実際のパルス推定結果として、データセット[D]=[x1,x2,x3,・・・xN]が得られれているとする。推定されたj番目のパルス波高データが出現する尤度(尤もらしさ)は下記数12で表わされる。
<ラグランジュ未定乗数法(束縛条件のもとで最適化を行う解析学的方法であり、各束縛条件に対して未定乗数を用意し、これらを係数にする線形結合を新しい関数(未定乗数も新たな変数とする)として捉えることによって束縛問題を通常の極値問題として解く方法である。)について>
データセットDが出現する尤度を最大化することは、データセット[D]が出現する対数尤度を最大化することに等しい。下記数14はラグランジュ未定乗数法の適否を調べるための対数尤度を導出する過程を示す。
という制約(下記数15参照)がある。
of normal distributions. Technomerics,8,pp.431−444)に記述されている。
EMアルゴリズムは、命名の由来から明らかなように、確率分布のパラメータを、尤度関数を最大化することで計算する方法、つまり尤度関数である確率分布の期待値(Expectation)を最大化(Maximization)することができるアルゴリズムである。EMアルゴリズムによれば、求めたいパラメータの初期値を設定して、その値から尤度(期待値)を計算して、多くの場合、尤度関数の偏微分が0になる条件を使って、繰り返し計算で最大尤度のパラメータを計算することができる。EMアルゴリズムを使用して行うHasselblad反復法の演算処理は、求めるパラメータの初期値を設定して、その値から尤度(期待値)を計算し、さらに尤度関数の偏微分が0になる条件を使って繰り返し計算を行って最大尤度のパラメータを計算する工程を有する。
<粒子種推定処理について>
図14に示した粒子種推定処理において実行可能な、データファイル作成処理(ステップS1)、確率密度関数の推定処理(ステップS2)、粒子数の推定処理(ステップS3)および推定粒子種分布の算出処理(ステップS4)を以下に詳述する。
。(24C)および(25D)は特徴量としてパルス波高およびパルス尖度を注して粒子数推定処理の実行により得られた粒子種ごとの推定個数データのヒストグラム、分散図を示す。
<特徴量による粒子種個数の分析精度の検証1について>
本発明者らは、上記実施例の大腸菌と枯草菌の計測電流データを用いて下記の評価条件下で粒子種個数の分析性能の検証1を行った。
本発明者らは、上記実施例の大腸菌と枯草菌の計測電流データを用いて、検証1とは別の粒子種個数の分析性能の検証2を行った。検証2においては、検証1とは異なり、第1類型および第2類型の特徴量((1)〜(13)の13種類)を算出して用い、これらの組合せに係る特徴量とサンプリングデータ数との関連性および各組合せの分析性能を検証した。
との推定評価結果は、検証1の(4)と同様に交差検定法により得られた、上側に記載の平均精度と、下側に括弧書きで示した標準偏差を表す。表中の慣性I、慣性I(規格化)、慣性I w、慣性I wv、慣性I w(規格化)、慣性I wv(規格化)は、それぞれ、(8)の時間慣性モーメント、(9)の規格化された時間慣性モーメント、(10)の波幅平均値慣性モーメント、(12)の波幅分散慣性モーメント、(11)の規格化された波幅平均値慣性モーメント、(13)の規格化された波幅分散慣性モーメントの特徴量を示す。
(R1)図47および図50に示すように、全サンプリングデータを使用したときには、上位5種の組合せ、すなわち、波長Δt−慣性I、波長Δt−面積m、ピーク位置比r−慣性I、俯角θ−慣性I、慣性I−慣性I w(規格化)の特徴量の場合、高い個数推定精度を得ることができる。これらの特徴量の組合せによる個数推定精度(重み付き平均相対誤差)は、例えば、波長Δt−慣性Iで250〜1000kHzのサンプリング領域において約9〜10%、波長Δt−面積mで125〜250kHzのサンプリング領域において約9〜10%、、波長Δt−慣性Iで16〜63kHzのサンプリング領域において約13〜15%である。
合せで示せば、波長Δt−面積m、波長Δt−慣性I、俯角θ−面積m、面積m−慣性I
wv(規格化)、ピーク位置比r−面積mの5種である。これらの特徴量の組合せによる個数推定精度(重み付き平均相対誤差)は、波長Δt−慣性Iで250〜1000kHzのサンプリング領域において約9〜10%、波長Δt−面積mで125〜250kHzのサンプリング領域において約9〜10%、、波長Δt−慣性Iで16〜63kHzのサンプリング領域において約13〜16%である。
個数推定には、Hasselblad法による反復計算に要する所要計算時間がかかるので、この所要計算時間とサンプリング周波数との関係について特徴量の比較検討を検証3で検証した。検証3の比較検討例には、図51の(51B)に示した、波長Δt−面積m、波長Δt−慣性I、尖度k−波高|h|、尖度k−ピーク位置比rの4種類の特徴量の組合せを使用した。これらの組合せは、他の組合せと比較して交差検定精度の良い組合せである。個数分析の計算に要する時間には、特徴量作成に要する時間と、Hasselblad法による反復計算に要する計算時間とが含まれるので、特徴量作成に要する計算時間CT1、Hasselblad法による反復計算に要する計算時間CT2およびそれらの合計計算時間CT3(=CT1+CT2)について比較検討を行った。この場合も、それぞれの所要計算時間は、50回の交差検定を行って得られた各計算時間の平均値である。
的な個数分析にとどまらず、例えば、緊急性を要する検疫検査や医療現場において、菌類等の粒子有無や個数の判別処理を迅速に行うことができる。
既知データ記憶用メモリエリアに格納され、特徴量の作成に供される(ステップS100、S101)。
<分類分析処理の処理精度の検証>
上記の分類分析処理の処理精度について、種々の機械学習による分析手法を適用して分類分析を試行して本実施形態による分類分析処理の精度を検証した。
プログラムをインストールして所望のコンピュータに分類分析動作させることができるので、簡便かつ安価に分析分析を行うことができる。本発明の適用可能な記憶媒体には、フレキシブルディスク、磁気ディスク、光ディスク、CD、MO、DVD、ハードディスク、モバイル端末等、コンピュータにより読み取り可能な記憶媒体のいずれかを選択して使用することができる。
2 CPU
3 ROM
4 RAM
5 データファイル記憶部
6 入力手段
7 表示手段
8 マイクロ・ナノポアデバイス
9 チャンバー
10 基板
11 隔壁
12 貫通孔
13 電極
14 電極
15 電源
16 増幅器
17 オペアンプ
18 凹部
19 帰還抵抗
20 電圧計
21 検体
22 大腸菌
23 枯草菌
24 電解質溶液
Claims (11)
- 貫通孔を形成した隔壁と、前記貫通孔を介して前記隔壁の表裏側に配置された電極とを配置し、
粒子状または分子状の分析物を含む流動性物質を前記隔壁の一面側に供給し、
前記分析物が前記貫通孔を通過することにより生ずる電極間の通電変化を検出した検出信号のデータの分類分析をコンピュータ制御プログラムの実行によって行う分類分析方法であって、
前記コンピュータ制御プログラムは、機械学習を用いた分類分析を行う分類分析プログラムを有し、
所定の分析物を含む流動性物質から前記検出信号として得られた分析物通過に対応するパルス状信号の波形形態の特徴を示す特徴量をあらかじめ求め、
あらかじめ求めた特徴量を前記機械学習のための学習データとし、被分析データのパルス状信号から得られる特徴量を変数にして、前記分類分析プログラムを実行することによって、該被分析データにおける前記所定の分析物に関する分類分析を行うことを特徴とする分類分析方法。 - 前記特徴量は、
前記パルス状信号の波形の局所的特徴を示す第1類型と、
前記パルス状信号の波形の全体的特徴を示す第2類型のいずれかである請求項1に記載の分類分析方法。 - 前記第1類型の特徴量は、
所定の時間幅内における波形の波高値、
パルス波長ta、
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間tbとtaとの比tb/taで表わされるピーク位置比、
該波形の鋭さを表す尖度、
パルス開始からパルスピークに至る傾きを表す俯角、
波形を所定の時間毎に区分した時間区分面積の総和を表す面積、および
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間区分面積の和の、全波形面積に対する面積比のいずれかである請求項2に記載の分類分析方法。 - 前記第2類型の特徴量は、
パルス開始時点を中心にして前記時間区分面積を質量に、かつ該中心から前記時間区分面積に至る時間を回転半径に擬制したときに定まる時間慣性モーメント、
前記時間慣性モーメントに対し波高が基準値になるように規格化した場合の規格化された時間慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値をベクトルの成分とする平均値ベクトル、
前記平均値ベクトルに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された平均値ベクトル、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値の差をベクトルの成分とする平均値の差ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅平均値慣性モーメント、
前記波幅平均値慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅平均値慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、分割単位毎の時刻値から分散を求め、該分散をベクトルの成分とする分散ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに
定まる波幅分散慣性モーメント、および
前記波幅分散慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅分散慣性モーメントのいずれかである請求項2に記載の分類分析方法。 - 前記コンピュータ制御プログラムは、
前記検出信号ないしそれに含まれる揺らぎ成分から、分析物通過のないときの基準ラインを抽出する基準ライン抽出手段と、
前記基準ラインを基準にして所定範囲を超える信号データを前記パルス状信号のデータとして抽出するパルス抽出手段と、
抽出した前記パルス状信号のデータから前記特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、を含む請求項1〜4のいずれかに記載の分類分析方法。 - 貫通孔を形成した隔壁と、前記貫通孔を介して前記隔壁の表裏側に配置された電極とを配置し、
粒子状または分子状の分析物を含む流動性物質を前記隔壁の一面側に供給し、
前記分析物が前記貫通孔を通過することにより生ずる電極間の通電変化を検出した検出信号のデータの分類分析をコンピュータ制御プログラムの実行によって行う分類分析装置であって、
前記コンピュータ制御プログラムは、機械学習を用いた分類分析を行う分類分析プログラムを有し、
所定の分析物を含む流動性物質から前記検出信号として得られた分析物通過に対応するパルス状信号の波形形態の特徴を示す特徴量をあらかじめ求め、
あらかじめ求めた特徴量を前記機械学習のための学習データとして記憶する学習データ記憶手段と、
被分析データのパルス状信号から得られる特徴量を変数として記憶する変数記憶手段と、を有し、
前記分類分析プログラムを実行することによって、前記学習データおよび前記変数に基づき前記被分析データにおける前記所定の分析物に関する分類分析を行うことを特徴とする分類分析装置。 - 前記特徴量は、
前記パルス状信号の波形の局所的特徴を示す第1類型と、
前記パルス状信号の波形の全体的特徴を示す第2類型のいずれかである請求項6に記載の分類分析装置。 - 前記第1類型の特徴量は、
所定の時間幅内における波形の波高値、
パルス波長ta、
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間tbとtaとの比tb/taで表わされるピーク位置比、
該波形の鋭さを表す尖度、
パルス開始からパルスピークに至る傾きを表す俯角、
波形を所定の時間毎に分割した時間区分面積の総和を表す面積、および
パルス開始からパルスピークに至るまでの時間区分面積の和の、全波形面積に対する面積比のいずれかである請求項7に記載の分類分析装置。 - 前記第2類型の特徴量は、
パルス開始時点を中心にして前記時間区分面積を質量に、かつ該中心から前記時間区分面積に至る時間を回転半径に擬制したときに定まる時間慣性モーメント、
前記時間慣性モーメントに対し波高が基準値になるように規格化した場合の規格化され
た時間慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値をベクトルの成分とする平均値ベクトル、
前記平均値ベクトルに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された平均値ベクトル、
波形を波高方向に等分割し、パルスピーク前後それぞれにおいて各分割単位毎に時刻値の平均値を算出し、同一波高位置の平均値の差をベクトルの成分とする平均値の差ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅平均値慣性モーメント、
前記波幅平均値慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅平均値慣性モーメント、
波形を波高方向に等分割し、分割単位毎の時刻値から分散を求め、該分散をベクトルの成分とする分散ベクトルを質量分布と擬制して波形裾野の時間軸を回転中心にしたときに定まる波幅分散慣性モーメント、および
前記波幅分散慣性モーメントに対し波長が基準値になるように規格化した場合の規格化された波幅分散慣性モーメントのいずれかである請求項7に記載の分類分析装置。 - 前記コンピュータ制御プログラムは、
前記検出信号のデータないしそれに含まれる揺らぎ成分から、分析物通過のないときの基準ラインを抽出する基準ライン抽出手段と、
前記基準ラインを基準にして所定範囲を超える信号データを前記パルス状信号のデータとして抽出するパルス抽出手段と、
抽出した前記パルス状信号のデータから前記特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、を含む請求項6〜9のいずれかに記載の分類分析装置。 - 請求項1に記載の前記コンピュータ制御プログラムを記憶したことを特徴とする分類分析用記憶媒体。
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