JP3025145B2 - Multichannel chromatogram analysis method and apparatus - Google Patents

Multichannel chromatogram analysis method and apparatus

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JP3025145B2 JP6057313A JP5731394A JP3025145B2 JP 3025145 B2 JP3025145 B2 JP 3025145B2 JP 6057313 A JP6057313 A JP 6057313A JP 5731394 A JP5731394 A JP 5731394A JP 3025145 B2 JP3025145 B2 JP 3025145B2
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Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は高速液体クロマトグラフ
ィ、ガスクロマトグラフィ等のクロマトグラフィ技術に
係り、特に、ダイオードアレイ検出器等により得られる
マルチチャンネルクロマトグラムの解析方法及び装置に
関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to chromatography techniques such as high performance liquid chromatography and gas chromatography, and more particularly to a method and apparatus for analyzing a multi-channel chromatogram obtained by a diode array detector or the like.

【0002】[0002]

【従来の技術】マルチチャンネルクロマトグラム(吸光
度成分、時間成分、波長成分の3次元情報を有するクロ
マトグラム)上の重なりピークを分離、分解する方法は
数多く提案されている。その代表的なものとして多変量
解析の一手法としての因子分析(Factor analysis)や
主成分分析(Principal component analysis)がある
(例えば、(U.S.P. 4807148、J.K.Strasters et.al.)、
(Journal of Liguid Chromatography、12 (1988) 3-22、
H.R. Keller et.al.)、(Chemometrics and Intelligent
Laboratory Systems、 12 (1992) 209-224、J.Craig Ham
ilton et. al.)、(Journal of Chemometrics、4 (1990)
1-13)等参照)。
2. Description of the Related Art Many methods have been proposed for separating and resolving overlapping peaks on a multi-channel chromatogram (a chromatogram having three-dimensional information of an absorbance component, a time component, and a wavelength component). Typical examples are Factor analysis and Principal component analysis as one method of multivariate analysis (for example, (USP 4807148, JKS Strasters et.al.),
(Journal of Liguid Chromatography, 12 (1988) 3-22,
HR Keller et.al.), (Chemometrics and Intelligent
Laboratory Systems, 12 (1992) 209-224, J. Craig Ham
ilton et. al.), (Journal of Chemometrics, 4 (1990)
1-13) etc.).

【0003】上記因子分析には未解決な問題があり、幾
つかの改良が試行されている。別の方法として、非線法
最小自乗法(non-linear least-square analysis)も提
案されている(例えば、(伊藤、他、第7回液体クロマ
トグラフィー討論会講演要旨集(1986)p.5)、(伊藤、
他、第22回応用スペクトロメトリー東京討論会講演要旨
集(1987)p.141)(伊藤、他、第19回HPLC研究談話
会要旨集(1988)pp.30))。この方法は、F.J. Knorr
により提案されているGS/MSから得られたマルチチャン
ネルクロマトグラム上の重なりピークをガウシアン(正
規分布関数)を用いてフィッティグする方法(F.J.Knor
r et.al., Aralytical Chemistry,53 (1981)821-825)
から、ガウシアンをより現実的なモデル関数としてのEM
G(Exponentially modified Gaussian)に代えることに
より、さらに発展させたものである。この方法は後の説
明の参考となるため、詳しく説明する。
[0003] The above factor analysis has an unsolved problem, and several improvements have been attempted. As another method, non-linear least-square analysis has also been proposed (for example, (Ito, et al., Proceedings of the 7th Symposium on Liquid Chromatography (1986), p.5). ),(Ito,
Et al., Proceedings of the 22nd Tokyo Symposium on Applied Spectrometry (1987), p.141) (Ito et al., Proceedings of the 19th HPLC Research Symposium (1988), pp.30). This method is called FJ Knorr
Method of fitting overlapping peaks on a multi-channel chromatogram obtained from GS / MS using Gaussian (normal distribution function) proposed by FJKnor
al., Aralytical Chemistry, 53 (1981) 821-825)
From EM as a more realistic model function
It is further developed by replacing with G (Exponentially modified Gaussian). This method will be described later in detail, for reference.

【0004】ダイオードアレイ検出器より得られたマル
チチャンネルクロマトグラムのデータは、次式(1)の
行列Dijで表わせる。 D=R・A・S=R・X --- (1) ただし、iは時刻の順番番号、jは波長の順番番号、kは
成分の順番番号、Dijは吸光度、Rikは規格化された保
持波形(クロマトグラム強度)、Akkはk-成分の濃度に
関する量的ファクタ、Skjは規格化されたスペクトル強
度、Xkjは、k-成分の濃度に関するファクタが乗じられ
た量的スペクトル強度である。なお、マススペクトロメ
ータの場合、波長番号がm/z値の番号になる。
The data of the multi-channel chromatogram obtained from the diode array detector can be represented by a matrix Dij of the following equation (1). D = R · A · S = R · X (1) where i is the time sequence number, j is the wavelength sequence number, k is the component sequence number, Dij is the absorbance, and Rik is standardized. The retained waveform (chromatogram intensity), Akk is a quantitative factor relating to the concentration of the k-component, Skj is a normalized spectral intensity, and Xkj is a quantitative spectral intensity multiplied by a factor relating to the concentration of the k-component. In the case of a mass spectrometer, the wavelength number is the number of the m / z value.

【0005】ここで、規格化されたクロマトグラム強度
行列Rikの代わりに試行行列R’ikを導入する。上記
式(1)から、この試行行列R’ikと測定されたデー
タ行列Dijとを用いて、まず試行スペクトル強度行列
X'kjが計算でき、結局、次式(2)のような試行デー
タ行列D'ijを求めることができる。 D'=R'・(R'T・R')-1・R'T・D --- (2) ただし、R'TのTは転置行列、(R'T・R')の-1は逆行列
を表す。
Here, a trial matrix R′ik is introduced instead of the standardized chromatogram intensity matrix Rik. Using the trial matrix R'ik and the measured data matrix Dij from the above equation (1), a trial spectrum intensity matrix X'kj can be calculated first, and eventually a trial data matrix such as the following equation (2) D'ij can be obtained. D '= R' · (R 'T · R') -1 · R 'T · D --- (2) provided that, R' T of the T is the transposed matrix, -1 (R 'T · R') Represents an inverse matrix.

【0006】最小自乗法は、Dij−D'ijが最小になる
ように、パラメータを決定し、各成分のR'ikをベスト
フィットする。このようにして、重なりピークのデータ
を含む行列Dijから各成分の行列R'ik及びX'ikをそれ
ぞれ分離、分解できる。
In the least square method, parameters are determined so that Dij-D'ij is minimized, and R'ik of each component is best-fit. In this way, the matrices R'ik and X'ik of each component can be separated and decomposed from the matrix Dij containing the data of the overlapping peaks.

【0007】この方法では、R'ik行列として非対称な
テーリングピークも表わせるEMGを利用している(次式
(3))。
In this method, an EMG that can also represent an asymmetric tailing peak is used as the R'ik matrix (formula (3)).

【0008】[0008]

【数1】 (Equation 1)

【0009】ただし、tRKはK-成分のリテンションタイ
ム、σKのk-成分の標準偏差、τKはk-成分の時定数であ
る。また、特開昭60−2447号公報には、三次元情
報として、多波長で吸光度の時間的変化を検出して、定
量分析を行うクロマトグラフィ定量分析方法及び装置が
記載されている。このクロマトグラフィ定量分析方法及
び装置においては、予め測定してある二次元の2つの標
準スペクトルを示す関数f1(λ)及びf2(λ)が用いられ
る。そして、重なりピークを有する測定サンプルの二次
元合成組成関数fs(λ)を上記関数f1(λ)及びf2(λ)
を用いて表すことができる方程式を算出する。この算出
された方程式により、重なりピークが分解される。
Where t RK is the retention time of the K -component, σ K is the standard deviation of the k-component, and τ K is the time constant of the k-component. JP-A-60-2447 discloses a chromatographic quantitative analysis method and apparatus for detecting a temporal change in absorbance at multiple wavelengths and performing quantitative analysis as three-dimensional information. In this chromatographic quantitative analysis method and apparatus, functions f1 (λ) and f2 (λ) indicating two standard two-dimensional spectra measured in advance are used. Then, the two-dimensional composite composition function fs (λ) of the measurement sample having the overlapping peak is calculated by using the above functions f1 (λ) and f2 (λ).
Calculate an equation that can be expressed using The overlapping peak is decomposed by the calculated equation.

【0010】一般的なクロマトグラム、つまり2次元情
報(吸光度成分及び時間成分)を有するクロマトグラム
の解析方法として、ディコンボリューション処理を利用
するものも提案されている(例えば、(U.S.P.4941101、P
aul Benjamine Crilly)、(IEEE Transaction on Instrum
entation and Measurement、40 (1991) 558-562、PaulBen
jamine Crilly)、(Journal of Chemometrics、 5 (1991)
85-95))。
As a method of analyzing a general chromatogram, that is, a chromatogram having two-dimensional information (absorbance component and time component), a method using deconvolution processing has been proposed (for example, see US Pat.
aul Benjamine Crilly), (IEEE Transaction on Instrum
entation and Measurement, 40 (1991) 558-562, PaulBen
jamine Crilly), (Journal of Chemometrics, 5 (1991)
85-95)).

【0011】ここで、ディコンボリューションについて
定義する。元データが検出装置により検出され、検出装
置の検出特性であり、固有の装置関数h(t)(拡がり関
数)によって拡げられる。この拡げられたデータから上
記装置関数h(t)によるデータ拡がり分を除去する処理
をディコンボリューションと定義する。なお、ディコン
ボリューションの定義式を以下に示す。
Here, the deconvolution will be defined. The original data is detected by the detection device and is a detection characteristic of the detection device, and is expanded by a unique device function h (t) (spread function). The process of removing the data spread by the device function h (t) from the spread data is defined as deconvolution. The deconvolution definition formula is shown below.

【0012】[0012]

【数2】 (Equation 2)

【0013】ただし、検出波形をD(t)、元の波形を
d(t)、拡がり関数をh(t)とする。
However, the detected waveform is D (t), the original waveform is d (t), and the spread function is h (t).

【0014】上記2次元情報を有するクロマトグラムの
解析に適用されるディコンボリューションに対して、収
束を速くするために、いくつかの手法が提案されてい
る。つまり、逆行列演算を行なうGaussの消却法を始め
として、Jacobi法、Gauss-Seidel法、フーリエ変換法、
Van Cittert法、Constrained Iterative法、Jansson
法、Gold's ratio法等反復法を主体に考案されている
(南茂夫編著、「科学計測のための波形データ処理」、
CQ出版社(1986)、pp.122-139、P.A.Jansson、Decon
volution With Applications in Spectroscopy、New Yor
k、 Academic (1984))。
Several techniques have been proposed to speed up the convergence of deconvolution applied to the analysis of chromatograms having two-dimensional information. That is, Jacobi method, Gauss-Seidel method, Fourier transform method,
Van Cittert method, Constrained Iterative method, Jansson
Method, Gold's ratio method, etc. (in Japanese, edited by Shigeo Minami, "Waveform Data Processing for Scientific Measurement",
CQ Publishing Company (1986), pp.122-139, PAJansson, Decon
volution With Applications in Spectroscopy, New Yor
k, Academic (1984)).

【0015】[0015]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の最小自乗法によるピーク分離、分解方法は、ノ
イズに強く実用的ではあるが、その反面、何らかのモデ
ル関数を導入しなければならず、実際のピーク形状を必
ずしも正確に再現しているとは言えない。つまり、非線
形最小自乗法には、モデル関数が不可欠であるが、この
モデル関数の妥当性に疑問があり、実際のピーク形状と
ベストフィッティングしている訳ではない。これは、上
記特開昭60−24447号公報に記載されたクロマト
グラフィー定量分析方法及び装置についても、上記合成
組成関数fs(λ)は、上述と同様に、実際のピーク形状
を必ずしも正確に再現しているとは言えない。
However, the above-described conventional method of separating and decomposing peaks by the least squares method is strong against noise and is practical, but on the other hand, some model function must be introduced, and the Is not always accurately reproduced. In other words, a model function is indispensable for the nonlinear least squares method, but the validity of this model function is questionable, and the best fit with the actual peak shape is not always achieved. This is because the synthesized composition function fs (λ) does not always accurately reproduce the actual peak shape, as described above, even in the chromatographic quantitative analysis method and apparatus described in JP-A-60-24447. I can't say that.

【0016】また、Jansson法に代表されるディコンボ
リューションは、ノイズに弱く、処理後大きく増幅され
て、擬似ピークがしばしば出現する。したがって、上記
従来のディコンボリューションを3次元であるマルチチ
ャンネルクロマトグラムの解析に適用しても、ノイズ成
分を除去することができず、高精度なピーク分離、分解
を行うことができない。
The deconvolution typified by the Jansson method is susceptible to noise, is greatly amplified after processing, and a pseudo peak often appears. Therefore, even if the above-mentioned conventional deconvolution is applied to the analysis of a three-dimensional multi-channel chromatogram, noise components cannot be removed, and high-precision peak separation and decomposition cannot be performed.

【0017】本発明の目的は、マルチチャンネルクロマ
トグラムの重なりピークを高精度に分解して、分析可能
なマルチチャンネルクロマトグラム解析方法及び装置を
実現することである。
An object of the present invention is to realize a multi-channel chromatogram analysis method and apparatus capable of analyzing an overlapping peak of a multi-channel chromatogram with high precision and analyzing the same.

【0018】[0018]

【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するため、次のように構成される。検出装置により検
出された測定対象物の特性成分と、波長成分と、時間成
分との3次元の成分を有するクロマトグラムデータを解
析するマルチチャンネルクロマトグラム解析方法におい
て、3次元成分を有するクロマトグラムデータを、波長
成分に関して圧縮し、2次元のクロマトグラムデータに
変換する圧縮工程と、圧縮された2次元のクロマトグラ
ムデータから、検出装置の検出特性であり、固有の装置
関数によるデータの拡がり分を除去するディコンボリュ
ーション処理を行うディコンボリューション処理工程
と、データ拡がり分が除去された2次元クロマトグラム
データから測定対象物の特性成分を同定する工程とを備
える。
The present invention is configured as follows to achieve the above object. In a multi-channel chromatogram analysis method for analyzing chromatogram data having a three-dimensional component including a characteristic component, a wavelength component, and a time component of a measurement object detected by a detection device, chromatogram data having a three-dimensional component From the compressed two-dimensional chromatogram data, and from the compressed two-dimensional chromatogram data, the detection characteristic of the detection device, and the spread of the data due to a unique device function. The method includes a deconvolution processing step of performing a deconvolution processing for removal, and a step of identifying a characteristic component of the measurement object from the two-dimensional chromatogram data from which the data spread has been removed.

【0019】また、マルチチャンネルクロマトグラム解
析方法において、3次元成分を有するクロマトグラムデ
ータを波長成分に関して圧縮し、2次元のクロマトグラ
ムデータに変換する圧縮工程と、圧縮された2次元のク
ロマトグラムデータから、検出装置の検出特性であり、
固有の装置関数である正規分布関数によるデータの拡が
り分を除去するディコンボリューション処理を行い、正
規分布関数の標準偏差を変化させ、2次元クロマトグラ
ムデータの重なりピークを孤立化させるディコンボリュ
ーション処理工程と、データ拡がり分が除去された2次
元クロマトグラムの各成分を、装置関数を用いて、それ
ぞれデータ拡がり分を付加し、ディコンボリューション
処理前のデータに復元するコンボリューション処理を実
行する工程と、復元されたデータに基づいて、各成分の
スペクトル情報を算出する工程と、算出されたスペクト
ル情報から測定対象物の特性成分を同定し、定量する工
程と、少なくとも、同定され定量された特性成分とコン
ボリューション処理が実行された復元データとを表示手
段に表示させる工程とを備える。
Also, in the multi-channel chromatogram analysis method, a compression step of compressing chromatogram data having a three-dimensional component with respect to a wavelength component and converting it into two-dimensional chromatogram data, and a compressed two-dimensional chromatogram data From the detection characteristics of the detection device,
A deconvolution process for removing a spread of data by a normal distribution function that is an intrinsic device function, changing a standard deviation of the normal distribution function, and isolating overlapping peaks of the two-dimensional chromatogram data; and Performing a convolution process of adding each of the components of the two-dimensional chromatogram from which the data spread has been removed to the data before the deconvolution process by adding the data spread using an apparatus function; and Calculating the spectral information of each component based on the obtained data; identifying and quantifying the characteristic component of the object to be measured from the calculated spectral information; A process for displaying on the display means the restored data on which the volume processing has been executed. Provided with a door.

【0020】また、マルチチャンネルクロマトグラム解
析方法において、3次元のクロマトグラムデータから、
検出装置の検出特性であり、固有の装置関数によるデー
タの拡がり分を除去するディコンボリューション処理を
行うディコンボリューション処理工程と、ディコンボリ
ューションされたクロマトグラムデータを、時間成分に
関して圧縮し、各成分のスペクトル情報を算出する工程
と、算出されたスペクトル情報に基づいて、測定対象物
の特性成分を同定する工程とを備える。
In the multi-channel chromatogram analysis method, three-dimensional chromatogram data
A deconvolution processing step that performs deconvolution processing to remove the spread of data due to a unique device function, which is the detection characteristic of the detection device, and compresses the deconvoluted chromatogram data with respect to time components to obtain the spectrum of each component. The method includes a step of calculating information and a step of identifying a characteristic component of the measurement target based on the calculated spectrum information.

【0021】また、検出手段により検出された測定対象
物の特性成分と、波長成分と、時間成分との3次元の成
分を有するクロマトグラムデータを解析するマルチチャ
ンネルクロマトグラム解析装置において、3次元成分を
有するクロマトグラムデータを、波長成分に関して圧縮
し、2次元のクロマトグラムデータに変換するデータ圧
縮部と、圧縮された2次元のクロマトグラムデータか
ら、検出手段の検出特性であり、固有の装置関数による
データの拡がり分を除去するディコンボリューション処
理を行うディコンボリューション部と、データ拡がり分
が除去された2次元クロマトグラムデータから測定対象
物の特性成分を同定する成分同定部とを備える。
Further, in a multi-channel chromatogram analyzing apparatus for analyzing chromatogram data having three-dimensional components of a measurement object, a wavelength component and a time component detected by the detecting means, And a data compression unit for compressing the chromatogram data having the wavelength component with respect to the wavelength component and converting the data into two-dimensional chromatogram data, and a detection characteristic of the detecting means based on the compressed two-dimensional chromatogram data. A deconvolution unit that performs a deconvolution process that removes the data spread due to the above, and a component identification unit that identifies the characteristic component of the measurement object from the two-dimensional chromatogram data from which the data spread is removed.

【0022】また、検出手段により検出された測定対象
物の特性成分と、波長成分と、時間成分との3次元の成
分を有するクロマトグラムデータを解析するマルチチャ
ンネルクロマトグラム解析装置において、3次元クロマ
トグラムデータの解析すべき時間成分の始点と終点とが
設定されるデータ設定部と、上記データ設定部により設
定された3次元成分を有するクロマトグラムデータを波
長成分に関して圧縮し2次元のクロマトグラムデータ
に変換するデータ圧縮部と、上記圧縮された2次元のク
ロマトグラムデータから、上記検出手段の検出特性であ
り、固有の装置関数である正規分布関数によるデータの
拡がり分を除去するディコンボリューション処理を行
い、上記正規分布関数の標準偏差を変化させ、上記2次
元クロマトグラムデータの重なりピークを孤立化させる
ディコンボリューション部と、ディコンボリューション
処理されたクロマトグラムデータを各成分に分離し、規
格化する分離規格部と、上記各成分に分離され、規格化
されたデータを、上記装置関数を用いて、各成分データ
毎にデータ拡がり分を付加し、ディコンボリューション
処理前のデータに復元するコンボリューション処理を実
行する再コンボリューション部と、上記復元されたデー
タに基づいて、上記各成分のスペクトル情報を算出する
スペクトル算出部と、算出された上記スペクトル情報か
ら測定対象物の特性成分を同定し、定量する成分同定定
量計算部と、少なくとも、同定され定量された特性成分
と、上記コンボリューション処理が実行された復元デー
タとを表示する表示部と、を備える。
Also, the measuring object detected by the detecting means
The three-dimensional composition of the characteristic component of the object, the wavelength component, and the time component
Multi-chamber for analyzing chromatogram data
Three-dimensional chromatogram
The start point and end point of the time component to be analyzed
The data setting section to be set and the data setting section
Waveform chromatogram data with defined three-dimensional components
Two-dimensional chromatogram data compressed for long components
A data compression unit for converting the data into
From the chromatogram data, the detection characteristics of the detection means
Of the data using the normal distribution function
Performs deconvolution processing to remove the spread.
Change the standard deviation of the normal distribution function,
Isolate overlapping peaks in the original chromatogram data
Deconvolution part and deconvolution
Separate the processed chromatogram data into each component,
Separated standard part and the above components are separated and standardized
Using the above device function, the
Deconvolution by adding data spread every time
Perform convolution processing to restore data before processing
Re-convolution part and the restored data
Calculate the spectrum information of each component based on the data
A spectrum calculator and the calculated spectrum information
Component identification to identify and quantify the characteristic components of the measurement object
Quantity calculator and at least the identified and quantified characteristic components
And the restored data on which the convolution process was executed
And a display unit for displaying the data.

【0023】また、検出手段により検出された測定対象
物の特性成分と、波長成分と、時間成分との3次元の成
分を有するクロマトグラムデータを解析するマルチチャ
ンネルクロマトグラム解析装置において、3次元クロマ
トグラムデータの解析すべき時間成分及び波長成分の始
点と終点とが設定されるデータ設定部と、上記始点と終
点とが設定された3次元のクロマトグラムデータから、
上記検出手段の検出特性であり、固有の装置関数による
データの拡がり分を除去するディコンボリューション処
理を行うディコンボリューション部と、ディコンボリュ
ーションされたクロマトグラムデータを規格化し、上記
時間成分に関して圧縮して、各成分のスペクトル情報を
算出する規格化スペクトル算出部と、算出されたスペク
トル情報に基づいて、測定対象物の特性成分を同定し、
定量する成分同定定量計算部と、を備える。
Also, the measuring object detected by the detecting means
The three-dimensional composition of the characteristic component of the object, the wavelength component, and the time component
Multi-chamber for analyzing chromatogram data
Three-dimensional chromatogram
Start of time and wavelength components to be analyzed
A data setting part in which a point and an end point are set;
From the three-dimensional chromatogram data with points
It is a detection characteristic of the above-mentioned detection means, and is based on a unique device function
Deconvolution processing to remove the spread of data
Deconvolution unit that performs
Standardized chromatogram data,
Compresses the time components and calculates the spectral information of each component
The standardized spectrum calculation unit to be calculated and the calculated spectrum
Based on the torque information, the characteristic component of the measurement object is identified,
And a component identification and quantification calculation unit for quantification.

【0024】また、マルチチャンネルクロマトグラムの
解析方法において、検出器の出力に基づいて測定対象物
の特性成分、波長成分及び時間成分の情報を含むデータ
を得て、上記データのノイズ成分を低減し、上記ノイズ
低減されたデータから流れに伴う広がりを補正するよう
に演算処理し、上記演算処理された結果を出力する。
In addition, the multi-channel chromatogram
In the analysis method, the object to be measured is determined based on the output of the detector.
Including information on characteristic components, wavelength components, and time components
To reduce the noise component of the data,
Compensate for spread with flow from reduced data
And outputs the result of the arithmetic processing.

【0025】好ましくは、上記マルチチャンネルクロマ
トグラムの解析方法において、上記ノイズ成分を低減す
る工程は、平滑化処理を含む。 また、好ましくは、上記
マルチチャンネルクロマトグラムの解析方法において
上記演算処理する工程は、数値解析処理を含む。
Preferably, the multi-channel chromate
In the method of analyzing a togram, the noise component is reduced.
The step includes a smoothing process. Also, preferably,
In the analysis method of the multi-channel chromatogram ,
The step of performing the arithmetic processing includes a numerical analysis processing.

【0026】また、好ましくは、上記マルチチャンネル
クロマトグラムの解析方法において試料を分離するカ
ラムにより分離された試料を上記検出器で検出する。
た、好ましくは、上記マルチチャンネルクロマトグラム
の解析方法において上記検出器は、複数のダイオード
を並べて構成される。
Also, preferably, the multi-channel
In the analysis method of the chromatogram, mosquito separating the sample
The sample separated by the ram is detected by the detector. Ma
Preferably, the above multi-channel chromatogram
In the analysis method, the detector may include a plurality of diodes.
Are arranged side by side.

【0027】また、マルチチャンネルクロマトグラムの
解析方法において、検出器の出力に基づいて、測定対象
物の特性成分、波長成分及び時間成分の情報を含んだデ
ータを得て、上記データのノイズ成分を低減し、上記ノ
イズ低減されたデータから上流の状態を推定して演算処
理し、この演算処理された結果を出力する。
In addition, the multi-channel chromatogram
In the analysis method, based on the output of the detector,
Data containing information on the characteristic components, wavelength components, and time components of the object.
Data, reduce the noise component of the data, and
Estimate the upstream state from the reduced data and calculate
And outputs the result of the arithmetic processing.

【0028】また、測定対象物の特性成分、波長成分及
び時間成分の情報を含んだデータを解析するマルチチャ
ンネルクロマトグラムの解析装置において、上記データ
のノイズ成分を低減するノイズ低減器と、上記ノイズ低
減されたデータから流れに伴う広がりを補正するように
演算する演算処理部と、上記演算処理された結果を出力
する出力器と、を備える。
Further , the characteristic component, the wavelength component, and the
Multi-channel analysis of data containing information on time and time components
The above data is obtained by the analyzer of the channel chromatogram.
Noise reducer that reduces the noise component of
Compensate for spread with flow from reduced data
An operation processing unit that performs the operation and outputs the result of the operation processing
And an output device.

【0029】[0029]

【作用】測定対象物の特性成分と、波長成分と、時間成
分との3次元成分を有するマルチチャンネルクロマトグ
ラムにおいて、このクロマトグラムに含まれるノイズ成
分は、波長成分方向にプラスマイナスに増減している。
マルチチャンネルクロマトグラムを波長成分方向に、圧
縮すれば、ノイズ成分は互いに相殺する。このため、マ
ルチチャンネルクロマトグラムは、波長成分に関して圧
縮され、2次元のクロマトグラムデータに変換される。
この変換処理により、ノイズ成分が除去される。ノイズ
成分が除去された2次元クロマトグラムデータは、ディ
コンボリューション処理により、装置関数によるデータ
の拡がりが除去され、重なりピークが高精度に分解され
る。そして、高精度に分解されたデータに基づいて、測
定対象物の成分の同定が行われる。
In a multi-channel chromatogram having a three-dimensional component of a characteristic component, a wavelength component, and a time component of a measurement object, a noise component included in the chromatogram increases or decreases in the wavelength component direction. I have.
If the multi-channel chromatogram is compressed in the direction of the wavelength component, the noise components cancel each other. For this reason, the multi-channel chromatogram is compressed with respect to wavelength components and converted into two-dimensional chromatogram data.
This conversion process removes noise components. In the two-dimensional chromatogram data from which the noise component has been removed, the spread of the data due to the device function is removed by deconvolution processing, and the overlapping peaks are decomposed with high accuracy. Then, the components of the measurement object are identified based on the data decomposed with high accuracy.

【0030】また、3次元成分を有するマルチチャンネ
ルクロマトグラムに含まれるノイズ成分は、時間成分方
向にもプラスマイナスに増減している。そこで、マルチ
クロマトグラムデータは、先に、ディコンボリューショ
ン処理が実行される。そして、ディコンボリューション
処理が実行されたデータについて、各成分毎に、時間成
分に関して圧縮され、各成分のスペクトル情報が算出さ
れる。このとき、ノイズ成分は、互いに相殺し、データ
から除去される。そして、ノイズ成分が除去されたスペ
クトルに基づいて、測定対象物の成分の同定が行われ
る。
The noise component included in the multi-channel chromatogram having a three-dimensional component increases and decreases in the time component direction. Therefore, the deconvolution processing is first performed on the multi-chromatogram data. Then, the data on which the deconvolution processing has been executed is compressed with respect to a time component for each component, and spectrum information of each component is calculated. At this time, the noise components cancel each other and are removed from the data. Then, the component of the measurement target is identified based on the spectrum from which the noise component has been removed.

【0031】[0031]

【実施例】本発明に基づく実施例を図1〜図9を参照し
て説明する。図1は、本発明の一実施例におけるマルチ
チャンネルクロマトグラム解析方法の動作フローチャー
トであり、図2は、本発明の一実施例におけるマルチチ
ャンネルクロマトグラム解析装置の概略構成図である。
この図2の例は、本発明を薬物モニタリングHPLC
(High Performance Liquid Chromatography)システム
に適用した例である。そして、マルチチャンネルクロマ
トグラムは、吸光度(特性成分)成分と、波長成分と、
時間成分との3次元成分を有するものである。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment according to the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 1 is an operation flowchart of a multi-channel chromatogram analysis method according to one embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a schematic configuration diagram of a multi-channel chromatogram analyzer according to one embodiment of the present invention.
The example of FIG. 2 shows that the present invention is applied to drug monitoring HPLC.
(High Performance Liquid Chromatography) system. The multi-channel chromatogram is composed of an absorbance (characteristic component) component, a wavelength component,
It has a three-dimensional component with a time component.

【0032】図2において、制御部44の命令によりポ
ンプ40は溶離液49を送液する。可動ニードルを有す
るサンプラ43は、試料容器に収容された標準試料52
あるいは未知試料(測定対象物)51を注入し、カラム
41への流路に送りこむ。試料51又は52は、溶離液
49とともにカラム41に送りこまれ、含有成分が分離
展開され、ダイオ−ドアレイ検出器42で検出される。
この検出データであるマルチチャンネルクロマトグラム
がデータ解析部45に供給される。また、入力部54か
ら後述する成分等がデータ解析部45に入力される。
In FIG. 2, the pump 40 sends an eluent 49 according to a command from the control unit 44. A sampler 43 having a movable needle is used for a standard sample 52 contained in a sample container.
Alternatively, an unknown sample (measurement target) 51 is injected and sent to the flow path to the column 41. The sample 51 or 52 is sent to the column 41 together with the eluent 49, and the contained components are separated and developed, and detected by the diode array detector 42.
The multi-channel chromatogram, which is the detection data, is supplied to the data analyzer 45. In addition, components and the like to be described later are input to the data analysis unit 45 from the input unit 54.

【0033】データ解析部45は、データ行列決定部
(データ設定部)451と、データ圧縮部452と、デ
ィコンボリューション部453と、分離規格化部454
とを備える。また、データ解析部45は、再コンボリュ
ーション部455と、スペクトル算出部456と、成分
同定定量計算部457とを備える。そして、このデータ
解析部45により解析された結果等がCRT46及びプ
リンタ47に表示される。
The data analysis unit 45 includes a data matrix determination unit (data setting unit) 451, a data compression unit 452, a deconvolution unit 453, and a separation normalization unit 454.
And The data analysis unit 45 includes a reconvolution unit 455, a spectrum calculation unit 456, and a component identification quantitative calculation unit 457. The result analyzed by the data analysis unit 45 is displayed on the CRT 46 and the printer 47.

【0034】図3〜図6は、本発明の一実施例により得
られた未知試料51のマルチチャンネルクロマトグラム
である。図3の(A)において、成分2と成分3とがオ
ーバーラップしているため定量のみならず成分同定も困
難である。このため、この重なりピークを分離、分解
し、リテンションタイムを正確に求め、且つスペトクル
も精度よく求め、成分同定する必要がある。また、分
離、分解により、ピークの大きさを正確に求めること
で、標準試料52との比較から、定量分析も行なうこと
ができる。
FIGS. 3 to 6 are multi-channel chromatograms of the unknown sample 51 obtained according to one embodiment of the present invention. In FIG. 3A, not only quantification but also component identification is difficult because component 2 and component 3 overlap. For this reason, it is necessary to separate and decompose the overlapping peaks, accurately determine the retention time, and accurately determine the spectrum, and identify the components. In addition, by accurately determining the size of the peak by separation and decomposition, quantitative analysis can be performed by comparison with the standard sample 52.

【0035】次に、図1〜図6を参照して、本発明によ
る一次実施例の解析方法及び装置の動作を説明する。図
2において、ダイオードアレイ検出器42から、マルチ
チャンネルクロマトグラムのデータが、データ行列決定
部451を介して、制御部44に供給され、CRT46
に、図3の(A)に示すような3次元クロマトグラムの
等高線図が表示される。図1の動作フローは、上記等高
線図がCRT46に表示された状態から開始される。
Next, the operation of the analyzing method and apparatus of the first embodiment according to the present invention will be described with reference to FIGS. 2, the data of the multi-channel chromatogram is supplied from the diode array detector 42 to the control unit 44 via the data matrix determination unit 451, and the CRT 46
3A, a contour map of a three-dimensional chromatogram as shown in FIG. 3A is displayed. The operation flow of FIG. 1 is started from a state where the contour map is displayed on the CRT 46.

【0036】さて、図1の工程11で、動作フローを開
始する。次に、工程12において、分離、分解すべき重
なりピークの成分を指定する。つまり、操作者がCRT
46に表示された等高線図を参照して、キー、マウス、
ペン等により図3の(A)に示す重なりピーク成分2及
び3を、入力部54からデータ行列決定部451にイン
プットする。または、ピーク成分2及び3の座標を数値
かディスプレイ上のライン移動によりインプットする。
ピーク成分のインプットが2回行われることにより、重
なりピークが2成分あることが、データ行列決定部45
1により判断される。また、このインプットにより、重
なりピーク成分の2点間に、ディコンボリューション
後、谷ができることが期待できる。
The operation flow is started in step 11 of FIG. Next, in step 12, the components of the overlapping peak to be separated and resolved are specified. That is, if the operator
Referring to the contour map displayed at 46, keys, a mouse,
The overlapping peak components 2 and 3 shown in FIG. 3A are input from the input unit 54 to the data matrix determination unit 451 using a pen or the like. Alternatively, the coordinates of the peak components 2 and 3 are input by numerical values or by moving a line on the display.
Since the input of the peak component is performed twice, the fact that there are two overlapping peaks is recognized by the data matrix determination unit 45.
1 is determined. Further, it can be expected that a valley is formed between the two points of the overlapping peak component after deconvolution by this input.

【0037】続いて、工程13において、データ行列決
定部451は、指定された重なりピーク全体の始点と終
点を探索し、上記(1)式に示したデータ行列Dijの時
刻の始点及び終点を決定し、データ行列Dijを決定す
る。上記始点から終点までの測定ポイント数は20〜5
0が適しているが、これ以上の点数になる場合は積算平
均等によりポイント数を減らすことが望ましい。波数方
向の点数に関しては、測定チャンネル数を単純に採用し
てよい。
Subsequently, in step 13, the data matrix determination unit 451 searches for the start point and the end point of the entire designated overlapping peak, and determines the start point and the end point of the time of the data matrix Dij shown in the above equation (1). Then, the data matrix Dij is determined. The number of measurement points from the start point to the end point is 20 to 5
0 is suitable, but if the number of points is more than this, it is desirable to reduce the number of points by an integrated average or the like. Regarding the number of points in the wave number direction, the number of measurement channels may be simply adopted.

【0038】次に、工程14において、データ圧縮部4
52は、次式(4)にしたがって、波長方向(λ方向)
に圧縮、つまりサメーション(summation)し、圧縮デ
ータ列ベクトルDi・を得る(図3の(B))。
Next, in step 14, the data compression unit 4
52 is the wavelength direction (λ direction) according to the following equation (4).
, Ie, summation, to obtain a compressed data sequence vector Di · (FIG. 3B).

【0039】[0039]

【数3】 (Equation 3)

【0040】ここで、上記式(4)のように、データ行
列Dijを波長方向に圧縮する意味を説明する。図3の
(A)に示すマルチチャンネルクロマトグラムには、図
示はしていないが、通常、多くのノイズ成分(高さ方向
ノイズ成分)が含まれる。このノイズ成分は、所定の基
準レベルに対して、波長方向にプラスマイナスに振動し
ていると考えられる。したがって、3次元データを波長
方向にサメーションすれば、上記ノイズは、互いに相殺
し、ノイズが除去された2次元データDi・が得られる。
Here, the meaning of compressing the data matrix Dij in the wavelength direction as in the above equation (4) will be described. Although not shown, the multi-channel chromatogram shown in FIG. 3A usually includes many noise components (height direction noise components). This noise component is considered to oscillate in the wavelength direction plus or minus with respect to the predetermined reference level. Therefore, if the three-dimensional data is summed in the wavelength direction, the noises cancel each other out, and two-dimensional data Di · from which noise has been removed is obtained.

【0041】次に、上記2次元データDi・に対してディ
コンボリューション処理を行う。つまり、2次元データ
Di・は、次式(5−1)により、コンボリュート(拡が
り処理)されていると考えられる。ただし、σは、標準
偏差、hi(σ)は、次式(5−2)で示されるガウシ
アン型装置関数であり、di・(σ)は、2次元の元デー
タ関数である。
Next, a deconvolution process is performed on the two-dimensional data Di. That is, it is considered that the two-dimensional data Di · has been convoluted (expanded) by the following equation (5-1). Here, σ is a standard deviation, hi (σ) is a Gaussian-type device function represented by the following equation (5-2), and di · (σ) is a two-dimensional original data function.

【0042】[0042]

【数4】 (Equation 4)

【0043】工程15において、ディコンボリューショ
ン部453は、上記装置関数hi(σ)の標準偏差σが
設定される。この標準偏差σの初期値は、例えば工程1
2で指定された2点の重なりピークの時間差の1/10
の値にすることができる。他に、Di・行列の時間幅の1
/30とか、固定値、入力値等も採用できる。また、初
期値を0とすることもできる。
In step 15, the deconvolution unit 453 sets the standard deviation σ of the device function hi (σ). The initial value of the standard deviation σ is, for example,
1/10 of the time difference between two overlapping peaks specified in 2
Value. In addition, 1 of the time width of Di matrix
/ 30, a fixed value, an input value, etc. can also be adopted. Further, the initial value can be set to 0.

【0044】続いて、工程16において、ディコンボリ
ューション部453は、上記(5−1)式のデータDi・
及び関数hi(σ)から関数di・(σ)を算出する。つ
まり、データDi・をディコンボリューション処理する。
この場合、ディコンボリューション処理は、Jansson法
等の方法を利用することもできる。
Subsequently, in step 16, the deconvolution unit 453 outputs the data Di.multidot.
And the function hi (σ) is used to calculate the function di · (σ). That is, deconvolution processing is performed on the data Di.
In this case, the deconvolution process can use a method such as the Jansson method.

【0045】つぎに、工程17において、ディコンボリ
ューション部453は、ディコンボリューション処理後
のデータ行ベクトルが、十分分離され、重なりピークが
孤立しているか判定する。判定基準としては、ピーク間
の谷の高さが最大値の3%以下であること等を用いる。
この基準を満せば、工程18へ進む。そうでなれれば、
工程26に進み、標準偏差σを増加させ、工程15に戻
り、再び、ディコンボリューション処理を試みる。標準
偏差σの増加分は、例えば前述した標準偏差の初期値を
使用する(ただし、初期値を0する場合は、0以外の適
切な値とする)。
Next, in step 17, the deconvolution unit 453 determines whether the data row vector after the deconvolution processing is sufficiently separated and the overlapping peak is isolated. As a criterion, it is used that the height of the valley between the peaks is 3% or less of the maximum value.
If this criterion is met, go to step 18. If so,
Proceeding to step 26, increase the standard deviation σ, return to step 15, and try deconvolution again. As the increment of the standard deviation σ, for example, the initial value of the standard deviation described above is used (however, when the initial value is set to 0, an appropriate value other than 0 is used).

【0046】工程17において、異常に巨大な擬似ピー
クなどが発生した場合は、処理不良と判断し、ディコン
ボリューション部453は、エラー信号を制御部44に
送信し、CRT46にエラーの発生を表示させ、工程2
5に進んでフローを終了する。工程17において、ピー
クが孤立したと、ディコンボリューション部453が判
断すると(ディコンボリューションされた波形を図3の
(c)に示す)、工程18に進み、最終的に決定された標
準偏差を最終標準偏差σ0として、登録する。
In step 17, when an abnormally large pseudo peak or the like occurs, it is determined that the processing is defective, and the deconvolution unit 453 transmits an error signal to the control unit 44, and causes the CRT 46 to display the occurrence of the error. , Step 2
Proceed to 5 to end the flow. In step 17, when the deconvolution unit 453 determines that the peak is isolated (the deconvolution waveform in FIG.
(shown in (c)), the process proceeds to step 18, and the finally determined standard deviation is registered as the final standard deviation σ0.

【0047】次に、工程19において、分離規格化部4
54は、次式(6−1)を用いて、孤立化したデータd
i・(σ0)から、各成分毎の規格化行列rik(σ0)を算出す
る。本方法の分離・分解はこの工程で実行され、ここを
折り返し点として処理を遡っていく。次に、工程20に
おいて、再コンボリューション部455は、次式(6−
2)により、ディコンボリュートした際と同じ装置関数
hi(σ0)を用いて、各規格化行列rik(σ0)を保持強度
行列R'ikへ再コンボリュートする(図4の(A)〜(C
c))。これにより、検出器42により得られ、ノイズを
含まないデータの重なりピーク成分のそれぞれの波形を
表現することができる。
Next, in step 19, the separation normalizing section 4
54 is an isolated data d using the following equation (6-1).
From i · (σ0), a normalization matrix rik (σ0) for each component is calculated. The separation / decomposition of the present method is performed in this step, and the processing is traced back from this point as a turning point. Next, in step 20, the re-convolution unit 455 calculates the following equation (6-
According to 2), each of the normalized matrices rik (σ0) is re-convoluted into the holding strength matrix R′ik using the same device function hi (σ0) as that at the time of deconvolution (FIGS. 4A to 4A). C
c)). Thereby, it is possible to express each waveform of the overlapping peak component of the data obtained by the detector 42 and containing no noise.

【0048】[0048]

【数5】 (Equation 5)

【0049】ただし、fkはファクタである。Here, fk is a factor.

【0050】続いて、工程21において、スペクトル算
出部456は、次式(7)に基づき、図5の(A)〜
(C)に示すように、各成分の量的スペクトル強度行列
X'kjを算出する。 X'=(R'TR')-1R'TD --- (7) 次に、工程22において、成分同定定量計算部457
は、算出され量的スペクトル強度行列X'kjのスペクト
ル波形及びR'ikのリテンションタイムに基づいて、成
分同定を行なう。予め、薬物のスペクトルを記憶してお
き、そのライブラリーを探索して成分同定を行う。続い
て、工程23において、成分同定定量計算部457は、
行列X'kjの大きさを用いて、標準試料52の量的スペ
クトル強度行列を参照し、定量計算する。
Subsequently, in step 21, the spectrum calculation unit 456 performs the processing shown in FIG.
As shown in (C), a quantitative spectral intensity matrix X'kj of each component is calculated. X ′ = (R ′ T R ′) −1 R ′ T D --- (7) Next, in step 22, the component identification quantitative calculation unit 457
Performs component identification based on the calculated spectral waveform of the quantitative spectral intensity matrix X′kj and the retention time of R′ik. The spectrum of the drug is stored in advance, and the library is searched to identify the component. Subsequently, in step 23, the component identification quantitative calculation unit 457
Using the magnitude of the matrix X'kj, a quantitative calculation is performed with reference to the quantitative spectrum intensity matrix of the standard sample 52.

【0051】工程24において、以上説明した工程によ
り得られた結果をCRT46に表示し、オペレータの選
択によりプリンタ47にプリントアウトする。つまり、
図3の(B)に示したディコンボリューション前の画像
と、再コンボリュートされた各成分の画像(図4の(A
a)、(Bb)、(Cc))と、各成分のスペクトル画像(図5の
(A)、(B)、(C))とを表示する。この場合、図3の(B)
に示したディコンボリューション前の画像においては、
重なりピークである成分2と3を表示する色彩が互いに
異なるようにし、重なりを明確に表示することが可能で
ある。そして、工程25でフローを終了する。
In step 24, the results obtained by the above-described steps are displayed on the CRT 46 and printed out on the printer 47 by the selection of the operator. That is,
An image before deconvolution shown in FIG. 3B and an image of each reconvoluted component ((A in FIG. 4)
a), (Bb), and (Cc)) and the spectrum image of each component (FIG. 5)
(A), (B), (C)). In this case, FIG.
In the image before deconvolution shown in
The colors for displaying the components 2 and 3, which are the overlapping peaks, are different from each other, so that the overlapping can be clearly displayed. Then, the flow ends in step 25.

【0052】以上のように、本発明の一実施例によれ
ば、マルチチャンネルクロマトグラムが波長方向にデー
タ圧縮されることにより、ノイズ成分が除去される。そ
して、ノイズ成分が除去された2次元データに対してデ
ィコンボリューション処理が行われる。したがって、マ
ルチチャンネルクロマトグラムの重なりピークを高精度
に分解して、分析可能なマルチチャンネルクロマトグラ
ム解析方法及び装置を実現することができる。また、本
発明の一実施例によれば、ディコンボリューション処理
され、分離された各成分が装置関数により、再コンボリ
ューション処理される。そして、再コンボリューション
処理された各成分がそれぞれ表示されるとともに、この
再コンボリュート処理された各成分に基づいて、分離さ
れていないデータの画像が各成分毎に色分けして表示さ
れる。したがって、オペレータに対して、どの位置で成
分が重なっているかを明瞭に表現することができる。
As described above, according to the embodiment of the present invention, the noise component is removed by compressing the data of the multi-channel chromatogram in the wavelength direction. Then, deconvolution processing is performed on the two-dimensional data from which the noise component has been removed. Therefore, it is possible to realize a multi-channel chromatogram analysis method and apparatus capable of analyzing the overlapping peaks of the multi-channel chromatogram with high accuracy and analyzing. Further, according to an embodiment of the present invention, each component subjected to deconvolution processing and separated is subjected to reconvolution processing by a device function. Then, each component subjected to the reconvolution processing is displayed, and based on each component subjected to the reconvolution processing, an image of unseparated data is displayed in different colors for each component. Therefore, it is possible to clearly indicate to the operator at which position the components overlap.

【0053】また、本発明の一実施例によれば、ディコ
ンボリューション処理によりピーク形状に、ある種の変
形を加えて、行列R'ik、行列S'kjを求めていることに
なり、モデル関数から解放することができる。
According to the embodiment of the present invention, the matrix R′ik and the matrix S′kj are obtained by deconvolution processing by applying a certain deformation to the peak shape. Can be released from

【0054】図7は、本発明のマルチチャンネルクロマ
トグラム解析方法の他の実施例の動作フローチャートで
あり、図8は、マルチチャンネルクロマトグラム解析装
置の他の実施例の概略構成図である。図8において、デ
ータ解析部45は、データ行列決定部(データ設定部)
451と、ディコンボリューション部458と、規格化
強度行列算出部(データ圧縮部)459とを備える。ま
た、データ解析部45は、量的強度行列算出部460
と、成分同定定量計算部461とを備える。他の構成
は、図2の例と同様であるので、説明は省略する。
FIG. 7 is an operation flowchart of another embodiment of the multi-channel chromatogram analyzing method of the present invention, and FIG. 8 is a schematic configuration diagram of another embodiment of the multi-channel chromatogram analyzing apparatus. In FIG. 8, a data analysis unit 45 includes a data matrix determination unit (data setting unit).
451, a deconvolution unit 458, and a normalized intensity matrix calculation unit (data compression unit) 459. Further, the data analysis unit 45 includes a quantitative intensity matrix calculation unit 460.
And a component identification quantitative calculation unit 461. Other configurations are the same as those in the example of FIG.

【0055】図7の工程61でフローを開始する。次
に、工程62において、入力部54から、重なりピーク
を分離、分解するためのマルチチャンネルクロマトグラ
ムの時間方向及び波長方向の領域が、データ行列決定部
451に入力され、指定される。この場合、数値により
始点及び終点を指定するのが一般的であるが、CRT4
6に表示された等高線図上でのライン移動等により指定
することもできる。また、この工程61で、指定領域に
何成分のピークが重なっているかも数値で入力する。
The flow starts in step 61 of FIG. Next, in step 62, a region in the time direction and the wavelength direction of the multi-channel chromatogram for separating and decomposing the overlapping peak is input from the input unit 54 to the data matrix determination unit 451 and specified. In this case, the starting point and the ending point are generally designated by numerical values.
6 can be designated by moving the line on the contour map displayed. In this step 61, a numerical value is also input as to what component peak overlaps the designated area.

【0056】工程63において、データ行列決定部45
1は、時間、波長それぞれの始点、終点からデータ行列
Dijの境界を決定する。この実施例においては、データ
圧縮に先だって、ディコンボリューション処理を行うた
め、時間、波長共ポイント数は10程度が適している。
In step 63, the data matrix determination section 45
1 determines the boundary of the data matrix Dij from the start point and end point of each of time and wavelength. In this embodiment, since the deconvolution process is performed prior to data compression, the number of points for both time and wavelength is preferably about 10.

【0057】次に、工程64において、ディコンボリュ
ーション部458は、装置関数hi(σ)を設定する。こ
の設定は、図1の工程15と同様の方法でガウシアン型
の装置関数を採用するのが一般的であるが、実測した拡
がり関数を装置関数hi(σ)としてもよい。しかし、以
下の工程によりディコンボリューション処理をより強く
行なう場合、ガウシアン型を採用したほうが単純であ
る。
Next, in step 64, the deconvolution unit 458 sets a device function hi (σ). In this setting, a Gaussian-type device function is generally adopted in the same manner as in step 15 in FIG. 1, but the actually measured spread function may be used as the device function hi (σ). However, when the deconvolution process is performed more strongly by the following steps, it is simpler to adopt the Gaussian type.

【0058】そして、工程65において、ディコンボリ
ューション部458は、図1に示した工程16と同様な
ディコンボリューション処理を実行する。ただし、デー
タ行列Dijは、圧縮されていないため、約100ポイン
トの処理となる。
Then, in step 65, the deconvolution unit 458 executes the same deconvolution processing as in step 16 shown in FIG. However, since the data matrix Dij is not compressed, processing of about 100 points is performed.

【0059】次に、工程66において、ディコンボリュ
ーション部458は、オーバーラップの無い領域が成分
数だけあるか否か、つまり、ディコンボリューション処
理が十分であるか否かを判断する。これは、例えば、図
6の区間K=2と3で示すように、スペクトルが孤立し
ていれば、合格である。条件としては、上記区間のポイ
ント数が3以上あるほうが望ましい。
Next, in step 66, the deconvolution unit 458 determines whether or not there is a region having no overlap by the number of components, that is, whether or not the deconvolution processing is sufficient. This is a pass if the spectrum is isolated, for example, as shown by sections K = 2 and 3 in FIG. As a condition, it is desirable that the number of points in the section be three or more.

【0060】また、特殊な場合として、ディコンボリュ
ーション処理されたデータr'i3用サメーション区間と
して示すように、ある波長区間において一方の成分のピ
ークしか出現していないことがある。このディコンボリ
ューション処理されたデータr'i3から、コンボリュー
ション処理された一方のデータR'i3を求め、他方のデ
ータR'i2を決定することができる。もちろんディコン
ボリューション処理により各ピークが孤立化すれば、コ
ンボリューション処理されたデータR'ikが得られ、合
格判定となる。
As a special case, as shown in a deconvolution-processed data r'i3 summation section, only one component peak appears in a certain wavelength section. One of the convolution-processed data R'i3 is obtained from the deconvolution-processed data r'i3, and the other data R'i2 can be determined. Of course, if each peak is isolated by the deconvolution processing, the convolution-processed data R'ik is obtained, and a pass is determined.

【0061】なお、工程65及び66において、重なり
ピークが孤立化するまでディコボリューション処理する
こともできるが、後述するスペトクル強度行列S'kjが
精度よく得られる程度のディコンボリューション処理で
十分である(注:どこかの波長において重なりピークが
孤立化する程度まで分解できれば、規格化保持強度行列
R'ikが求められるため、前述した図1の例の方法へも
移行できる)。
In the steps 65 and 66, the deconvolution process can be performed until the overlapping peaks are isolated. However, the deconvolution process that can obtain the spectral intensity matrix S'kj described later with high accuracy is sufficient ( Note: If the overlapping peaks can be resolved at some wavelength to such an extent that the peaks are isolated, a normalized holding intensity matrix R'ik can be obtained, so that the method of FIG.

【0062】工程66において、不合格と判定した場合
は、工程72に進み、図1の工程26と同様に、標準偏
差σの幅を少し拡げ、装置関数hi(σ)を更新し、工程
64に進む。工程66において、合格と判定した場合
は、工程67に進む。
If it is determined in step 66 that the test is rejected, the process proceeds to step 72, in which the width of the standard deviation σ is slightly widened and the apparatus function hi (σ) is updated, as in step 26 in FIG. Proceed to. If it is determined in step 66 that the test passes, the process proceeds to step 67.

【0063】工程67において、規格化強度行列算出部
459は、次式(7−1)及び(7−2)に従って規格
化スペクトル強度行列S'kjを算出し、図6に示すS'2j
及びS'3jのようなスペクトルを得る。
In step 67, the normalized intensity matrix calculator 459 calculates a normalized spectrum intensity matrix S'kj according to the following equations (7-1) and (7-2), and calculates S'2j shown in FIG.
And a spectrum like S'3j.

【0064】[0064]

【数6】 (Equation 6)

【0065】上記式(7−1)に基づき、dijを算出
し、算出したdijを上記式(7−2)に代入して、規格
化スペクトル強度行列S'kjを算出する。ただし、i1
びi2はk−成分のスペクトルが得られるクロマトグラム
の区間を指定する時間の始点と終点である。
Based on the above equation (7-1), dij is calculated, and the calculated dij is substituted into the above equation (7-2) to calculate a normalized spectrum intensity matrix S'kj. However, i 1 and i 2 are the start and end points of time to specify the section of the chromatogram spectrum of k- ingredient.

【0066】そして、時間軸方向でピークが孤立化すれ
ば、次式(8)に従って、規格化保持強度行列R'ikを
算出する。
When the peak is isolated in the time axis direction, a normalized holding strength matrix R'ik is calculated according to the following equation (8).

【0067】[0067]

【数7】 (Equation 7)

【0068】ただし、j1及びj2はk−成分の保持関数が
得られる波長区間の始点と終点である。
Here, j 1 and j 2 are the starting point and the ending point of the wavelength section in which the holding function of the k-component is obtained.

【0069】ここで、上述したように、マルチチャンネ
ルクロマトグラムには、通常、多くのノイズ成分が含ま
れる。このノイズ成分は、所定の基準レベルに対して、
時間軸方向にもプラスマイナスに振動していると考えら
れる。したがって、3次元データを時間軸方向にサメー
ションすれば、上記ノイズは、互いに相殺し、ノイズが
除去された規格化スペクトル強度行列S'kjならびに規
格化保持強度行列R'ikが得られる。
Here, as described above, a multi-channel chromatogram usually contains many noise components. This noise component is, for a predetermined reference level,
It is considered that the vibration oscillates positively and negatively in the time axis direction. Therefore, if the three-dimensional data is summed in the time axis direction, the noises cancel each other out, and a normalized spectrum intensity matrix S'kj and a normalized holding intensity matrix R'ik from which noise has been removed are obtained.

【0070】次に、工程68において、量的強度行列算
出部460は、次式(9)に基づいて、量的保持強度行
列R'ikA'kkを算出する。 R'A'=DS'T(S'S'T-1 --- (9) また、工程67において、規格化保持強度行列Rikが算
出されていれば、次式(10)に基づいて、量的スペク
トル強度行列X'kjを算出する。 X'=(R'TR')-1R'TD --- (10) そして、工程69において、成分同定定量計算部461
は、算出されたスペクトル強度行列と保持強度行列とを
用いて、図1の工程22及び23と同様に、成分同定、
定量計算を行なう。
Next, in step 68, the quantitative intensity matrix calculator 460 calculates a quantitative retained intensity matrix R'ikA'kk based on the following equation (9). R′A ′ = DS ′ T (S ′S ′ T ) −1 −1 (9) If the normalized holding strength matrix Rik has been calculated in step 67, the following equation (10) is used. , A quantitative spectral intensity matrix X′kj is calculated. X ′ = (R ′ T R ′) −1 R ′ T D --- (10) Then, in step 69, the component identification quantitative calculation unit 461
Using the calculated spectrum intensity matrix and the holding intensity matrix, component identification,
Perform a quantitative calculation.

【0071】続いて、工程70において、図1の工程2
4と同様に、上記工程により得られた結果をCRT46
に表示し、オペレータの選択によりプリンタ47にプリ
ントアウトする。そして、処理は工程71で終了する。
Subsequently, in step 70, step 2 in FIG.
As in the case of No. 4, the result obtained by the above steps was
And prints out to the printer 47 by the selection of the operator. Then, the process ends in step 71.

【0072】以上のように、本発明の他の実施例によれ
ば、マルチチャンネルクロマトグラムが時間軸方向にデ
ータ圧縮されることにより、ノイズ成分が除去される。
そして、ノイズ成分が除去された規格化スペクトル強度
行列S'kjならびに規格化保持強度行列R'ikを算出する
ことができる。したがって、図1及び図2の例と同様
に、マルチチャンネルクロマトグラムの重なりピークを
高精度に分解して、分析可能なマルチチャンネルクロマ
トグラム解析方法及び装置を実現することができる。
As described above, according to another embodiment of the present invention, the noise component is removed by compressing the data of the multi-channel chromatogram in the time axis direction.
Then, the normalized spectrum intensity matrix S′kj and the normalized holding intensity matrix R′ik from which the noise component has been removed can be calculated. Therefore, as in the examples of FIGS. 1 and 2, it is possible to realize a multi-channel chromatogram analysis method and apparatus capable of analyzing the overlapping peaks of the multi-channel chromatogram with high accuracy and analyzing.

【0073】また、図1及び図2の例と同様に、モデル
関数から解放することができる。また、上記本発明の他
の実施例は、従来からよく知られている重なりピークの
裾(オーバーラップの影響が少ない部分)からスペクト
ルを得、ピーク分解する方法をディコボリューション処
理により支援し、拡張したものと考えられる。3成分以
上オーバーラップしている場合、従来技術では分解困難
であったが、上記実施例では分解可能となる。
Also, as in the examples of FIGS. 1 and 2, the function can be released from the model function. In another embodiment of the present invention, a method of obtaining a spectrum from the hem of a conventionally well-known overlapping peak (a portion where the influence of overlap is small) and decomposing the peak is supported by a decovolution process, and expanded. It is thought that it was done. When three or more components overlap, it was difficult to decompose in the prior art, but can be decomposed in the above embodiment.

【0074】図9は、データの圧縮処理を実行すること
なく、デコンボリューション処理され、得られた3次元
クロマトグラムの例を示す図であり、本発明と従来技術
との比較例である。この図9に示すように、3次元クロ
マトグラムを単にディコンボリューション処理すると、
ノイズや疑似ピークが出現する。図9の(B)は、図9
の(A)のA−A’線に沿った断面を示す。このよう
に、3次元クロマトグラムを単にディコンボリューショ
ン処理しただけでは、数種類の波長が異なる2次元クロ
マトグラムがあることに等しい。これでは、3次元クロ
マトグラム全体の情報を活用し、処理していることには
ならず、2次元クロマログラムの場合に持っていたノイ
ズや疑似ピークは増幅される欠点は、そのまま残ること
になる。
FIG. 9 is a diagram showing an example of a three-dimensional chromatogram obtained by performing deconvolution processing without executing data compression processing, and is a comparative example between the present invention and the prior art. As shown in FIG. 9, when the three-dimensional chromatogram is simply deconvolved,
Noise and spurious peaks appear. (B) of FIG.
(A) shows a cross section along the line AA ′. Thus, simply deconvolution processing of a three-dimensional chromatogram is equivalent to the existence of a two-dimensional chromatogram having several different wavelengths. In this case, the information of the entire three-dimensional chromatogram is not used and processed, and the disadvantage that the noise and the pseudo peaks that were present in the case of the two-dimensional chromatogram are amplified remains. .

【0075】これに対し、本発明は、上述したように、
上記従来技術の欠点を克服するために、データを圧縮
し、ノイズを相殺して除去するものである。
On the other hand, the present invention, as described above,
In order to overcome the disadvantages of the prior art, data is compressed and noise is canceled out.

【0076】なお、上記実施例において、ディコンボリ
ューション処理には、一般的な平滑化及びベ−スライン
処理が適宜行なわれる。
In the above embodiment, general smoothing and baseline processing are appropriately performed in the deconvolution processing.

【0077】また、入力部54からデータ解析部45に
は、装置関数の標準偏差の初期値の他、推定される複数
のリテンションタイム、テーリングピークを指定する時
定数のフィッチングパラメータの初期値を入力すること
ができる。また、上述した例は、本発明を薬物モニタリ
ングHPLCシステムに適用した例であるが、本発明
は、上記システムに限らず、他のクロマトグラム分析シ
ステムに適用可能である。
In addition to the initial value of the standard deviation of the device function, the input value of the plurality of estimated retention times and the initial value of the fitting parameter of the time constant for specifying the tailing peak are input from the input unit 54 to the data analysis unit 45. Can be entered. The above-described example is an example in which the present invention is applied to a drug monitoring HPLC system. However, the present invention is not limited to the above-described system, and is applicable to other chromatogram analysis systems.

【0078】また、上記例において、測定対象物の特性
成分を吸光度としたが、蛍光強度であっても、本発明を
適用することができる。
In the above example, the characteristic component of the object to be measured is the absorbance. However, the present invention can be applied to the case of a fluorescence intensity.

【0079】[0079]

【発明の効果】本発明は、以上説明したように構成され
ているため、以下のような効果がある。マルチチャンネ
ルクロマトグラムは、波長成分に関して圧縮され、2次
元のクロマトグラムデータに変換され、ノイズ成分が除
去される。ノイズ成分が除去された2次元クロマトグラ
ムデータは、ディコンボリューション処理により、装置
関数によるデータの拡がりが除去され、重なりピークが
高精度に分解される。そして、高精度に分解されたデー
タに基づいて、測定対象物の成分の同定が行われる。し
たがって、マルチチャンネルクロマトグラムの重なりピ
ークを高精度に分解して、分析可能なマルチチャンネル
クロマトグラム解析方法及び装置を実現することができ
る。
Since the present invention is configured as described above, it has the following effects. The multi-channel chromatogram is compressed with respect to wavelength components, converted into two-dimensional chromatogram data, and noise components are removed. In the two-dimensional chromatogram data from which the noise component has been removed, the spread of the data due to the device function is removed by deconvolution processing, and the overlapping peaks are decomposed with high accuracy. Then, the components of the measurement object are identified based on the data decomposed with high accuracy. Therefore, it is possible to realize a multi-channel chromatogram analysis method and apparatus capable of analyzing the overlapping peaks of the multi-channel chromatogram with high accuracy and analyzing.

【0080】また、マルチクロマトグラムデータは、先
に、ディコンボリューション処理が実行される。そし
て、ディコンボリューション処理が実行されたデータに
ついて、各成分毎に、時間成分に関して圧縮され、各成
分のスペクトル情報が算出される。このとき、ノイズ成
分が互いに相殺し、データから除去される。そして、ノ
イズ成分が除去されたスペクトルに基づいて、測定対象
物の成分の同定が行われる。したがって、上述と同様
に、マルチチャンネルクロマトグラムの重なりピークを
高精度に分解して、分析可能なマルチチャンネルクロマ
トグラム解析方法及び装置を実現することができる。
The multi-chromatogram data is first subjected to the deconvolution processing. Then, the data on which the deconvolution processing has been executed is compressed with respect to a time component for each component, and spectrum information of each component is calculated. At this time, the noise components cancel each other and are removed from the data. Then, the component of the measurement target is identified based on the spectrum from which the noise component has been removed. Therefore, as described above, it is possible to realize a multi-channel chromatogram analysis method and apparatus capable of analyzing an overlapping peak of a multi-channel chromatogram with high accuracy and analyzing the same.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明の一実施例であるマルチチャンネルクロ
マトグラム解析方法の動作フローチャートである。
FIG. 1 is an operation flowchart of a multi-channel chromatogram analysis method according to an embodiment of the present invention.

【図2】本発明の一実施例であるマルチチャンネルクロ
マトグラム解析装置の概略構成図である。
FIG. 2 is a schematic configuration diagram of a multi-channel chromatogram analyzer according to one embodiment of the present invention.

【図3】マルチチャンネルクロマトグラムのデータ表示
例を示す図である。
FIG. 3 is a diagram showing a data display example of a multi-channel chromatogram.

【図4】再コンボリューション処理された成分kの保持
強度行列を示す波形図である。
FIG. 4 is a waveform diagram showing a holding strength matrix of a component k subjected to reconvolution processing.

【図5】成分kのスペクトル強度行列を示す波形図であ
る。
FIG. 5 is a waveform chart showing a spectrum intensity matrix of a component k.

【図6】ディコンボリューション処理されたデータ行列
の波形図である。
FIG. 6 is a waveform diagram of a data matrix subjected to deconvolution processing.

【図7】本発明の他の実施例であるマルチチャンネルク
ロマトグラム解析方法の動作フローチャートである。
FIG. 7 is an operation flowchart of a multi-channel chromatogram analysis method according to another embodiment of the present invention.

【図8】本発明の他の実施例であるマルチチャンネルク
ロマトグラム解析装置の概略構成図である。
FIG. 8 is a schematic configuration diagram of a multi-channel chromatogram analyzer according to another embodiment of the present invention.

【図9】本発明と従来技術とを比較するための波形図で
ある。
FIG. 9 is a waveform chart for comparing the present invention with a conventional technique.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

40 ポンプ 41 カラム 42 ダイオードアレイ検出器 43 サンプラ 44 制御部 45 データ解析部 451 データ行列決定部 452 データ圧縮部 453、458 ディコンボリューション部 454 分離規格化部 455 再コンボリューション部 456 スペクトル算出部 457、461 成分同定定量計算部 459 規格化強度行列算出部 460 量的強度行列算出部 Reference Signs List 40 pump 41 column 42 diode array detector 43 sampler 44 control unit 45 data analysis unit 451 data matrix determination unit 452 data compression unit 453, 458 deconvolution unit 454 separation normalization unit 455 reconvolution unit 456 spectrum calculation unit 457, 461 Component identification quantitative calculator 459 Normalized intensity matrix calculator 460 Quantitative intensity matrix calculator

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭51−43953(JP,A) 特開 昭60−24447(JP,A) 特開 昭61−83963(JP,A) 特開 平4−274761(JP,A) 特開 平6−88814(JP,A) 特開 平7−103959(JP,A) 特開 昭60−22659(JP,A) 特開 平4−130270(JP,A) 特開 平1−191055(JP,A) 特開 平2−253156(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G01N 30/86 G01N 30/74 JICSTファイル(JOIS)──────────────────────────────────────────────────続 き Continuation of the front page (56) References JP-A-51-43953 (JP, A) JP-A-60-24447 (JP, A) JP-A-61-83963 (JP, A) 274761 (JP, A) JP-A-6-88814 (JP, A) JP-A-7-103959 (JP, A) JP-A-60-22659 (JP, A) JP-A-4-130270 (JP, A) JP-A-1-191055 (JP, A) JP-A-2-253156 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) G01N 30/86 G01N 30/74 JICST file (JOIS )

Claims (13)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】検出装置により検出された測定対象物の特
性成分と、波長成分と、時間成分との3次元の成分を有
するクロマトグラムデータを解析するマルチチャンネル
クロマトグラム解析方法において、 上記3次元成分を有するクロマトグラムデータを、上記
波長成分に関して圧縮し、2次元のクロマトグラムデー
タに変換する圧縮工程と、 上記圧縮された2次元のクロマトグラムデータから、上
記検出装置の検出特性であり、固有の装置関数によるデ
ータの拡がり分を除去するディコンボリューション処理
を行うディコンボリューション処理工程と、 上記データ拡がり分が除去された2次元クロマトグラム
データから測定対象物の特性成分を同定する工程と、 を備えることを特徴とするマルチチャンネルクロマトグ
ラムの解析方法。
1. A multi-channel chromatogram analyzing method for analyzing chromatogram data having three-dimensional components of a measurement object detected by a detection device, a wavelength component, and a time component. A compression step of compressing the chromatogram data having the component with respect to the wavelength component and converting the data into two-dimensional chromatogram data; and detecting, based on the compressed two-dimensional chromatogram data, the detection characteristics of the detection device. A deconvolution processing step of performing a deconvolution process for removing a data spread by the device function of (i), and a step of identifying a characteristic component of the measurement object from the two-dimensional chromatogram data from which the data spread is removed. A method for analyzing a multi-channel chromatogram, characterized in that:
【請求項2】検出装置により検出された測定対象物の特
性成分と、波長成分と、時間成分との3次元の成分を有
するクロマトグラムデータを解析するマルチチャンネル
クロマトグラム解析方法において、 3次元成分を有するクロマトグラムデータを波長成分に
関して圧縮し、2次元のクロマトグラムデータに変換す
る圧縮工程と、 上記圧縮された2次元のクロマトグラムデータから、上
記検出装置の検出特性であり、固有の装置関数である正
規分布関数によるデータの拡がり分を除去するディコン
ボリューション処理を行い、上記正規分布関数の標準偏
差を変化させ、上記2次元クロマトグラムデータの重な
りピークを孤立化させるディコンボリューション処理工
程と、 上記データ拡がり分が除去された2次元クロマトグラム
の各成分を、上記装置関数を用いて、それぞれデータ拡
がり分を付加し、ディコンボリューション処理前のデー
タに復元するコンボリューション処理を実行する工程
と、 上記復元されたデータに基づいて、上記各成分のスペク
トル情報を算出する工程と、 算出された上記スペクトル情報から測定対象物の特性成
分を同定し、定量する工程と、 少なくとも、同定され定量された特性成分と、上記コン
ボリューション処理が実行された復元データとを表示手
段に表示させる工程と、 を備えることを特徴とするマルチチャンネルクロマトグ
ラムの解析方法。
2. The characteristic of a measuring object detected by a detecting device.
It has a three-dimensional component of the
Multi-channel for analyzing chromatogram data
In the chromatogram analysis method, the chromatogram data having a three-dimensional component is converted to a wavelength component.
And convert it to two-dimensional chromatogram data.
From the compressed two-dimensional chromatogram data
This is the detection characteristic of the
A decon to remove the spread of data by the normal distribution function
Performs a volume process to calculate the standard deviation of the normal distribution function.
By changing the difference, the two-dimensional chromatogram data
Deconvolution treatment to isolate peaks
And the two-dimensional chromatogram from which the data spread was removed
Each component of the data is expanded using the above device function.
The data before deconvolution processing is added
Of executing the convolution process to restore data
And the specs of the respective components based on the restored data.
And calculating the characteristic information of the object to be measured from the calculated spectrum information.
Identifying and quantifying the component, and at least the identified and quantified characteristic component
Displays the restored data that has been subjected to the
Multichannel chromatography grayed characterized in that it comprises a step of displaying on the stage, the
Ram analysis method.
【請求項3】検出装置により検出された測定対象物の特
性成分と、波長成分と、時間成分との3次元の成分を有
するクロマトグラムデータを解析するマルチチャンネル
クロマトグラム解析方法において、 上記3次元のクロマトグラムデータから、上記検出装置
の検出特性であり、固有の装置関数によるデータの拡が
り分を除去するディコンボリューション処理を行うディ
コンボリューション処理工程と、 ディコンボリューションされたクロマトグラムデータ
を、上記時間成分に関して圧縮し、各成分のスペクトル
情報を算出する工程と、 算出されたスペクトル情報に基づいて、測定対象物の特
性成分を同定する工程と、 を備えることを特徴とするマルチチャンネルクロマトグ
ラムの解析方法。
3. The characteristic of a measurement object detected by a detection device.
It has a three-dimensional component of the
Multi-channel for analyzing chromatogram data
In the chromatogram analysis method, the three-dimensional chromatogram data is used to detect
Detection characteristics, and data expansion due to unique device functions
Deconvolution processing to remove the
Convolution processing steps and deconvoluted chromatogram data
Is compressed with respect to the time components, and the spectrum of each component is
Calculating the information and the characteristics of the measurement object based on the calculated spectrum information.
Multichannel chromatography grayed characterized in that it comprises a step of identifying the gender component, the
Ram analysis method.
【請求項4】検出手段により検出された測定対象物の特
性成分と、波長成分と、時間成分との3次元の成分を有
するクロマトグラムデータを解析するマルチチャンネル
クロマトグラム解析装置において、 上記3次元成分を有するクロマトグラムデータを、上記
波長成分に関して圧縮し、2次元のクロマトグラムデー
タに変換するデータ圧縮部と、 上記圧縮された2次元のクロマトグラムデータから、上
記検出手段の検出特性であり、固有の装置関数によるデ
ータの拡がり分を除去するディコンボリューション処理
を行うディコンボリューション部と、 上記データ拡がり分が除去された2次元クロマトグラム
データから測定対象物の特性成分を同定する成分同定部
と、 を備えることを特徴とするマルチチャンネルクロマトグ
ラムの解析装置。
4. The characteristic of the object to be measured detected by the detecting means.
It has a three-dimensional component of the
Multi-channel for analyzing chromatogram data
In the chromatogram analyzer, the chromatogram data having the three-dimensional component is
Two-dimensional chromatogram data compressed for wavelength components
From the data compression unit that converts the data into data and the compressed two-dimensional chromatogram data,
This is the detection characteristic of the detection means.
Deconvolution processing to remove the spread of data
And a two-dimensional chromatogram with the data spread removed
Component identification unit that identifies characteristic components of the measurement object from data
And a multi-channel chromatograph comprising:
Ram analysis equipment.
【請求項5】検出手段により検出された測定対象物の特
性成分と、波長成分と、時間成分との3次元の成分を有
するクロマトグラムデータを解析するマルチチャンネル
クロマトグラム解析装置において、 3次元クロマトグラムデータの解析すべき時間成分の始
点と終点とが設定されるデータ設定部と、 上記データ設定部により設定された3次元成分を有する
クロマトグラムデータを波長成分に関して圧縮し、2次
元のクロマトグラムデータに変換するデータ圧縮部と、 上記圧縮された2次元のクロマトグラムデータから、上
記検出手段の検出特性であり、固有の装置関数である正
規分布関数によるデータの拡がり分を除去するディコン
ボリューション処理を行い、上記正規分布関数の標準偏
差を変化させ、上記2次元クロマトグラムデータの重な
りピークを孤立化させるディコンボリューション部と、 ディコンボリューション処理されたクロマトグラムデー
タを各成分に分離し、規格化する分離規格部と、 上記各成分に分離され、規格化されたデータを、上記装
置関数を用いて、各成分データ毎にデータ拡がり分を付
加し、ディコンボリューション処理前のデータに復元す
るコンボリューション処理を実行する再コンボリューシ
ョン部と、 上記復元されたデータに基づいて、上記各成分のスペク
トル情報を算出するスペクトル算出部と、 算出された上記スペクトル情報から測定対象物の特性成
分を同定し、定量する成分同定定量計算部と、 少なくとも、同定され定量された特性成分と、上記コン
ボリューション処理が実行された復元データとを表示す
る表示部と、 を備えることを特徴とするマルチチャンネルクロマトグ
ラムの解析装置。
5. The characteristic of the object to be measured detected by the detecting means.
It has a three-dimensional component of the
Multi-channel for analyzing chromatogram data
In the chromatogram analyzer, the start of the time component to be analyzed of the three-dimensional chromatogram data
It has a data setting unit in which a point and an end point are set, and a three-dimensional component set by the data setting unit
Compress chromatogram data with respect to wavelength components,
From the data compression unit that converts it to the original chromatogram data, and from the compressed two-dimensional chromatogram data,
This is the detection characteristic of the
A decon to remove the spread of data by the normal distribution function
Performs a volume process to calculate the standard deviation of the normal distribution function.
By changing the difference, the two-dimensional chromatogram data
Deconvolution section to isolate peaks, and chromatogram data after deconvolution processing
Separation standardization part that separates the data into each component and normalizes it, and data that is separated and standardized
Using the position function, add the data spread for each component data.
To restore the data before deconvolution processing.
Reconvolution that performs convolution processing
And the specifications of each component based on the restored data.
A spectrum calculator for calculating the torque information, and a characteristic component of the object to be measured from the calculated spectrum information.
Component identification and quantification calculation unit for identifying and quantifying the component, and at least the identified and quantified characteristic component and
Displays the restored data that has been subjected to the volume processing.
Multichannel chromatography grayed, characterized in that it comprises a that display unit, the
Ram analysis equipment.
【請求項6】検出手段により検出された測定対象物の特
性成分と、波長成分と、時間成分との3次元の成分を有
するクロマトグラムデータを解析するマルチチャンネル
クロ マトグラム解析装置において、 3次元クロマトグラムデータの解析すべき時間成分及び
波長成分の始点と終点とが設定されるデータ設定部と、 上記始点と終点とが設定された3次元のクロマトグラム
データから、上記検出手段の検出特性であり、固有の装
置関数によるデータの拡がり分を除去するディコンボリ
ューション処理を行うディコンボリューション部と、 ディコンボリューションされたクロマトグラムデータを
規格化し、上記時間成分に関して圧縮して、各成分のス
ペクトル情報を算出する規格化スペクトル算出部と、 算出されたスペクトル情報に基づいて、測定対象物の特
性成分を同定し、定量する成分同定定量計算部と、 を備えることを特徴とするマルチチャンネルクロマトグ
ラムの解析装置。
6. The characteristic of the object to be measured detected by the detecting means.
It has a three-dimensional component of the
Multi-channel for analyzing chromatogram data
In chromatogram analysis apparatus, three-dimensional chromatogram time component to be analyzed data and
A data setting unit in which the start point and the end point of the wavelength component are set, and a three-dimensional chromatogram in which the start point and the end point are set
From the data, the detection characteristics of the detection means
Deconvolution which removes the spread of data by the permutation function
The deconvolution section that performs the processing and the deconvoluted chromatogram data
Normalize, compress the time components, and
A normalized spectrum calculation unit for calculating the spectrum information, and a characteristic of the measurement object based on the calculated spectrum information.
Identify gender component, multichannel chromatography grayed, characterized in that it comprises a component identifying quantitative calculation unit for quantifying
Ram analysis equipment.
【請求項7】検出器の出力に基づいて測定対象物の特性
成分、波長成分及び時間成分の情報を含むデータを得
て、上記データのノイズ成分を低減し、上記ノイズ低減
されたデータから流れに伴う広がりを補正するように演
算処理し、上記演算処理された結果を出力することを特
徴とするマルチチャンネルクロマトグラムの解析方法。
7. A characteristic of an object to be measured based on an output of a detector.
Obtain data including information on component, wavelength component and time component
To reduce the noise component of the data,
To correct the spread accompanying the flow from the
Arithmetic processing and outputting the result of the arithmetic processing.
Analysis method of multi-channel chromatogram.
【請求項8】請求項7記載のマルチチャンネルクロマト
グラムの解析方法において、上記ノイズ成分を低減する
工程は、平滑化処理を含むことを特徴とするマルチチャ
ンネルクロマトグラムの解析方法。
8. The multi-channel chromatograph according to claim 7,
In the gram analysis method, the noise component is reduced.
The process includes a smoothing process.
Analysis method of channel chromatogram.
【請求項9】請求項8記載のマルチチャンネルクロマト
グラムの解析方法において、上記演算処理する工程は、
数値解析処理を含むことを特徴とするマルチチャンネル
クロマトグラムの解析方法。
9. The multi-channel chromatography according to claim 8, wherein
In the gram analysis method, the step of performing the arithmetic processing includes:
Multi-channel including numerical analysis processing
Chromatogram analysis method.
【請求項10】請求項9記載のマルチチャンネルクロマ
トグラムの解析方法において、試料分離するカラムによ
り分離された試料を上記検出器で検出することを特徴と
するマルチチャンネルクロマトグラムの解析方法。
10. The multi-channel chroma according to claim 9,
In the analysis method of
Detecting the separated sample with the detector.
To analyze multichannel chromatograms.
【請求項11】請求項7、8、9又は10記載のマルチ
チャンネルクロマトグラムの解析方法において、上記検
出器は、複数のダイオードを並べて構成されることを特
徴とするマルチチャンネルクロマトグラムの解析方法。
11. The multi as claimed in claim 7, 8, 9 or 10.
In the channel chromatogram analysis method,
The output device is configured by arranging multiple diodes.
Analysis method of multi-channel chromatogram.
【請求項12】検出器の出力に基づいて、測定対象物の
特性成分、波長成分及び時間成分の情報を含んだデータ
を得て、上記データのノイズ成分を低減し、上記ノイズ
低減されたデータから上流の状態を推定して演算処理
し、この演算処理された結果を出力することを特徴とす
るマルチチャンネルクロマトグラムの解析方法。
12. The measurement object based on the output of the detector.
Data containing information on characteristic components, wavelength components, and time components
To reduce the noise component of the data,
Estimate the upstream state from the reduced data and perform arithmetic processing
And outputting the result of the arithmetic processing.
Multi-channel chromatogram analysis method.
【請求項13】測定対象物の特性成分、波長成分及び時
間成分の情報を含んだデータを解析するマルチチャンネ
ルクロマトグラムの解析装置において、 上記データのノイズ成分を低減するノイズ低減器と、 上記ノイズ低減されたデータから流れに伴う広がりを補
正するように演算する演算処理部と、 上記演算処理された結果を出力する出力器と、 を備えることを特徴とするマルチチャンネルクロマトグ
ラムの解析装置。
13. The characteristic component, the wavelength component and the time of the object to be measured.
Multi-channel for analyzing data including information on inter-components
In a chromatogram analyzer, a noise reducer for reducing the noise component of the data and a spread accompanying the flow from the noise-reduced data are supplemented.
A multi-channel chromatograph comprising: an arithmetic processing unit that performs an operation to correct the error; and an output unit that outputs a result of the arithmetic processing.
Ram analysis equipment.
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EP1940536B1 (en) * 2005-10-25 2012-05-02 Waters Technologies Corporation Baseline modeling in chromatography
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JP5146344B2 (en) * 2009-02-09 2013-02-20 株式会社島津製作所 Chromatographic data processor
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