JP6155746B2 - 検量線作成方法および検量線作成装置、並びに目的成分検量装置 - Google Patents
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Description
それに対して、独立成分分析と、それを用いた検量の精度が悪化することを防ぐために、ノイズや観測データの変動を削減する前処理を行うという方法がある。しかし、前処理の方法は複数あり、観測データに対してどの前処理が適しており、どれを選択したら精度のよい検量が行えるのかわからないという問題があった。
(a)コンピューターが、前記被検体の複数のサンプルについての前記観測データを取得する工程と、
(b)前記コンピューターが、前記各サンプルについての前記目的成分の含有量を取得する工程と、
(c)前記コンピューターが、前記サンプル毎の観測データに複数の選択肢のある前処理の中から選択して、処理を施す工程と、
(d)前記コンピューターが、前記サンプル毎の前処理済みの観測データを複数の独立成分に分離したときの複数の独立成分を推定し、前記複数の独立成分に基づいて、前記サンプル毎に前記目的成分に対応する混合係数を求める工程と、
(e)前記コンピューターが、前記複数のサンプルの前記目的成分の含有量と、前記サンプル毎の前記混合係数とに基づいて、前記検量線の回帰式を求める工程と、
を含み、
前記工程(c)において、
前記複数の選択肢のある前処理方法は、前記観測データの補正処理を含む第1前処理と、白色化を含む第2前処理とからなり、
また、前記第1前処理と前記第2前処理の処理方法としてそれぞれ複数の処理方法が用意されており、その中から1つあるいは複数の処理方法を組み合わせて、前記複数の選択氏のある処理方法とし、
前記工程(d)は、
(i)前記コンピューターが、前記各サンプルの前記独立成分を含む独立成分行列を求める工程と、
(ii)前記コンピューターが、前記独立成分行列から、前記各サンプルにおける前記独立成分毎の独立成分要素の比率を規定するベクトルの集合を示す推定混合行列を求める工程と、
(iii)前記コンピューターが、前記推定混合行列に含まれる前記ベクトル毎に、前記複数のサンプルの前記目的成分の含有量に対する相関を求め、前記相関が最も高いと判定される前記ベクトルを、前記目的成分に対応する混合係数として選択する工程と、
を含み、
前記工程(i)において、前記コンピューターが、前記工程(c)で選択された前処理を用いて、前記第1前処理と、前記第2前処理と、独立成分分析処理とをこの順に実行することによって前記独立成分行列を求める、
検量線作成方法。
更に、被検体の観測データの特性に合わせて、適した前処理を選択し、実行するので、被検体の観測データに含まれる情報を適切に引き出すことができ、
検量精度を高めることが可能である。
前記工程(c)における、前記第1前処理の処理方法に、零空間射影法を含む、検量線作成方法。
前記工程(c)における、前記第1前処理の処理方法に、中心化を含む、検量線作成方法。
前記工程(c)における、前記第1前処理の処理方法に、正規化を含む、検量線作成方法。
前記工程(c)における、前記第1前処理の処理方法に、スムージング処理を含む、検量線作成方法。
前記工程(c)における、前記第1前処理の処理方法に、差分スペクトル処理を含む、検量線作成方法。
前記工程(c)における、前記第1前処理の処理方法に、微分処理を含む、検量線作成方法。
前記工程(c)における、前記第2前処理の処理方法に、主成分分析を含む、検量線作成方法。
前記工程(c)における、前記第2前処理の処理方法に、因子分析を含む、検量線作成方法。
前記工程(d)の独立成分分析処理を高速かつ高精度に行うことが可能である。
前記被検体の複数のサンプルについての前記観測データを取得するサンプル観測データ取得部と、
前記各サンプルについての前記目的成分の含有量を取得するサンプル目的成分量取得部と、
前記観測データの前処理方法を、補正処理を含む第1前処理に用いる処理方法と、白色化を含む第2前処理に用いる処理方法とを、複数の選択肢のある処理方法の中から選択する、前処理方法選択部と、
前記サンプル毎の観測データを複数の独立成分に分離したときの複数の独立成分を推定し、前記複数の独立成分に基づいて、前記サンプル毎に前記目的成分に対応する混合係数を求める混合係数推定部と、
前記複数のサンプルの前記目的成分の含有量と、前記サンプル毎の前記混合係数とに基づいて、前記検量線の回帰式を求める回帰式算出部と、
前記前処理方法選択部は、
前記第1前処理と前記第2前処理の処理方法としてそれぞれ複数の処理方法が用意されており、その中から1つあるいは複数の処理方法を組み合わせて、前記複数の選択肢のある処理方法として、その中から選択を行い、
前記混合係数推定部は、
前記各サンプルの前記各独立成分を含む独立成分行列を求める独立成分行列算出部と、
前記独立成分行列から、前記各サンプルにおける前記独立成分毎の独立成分要素の比率を規定するベクトルの集合を示す推定混合行列を求める推定混合行列算出部と、
前記推定混合行列に含まれる前記ベクトル毎に、前記複数のサンプルの前記目的成分の含有量に対する相関を求め、前記相関が最も高いと判定される前記ベクトルを、前記目的成分に対応する混合係数として選択する混合係数選択部と、
を含み、
前記独立成分行列算出部は、前記前処理方法選択部で選択された処理方法で、前記第1前処理と、前記第2前処理とを実行し、さらに独立成分分析処理とをこの順に実行することによって前記独立成分行列を求める、
検量線作成装置。
[適用例12]適用例10に記載の検量線作成装置において、前記前処理方法選択部は、前記第1前処理の処理方法の選択肢に、中心化を含む、検量線作成装置。
更に、
前記独立成分行列算出部によって算出された前記独立成分行列と、前記混合係数選択部によって選択された混合係数が前記推定混合行列のいずれの位置にあるかを示す目的成分順位と、前記回帰式算出部によって算出された回帰式と、を記憶する記憶部を含む検量線作成装置。
前記被検体についての観測データを取得する被検体観測データ取得部と、
前記目的成分に対応する独立成分を少なくとも含む検量用データを取得する検量用データ取得部と、
前記被検体についての観測データと前記検量用データとに基づいて、前記被検体についての前記目的成分に対する混合係数を求める混合係数算出部と、
前記検量線作成装置で予め用意された前記目的成分に対応する混合係数と含有量との関係を示す回帰式の定数と、前記混合係数算出部によって求められた混合係数に基づいて、前記目的成分の含有量を算出する目的成分量算出部と、
を含み、
前記混合係数算出部は、前記検量線作成装置の前記前処理方法選択部において選択された前処理方法を、前記観測データの補正処理を含む第1前処理と、白色化を含む第2前処理として、この順に実行する、目的成分検量装置。
前記検量用データ取得部は、
前記目的成分に対応するものとして予め求められている独立成分を、前記検量用データとして取得し、
前記混合係数算出部は、
前記独立成分と前記被検体についての観測データとの内積を求め、該内積値を前記混合係数とする、目的成分検量装置。
前記検量用データ取得部は、
複数のサンプルについての各観測データを複数の独立成分に分離したときの複数の独立
成分を、前記検量用データとして取得し、
前記混合係数算出部は、
前記被検体についての観測データと前記複数の独立成分とに基づいて前記被検体についての推定混合行列を算出し、前記算出した推定混合行列から前記目的成分に対応する混合係数を抽出する、目的成分検量装置。
A.検量線作成方法:
B.目的成分の検量方法:
C.各種のアルゴリズムとその検量精度への影響:
D.変形例:
・ICA:独立成分分析(Independent Component Analysis)
・SNV:標準正規変量変換(Standard Normal Variate transformation)
・PNS:零空間射影法(Project on Null Space)
・PCA:主成分分析(Principal Components Analysis)
・FA:因子分析(Factor Analysis)
図1は、一実施例としての検量線作成方法を示すフローチャートである。図示するように、この検量線作成方法は、工程1から工程7までの7つの工程によって構成される。各工程1〜7はこの順に実行される。各工程1〜7について、順に説明する。
工程1は、準備工程であり、作業者により行なわれるものである。作業者は、鮮度が相違する同一種類の複数の緑色野菜(例えば、ほうれん草)を、それぞれサンプルとして用意(準備)する。本実施例ではn個(nは2以上の整数)のサンプルを使用する。
工程2は、スペクトルの測定工程であり、作業者により分光計測器を用いて行なわれるものである。作業者は、工程1で用意した複数のサンプルのそれぞれを分光計測器で撮影することにより、各サンプルについての分光反射率のスペクトルを測定する。分光計測器は、被計測体からの光を分光器に通し、分光器から出力されるスペクトルを撮像素子の撮像面で受けることにより、前記スペクトルを測定する周知の機器である。分光反射率のスペクトルと吸光度のスペクトルとの間には、次式(1)で表される関係が成り立つ。
工程3は、クロロフィル量の測定工程であり、作業者により行なわれるものである。作業者は、工程1で用意した複数のサンプルのそれぞれを化学分析して、各サンプルについての目的成分の含有量であるクロロフィル量を測定する。詳しくは、各サンプルから所定部位を抽出して、その所定部位から目的成分であるクロロフィルを抽出し、その量を測定する。ここで、「所定部位」はサンプルのいずれの部分でもよいが、工程2でスペクトルを測定した部位と一致するのが好ましい。
工程4は、前処理の選択工程であり、パーソナルコンピューターを用いて行われるものである。
図3Aは、工程4および後述する工程5と工程6と工程7で用いられるパーソナルコンピューター100とその周辺装置を示す説明図である。図示するように、パーソナルコンピューター(以下、単に「コンピューター」と呼ぶ)100は、分光計測器200とキーボード300に電気的に接続されている。
第1前処理部470は、標準正規変量変換(SNV)472と、零空間射影法(PNS)474のバリエーションのうちから処理を選択し、また組み合わせて前処理を実行することが可能である。
SNV472は、処理対象データの平均値を減算し、その標準偏差で除算することによって、平均値が0で標準偏差が1である正規化されたデータを得る処理である。
PNS474は、処理対象データに含まれるベースライン変動を取り除くための処理である。スペクトルの測定では、さまざまな要因により、測定データごとにデータの平均値が上下するなどのベースライン変動と呼ばれるデータ間のばらつきが発生する。そのため、独立成分分析処理を行う前に、この変動要因を取り除くことが好ましい。PNSは、任意のベースライン変動を取り除くことの出来る前処理として使用することが可能である。
対象とするベースライン変動の次数を、0次、1次、2次とすると、PNSはこれらの任意の組み合わせのベースライン変動を取り除くことが出来る。
PNSはデータ長方向に関して、代数関数的に影響の変化するベースラインの変動を除去する方法であるが、何次の代数関数的影響を除去するのが適当かは、対象とする測定データによる。そのため、PNSには除去するベースラインの選び方によって複数のバリエーションが存在する。
工程5は、混合係数の推定工程であり、パーソナルコンピューターを用いて行なわれるものである。
図3Cは、独立成分行列算出部432の内部構成の一例を示す機能ブロック図である。独立成分行列算出部432は、第1前処理部470と、第2前処理部480と、独立成分分析処理部490とを有している。第1前処理部470と、第2前処理部480には複数の前処理方法が用意されており、実際の処理ではこの中のいくつかを選択し、組み合わせて実行する。これらの3つの処理部470,480,490は、この順番に処理対象データ(本実施形態では吸光度スペクトル)を処理することによって、独立成分行列(後述)を求める。これらの各部の処理内容については後述する。
前述した第1前処理部470による第1前処理、第2前処理部480による第2前処理に続いて、独立成分分析処理部(ICA処理部)490による独立成分分析処理が実行される。
第1前処理と第2前処理には複数の方法が用意されているが、どの前処理が適切かは、対象とする測定データによる。そこで、用意した前処理の組み合わせについて、それぞれ処理を実行し、評価を行い、最も性能の高いと判断された前処理を最終的に用いる。
工程6は、回帰式の算出工程であり、工程5を実行した時と同じくコンピューター100を用いて行なわれるものである。工程6では、コンピューター100は、検量線の回帰式を算出する処理を実行する。なお、工程6は、工程5までのデータを別のコンピューターに移して実行してもよい。
工程7は、アルゴリズムの評価工程であり、工程5、工程6を実行した時と同じくコンピューター100を用いて行なわれるものである。
工程4で前処理の組み合わせの中から1つを選び、混合係数の算出処理を行い、検量線の回帰線を求めた。この場合の検量線の精度を評価し、工程4で選択した前処理の組み合わせが観測データにどの程度有効化を評価し、他の前処理の組み合わせと比較を行う。評価には、混合係数と真値との相関係数が使える。検量線でサンプルデータを検量して、検量精度SEPを求めた結果を使える。
目的成分の検量方法について、次に説明する。被検体は、検量線を作成したときに用いたサンプルと同じ成分で構成されるものとする。具体的には、目的成分の検量方法は、コンピューターを用いて行なわれるものである。なお、ここでのコンピューターは、検量線を作成する際に用いたコンピューター100であってもよいし、他のコンピューターであってもよい。
ステップS315の処理において、CPU10は図11の検量用データ取得部520として機能する。
以下では、図3Cに示した第1前処理部470と、第2前処理部480と、独立成分分析処理部490とにおいて利用される各種のアルゴリズムと、それらの検量精度への影響について順次説明する。
前処理の組み合わせによる精度の違いを、実際の観測データを例にして示す。対象は食品データを用いる。
第1前処理部470が行う第1前処理としては、SNV(標準正規変量変換)とPNS(零空間射影法)を利用可能である。
第2前処理部480が行う第2前処理としては、PCA(主成分分析)とFA(因子分析)を利用可能である。
ICA(独立成分分析)では、一般に、独立成分の分離のための指標として、分離したデータ同士の独立性を表す高次統計量を独立性指標として用いられる。尖度は、典型的な独立性指標である。独立性指標として尖度を用いたICAについては、例えばAapo Hyvarinen, Juha Karhumen, Erkki Oja, "Independent Comonent Analysis", 2001, John Wiley &Sons, Inc.(「独立成分分析」、2005年2月、東京電気大学出版部発行)の第8章に詳述されている。
図13は、選択可能な前処理のそれぞれについて、ショ糖、ゼラチン、ラードの3つの物質を混ぜた試料から、その中の1つを検量する場合の精度評価を行った結果をまとめたものである。
この発明は前記実施例やその変形例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
前記実施例では、被検体観測データ取得部510(図11)は、検量用データセットDS2をハードディスクドライブ30から取得することで、目的成分に対応する独立成分を含む独立成分行列Yを取得し、混合係数算出部530(図11)は、被検体の吸光度スペクトルと独立成分行列Yとに基づいて被検体についての推定混合行列∧Aを求め、その推定混合行列∧Aの中から目的成分順位kに対応するk列目の混合係数αkを抽出することによって、被検体についての目的成分の混合係数を求めていたが、本発明ではこれに限られない。例えば、次の(i)、(ii)を順に行う構成とすることができる。
(ii)次いで、前記抽出した独立成分Ykと、観測データである被検体のスペクトルXp(例えば、ステップS320で得られた正規化ずみのスペクトル)との内積を求め、その内積値を目的成分の混合係数αkとする。すなわち、次式(24)に従う演算を行う。
前記実施例および変形例では、被検体を緑色野菜として、クロロフィル量を検出する構成としたが、緑色野菜のクロロフィル量に換えて、肉におけるオレイン酸、人肌におけるコラーゲン等、種々の被検体および目的成分に対応することができる。要は、被検体と同じ成分で構成されるサンプルを用意して検量線の作成を行うようにすれば、種々の被検体および目的成分に対応することが可能となる。前記実施例および変形例では、吸光度スペクトルを観測データとして検量する構成としたが、観測データを、吸光度スペクトルに換えて、複数の音源から発せられる音声を混合した音声データとしても、同様の構成により、特定音源からの音の大きさを検量できる。要は、信号源についての統計的性質を知るに十分な量の情報を有する信号であれば、本発明は、種々の観測データに適用することが可能である。
前記実施例および変形例では、混合係数推定工程として、独立成分行列を求め、推定混合行列を求め、その推定混合行列から目的成分に対応する混合係数を抜き出す構成としたが、必ずしもこの構成とする必要はない。要は、サンプル毎の観測データに含まれる、当該観測データを複数の独立成分に分離したときの各独立成分を推定し、前記各独立成分に基づいて、前記目的成分に対応する混合係数を前記サンプル毎に求める構成であれば、いずれの構成とすることもできる。
前記実施例および変形例における検量線作成方法では、サンプルについての目的成分の含有量を実測する構成としたが、これに換えて、目的成分の含有量が既知であるサンプルを用意して、その含有量をキーボード等から入力する構成としてもよい。
前記実施例および変形例では、未知成分のスペクトルSの要素数mは予め経験的又は実験的に決められるとしたが、未知成分のスペクトルSの要素数mはMDL(Minimum Description Length)やAIC(Akaike Information Criteria)として知られる情報量基準などによって決定してもよい。MDLなどを用いる場合、未知成分のスペクトルSの要素数mはサンプルの観測データから演算によって自動的に決めることができる。なお、MDLについては、例えば”Independent component analysis for noisy data − MEG data analysis, 2000”に説明されている。
前記実施例および変形例では、検量処理の対象となる被検体は、検量線を作成したときに用いたサンプルと同じ成分で構成されるとしたが、変形例1のように内積を用いて混合係数を求める場合、被検体に検量線を作成したときに用いたサンプルと同じ成分以外の未知成分が含まれる、としてもよい。独立成分同士の内積は0と仮定するため、未知成分に対応する独立成分とも内積0と考えられるためであり、内積で混合係数を求める場合には未知成分の影響は無視できる。
前記実施例および変形例において用いたコンピューターは、パーソナルコンピューターに換えて専用の装置とすることができる。例えば、目的成分の検量方法を実現するパーソナルコンピューターを専用の検量装置とすることができる。
前記実施例では、サンプルや被検体についての分光反射率のスペクトルの入力を、分光計測器により測定されたスペクトルを入力することで行っていたが、本発明はこれに限られない。例えば、波長帯域の相違する複数のバンド画像から分光スペクトルを推定し、この分光スペクトルを入力する構成としてもよい。前記バンド画像は、例えば、透過波長帯域を変更可能なフィルターを備えるマルチバンドカメラによってサンプルや被検体を撮影することで得られる。
前記実施例および各変形例において、ソフトウェアによって実現した機能は、ハードウェアによって実現するものとしてもよい。
前記実施例において、前処理の選択方法は、工程4で前処理を選択し、工程7で評価することをくり返し、最適な前処理を選択するという方法をとったが、その他の方法であっても良い。例えば、工程4において前処理を操作者が選択し、工程7を行わないとしてもよい。
Claims (13)
- 被検体の観測データから、前記被検体についての目的成分の含有量を導くことに用いる検量線を作成する検量線作成装置であって、
前記被検体の複数のサンプルについての前記観測データを取得するサンプル観測データ取得部と、
前記各サンプルについての前記目的成分の含有量を取得するサンプル目的成分量取得部と、
前記観測データの前処理方法を、補正処理を含む第1前処理に用いる処理方法と、白色化を含む第2前処理に用いる処理方法とを、複数の選択肢のある処理方法の中から選択する、前処理方法選択部と、
前記サンプル毎の観測データを複数の独立成分に分離したときの複数の独立成分を推定し、前記複数の独立成分に基づいて、前記サンプル毎に前記目的成分に対応する混合係数を求める混合係数推定部と、
前記複数のサンプルの前記目的成分の含有量と、前記サンプル毎の前記混合係数とに基づいて、前記検量線の回帰式を求める回帰式算出部と、
を含み、
前記前処理方法選択部は、
前記第1前処理と前記第2前処理の処理方法としてそれぞれ複数の処理方法が用意されており、その中から1つあるいは複数の処理方法を組み合わせて、前記複数の選択肢のある処理方法として、その中から選択を行い、
前記混合係数推定部は、
前記各サンプルの前記各独立成分を含む独立成分行列を求める独立成分行列算出部と、
前記独立成分行列から、前記各サンプルにおける前記独立成分毎の独立成分要素の比率を規定するベクトルの集合を示す推定混合行列を求める推定混合行列算出部と、
前記推定混合行列に含まれる前記ベクトル毎に、前記複数のサンプルの前記目的成分の含有量に対する相関を求め、前記相関が最も高いと判定される前記ベクトルを、前記目的成分に対応する混合係数として選択する混合係数選択部と、
を含み、
前記独立成分行列算出部は、前記前処理方法選択部で選択された処理方法で、前記第1前処理と、前記第2前処理とを実行し、さらに独立成分分析処理とをこの順に実行することによって前記独立成分行列を求める、
検量線作成装置。 - 請求項1に記載の検量線作成装置において、
前記前処理方法選択部は、前記第1前処理の処理方法の選択肢に、零空間射影法を含む、検量線作成装置。 - 請求項1に記載の検量線作成装置において、
前記前処理方法選択部は、前記第1前処理の処理方法の選択肢に、中心化を含む、検量線作成装置。 - 請求項1に記載の検量線作成装置において、
前記前処理方法選択部は、前記第1前処理の処理方法の選択肢に、正規化を含む、検量線作成装置。 - 請求項1に記載の検量線作成装置において、
前記前処理方法選択部は、前記第1前処理の処理方法の選択肢に、スムージング処理を含む、検量線作成装置。 - 請求項1に記載の検量線作成装置において、
前記前処理方法選択部は、前記第1前処理の処理方法の選択肢に、差分スペクトル処理を含む、検量線作成装置。 - 請求項1に記載の検量線作成装置において、
前記前処理方法選択部は、前記第1前処理の処理方法の選択肢に、微分処理を含む、検量線作成装置。 - 請求項1に記載の検量線作成装置において、
前記前処理方法選択部は、前記第2前処理の処理方法の選択肢に、主成分分析を含む、検量線作成装置。 - 請求項1に記載の検量線作成装置であって、
前記前処理方法選択部は、前記第2前処理の処理方法の選択肢に、因子分析を含む、検量線作成装置。 - 請求項1に記載の検量線作成装置において、
更に、
前記独立成分行列算出部によって算出された前記独立成分行列と、前記混合係数選択部によって選択された混合係数が前記推定混合行列のいずれの位置にあるかを示す目的成分順位と、前記回帰式算出部によって算出された回帰式と、を記憶する記憶部を含む検量線作成装置。 - 被検体についての目的成分の含有量を求める目的成分検量装置であって、
前記被検体についての観測データを取得する被検体観測データ取得部と、
前記目的成分に対応する独立成分を少なくとも含む検量用データを取得する検量用データ取得部と、
前記被検体についての観測データと前記検量用データとに基づいて、前記被検体についての前記目的成分に対する混合係数を求める混合係数算出部と、
請求項1〜10のいずれか一項に記載の前記検量線作成装置で予め用意された前記目的成分に対応する混合係数と含有量との関係を示す回帰式の定数と、前記混合係数算出部によって求められた混合係数に基づいて、前記目的成分の含有量を算出する目的成分量算出部と、
を含み、
前記混合係数算出部は、前記検量線作成装置の前記前処理方法選択部において選択された前処理方法を、前記観測データの補正処理を含む第1前処理と、白色化を含む第2前処理として、この順に実行する、目的成分検量装置。 - 請求項11に記載の目的成分検量装置において、
前記検量用データ取得部は、
前記目的成分に対応するものとして予め求められている独立成分を、前記検量用データとして取得し、
前記混合係数算出部は、
前記独立成分と前記被検体についての観測データとの内積を求め、該内積値を前記混合係数とする、目的成分検量装置。 - 請求項11に記載の目的成分検量装置において、
前記検量用データ取得部は、
複数のサンプルについての各観測データを複数の独立成分に分離したときの複数の独立成分を、前記検量用データとして取得し、
前記混合係数算出部は、
前記被検体についての観測データと前記複数の独立成分とに基づいて前記被検体についての推定混合行列を算出し、前記算出した推定混合行列から前記目的成分に対応する混合係数を抽出する、目的成分検量装置。
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