JP6397041B2 - 単一粒子誘導結合プラズマ質量分析における出力および類似データセットの自動化された分析のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本発明は、概して、分光測定データの分析に関する。特定の実施形態では、本発明は、単一粒子誘導結合プラズマ質量分析（ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳ）における自動化されたピーク検出および分析に関する。

誘導結合プラズマ質量分析（ＩＣＰ−ＭＳ）は、微量金属分析を行うための選択肢のうちの機器として世界中の実験室において支持されている。ＩＣＰ−ＭＳ機器検出限界は、周期表の多くのものに対して１０億分の１（ｐｐｂ）レベルまたはそれを下回り、分析作業範囲は、９桁の大きさであって、生産性は、他の技法より優れており、同位体分析が、容易に達成されることができる。ＩＣＰ−ＭＳ機器上で行われる大部分の分析は、定量的である。しかしながら、ＩＣＰ−ＭＳは、半定量的分析も同様に行い、例えば、８０個の検出可能かつ区別可能な元素のいずれかに対する未知のサンプルを識別することができる。

ＩＣＰ−ＭＳ分析では、サンプルが、エアロゾル液滴として、アルゴンプラズマの中に導入される。プラズマは、エアロゾルを乾燥させ、分子を解離させ、次いで、電子をその成分から除去し、それによって、単一荷電イオンを形成し、これは、質量分析計として知られる質量フィルタ処理デバイスの中に指向される。大部分の市販のＩＣＰ−ＭＳシステムは、質量範囲を高速走査する、四重極質量分析計を採用する。任意の所与の時間において、１つのみの質量／電荷比が、入口から出口へと質量分析計を通して通過することが可能にされる。質量分析計から退出すると、イオンは、検出器としての役割を果たす、電子乗算器の第１のダイノードに衝打する。イオンの衝撃は、一連の電子を放出し、これは、測定可能パルスとなるまで増幅される。測定されたパルスの強度は、特定の元素に対する較正曲線を構成する、標準と比較され、サンプル中のその元素の濃度を判定する。

大部分のＩＣＰ−ＭＳ機器は、以下の構成要素、すなわち、噴霧器およびスプレーチャンバから成るサンプル導入システムと、イオン源としての役割を果たすアルゴンプラズマを発生させるためのＩＣＰトーチおよびＲＦコイルと、大気圧ＩＣＰイオン源を高真空質量分析計に連結するためのインターフェースと、イオン光学、四重極、および検出器のための高真空を提供する、真空システムと、質量分析計に先行し、達成可能検出限界を低下させ得る干渉を除去するために使用される、衝突／反応セルと、中性種および光子がイオンビームから廃棄されることを保証しながら、所望のイオンを四重極の中に誘導する、イオン光学と、その質量／電荷比（ｍ／ｚ）によってイオンを分類するための質量フィルタとして作用する、質量分析計と、四重極から退出する個々のイオンをカウントする、検出器と、機器制御の側面および最終濃度結果を得る際に使用するためのデータ取扱を制御する、データ取扱およびシステムコントローラとを含む。

単一粒子（ＳＰ）ＩＣＰ−ＭＳは、優れた精度および正確度を伴って、超低レベルにおける金属含有ナノ粒子を検出および分粒するために有用な最近開発された技法である。そのようなナノ粒子の検出は、種々の分野、特に、環境衛生において重要である。例えば、様々な産業および商業用途における工学的ナノ材料の使用に大きな関心が集まっているが、そのようなナノ粒子は、ヒトに有害であり得る。Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎａｎｏｐａｒｔｉｃｌｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈにおける２００９年の研究は、酸化亜鉛ナノ粒子が、低濃度でさえ、実験室試験においてヒト肺細胞に毒性であったことを示している（Ｗｅｉｓｈｅｎｇ ｅｔ ａｌ．， Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎａｎｏｐａｒｔｉｃｌｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ， ２００９， Ｖｏｌ． １１， Ｎｏ． １， ｐｐ． ２５−３９）。他の研究も、微小銀粒子（１５ｎｍ）が、実験用ラットにおいて、肝臓および脳細胞を死滅させたことを示している（Ｂｒａｙｄｉｃｈ−Ｓｔｏｌｌｅ ｅｔ ａｌ．， Ｔｏｘｉｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， ２００５， Ｖｏｌ． ８８， Ｉｓｓｕｅ ２， ｐｐ． ４１２−４１９）。ナノスケールでは、粒子は、より化学的に反応性かつ生体活性であって、それらが、器官および細胞により容易に浸透することを可能にする。したがって、異なる発生源、例えば、環境、生物学、食品等におけるナノ粒子の運命、転換、および輸送を査定することが重要である。ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳは、そのような困難な分析を行うための技法を提供する。

ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳでは、溶解された金属の希釈溶液は、比較的に一定信号を生成するであろう一方、溶液中に懸濁される固体ナノ粒子からの信号は、単一点パルスまたは多重点ピークとして検出され、その強度は、溶解された金属からの背景信号を超える。したがって、単一粒子モード分析（ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳ）は、溶解された検体によって生成された信号と固体ナノ粒子検体によって生成された信号との間の区別を可能にする。

ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳが、低ナノ粒子濃度で作業するために、ＩＣＰ−ＭＳ四重極および検出器のデータ取得および応答時間の速度は、ナノ粒子に対応するパルス／ピークを捕捉するために十分に高速でなければならない。パルス／ピークのシーケンスは、十分に短い滞留時間（例えば、数ミリ秒またはより短い）を伴って稼働する機器によって識別および定量化され、個々のナノ粒子パルス／ピークを時間ドメイン内で分解することができる。例えば、ＰｅｒｋｉｎＥｌｍｅｒ（Ｓｈｅｌｔｏｎ， ＣＴ）によって製造されたＮｅｘＩＯＮ（R） ３００ ＩＣＰ−ＭＳは、１００，０００データ点／秒を超える走査率、３０００点／秒を超える読取速度における高速質量分析器と、その間に任意の沈降時間を伴わずに、１０マイクロ秒の滞留時間でイオン信号を集積可能な検出器とを用いて、単一粒子モードで動作されることができる。ＮｅｘＩＯＮ（R） ３００ ＩＣＰ−ＭＳは、ナノ粒子検出のための本高レベル性能を可能にする、ユニークなイオン経路設計、例えば、トリプルコーンインターフェース（ＴＣＩ）および四重極イオン偏向器（ＱＩＤ）を有する。

パルス高またはピーク下面積は、較正標準に対して比較され、サンプル中の粒子の濃度ならびにサンプル中の粒子の質量およびサイズ分布を判定する。サイズ分離技法、例えば、フィールドフロー分別（ＦＦＦ）および液体クロマトグラフィ（ＬＣ）と結合されると、ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳは、サンプル中のナノ粒子のサイズ、サイズ分布、表面電荷、および表面機能性に対処可能である。

以前のＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳ技法は、検出されたナノ粒子あたり単一データ点を生成した。そのような技法は、パルスあたり複数のナノ粒子ではなく、それぞれ１つのみのナノ粒子を表す単一データ点を得るために、複数のサンプル希釈物を要求する。これらの複数の希釈物は、付加的誤差ならびに潜在的データアーチファクトを導入し、これは、結果の正確度に影響を及ぼす。

ＮｅｘＩＯＮ（R） ３００ ＩＣＰ−ＭＳ等の高性能機器を用いて行われるもの等のより新しいＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳ技法は、非常に高速のレートでデータを取得し、ナノ粒子あたり複数のデータ点を取得可能であって、それによって、単一点パルスではなく、ナノ粒子あたり多重点ピークを生成する。これらの技法は、有意に改良された精度および正確度をもたらし、サンプルの行程に先立って、複数のサンプル希釈物の必要性を排除または低減させる。しかしながら、これらのより新しい技法は、非常に大量のデータセット（例えば、サンプル行程あたり数百万から数千万ミリまたはそれを上回るパルスカウント）および複雑なデータ分析をもたらす。今日の高速算出速度を用いてさえ、そのような大量データセットは、有意な処理時間を要求する。データセットのサイズおよびデータの性質のため、ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳ技法を日常的に実装する個々の研究者は、その独自のデータ分析を行い、これは、多くの場合、ある程度の推定または他の定質的判定を伴い、それによって、不正確性ならびに精度および／または再現性の欠如を導入する。

ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳ分析の間に得られたデータセット等の分光測定データを処理するための高度に効率的で自動化された技法の必要性がある。

Ｗｅｉｓｈｅｎｇ ｅｔ ａｌ．， Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎａｎｏｐａｒｔｉｃｌｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ， ２００９， Ｖｏｌ． １１， Ｎｏ． １， ｐｐ． ２５−３９ Ｂｒａｙｄｉｃｈ−Ｓｔｏｌｌｅ ｅｔ ａｌ．， Ｔｏｘｉｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， ２００５， Ｖｏｌ． ８８， Ｉｓｓｕｅ ２， ｐｐ． ４１２−４１９

本明細書に説明されるのは、誘導結合プラズマ質量分析計（ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳ）の単一粒子モード分析の間に得られた大量のデータセット等、サンプルの粒子に対応する分光測定データの自動化された分析のための方法およびシステムである。そのようなデータセットでは、単一の検出された粒子、例えば、固体ナノ粒子を表す任意の所与のピークに対して複数のデータ点が存在し、分析の正確度および／または精度に干渉し得る、背景信号が存在する。正確度および／または精度における付随して起こる低下を伴わずに（もしくは容認可能に無視可能な低下を伴って）、高速データ処理のための適切な平滑化を提供する、技法が、本明細書に提示される。

単一粒子（ＳＰ）ＩＣＰ−ＭＳは、優れた精度および正確度を伴って、超低レベル（例えば、＜１０億分の１または１兆分の１程度の低さ）で金属ナノ粒子を検出および分粒するために有用な最近開発された技法である。そのようなナノ粒子の検出は、種々の分野、特に、低濃度のナノ粒子でさえ、ヒトの健康に有害な影響を及ぼし得る、環境衛生において重要である。単一粒子モード分析（ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳ）技法は、溶解された形態におけるサンプル中の検体と、固体ナノ粒子の形態における検体とによって生成された信号間の区別を可能にするため、有力である。ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳシステムでは、溶解された検体（例えば、金属元素）の希釈溶液は、比較的に一定信号を生成する一方、同一検体から成る固体ナノ粒子からの信号は（該ナノ粒子は、溶液中に懸濁されている）、単一点パルスまたは多重点ピークのいずれかとして検出され、その強度は、溶解された検体からの背景信号を超える。単一点パルスのみを得ることができる、あるより低速のＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳシステムは、多くの場合、試験サンプルに区別可能なナノ粒子信号を提供するために、１０，０００倍またはそれを上回るサンプル希釈を要求する。そのような高希釈度は、多くの場合、容認不可能な誤差および／またはアーチファクトを導入し、これは、結果の正確度および精度を低下させる。

高度ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳシステムは、超短滞留時間および沈降時間を伴う、パルスカウント値の高速取得を提供し、それによって、複数のデータ点（複数のパルスカウント値）が、任意の所与のナノ粒子に対して得られることを可能にする。これは、データ分析の正確度および精度を増加させ、そのような広範囲のサンプル希釈物を要求することなく、溶解された形態における検体と、固体ナノ粒子形態における検体とから得られた信号間で区別する能力を助長する。しかしながら、所与のＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳサンプル行程の間に生成された大量のデータのため、非常に効率的なデータ処理が、高処理時間要件を回避するために必要とされる。

特に、ある実施形態では、本明細書に提示される技法は、各検出された粒子毎に複数のデータ点を含む、ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳパルスカウント値のアレイにアクセスするステップと、ピーク信号（かつ背景信号ではない）に対応するパルスカウント値を識別する（かつ後続反復内のアレイから除外する）ための閾値を判定するステップとを伴う。閾値は、一連の反復のそれぞれに続く残りのパルスカウント値に基づいて、調節され、所与の後続反復はさらに、先行反復におけるピークに対応すると識別されたパルスカウント値を除外する。最終背景閾値は、容認可能公差内の閾値の収束に応じて、判定される。

本明細書に説明される実施形態は、ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳを介して分析されたサンプルに対する所与のピークに対応する粒子質量および／または粒子サイズを判定するための効率的、正確、精密、かつ自動化された方法を提供する。本技法はまた、ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳデータセットと同様に、単一の検出された粒子を表す任意の所与のピークに対する複数のデータ点を含有し、適切に考慮されない場合、分析の正確度および／または精度に干渉し得る、背景信号を含有する、他のデータセットの分析に対しても機能する。本明細書に説明される技法はさらに、サンプル中の粒子の質量分布および／またはサイズ分布の自動化された判定だけではなく、粒子濃度、平均粒子サイズ、中央粒子サイズ、最も一般的な粒子サイズ、およびサンプルに対する溶解された検体濃度の判定も可能にする。さらに、本技法は、粒子の組成の判定も可能にし、粒子の凝集の特性評価を可能にし、かつ検出されたイオンと粒子信号間の区別を可能にする。

一側面では、本発明は、サンプルの粒子に対応する分光測定データの自動化された分析のための方法であって、（ａ）コンピューティングデバイスのプロセッサによって、十分に高速のレートで（例えば、十分に短い滞留時間および／または沈降時間で）分光計（例えば、誘導結合プラズマ質量分析計（ＩＣＰ−ＭＳ））によって取得されたパルスカウント値（例えば、強度値）のシーケンスにアクセスし、サンプル中の検体を含む個々の粒子に対応する少なくとも１つの所与のピークに対して、そのそれぞれが閾値背景強度値を上回る複数のパルスカウント値を生成するステップと、（ｂ）プロセッサによって、パルスカウント値の第１のアレイから、ピーク信号（かつ背景信号ではない）に対応するパルスカウント値を識別する（かつ後続反復内のアレイから除外する）ための閾値を判定し、一連の反復のそれぞれに続く残りのパルスカウント値に基づいて、閾値を調節するステップであって、所与の後続反復はさらに、先行反復におけるピークに対応すると識別されたパルスカウント値を除外し、最終背景閾値は、容認可能公差内の閾値の収束に応じて、判定される（例えば、さらに背景レベルが、判定され、例えば、背景レベルは、サンプル中に溶解された検体濃度を判定するために使用されることができる）、ステップと、（ｃ）プロセッサによって、パルスカウント値の第１のアレイから、平滑化されたデータアレイ（例えば、ｘ−点平均化データアレイ、例えば、ｘは、１〜１００または３〜２０の整数、例えば、５である）を構築し、後続および先行値の両方（例えば、後続および先行平均化値）より大きく最終背景閾値より大きい平滑化されたデータアレイ（例えば、ｘ−点平均化データアレイ）の値をピークとして識別するステップと、（ｄ）プロセッサによって、サンプルに対して識別されたピークのそれぞれに対応するピーク面積強度を識別し、プロセッサによって、サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラムを構成するステップと、（ｅ）プロセッサによって、サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラムを使用して、（ｉ）サンプルに対する粒子質量ヒストグラム、（ｉｉ）サンプルに対する粒子サイズヒストグラム、（ｉｉｉ）サンプルに対して検出されたピークの数、（ｉｖ）サンプルに対する粒子濃度、（ｖ）サンプルに対する平均粒子サイズ、（ｖｉ）サンプルに対する中央粒子サイズ、（ｖｉｉ）サンプルに対する溶解された検体濃度、（ｖｉｉｉ）モード粒子サイズ、すなわち、最も一般的な粒子サイズ、および（ｉｘ）粒子サイズ分布の幅の測定値（例えば、標準偏差、半値全幅（ＦＷＨＭ）、または粒子の１０％を含有するサイズから粒子の９０％を含有するサイズまでの全範囲、もしくは２つの異なるパーセンテージの任意の他の選択肢）の（ｉ）〜（ｉｘ）のうちの１つまたはそれを上回るものを算出するステップと、（ｆ）プロセッサによって、ディスプレイ上への提示のために、（ｉ）サンプルに対して識別されたピーク、（ｉｉ）サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラム、（ｉｉｉ）サンプルに対する粒子質量ヒストグラム、（ｉｖ）サンプルに対する粒子サイズヒストグラム、（ｖ）サンプルに対して検出されたピークの数、（ｖｉ）サンプルに対する粒子濃度、（ｖｉｉ）サンプルに対する平均粒子サイズ、（ｖｉｉｉ）サンプルに対する中央粒子サイズ、（ｉｘ）サンプルに対する溶解された検体濃度、（ｘ）モード粒子サイズ、すなわち、最も一般的な粒子サイズ、および（ｘｉ）粒子サイズ分布の幅の測定値（例えば、標準偏差、半値全幅（ＦＷＨＭ）、または粒子の１０％を含有するサイズから粒子の９０％を含有するサイズまでの全範囲、もしくは２つの異なるパーセンテージの任意の他の選択肢）の（ｉ）〜（ｘｉ）のうちの１つまたはそれを上回るもののグラフィカルおよび／または英数字表現をレンダリングするステップとを含む、方法を対象とする。

ある実施形態では、分光計は、誘導結合プラズマ質量分析計（ＩＣＰ−ＭＳ）である。ある実施形態では、サンプル中の粒子は、ナノ粒子である。ある実施形態では、サンプル中の粒子は、ミクロ粒子またはセルである。

ある実施形態では、パルスカウント値のシーケンスは、サンプル中のピークあたり、平均して、１〜５０、または１〜２５、または２〜１０、または１．１以上、または１．２以上、または１．５以上、または２以上、または３以上、または４以上、または５以上のパルスカウント値を含有する。

ある実施形態では、ステップ（ｂ）における少なくとも１回の反復に対する閾値は、アレイ内の残りの値の平均＋標準偏差の倍数（例えば、平均＋標準偏差の３倍）として算出される。ある実施形態では、ステップ（ｃ）はさらに、識別されたピークの位置をピーク位置アレイ内に記憶するステップと、随意に、１つまたはそれを上回る付加的ｘ−値を用いて、ステップ（ｃ）を繰り返すステップと、随意に、容認可能ｘ−値に収束させるステップとを含む。ある実施形態では、平滑化されたデータアレイは、ｘ−点平均化データアレイであり、ステップ（ｃ）は、ｘ−点平均化データアレイを構築し、平滑化されたデータを生成するステップを含み、ｘは、所定の整数（例えば、３〜２０）であり、ステップ（ｃ）はさらに、ｘ−点平均化データアレイを使用して、パルスカウント値の第１のアレイ内で識別されたピークあたりのパルスカウント値の平均数を識別し、次いで、パルスカウント値の第１のアレイから、ｘ’−点平均化データアレイを構築し、後続および先行両方の平均化値より大きく最終背景閾値より大きいｘ’−点平均化データアレイの値をピークとして識別するステップであって、ｘ’は、ｘ−点平均化データアレイを使用して識別されたピークあたりのパルスカウント値の平均数［例えば、ｘ’＝ラウンド（ピークあたり平均点＋１）］から判定される、ステップと、次いで、ステップ（ｄ）に進み、ｘ’−点平均化データアレイを使用して識別されたピークのそれぞれに対応するピーク面積強度を識別するステップとを含む。

ある実施形態では、ステップ（ｅ）は、プロセッサによって、サンプルに対する輸送効率値、検体（例えば、サンプルの粒子が構成する金属元素）に対する溶解溶液較正値、ならびに分光計（例えば、ＩＣＰ−ＭＳ）内のサンプルに対する滞留時間および流率を使用して、サンプルに対する質量流束較正値を構成するステップを含む。ある実施形態では、ステップ（ｅ）はさらに、（ｉ）サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラム、（ｉｉ）サンプルに対する質量流束較正値、（ｉｉｉ）検体である粒子の質量分率、（ｉｖ）イオン化効率、（ｖ）粒子の判定されたまたは既知の形状、および（ｖｉ）粒子の判定されたまたは既知の密度を使用して、サンプルに対する粒子質量ヒストグラムを算出するステップを含む。

ある実施形態では、ステップ（ｅ）は、プロセッサによって、（ｉ）既知のサイズおよびサンプルと同一組成を有する標準粒子（例えば、同一検体）のＩＣＰ−ＭＳ行程から生成された強度ヒストグラムから判定される最も一般的な強度、（ｉｉ）サンプルの粒子の判定されたまたは既知の形状、および（ｉｉｉ）サンプルの粒子の判定されたまたは既知の密度を使用して、サンプルに対する強度対質量較正値を判定するステップを含む。ある実施形態では、ステップ（ｅ）はさらに、（ｉ）サンプルに対する強度対質量較正値、（ｉｉ）検体である粒子の質量分率、および（ｉｉｉ）イオン化効率を使用して、サンプルに対する粒子質量ヒストグラムを算出するステップを含む。

ある実施形態では、パルスカウント毎の滞留時間は、１０ミリ秒以下、１ミリ秒以下、５００マイクロ秒以下、２００マイクロ秒以下、１００マイクロ秒以下、５０マイクロ秒以下、または１０マイクロ秒以下である。ある実施形態では、パルスカウント毎の滞留時間は、１０マイクロ秒〜５００マイクロ秒または１０マイクロ秒〜２００マイクロ秒の値である。ある実施形態では、サンプルに対する沈降時間は、２００マイクロ秒以下、１００マイクロ秒以下、５０マイクロ秒以下、１０マイクロ秒以下、５マイクロ秒以下、３マイクロ秒以下、２マイクロ秒以下、１マイクロ秒以下、０．５マイクロ秒以下、０．１マイクロ秒以下、またはゼロである。

ある実施形態では、サンプルの粒子は、少なくとも１つの金属元素（検体）を含む。ある実施形態では、サンプルの粒子は、Ｌｉ、Ｂｅ、Ｂ、Ｎａ、Ｍｇ、Ａｌ、Ｓｉ、Ｐ、Ｓ、Ｃｌ、Ａｒ、Ｋ、Ｃａ、Ｓｃ、Ｔｉ、Ｖ、Ｃｒ、Ｍｎ、Ｆｅ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｃｕ、Ｚｎ、Ｇａ、Ｇｅ、Ａｓ、Ｓｅ、Ｂｒ、Ｋｒ、Ｒｂ、Ｓｒ、Ｙ、Ｚｒ、Ｎｂ、Ｍｏ、Ｔｃ、Ｒｕ、Ｒｈ、Ｐｄ、Ａｇ、Ｃｄ、Ｉｎ、Ｓｎ、Ｓｂ、Ｔｅ、Ｉ、Ｘｅ、Ｃｓ、Ｂａ、Ｌａ、Ｈｆ、Ｔａ、Ｗ、Ｒｅ、Ｏｓ、Ｉｒ、Ｐｔ、Ａｕ、Ｈｇ、Ｔｌ、Ｐｂ、Ｂｉ、Ｃｅ、Ｐｒ、Ｎｄ、Ｓｍ、Ｅｕ、Ｇｄ、Ｔｂ、Ｄｙ、Ｈｏ、Ｅｒ、Ｔｍ、Ｙｂ、Ｌｕ、Ｔｈ、Ｐａ、およびＵを含む群から選択される、少なくとも１つの要素（検体）を含む。ある実施形態では、サンプルの粒子は全て、実質的に同一組成を有する。

ある実施形態では、本方法はさらに、分光計（例えば、誘導結合プラズマ質量分析計、ＩＣＰ−ＭＳ）を使用して、パルスカウント値のシーケンスを取得するステップを含む。

ある実施形態では、本方法はさらに、ステップ（ｆ）においてレンダリングされた（ｉ）〜（ｘｉ）のうちの１つまたはそれを上回るもののグラフィカルおよび／または英数字表現を表示するステップを含む。

ある実施形態では、分光計によって取得されたパルスカウント値は、パルスカウント値の第１のアレイに入力され（またはそれと見なされ）、ステップ（ｂ）に進む前に、プロセッサによってフィルタ処理および／または正規化される。

別の側面では、本発明は、サンプルの粒子に対応する分光測定データの自動化された分析のためのシステムであって、プロセッサと、メモリであって、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、（ａ）十分に高速のレートで（例えば、十分に短い滞留時間および／または沈降時間で）分光計によって取得されたパルスカウント値（例えば、強度値）のシーケンスにアクセスし、サンプル中の検体を含む個々の粒子に対応する少なくとも１つの所与のピークに対して、そのそれぞれが閾値背景強度値を上回る複数のパルスカウント値を生成することと、（ｂ）パルスカウント値の第１のアレイから、ピーク信号（かつ背景信号ではない）に対応するパルスカウント値を識別する（かつ後続反復内のアレイから除外する）ための閾値を判定し、一連の反復のそれぞれに続く残りのパルスカウント値に基づいて、閾値を調節することであって、所与の後続反復はさらに、先行反復におけるピークに対応すると識別されたパルスカウント値を除外し、最終背景閾値が、容認可能公差内の閾値の収束に応じて、判定される（例えば、さらに背景レベルが、判定され、例えば、背景レベルは、サンプル中に溶解された検体濃度を判定するために使用されることができる）、ことと、（ｃ）パルスカウント値の第１のアレイから、平滑化されたデータアレイ（例えば、ｘ−点平均化データアレイ、例えば、ｘは、１〜１００または３〜２０の整数、例えば、５である）を構築し、後続および先行値の両方（例えば、後続および先行平均化値）より大きく最終背景閾値より大きい平滑化されたデータアレイ（例えば、ｘ−点平均化データアレイ）の値をピークとして識別することと、（ｄ）サンプルに対して識別されたピークのそれぞれに対応するピーク面積強度を識別し、サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラムを構成することと、（ｅ）サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラムを使用して、（ｉ）サンプルに対する粒子質量ヒストグラム、（ｉｉ）サンプルに対する粒子サイズヒストグラム、（ｉｉｉ）サンプルに対して検出されたピークの数、（ｉｖ）サンプルに対する粒子濃度、（ｖ）サンプルに対する平均粒子サイズ、（ｖｉ）サンプルに対する中央粒子サイズ、（ｖｉｉ）サンプルに対する溶解された検体濃度、（ｖｉｉｉ）モード粒子サイズ、すなわち、最も一般的な粒子サイズ、および（ｉｘ）粒子サイズ分布の幅の測定値（例えば、標準偏差、半値全幅（ＦＷＨＭ）、または粒子の１０％を含有するサイズから粒子の９０％を含有するサイズまでの全範囲、もしくは２つの異なるパーセンテージの任意の他の選択肢）の（ｉ）〜（ｉｘ）のうちの１つまたはそれを上回るものを算出することと、（ｆ）ディスプレイ上への提示のために、（ｉ）サンプルに対して識別されたピーク、（ｉｉ）サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラム、（ｉｉｉ）サンプルに対する粒子質量ヒストグラム、（ｉｖ）サンプルに対する粒子サイズヒストグラム、（ｖ）サンプルに対して検出されたピークの数、（ｖｉ）サンプルに対する粒子濃度、（ｖｉｉ）サンプルに対する平均粒子サイズ、（ｖｉｉｉ）サンプルに対する中央粒子サイズ、（ｉｘ）サンプルに対する溶解された検体濃度、（ｘ）モード粒子サイズ、すなわち、最も一般的な粒子サイズ、および（ｘｉ）粒子サイズ分布の幅の測定値（例えば、標準偏差、半値全幅（ＦＷＨＭ）、または粒子の１０％を含有するサイズから粒子の９０％を含有するサイズまでの全範囲、もしくは２つの異なるパーセンテージの任意の他の選択肢）の（ｉ）〜（ｘｉ）のうちの１つまたはそれを上回るもののグラフィカルおよび／または英数字表現をレンダリングすることとを行わせる命令を備える、メモリとを備える、システムを対象とする。

ある実施形態では、システムはさらに、サンプルに対するパルスカウント値のシーケンスを取得するための分光計を備え、分光計は、誘導結合プラズマ質量分析計（ＩＣＰ−ＭＳ）である。ある実施形態では、ＩＣＰ−ＭＳは、サンプル導入システム（例えば、（ｉ）噴霧器およびスプレーチャンバ、（ｉｉ）ミクロ液滴発生器システム、および／または（ｉｉｉ）直接注射高効率噴霧器）と、大気圧イオン源としての役割を果たす、アルゴンプラズマを発生させるためのＩＣＰトーチおよびＲＦコイルと、大気圧ＩＣＰイオン源を高真空質量分析計に連結するためのインターフェースと、イオン光学、四重極、および検出器のための高真空を提供する、真空システムと、質量分析計に先行し、達成可能検出限界を低下させ得る干渉を除去するように構成される、衝突／反応セルと、中性種および光子がイオンビームから廃棄されることを保証しながら、所望のイオンを四重極の中に誘導する、イオン光学と、その質量／電荷比（ｍ／ｚ）によってイオンを分類するための質量フィルタとして作用する、質量分析計と、四重極から退出する個々のイオンをカウントする、検出器と、機器制御の側面ならびに最終濃度結果を得る際に使用するためのデータ取得および処理を制御する、データ取扱およびシステムコントローラであって、プロセッサは、その一部である、データ取扱およびシステムコントローラとを備える。

別の側面では、本発明は、その上に記憶される命令を有する非一過性コンピュータ可読媒体であって、命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、（ａ）十分に高速のレートで（例えば、十分に短い滞留時間および／または沈降時間で）分光計によって取得されたパルスカウント値（例えば、強度値）のシーケンスにアクセスし、サンプル中の検体を含む個々の粒子に対応する少なくとも１つの所与のピークに対して、そのそれぞれが閾値背景強度値を上回る複数のパルスカウント値を生成することと、（ｂ）パルスカウント値の第１のアレイから、ピーク信号（かつ背景信号ではない）に対応するパルスカウント値を識別する（かつ後続反復内のアレイから除外する）ための閾値を判定し、一連の反復のそれぞれに続く残りのパルスカウント値に基づいて、閾値を調節することであって、所与の後続反復はさらに、先行反復におけるピークに対応すると識別されたパルスカウント値を除外し、最終背景閾値が、容認可能公差内の閾値の収束に応じて、判定される（例えば、さらに背景レベルが、判定され、例えば、背景レベルは、サンプル中の溶解検体濃度を判定するために使用されることができる）、ことと、（ｃ）パルスカウント値の第１のアレイから、平滑化されたデータアレイ（例えば、ｘ−点平均化データアレイ、例えば、ｘは、１〜１００または３〜２０の整数、例えば、５である）を構築し、後続および先行値の両方（例えば、後続および先行平均化値）より大きく最終背景閾値より大きい平滑化されたデータアレイ（例えば、ｘ−点平均化データアレイ）の値をピークとして識別することと、（ｄ）サンプルに対して識別されたピークのそれぞれに対応するピーク面積強度を識別し、サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラムを構成することと、（ｅ）サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラムを使用して、（ｉ）サンプルに対する粒子質量ヒストグラム、（ｉｉ）サンプルに対する粒子サイズヒストグラム、（ｉｉｉ）サンプルに対して検出されたピークの数、（ｉｖ）サンプルに対する粒子濃度、（ｖ）サンプルに対する平均粒子サイズ、（ｖｉ）サンプルに対する中央粒子サイズ、（ｖｉｉ）サンプルに対する溶解された検体濃度、（ｖｉｉｉ）モード粒子サイズ、すなわち、最も一般的な粒子サイズ、および（ｉｘ）粒子サイズ分布の幅の測定値（例えば、標準偏差、半値全幅（ＦＷＨＭ）、または粒子の１０％を含有するサイズから粒子の９０％を含有するサイズまでの全範囲、もしくは２つの異なるパーセンテージの任意の他の選択肢）の（ｉ）〜（ｉｘ）のうちの１つまたはそれを上回るものを算出することと、（ｆ）ディスプレイ上への提示のために、（ｉ）サンプルに対して識別されたピーク、（ｉｉ）サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラム、（ｉｉｉ）サンプルに対する粒子質量ヒストグラム、（ｉｖ）サンプルに対する粒子サイズヒストグラム、（ｖ）サンプルに対して検出されたピークの数、（ｖｉ）サンプルに対する粒子濃度、（ｖｉｉ）サンプルに対する平均粒子サイズ、（ｖｉｉｉ）サンプルに対する中央粒子サイズ、（ｉｘ）サンプルに対する溶解された検体濃度、（ｘ）モード粒子サイズ、すなわち、最も一般的な粒子サイズ、および（ｘｉ）粒子サイズ分布の幅の測定値（例えば、標準偏差、半値全幅（ＦＷＨＭ）、または粒子の１０％を含有するサイズから粒子の９０％を含有するサイズまでの全範囲、もしくは２つの異なるパーセンテージの任意の他の選択肢）の（ｉ）〜（ｘｉ）のうちの１つまたはそれを上回るもののグラフィカルおよび／または英数字表現をレンダリングすることとを行わせる、非一過性コンピュータ可読媒体を対象とする。

ある実施形態では、本発明の一側面（例えば、方法）に関して説明される特徴はまた、本発明の別の側面（例えば、システムまたは非一過性コンピュータ可読媒体）に適用されてもよい。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
サンプルの粒子に対応する分光測定データの自動化された分析のための方法であって、
（ａ）コンピューティングデバイスのプロセッサによって、十分に高速のレートで（例えば、十分に短い滞留時間および／または沈降時間で）分光計（例えば、誘導結合プラズマ質量分析計（ＩＣＰ−ＭＳ））によって取得されたパルスカウント値（例えば、強度値）のシーケンスにアクセスし、前記サンプル中の検体を含む個々の粒子に対応する少なくとも１つの所与のピークに対して、そのそれぞれが閾値背景強度値を上回る複数のパルスカウント値を生成するステップと、
（ｂ）前記プロセッサによって、前記パルスカウント値の第１のアレイから、ピーク信号（かつ背景信号ではない）に対応するパルスカウント値を識別する（かつ後続反復内のアレイから除外する）ための閾値を判定し、一連の反復のそれぞれに続く残りのパルスカウント値に基づいて、前記閾値を調節するステップであって、所与の後続反復はさらに、先行反復におけるピークに対応すると識別されたパルスカウント値を除外し、最終背景閾値が、容認可能公差内の閾値の収束に応じて、判定される（例えば、さらに背景レベルが、判定され、例えば、前記背景レベルは、前記サンプル中に溶解された検体濃度を判定するために使用されることができる）、ステップと、
（ｃ）前記プロセッサによって、前記パルスカウント値の第１のアレイから、平滑化されたデータアレイ（例えば、ｘ−点平均化データアレイ、例えば、ｘは、１〜１００または３〜２０の整数、例えば、５である）を構築し、後続および先行値の両方（例えば、後続および先行平均化値）より大きく前記最終背景閾値より大きい前記平滑化されたデータアレイ（例えば、前記ｘ−点平均化データアレイ）の値をピークとして識別するステップと、
（ｄ）前記プロセッサによって、前記サンプルに対して識別されたピークのそれぞれに対応するピーク面積強度を識別し、前記プロセッサによって、前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラムを構成するステップと、
（ｅ）前記プロセッサによって、前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラムを使用して、（ｉ）前記サンプルに対する粒子質量ヒストグラム、（ｉｉ）前記サンプルに対する粒子サイズヒストグラム、（ｉｉｉ）前記サンプルに対して検出されたピークの数、（ｉｖ）前記サンプルに対する粒子濃度、（ｖ）前記サンプルに対する平均粒子サイズ、（ｖｉ）前記サンプルに対する中央粒子サイズ、（ｖｉｉ）前記サンプルに対する溶解された検体濃度、（ｖｉｉｉ）モード粒子サイズ、すなわち、最も一般的な粒子サイズ、および（ｉｘ）粒子サイズ分布の幅の測定値（例えば、標準偏差、半値全幅（ＦＷＨＭ）、または前記粒子の１０％を含有するサイズから前記粒子の９０％を含有するサイズまでの全範囲、もしくは２つの異なるパーセンテージの任意の他の選択肢）の（ｉ）〜（ｉｘ）のうちの１つまたはそれを上回るものを算出するステップと、
（ｆ）前記プロセッサによって、ディスプレイ上への提示のために、（ｉ）前記サンプルに対して識別されたピーク、（ｉｉ）前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラム、（ｉｉｉ）前記サンプルに対する粒子質量ヒストグラム、（ｉｖ）前記サンプルに対する粒子サイズヒストグラム、（ｖ）前記サンプルに対して検出されたピークの数、（ｖｉ）前記サンプルに対する粒子濃度、（ｖｉｉ）前記サンプルに対する平均粒子サイズ、（ｖｉｉｉ）前記サンプルに対する中央粒子サイズ、（ｉｘ）前記サンプルに対する溶解された検体濃度、（ｘ）前記モード粒子サイズ、すなわち、最も一般的な粒子サイズ、および（ｘｉ）前記粒子サイズ分布の幅の測定値（例えば、標準偏差、半値全幅（ＦＷＨＭ）、または前記粒子の１０％を含有するサイズから前記粒子の９０％を含有するサイズまでの全範囲、もしくは２つの異なるパーセンテージの任意の他の選択肢）の（ｉ）〜（ｘｉ）のうちの１つまたはそれを上回るもののグラフィカルおよび／または英数字表現をレンダリングするステップと
を含む、方法。
（項目２）
前記分光計は、誘導結合プラズマ質量分析計（ＩＣＰ−ＭＳ）である、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記サンプル中の粒子は、ナノ粒子である、項目１または２に記載の方法。
（項目４）
前記サンプル中の粒子は、ミクロ粒子またはセルである、項目１または２に記載の方法。
（項目５）
前記パルスカウント値のシーケンスは、前記サンプル中のピークあたり、平均して、１〜５０、または１〜２５、または２〜１０、または１．１以上、または１．２以上、または１．５以上、または２以上、または３以上、または４以上、または５以上のパルスカウント値を含有する、前記項目のいずれか１つに記載の方法。
（項目６）
ステップ（ｂ）における少なくとも１回の反復に対する閾値は、前記アレイ内の残りの値の平均＋前記標準偏差の倍数（例えば、平均＋標準偏差の３倍）として算出される、前記項目のいずれか１つに記載の方法。
（項目７）
ステップ（ｃ）はさらに、前記識別されたピークの位置をピーク位置アレイ内に記憶するステップと、随意に、１つまたはそれを上回る付加的ｘ−値を用いて、ステップ（ｃ）を繰り返すステップと、随意に、容認可能ｘ−値に収束させるステップとを含む、前記項目のいずれか１つに記載の方法。
（項目８）
前記平滑化されたデータアレイは、ｘ−点平均化データアレイであり、ステップ（ｃ）は、
前記ｘ−点平均化データアレイを構築し、平滑化されたデータを生成するステップを含み、ｘは、所定の整数（例えば、３〜２０）であり、ステップ（ｃ）はさらに、
前記ｘ−点平均化データアレイを使用して、前記パルスカウント値の第１のアレイ内で識別されたピークあたりのパルスカウント値の平均数を識別し、次いで、前記パルスカウント値の第１のアレイから、ｘ’−点平均化データアレイを構築し、後続および先行両方の平均化値より大きく前記最終背景閾値より大きい前記ｘ’−点平均化データアレイの値をピークとして識別するステップであって、ｘ’は、前記ｘ−点平均化データアレイを使用して識別されたピークあたりのパルスカウント値の平均数［例えば、ｘ’＝ラウンド（ピークあたり平均点＋１）］から判定される、ステップと、
次いで、ステップ（ｄ）に進み、前記ｘ’−点平均化データアレイを使用して識別されたピークのそれぞれに対応する前記ピーク面積強度を識別するステップと
を含む、前記項目のいずれか１つに記載の方法。
（項目９）
ステップ（ｅ）は、前記プロセッサによって、前記サンプルに対する輸送効率値、前記検体（例えば、前記サンプルの粒子が構成する金属元素）に対する溶解溶液較正値、ならびに前記分光計（例えば、ＩＣＰ−ＭＳ）内の前記サンプルに対する滞留時間および流率を使用して、前記サンプルに対する質量流束較正値を構成するステップを含む、前記項目のいずれか１つに記載の方法。
（項目１０）
ステップ（ｅ）はさらに、（ｉ）前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラム、（ｉｉ）前記サンプルに対する質量流束較正値、（ｉｉｉ）前記検体である前記粒子の質量分率、（ｉｖ）イオン化効率、（ｖ）前記粒子の判定されたまたは既知の形状、および（ｖｉ）前記粒子の判定されたまたは既知の密度を使用して、前記サンプルに対する粒子質量ヒストグラムを算出するステップを含む、項目９に記載の方法。
（項目１１）
ステップ（ｅ）は、前記プロセッサによって、（ｉ）既知のサイズおよび前記サンプルと同一組成を有する標準粒子（例えば、同一検体）のＩＣＰ−ＭＳ行程から生成された強度ヒストグラムから判定される最も一般的な強度、（ｉｉ）前記サンプルの粒子の判定されたまたは既知の形状、および（ｉｉｉ）前記サンプルの粒子の判定されたまたは既知の密度を使用して、前記サンプルに対する強度対質量較正値を判定するステップを含む、前記項目のいずれか１つに記載の方法。
（項目１２）
ステップ（ｅ）はさらに、（ｉ）前記サンプルに対する強度対質量較正値、（ｉｉ）前記検体である前記粒子の質量分率、および（ｉｉｉ）イオン化効率を使用して、前記サンプルに対する粒子質量ヒストグラムを算出するステップを含む、項目１１に記載の方法。
（項目１３）
パルスカウント毎の滞留時間は、１０ミリ秒以下、１ミリ秒以下、５００マイクロ秒以下、２００マイクロ秒以下、１００マイクロ秒以下、５０マイクロ秒以下、または１０マイクロ秒以下である、前記項目のいずれか１つに記載の方法。
（項目１４）
パルスカウント毎の滞留時間は、１０マイクロ秒〜５００マイクロ秒または１０マイクロ秒〜２００マイクロ秒の値である、前記項目のいずれか１つに記載の方法。
（項目１５）
前記サンプルに対する沈降時間は、２００マイクロ秒以下、１００マイクロ秒以下、または５０マイクロ秒以下、１０マイクロ秒以下、５マイクロ秒以下、３マイクロ秒以下、２マイクロ秒以下、１マイクロ秒以下、０．５マイクロ秒以下、０．１マイクロ秒以下、またはゼロである、前記項目のいずれか１つに記載の方法。
（項目１６）
前記サンプルの粒子は、少なくとも１つの金属元素（検体）を含む、前記項目のいずれか１つに記載の方法。
（項目１７）
前記サンプルの粒子は、Ｌｉ、Ｂｅ、Ｂ、Ｎａ、Ｍｇ、Ａｌ、Ｓｉ、Ｐ、Ｓ、Ｃｌ、Ａｒ、Ｋ、Ｃａ、Ｓｃ、Ｔｉ、Ｖ、Ｃｒ、Ｍｎ、Ｆｅ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｃｕ、Ｚｎ、Ｇａ、Ｇｅ、Ａｓ、Ｓｅ、Ｂｒ、Ｋｒ、Ｒｂ、Ｓｒ、Ｙ、Ｚｒ、Ｎｂ、Ｍｏ、Ｔｃ、Ｒｕ、Ｒｈ、Ｐｄ、Ａｇ、Ｃｄ、Ｉｎ、Ｓｎ、Ｓｂ、Ｔｅ、Ｉ、Ｘｅ、Ｃｓ、Ｂａ、Ｌａ、Ｈｆ、Ｔａ、Ｗ、Ｒｅ、Ｏｓ、Ｉｒ、Ｐｔ、Ａｕ、Ｈｇ、Ｔｌ、Ｐｂ、Ｂｉ、Ｃｅ、Ｐｒ、Ｎｄ、Ｓｍ、Ｅｕ、Ｇｄ、Ｔｂ、Ｄｙ、Ｈｏ、Ｅｒ、Ｔｍ、Ｙｂ、Ｌｕ、Ｔｈ、Ｐａ、およびＵを含む群から選択される、少なくとも１つの要素（検体）を含む、前記項目のいずれか１つに記載の方法。
（項目１８）
前記サンプルの粒子は全て、実質的に同一組成を有する、前記項目のいずれか１つに記載の方法。
（項目１９）
前記分光計（例えば、誘導結合プラズマ質量分析計、ＩＣＰ−ＭＳ）を使用して、前記パルスカウント値のシーケンスを取得するステップをさらに含む、前記項目のいずれか１つに記載の方法。
（項目２０）
ステップ（ｆ）においてレンダリングされた（ｉ）〜（ｘｉ）のうちの１つまたはそれを上回るもののグラフィカルおよび／または英数字表現を表示するステップをさらに含む、前記項目のいずれか１つに記載の方法。
（項目２１）
前記分光計によって取得されたパルスカウント値は、前記パルスカウント値の第１のアレイに入力され（またはそれと見なされ）、ステップ（ｂ）に進む前に、前記プロセッサによってフィルタ処理および／または正規化される、前記項目のいずれか１つに記載の方法。
（項目２２）
サンプルの粒子に対応する分光測定データの自動化された分析のためのシステムであって、
プロセッサと、
メモリであって、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
（ａ）十分に高速のレートで（例えば、十分に短い滞留時間および／または沈降時間で）分光計によって取得されたパルスカウント値（例えば、強度値）のシーケンスにアクセスし、前記サンプル中の検体を含む個々の粒子に対応する少なくとも１つの所与のピークに対して、そのそれぞれが閾値背景強度値を上回る複数のパルスカウント値を生成することと、
（ｂ）前記パルスカウント値の第１のアレイから、ピーク信号（かつ背景信号ではない）に対応するパルスカウント値を識別する（かつ後続反復内のアレイから除外する）ための閾値を判定し、一連の反復のそれぞれに続く残りのパルスカウント値に基づいて、前記閾値を調節することであって、所与の後続反復はさらに、先行反復におけるピークに対応すると識別されたパルスカウント値を除外し、最終背景閾値が、容認可能公差内の閾値の収束に応じて、判定される（例えば、さらに背景レベルが、判定され、例えば、前記背景レベルは、前記サンプル中に溶解された検体濃度を判定するために使用されることができる）、ことと、
（ｃ）前記パルスカウント値の第１のアレイから、平滑化されたデータアレイ（例えば、ｘ−点平均化データアレイ、例えば、ｘは、１〜１００または３〜２０の整数、例えば、５である）を構築し、後続および先行値の両方（例えば、後続および先行平均化値）より大きく前記最終背景閾値より大きい前記平滑化されたデータアレイ（例えば、前記ｘ−点平均化データアレイ）の値をピークとして識別することと、
（ｄ）前記サンプルに対して識別されたピークのそれぞれに対応するピーク面積強度を識別し、前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラムを構成することと、
（ｅ）前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラムを使用して、（ｉ）前記サンプルに対する粒子質量ヒストグラム、（ｉｉ）前記サンプルに対する粒子サイズヒストグラム、（ｉｉｉ）前記サンプルに対して検出されたピークの数、（ｉｖ）前記サンプルに対する粒子濃度、（ｖ）前記サンプルに対する平均粒子サイズ、（ｖｉ）前記サンプルに対する中央粒子サイズ、（ｖｉｉ）前記サンプルに対する溶解された検体濃度、（ｖｉｉｉ）モード粒子サイズ、すなわち、最も一般的な粒子サイズ、および（ｉｘ）粒子サイズ分布の幅の測定値（例えば、標準偏差、半値全幅（ＦＷＨＭ）、または前記粒子の１０％を含有するサイズから前記粒子の９０％を含有するサイズまでの全範囲、もしくは２つの異なるパーセンテージの任意の他の選択肢）の（ｉ）〜（ｉｘ）のうちの１つまたはそれを上回るものを算出することと、
（ｆ）ディスプレイ上への提示のために、（ｉ）前記サンプルに対して識別されたピーク、（ｉｉ）前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラム、（ｉｉｉ）前記サンプルに対する粒子質量ヒストグラム、（ｉｖ）前記サンプルに対する粒子サイズヒストグラム、（ｖ）前記サンプルに対して検出されたピークの数、（ｖｉ）前記サンプルに対する粒子濃度、（ｖｉｉ）前記サンプルに対する平均粒子サイズ、（ｖｉｉｉ）前記サンプルに対する中央粒子サイズ、（ｉｘ）前記サンプルに対する溶解された検体濃度、（ｘ）前記モード粒子サイズ、すなわち、最も一般的な粒子サイズ、および（ｘｉ）前記粒子サイズ分布の幅の測定値（例えば、標準偏差、半値全幅（ＦＷＨＭ）、または前記粒子の１０％を含有するサイズから前記粒子の９０％を含有するサイズまでの全範囲、もしくは２つの異なるパーセンテージの任意の他の選択肢）の（ｉ）〜（ｘｉ）のうちの１つまたはそれを上回るもののグラフィカルおよび／または英数字表現をレンダリングすることと
を行わせる命令を備える、メモリと
を備える、システム。
（項目２３）
前記サンプルに対するパルスカウント値のシーケンスを取得するための分光計をさらに備え、前記分光計は、誘導結合プラズマ質量分析計（ＩＣＰ−ＭＳ）である、項目２２に記載のシステム。
（項目２４）
前記ＩＣＰ−ＭＳは、サンプル導入システム（例えば、（ｉ）噴霧器およびスプレーチャンバ、（ｉｉ）ミクロ液滴発生器システム、および／または（ｉｉｉ）直接注射高効率噴霧器）と、大気圧イオン源としての役割を果たす、アルゴンプラズマを発生させるためのＩＣＰトーチおよびＲＦコイルと、前記大気圧ＩＣＰイオン源を高真空質量分析計に連結するためのインターフェースと、イオン光学、四重極、および検出器のための高真空を提供する、真空システムと、前記質量分析計に先行し、達成可能検出限界を低下させ得る干渉を除去するように構成される、衝突／反応セルと、中性種および光子が前記イオンビームから廃棄されることを保証しながら、前記所望のイオンを前記四重極の中に誘導する、前記イオン光学と、その質量／電荷比（ｍ／ｚ）によってイオンを分類するための質量フィルタとして作用する、質量分析計と、前記四重極から退出する個々のイオンをカウントする、検出器と、機器制御の側面ならびに最終濃度結果を得る際に使用するためのデータ取得および処理を制御する、データ取扱およびシステムコントローラであって、前記プロセッサは、前記データ取扱およびシステムコントローラの一部である、データ取扱およびシステムコントローラとを備える、項目２３に記載のシステム。
（項目２５）
前記メモリは、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、項目１−２１のいずれか１つに記載の方法を行わせる命令を備える、項目２２−２４のいずれか１つに記載のシステム。
（項目２６）
その上に記憶される命令を有する非一過性コンピュータ可読媒体であり、前記命令は、プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
（ａ）十分に高速のレートで（例えば、十分に短い滞留時間および／または沈降時間で）分光計によって取得されたパルスカウント値（例えば、強度値）のシーケンスにアクセスし、前記サンプル中の検体を含む個々の粒子に対応する少なくとも１つの所与のピークに対して、そのそれぞれが閾値背景強度値を上回る複数のパルスカウント値を生成することと、
（ｂ）前記パルスカウント値の第１のアレイから、ピーク信号（かつ背景信号ではない）に対応するパルスカウント値を識別する（かつ後続反復内のアレイから除外する）ための閾値を判定し、一連の反復のそれぞれに続く残りのパルスカウント値に基づいて、前記閾値を調節することであって、所与の後続反復はさらに、先行反復におけるピークに対応すると識別されたパルスカウント値を除外し、最終背景閾値が、容認可能公差内の閾値の収束に応じて、判定される（例えば、さらに背景レベルが、判定され、例えば、前記背景レベルは、前記サンプル中に溶解された検体濃度を判定するために使用されることができる）、ことと、
（ｃ）前記パルスカウント値の第１のアレイから、平滑化されたデータアレイ（例えば、ｘ−点平均化データアレイ、例えば、ｘは、１〜１００または３〜２０の整数、例えば、５である）を構築し、後続および先行値の両方（例えば、後続および先行平均化値）より大きく前記最終背景閾値より大きい前記平滑化されたデータアレイ（例えば、前記ｘ−点平均化データアレイ）の値をピークとして識別することと、
（ｄ）前記サンプルに対して識別されたピークのそれぞれに対応するピーク面積強度を識別し、前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラムを構成することと、
（ｅ）前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラムを使用して、（ｉ）前記サンプルに対する粒子質量ヒストグラム、（ｉｉ）前記サンプルに対する粒子サイズヒストグラム、（ｉｉｉ）前記サンプルに対して検出されたピークの数、（ｉｖ）前記サンプルに対する粒子濃度、（ｖ）前記サンプルに対する平均粒子サイズ、（ｖｉ）前記サンプルに対する中央粒子サイズ、（ｖｉｉ）前記サンプルに対する溶解された検体濃度、（ｖｉｉｉ）モード粒子サイズ、すなわち、最も一般的な粒子サイズ、および（ｉｘ）粒子サイズ分布の幅の測定値（例えば、標準偏差、半値全幅（ＦＷＨＭ）、または前記粒子の１０％を含有するサイズから前記粒子の９０％を含有するサイズまでの全範囲、もしくは２つの異なるパーセンテージの任意の他の選択肢）の（ｉ）〜（ｉｘ）のうちの１つまたはそれを上回るものを算出することと、
（ｆ）ディスプレイ上への提示のために、（ｉ）前記サンプルに対して識別されたピーク、（ｉｉ）前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラム、（ｉｉｉ）前記サンプルに対する粒子質量ヒストグラム、（ｉｖ）前記サンプルに対する粒子サイズヒストグラム、（ｖ）前記サンプルに対して検出されたピークの数、（ｖｉ）前記サンプルに対する粒子濃度、（ｖｉｉ）前記サンプルに対する平均粒子サイズ、（ｖｉｉｉ）前記サンプルに対する中央粒子サイズ、（ｉｘ）前記サンプルに対する溶解された検体濃度、（ｘ）前記モード粒子サイズ、すなわち、最も一般的な粒子サイズ、および（ｘｉ）前記粒子サイズ分布の幅の測定値（例えば、標準偏差、半値全幅（ＦＷＨＭ）、または前記粒子の１０％を含有するサイズから前記粒子の９０％を含有するサイズまでの全範囲、もしくは２つの異なるパーセンテージの任意の他の選択肢）の（ｉ）〜（ｘｉ）のうちの１つまたはそれを上回るもののグラフィカルおよび／または英数字表現をレンダリングする、ことと
を行わせる、非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目２７）
前記分光計は、誘導結合プラズマ質量分析計（ＩＣＰ−ＭＳ）である、項目２６に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目２８）
前記サンプル中の粒子は、ナノ粒子である、項目２６または２７に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目２９）
前記サンプル中の粒子は、ミクロ粒子またはセルである、項目２６または２７に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目３０）
前記パルスカウント値のシーケンスは、前記サンプル中のピークあたり、平均して、１〜５０、または１〜２５、または２〜１０、または１．１以上、または１．２以上、または１．５以上、または２以上、または３以上、または４以上、または５以上のパルスカウント値を含有する、項目２６−２９のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目３１）
ステップ（ｂ）における少なくとも１回の反復に対する閾値は、前記アレイ内の残りの値の平均＋前記標準偏差の倍数（例えば、平均＋標準偏差の３倍）として算出される、項目２６−３０のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目３２）
ステップ（ｃ）において、前記命令は、プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、前記識別されたピークの位置をピーク位置アレイ内に記憶させ、随意に、１つまたはそれを上回る付加的ｘ−値を用いてステップ（ｃ）を繰り返させ、随意に、容認可能ｘ−値に収束させる、項目２６−３１のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目３３）
前記平滑化されたデータアレイは、ｘ−点平均化データアレイであり、ステップ（ｃ）において、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
前記ｘ−点平均化データアレイを構築し、平滑化されたデータを生成することであって、ｘは、所定の整数（例えば、３〜２０）である、ことと、
前記ｘ−点平均化データアレイを使用して、前記パルスカウント値の第１のアレイ内の識別されたピークあたりのパルスカウント値の平均数を識別し、次いで、前記パルスカウント値の第１のアレイから、ｘ’−点平均化データアレイを構築し、後続および先行両方の平均化値より大きく前記最終背景閾値より大きい前記ｘ’−点平均化データアレイの値をピークとして識別することであって、ｘ’は、前記ｘ−点平均化データアレイを使用して識別されたピークあたりのパルスカウント値の平均数［例えば、ｘ’＝ラウンド（ピークあたり平均点＋１）］から判定される、ことと、
次いで、ステップ（ｄ）に進み、前記ｘ’−点平均化データアレイを使用して識別されたピークのそれぞれに対応する前記ピーク面積強度を識別することと
を行わせる、項目２６−３２のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目３４）
ステップ（ｅ）において、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、前記サンプルに対する輸送効率値、前記検体（例えば、前記サンプルの粒子が構成する金属元素）に対する溶解溶液較正値、ならびに前記分光計（例えば、ＩＣＰ−ＭＳ）内の前記サンプルに対する滞留時間および流率を使用して、前記サンプルに対する質量流束較正値を構成させる、項目２６−３３のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目３５）
ステップ（ｅ）において、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、（ｉ）前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラム、（ｉｉ）前記サンプルに対する質量流束較正値、（ｉｉｉ）前記検体である前記粒子の質量分率、（ｉｖ）イオン化効率、（ｖ）前記粒子の判定されたまたは既知の形状、および（ｖｉ）前記粒子の判定されたまたは既知の密度を使用して、前記サンプルに対する粒子質量ヒストグラムを算出させる、項目３４に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目３６）
ステップ（ｅ）において、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、（ｉ）既知のサイズおよび前記サンプルと同一組成を有する標準粒子（例えば、同一検体）のＩＣＰ−ＭＳ行程から生成された強度ヒストグラムから判定される最も一般的な強度、（ｉｉ）前記サンプルの粒子の判定されたまたは既知の形状、および（ｉｉｉ）前記サンプルの粒子の判定されたまたは既知の密度を使用して、前記サンプルに対する強度対質量較正値を判定させる、項目２６−３５のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目３７）
ステップ（ｅ）において、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、（ｉ）前記サンプルに対する強度対質量較正値、（ｉｉ）前記検体である前記粒子の質量分率、および（ｉｉｉ）イオン化効率を使用して、前記サンプルに対する粒子質量ヒストグラムを算出させる、項目３６に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目３８）
パルスカウント毎の滞留時間は、１０ミリ秒以下、１ミリ秒以下、５００マイクロ秒以下、２００マイクロ秒以下、１００マイクロ秒以下、５０マイクロ秒以下、または１０マイクロ秒以下である、項目２６−３７のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目３９）
パルスカウント毎の滞留時間は、１０マイクロ秒〜５００マイクロ秒または１０マイクロ秒〜２００マイクロ秒の値である、項目２６−３８のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目４０）
前記サンプルに対する沈降時間は、２００マイクロ秒以下、１００マイクロ秒以下、または５０マイクロ秒以下、１０マイクロ秒以下、５マイクロ秒以下、３マイクロ秒以下、２マイクロ秒以下、１マイクロ秒以下、０．５マイクロ秒以下、０．１マイクロ秒以下、またはゼロである、項目２６−３９のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目４１）
前記サンプルの粒子は、少なくとも１つの金属元素（検体）を含む、項目２６−４０のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目４２）
前記サンプルの粒子は、Ｌｉ、Ｂｅ、Ｂ、Ｎａ、Ｍｇ、Ａｌ、Ｓｉ、Ｐ、Ｓ、Ｃｌ、Ａｒ、Ｋ、Ｃａ、Ｓｃ、Ｔｉ、Ｖ、Ｃｒ、Ｍｎ、Ｆｅ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｃｕ、Ｚｎ、Ｇａ、Ｇｅ、Ａｓ、Ｓｅ、Ｂｒ、Ｋｒ、Ｒｂ、Ｓｒ、Ｙ、Ｚｒ、Ｎｂ、Ｍｏ、Ｔｃ、Ｒｕ、Ｒｈ、Ｐｄ、Ａｇ、Ｃｄ、Ｉｎ、Ｓｎ、Ｓｂ、Ｔｅ、Ｉ、Ｘｅ、Ｃｓ、Ｂａ、Ｌａ、Ｈｆ、Ｔａ、Ｗ、Ｒｅ、Ｏｓ、Ｉｒ、Ｐｔ、Ａｕ、Ｈｇ、Ｔｌ、Ｐｂ、Ｂｉ、Ｃｅ、Ｐｒ、Ｎｄ、Ｓｍ、Ｅｕ、Ｇｄ、Ｔｂ、Ｄｙ、Ｈｏ、Ｅｒ、Ｔｍ、Ｙｂ、Ｌｕ、Ｔｈ、Ｐａ、およびＵを含む群から選択される、少なくとも１つの要素（検体）を含む、項目２６−４１のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目４３）
前記サンプルの粒子は全て、実質的に同一組成を有する、項目２６−４２のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目４４）
前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、前記分光計（例えば、誘導結合プラズマ質量分析計、ＩＣＰ−ＭＳ）を使用して、前記パルスカウント値のシーケンスを取得させる、項目２６−４３のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目４５）
前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、前記ステップ（ｆ）においてレンダリングされた（ｉ）〜（ｘｉ）のうちの１つまたはそれを上回るもののグラフィカルおよび／または英数字表現を表示させる、項目２６−４４のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目４６）
前記分光計によって取得されたパルスカウント値は、前記パルスカウント値の第１のアレイに入力され（またはそれと見なされ）、ステップ（ｂ）に進む前に、前記プロセッサによってフィルタ処理および／または正規化される、項目２６−４５のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。

本開示の前述および他の目的、側面、特徴、ならびに利点は、付随の図面と関連して検討される以下の説明を参照することによって、より明白になり、かつより深く理解されるであろう。

図１は、本発明の例証的実施形態による、ＩＣＰ−ＭＳシステムによって取得された未加工データ中のデータピークの自動化された検出および分析のための方法のフロー図であって、ピークはそれぞれ、複数の点を有し、各ピークは、サンプルのナノ粒子に対応する。 図２は、本発明の例証的実施形態による、図１の方法の背景判定ブロックにおけるステップを描写する、フロー図である。 図３は、本発明の例証的実施形態による、図１の方法のピーク検出ブロックにおけるステップを描写する、フロー図である。 図４は、本発明の例証的実施形態による、図１の方法のピーク面積判定ブロックおよび強度ヒストグラム構成ブロックにおけるステップを描写する、フロー図である。 図５は、本発明の例証的実施形態による、図１の方法のサイズヒストグラム構成ブロックおよび統計データ計算ブロックにおけるステップを描写する、フロー図である。 図６Ａは、例証的実施形態による、図１の方法に従ったＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳデータに対する背景判定の実験結果を示す、プロットの一部である。 図６Ｂは、例証的実施形態による、図１の方法に従ったＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳデータの背景判定に対して行われた反復を示す、データセットの一部と、得られた結果である。 図７Ａは、例証的実施形態による、図１の方法に従ったＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳデータからのピーク検出の実験結果を示す、プロットの一部である。 図７Ｂは、例証的実施形態による、図１の方法に従ったＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳ実験データのピーク検出のために行われたステップを示す、データセットの一部である。 図８Ａは、例証的実施形態による、図１の方法に従った実験ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳデータに対して算出された強度ヒストグラムである。 図８Ｂは、例証的実施形態による、図８Ａの強度ヒストグラムを調製するために使用される、データの一部である。 図９Ａは、例証的実施形態による、図１の方法に従った実験ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳデータに対して算出された粒子サイズヒストグラムである。 図９Ｂ、９Ｃ、９Ｄ、および９Ｅは、例証的実施形態による、図１の方法に従った実験ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳデータに対する質量およびサイズ計算を行い、サイズヒストグラムを生成する際に使用される、算出、サイズヒストグラム、強度ヒストグラム、および較正値を描写する。 図９Ｂ、９Ｃ、９Ｄ、および９Ｅは、例証的実施形態による、図１の方法に従った実験ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳデータに対する質量およびサイズ計算を行い、サイズヒストグラムを生成する際に使用される、算出、サイズヒストグラム、強度ヒストグラム、および較正値を描写する。 図９Ｂ、９Ｃ、９Ｄ、および９Ｅは、例証的実施形態による、図１の方法に従った実験ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳデータに対する質量およびサイズ計算を行い、サイズヒストグラムを生成する際に使用される、算出、サイズヒストグラム、強度ヒストグラム、および較正値を描写する。 図９Ｂ、９Ｃ、９Ｄ、および９Ｅは、例証的実施形態による、図１の方法に従った実験ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳデータに対する質量およびサイズ計算を行い、サイズヒストグラムを生成する際に使用される、算出、サイズヒストグラム、強度ヒストグラム、および較正値を描写する。 図１０は、例証的実施形態による、既知の溶解された濃度を有するＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳ行程サンプルに対して算出されたサイズヒストグラムを示し、図１の方法に従った溶解された検体からの干渉を伴わない、正しい懸濁されたナノ粒子サイズの検出を実証する。 図１１Ａ、１１Ｂ、および１１Ｃは、例証的実施形態による、ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳ実験データからの既知のサンプルに対する平均粒子サイズおよび標準偏差の算出を示し、平均粒子サイズを判定し、溶解された検体からの固体粒子形態における検体を区別するための図１の方法の正確度および精度を実証する。 図１１Ａ、１１Ｂ、および１１Ｃは、例証的実施形態による、ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳ実験データからの既知のサンプルに対する平均粒子サイズおよび標準偏差の算出を示し、平均粒子サイズを判定し、溶解された検体からの固体粒子形態における検体を区別するための図１の方法の正確度および精度を実証する。 図１１Ａ、１１Ｂ、および１１Ｃは、例証的実施形態による、ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳ実験データからの既知のサンプルに対する平均粒子サイズおよび標準偏差の算出を示し、平均粒子サイズを判定し、溶解された検体からの固体粒子形態における検体を区別するための図１の方法の正確度および精度を実証する。 図１２は、例証的実施形態による、ＩＣＰ−ＭＳシステムの構成要素の概略図である。 図１３は、例証的実施形態による、分光測定データの分析のための方法およびシステムにおいて使用するための例示的ネットワーク環境のブロック図である。 図１４は、本発明の例証的実施形態において使用するための例示的コンピューティングデバイスおよび例示的モバイルコンピューティングデバイスのブロック図である。

本開示の特徴および利点は、同様の参照文字が全体を通して対応する要素を識別する、図面と関連して検討されることによって、以下に記載される発明を実施するための形態からより明白となるであろう。図面では、類似参照番号は、概して、同じ、機能的に類似する、および／または構造的に類似する要素を示す。

請求された発明のシステム、デバイス、方法、およびプロセスは、本明細書に説明される実施形態からの情報を使用して開発される変形例および適応を包含することが考慮される。本明細書に説明されるシステム、デバイス、方法、ならびにプロセスの適応および／または修正は、当業者によって行われ得る。

物品、デバイス、およびシステムが、具体的構成要素を有する、含む、または備えるものとして説明される、もしくはプロセスおよび方法が、具体的ステップを有する、含む、または備えるものとして説明される、説明の全体を通して、加えて、記載された構成要素から本質的に成る、または成る、本発明の物品、デバイス、およびシステムがあり、記載された処理ステップから本質的に成る、または成る、本発明によるプロセスおよび方法があることが考慮される。

ステップの順序またはある動作を行うための順序は、本発明が動作可能である限り重要ではないことを理解されたい。また、２つまたはそれを上回るステップもしくは動作は、同時に行われ得る。

例えば、背景技術の節で、任意の出版物の本明細書での記述は、出版物が本明細書で提示される請求項のうちのいずれかに関する従来技術としての機能を果たすという承認ではない。背景技術の節は、明確にする目的で提示され、任意の請求項に関する従来技術の説明として意図されるものではない。

図１は、例証的実施形態による、ＩＣＰ−ＭＳシステムによって取得された未加工データ中のデータピークの自動化された検出および分析のための例証的方法のフロー図であって、ピークの少なくともいくつかは、複数の点を有し、各ピークは、サンプルのナノ粒子に対応する。

図１の方法１００は、ＩＣＰ−ＭＳシステムによって取得されたパルスカウント値（例えば、強度値）のシーケンスを含む、未加工データにアクセスするステップから開始する（１０２）。未加工データは、分析され、背景レベルを判定し、背景レベルは、未加工データが有意義閾値を超えないレベルに対応する（１０４）。いくつかの実装では、背景レベルは、マルチパスアルゴリズムを使用して判定され、アルゴリズムは、背景閾値が容認可能公差内に収束するまで反復的に実行される。

データは、次いで、分析され、背景レベルを超えるピークを判定する（１０６）。ピークに対応するデータ点は、次いで、背景レベルを超えるピーク下面積に対応する、ピーク面積強度を判定するために使用される（１０８）。強度ヒストグラムが、ピーク面積強度から構成される（１１０）。サイズヒストグラムが、強度ヒストグラムから構成される（１１２）。サイズヒストグラムは、分析され、粒子サンプルに対する統計データを判定する（１１４）。

図２は、図１の方法の背景判定ブロックにおけるステップを描写するフロー図の例証的実施形態である。

背景判定方法２００は、未加工データ、例えば、ＩＣＰ−ＭＳシステムによって取得されたデータ点の全てをロードするステップから開始する（２０２）。本未加工データは、背景判定方法２００の初期反復（すなわち、ｉ＝０、０回目の反復）（２０４、２２２）において使用される。

初期反復に対する閾値近似値が、データ点の平均＋データセットの標準偏差の３倍（例えば、閾値関数、Ｔ（ｉ）＝平均（ｉ）＋（３×標準偏差（ｉ））によって計算される（２０６）。後続反復では、閾値近似値は、同一閾値関数Ｔによって計算されるが（２０６）、前の反復（２１４、２１６、２１８、２２０、２２６、２２８、２３０）の閾値近似値未満またはそれに等しかったそれらのデータ点のみから成る、縮小データセットを使用する。

最近傍反復の閾値近似値が前の反復の閾値近似値と比較され、ほぼ等しい（すなわち、閾値レベルが収束した）かどうかを判定する。肯定判定に基づいて、最終閾値レベルが、データセットの最終反復の閾値関数によって計算され、最終背景レベルが、データセットの最終反復の平均によって計算される。否定判定に基づいて、データセットはさらに処理され（２０８）、ステップ２１４、２１６、２１８、２２０、２２６、２２８、２３０に従って、データセットを最近傍反復の閾値近似値未満またはそれに等しいそれらのデータ点に減少させる。

図３は、例証的実施形態による、図１の方法のピーク検出ブロックにおけるステップを描写する、フロー図である。

ピーク検出方法３００は、ＩＣＰ−ＭＳシステムによって取得された未加工データをロードするステップから開始する（３０４）。５つの点平均化データアレイが、未加工データから構成され、５つの点の各連続セットが、平均化され（例えば、平均（点１−５）、平均（点６−１０）等）、これらの平均は、新しいアレイ（３０４、３０６、３０８、３１０、３１２）を構成するために使用される。いくつかの実装では、新しいアレイのサイズは、未加工データアレイのサイズの約５分の１となるであろう（３３０）。

５つの点平均化データアレイは、次いで、分析され、ピークを表すそれらの点を検出し、点は、点の値がアレイ内の先行点および後続点の両方を上回り、点の値が背景判定方法２００に判定された閾値レベルを超える場合、ピークであると判定される（３１６、３１８、３２２、３２４、３２６）。これらのピーク位置は、検出されたピークの位置を表す新しいアレイ内に記憶される（３１８）。ピークが検出される回数は、カウントされ、ピークの総数を判定する（３２０）。

図４は、例証的実施形態による、図１の方法のピーク面積判定ブロックおよび強度ヒストグラム構成ブロックにおけるステップを描写する、フロー図である。

ピーク面積判定方法４００は、ピーク検出方法３００において構成されたピーク位置アレイをロードするステップから開始する（４０２）。ピーク位置アレイ内の各エントリは、実際のピークがＩＣＰ−ＭＳシステムによって取得された未加工データの５点サブアレイ内で生じることを示し、５点サブアレイは、示されるピーク位置を中心とする未加工データ内の５つの連続点に対応する（４０４）。５点サブアレイ内に含有されるピークデータ点が、次いで、５点サブアレイ内の最大値を見出すことによって判定される（４０６）。

ピークに対応する面積の総和が、総和変数にピーク点の値を代入し、背景判定方法２００において判定された背景レベルを差し引くことによって開始される（４０８）。本背景レベルは、溶解された検体の寄与度に対応し、総和変数に加算される任意の点の値から減算される（４１６、４２２）。ピークの右側の各点は、点が背景判定方法２００において判定された閾値レベル未満またはそれに等しくなったと判定される（４１４）、もしくは未加工データの終了に到達する（４２０）まで、面積総和に反復的に加算される。続いて、ピークの左側の各点は、点が閾値レベル未満またはそれに等しくなったと判定される（４２４）、もしくは未加工データの開始に到達する（４３０）まで、面積総和に反復的に加算される。したがって、閾値未満またはそれに等しい値もしくはデータの終了は、特定のピーク値に対応すると見なされる面積の限界を含む。ある実装では、面積の水平成分（例えば、時間ステップ）は、別個のアレイ内に記録されてもよいが、そのような情報は、有用であり得るが、本情報を記録する必要はない。

説明される面積の総和は、ピーク位置アレイ内のピーク毎に計算され、総和は、新しいピーク総和アレイに加算される（４３４）。ピーク総和アレイは、整数に丸められ、強度ヒストグラムを構成するために使用され、強度ヒストグラムは、任意の特定のピーク強度（面積）の頻度に対応する。

図５は、例証的実施形態による、図１の方法のサイズヒストグラム構成ブロックおよび統計データ計算ブロックにおけるステップを描写する、フロー図である。

ピーク面積判定方法４００を使用して構成される強度ヒストグラムは、第１の次元における１〜最大検出ピーク強度の整数に丸められた強度と、第２の次元における各強度の対応する頻度とを含む、２次元アレイを構成するために使用される（５０２）。これらの整数に丸められた強度は、ビンと称され、全ての整数に丸められた強度は、特定のビンに対応するであろう。ビンに割り当てられる整数に丸められた強度の数は、その特定のビンに対する頻度として定義される。

強度を質量に、次いで、サイズに変換するために、輸送効率値が規定されており、検体に対する溶解溶液較正値が存在する場合、溶解溶液較正値方法５０４が、使用されてもよい（５０４ａ）。質量流束較正値が、分析の溶解溶液較正値、輸送効率値、滞留時間、および流率に基づいて構成される（５０４ｂ）。滞留時間あたりの溶解された検体の質量は、Ｗ＝濃度×滞留時間×流率×輸送効率によって計算される。質量流束較正値は、したがって、異なる溶解溶液濃度に対して強度対Ｗをプロットすることによって得られる。いくつかの実装では、溶解溶液較正値は、観察される強度と検体濃度との間の関係を規定する。ある実装では、質量流束較正値は、ナノ粒子の観察される強度と質量との間の関係を規定する。

質量流束較正値、ナノ粒子内の検体の質量分率、およびイオン化効率は、ヒストグラムのピーク面積強度を質量に変換するために使用され、質量−ビン＝［強度−ビン／質量流束較正値の傾き］×［１／質量分率］×［１／イオン化効率］となる（５０４ｃ）。

代替として、強度を質量に、次いで、サイズに変換するために、検体に対する標準粒子が存在する場合、標準粒子方法５１４が、使用されてもよい（５１４ａ）。既知のサイズを伴う標準ナノ粒子が、分析に通され、ピーク検出が、行われた後、強度ヒストグラムの構成が続く（５１４ｂ）。

ヒストグラムにおける最も一般的な強度が、対数正規／ガウス／最大強度適合の方法を使用して見出される。規定された密度およびサイズ／形状は、最も一般的な強度が指す、質量を計算するために使用される。ナノ粒子およびブランク（すなわち、質量＝０）の強度対質量が、強度対質量較正値を構成するために使用される（５１４ｃ）。

結果として生じる強度対質量較正値、ナノ粒子サンプル内の検体の質量分率、およびイオン化効率は、ヒストグラムのピーク面積強度を質量に変換するために使用される（５１４ｄ）。

いったん強度が、ステップ５１４ｄまたは５０４ｃによって、質量に変換されると、サイズヒストグラムが、ユーザ入力密度およびナノ粒子形状を使用して、質量をサイズに変換する（例えば、密度＝質量／体積の式中のサイズを解法する（体積は、立方体、球体等である））ことによって作成される（５１０）。

最頻出サイズが、次いで、ヒストグラム内の最大値を見出す、または代替として、適合された対数正規またはガウス適合内の最大値を見出す、ユーザ入力方法を使用して、サイズヒストグラムアレイ内の最大値を見出すことによって得られる。検出されたピークの数、粒子濃度、平均粒子サイズ、中央粒子サイズ、および溶解された濃度等の他の統計的に有用なパラメータもまた、抽出される（５２２）。

図６Ａは、例証的実施形態による、図１の方法に従ったＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳデータに対する背景判定の実験結果を示す、プロットの一部である。

プロット６００は、ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳシステムによって取得されたデータ点のプロットであって、水平軸は、時間を描写し、垂直軸は、読取値の大きさを描写する。背景判定方法２００等の背景判定方法に続いて、閾値レベル未満またはそれに等しいそれらの点が、背景データを表すとして識別され、背景データインジケータ６０２によって表される。背景データであると判定されないそれらのデータ点は、ピーク上にあるデータに対応し、背景データインジケータによって隠されない、未加工データインジケータ６０４によって示されるそれらの点から成る。

図６Ｂは、例証的実施形態による、図１の方法に従ったＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳデータの背景判定に対して行われた反復を示す、データセットの一部と、得られた結果である。

表６２０の第１の列は、ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳシステムによって得られた未加工データを含む。表６４０における計算の第１の行は、未加工データに対応し、背景判定の初期反復に対応する閾値近似値を示す。データセットは、背景判定方法に従って、反復的に縮小され、各閾値近似化後、近似値未満またはそれに等しいそれらの値は、データセットから除去される（例えば、表６２０の第１の反復列は、表６４０に示される０回目の反復において計算される閾値近似値未満またはそれに等しい未加工データの全データ点を含む等）。データセットは、表６４０の６回目の反復および７回目の反復に示されるように、最近傍反復の閾値近似値と前の反復の閾値近似値がほぼ等しくなる（すなわち、閾値が収束する）まで、反復的に縮小され続ける。

いったん閾値が収束すると、閾値（最近傍データセット反復の閾値式を使用して計算される）および背景レベル（最近傍データセット反復の平均を使用して計算される）が、最終決定される（６５０）。

図７Ａは、例証的実施形態による、図１の方法に従ったＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳデータからのピーク検出の実験結果を示す、プロットの一部である。

プロット７００は、ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳシステムによって取得されたデータ点のプロットであって、水平軸は、時間を描写し、垂直軸は、読取値の大きさを描写する。データセットは、ピーク検出方法３００等のピーク検出方法と併用され、データ内のピークに対応するそれらの点の場所を識別する。特定のピークに対応する点は、最大ピーク検出インジケータ７０４によって示される。全ての他の点ならびにすでに識別されたピークに沿った残りの点は、未加工データインジケータ７０２を用いて示される。

図７Ｂは、例証的実施形態による、図１の方法に従ったＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳ実験データのピーク検出のために行われたステップを示す、データセットの一部である。

表７２０におけるデータの第１の列は、ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳシステムによって取得された未加工データ７２２を示す。ピーク検出方法３００等のピーク検出方法を使用して、５点平均化データセット７２４が、未加工データ７２２から構成され、５点の各連続セットは、平均化され、データセット７２４を構成するために使用される。

５点平均化データセット７２４内の点が、データセット内の先行および後続の両方の点を上回る場合、ピークの存在が、ピーク位置データ７２６によって、その５点範囲内に示される。ピーク位置データ７２６によって識別された５点範囲内の未加工データからの最大点は、最大ピークデータ７２８を構成するために使用される（すなわち、ピーク位置データによって直接示される位置、先行する２つのデータ点、および後続の２つのデータ点からの値を含む、未加工データの５点から識別された最大値は、ピークの最大値として使用される）。

図８Ａは、例証的実施形態による、図１の方法に従った実験ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳデータに対して算出された強度ヒストグラムである。

プロット８００は、強度ヒストグラムであって、水平軸は、ピーク面積判定方法４００等のピーク面積判定方法を使用して構成される整数に丸められた強度データを描写し、垂直軸は、各強度が分析において検出された頻度を描写する。

図８Ｂは、例証的実施形態による、図８Ａの強度ヒストグラムを調製するために使用される、データの一部である。

表８２０の第１の列は、データセット内の各ピークに対応する、ピーク強度データ８２２を含む。ピーク強度データ８２２は、整数に丸められた強度データ８２４に丸められる。表８３０は、１〜最高検出強度の全ての整数に丸められた値に対応する、強度ビン８３２を示し、特定の整数に丸められた強度の検出の頻度は、頻度データ８３４として定義される。

図９Ａは、例証的実施形態による、図１の方法に従った実験ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳデータに対して算出された粒子サイズヒストグラムである。

プロット９００は、粒子サイズヒストグラムであって、水平軸は、強度ビン８２６から計算される粒子のサイズ（すなわち、整数に丸められた強度データ８２４内の一意のエントリから計算されるサイズ）を描写し、垂直軸は、各サイズが分析において検出された頻度を描写する。

図９Ｂ、９Ｃ、９Ｄ、および９Ｅは、例証的実施形態による、図１の方法に従った実験ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳデータに対する質量およびサイズ計算を行い、サイズヒストグラムを生成する際に使用される、算出、サイズヒストグラム、強度ヒストグラム、および較正値を描写する。

表９２０は、ブロック５０４、５０６、５０８、５１０に説明されるように、溶解溶液較正値、輸送効率値、滞留時間、および流率に基づく、溶解溶液較正値方法５０４を使用する、質量流束較正値（ナノ粒子の観察される強度と質量との間の関係を規定する）の実施例である。ブロック５０４ｂに説明されるように、質量流束９２４は、濃度９２２×滞留時間９２８×流率９３０×輸送効率９３２によって計算される。質量流束較正値は、次いで、強度９２６対質量流束９２４の線形適合によって計算され、傾き９３４および切片９４６を求める。

表９５０は、強度データ９５２と粒子サイズ９５６との間の質量およびサイズ計算を示す。ブロック５０４ｃに説明されるように、粒子質量９５４は、［強度９５２／質量流束較正値傾き９３４］×［１／質量分率９４２］×［１／イオン化効率９４４］によって計算される。ブロック５１０に説明されるように、粒子サイズ９５６は、［［６×粒子質量９４４／π］×［１／密度９４６］］＾［１／３］によって、密度９４６および粒子形状（球状）から計算される。

プロット９７０は、頻度データ対粒子サイズのサイズヒストグラムを示し、特定のサイズの粒子が分析において生じた頻度を示す。プロット９８０は、頻度データ対強度の強度ヒストグラムを示し、特定の強度が分析において生じた頻度を示す。プロット９９０は、質量流束較正値９９８を求めるために、強度９９６対質量流束９９４の線形適合によって計算される質量流束較正値のプロットである。

図１０は、例証的実施形態による、既知の溶解された濃度を有するＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳ行程サンプルに対して算出されたサイズヒストグラムを示し、図１の方法に従った溶解された検体からの干渉を伴わない、正しい懸濁されたナノ粒子サイズの検出を実証する。

プロット１０００は、ＤＩＷ１０２０、２ｐｐｂ１０２２、および１０ｐｐｂ１０２４溶解検体濃度に含有される粒子の検出されたサイズを示す。６０ｎｍ１０２６におけるピークは、本明細書に説明される方法に従って構成されるサイズヒストグラムによって明確に示され、これは、サンプルの実際の測定されるサイズ１０２８に対応する。

図１１Ａ、１１Ｂ、および１１Ｃは、例証的実施形態による、ＳＰ−ＩＣＰ−ＭＳ実験データからの既知のサンプルに対する平均粒子サイズおよび標準偏差の算出を示し、平均粒子サイズを判定し、溶解された検体からの固体粒子形態における検体を区別するための図１の方法の正確度および精度を実証する。

プロット１１１０および１１３０は、比較的に高い（１３ｐｐｂ）および低い（０．４４）溶解検体濃度を伴う検出されたサンプルを示す。両実施例では、比較的に低い標準偏差１１１２および１１３２は、収集されたデータ全体を通して高精度を示す。表１１５０および１１７０は、サンプル読取値と溶解された標準溶液との間のさらなる一貫性を示す。

図１２は、例証的実施形態による、ＩＣＰ−ＭＳシステムの構成要素の概略図である。

ＩＣＰ−ＭＳシステム１２００は、微量金属分析をサンプルで行うための機器である。サンプル導入システム１２０２は、サンプルをエアロゾル液滴としてアルゴンプラズマの中に導入する、噴霧器およびスプレーチャンバから成る。ＲＦコイル１２０６を使用して、ＩＣＰトーチ１２０４が、エアロゾルを乾燥させ、分子を解離させ、次いで、電子をその成分から除去し、それによって、単一荷電イオンを形成する、イオン源としての役割を果たす、アルゴンプラズマを発生させる。インターフェース１２０８は、大気圧ＩＣＰイオン源を高真空質量分析計１２１６に連結する。質量分析計１２１６は、質量フィルタとして作用し、その質量／電荷比（ｍ／ｚ）によってイオンを分類する。真空システム１２１０は、中性種および光子がイオンビームから廃棄されることを保証しながら、所望のイオンを四重極の中に誘導する、イオン光学１２１４のための真空を生成する。衝突／反応セル１２１２は、質量分析計に先行し、達成可能検出限界を低下させ得る干渉を除去するために使用される。検出器１２１８は、四重極から退出する個々のイオンをカウントする。プロセッサ１２２０は、機器制御の側面および最終濃度結果を得る際に使用するためのデータ取扱を制御するために使用される。

図１３は、本明細書に説明されるような、サンプルの粒子に対応する質量分析データの分析のための方法およびシステムで使用するための例証的ネットワーク環境１３００を示す。簡潔な概観では、ここで図１３を参照すると、例示的クラウドコンピューティング環境１３００のブロック図が示され、説明されている。クラウドコンピューティング環境１３００は、１つまたはそれを上回るリソースプロバイダ１３０２ａ、１３０２ｂ、１３０２ｃ（集合的に１３０２）を含んでもよい。各リソースプロバイダ１３０２は、コンピューティングリソースを含んでもよい。いくつかの実装では、コンピューティングリソースは、データを処理するために使用される任意のハードウェアおよび／またはソフトウェアを含んでもよい。例えば、コンピューティングリソースは、アルゴリズム、コンピュータプログラム、および／またはコンピュータアプリケーションを実行することが可能なハードウェアならびに／もしくはソフトウェアを含んでもよい。いくつかの実装では、例示的なコンピューティングリソースは、記憶および検索能力を伴うアプリケーションサーバならびに／またはデータベースを含んでもよい。各リソースプロバイダ１３０２は、クラウドコンピューティング環境１３００内の任意の他のリソースプロバイダ１３０２に接続されてもよい。いくつかの実装では、リソースプロバイダ１３０２は、コンピュータネットワーク１３０８を経由して接続されてもよい。各リソースプロバイダ３４０２は、コンピュータネットワーク１３０８を経由して１つまたはそれを上回るコンピュータデバイス１３０４ａ、１３０４ｂ、１３０４ｃ（集合的に１３０４）に接続されてもよい。

クラウドコンピューティング環境１３００は、リソースマネージャ１３０６を含んでもよい。リソースマネージャ１３０６は、コンピュータネットワーク１３０８を経由してリソースプロバイダ１３０２およびコンピュータデバイス１３０４に接続されてもよい。いくつかの実装では、リソースマネージャ１３０６は、１つまたはそれを上回るリソースプロバイダ１３０２による、１つまたはそれを上回るコンピュータデバイス１３０４へのコンピューティングリソースの提供を促進してもよい。リソースマネージャ１３０６は、特定のコンピュータデバイス１３０４からコンピューティングリソースの要求を受信してもよい。リソースマネージャ１３０６は、コンピュータデバイス１３０４によって要求されるコンピューティングリソースを提供することが可能な１つまたはそれを上回るリソースプロバイダ１３０２を識別してもよい。リソースマネージャ１３０６は、コンピューティングリソースを提供するリソースプロバイダ１３０２を選択してもよい。リソースマネージャ１３０６は、リソースプロバイダ１３０２と特定のコンピュータデバイス１３０４との間の接続を促進してもよい。いくつかの実装では、リソースマネージャ１３０６は、特定のリソースプロバイダ１３０２と特定のコンピュータデバイス１３０４との間の接続を確立してもよい。いくつかの実装では、リソースマネージャ１３０６は、要求されたコンピューティングリソースを伴う特定のリソースプロバイダ１３０２に特定のコンピュータデバイス１３０４をリダイレクトしてもよい。

図１４は、本開示で説明される方法およびシステムで使用されることができる、コンピュータデバイス１４００およびモバイルコンピュータデバイス１４５０の実施例を示す。コンピュータデバイス１４００は、ラップトップ、デスクトップ、ワークステーション、携帯情報端末、サーバ、ブレードサーバ、メインフレーム、および他の適切なコンピュータ等の種々の形態のデジタルコンピュータを表すことを目的としている。モバイルコンピュータデバイス１４５０は、携帯情報端末、携帯電話、スマートフォン、および他の類似コンピュータデバイス等の種々の形態のモバイルデバイスを表すことを目的としている。ここで示される構成要素、それらの接続および関係、ならびにそれらの機能は、実施例であるように意図されているにすぎず、限定的となるように意図されていない。

コンピュータデバイス１４００は、プロセッサ１４０２と、メモリ１４０４と、記憶デバイス１４０６と、メモリ１４０４および複数の高速拡張ポート１４１０に接続する高速インターフェース１４０８と、低速拡張ポート１４１４および記憶デバイス１４０６に接続する低速インターフェース１４１２とを含む。プロセッサ１４０２、メモリ１４０４、記憶デバイス１４０６、高速インターフェース１４０８、高速拡張ポート１４１０、および低速インターフェース１４１２のそれぞれは、種々のバスを使用して相互接続されてもよく、共通マザーボード上に、または適宜他の様式で搭載されてもよい。プロセッサ１４０２は、高速インターフェース１４０８に連結されたディスプレイ１４１６等の外部入出力デバイス上のＧＵＩのためにグラフィカル情報を表示するように、メモリ１４０４の中に、または記憶デバイス１４０６上に記憶された命令を含む、コンピュータデバイス１４００内で実行するための命令を処理することができる。他の実装では、複数のメモリおよびタイプのメモリとともに、複数のプロセッサおよび／または複数のバスが適宜使用されてもよい。また、複数のコンピュータデバイスが接続されてもよく、各デバイスは、（例えば、サーババンク、ブレードサーバ群、またはマルチプロセッサシステムとして）必要な動作の部分を提供する。

メモリ１４０４は、コンピュータデバイス１４００内に情報を記憶する。いくつかの実装では、メモリ１４０４は、１つまたは複数の揮発性メモリユニットである。いくつかの実装では、メモリ１４０４は、１つまたは複数の不揮発性メモリユニットである。メモリ１４０４はまた、磁気または光ディスク等の別の形態のコンピュータ可読媒体であってもよい。

記憶デバイス１４０６は、コンピュータデバイス１４００用の大容量記憶装置を提供することが可能である。いくつかの実装では、記憶デバイス１４０６は、フロッピー（登録商標）ディスクデバイス、ハードディスクデバイス、光ディスクデバイス、またはテープデバイス、フラッシュメモリまたは他の類似ソリッドステートメモリデバイス、または記憶領域ネットワークもしくは他の構成にデバイスを含むデバイスのアレイ等のコンピュータ可読媒体であってもよいか、またはそれを含有してもよい。命令を情報キャリアに記憶することができる。命令は、１つまたはそれを上回る処理デバイス（例えば、プロセッサ１４０２）によって実行されたとき、上記で説明されるもの等の１つまたはそれを上回る方法を行ってもよい。命令はまた、コンピュータまたは機械可読媒体（例えば、メモリ１４０４、記憶デバイス１４０６、またはプロセッサ１４０２上のメモリ）等の１つまたはそれを上回る記憶デバイスによって記憶することもできる。

高速インターフェース１４０８が、コンピュータデバイス１４００の帯域幅集中動作を管理する一方で、低速インターフェース１４１２は、より低い帯域幅の集中動作を管理する。そのような機能の割付は、実施例にすぎない。いくつかの実装では、高速インターフェース１４０８は、メモリ１４０４、（例えば、グラフィックスプロセッサまたはアクセラレータを通して）ディスプレイ１４１６、および種々の拡張カード（図示せず）を受け入れ得る高速拡張ポート１４１０に連結される。本実装では、低速インターフェース１４１２は、記憶デバイス１４０６および低速拡張ポート１４１４に連結される。種々の通信ポート（例えば、ＵＳＢ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、無線Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標））を含み得る、低速拡張ポート１４１４は、キーボード、ポインティングデバイス、スキャナ、または、例えば、ネットワークアダプタを通したスイッチもしくはルータ等のネットワーキングデバイス等の１つまたはそれを上回る入出力デバイスに連結されてもよい。

コンピュータデバイス１４００は、図に示されるように、いくつかの異なる形態で実装されてもよい。例えば、標準サーバ１４２０として、またはそのようなサーバ群の中で複数回実装されてもよい。加えて、それは、ラップトップコンピュータ１４２２等のパーソナルコンピュータで実装されてもよい。それはまた、ラックサーバシステム１４２４の一部として実装されてもよい。代替として、コンピュータデバイス１４００からの構成要素は、モバイルコンピュータデバイス１４５０等のモバイルデバイス（図示せず）の中の他の構成要素と組み合わせられてもよい。そのようなデバイスのそれぞれは、コンピュータデバイス１４００およびモバイルコンピュータデバイス１４５０のうちの１つまたはそれを上回るものを含有してもよく、システム全体が、相互に通信する複数のコンピュータデバイスで構成されてもよい。

モバイルコンピュータデバイス１４５０は、いくつかある構成要素の中でもとりわけ、プロセッサ１４５２と、メモリ１４６４と、ディスプレイ１４５４等の入出力デバイスと、通信インターフェース１４６６と、送受信機１４６８とを含む。モバイルコンピュータデバイス１４５０はまた、付加的な記憶装置を提供するように、マイクロドライブまたは他のデバイス等の記憶デバイスを提供されてもよい。プロセッサ１４５２、メモリ１４６４、ディスプレイ１４５４、通信インターフェース１４６６、および送受信機１４６８のそれぞれは、種々のバスを使用して相互接続され、構成要素のうちのいくつかは、共通マザーボード上に、または適宜他の様式で搭載されてもよい。

プロセッサ１４５２は、メモリ１４６４に記憶された命令を含む、命令をモバイルコンピュータデバイス１４５０内で実行することができる。プロセッサ１４５２は、別個かつ複数のアナログおよびデジタルプロセッサを含む、チップのチップセットとして実装されてもよい。プロセッサ１４５２は、例えば、ユーザインターフェースの制御、モバイルコンピュータデバイス１４５０によって実行されるアプリケーション、およびモバイルコンピュータデバイス１４５０による無線通信等のモバイルコンピュータデバイス１４５０の他の構成要素の協調を提供してもよい。

プロセッサ１４５２は、制御インターフェース１４５８およびディスプレイ１４５４に連結されたディスプレイインターフェース１４５６を通して、ユーザと通信してもよい。ディスプレイ１４５４は、例えば、ＴＦＴ（薄膜トランジスタ液晶ディスプレイ）ディスプレイ、またはＯＬＥＤ（有機発光ダイオード）ディスプレイ、もしくは他の適切なディスプレイ技術であってもよい。ディスプレイインターフェース１４５６は、グラフィカルおよび他の情報をユーザに提示するようにディスプレイ１４５４を駆動するための適切な回路を備えてもよい。制御インターフェース１４５８は、ユーザからコマンドを受信し、それらをプロセッサ１４５２に提出するために変換してもよい。加えて、外部インターフェース１４６２が、他のデバイスとのモバイルコンピュータデバイス１４５０の近距離通信を可能にするよう、プロセッサ１４５２との通信を提供してもよい。外部インターフェース１４６２は、例えば、いくつかの実装では有線通信、または他の実装では無線通信を提供してもよく、複数のインターフェースも使用されてもよい。

メモリ１４６４は、モバイルコンピュータデバイス１４５０内に情報を記憶する。メモリ１４６４は、１つまたは複数のコンピュータ可読媒体、１つまたは複数の揮発性メモリユニット、もしくは１つまたは複数の不揮発性メモリユニットのうちの１つまたはそれを上回るものとして実装することができる。拡張メモリ１４７４もまた、提供され、例えば、ＳＩＭＭ（シングルインラインメモリモジュール）カードインターフェースを含み得る、拡張インターフェース１４７２を通してモバイルコンピュータデバイス１４５０に接続されてもよい。拡張メモリ１４７４は、モバイルコンピュータデバイス１４５０用の余分な記憶空間を提供してもよく、またはモバイルコンピュータデバイス１４５０用のアプリケーションもしくは他の情報も記憶してもよい。具体的には、拡張メモリ１４７４は、上記で説明されるプロセスを実行または補完する命令を含んでもよく、かつ安全な情報も含んでもよい。したがって、例えば、拡張メモリ１４７４は、モバイルコンピュータデバイス１４５０用のセキュリティモジュールとして提供されてもよく、かつモバイルコンピュータデバイス１４５０の安全な使用を可能にする命令でプログラムされてもよい。加えて、ハッキング不可能な様式でＳＩＭＭカード上に識別情報を置くこと等、付加的な情報とともに、安全なアプリケーションがＳＩＭＭカードを介して提供されてもよい。

メモリは、例えば、以下で議論されるようなフラッシュメモリおよび／またはＮＶＲＡＭメモリ（不揮発性ランダムアクセスメモリ）を含んでもよい。いくつかの実装では、命令は、情報キャリアに記憶され、１つまたはそれを上回る処理デバイス（例えば、プロセッサ１４５２）によって実行されたとき、上記で説明されるもの等の１つまたはそれを上回る方法を行う。命令はまた、１つまたはそれを上回るコンピュータもしくは機械可読媒体（例えば、メモリ１４６４、拡張メモリ１４７４、またはプロセッサ１４５２上のメモリ）等の１つまたはそれを上回る記憶デバイスによって記憶されてもよい。いくつかの実装では、命令は、例えば、送受信機１４６８または外部インターフェース１４６２を経由して、伝搬信号の中で受信することができる。

モバイルコンピュータデバイス１４５０は、必要な場合にデジタル信号処理回路を含み得る、通信インターフェース１４６６を通して無線で通信してもよい。通信インターフェース１４６６は、とりわけ、ＧＳＭ（登録商標）音声電話（グローバルシステムフォーモバイルコミュニケーション）、ＳＭＳ（ショートメッセージサービス）、ＥＭＳ（拡張メッセージングサービス）、またはＭＭＳメッセージング（マルチメディアメッセージングサービス）、ＣＤＭＡ（符号分割多重アクセス）、ＴＤＭＡ（時分割多重アクセス）、ＰＤＣ（パーソナルデジタルセルラー）、ＷＣＤＭＡ（登録商標）（広帯域符号分割多重アクセス）、ＣＤＭＡ２０００、またはＧＰＲＳ（汎用パケット無線サービス）等の種々のモードまたはプロトコルの下で通信を提供してもよい。そのような通信は、例えば、高周波を使用して、送受信機１４６８を通して起こってもよい。加えて、短距離通信が、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ^（ＴＭ）、または他の送受信機（図示せず）等を使用して起こってもよい。加えて、ＧＰＳ（全地球測位システム）受信機モジュール１４７０が、モバイルコンピュータデバイス１４５０上で作動するアプリケーションによって適宜使用され得る、付加的なナビゲーションおよび場所関連無線データをモバイルコンピュータデバイス１４５０に提供してもよい。

モバイルコンピュータデバイス１４５０はまた、ユーザから口頭の情報を受信し、それを使用可能なデジタル情報に変換し得る、音声コーデック１４６０を使用して、聞こえるように通信してもよい。音声コーデック１４６０は、同様に、例えば、モバイルコンピュータデバイス１４５０のハンドセットの中で、スピーカ等を通してユーザのための可聴音を生成してもよい。そのような音は、音声電話からの音を含んでもよく、録音された音（例えば、音声メッセージ、音楽ファイル等）を含んでもよく、また、モバイルコンピュータデバイス１４５０上で動作するアプリケーションによって生成される音を含んでもよい。

モバイルコンピュータデバイス１４５０は、図に示されるように、いくつかの異なる形態で実装されてもよい。例えば、それは、携帯電話１４８０として実装されてもよい。それはまた、スマートフォン１４８２、携帯情報端末、または他の類似モバイルデバイスの一部として実装されてもよい。

本明細書で説明されるシステムおよび技法の種々の実装は、デジタル電子回路、集積回路、特別に設計されたＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、および／またはそれらの組み合わせで実現することができる。これらの種々の実装は、専用または汎用であり、記憶システム、少なくとも１つの入力デバイス、および少なくとも１つの出力デバイスからデータおよび命令を受信し、かつそこへデータおよび命令を伝送するように連結され得る、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含む、プログラマブルシステム上で実行可能および／または解釈可能である１つまたはそれを上回るコンピュータプログラムでの実装を含むことができる。

これらのコンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、またはコードとしても知られている）は、プログラマブルプロセッサ用の機械命令を含み、高次手続きおよび／またはオブジェクト指向プログラミング言語で、および／またはアセンブリ／機械言語で実装することができる。本明細書で使用されるように、機械可読媒体およびコンピュータ可読媒体という用語は、機械可読信号として機械命令を受信する機械可読媒体を含む、機械命令および／またはデータをプログラマブルプロセッサに提供するために使用される、任意のコンピュータプログラム製品、装置、および／またはデバイス（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ））を指す。機械可読信号という用語は、機械命令および／またはデータをプログラマブルプロセッサに提供するために使用される、任意の信号を指す。

ユーザとの相互作用を提供するために、本明細書で説明されるシステムおよび技法は、ユーザに情報を表示するための表示デバイス（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）またはＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）と、それによってユーザが入力をコンピュータに提供することができるキーボードおよびポインティングデバイス（例えば、マウスまたはトラックボール）とを有する、コンピュータ上で実装することができる。他の種類のデバイスも、ユーザとの相互作用を提供するために使用することができ、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態の感覚フィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触覚フィードバック）であり得、ユーザからの入力は、音響、発話、または触覚入力を含む、任意の形態で受信することができる。

本明細書で説明されるシステムおよび技法は、（例えば、データサーバとしての）バックエンド構成要素を含む、またはミドルウェア構成要素（例えば、アプリケーションサーバ）を含む、またはフロントエンド構成要素（例えば、グラフィカルユーザインターフェースを有するクライアントコンピュータ、またはそれを通してユーザが本明細書で説明されるシステムおよび技法の実施形態と相互作用することができるウェブブラウザ）を含む、もしくはそのようなバックエンド、ミドルウェア、またはフロントエンド構成要素の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステムで実装することができる。本システムの構成要素は、任意の形態または媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）によって相互接続することができる。通信ネットワークの実施例は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、およびインターネットを含む。

コンピュータシステムは、クライアントおよびサーバを含むことができる。クライアントおよびサーバは、概して、相互から遠隔にあり、典型的には、通信ネットワークを通して相互作用する。クライアントおよびサーバの関係は、それぞれのコンピュータ上で作動し、相互にクライアント・サーバ関係を有する、コンピュータプログラムによって生じる。

本発明は、具体的な好ましい実施形態を参照して、具体的に示され、説明されているが、添付の請求項によって定義されるような本発明の精神および範囲から逸脱することなく、形態および詳細の種々の変更がその中で行われ得ることが、当業者によって理解されるべきである。

Claims (44)

1. サンプルの粒子に対応する質量分析データの自動化された分析のための方法であって、
   （ａ）コンピューティングデバイスのプロセッサによって、十分に高速のレートで誘導結合プラズマ質量分析計（ＩＣＰ−ＭＳ）によって取得されたパルスカウント値のシーケンスにアクセスし、前記サンプル中の検体を含む個々の粒子に対応する少なくとも１つの所与のピークに対して、それぞれが閾値背景強度値を上回る複数のパルスカウント値を生成することと、
   （ｂ）前記プロセッサによって、前記パルスカウント値の第１のアレイから、ピーク信号に対応するパルスカウント値を識別するための閾値を判定し、一連の反復のそれぞれに続く残りのパルスカウント値に基づいて、前記閾値を調節することであって、所与の後続反復はさらに、先行反復におけるピークに対応すると識別されたパルスカウント値を除外し、最終背景閾値が、容認可能公差内の前記閾値の収束に応じて、判定される、ことと、
   （ｃ）前記プロセッサによって、前記パルスカウント値の第１のアレイから、平滑化されたデータアレイを構築し、後続値および先行値の両方より大きくかつ前記最終背景閾値より大きい前記平滑化されたデータアレイの値をピークとして識別することと、
   （ｄ）前記プロセッサによって、前記サンプルに対して識別されたピークのそれぞれに対応するピーク面積強度を識別し、前記プロセッサによって、前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラムを構成することと、
   （ｅ）前記プロセッサによって、前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラムを使用して、（ｉ）前記サンプルに対する粒子質量ヒストグラム、（ｉｉ）前記サンプルに対する粒子サイズヒストグラム、（ｉｉｉ）前記サンプルに対して検出されたピークの数、（ｉｖ）前記サンプルに対する粒子濃度、（ｖ）前記サンプルに対する平均粒子サイズ、（ｖｉ）前記サンプルに対する中央粒子サイズ、（ｖｉｉ）前記サンプルに対する溶解された検体濃度、（ｖｉｉｉ）モード粒子サイズ、および（ｉｘ）粒子サイズ分布の幅の測定値といった（ｉ）〜（ｉｘ）のうちの１つまたは複数を算出することと、
   （ｆ）前記プロセッサによって、ディスプレイ上への提示のために、（ｉ）前記サンプルに対して識別されたピーク、（ｉｉ）前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラム、（ｉｉｉ）前記サンプルに対する粒子質量ヒストグラム、（ｉｖ）前記サンプルに対する粒子サイズヒストグラム、（ｖ）前記サンプルに対して検出されたピークの数、（ｖｉ）前記サンプルに対する粒子濃度、（ｖｉｉ）前記サンプルに対する平均粒子サイズ、（ｖｉｉｉ）前記サンプルに対する中央粒子サイズ、（ｉｘ）前記サンプルに対する溶解された検体濃度、（ｘ）前記モード粒子サイズ、および（ｘｉ）前記粒子サイズ分布の幅の測定値といった（ｉ）〜（ｘｉ）のうちの１つまたは複数のグラフィカルおよび／または英数字表現をレンダリングすることと
   を含む、方法。
2. 前記サンプル中の粒子は、ナノ粒子である、請求項１に記載の方法。
3. 前記サンプル中の粒子は、ミクロ粒子またはセルである、請求項１に記載の方法。
4. 前記パルスカウント値のシーケンスは、前記サンプル中のピークあたり、平均して、２以上のパルスカウント値を含有する、請求項１〜３のいずれか１つに記載の方法。
5. ステップ（ｂ）における少なくとも１回の反復に対する閾値は、前記アレイ内の残りの値の平均に標準偏差の倍数を加えたものとして算出される、請求項１〜４のいずれか１つに記載の方法。
6. 前記平滑化されたデータアレイは、ｘ−点平均化データアレイであり、ステップ（ｃ）はさらに、前記識別されたピークの位置をピーク位置アレイ内に記憶することと、１つまたは複数の付加的ｘ−値を用いて、ステップ（ｃ）を繰り返すことと、容認可能ｘ−値に収束させることとを含む、請求項１〜５のいずれか１つに記載の方法。
7. 前記平滑化されたデータアレイは、ｘ−点平均化データアレイであり、ステップ（ｃ）は、
   前記ｘ−点平均化データアレイを構築し、平滑化されたデータを生成することを含み、ｘは、所定の整数であり、ステップ（ｃ）はさらに、
   前記ｘ−点平均化データアレイを使用して、前記パルスカウント値の第１のアレイ内の識別されたピークあたりのパルスカウント値の平均数を識別することと、
   次いで、前記パルスカウント値の第１のアレイから、ｘ’−点平均化データアレイを構築し、後続平均化値および先行平均化値の両方より大きくかつ前記最終背景閾値より大きい前記ｘ’−点平均化データアレイの値をピークとして識別することであって、ｘ’は、前記ｘ−点平均化データアレイを使用して識別されたピークあたりのパルスカウント値の平均数から判定される、ことと、
   次いで、ステップ（ｄ）に進み、前記ｘ’−点平均化データアレイを使用して識別されたピークのそれぞれに対応する前記ピーク面積強度を識別することと
   を含む、請求項１〜６のいずれか１つに記載の方法。
8. ステップ（ｅ）は、前記プロセッサによって、前記サンプルに対する輸送効率値、前記検体に対する溶解溶液較正値、ならびに前記ＩＣＰ−ＭＳ内の前記サンプルに対する滞留時間および流率を使用して、前記サンプルに対する質量流束較正値を構成することを含む、請求項１〜７のいずれか１つに記載の方法。
9. ステップ（ｅ）はさらに、（ｉ）前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラム、（ｉｉ）前記サンプルに対する質量流束較正値、（ｉｉｉ）前記検体である前記粒子の質量分率、（ｉｖ）イオン化効率、（ｖ）前記粒子の判定されたまたは既知の形状、および（ｖｉ）前記粒子の判定されたまたは既知の密度を使用して、前記サンプルに対する粒子サイズヒストグラムを算出することを含む、請求項８に記載の方法。
10. ステップ（ｅ）は、前記プロセッサによって、（ｉ）既知のサイズおよび前記サンプルの粒子と同一組成を有する標準粒子のＩＣＰ−ＭＳ行程から生成された強度ヒストグラムから判定される最も一般的な強度、（ｉｉ）前記標準粒子の判定されたまたは既知の形状、および（ｉｉｉ）前記標準粒子の判定されたまたは既知の密度を使用して、前記サンプルに対する強度対質量較正値を判定することを含む、請求項１〜９のいずれか１つに記載の方法。
11. ステップ（ｅ）はさらに、（ｉ）前記サンプルに対する強度対質量較正値、（ｉｉ）前記検体である前記粒子の質量分率、および（ｉｉｉ）イオン化効率を使用して、前記サンプルに対する粒子質量ヒストグラムを算出することを含む、請求項１０に記載の方法。
12. パルスカウント毎の滞留時間は、１０ミリ秒以下、１ミリ秒以下、５００マイクロ秒以下、２００マイクロ秒以下、１００マイクロ秒以下、５０マイクロ秒以下、または１０マイクロ秒以下である、請求項１〜１１のいずれか１つに記載の方法。
13. パルスカウント毎の滞留時間は、１０マイクロ秒〜５００マイクロ秒または１０マイクロ秒〜２００マイクロ秒の値である、請求項１〜１２のいずれか１つに記載の方法。
14. 前記サンプルに対する沈降時間は、２００マイクロ秒以下、１００マイクロ秒以下、または５０マイクロ秒以下、１０マイクロ秒以下、５マイクロ秒以下、３マイクロ秒以下、２マイクロ秒以下、１マイクロ秒以下、０．５マイクロ秒以下、０．１マイクロ秒以下、またはゼロである、請求項１〜１３のいずれか１つに記載の方法。
15. 前記サンプルの粒子は、少なくとも１つの金属元素（検体）を含む、請求項１〜１４のいずれか１つに記載の方法。
16. 前記サンプルの粒子は、Ｌｉ、Ｂｅ、Ｂ、Ｎａ、Ｍｇ、Ａｌ、Ｓｉ、Ｐ、Ｓ、Ｃｌ、Ａｒ、Ｋ、Ｃａ、Ｓｃ、Ｔｉ、Ｖ、Ｃｒ、Ｍｎ、Ｆｅ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｃｕ、Ｚｎ、Ｇａ、Ｇｅ、Ａｓ、Ｓｅ、Ｂｒ、Ｋｒ、Ｒｂ、Ｓｒ、Ｙ、Ｚｒ、Ｎｂ、Ｍｏ、Ｔｃ、Ｒｕ、Ｒｈ、Ｐｄ、Ａｇ、Ｃｄ、Ｉｎ、Ｓｎ、Ｓｂ、Ｔｅ、Ｉ、Ｘｅ、Ｃｓ、Ｂａ、Ｌａ、Ｈｆ、Ｔａ、Ｗ、Ｒｅ、Ｏｓ、Ｉｒ、Ｐｔ、Ａｕ、Ｈｇ、Ｔｌ、Ｐｂ、Ｂｉ、Ｃｅ、Ｐｒ、Ｎｄ、Ｓｍ、Ｅｕ、Ｇｄ、Ｔｂ、Ｄｙ、Ｈｏ、Ｅｒ、Ｔｍ、Ｙｂ、Ｌｕ、Ｔｈ、Ｐａ、およびＵから成る群から選択される、少なくとも１つの要素（検体）を含む、請求項１〜１５のいずれか１つに記載の方法。
17. 前記サンプルの粒子は全て、実質的に同一組成を有する、請求項１〜１６のいずれか１つに記載の方法。
18. 前記ＩＣＰ−ＭＳを使用して、前記パルスカウント値のシーケンスを取得するステップをさらに含む、請求項１〜１７のいずれか１つに記載の方法。
19. ステップ（ｆ）においてレンダリングされた（ｉ）〜（ｘｉ）のうちの１つまたは複数のグラフィカルおよび／または英数字表現を表示するステップをさらに含む、請求項１〜１８のいずれか１つに記載の方法。
20. 前記ＩＣＰ−ＭＳによって取得されたパルスカウント値は、前記パルスカウント値の第１のアレイに入力され（またはそれと見なされ）てステップ（ｂ）に進む前に、前記プロセッサによってフィルタ処理および／または正規化される、請求項１〜１９のいずれか１つに記載の方法。
21. サンプルの粒子に対応する質量分析データの自動化された分析のためのシステムであって、
    プロセッサと、
    メモリと
    を備え、前記メモリは、命令を備え、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
    （ａ）十分に高速のレートで誘導結合プラズマ質量分析計（ＩＣＰ−ＭＳ）によって取得されたパルスカウント値のシーケンスにアクセスし、前記サンプル中の検体を含む個々の粒子に対応する少なくとも１つの所与のピークに対して、それぞれが閾値背景強度値を上回る複数のパルスカウント値を生成することと、
    （ｂ）前記パルスカウント値の第１のアレイから、ピーク信号に対応するパルスカウント値を識別するための閾値を判定し、一連の反復のそれぞれに続く残りのパルスカウント値に基づいて、前記閾値を調節することであって、所与の後続反復はさらに、先行反復におけるピークに対応すると識別されたパルスカウント値を除外し、最終背景閾値が、容認可能公差内の前記閾値の収束に応じて、判定される、ことと、
    （ｃ）前記パルスカウント値の第１のアレイから、平滑化されたデータアレイを構築し、後続値および先行値の両方より大きくかつ前記最終背景閾値より大きい前記平滑化されたデータアレイの値をピークとして識別することと、
    （ｄ）前記サンプルに対して識別されたピークのそれぞれに対応するピーク面積強度を識別し、前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラムを構成することと、
    （ｅ）前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラムを使用して、（ｉ）前記サンプルに対する粒子質量ヒストグラム、（ｉｉ）前記サンプルに対する粒子サイズヒストグラム、（ｉｉｉ）前記サンプルに対して検出されたピークの数、（ｉｖ）前記サンプルに対する粒子濃度、（ｖ）前記サンプルに対する平均粒子サイズ、（ｖｉ）前記サンプルに対する中央粒子サイズ、（ｖｉｉ）前記サンプルに対する溶解された検体濃度、（ｖｉｉｉ）モード粒子サイズ、および（ｉｘ）粒子サイズ分布の幅の測定値といった（ｉ）〜（ｉｘ）のうちの１つまたは複数を算出することと、
    （ｆ）ディスプレイ上への提示のために、（ｉ）前記サンプルに対して識別されたピーク、（ｉｉ）前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラム、（ｉｉｉ）前記サンプルに対する粒子質量ヒストグラム、（ｉｖ）前記サンプルに対する粒子サイズヒストグラム、（ｖ）前記サンプルに対して検出されたピークの数、（ｖｉ）前記サンプルに対する粒子濃度、（ｖｉｉ）前記サンプルに対する平均粒子サイズ、（ｖｉｉｉ）前記サンプルに対する中央粒子サイズ、（ｉｘ）前記サンプルに対する溶解された検体濃度、（ｘ）前記モード粒子サイズ、および（ｘｉ）前記粒子サイズ分布の幅の測定値といった（ｉ）〜（ｘｉ）のうちの１つまたは複数のグラフィカルおよび／または英数字表現をレンダリングすることと
    を行わせる、システム。
22. 前記サンプルに対する前記パルスカウント値のシーケンスを取得するために前記ＩＣＰ−ＭＳをさらに備える、請求項２１に記載のシステム。
23. 前記ＩＣＰ−ＭＳは、サンプル導入システムと、大気圧イオン源としての役割を果たす、アルゴンプラズマを発生させるためのＩＣＰトーチおよびＲＦコイルと、前記大気圧ＩＣＰイオン源を高真空質量分析計に連結するインターフェースと、イオン光学、四重極、および検出器のための高真空を提供する、真空システムと、前記質量分析計に先行し、達成可能検出限界を低下させ得る干渉を除去するように構成される、衝突／反応セルと、中性種および光子が前記イオンビームから廃棄されることを保証しながら、所望のイオンを前記四重極の中に誘導する、前記イオン光学と、イオンをその質量／電荷比（ｍ／ｚ）によって分類するための質量フィルタとして作用する、質量分析計と、前記四重極から退出する個々のイオンをカウントする、検出器と、機器制御の側面ならびに最終濃度結果を得る際に使用するためのデータ取得および処理を制御する、データ取扱およびシステムコントローラであって、前記プロセッサは、前記データ取扱およびシステムコントローラの一部である、データ取扱およびシステムコントローラとを備える、請求項２２に記載のシステム。
24. 前記メモリは、命令を備え、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、請求項１〜２０のいずれか１つに記載の方法を行わせる、請求項２１〜２３のいずれか１つに記載のシステム。
25. 命令が記憶された非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
    （ａ）十分に高速のレートで誘導結合プラズマ質量分析計（ＩＣＰ−ＭＳ）によって取得されたパルスカウント値のシーケンスにアクセスし、サンプル中の検体を含む個々の粒子に対応する少なくとも１つの所与のピークに対して、それぞれが閾値背景強度値を上回る複数のパルスカウント値を生成することと、
    （ｂ）前記パルスカウント値の第１のアレイから、ピーク信号に対応するパルスカウント値を識別するための閾値を判定し、一連の反復のそれぞれに続く残りのパルスカウント値に基づいて、前記閾値を調節することであって、所与の後続反復はさらに、先行反復におけるピークに対応すると識別されたパルスカウント値を除外し、最終背景閾値が、容認可能公差内の前記閾値の収束に応じて、判定される、ことと、
    （ｃ）前記パルスカウント値の第１のアレイから、平滑化されたデータアレイを構築し、後続値および先行値の両方より大きくかつ前記最終背景閾値より大きい前記平滑化されたデータアレイの値をピークとして識別することと、
    （ｄ）前記サンプルに対して識別されたピークのそれぞれに対応するピーク面積強度を識別し、前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラムを構成することと、
    （ｅ）前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラムを使用して、（ｉ）前記サンプルに対する粒子質量ヒストグラム、（ｉｉ）前記サンプルに対する粒子サイズヒストグラム、（ｉｉｉ）前記サンプルに対して検出されたピークの数、（ｉｖ）前記サンプルに対する粒子濃度、（ｖ）前記サンプルに対する平均粒子サイズ、（ｖｉ）前記サンプルに対する中央粒子サイズ、（ｖｉｉ）前記サンプルに対する溶解された検体濃度、（ｖｉｉｉ）モード粒子サイズ、および（ｉｘ）粒子サイズ分布の幅の測定値といった（ｉ）〜（ｉｘ）のうちの１つまたは複数を算出することと、
    （ｆ）ディスプレイ上への提示のために、（ｉ）前記サンプルに対して識別されたピーク、（ｉｉ）前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラム、（ｉｉｉ）前記サンプルに対する粒子質量ヒストグラム、（ｉｖ）前記サンプルに対する粒子サイズヒストグラム、（ｖ）前記サンプルに対して検出されたピークの数、（ｖｉ）前記サンプルに対する粒子濃度、（ｖｉｉ）前記サンプルに対する平均粒子サイズ、（ｖｉｉｉ）前記サンプルに対する中央粒子サイズ、（ｉｘ）前記サンプルに対する溶解された検体濃度、（ｘ）前記モード粒子サイズ、および（ｘｉ）前記粒子サイズ分布の幅の測定値といった（ｉ）〜（ｘｉ）のうちの１つまたは複数のグラフィカルおよび／または英数字表現をレンダリングすることと
    を行わせる、非一過性コンピュータ可読媒体。
26. 前記サンプル中の粒子は、ナノ粒子である、請求項２５に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
27. 前記サンプル中の粒子は、ミクロ粒子またはセルである、請求項２５に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
28. 前記パルスカウント値のシーケンスは、前記サンプル中のピークあたり、平均して、２以上のパルスカウント値を含有する、請求項２５〜２７のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
29. ステップ（ｂ）における少なくとも１回の反復に対する閾値は、前記アレイ内の残りの値の平均に標準偏差の倍数を加えたものとして算出される、請求項２５〜２８のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
30. 前記平滑化されたデータアレイは、ｘ−点平均化データアレイであり、ステップ（ｃ）において、前記命令は、プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、前記識別されたピークの位置をピーク位置アレイ内に記憶することと、随意に、１つまたは複数の付加的ｘ−値を用いてステップ（ｃ）を繰り返すことと、随意に、容認可能ｘ−値に収束させることとを行わせる、請求項２５〜２９のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
31. 前記平滑化されたデータアレイは、ｘ−点平均化データアレイであり、ステップ（ｃ）において、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
    前記ｘ−点平均化データアレイを構築し、平滑化されたデータを生成することであって、ｘは、所定の整数である、ことと、
    前記ｘ−点平均化データアレイを使用して、前記パルスカウント値の第１のアレイ内の識別されたピークあたりのパルスカウント値の平均数を識別することと、
    次いで、前記パルスカウント値の第１のアレイから、ｘ’−点平均化データアレイを構築し、後続平均化値および先行平均化値の両方より大きくかつ前記最終背景閾値より大きい前記ｘ’−点平均化データアレイの値をピークとして識別することであって、ｘ’は、前記ｘ−点平均化データアレイを使用して識別されたピークあたりのパルスカウント値の平均数から判定される、ことと、
    次いで、ステップ（ｄ）に進み、前記ｘ’−点平均化データアレイを使用して識別されたピークのそれぞれに対応する前記ピーク面積強度を識別することと
    を行わせる、請求項２５〜３０のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
32. ステップ（ｅ）において、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、前記サンプルに対する輸送効率値、前記検体に対する溶解溶液較正値、ならびに前記ＩＣＰ−ＭＳ内の前記サンプルに対する滞留時間および流率を使用して、前記サンプルに対する質量流束較正値を構成させる、請求項２５〜３１のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
33. ステップ（ｅ）において、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、（ｉ）前記サンプルに対するピーク面積強度のヒストグラム、（ｉｉ）前記サンプルに対する質量流束較正値、（ｉｉｉ）前記検体である前記粒子の質量分率、（ｉｖ）イオン化効率、（ｖ）前記粒子の判定されたまたは既知の形状、および（ｖｉ）前記粒子の判定されたまたは既知の密度を使用して、前記サンプルに対する粒子サイズヒストグラムを算出させる、請求項３２に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
34. ステップ（ｅ）において、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、（ｉ）既知のサイズおよび前記サンプルの粒子と同一組成を有する標準粒子のＩＣＰ−ＭＳ行程から生成された強度ヒストグラムから判定される最も一般的な強度、（ｉｉ）前記標準粒子の判定されたまたは既知の形状、および（ｉｉｉ）前記標準粒子の判定されたまたは既知の密度を使用して、前記サンプルに対する強度対質量較正値を判定させる、請求項２５〜３３のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
35. ステップ（ｅ）において、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、（ｉ）前記サンプルに対する強度対質量較正値、（ｉｉ）前記検体である前記粒子の質量分率、および（ｉｉｉ）イオン化効率を使用して、前記サンプルに対する粒子質量ヒストグラムを算出させる、請求項３４に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
36. パルスカウント毎の滞留時間は、１０ミリ秒以下、１ミリ秒以下、５００マイクロ秒以下、２００マイクロ秒以下、１００マイクロ秒以下、５０マイクロ秒以下、または１０マイクロ秒以下である、請求項２５〜３５のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
37. パルスカウント毎の滞留時間は、１０マイクロ秒〜５００マイクロ秒または１０マイクロ秒〜２００マイクロ秒の値である、請求項２５〜３６のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
38. 前記サンプルに対する沈降時間は、２００マイクロ秒以下、１００マイクロ秒以下、または５０マイクロ秒以下、１０マイクロ秒以下、５マイクロ秒以下、３マイクロ秒以下、２マイクロ秒以下、１マイクロ秒以下、０．５マイクロ秒以下、０．１マイクロ秒以下、またはゼロである、請求項２５〜３７のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
39. 前記サンプルの粒子は、少なくとも１つの金属元素（検体）を含む、請求項２５〜３８のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
40. 前記サンプルの粒子は、Ｌｉ、Ｂｅ、Ｂ、Ｎａ、Ｍｇ、Ａｌ、Ｓｉ、Ｐ、Ｓ、Ｃｌ、Ａｒ、Ｋ、Ｃａ、Ｓｃ、Ｔｉ、Ｖ、Ｃｒ、Ｍｎ、Ｆｅ、Ｃｏ、Ｎｉ、Ｃｕ、Ｚｎ、Ｇａ、Ｇｅ、Ａｓ、Ｓｅ、Ｂｒ、Ｋｒ、Ｒｂ、Ｓｒ、Ｙ、Ｚｒ、Ｎｂ、Ｍｏ、Ｔｃ、Ｒｕ、Ｒｈ、Ｐｄ、Ａｇ、Ｃｄ、Ｉｎ、Ｓｎ、Ｓｂ、Ｔｅ、Ｉ、Ｘｅ、Ｃｓ、Ｂａ、Ｌａ、Ｈｆ、Ｔａ、Ｗ、Ｒｅ、Ｏｓ、Ｉｒ、Ｐｔ、Ａｕ、Ｈｇ、Ｔｌ、Ｐｂ、Ｂｉ、Ｃｅ、Ｐｒ、Ｎｄ、Ｓｍ、Ｅｕ、Ｇｄ、Ｔｂ、Ｄｙ、Ｈｏ、Ｅｒ、Ｔｍ、Ｙｂ、Ｌｕ、Ｔｈ、Ｐａ、およびＵから成る群から選択される、少なくとも１つの要素（検体）を含む、請求項２５〜３９のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
41. 前記サンプルの粒子は全て、実質的に同一組成を有する、請求項２５〜４０のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
42. 前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、前記ＩＣＰ−ＭＳを使用して、前記パルスカウント値のシーケンスを取得させる、請求項２５〜４１のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
43. 前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、前記ステップ（ｆ）においてレンダリングされた（ｉ）〜（ｘｉ）のうちの１つまたは複数のグラフィカルおよび／または英数字表現を表示させる、請求項２５〜４２のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
44. 前記ＩＣＰ−ＭＳによって取得されたパルスカウント値は、前記パルスカウント値の第１のアレイに入力され（またはそれと見なされ）てステップ（ｂ）に進む前に、前記プロセッサによってフィルタ処理および／または正規化される、請求項２５〜４３のいずれか１つに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。