JP7363675B2 - イメージング質量分析装置、及びイメージング質量分析方法 - Google Patents
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Description
目的試料上の測定領域内に設定された複数の微小領域それぞれについて質量分析を実行する測定部と、
前記測定部で得られた微小領域毎の質量分析データに対し、多様体学習を利用した非線形次元削減法による処理を行い、質量電荷比値の数に相当する次元を3次元に削減した微小領域毎のデータを得る次元削減処理部と、
前記3次元の各次元を軸とし各軸に三原色をそれぞれ割り当てた3次元空間に、前記次元削減処理部での次元削減後の微小領域毎のデータに対応する点を配置することでその点の色をそれぞれ決定する表示色決定部と、
前記3次元空間内の各点に与えられた色を有する画素を、その各点に対応する微小領域の前記測定領域内での位置に応じて2次元上に配置することにより、該測定領域又はその中の一部の領域に対応するセグメンテーション画像を作成するセグメンテーション画像作成部と、
を備える。
目的試料上の測定領域内に設定された複数の微小領域それぞれについて質量分析を実行する測定ステップと、
前記測定ステップにおいて得られた微小領域毎の質量分析データに対し、多様体学習を利用した非線形次元削減法による処理を行い、質量電荷比値の数に相当する次元を3次元に削減した微小領域毎のデータを得る次元削減処理ステップと、
前記3次元の各次元を軸とし各軸に三原色をそれぞれ割り当てた3次元空間に、前記次元削減処理ステップにおける次元削減後の微小領域毎のデータに対応する点を配置することでその点の色をそれぞれ決定する表示色決定ステップと、
前記3次元空間内の各点に与えられた色を有する画素を、その各点に対応する微小領域の前記測定領域内での位置に応じて2次元上に配置することにより、該測定領域又はその中の一部の領域に対応するセグメンテーション画像を作成するセグメンテーション画像作成ステップと、
を有する。
図1は、本実施形態のイメージング質量分析装置の概略ブロック構成図である。
図1に示すように、本実施形態のイメージング質量分析装置は、イメージング質量分析部1と、データ処理部2と、入力部3と、表示部4と、を含む。
本実施形態のイメージング質量分析装置における解析処理の手順を、図2及び図3を参照しつつ説明する。図2は解析処理の手順を示すフローチャート、図3は解析処理を説明するための概略図である。
イメージング質量分析部1による測定対象は、例えば、実験動物の脳や内臓などの生体組織が薄くスライスされた切片試料である。該試料は試料プレート上に載せられ、その表面にマトリックスが塗布されてイメージング質量分析部1の所定位置にセットされる。
なお、通常の質量分析ではなく、特定の質量電荷比を有する又は質量電荷比範囲に含まれるイオンをプリカーサイオンとしたMS/MS分析やnが3以上のMSn分析を行ってプロダクトイオンスペクトルデータを取得してもよい。
以下、セグメンテーション画像解析処理部26により実施される解析処理の例を説明する。
上記実施形態の説明では、測定領域全体のMSイメージングデータに基いて次元削減を行い疑似カラー3次元分布画像を作成しているが、測定領域の中で特定のROIに含まれるMSイメージングデータについて同様の処理を実施してもよい。
その場合でも、それぞれ異なる試料についてのMSイメージングデータに対する次元削減後のデータに対し、共通の色を使用して、3次元分布画像やセグメンテーション画像を作成するとよい。
(1)セグメンテーションの数(セグメンテーション画像上の色の数)を容易に変更することができる。
K-means等の他の手法でセグメンテーションを行った場合、セグメンテーションの数を変更する際には計算をやり直す必要があり、その分時間が掛かってしまう。それに対し、上記方法であれば、三つの軸に割り当てる色の輝度の階調や方向を変更するだけで色やその数を容易に変更することができる。次元削減の計算をやり直す必要がないので、時間は大幅に短くて済む。
これによって、例えば上述したように疑似カラー3次元分布画像上でデータ点を選択してROI画像を作成する等の操作を行うことができる。また、3次元分布画像上でデータ点を操作して、具体的には例えばデータ点を選択して色を変更したり、特定のデータ点を削除したりして、その結果を2次元のセグメンテーション画像上に反映させたり、その逆の操作を行ったりすることが可能である。
上述した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
目的試料上の測定領域内に設定された複数の微小領域それぞれについて質量分析を実行する測定部と、
前記測定部で得られた微小領域毎の質量分析データに対し、多様体学習を利用した非線形次元削減法による処理を行い、質量電荷比値の数に相当する次元を3次元に削減した微小領域毎のデータを得る次元削減処理部と、
前記3次元の各次元を軸とし各軸に三原色をそれぞれ割り当てた3次元空間に、前記次元削減処理部での次元削減後の微小領域毎のデータに対応する点を配置することでその点の色をそれぞれ決定する表示色決定部と、
前記3次元空間内の各点に与えられた色を有する画素を、その各点に対応する微小領域の前記測定領域内での位置に応じて2次元上に配置することにより、該測定領域又はその中の一部の領域に対応するセグメンテーション画像を作成するセグメンテーション画像作成部と、
を備える。
目的試料上の測定領域内に設定された複数の微小領域それぞれについて質量分析を実行する測定ステップと、
前記測定ステップにおいて得られた微小領域毎の質量分析データに対し、多様体学習を利用した非線形次元削減法による処理を行い、質量電荷比値の数に相当する次元を3次元に削減した微小領域毎のデータを得る次元削減処理ステップと、
前記3次元の各次元を軸とし各軸に三原色をそれぞれ割り当てた3次元空間に、前記次元削減処理ステップにおける次元削減後の微小領域毎のデータに対応する点を配置することでその点の色をそれぞれ決定する表示色決定ステップと、
前記3次元空間内の各点に与えられた色を有する画素を、その各点に対応する微小領域の前記測定領域内での位置に応じて2次元上に配置することにより、該測定領域又はその中の一部の領域に対応するセグメンテーション画像を作成するセグメンテーション画像作成ステップと、
を有する。
前記表示色決定部で決定された色を有する各点が3次元空間内に配置された3次元分布画像を作成して表示部に表示する3次元画像表示処理部と、
表示された前記3次元分布画像上で、一又は複数の点の選択をユーザーに行わせる点選択操作部と、
前記点選択操作部で選択された一又は複数の点に対応する微小領域が占める又は該微小領域を中心とする集合であると推定される領域を明示する2次元画像を作成して表示部に表示する2次元画像表示処理部と、
をさらに備えるものとすることができる。
前記表示色決定ステップにおいて決定された色を有する各点が3次元空間内に配置された3次元分布画像を作成して表示部に表示する3次元画像表示ステップと、
表示された前記3次元分布画像上で、一又は複数の点の選択をユーザーに行わせる点選択操作ステップと、
前記点選択操作ステップにおいて選択された一又は複数の点に対応する微小領域が占める又は該微小領域を中心とする集合であると推定される領域を明示する2次元画像を作成して表示部に表示する2次元画像表示ステップと、
をさらに有するものとすることができる。
2…データ処理部
21…データ格納部
22…データ行列作成部
23…非線形次元削減処理部
24…疑似カラー3次元分布画像作成部
25…セグメンテーション画像作成部
26…セグメンテーション画像解析処理部
27…表示処理部
3…入力部
4…表示部
Claims (10)
- 目的試料上の測定領域内に設定された複数の微小領域それぞれについて質量分析を実行する測定部と、
前記測定部で得られた微小領域毎の質量分析データに対し、多様体学習を利用した非線形次元削減法による処理を行い、質量電荷比値の数に相当する次元を3次元に削減した微小領域毎のデータを得る次元削減処理部と、
前記3次元の各次元を軸とし各軸に三原色をそれぞれ割り当てた3次元空間に、前記次元削減処理部での次元削減後の微小領域毎のデータに対応する点を配置することでその点の色をそれぞれ決定する表示色決定部と、
前記3次元空間内の各点に与えられた色を有する画素を、その各点に対応する微小領域の前記測定領域内での位置に応じて2次元上に配置することにより、該測定領域又はその中の一部の領域に対応するセグメンテーション画像を作成するセグメンテーション画像作成部と、
を備えるイメージング質量分析装置。 - 前記非線形次元削減法はUMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection for dimension reduction)に基く方法である、請求項1に記載のイメージング質量分析装置。
- 前記表示色決定部で決定された色を有する各点が3次元空間内に配置された3次元分布画像を作成して表示部に表示する3次元画像表示処理部と、
表示された前記3次元分布画像上で、一又は複数の点の選択をユーザーに行わせる点選択操作部と、
前記点選択操作部で選択された一又は複数の点に対応する微小領域が占める又は該微小領域を中心とする集合であると推定される領域を明示する2次元画像を作成して表示部に表示する2次元画像表示処理部と、
をさらに備える、請求項1又は2に記載のイメージング質量分析装置。
- 複数の試料について前記測定部でそれぞれ得られたデータに基いて作成された複数のセグメンテーション画像を、表示部の同一画面上に表示するセグメンテーション画像表示処理部、をさらに備える、請求項1~3のいずれか1項に記載のイメージング質量分析装置。
- 複数の試料について前記測定部でそれぞれ得られたデータに基いて作成された複数のセグメンテーション画像について、該複数のセグメンテーション画像からそれぞれ得られる情報に関して所定の統計解析を行う統計解析処理部、をさらに備える、請求項1~4のいずれか1項に記載のイメージング質量分析装置。
- 目的試料上の測定領域内に設定された複数の微小領域それぞれについて質量分析を実行する測定ステップと、
前記測定ステップにおいて得られた微小領域毎の質量分析データに対し、多様体学習を利用した非線形次元削減法による処理を行い、質量電荷比値の数に相当する次元を3次元に削減した微小領域毎のデータを得る次元削減処理ステップと、
前記3次元の各次元を軸とし各軸に三原色をそれぞれ割り当てた3次元空間に、前記次元削減処理ステップにおける次元削減後の微小領域毎のデータに対応する点を配置することでその点の色をそれぞれ決定する表示色決定ステップと、
前記3次元空間内の各点に与えられた色を有する画素を、その各点に対応する微小領域の前記測定領域内での位置に応じて2次元上に配置することにより、該測定領域又はその中の一部の領域に対応するセグメンテーション画像を作成するセグメンテーション画像作成ステップと、
を有するイメージング質量分析方法。 - 前記非線形次元削減法はUMAPに基く方法である、請求項6に記載のイメージング質量分析方法。
- 前記表示色決定ステップにおいて決定された色を有する各点が3次元空間内に配置された3次元分布画像を作成して表示部に表示する3次元画像表示ステップと、
表示された前記3次元分布画像上で、一又は複数の点の選択をユーザーに行わせる点選択操作ステップと、
前記点選択操作ステップにおいて選択された一又は複数の点に対応する微小領域が占める又は該微小領域を中心とする集合であると推定される領域を明示する2次元画像を作成して表示部に表示する2次元画像表示ステップと、
をさらに有する、請求項6又は7に記載のイメージング質量分析方法。
- 複数の試料について前記測定ステップにおいてそれぞれ得られたデータに基いて作成された複数のセグメンテーション画像を、表示部の同一画面上に表示するセグメンテーション画像表示ステップ、をさらに有する、請求項6~8のいずれか1項に記載のイメージング質量分析方法。
- 複数の試料について前記測定ステップにおいてそれぞれ得られたデータに基いて作成された複数のセグメンテーション画像について、該複数のセグメンテーション画像からそれぞれ得られる情報に関して所定の統計解析を行う統計解析ステップ、をさらに有する、請求項6~9のいずれか1項に記載のイメージング質量分析方法。
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