JPH09184761A - Method for calculating coincidence of two spectra - Google Patents
Method for calculating coincidence of two spectraInfo
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- JPH09184761A JPH09184761A JP7354451A JP35445195A JPH09184761A JP H09184761 A JPH09184761 A JP H09184761A JP 7354451 A JP7354451 A JP 7354451A JP 35445195 A JP35445195 A JP 35445195A JP H09184761 A JPH09184761 A JP H09184761A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】この発明は、吸収法や発光法
あるいは蛍光法などによって得られるスペクトルを、既
知のスペクトルと比較し、両スペクトルの一致度を算出
する方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method of comparing a spectrum obtained by an absorption method, a light emission method, a fluorescence method or the like with a known spectrum to calculate the degree of coincidence between the two spectra.
【０００２】近時、医薬品の確認試験にＦＴ−ＩＲ（フ
ーリエ変換赤外分光光度計）が用いられるようになって
きており、構造が類似した医薬品を判別するのに、対象
となる医薬品の測定スペクトルと、予め測定された標準
スペクトルとを照合し、その一致する度合いを算出する
ようにしている。Recently, FT-IR (Fourier Transform Infrared Spectrophotometer) has come to be used for confirmation test of medicines, and in order to discriminate medicines having a similar structure, measurement of the medicines to be measured. The spectrum and the standard spectrum measured in advance are collated, and the degree of coincidence is calculated.
【０００３】[0003]
【従来の技術】例えば、二つの吸光度スペクトルの一致
度を算出する従来の手法として、 二つのスペクトルを０〜１の間で正規化し、対応す
るデータ点における吸光度データの差を加算し、これを
データ点数で割算して得られる値から１を引いて１００
を乗じて％表示する方法や、 予め一方のスペクトルの特定ピークを指定してお
き、そのピーク付近のデータ点の吸光度データを、両ス
ペクトルの同一波長のもので縦軸−横軸にプロットし、
それらデータの散布図の相関係数から一致度を求める方
法、などがある。2. Description of the Related Art For example, as a conventional method for calculating the degree of coincidence between two absorbance spectra, the two spectra are normalized between 0 and 1 and the difference between the absorbance data at corresponding data points is added. 100 is obtained by subtracting 1 from the value obtained by dividing by the number of data points.
Method of multiplying by% and specifying a specific peak of one spectrum in advance, absorbance data of data points near that peak are plotted on the vertical axis-horizontal axis with the same wavelength of both spectra,
There is a method of obtaining the degree of coincidence from the correlation coefficient of the scatter plot of those data.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記
の手法においては、ベースラインも処理されるため、こ
のベースラインが傾いていたり、曲がっているような場
合、精度よく一致度を求められないといった不都合があ
る。また、上記の手法は、精度の点では問題がない
が、予めピーク位置を指定しなければならないととも
に、特定ピークによる一致度であり、スペクトル全体に
基づくものでないといった欠点がある。However, in the above method, since the baseline is also processed, if the baseline is tilted or bent, the degree of coincidence cannot be obtained accurately. There is. Further, although the above method has no problem in terms of accuracy, it has the drawback that the peak position must be specified in advance and the degree of coincidence due to a specific peak is not based on the entire spectrum.
【０００５】この発明は、上述の事柄に留意してなされ
たもので、その目的は、ピーク位置を予め指定しなくて
も、２つのスペクトルの一致度を精度よく、簡単に算出
することができる方法を提供することである。The present invention has been made in view of the above matters, and an object thereof is to accurately and easily calculate the degree of coincidence between two spectra without specifying a peak position in advance. Is to provide a method.
【０００６】[0006]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、この発明の一つの方法は、既知スペクトルと未知ス
ペクトルとの一致度を算出する方法において、既知スペ
クトルを微分し、そのときに得られる微分スペクトルか
らピーク位置を見出し、このピーク位置における既知ス
ペクトルおよび未知スペクトルのデータの相関をとり、
その相関係数に基づいて既知スペクトルに対する未知ス
ペクトルの一致度を算出するようにしている。To achieve the above object, one method of the present invention is a method of calculating the degree of coincidence between a known spectrum and an unknown spectrum, which is obtained by differentiating the known spectrum. Find the peak position from the differential spectrum, take the correlation of the data of the known spectrum and the unknown spectrum at this peak position,
The degree of coincidence of the unknown spectrum with the known spectrum is calculated based on the correlation coefficient.
【０００７】この発明の他の方法は、既知スペクトルと
未知スペクトルとの一致度を算出する方法において、両
スペクトルをそれぞれ微分し、既知スペクトルを微分し
て得られる微分スペクトルからピーク位置を見出し、こ
のピーク位置における既知スペクトルおよび未知スペク
トルの微分値データの相関をとり、その相関係数に基づ
いて既知スペクトルに対する未知スペクトルの一致度を
算出するようにしている。Another method of the present invention is a method of calculating the degree of coincidence between a known spectrum and an unknown spectrum, where both spectra are differentiated and the peak position is found from the differential spectrum obtained by differentiating the known spectrum. The correlation of the differential value data of the known spectrum and the unknown spectrum at the peak position is obtained, and the degree of coincidence of the unknown spectrum with the known spectrum is calculated based on the correlation coefficient.
【０００８】上記いずれの方法においても、ピーク位置
を予め指定する必要がなく、その手間を省くことができ
るとともに、スペクトル全体を一致度を算出しているの
で、精度よく一致度を算出することができる。In any of the above-mentioned methods, it is not necessary to specify the peak position in advance, the labor can be saved, and the degree of coincidence of the entire spectrum is calculated, so that the degree of coincidence can be calculated accurately. it can.
【０００９】[0009]
【発明の実施の形態】以下、この発明の好ましい実施例
を、図を参照しながら説明する。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Preferred embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【００１０】今、ＦＴ−ＩＲを用いて既知物質および未
知物質をそれぞれ分析したときに得られる赤外吸光度ス
ペクトルが図１および図２に示すものであるとし、これ
らの吸光度スペクトルの一致度を算出する場合を例に挙
げて説明する。そして、図１に示す既知物質の吸光度ス
ペクトルを既知スペクトル１とし、図２に示す未知物質
の吸光度スペクトルを未知スペクトル２とする。Now, assume that the infrared absorption spectra obtained when analyzing a known substance and an unknown substance using FT-IR are those shown in FIGS. 1 and 2, and the degree of coincidence between these absorption spectra is calculated. The case will be described as an example. Then, the absorbance spectrum of the known substance shown in FIG. 1 is set to known spectrum 1, and the absorbance spectrum of the unknown substance shown in FIG. 2 is set to unknown spectrum 2.
【００１１】（１）既知スペクトル１を微分する。微分
次数は１次、２次のいずれでもよいが、１次微分の場
合、スペクトルのピークの位置がゼロとなり、後の処理
でデータ点が消える。一方、２次微分を行うとピーク位
置がデータとして残る。そこで、２次微分を行う。既知
スペクトル１を２次微分して得られるスペクトル（微分
スペクトル）３を図３に示す。そして、図４は、この微
分スペクトル３を構成するデータ点を示している（図中
の×印）。(1) Differentiate the known spectrum 1. The differential order may be first order or second order, but in the case of first order differential, the position of the peak of the spectrum becomes zero and the data points disappear in the subsequent processing. On the other hand, when the second derivative is performed, the peak position remains as data. Therefore, the second derivative is performed. FIG. 3 shows a spectrum (differential spectrum) 3 obtained by second-order differentiating the known spectrum 1. And FIG. 4 has shown the data point which comprises this differential spectrum 3 (X mark in a figure).
【００１２】（２）図３に示した微分スペクトル３から
ベースラインＢＬ付近のデータを削除する。この削除
は、一定のしきい値を設定して行う。このしきい値とし
ては、例えば、微分スペクトル３の最大値の１０％とし
たり、あるいは、微分スペクトル３の標準偏差としても
よい。図３および図４において、符号ＳＬはこのように
して適宜設定されたしきい値を示し、このしきい値ＳＬ
以上のデータ点または絶対値を持つデータ点を残し、こ
の処理によって、既知スペクトル１と未知スペクトル２
とにおけるデータ点が決定される。(2) Data near the base line BL is deleted from the differential spectrum 3 shown in FIG. This deletion is performed by setting a certain threshold value. The threshold may be, for example, 10% of the maximum value of the differential spectrum 3 or the standard deviation of the differential spectrum 3. In FIGS. 3 and 4, the symbol SL indicates a threshold value set appropriately in this way, and this threshold value SL
The above data points or data points having an absolute value are left, and the known spectrum 1 and the unknown spectrum 2 are processed by this process.
The data points at and are determined.
【００１３】（３）既知スペクトル１および未知スペク
トル２を０〜１の値に入るように正規化する。(3) The known spectrum 1 and the unknown spectrum 2 are normalized so as to fall within a value of 0 to 1.
【００１４】（４）前記（２）で抽出したデータ点に対
応するデータを、前記（３）で正規化したスペクトル
（図示してない）から抜き出す。図５（Ａ），（Ｂ）
は、このデータ抜き出しによって得られたデータ点（ｘ
0 〜ｘ6 ）とデータ（ｙko〜ｙk6，ｙuo〜ｙu6）を示
し、図５（Ａ）は既知スペクトルのものを、図５（Ｂ）
は未知スペクトルのものをそれぞれ示している。(4) Data corresponding to the data points extracted in (2) above is extracted from the spectrum (not shown) normalized in (3) above. 5 (A), (B)
Is the data point (x
0 ~x 6) and indicates data (y ko ~y k6, y uo ~y u6), FIG. 5 (A) those known spectrum, and FIG. 5 (B)
Indicates the unknown spectra, respectively.
【００１５】（５）図５（Ａ）に示す既知スペクトル１
のデータを横軸にとるとともに、図５（Ｂ）に示す未知
スペクトル２のデータを縦軸にとり、相対するデータを
その座標系に置く。例えばデータ点ｘ0 における既知ス
ペクトル１のデータおよび未知スペクトルのデータ２
は、ｙk1，ｙU1であるから、これらをＸ座標、Ｙ座標と
することにより、図６において点Ｐ1 が定められる。以
下、同様にすることにより、全ての点Ｐ1 〜Ｐ6 が求め
られる。すなわち、２つのスペクトルデータ１，２の散
布図が得られる。(5) Known spectrum 1 shown in FIG. 5 (A)
Is plotted on the horizontal axis, the data of unknown spectrum 2 shown in FIG. 5 (B) is plotted on the vertical axis, and the corresponding data is placed on the coordinate system. For example, data of known spectrum 1 and data 2 of unknown spectrum at data point x 0
Are y k1 and y U1 , therefore, the point P 1 is determined in FIG. 6 by setting these as the X coordinate and the Y coordinate. Thereafter, all the points P 1 to P 6 are obtained in the same manner. That is, a scatter plot of the two spectrum data 1 and 2 is obtained.
【００１６】（６）前記散布図から２つのスペクトル
１，２のデータの相関係数を求める。この相関係数は、
−１〜＋１の値になるが、０〜−１までの場合は、散布
図上のデータが第４象限に配置されることになる。この
例では、元になるデータが全て０〜１のデータであるの
で、相関係数が０以下になることはない。(6) The correlation coefficient of the data of the two spectra 1 and 2 is obtained from the scatter diagram. This correlation coefficient is
The values are -1 to +1. However, in the case of 0 to -1, the data on the scatter diagram is placed in the fourth quadrant. In this example, since the original data are all 0 to 1, the correlation coefficient never becomes 0 or less.
【００１７】（７）前記相関係数が１のときは、図７
（Ａ）に示すように、データは、散布図上で右肩上がり
の一直線上に並ぶことを意味しており、このことは元の
既知スペクトル１と未知スペクトル２の各データ点にお
けるデータが互いに一致していることであり、図１およ
び図２にそれぞれ示されるスペクトル１，２が互いに一
致していることを意味する。したがって、相関係数１を
１００％、０を０％として２つのスペクトル１，２の一
致度を算出する（計る）ことができる。図７（Ｂ）は２
つのスペクトルが一致してない場合の散布図を示してい
る。(7) If the correlation coefficient is 1,
As shown in (A), the data means that they are lined up in a straight line on the scatter plot, which means that the data at each data point of the original known spectrum 1 and the unknown spectrum 2 are mutually related. This means that the spectra 1 and 2 respectively shown in FIGS. 1 and 2 are in agreement with each other. Therefore, the degree of coincidence between the two spectra 1 and 2 can be calculated (measured) by setting the correlation coefficient 1 to 100% and 0 to 0%. 7 (B) is 2
The scatter plot is shown when the two spectra do not match.
【００１８】ところで、上述実施例においては、散布図
を描く際、既知スペクトル１と未知スペクトル２からデ
ータを採るようにしていたが、これら両スペクトル１，
２をそれぞれ微分して得られる微分スペクトル（図示し
てない）からデータを採るようにしてもよい。その理由
は次の通りである。By the way, in the above-mentioned embodiment, when drawing the scatter diagram, the data is taken from the known spectrum 1 and the unknown spectrum 2.
Data may be taken from a differential spectrum (not shown) obtained by differentiating each of the two. The reason is as follows.
【００１９】スペクトルを微分すると、その微細な構造
が鮮明に現れる。例えば、図１において符号Ａで示す部
分は、所謂ショルダーとなっているが、これを２次微分
すると、図３において符号Ａ’で示すように、ピークが
存在することが判る。また、幅の広い吸収帯域も高次の
微分を行うことにより、鋭い吸収帯となる。このことを
利用すると、微分スペクトルによる２つのスペクトルの
一致度の計算結果は、ピーク位置に鋭く依存することと
なり、したがって、わずかなピークシフトも一致度の計
算値に反映されるからである。When the spectrum is differentiated, its fine structure appears clearly. For example, the portion indicated by the symbol A in FIG. 1 is a so-called shoulder, but when this is second-order differentiated, it is found that a peak exists as indicated by the symbol A ′ in FIG. In addition, a wide absorption band also becomes a sharp absorption band by performing high-order differentiation. By utilizing this, the calculation result of the degree of coincidence between the two spectra by the differential spectrum sharply depends on the peak position, and therefore, even a slight peak shift is reflected in the calculated value of the degree of coincidence.
【００２０】この発明は、上述の実施例に限られるもの
でなく、微分の次数は、１次、２次に限られず、３次あ
るいは高次であってもよい。The present invention is not limited to the above-described embodiment, and the order of differentiation is not limited to first order, second order, and may be third order or higher order.
【００２１】[0021]
【発明の効果】この発明は、以上のような形態で実施さ
れ、以下のような効果を奏する。The present invention is embodied in the above-described embodiment and has the following effects.
【００２２】ピーク位置を予め指定する必要がなく、そ
の手間を省くことができるとともに、スペクトル全体を
一致度を算出しているので、簡単でありながらも精度よ
く一致度を算出することができる。Since it is not necessary to specify the peak position in advance, the labor can be saved, and the degree of coincidence is calculated for the entire spectrum, the degree of coincidence can be calculated accurately even though it is simple.
【００２３】この発明は、医薬品の確認試験によって得
られる赤外線吸光度スペクトルの一致度のみならず、広
く２つのスペクトルの一致度を算出するのにも適用でき
ることはいうまでもない。It goes without saying that the present invention can be applied not only to calculating the degree of coincidence of infrared absorption spectra obtained by the confirmation test of pharmaceuticals but also to widely calculating the degree of coincidence of two spectra.
【図１】この発明の一実施例における既知物質の吸光度
スペクトルの一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an example of an absorbance spectrum of a known substance in one example of the present invention.
【図２】この発明の一実施例における未知物質の吸光度
スペクトルの一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of an absorbance spectrum of an unknown substance in one example of the present invention.
【図３】図１に示したスペクトルを２次微分して得られ
る微分スペクトルを示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a differential spectrum obtained by second-order differentiating the spectrum shown in FIG.
【図４】前記微分スペクトルを構成するデータ点を示す
図である。FIG. 4 is a diagram showing data points constituting the differential spectrum.
【図５】抽出したデータ点に対応するデータを示す図
で、（Ａ）は既知スペクトルのものであり、（Ｂ）は未
知スペクトルのものである。FIG. 5 is a diagram showing data corresponding to extracted data points, where (A) is for a known spectrum and (B) is for an unknown spectrum.
【図６】図５（Ａ），（Ｂ）を基にして得られた散布図
の一例である。FIG. 6 is an example of a scatter diagram obtained based on FIGS. 5 (A) and 5 (B).
【図７】散布図における相関係数を説明するための図で
ある。FIG. 7 is a diagram for explaining a correlation coefficient in a scatter diagram.
１…既知スペクトル、２…未知スペクトル、３…微分ス
ペクトル。1 ... known spectrum, 2 ... unknown spectrum, 3 ... derivative spectrum.
Claims (2)
致度を算出する方法において、既知スペクトルを微分
し、そのときに得られる微分スペクトルからピーク位置
を見出し、このピーク位置における既知スペクトルおよ
び未知スペクトルのデータの相関をとり、その相関係数
に基づいて既知スペクトルに対する未知スペクトルの一
致度を算出するようにしたことを特徴とする２つのスペ
クトルの一致度算出方法。1. In a method of calculating the degree of coincidence between a known spectrum and an unknown spectrum, the known spectrum is differentiated, the peak position is found from the differential spectrum obtained at that time, and the data of the known spectrum and the unknown spectrum at this peak position are calculated. Is calculated, and the degree of coincidence of the unknown spectrum with the known spectrum is calculated based on the correlation coefficient.
致度を算出する方法において、両スペクトルをそれぞれ
微分し、既知スペクトルを微分して得られる微分スペク
トルからピーク位置を見出し、このピーク位置における
既知スペクトルおよび未知スペクトルの微分値データの
相関をとり、その相関係数に基づいて既知スペクトルに
対する未知スペクトルの一致度を算出するようにしたこ
とを特徴とする２つのスペクトルの一致度算出方法。2. A method of calculating the degree of coincidence between a known spectrum and an unknown spectrum, wherein both spectra are respectively differentiated, a peak position is found from a differential spectrum obtained by differentiating the known spectrum, and the known spectrum at this peak position and A method for calculating the degree of coincidence between two spectra, wherein the differential value data of the unknown spectrum is correlated and the degree of coincidence between the unknown spectrum and the known spectrum is calculated based on the correlation coefficient.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7354451A JPH09184761A (en) | 1995-12-29 | 1995-12-29 | Method for calculating coincidence of two spectra |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7354451A JPH09184761A (en) | 1995-12-29 | 1995-12-29 | Method for calculating coincidence of two spectra |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09184761A true JPH09184761A (en) | 1997-07-15 |
Family
ID=18437655
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7354451A Pending JPH09184761A (en) | 1995-12-29 | 1995-12-29 | Method for calculating coincidence of two spectra |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09184761A (en) |
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