JP2020173227A

JP2020173227A - Data processing device, operation method for data processing device, and operation program for data processing device

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Publication number: JP2020173227A
Application number: JP2019076683A
Authority: JP
Inventors: 谷　武晴; Takeharu Tani; 武晴谷
Original assignee: Fujifilm Corp
Current assignee: Fujifilm Corp
Priority date: 2019-04-12
Filing date: 2019-04-12
Publication date: 2020-10-22
Anticipated expiration: 2039-04-12
Also published as: JP7242391B2

Abstract

To provide a data processing device, an operation method for the data processing device, and an operation program for the data processing device, with which it is possible to estimate a base line to be removed from spectrum data with better accuracy than in the past.SOLUTION: A setting unit sets reference data for estimating the base line of Raman spectrum data. A derivation unit performs convolutional integration on the reference data using a Lanczos function and derives a provisional base line. A calculation unit calculates the permissible deviation of a difference between the reference data and the provisional base line. A correction unit changes the value of a portion of the reference data that exceeds the permissible deviation and thereby corrects it to corrected reference data. A control unit causes the corrected reference data not satisfying a condition to be reset as reference data by the setting unit, and causes the derivation of the provisional base line, the calculation of the permissible deviation and the correction of the reference data to be performed repeatedly. An output unit outputs corrected reference data that satisfies a set condition as an estimated base line.SELECTED DRAWING: Figure 4

Description

本開示の技術は、データ処理装置、データ処理装置の作動方法、データ処理装置の作動プログラムに関する。 The techniques of the present disclosure relate to a data processing apparatus, an operating method of the data processing apparatus, and an operating program of the data processing apparatus.

スペクトルデータを用いた試料の組成分析が広く行われている。スペクトルデータには、例えばラマンスペクトルデータがある。ラマンスペクトルデータは、試料に励起光を照射した結果、試料から散乱したラマン散乱光の強度を、波数毎に測定したデータである。 The composition analysis of samples using spectral data is widely performed. The spectrum data includes, for example, Raman spectrum data. The Raman spectrum data is data obtained by measuring the intensity of Raman scattered light scattered from the sample for each wave number as a result of irradiating the sample with excitation light.

スペクトルデータには、試料を支持する基板等、試料以外の物質に起因するベースラインが重畳している。こうしたベースラインは、試料の組成分析をするうえではノイズとなる。このため、試料の組成分析を行う前に、スペクトルデータからベースラインを除去する処理が行われている。 The spectrum data is superposed with a baseline caused by a substance other than the sample, such as a substrate that supports the sample. Such a baseline becomes noise when analyzing the composition of a sample. Therefore, a process of removing the baseline from the spectral data is performed before the composition analysis of the sample is performed.

特許文献１には、ｎ次の多項式を用いてベースラインを推定し、推定したベースラインをスペクトルデータから除去する処理が記載されている。同様に、特許文献２には、スプライン曲線を用いてベースラインを推定し、推定したベースラインをスペクトルデータから除去する処理が記載されている。 Patent Document 1 describes a process of estimating a baseline using an nth-order polynomial and removing the estimated baseline from the spectral data. Similarly, Patent Document 2 describes a process of estimating a baseline using a spline curve and removing the estimated baseline from the spectral data.

特許文献１および特許文献２では、まず、スペクトルデータを基準データとして設定する。そして、基準データを多項式またはスプライン曲線で近似して仮のベースラインを導出する。次いで、基準データと、仮のベースラインとの差分の許容偏差を算出する。その後、基準データにおける許容偏差を超える部分の値を、例えば仮のベースラインと同じ値に補正する。この許容偏差を超える部分の値が補正された基準データを新たな基準データとして設定し、上記の仮のベースラインの導出、許容偏差の算出、許容偏差を超える基準データの部分の値の補正を再度行う。こうした処理を繰り返して、例えば許容偏差を超える部分がなくなった基準データを、最終的にスペクトルデータから除去するベースラインとして出力する。 In Patent Document 1 and Patent Document 2, first, spectrum data is set as reference data. Then, the reference data is approximated by a polynomial or a spline curve to derive a tentative baseline. Next, the permissible deviation of the difference between the reference data and the provisional baseline is calculated. After that, the value of the portion exceeding the permissible deviation in the reference data is corrected to, for example, the same value as the provisional baseline. The reference data in which the value of the portion exceeding the tolerance is corrected is set as new reference data, and the above-mentioned provisional baseline is derived, the tolerance is calculated, and the value of the reference data exceeding the tolerance is corrected. Do it again. By repeating such processing, for example, the reference data having no portion exceeding the permissible deviation is output as a baseline to be finally removed from the spectrum data.

特表２０１４−５１４５８１号公報Japanese Patent Publication No. 2014-514581 特表２０１５−５３２９７７号公報Special Table 2015-532977

しかしながら、特許文献１に記載の多項式を用いた方法、および特許文献２に記載のスプライン曲線を用いた方法では、例えばベースラインが急激に変動する場合等に、ベースラインの推定精度が低くなることがあった。 However, in the method using the polynomial described in Patent Document 1 and the method using the spline curve described in Patent Document 2, the estimation accuracy of the baseline is lowered, for example, when the baseline fluctuates abruptly. was there.

本開示の技術は、スペクトルデータから除去するベースラインを、従来と比べて精度よく推定することが可能なデータ処理装置、データ処理装置の作動方法、データ処理装置の作動プログラムを提供することを目的とする。 An object of the present disclosure technique is to provide a data processing apparatus, an operating method of the data processing apparatus, and an operating program of the data processing apparatus capable of estimating a baseline to be removed from spectral data more accurately than in the past. And.

上記目的を達成するために、本開示のデータ処理装置は、波長毎または波数毎の光の強度を示すスペクトルデータを取得する取得部と、スペクトルデータに重畳したベースラインを推定するための基準データを設定する設定部であり、少なくとも、取得部において取得されたスペクトルデータを最初の基準データとして設定する設定部と、基準データに対して窓関数を用いた畳み込み積分を行い、仮のベースラインである仮ベースラインを導出する導出部と、基準データと仮ベースラインとの差分の許容偏差を算出する算出部と、基準データにおける許容偏差を超える部分の値を仮ベースラインの値に基づいて変更することで、基準データを補正基準データへと補正する補正部と、予め設定された条件を満たした補正基準データを、スペクトルデータから推定したベースラインである推定ベースラインとして出力する出力部と、条件を満たしていない補正基準データを、基準データとして設定部に再設定させ、導出部による仮ベースラインの導出、算出部による許容偏差の算出、および補正部による基準データの補正を繰り返し行わせる制御部と、を備える。 In order to achieve the above object, the data processing apparatus of the present disclosure includes an acquisition unit that acquires spectral data indicating the intensity of light for each wavelength or frequency, and reference data for estimating a baseline superimposed on the spectral data. Is a setting unit that sets, at least the setting unit that sets the spectrum data acquired in the acquisition unit as the first reference data, and the reference data is convoluted and integrated using the window function, and at a temporary baseline. The derivation unit that derives a certain temporary baseline, the calculation unit that calculates the allowable deviation of the difference between the reference data and the temporary baseline, and the value of the part that exceeds the allowable deviation in the reference data is changed based on the value of the temporary baseline. By doing so, a correction unit that corrects the reference data to the correction reference data, and an output unit that outputs the correction reference data satisfying the preset conditions as the estimation baseline, which is the baseline estimated from the spectrum data. Control that causes the setting unit to reset the correction reference data that does not meet the conditions, and repeatedly derives the temporary baseline by the derivation unit, calculates the allowable deviation by the calculation unit, and corrects the reference data by the correction unit. It has a part and.

推定ベースラインをスペクトルデータから除去する除去部を備えることが好ましい。 It is preferred to include a remover that removes the estimated baseline from the spectral data.

窓関数は、ランチョス関数またはガウス窓関数であることが好ましい。 The window function is preferably a Ranchos function or a Gaussian window function.

スペクトルデータは、表面増強ラマン散乱分光法を用いて測定されたラマンスペクトルデータであることが好ましい。この場合、ラマンスペクトルデータは、４００ｃｍ^−１以下の波数に対応する強度のデータを含むことが好ましい。 The spectral data is preferably Raman spectral data measured using surface-enhanced Raman scattering spectroscopy. In this case, the Raman spectrum data preferably includes data of intensities corresponding to wave numbers of 400 cm ^-1 or less.

本開示のデータ処理装置の作動方法は、波長毎または波数毎の光の強度を示すスペクトルデータを取得する取得ステップと、スペクトルデータに重畳したベースラインを推定するための基準データを設定する設定ステップであり、少なくとも、取得ステップにおいて取得されたスペクトルデータを最初の基準データとして設定する設定ステップと、基準データに対して窓関数を用いた畳み込み積分を行い、仮のベースラインである仮ベースラインを導出する導出ステップと、基準データと仮ベースラインとの差分の許容偏差を算出する算出ステップと、基準データにおける許容偏差を超える部分の値を仮ベースラインの値に基づいて変更することで、基準データを補正基準データへと補正する補正ステップと、予め設定された条件を満たした補正基準データを、スペクトルデータから推定したベースラインである推定ベースラインとして出力する出力ステップと、条件を満たしていない補正基準データを、基準データとして再設定させ、仮ベースラインの導出、許容偏差の算出、および基準データの補正を繰り返し行わせる制御ステップと、を備える。 The method of operating the data processing apparatus of the present disclosure includes an acquisition step of acquiring spectral data indicating the intensity of light for each wavelength or frequency, and a setting step of setting reference data for estimating a baseline superimposed on the spectral data. At least, the setting step of setting the spectrum data acquired in the acquisition step as the first reference data and the convolution integration using the window function on the reference data are performed to obtain the provisional baseline which is the provisional baseline. The reference by changing the derivation step to be derived, the calculation step to calculate the permissible deviation of the difference between the reference data and the provisional baseline, and the value of the part exceeding the permissible deviation in the reference data based on the value of the provisional baseline. The correction step of correcting the data to the correction reference data, the output step of outputting the correction reference data satisfying the preset conditions as the estimation baseline which is the baseline estimated from the spectrum data, and the conditions are not satisfied. It includes a control step in which the correction reference data is reset as the reference data, the provisional baseline is derived, the allowable deviation is calculated, and the reference data is repeatedly corrected.

本開示のデータ処理装置の作動プログラムは、波長毎または波数毎の光の強度を示すスペクトルデータを取得する取得部と、スペクトルデータに重畳したベースラインを推定するための基準データを設定する設定部であり、少なくとも、取得部において取得されたスペクトルデータを最初の基準データとして設定する設定部と、基準データに対して窓関数を用いた畳み込み積分を行い、仮のベースラインである仮ベースラインを導出する導出部と、基準データと仮ベースラインとの差分の許容偏差を算出する算出部と、基準データにおける許容偏差を超える部分の値を仮ベースラインの値に基づいて変更することで、基準データを補正基準データへと補正する補正部と、予め設定された条件を満たした補正基準データを、スペクトルデータから推定したベースラインである推定ベースラインとして出力する出力部と、条件を満たしていない補正基準データを、基準データとして設定部に再設定させ、導出部による仮ベースラインの導出、算出部による許容偏差の算出、および補正部による基準データの補正を繰り返し行わせる制御部として、コンピュータを機能させる。 The operation program of the data processing device of the present disclosure includes an acquisition unit that acquires spectrum data indicating the intensity of light for each wavelength or frequency, and a setting unit that sets reference data for estimating a baseline superimposed on the spectrum data. At least, the setting unit that sets the spectrum data acquired in the acquisition unit as the first reference data, and the reference data are convoluted and integrated using the window function to obtain a temporary baseline that is a temporary baseline. By changing the value of the derivation part to be derived, the calculation part that calculates the permissible deviation of the difference between the reference data and the provisional baseline, and the part exceeding the permissible deviation in the reference data based on the value of the provisional baseline. The correction unit that corrects the data to the correction reference data, and the output unit that outputs the correction reference data that satisfies the preset conditions as the estimation baseline, which is the baseline estimated from the spectrum data, do not satisfy the conditions. The computer is used as a control unit that causes the setting unit to reset the correction reference data as reference data, and repeatedly derives the temporary baseline by the derivation unit, calculates the permissible deviation by the calculation unit, and corrects the reference data by the correction unit. Make it work.

本開示の技術によれば、スペクトルデータから除去するベースラインを、従来と比べて精度よく推定することが可能なデータ処理装置、データ処理装置の作動方法、データ処理装置の作動プログラムを提供することができる。 According to the technique of the present disclosure, it is possible to provide a data processing device, an operating method of the data processing device, and an operating program of the data processing device, which can estimate the baseline to be removed from the spectrum data more accurately than before. Can be done.

ラマン分析システムを示す図である。It is a figure which shows the Raman analysis system. ラマンスペクトルデータおよびラマンスペクトルを示す図である。It is a figure which shows Raman spectrum data and Raman spectrum. データ処理装置を構成するコンピュータを示す図である。It is a figure which shows the computer which comprises the data processing apparatus. データ処理装置のＣＰＵのブロック図である。It is a block diagram of the CPU of a data processing apparatus. 設定部において、ラマンスペクトルデータを最初の基準データとして設定する様子を示す図である。It is a figure which shows how the Raman spectrum data is set as the first reference data in a setting part. ランチョス関数およびランチョス関数データを示す図である。It is a figure which shows the Ranchos function and Ranchos function data. 導出部において、ラマンスペクトルデータに対してランチョス関数を用いて畳み込み積分を行う様子を示す図であり、ｉ＝１の場合を示す。It is a figure which shows the state of performing the convolution integral with Raman spectrum data by using the Ranchos function in the derivation part, and shows the case of i = 1. 導出部において、ラマンスペクトルデータに対してランチョス関数を用いて畳み込み積分を行う様子を示す図であり、ｉ＝２の場合を示す。It is a figure which shows the state of performing the convolution integral with Raman spectrum data using the Ranchos function in the derivation part, and shows the case of i = 2. 導出部において、ラマンスペクトルデータに対してランチョス関数を用いて畳み込み積分を行う様子を示す図であり、ｉ＝６４の場合を示す。It is a figure which shows the state of performing the convolution integral with Raman spectrum data by using the Ranchos function in the derivation part, and shows the case of i = 64. 導出部において、ラマンスペクトルデータに対してランチョス関数を用いて畳み込み積分を行う様子を示す図であり、ｉ＝１０４３の場合を示す。It is a figure which shows the state of performing the convolution integral with Raman spectrum data by using the Ranchos function in the derivation part, and shows the case of i = 1043. 導出部において、ラマンスペクトルデータに対してランチョス関数を用いて畳み込み積分を行う様子を示す図であり、ｉ＝１０４４の場合を示す。It is a figure which shows the state of performing the convolution integral with the Raman spectrum data by using the Ranchos function in the derivation part, and shows the case of i = 1044. 仮ベースラインおよび仮ベースラインスペクトルを示す図である。It is a figure which shows the tentative baseline and the tentative baseline spectrum. 算出部において、ラマンスペクトルデータと仮ベースラインとの差分の許容偏差を算出する様子を示す図である。It is a figure which shows how the calculation part calculates the permissible deviation of the difference between Raman spectrum data and a tentative baseline. 補正部において、ラマンスペクトルデータを補正する様子を示す図である。It is a figure which shows the mode of correcting the Raman spectrum data in a correction part. 設定条件を示す図である。It is a figure which shows the setting condition. 補正基準データが設定条件を満たしているか否かの判定部による判定結果を示す図であり、図１６Ａは、補正基準データが設定条件を満たしていないという判定結果の場合、図１６Ｂは、補正基準データが設定条件を満たしているという判定結果の場合をそれぞれ示す。It is a figure which shows the determination result by the determination part whether or not the correction reference data satisfies a setting condition, FIG. 16A is the determination result that the correction reference data does not satisfy a setting condition, FIG. 16B is a correction reference. The case of the judgment result that the data satisfies the setting condition is shown respectively. 設定部において、設定条件を満たしていない補正基準データを基準データとして再設定する様子を示す図である。It is a figure which shows the mode of resetting the correction reference data which does not satisfy a setting condition as reference data in a setting part. 導出部において、補正基準データに対してランチョス関数を用いて畳み込み積分を行う様子を示す図であり、ｉ＝１の場合を示す。It is a figure which shows the state of performing the convolution integral with the correction reference data by using the Ranchos function in the derivation part, and shows the case of i = 1. 算出部において、補正基準データと仮ベースラインとの差分の許容偏差を算出する様子を示す図である。It is a figure which shows how the calculation part calculates the permissible deviation of the difference between the correction reference data and a provisional baseline. 補正部において、補正基準データを補正する様子を示す図である。It is a figure which shows the mode of correcting the correction reference data in a correction part. ラマンスペクトルから、最終的に推定ベースラインとして出力する補正基準データスペクトルまでのスペクトルの推移を示す図である。It is a figure which shows the transition of the spectrum from the Raman spectrum to the correction reference data spectrum which is finally output as an estimation baseline. 除去部において、ラマンスペクトルデータから推定ベースラインを除去する様子を示す図である。It is a figure which shows how the estimated baseline is removed from Raman spectrum data in a removal part. ラマンスペクトル表示画面を示す図である。It is a figure which shows the Raman spectrum display screen. データ処理装置の処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing procedure of a data processing apparatus. 従来のｎ次の多項式を用いてベースラインを推定した比較例を示す図であり、図２５Ａは、ラマンスペクトおよび推定ベースラインスペクトルを、図２５Ｂは、除去済みラマンスペクトルをそれぞれ示す。It is a figure which shows the comparative example which estimated the baseline using the conventional n-th order polynomial, FIG. 25A shows the Raman spectrum and the estimated baseline spectrum, and FIG. 25B shows the removed Raman spectrum. ランチョス関数を用いてベースラインを推定した実施例を示す図であり、図２６Ａは、ラマンスペクトおよび推定ベースラインスペクトルを、図２６Ｂは、除去済みラマンスペクトルをそれぞれ示す。It is a figure which shows the example which estimated the baseline using a Ranchos function, FIG. 26A shows a Raman spectrum and an estimated baseline spectrum, and FIG. 26B shows a removed Raman spectrum. 従来のｎ次の多項式を用いて、波数範囲０ｃｍ^−１〜２０００ｃｍ^−１のラマンスペクトルデータ、および波数範囲４００ｃｍ^−１〜２０００ｃｍ^−１のラマンスペクトルデータのベースラインを推定した比較例を示す図である。Using conventional n-order polynomial, a diagram showing a Raman spectrum data of wave number range ^0cm ^-1 ~2000cm -1, and a comparative example in which the baseline was estimated Raman spectral data of the wavenumber range ^400cm ^-1 ^~2000cm -1 is there. ランチョス関数を用いて、波数範囲０ｃｍ^−１〜２０００ｃｍ^−１のラマンスペクトルデータ、および波数範囲４００ｃｍ^−１〜２０００ｃｍ^−１のラマンスペクトルデータのベースラインを推定した実施例を示す図である。Using Lanczos function illustrates Raman spectral data of the wavenumber range ^0cm ^-1 ^~2000cm -1, and an embodiment in which the baseline was estimated Raman spectral data of the wavenumber range ^400cm ^-1 ^~2000cm -1. ランチョス関数の有限区間を変更した場合のベースラインの推定精度の評価を示す図である。It is a figure which shows the evaluation of the estimation accuracy of a baseline when the finite interval of a Ranchos function is changed. ガウス窓関数およびガウス窓関数データを示す図である。It is a figure which shows the Gaussian window function and Gaussian window function data. ガウス窓関数を用いてベースラインを推定した実施例を示す図であり、図３１Ａは、ラマンスペクトおよび推定ベースラインスペクトルを、図３１Ｂは、除去済みラマンスペクトルをそれぞれ示す。It is a figure which shows the example which estimated the baseline using a Gaussian window function, FIG. 31A shows a Raman spectrum and an estimated baseline spectrum, and FIG. 31B shows a removed Raman spectrum.

図１において、ラマン分析システム２は、表面増強ラマン散乱（以下、ＳＥＲＳ（Ｓｕｒｆａｃｅ−ＥｎｈａｎｃｅｄＲａｍａｎＳｃａｔｔｅｒｉｎｇ）と略す）測定装置１０と、データ処理装置１１とを備える。ＳＥＲＳ測定装置１０は、ヒト、マウス等の生体標本ＢＳを試料とし、生体標本ＢＳの生体組織の測定に用いられる。生体標本ＢＳは、生体組織の一部を、メス等で切除して得られた組織切片である。ＳＥＲＳ測定装置１０では、ヘマトキシリンとエオシンといった色素で染色される前の生体標本ＢＳが用いられる。 In FIG. 1, the Raman analysis system 2 includes a surface-enhanced Raman scattering (hereinafter abbreviated as SERS (Surface-Enhanced Raman Scattering)) measuring device 10 and a data processing device 11. The SERS measuring device 10 uses a biological sample BS of a human, a mouse or the like as a sample, and is used for measuring the biological tissue of the biological sample BS. The biological specimen BS is a tissue section obtained by excising a part of the biological tissue with a scalpel or the like. In the SERS measuring device 10, the biological specimen BS before being stained with dyes such as hematoxylin and eosin is used.

ＳＥＲＳ測定装置１０は、光電場増強基板１５と、測定部１６とを備えている。光電場増強基板１５上には、生体標本ＢＳが配置される。光電場増強基板１５は、局在プラズモン共鳴を誘起する微細な金属凹凸構造を備えている。金属凹凸構造は、例えば、金、銀、銅、アルミニウム、白金等で形成される。光電場増強基板１５は、この金属凹凸構造の局在プラズモン共鳴による光電場増強効果を利用して、生体標本ＢＳからの微弱なラマン散乱光ＲＳＬを増強する。 The SERS measuring device 10 includes a photoelectric field enhancing substrate 15 and a measuring unit 16. A biological specimen BS is arranged on the photoelectric field enhancing substrate 15. The photoelectric field enhancing substrate 15 has a fine metal uneven structure that induces localized plasmon resonance. The metal uneven structure is formed of, for example, gold, silver, copper, aluminum, platinum, or the like. The photoelectric field enhancing substrate 15 enhances the weak Raman scattered light RSL from the biological specimen BS by utilizing the photoelectric field enhancing effect due to the localized plasmon resonance of the metal uneven structure.

なお、生体標本ＢＳは、光電場増強基板１５上に直接配置される訳ではない。例えば特開２０１６−１５３７４０号公報に記載されているように、生体標本ＢＳは、間に液体を挟んで光電場増強基板１５上に配置される。 The biological specimen BS is not directly arranged on the photoelectric field enhancing substrate 15. For example, as described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2016-153740, the biological specimen BS is arranged on the photoelectric field enhancing substrate 15 with a liquid sandwiched between them.

測定部１６は、生体標本ＢＳの測定位置ＭＰ（図２参照）のラマンスペクトルデータＲＳＤを測定する。測定部１６は、励起光源２０、コリメートレンズ２１、スプリッター２２、反射鏡２３、対物レンズ２４、ステージ２５、ノッチフィルター２６、集光レンズ２７、および分光器２８を有する。 The measuring unit 16 measures the Raman spectrum data RSD at the measurement position MP (see FIG. 2) of the biological sample BS. The measuring unit 16 includes an excitation light source 20, a collimating lens 21, a splitter 22, a reflecting mirror 23, an objective lens 24, a stage 25, a notch filter 26, a condenser lens 27, and a spectroscope 28.

励起光源２０は例えば半導体レーザー光源であり、励起光ＥＬを発する。励起光ＥＬは、例えば波長７８５ｎｍの光である。コリメートレンズ２１は、励起光ＥＬを平行光化する。スプリッター２２は、コリメートレンズ２１で平行光化された励起光ＥＬを、反射鏡２３に向けて反射する。反射鏡２３は、スプリッター２２からの励起光ＥＬを対物レンズ２４に向けて反射する。対物レンズ２４は、励起光ＥＬを生体標本ＢＳに集光する。ステージ２５は、紙面に垂直な方向と横方向とに移動可能である。ステージ２５が２方向に移動されることで、生体標本ＢＳに対して励起光ＥＬが二次元走査される。 The excitation light source 20 is, for example, a semiconductor laser light source, and emits excitation light EL. The excitation light EL is, for example, light having a wavelength of 785 nm. The collimating lens 21 converts the excitation light EL into parallel light. The splitter 22 reflects the excitation light EL parallelized by the collimating lens 21 toward the reflecting mirror 23. The reflecting mirror 23 reflects the excitation light EL from the splitter 22 toward the objective lens 24. The objective lens 24 collects the excitation light EL on the biological specimen BS. The stage 25 can be moved in the direction perpendicular to the paper surface and in the lateral direction. By moving the stage 25 in two directions, the excitation light EL is two-dimensionally scanned with respect to the biological specimen BS.

また、対物レンズ２４は、励起光ＥＬの照射により生体標本ＢＳから発せられたラマン散乱光ＲＳＬを平行光化して反射鏡２３に導く。反射鏡２３は、ラマン散乱光ＲＳＬをスプリッター２２に向けて反射する。スプリッター２２は、ラマン散乱光ＲＳＬを透過してノッチフィルター２６に導く。ノッチフィルター２６は、ラマン散乱光ＲＳＬに含まれる励起光ＥＬをカットする。集光レンズ２７は、ノッチフィルター２６で励起光ＥＬがカットされたラマン散乱光ＲＳＬを分光器２８に集光する。分光器２８は、ラマン散乱光ＲＳＬを検出してラマンスペクトルデータＲＳＤを出力する。ラマンスペクトルデータＲＳＤは、ＳＥＲＳ測定装置１０からデータ処理装置１１に送信される。なお、ラマンスペクトルデータＲＳＤは、本開示の技術に係る「スペクトルデータ」の一例である。 Further, the objective lens 24 parallelizes the Raman scattered light RSL emitted from the biological specimen BS by irradiation with the excitation light EL and guides the Raman scattered light RSL to the reflecting mirror 23. The reflector 23 reflects the Raman scattered light RSL toward the splitter 22. The splitter 22 transmits the Raman scattered light RSL and guides it to the notch filter 26. The notch filter 26 cuts the excitation light EL included in the Raman scattered light RSL. The condensing lens 27 condenses the Raman scattered light RSL in which the excitation light EL is cut by the notch filter 26 on the spectroscope 28. The spectroscope 28 detects Raman scattered light RSL and outputs Raman spectrum data RSD. The Raman spectrum data RSD is transmitted from the SERS measuring device 10 to the data processing device 11. The Raman spectrum data RSD is an example of "spectral data" according to the technique of the present disclosure.

データ処理装置１１は、例えばデスクトップ型のパーソナルコンピュータである。データ処理装置１１は、ＳＥＲＳ測定装置１０からのラマンスペクトルデータＲＳＤに対して各種処理を施す。 The data processing device 11 is, for example, a desktop personal computer. The data processing device 11 performs various processes on the Raman spectrum data RSD from the SERS measuring device 10.

図２に示すように、ラマンスペクトルデータＲＳＤは、分光器２８のラマン散乱光ＲＳＬの各検出チャンネルＸｉ（ｉ＝１〜１０４４）に対する、ラマン散乱光ＲＳＬの強度Ｙｉ＿０が登録されたデータである。検出チャンネルＸｉには、励起光ＥＬを原点とした波数が対応している。波数は、０ｃｍ^−１〜２０００ｃｍ^−１の範囲である。つまり、ラマンスペクトルデータＲＳＤは、４００ｃｍ^−１以下の波数に対応する強度のデータを含む。なお、図２の下部には、ラマンスペクトルデータＲＳＤの強度Ｙｉ＿０を波数毎にプロットして線で繋いだラマンスペクトルＲＳを示している。 As shown in FIG. 2, the Raman spectrum data RSD is data in which the intensity Yi_0 of the Raman scattered light RSL is registered for each detection channel Xi (i = 1 to 1044) of the Raman scattered light RSL of the spectroscope 28. The wave number with the excitation light EL as the origin corresponds to the detection channel Xi. Wave number ^is in the range of 0cm ^-1 ~2000cm -1. That is, the Raman spectrum data RSD includes intensity data corresponding to a wave number of 400 cm ^-1 or less. At the bottom of FIG. 2, the Raman spectrum RS in which the intensity Yi_0 of the Raman spectrum data RSD is plotted for each wave number and connected by a line is shown.

図３において、データ処理装置１１を構成するコンピュータは、ストレージデバイス４０、メモリ４１、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）４２、通信部４３、ディスプレイ４４、および入力デバイス４５を備えている。これらはバスライン４６を介して相互接続されている。 In FIG. 3, the computer constituting the data processing device 11 includes a storage device 40, a memory 41, a CPU (Central Processing Unit) 42, a communication unit 43, a display 44, and an input device 45. These are interconnected via a bus line 46.

ストレージデバイス４０は、データ処理装置１１を構成するコンピュータに内蔵、またはケーブル、ネットワークを通じて接続されたハードディスクドライブである。もしくはストレージデバイス４０は、ハードディスクドライブを複数台連装したディスクアレイである。ストレージデバイス４０には、オペレーティングシステム等の制御プログラム、各種アプリケーションプログラム、およびこれらのプログラムに付随する各種データ等が記憶されている。 The storage device 40 is a hard disk drive built in the computer constituting the data processing device 11 or connected via a cable or a network. Alternatively, the storage device 40 is a disk array in which a plurality of hard disk drives are connected in series. The storage device 40 stores control programs such as an operating system, various application programs, and various data associated with these programs.

メモリ４１は、ＣＰＵ４２が処理を実行するためのワークメモリである。ＣＰＵ４２は、ストレージデバイス４０に記憶されたプログラムをメモリ４１へロードして、プログラムにしたがった処理を実行することにより、コンピュータの各部を統括的に制御する。 The memory 41 is a work memory for the CPU 42 to execute a process. The CPU 42 comprehensively controls each part of the computer by loading the program stored in the storage device 40 into the memory 41 and executing processing according to the program.

通信部４３は、ネットワークを介した各種情報の伝送制御を行うネットワークインターフェースである。ディスプレイ４４は各種画面を表示する。データ処理装置１１を構成するコンピュータは、各種画面を通じて、入力デバイス４５からの操作指示の入力を受け付ける。入力デバイス４５は、キーボード、マウス、タッチパネル等である。 The communication unit 43 is a network interface that controls the transmission of various information via the network. The display 44 displays various screens. The computer constituting the data processing device 11 receives input of an operation instruction from the input device 45 through various screens. The input device 45 is a keyboard, a mouse, a touch panel, or the like.

図４において、データ処理装置１１のストレージデバイス４０には、作動プログラム５０が記憶されている。作動プログラム５０は、コンピュータをデータ処理装置１１として機能させるためのアプリケーションプログラムである。すなわち、作動プログラム５０は、本開示の技術に係る「データ処理装置の作動プログラム」の一例である。 In FIG. 4, the operation program 50 is stored in the storage device 40 of the data processing device 11. The operation program 50 is an application program for causing the computer to function as the data processing device 11. That is, the operation program 50 is an example of the "operation program of the data processing device" according to the technique of the present disclosure.

作動プログラム５０が起動されると、データ処理装置１１を構成するコンピュータのＣＰＵ４２は、メモリ４１等と協働して、リードライト（以下、ＲＷ（ＲｅａｄＷｒｉｔｅ）と略す）制御部５５、取得部５６、設定部５７、導出部５８、算出部５９、補正部６０、判定部６１、出力部６２、除去部６３、表示制御部６４、および制御部６５として機能する。 When the operation program 50 is started, the CPU 42 of the computer constituting the data processing device 11 cooperates with the memory 41 and the like to read / write (hereinafter, abbreviated as RW (Read Write)) control unit 55 and acquisition unit 56. , Setting unit 57, derivation unit 58, calculation unit 59, correction unit 60, determination unit 61, output unit 62, removal unit 63, display control unit 64, and control unit 65.

ＲＷ制御部５５は、ストレージデバイス４０への各種データの記憶、およびストレージデバイス４０内の各種データの読み出しを制御する。 The RW control unit 55 controls the storage of various data in the storage device 40 and the reading of various data in the storage device 40.

取得部５６は、ＳＥＲＳ測定装置１０からのラマンスペクトルデータＲＳＤを取得する。取得部５６は、ラマンスペクトルデータＲＳＤをＲＷ制御部５５に出力する。 The acquisition unit 56 acquires Raman spectrum data RSD from the SERS measuring device 10. The acquisition unit 56 outputs Raman spectrum data RSD to the RW control unit 55.

ＲＷ制御部５５は、ラマンスペクトルデータＲＳＤをストレージデバイス４０に記憶する。また、ＲＷ制御部５５は、ラマンスペクトルデータＲＳＤをストレージデバイス４０から読み出し、設定部５７および除去部６３に出力する。 The RW control unit 55 stores the Raman spectrum data RSD in the storage device 40. Further, the RW control unit 55 reads the Raman spectrum data RSD from the storage device 40 and outputs it to the setting unit 57 and the removal unit 63.

設定部５７は、ラマンスペクトルデータＲＳＤに重畳したベースラインを推定するための基準データＣＤを設定する。設定部５７は、基準データＣＤを、導出部５８、算出部５９、補正部６０、および判定部６１に出力する。 The setting unit 57 sets a reference data CD for estimating the baseline superimposed on the Raman spectrum data RSD. The setting unit 57 outputs the reference data CD to the derivation unit 58, the calculation unit 59, the correction unit 60, and the determination unit 61.

導出部５８には、ＲＷ制御部５５を通じて、ストレージデバイス４０に記憶されたランチョス（Ｌａｎｃｚｏｓ）関数ＬＦが与えられる。ランチョス関数ＬＦは、本開示の技術に係る「窓関数」の一例である。導出部５８は、基準データＣＤに対してランチョス関数ＬＦを用いた畳み込み積分を行い、仮のベースラインである仮ベースラインＴＢを導出する。導出部５８は、仮ベースラインＴＢを算出部５９および補正部６０に出力する。 The derivation unit 58 is given a Lanczos function LF stored in the storage device 40 through the RW control unit 55. The Ranchos function LF is an example of a "window function" according to the technique of the present disclosure. The derivation unit 58 performs convolution integration using the Ranchos function LF on the reference data CD to derive a tentative baseline TB, which is a tentative baseline. The derivation unit 58 outputs the temporary baseline TB to the calculation unit 59 and the correction unit 60.

算出部５９は、基準データＣＤと仮ベースラインＴＢとの差分の許容偏差ＴＤを算出する。算出部５９は、許容偏差ＴＤを補正部６０に出力する。 The calculation unit 59 calculates the permissible deviation TD of the difference between the reference data CD and the provisional baseline TB. The calculation unit 59 outputs the permissible deviation TD to the correction unit 60.

補正部６０は、基準データＣＤにおける許容偏差ＴＤを超える部分の値を仮ベースラインＴＢの値に基づいて変更することで、基準データＣＤを補正基準データＣＣＤへと補正する。補正部６０は、補正基準データＣＣＤを判定部６１に出力する。 The correction unit 60 corrects the reference data CD to the correction reference data CCD by changing the value of the portion of the reference data CD that exceeds the permissible deviation TD based on the value of the provisional baseline TB. The correction unit 60 outputs the correction reference data CCD to the determination unit 61.

判定部６１には、ＲＷ制御部５５を通じて、ストレージデバイス４０に記憶された設定条件ＳＣが与えられる。設定条件ＳＣは、本開示の技術に係る「予め設定された条件」の一例である。判定部６１は、補正基準データＣＣＤが設定条件ＳＣを満たしているか否かを判定する。判定部６１は、判定結果を出力部６２に出力する。 The determination unit 61 is given the setting condition SC stored in the storage device 40 through the RW control unit 55. The setting condition SC is an example of "preset conditions" according to the technique of the present disclosure. The determination unit 61 determines whether or not the correction reference data CCD satisfies the setting condition SC. The determination unit 61 outputs the determination result to the output unit 62.

判定部６１からの判定結果が、補正基準データＣＣＤが設定条件ＳＣを満たしていないという内容であった場合、出力部６２は、当該補正基準データＣＣＤをＲＷ制御部５５に出力する。ＲＷ制御部５５は、補正基準データＣＣＤをストレージデバイス４０に記憶する。また、ＲＷ制御部５５は、補正基準データＣＣＤをストレージデバイス４０から読み出し、設定部５７に出力する。対して、判定部６１からの判定結果が、補正基準データＣＣＤが設定条件ＳＣを満たしているという内容であった場合、出力部６２は、当該補正基準データＣＣＤを、ラマンスペクトルデータＲＳＤから推定したベースラインである推定ベースラインＥＢとして、除去部６３に出力する。 When the determination result from the determination unit 61 is that the correction reference data CCD does not satisfy the setting condition SC, the output unit 62 outputs the correction reference data CCD to the RW control unit 55. The RW control unit 55 stores the correction reference data CCD in the storage device 40. Further, the RW control unit 55 reads the correction reference data CCD from the storage device 40 and outputs it to the setting unit 57. On the other hand, when the determination result from the determination unit 61 is that the correction reference data CCD satisfies the setting condition SC, the output unit 62 estimates the correction reference data CCD from the Raman spectrum data RSD. It is output to the removal unit 63 as an estimated baseline EB which is a baseline.

除去部６３は、推定ベースラインＥＢをラマンスペクトルデータＲＳＤから除去し、ラマンスペクトルデータＲＳＤを除去済みラマンスペクトルデータＲＲＳＤとする。除去部６３は、除去済みラマンスペクトルデータＲＲＳＤを表示制御部６４に出力する。 The removal unit 63 removes the estimated baseline EB from the Raman spectrum data RSD, and sets the Raman spectrum data RSD as the removed Raman spectrum data RRSD. The removal unit 63 outputs the removed Raman spectrum data RRSD to the display control unit 64.

表示制御部６４は、ディスプレイ４４に各種画面を表示する制御を行う。各種画面には、除去済みラマンスペクトルデータＲＲＳＤのスペクトルである除去済みラマンスペクトルＲＲＳ（図２３参照）を有するラマンスペクトル表示画面８０（図２３参照）が含まれる。 The display control unit 64 controls the display of various screens on the display 44. Various screens include a Raman spectrum display screen 80 (see FIG. 23) having a removed Raman spectrum RRS (see FIG. 23), which is a spectrum of the removed Raman spectrum data RRSD.

制御部６５は、ＲＷ制御部５５、設定部５７、導出部５８、算出部５９、および補正部６０の動作を制御する。制御部６５は、ＲＷ制御部５５を動作させて、設定条件ＳＣを満たしていない補正基準データＣＣＤをストレージデバイス４０から読み出させ、設定部５７に出力させる。制御部６５は、設定条件ＳＣを満たしていない補正基準データＣＣＤを、基準データＣＤとして設定部５７に再設定させる。そして、制御部６５は、導出部５８による仮ベースラインＴＢの導出、算出部５９による許容偏差ＴＤの算出、および補正部６０による基準データＣＤの補正を繰り返し行わせる。 The control unit 65 controls the operations of the RW control unit 55, the setting unit 57, the derivation unit 58, the calculation unit 59, and the correction unit 60. The control unit 65 operates the RW control unit 55 to read the correction reference data CCD that does not satisfy the setting condition SC from the storage device 40 and output it to the setting unit 57. The control unit 65 causes the setting unit 57 to reset the correction reference data CCD that does not satisfy the setting condition SC as the reference data CD. Then, the control unit 65 repeatedly derives the temporary baseline TB by the out-licensing unit 58, calculates the permissible deviation TD by the calculation unit 59, and corrects the reference data CD by the correction unit 60.

図５において、設定部５７は、ラマンスペクトルデータＲＳＤを最初の基準データＣＤとして設定する。設定部５７は、最初の基準データＣＤであるラマンスペクトルデータＲＳＤを、導出部５８、算出部５９、補正部６０、および判定部６１に出力する。 In FIG. 5, the setting unit 57 sets the Raman spectrum data RSD as the first reference data CD. The setting unit 57 outputs the Raman spectrum data RSD, which is the first reference data CD, to the derivation unit 58, the calculation unit 59, the correction unit 60, and the determination unit 61.

図６に示すように、ランチョス関数ＬＦは、下記の（式１Ａ）および（式１Ｂ）で定義される。
Ｌ（ｊ）＝［ｓｉｎ（ａｊπ）/（ａｊπ）］［ｓｉｎ（ａｊπ/ｎ）/（ａｊπ/ｎ）］ただし、｜ａｊ｜＜ｎの場合（式１Ａ）
Ｌ（ｊ）＝０ただし、｜ａｊ｜≧ｎの場合（式１Ｂ）
なお、ａは、ランチョス関数ＬＦの０でない値を有する区間（以下、有限区間という）を規定するための係数である。ｎは、ランチョス関数ＬＦの次元を規定するための係数である。 As shown in FIG. 6, the Ranchos function LF is defined by the following (Equation 1A) and (Equation 1B).
L (j) = [sin (ajπ) / (ajπ)] [sin (ajπ / n) / (ajπ / n)] However, when | aj | <n (Equation 1A)
L (j) = 0 However, when | aj | ≧ n (Equation 1B)
Note that a is a coefficient for defining an interval (hereinafter, referred to as a finite interval) having a non-zero value of the Ranchos function LF. n is a coefficient for defining the dimension of the Ranchos function LF.

図６では、ａ＝１／３２、ｎ＝２の場合を例示している。この場合、−６４＜ｊ＜６４の区間は、｜ａｊ｜＜ｎであるため、式（１Ａ）が適用される。したがって、−６４＜ｊ＜６４の区間では、ランチョス関数データＬＦＤに示すように、Ｌ（０）＝０．０３０９４７０３、Ｌ（−２）＝０．０３０６９９２０等、０でない値をとる。対して、６４≦ｊおよびｊ≦−６４の区間は、｜ａｊ｜≧ｎであるため、式（１Ｂ）が適用される。したがって、６４≦ｊおよびｊ≦−６４の区間では、Ｌ（６４）＝０、Ｌ（−６４）＝０等、０の値をとる。つまり、図６に示すランチョス関数ＬＦは、ｊ＝−６３〜６３の有限区間を有する２次のランチョス関数ＬＦである。 In FIG. 6, the case where a = 1/32 and n = 2 is illustrated. In this case, since the interval of −64 <j <64 is | aj | <n, the formula (1A) is applied. Therefore, in the interval of −64 <j <64, as shown in the Ranchos function data LFD, L (0) = 0.03094703, L (-2) = 0.030699920, and the like, which are non-zero values. On the other hand, since the interval of 64 ≦ j and j ≦ −64 is | aj | ≧ n, the formula (1B) is applied. Therefore, in the interval of 64 ≦ j and j ≦ −64, the values of 0 such as L (64) = 0 and L (−64) = 0 are taken. That is, the Ranchos function LF shown in FIG. 6 is a quadratic Ranchos function LF having a finite interval of j = −63 to 63.

吹き出し７０に示すように、ランチョス関数ＬＦの各値Ｌ（ｊ）は、その総和ΣＬ（ｊ）が１となるよう規格化されている。例えば、規格化前の値Ｌ（０）＝１、規格化前の総和ΣＬ（ｊ）＝３２．３１３２７５であった場合、規格化後の値Ｌ（０）は、Ｌ（０）＝１／３２．３１３２７５＝０．０３９４７０３とされる。 As shown in the balloon 70, each value L (j) of the Ranchos function LF is standardized so that the total sum ΣL (j) is 1. For example, when the value L (0) before standardization is 1 and the total sum ΣL (j) = 32.313275 before standardization, the value L (0) after standardization is L (0) = 1 /. It is set to 32.313275 = 0.0394703.

図７〜図１１は、導出部５８において、ラマンスペクトルデータＲＳＤに対してランチョス関数ＬＦを用いて畳み込み積分を行う様子を示す。図７はｉ＝１の場合、図８はｉ＝２の場合、図９はｉ＝６４の場合、図１０はｉ＝１０４３の場合、図１１はｉ＝１０４４の場合をそれぞれ示す。ここで、畳み込み積分とは、端的に言えば、ランチョス関数ＬＦをラマンスペクトルデータＲＳＤに対してｉ単位で移動させつつ、移動位置毎に、ラマンスペクトルデータＲＳＤの各値Ｙｉ＿０と、対応するランチョス関数ＬＦの各値Ｌ（ｊ）との積の総和を求めていく処理である。 7 to 11 show a state in which the derivation unit 58 performs convolution integration on the Raman spectrum data RSD using the Ranchos function LF. 7 shows the case of i = 1, FIG. 8 shows the case of i = 2, FIG. 9 shows the case of i = 64, FIG. 10 shows the case of i = 1043, and FIG. 11 shows the case of i = 1044. Here, the convolution integral is, in short, moving the Ranchos function LF with respect to the Raman spectrum data RSD in i units, and for each movement position, each value Yi_0 of the Raman spectrum data RSD and the corresponding Ranchos function. This is a process of finding the sum of the products of each value L (j) of LF.

図７において、ｉ＝１の場合の総和Ｙ１＿ＴＢは、次の（式２）で表される。
Ｙ１＿ＴＢ＝Ｙ１＿０＊Ｌ（０）＋Ｙ２＿０＊Ｌ（１）＋・・・＋Ｙ６３＿０＊Ｌ（６２）＋Ｙ６４＿０＊Ｌ（６３）（式２）
また、図８において、ｉ＝２の場合の総和Ｙ２＿ＴＢは、次の（式３）で表される。
Ｙ２＿ＴＢ＝Ｙ１＿０＊Ｌ（−１）＋Ｙ２＿０＊Ｌ（０）＋・・・＋Ｙ６４＿０＊Ｌ（６２）＋Ｙ６５＿０＊Ｌ（６３）（式３） In FIG. 7, the sum Y1_TB when i = 1 is represented by the following (Equation 2).
Y1_TB = Y1_0 * L (0) + Y2_0 * L (1) + ... + Y63_0 * L (62) + Y64_0 * L (63) (Equation 2)
Further, in FIG. 8, the total sum Y2_TB when i = 2 is represented by the following (Equation 3).
Y2_TB = Y1_0 * L (-1) + Y2_0 * L (0) + ... + Y64_0 * L (62) + Y65_0 * L (63) (Equation 3)

図９において、ｉ＝６４の場合の総和Ｙ６４＿ＴＢは、次の（式４）で表される。
Ｙ６４＿ＴＢ＝Ｙ１＿０＊Ｌ（−６３）＋Ｙ２＿０＊Ｌ（−６２）＋・・・＋Ｙ６４＿０＊Ｌ（０）＋・・・＋Ｙ１２６＿０＊Ｌ（６２）＋Ｙ１２７＿０＊Ｌ（６３）（式４） In FIG. 9, the sum Y64_TB when i = 64 is represented by the following (Equation 4).
Y64_TB = Y1_0 * L (-63) + Y2_0 * L (-62) + ... + Y64_0 * L (0) + ... + Y126_0 * L (62) + Y127_0 * L (63) (Equation 4)

さらに、図１０において、ｉ＝１０４３の場合の総和Ｙ１０４３＿ＴＢは、次の（式５）で表される。
Ｙ１０４３＿ＴＢ＝Ｙ９８０＿０＊Ｌ（−６３）＋Ｙ９８１＿０＊Ｌ（−６２）＋・・・＋Ｙ１０４３＿０＊Ｌ（０）＋Ｙ１０４４＿０＊Ｌ（１）（式５）
同様に、図１１において、ｉ＝１０４４の場合の総和Ｙ１０４４＿ＴＢは、次の（式６）で表される。
Ｙ１０４４＿ＴＢ＝Ｙ９８１＿０＊Ｌ（−６３）＋Ｙ９８２＿０＊Ｌ（−６２）＋・・・＋Ｙ１０４３＿０＊Ｌ（−１）＋Ｙ１０４４＿０＊Ｌ（０）（式６） Further, in FIG. 10, the total sum Y1043_TB when i = 1043 is represented by the following (Equation 5).
Y1043_TB = Y980_0 * L (-63) + Y981_0 * L (-62) + ... + Y1043_0 * L (0) + Y1044_0 * L (1) (Equation 5)
Similarly, in FIG. 11, the total sum Y1044_TB when i = 1044 is represented by the following (Equation 6).
Y1044_TB = Y981_0 * L (-63) + Y982_0 * L (-62) + ... + Y1043_0 * L (-1) + Y1044_0 * L (0) (Equation 6)

図１２に示すように、こうして畳み込み積分によって求められた総和Ｙｉ＿ＴＢの集合が、仮ベースラインＴＢである。なお、図１２の下部には、仮ベースラインＴＢの各値Ｙｉ＿ＴＢを波数毎にプロットして線で繋いだ仮ベースラインスペクトルＴＢＳを示している。 As shown in FIG. 12, the set of the sum Yi_TB thus obtained by the convolution integral is the tentative baseline TB. In the lower part of FIG. 12, a temporary baseline spectrum TBS in which each value Yi_TB of the temporary baseline TB is plotted for each wave number and connected by a line is shown.

図１３において、算出部５９は、（式７）に示すように、基準データＣＤ（Ｙｉ＿Ｒ）と仮ベースラインＴＢ（Ｙｉ＿ＴＢ）との差分（Ｙｉ＿Ｒ−Ｙｉ＿ＴＢ）の許容偏差ＴＤとして、次の（式７）に示す二乗平均平方根ＲＭＳ（ＲｏｏｔＭｅａｎＳｑｕａｒｅ）を算出する。
ＲＭＳ＝｛Σ（Ｙｉ＿Ｒ−Ｙｉ＿ＴＢ）^２／（Ｎ−１）｝^１／２（式７）
なお、ここではＹｉ＿Ｒ＝Ｙｉ＿０である。また、Ｎは分光器２８のラマン散乱光ＲＳＬの各検出チャンネルＸｉの総数であり、ここではＮ＝１０４４である。 In FIG. 13, as shown in (Equation 7), the calculation unit 59 uses the following (Equation) as the permissible deviation TD of the difference (Yi_R-Yi_TB) between the reference data CD (Yi_R) and the temporary baseline TB (Yi_TB). The root mean square RMS (Root Mean Square) shown in 7) is calculated.
RMS = {Σ (Yi_R-Yi_TB) ² / (N-1)} ^1/2 (Equation 7)
Here, Yi_R = Yi_0. Further, N is the total number of each detection channel Xi of the Raman scattered light RSL of the spectroscope 28, where N = 1044.

図１４において、補正部６０は、吹き出し７２にも示すように、スペクトルを実線および符号ＣＤＳで示す基準データＣＤ（Ｙｉ＿Ｒ）において、破線で示す仮ベースラインＴＢＳと許容偏差ＴＤの加算値（Ｙｉ＿ＴＢ＋ＲＭＳ）のラインＴＢＳ＋ＴＤを超える部分の値（Ｙｉ＿Ｒ＞Ｙｉ＿ＴＢ＋ＲＭＳ）を、仮ベースラインＴＢと許容偏差ＴＤの加算値に変更する（Ｙｉ＿Ｒ→Ｙｉ＿ＴＢ＋ＲＭＳ）。補正部６０は、仮ベースラインＴＢと許容偏差ＴＤの加算値のラインＴＢＳ＋ＴＤを超える部分の値を、仮ベースラインＴＢと許容偏差ＴＤの加算値に変更した基準データＣＤを、補正基準データＣＣＤ（Ｙｉ＿ＣＲ）として判定部６１に出力する。なお、符号ＣＣＤＳは、補正基準データＣＣＤのスペクトルである補正基準データスペクトルを示す。 In FIG. 14, as shown in the blowout 72, the correction unit 60 adds the provisional baseline TBS and the permissible deviation TD (Yi_TB + RMS) shown by the broken line in the reference data CD (Yi_R) whose spectrum is indicated by the solid line and the code CDS. The value of the portion exceeding the line TBS + TD (Yi_R> Yi_TB + RMS) is changed to the added value of the provisional baseline TB and the permissible deviation TD (Yi_R → Yi_TB + RMS). The correction unit 60 uses the correction reference data CCD (correction reference data CCD) in which the value of the portion exceeding the line TBS + TD of the added value of the temporary baseline TB and the allowable deviation TD is changed to the added value of the temporary baseline TB and the allowable deviation TD. It is output to the determination unit 61 as Yi_CR). The reference numeral CCDS indicates a correction reference data spectrum which is a spectrum of the correction reference data CCD.

図１５において、設定条件ＳＣは、「仮ベースラインＴＢと許容偏差ＴＤの加算値を超える基準データＣＤなし」という内容である。したがって、補正部６０において、図１４で示した値の変更が行われ、基準データＣＤと補正基準データＣＣＤとが異なっていた場合は、図１６Ａに示すように、判定部６１は、補正基準データＣＣＤが設定条件ＳＣを満たしていないと判定する。一方、補正部６０において、図１４で示した値の変更が全く行われず、基準データＣＤと補正基準データＣＣＤとが同じであった場合は、図１６Ｂに示すように、判定部６１は、補正基準データＣＣＤが設定条件ＳＣを満たしたと判定する。 In FIG. 15, the setting condition SC is the content that “there is no reference data CD that exceeds the added value of the provisional baseline TB and the permissible deviation TD”. Therefore, when the value shown in FIG. 14 is changed in the correction unit 60 and the reference data CD and the correction reference data CCD are different, as shown in FIG. 16A, the determination unit 61 determines the correction reference data. It is determined that the CCD does not satisfy the setting condition SC. On the other hand, when the correction unit 60 does not change the value shown in FIG. 14 at all and the reference data CD and the correction reference data CCD are the same, the determination unit 61 corrects as shown in FIG. 16B. It is determined that the reference data CCD satisfies the setting condition SC.

図１７において、設定部５７は、設定条件ＳＣを満たしていない補正基準データＣＣＤを基準データＣＤとして再設定する。設定部５７は、基準データＣＤである補正基準データＣＣＤを、導出部５８、算出部５９、補正部６０、および判定部６１に出力する。 In FIG. 17, the setting unit 57 resets the correction reference data CCD that does not satisfy the setting condition SC as the reference data CD. The setting unit 57 outputs the correction reference data CCD, which is the reference data CD, to the derivation unit 58, the calculation unit 59, the correction unit 60, and the determination unit 61.

図１８に示すように、導出部５８は、設定条件ＳＣを満たしていない補正基準データＣＣＤ（Ｙｉ＿ＣＲ）に対して、ランチョス関数ＬＦを用いた畳み込み積分を行い、仮ベースラインＴＢ（Ｙｉ＿ＴＢ）を導出する。図１８は一例としてｉ＝１の場合を示している。 As shown in FIG. 18, the derivation unit 58 performs convolution integration using the Ranchos function LF on the correction reference data CCD (Yi_CR) that does not satisfy the setting condition SC, and derives the temporary baseline TB (Yi_TB). To do. FIG. 18 shows the case of i = 1 as an example.

図１９に示すように、算出部５９は、Ｙｉ＿Ｒ＝Ｙｉ＿ＣＲとして、（式７）で示したＲＭＳを許容偏差ＴＤとして算出する。また、図２０に示すように、補正部６０は、仮ベースラインＴＢと許容偏差ＴＤの加算値のラインＴＢＳ＋ＴＤを超える基準データＣＤの部分の値を、仮ベースラインＴＢと許容偏差ＴＤの加算値に変更し、補正基準データＣＣＤとして判定部６１に出力する。 As shown in FIG. 19, the calculation unit 59 calculates the RMS represented by (Equation 7) as the permissible deviation TD with Yi_R = Yi_CR. Further, as shown in FIG. 20, the correction unit 60 sets the value of the reference data CD portion exceeding the line TBS + TD of the added value of the temporary baseline TB and the allowable deviation TD to the added value of the temporary baseline TB and the allowable deviation TD. Is changed to, and is output to the determination unit 61 as correction reference data CCD.

このように、補正基準データＣＣＤが設定条件ＳＣを満たすまで、設定部５７は補正基準データＣＣＤを基準データＣＤとして再設定し、導出部は仮ベースラインＴＢを導出し、算出部５９は許容偏差ＴＤを算出し、補正部６０は基準データＣＤを補正する。 In this way, until the correction reference data CCD satisfies the setting condition SC, the setting unit 57 resets the correction reference data CCD as the reference data CD, the derivation unit derives the temporary baseline TB, and the calculation unit 59 derives the allowable deviation. The TD is calculated, and the correction unit 60 corrects the reference data CD.

こうした処理を繰り返し行った場合、図２１に示すように、補正基準データスペクトルＣＣＤＳの形状は、比較的尖ったラマンスペクトルＲＳの形状から、徐々に鈍っていく。すると、基準データＣＤにおいて、仮ベースラインＴＢと許容偏差ＴＤの加算値のラインＴＢＳ＋ＴＤを超える部分も徐々に少なくなっていき、最終的にはそうした部分がなくなって、判定部６１において設定条件ＳＣを満たしたと判定される。そして、判定部６１において設定条件ＳＣを満たしたと判定された補正基準データＣＣＤが、出力部６２から除去部６３に推定ベースラインＥＢとして出力される。 When such processing is repeated, as shown in FIG. 21, the shape of the correction reference data spectrum CCDS gradually becomes dull from the shape of the relatively sharp Raman spectrum RS. Then, in the reference data CD, the portion exceeding the line TBS + TD of the added value of the provisional baseline TB and the permissible deviation TD gradually decreases, and finally such a portion disappears, and the setting condition SC is set in the determination unit 61. It is judged that the condition is satisfied. Then, the correction reference data CCD determined by the determination unit 61 to satisfy the setting condition SC is output from the output unit 62 to the removal unit 63 as an estimated baseline EB.

図２２に示すように、除去部６３は、ラマンスペクトルデータＲＳＤ（Ｙｉ＿０）から推定ベースラインＥＢ（Ｙｉ＿ＥＢ）を減算し、除去済みラマンスペクトルデータＲＲＳＤ（Ｙｉ＿０Ｒ）を求める。すなわち、除去済みラマンスペクトルデータＲＲＳＤは、次の（式８）で求められる。
Ｙｉ＿０Ｒ＝Ｙｉ＿０−Ｙｉ＿ＥＢ（式８） As shown in FIG. 22, the removal unit 63 subtracts the estimated baseline EB (Yi_EB) from the Raman spectrum data RSD (Yi_0) to obtain the removed Raman spectrum data RRSD (Yi_0R). That is, the removed Raman spectrum data RRSD is obtained by the following (Equation 8).
Yi_0R = Yi_0-Yi_EB (Equation 8)

図２３において、ラマンスペクトル表示画面８０には、除去済みラマンスペクトルＲＲＳが表示される。ラマンスペクトル表示画面８０の下部には、印刷ボタン８１、ファイル保存ボタン８２、およびＯＫボタン８３が設けられている。印刷ボタン８１が選択された場合、除去済みラマンスペクトルＲＲＳが、図示しない印刷機で印刷される。ファイル保存ボタン８２が選択された場合、除去済みラマンスペクトルデータＲＲＳＤがファイル保存される。ＯＫボタン８３が選択された場合、ラマンスペクトル表示画面８０の表示が消される。 In FIG. 23, the removed Raman spectrum RRS is displayed on the Raman spectrum display screen 80. A print button 81, a file save button 82, and an OK button 83 are provided at the lower part of the Raman spectrum display screen 80. When the print button 81 is selected, the removed Raman spectrum RRS is printed on a printing press (not shown). When the file save button 82 is selected, the removed Raman spectrum data RRSD is saved as a file. When the OK button 83 is selected, the display of the Raman spectrum display screen 80 is turned off.

次に、上記構成による作用について、図２４に示すフローチャートを参照して説明する。作動プログラム５０が起動されると、データ処理装置１１のＣＰＵ４２は、図４で示したように、ＲＷ制御部５５、取得部５６、設定部５７、導出部５８、算出部５９、補正部６０、判定部６１、出力部６２、除去部６３、表示制御部６４、および制御部６５として機能される。 Next, the operation of the above configuration will be described with reference to the flowchart shown in FIG. When the operation program 50 is started, the CPU 42 of the data processing device 11 has the RW control unit 55, the acquisition unit 56, the setting unit 57, the derivation unit 58, the calculation unit 59, and the correction unit 60, as shown in FIG. It functions as a determination unit 61, an output unit 62, a removal unit 63, a display control unit 64, and a control unit 65.

まず、取得部５６において、ＳＥＲＳ測定装置１０からのラマンスペクトルデータＲＳＤが取得される（ステップＳＴ１００）。ラマンスペクトルデータＲＳＤは、取得部５６からＲＷ制御部５５に出力され、ＲＷ制御部５５によりストレージデバイス４０に記憶される。ラマンスペクトルデータＲＳＤは、ＲＷ制御部５５によりストレージデバイス４０から読み出され、設定部５７および除去部６３に出力される。なお、ステップＳＴ１００は、本開示の技術に係る「取得ステップ」の一例である。 First, the acquisition unit 56 acquires Raman spectrum data RSD from the SERS measuring device 10 (step ST100). The Raman spectrum data RSD is output from the acquisition unit 56 to the RW control unit 55, and is stored in the storage device 40 by the RW control unit 55. The Raman spectrum data RSD is read from the storage device 40 by the RW control unit 55 and output to the setting unit 57 and the removal unit 63. Note that step ST100 is an example of an "acquisition step" according to the technique of the present disclosure.

次いで、図５で示したように、設定部５７において、ラマンスペクトルデータＲＳＤが基準データＣＤとして設定される（ステップＳＴ１１０）。基準データＣＤは、設定部５７から導出部５８、算出部５９、補正部６０、および判定部６１に出力される。なお、ステップＳＴ１１０は、本開示の技術に係る「設定ステップ」の一例である。 Next, as shown in FIG. 5, the Raman spectrum data RSD is set as the reference data CD in the setting unit 57 (step ST110). The reference data CD is output from the setting unit 57 to the derivation unit 58, the calculation unit 59, the correction unit 60, and the determination unit 61. Note that step ST110 is an example of a "setting step" according to the technique of the present disclosure.

図７〜図１２で示したように、導出部５８において、基準データＣＤに対してランチョス関数ＬＦを用いた畳み込み積分が行われ、仮ベースラインＴＢが導出される（ステップＳＴ１２０）。仮ベースラインＴＢは、導出部５８から算出部５９および補正部６０に出力される。なお、ステップＳＴ１２０は、本開示の技術に係る「導出ステップ」の一例である。 As shown in FIGS. 7 to 12, in the derivation unit 58, the convolution integral using the Ranchos function LF is performed on the reference data CD, and the temporary baseline TB is derived (step ST120). The temporary baseline TB is output from the derivation unit 58 to the calculation unit 59 and the correction unit 60. Note that step ST120 is an example of a "derivation step" according to the technique of the present disclosure.

図１３で示したように、算出部５９において、基準データＣＤと仮ベースラインＴＢとの差分の許容偏差ＴＤが算出される（ステップＳＴ１３０）。許容偏差ＴＤは、算出部５９から補正部６０に出力される。なお、ステップＳＴ１３０は、本開示の技術に係る「算出ステップ」の一例である。 As shown in FIG. 13, the calculation unit 59 calculates the permissible deviation TD of the difference between the reference data CD and the provisional baseline TB (step ST130). The permissible deviation TD is output from the calculation unit 59 to the correction unit 60. Note that step ST130 is an example of a "calculation step" according to the technique of the present disclosure.

次に、図１４で示したように、補正部６０において、基準データＣＤが補正基準データＣＣＤに補正される（ステップＳＴ１４０）。補正基準データＣＣＤは、補正部６０から判定部６１に出力される。なお、ステップＳＴ１４０は、本開示の技術に係る「補正ステップ」の一例である。 Next, as shown in FIG. 14, the correction unit 60 corrects the reference data CD to the correction reference data CCD (step ST140). The correction reference data CCD is output from the correction unit 60 to the determination unit 61. Note that step ST140 is an example of a "correction step" according to the technique of the present disclosure.

判定部６１において、補正基準データＣＣＤが、図１５で示した設定条件ＳＣを満たすか否かが判定される（ステップＳＴ１５０）。図１６Ａで示したように、判定部６１において補正基準データＣＣＤが設定条件ＳＣを満たさないと判定された場合（ステップＳＴ１５０でＮＯ）、図１７で示したように、設定部５７において、補正基準データＣＣＤが基準データＣＤとして再設定される（ステップＳＴ１６０）。基準データＣＤは、設定部５７から導出部５８、算出部５９、補正部６０、および判定部６１に出力される。なお、ステップＳＴ１６０は、上記ステップＳＴ１１０と同じく、本開示の技術に係る「設定ステップ」の一例である。 The determination unit 61 determines whether or not the correction reference data CCD satisfies the setting condition SC shown in FIG. 15 (step ST150). As shown in FIG. 16A, when the determination unit 61 determines that the correction reference data CCD does not satisfy the setting condition SC (NO in step ST150), the correction reference in the setting unit 57 as shown in FIG. The data CCD is reset as the reference data CD (step ST160). The reference data CD is output from the setting unit 57 to the derivation unit 58, the calculation unit 59, the correction unit 60, and the determination unit 61. Note that step ST160 is an example of a "setting step" according to the technique of the present disclosure, like step ST110.

ステップＳＴ１６０以降は、導出部５８によるステップＳＴ１２０の導出ステップ、算出部５９によるステップＳＴ１３０の算出ステップ、補正部６０によるステップＳＴ１４０の補正ステップが、制御部６５の制御の下、繰り返し行われる。なお、これら一連のステップＳＴ１６０、ステップＳＴ１２０、ステップＳＴ１３０、ステップＳＴ１４０は、本開示の技術に係る「制御ステップ」の一例である。 After step ST160, the derivation step of step ST120 by the derivation unit 58, the calculation step of step ST130 by the calculation unit 59, and the correction step of step ST140 by the correction unit 60 are repeatedly performed under the control of the control unit 65. Note that these series of steps ST160, step ST120, step ST130, and step ST140 are examples of "control steps" according to the technique of the present disclosure.

一方、図１６Ｂで示したように、判定部６１において補正基準データＣＣＤが設定条件ＳＣを満たすと判定された場合（ステップＳＴ１５０でＹＥＳ）、図２１で示したように、出力部６２により、補正基準データＣＣＤが推定ベースラインＥＢとして除去部６３に出力される（ステップＳＴ１７０）。なお、ステップＳＴ１７０は、本開示の技術に係る「出力ステップ」の一例である。 On the other hand, as shown in FIG. 16B, when the determination unit 61 determines that the correction reference data CCD satisfies the setting condition SC (YES in step ST150), the output unit 62 corrects the data as shown in FIG. The reference data CCD is output to the removal unit 63 as an estimated baseline EB (step ST170). Note that step ST170 is an example of an "output step" according to the technique of the present disclosure.

図２２で示したように、除去部６３において、ラマンスペクトルデータＲＳＤから推定ベースラインＥＢが除去され、除去済みラマンスペクトルデータＲＲＳＤとされる（ステップＳＴ１８０）。除去済みラマンスペクトルデータＲＲＳＤは、除去部６３から表示制御部６４に出力される。 As shown in FIG. 22, in the removing unit 63, the estimated baseline EB is removed from the Raman spectrum data RSD to obtain the removed Raman spectrum data RRSD (step ST180). The removed Raman spectrum data RRSD is output from the removal unit 63 to the display control unit 64.

表示制御部６４により、図２３で示した、除去済みラマンスペクトルＲＲＳを有するラマンスペクトル表示画面８０がディスプレイ４４に表示される（ステップＳＴ１９０）。 The display control unit 64 displays the Raman spectrum display screen 80 having the removed Raman spectrum RRS shown in FIG. 23 on the display 44 (step ST190).

以上説明したように、データ処理装置１１は、取得部５６、設定部５７、導出部５８、算出部５９、補正部６０、出力部６２、および制御部６５を備える。取得部５６は、ラマンスペクトルデータＲＳＤを取得する。設定部５７は、ラマンスペクトルデータＲＳＤに重畳したベースラインを推定するための基準データＣＤを設定する。導出部５８は、基準データＣＤに対してランチョス関数ＬＦを用いた畳み込み積分を行い、仮ベースラインＴＢを導出する。算出部５９は、基準データＣＤと仮ベースラインＴＢとの差分の許容偏差ＴＤを算出する。補正部６０は、基準データＣＤにおける許容偏差ＴＤを超える部分の値を仮ベースラインＴＢの値に基づいて変更することで、基準データＣＤを補正基準データＣＣＤへと補正する。出力部６２は、設定条件ＳＣを満たした補正基準データＣＣＤを推定ベースラインＥＢとして出力する。制御部６５は、設定条件ＳＣを満たしていない補正基準データＣＣＤを、基準データＣＤとして設定部５７に再設定させる。そして、導出部５８による仮ベースラインＴＢの導出、算出部５９による許容偏差ＴＤの算出、および補正部６０による基準データＣＤの補正を繰り返し行わせる。したがって、ラマンスペクトルデータＲＳＤから除去する推定ベースラインＥＢを、従来と比べて精度よく推定することが可能となる。 As described above, the data processing device 11 includes an acquisition unit 56, a setting unit 57, a derivation unit 58, a calculation unit 59, a correction unit 60, an output unit 62, and a control unit 65. The acquisition unit 56 acquires Raman spectrum data RSD. The setting unit 57 sets a reference data CD for estimating the baseline superimposed on the Raman spectrum data RSD. The derivation unit 58 performs convolution integration using the Ranchos function LF on the reference data CD to derive a temporary baseline TB. The calculation unit 59 calculates the permissible deviation TD of the difference between the reference data CD and the provisional baseline TB. The correction unit 60 corrects the reference data CD to the correction reference data CCD by changing the value of the portion of the reference data CD that exceeds the permissible deviation TD based on the value of the provisional baseline TB. The output unit 62 outputs the correction reference data CCD that satisfies the setting condition SC as the estimation baseline EB. The control unit 65 causes the setting unit 57 to reset the correction reference data CCD that does not satisfy the setting condition SC as the reference data CD. Then, the derivation unit 58 derives the temporary baseline TB, the calculation unit 59 calculates the permissible deviation TD, and the correction unit 60 corrects the reference data CD repeatedly. Therefore, the estimation baseline EB to be removed from the Raman spectrum data RSD can be estimated more accurately than in the past.

また、データ処理装置１１は、推定ベースラインＥＢをラマンスペクトルデータＲＳＤから除去する除去部６３を備えている。したがって、簡単に除去済みラマンスペクトルデータＲＲＳＤを得ることができる。 Further, the data processing device 11 includes a removing unit 63 that removes the estimated baseline EB from the Raman spectrum data RSD. Therefore, the removed Raman spectrum data RRSD can be easily obtained.

図２５は、ローダミン６Ｇ溶液を試料として、従来のｎ次の多項式（ここでは一例として５次の多項式）を用いてベースラインを推定した比較例を示す。図２５Ａにおいて、この場合の推定ベースラインＥＢは、推定ベースラインＥＢのスペクトルである推定ベースラインスペクトルＥＢＳで示すように、所々でラマンスペクトルＲＳを上回ったり、ラマンスペクトルＲＳを大きく下回ったりしていて、推定精度が低くなっている。このため、図２５Ｂの除去済みラマンスペクトルＲＲＳに示すように、ラマンスペクトルデータＲＳＤからベースラインが除去しきれず、ベースラインに起因する低周波のうねりが未だに重畳することとなる。 FIG. 25 shows a comparative example in which the baseline is estimated using a conventional nth-order polynomial (here, a fifth-order polynomial as an example) using a rhodamine 6G solution as a sample. In FIG. 25A, the estimated baseline EB in this case is in some places above the Raman spectrum RS or significantly below the Raman spectrum RS, as shown by the estimated baseline spectrum EBS, which is the spectrum of the estimated baseline EB. , The estimation accuracy is low. Therefore, as shown in the removed Raman spectrum RRS of FIG. 25B, the baseline cannot be completely removed from the Raman spectrum data RSD, and the low-frequency swell caused by the baseline is still superimposed.

対して、図２６は、ローダミン６Ｇ溶液を試料として、ランチョス関数ＬＦを用いてベースラインを推定した実施例を示す。この場合の推定ベースラインスペクトルＥＢＳは、図２６Ａに示すように、ベースラインと思しき箇所と略一致し、推定精度が高くなっている。このため、図２６Ｂの除去済みラマンスペクトルＲＲＳに示すように、ラマンスペクトルデータＲＳＤからベースラインが確実に除去され、ベースラインに起因する低周波のうねりが重畳していない除去済みラマンスペクトルデータＲＲＳＤを得ることができる。 On the other hand, FIG. 26 shows an example in which the baseline was estimated using the Rhodamine 6G solution as a sample using the Ranchos function LF. As shown in FIG. 26A, the estimated baseline spectrum EBS in this case substantially coincides with the portion considered to be the baseline, and the estimation accuracy is high. Therefore, as shown in the removed Raman spectrum RRS of FIG. 26B, the removed Raman spectrum data RRSD in which the baseline is surely removed from the Raman spectrum data RSD and the low frequency swell caused by the baseline is not superimposed is obtained. Obtainable.

また、図２７は、ローダミン６Ｇ溶液を試料として、従来のｎ次の多項式（ここでは一例として５次の多項式）を用いて、波数範囲０ｃｍ^−１〜２０００ｃｍ^−１のラマンスペクトルデータＲＳＤ、および波数範囲４００ｃｍ^−１〜２０００ｃｍ^−１のラマンスペクトルデータＲＳＤのベースラインを推定した比較例を示す。波数範囲０ｃｍ^−１〜２０００ｃｍ^−１のラマンスペクトルデータＲＳＤから推定ベースラインＥＢを除去した除去済みラマンスペクトルデータＲＲＳＤの除去済みラマンスペクトルＲＲＳ＿０〜２０００を破線で示す。対して、波数範囲４００ｃｍ^−１〜２０００ｃｍ^−１のラマンスペクトルデータＲＳＤから推定ベースラインＥＢを除去した除去済みラマンスペクトルデータＲＲＳＤの除去済みラマンスペクトルＲＲＳ＿４００〜２０００を実線で示す。この場合、除去済みラマンスペクトルＲＲＳ＿０〜２０００と除去済みラマンスペクトルＲＲＳ＿４００〜２０００とは、比較的高波数の部分において値が大きく異なっている。すなわち、従来のｎ次の多項式を用いた場合は、波数４００ｃｍ^−１以下のラマンスペクトルデータＲＳＤが原因で、比較的高波数の部分のベースラインの推定精度が変動する。また、除去済みラマンスペクトルＲＲＳ＿４００〜２０００には、除去済みラマンスペクトルＲＲＳ＿０〜２０００と同様に、ベースラインに起因する低周波のうねりが重畳している。 Further, FIG. 27, a rhodamine 6G solution as a sample, (here 5 order polynomial as an example) a conventional n-order polynomial using a Raman spectral data RSD wave number range ^0cm ^-1 ^~2000cm -1, and wavenumber showing a comparative example in which the baseline was estimated Raman spectral data RSD ranging ^400cm ^-1 ^~2000cm -1. Shows the removal already Raman spectra RRS_0~2000 wavenumber range ^{0 cm} -1 ～2000Cm-removed Raman spectral data RRSD removing the estimated baseline EB from the Raman spectral data RSD ^-1 by broken lines. Against it shows-removed Raman spectra RRS_400~2000 removal already Raman spectral data RRSD removing the estimated baseline EB from the Raman spectral data RSD wave number range ^400cm ^-1 ^~2000cm -1 in solid lines. In this case, the values of the removed Raman spectra RRS_0 to 2000 and the removed Raman spectra RRS_400 to 2000 are significantly different in the relatively high frequency portion. That is, when the conventional nth-order polynomial is used, the estimation accuracy of the baseline of the relatively high wave number portion fluctuates due to the Raman spectrum data RSD having a wave number of 400 cm ^-1 or less. Further, the removed Raman spectra RRS_400 to 2000 are superposed with low frequency waviness caused by the baseline, similarly to the removed Raman spectra RRS_0 to 2000.

対して、図２８は、ローダミン６Ｇ溶液を試料として、ランチョス関数ＬＦを用いて、波数範囲０ｃｍ^−１〜２０００ｃｍ^−１のラマンスペクトルデータＲＳＤ、および波数範囲４００ｃｍ^−１〜２０００ｃｍ^−１のラマンスペクトルデータＲＳＤのベースラインを推定した実施例を示す。この場合、除去済みラマンスペクトルＲＲＳ＿０〜２０００と除去済みラマンスペクトルＲＲＳ＿４００〜２０００とは、比較的高波数の部分においても値は略同じである。すなわち、ランチョス関数ＬＦを用いた場合は、従来のｎ次の多項式を用いた場合のように、波数４００ｃｍ^−１以下のラマンスペクトルデータＲＳＤが原因で、比較的高波数の部分のベースラインの推定精度が変動することはない。なお、図２８では、除去済みラマンスペクトルＲＲＳ＿０〜２０００と除去済みラマンスペクトルＲＲＳ＿４００〜２０００とが略同じであるため、実線の除去済みラマンスペクトルＲＲＳ＿４００〜２０００のみが図示されたようにみえている。 In contrast, FIG. 28, a rhodamine 6G solution as a sample, using a Lanczos function LF, Raman spectral data RSD wave number range ^0cm ^-1 ~2000cm -1, and Raman spectral data of the wave number range ^400cm ^-1 ^~2000cm -1 An example in which the baseline of RSD is estimated is shown. In this case, the values of the removed Raman spectra RRS_0 to 2000 and the removed Raman spectra RRS_400 to 2000 are substantially the same even in the portion having a relatively high frequency. That is, when the Ranchos function LF is used, the baseline of the relatively high wave number portion is estimated due to the Raman spectrum data RSD having a wave number of 400 cm ^-1 or less, as in the case of using the conventional nth-order polynomial. The accuracy does not fluctuate. In FIG. 28, since the removed Raman spectra RRS_0 to 2000 and the removed Raman spectra RRS_400 to 2000 are substantially the same, only the solid-lined removed Raman spectra RRS_400 to 2000 appear to be illustrated.

ＳＥＲＳ分光法を用いて測定されたラマンスペクトルデータＲＳＤは、図２等で示したように、波数４００ｃｍ^−１以下において、強度が急激に増大する。この波数４００ｃｍ^−１以下における強度の急激な増大は、光電場増強基板１５の金属凹凸構造を形成する金属（例えば金）の蛍光に起因する。このように強度が急激に増大する波数４００ｃｍ^−１以下のデータが含まれたラマンスペクトルデータＲＳＤのベースラインを推定する場合、従来の方法では、図２５および図２７で示したように、推定精度が低くなったり変動したりして不適である。対して、本開示の方法では、図２６および図２８で示したように、推定精度が高く、推定精度が変動することもないため好適である。 As shown in FIG. 2 and the like, the intensity of the Raman spectrum data RSD measured by SERS spectroscopy sharply increases at a wave number of 400 cm- ¹ or less. This rapid increase in intensity at a wave number of 400 cm- ¹ or less is due to the fluorescence of the metal (for example, gold) forming the metal uneven structure of the photoelectric field enhancing substrate 15. When estimating the baseline of Raman spectrum data RSD including data with a wave number of 400 cm ^-1 or less in which the intensity rapidly increases, the conventional method has an estimation accuracy as shown in FIGS. 25 and 27. Is unsuitable because it becomes low or fluctuates. On the other hand, the method of the present disclosure is suitable because, as shown in FIGS. 26 and 28, the estimation accuracy is high and the estimation accuracy does not fluctuate.

本開示の方法が好適である理由としては、以下が考えられる。すなわち、従来の方法では、波数範囲の全体に対してベースラインを推定しているので、強度が急激に変化する部分の推定結果が他の部分の推定結果に影響を及ぼす。対して、本開示の方法では、ランチョス関数ＬＦ等の窓関数の有限区間毎にベースラインを推定しているので、強度が急激に変化する部分の推定結果が他の部分の推定結果に影響を及ぼさない。 The following can be considered as the reasons why the method of the present disclosure is preferable. That is, in the conventional method, since the baseline is estimated for the entire wave number range, the estimation result of the portion where the intensity changes abruptly affects the estimation result of the other portion. On the other hand, in the method of the present disclosure, since the baseline is estimated for each finite interval of the window function such as the Ranchos function LF, the estimation result of the portion where the intensity changes abruptly affects the estimation result of the other portion. It does not reach.

図２９は、２次のランチョス関数ＬＦの有限区間を変更した場合のベースラインの推定精度の評価を示す。有限区間は、図６で示したｊ＝−６３〜６３（ａ＝１／３２）に加えて、ｊ＝−１５〜１５（ａ＝１／８）、ｊ＝−３１〜３１（ａ＝１／１６）、ｊ＝−１２７〜１２７（ａ＝１／６４）、ｊ＝−２５５〜２５５（ａ＝１／１２８）の計５つである。有限区間におけるデータ数Ｍは、ｊ＝−１５〜１５の場合が３１、ｊ＝−３１〜３１の場合が６３である。また、ｊ＝−６３〜６３の場合が１２７、ｊ＝−１２７〜１２７の場合が２５５、ｊ＝−２５５〜２５５の場合が５１１である。これらのデータ数Ｍと、分光器２８のラマン散乱光ＲＳＬの各検出チャンネルＸｉの総数Ｎ＝１０４４との比率（Ｍ／Ｎ）＊１００は、ｊ＝−１５〜１５の場合が３．０％、ｊ＝−３１〜３１の場合が６．０％である。また、ｊ＝−６３〜６３の場合が１２．２％、ｊ＝−１２７〜１２７の場合が２４．４％、ｊ＝−２５５〜２５５の場合が４８．９％である。 FIG. 29 shows an evaluation of the estimation accuracy of the baseline when the finite interval of the quadratic Ranchos function LF is changed. In addition to j = -63 to 63 (a = 1/32) shown in FIG. 6, the finite interval includes j = -15 to 15 (a = 1/8) and j = 3-1 to 31 (a = 1). / 16), j = -127 to 127 (a = 1/64), j = -255 to 255 (a = 1/128), for a total of five. The number of data M in the finite interval is 31 when j = -15 to 15 and 63 when j = 3-1 to 31. Further, the case of j = −63 to 63 is 127, the case of j = -127 to 127 is 255, and the case of j = −255 to 255 is 511. The ratio (M / N) * 100 of the number of data M to the total number N = 1044 of each detection channel Xi of the Raman scattered light RSL of the spectroscope 28 is 3.0% in the case of j = -15 to 15. , J = 3-1 to 31 is 6.0%. Further, the case of j = −63 to 63 is 12.2%, the case of j = -127 to 127 is 24.4%, and the case of j = −255 to 255 is 48.9%.

有限区間がｊ＝−１５〜１５、比率が３．０％の場合、推定ベースラインスペクトルＥＢＳは、ラマンスペクトＲＳの形状を略追従した、比較的尖った形状となる。すなわち、有限区間がｊ＝−１５〜１５、比率が３．０％の場合は、信号成分をベースライン成分として見なしてしまっている確率が高い。このため、除去済みラマンスペクトルＲＲＳは、ベースラインだけでなく、閾値以上の割合の信号成分も除去されたものとなるおそれがある。 When the finite interval is j = -15 to 15 and the ratio is 3.0%, the estimated baseline spectrum EBS has a relatively sharp shape that substantially follows the shape of the Ramanspect RS. That is, when the finite interval is j = -15 to 15 and the ratio is 3.0%, there is a high probability that the signal component is regarded as the baseline component. Therefore, the removed Raman spectrum RRS may have the signal components at a ratio equal to or higher than the threshold value removed as well as the baseline.

有限区間がｊ＝−２５５〜２５５、比率が４８．９％の場合、推定ベースラインスペクトルＥＢＳは、有限区間がｊ＝−１５〜１５、比率が３．０％の場合とは逆に、ラマンスペクトＲＳの形状にあまり倣っていない、比較的鈍った形状となる。すなわち、有限区間がｊ＝−２５５〜２５５、比率が４８．９％の場合は、推定ベースラインの位置が本来のベースラインの位置を下回っていて、ベースライン成分を信号成分として見なしてしまっている確率が高い。このため、除去済みラマンスペクトルＲＲＳは、閾値以上の割合のベースラインが除去しきれていないものとなるおそれがある。 When the finite interval is j = -255 to 255 and the ratio is 48.9%, the estimated baseline spectrum EBS is Raman, contrary to the case where the finite interval is j = -15 to 15 and the ratio is 3.0%. It has a relatively dull shape that does not closely follow the shape of the Spect RS. That is, when the finite interval is j = -255-255 and the ratio is 48.9%, the position of the estimated baseline is lower than the original position of the baseline, and the baseline component is regarded as a signal component. There is a high probability of being there. Therefore, in the removed Raman spectrum RRS, the baseline at a ratio equal to or higher than the threshold value may not be completely removed.

有限区間がｊ＝−３１〜３１、比率が６．０％の場合、有限区間がｊ＝−６３〜６３、比率が１２．２％の場合、および有限区間がｊ＝−１２７〜１２７、比率が２４．４％の場合は、除去済みラマンスペクトルＲＲＳは、閾値以上の割合の信号成分が除去されておらず、かつ、閾値以上の割合のベースラインが除去されたものとなる。したがって、これらの場合、ベースラインの推定精度の評価はＯＫである。以上を総合して考えた場合、５％〜３０％程度が比率の適正範囲といえる。Ｎが変わっても、この比率の適正範囲は変わらない。 When the finite interval is j = 3-1 to 31 and the ratio is 6.0%, when the finite interval is j = -63 to 63 and the ratio is 12.2%, and when the finite interval is j = -127 to 127, the ratio. When is 24.4%, the removed Raman spectrum RRS means that the signal component at a ratio equal to or higher than the threshold value is not removed and the baseline at a ratio equal to or higher than the threshold value is removed. Therefore, in these cases, the evaluation of the baseline estimation accuracy is OK. Considering the above comprehensively, it can be said that about 5% to 30% is an appropriate range of the ratio. Even if N changes, the appropriate range of this ratio does not change.

なお、ランチョス関数ＬＦの次元は、例示した２次に限らない。３次のランチョス関数ＬＦ、あるいは４次のランチョス関数ＬＦを用いてもよい。 The dimension of the Ranchos function LF is not limited to the second order illustrated. A third-order Ranchos function LF or a fourth-order Ranchos function LF may be used.

また、畳み込み積分に用いる窓関数は、ランチョス関数ＬＦに限らない。例えば図３０に示すガウス窓関数ＧＦを用いてもよい。 Further, the window function used for the convolution integral is not limited to the Ranchos function LF. For example, the Gaussian window function GF shown in FIG. 30 may be used.

図３０に示すように、ガウス窓関数ＧＦは、下記の（式９Ａ）および（式９Ｂ）で定義される。
Ｇ（ｊ）＝ｅｘｐ｛−（ａｊ）^２｝ただし、｜ａｊ｜≦２の場合（式９Ａ）
Ｇ（ｊ）＝０ただし、｜ａｊ｜＞２の場合（式９Ｂ）
なお、ａは、ランチョス関数ＬＦと同じく、ガウス窓関数ＧＦの有限区間を規定するための係数である。 As shown in FIG. 30, the Gaussian window function GF is defined by the following (Equation 9A) and (Equation 9B).
G (j) = exp {-(aj) ² } However, when | aj | ≤2 (Equation 9A)
G (j) = 0 However, when | aj |> 2 (Equation 9B)
Note that a is a coefficient for defining a finite interval of the Gaussian window function GF, like the Ranchos function LF.

図３０では、ａ＝１／８の場合を例示している。この場合、−１６≦ｊ≦１６の区間は、｜ａｊ｜≦２であるため、式（９Ａ）が適用される。したがって、−１６≦ｊ≦１６の区間では、ガウス窓関数データＧＦＤに示すように、Ｇ（０）＝０．０７０７７０９３、Ｇ（−２）＝０．０６６４８３１４等、０でない値をとる。対して、１６＜ｊおよびｊ＜−１６の区間は、｜ａｊ｜＞２であるため、式（９Ｂ）が適用される。したがって、１６＜ｊおよびｊ＜−１６の区間では、Ｇ（１７）＝０、Ｇ（−１７）＝０等、０の値をとる。また、ランチョス関数ＬＦの場合と同じく、ガウス窓関数ＧＦの各値Ｇ（ｊ）も、吹き出し９０に示すように、総和ΣＧ（ｊ）が１となるよう規格化されている。 In FIG. 30, the case where a = 1/8 is illustrated. In this case, since the interval of -16 ≦ j ≦ 16 is | aj | ≦ 2, the equation (9A) is applied. Therefore, in the interval of -16 ≦ j ≦ 16, as shown in the Gaussian window function data GFD, G (0) = 0.07077093, G (-2) = 0.066648314, and the like, which are non-zero values. On the other hand, since the interval of 16 <j and j <-16 is | aj |> 2, the equation (9B) is applied. Therefore, in the interval of 16 <j and j <-16, the value of 0 is taken, such as G (17) = 0 and G (-17) = 0. Further, as in the case of the Ranchos function LF, each value G (j) of the Gaussian window function GF is also standardized so that the total sum ΣG (j) is 1 as shown in the balloon 90.

図３１は、ローダミン６Ｇ溶液を試料として、ガウス窓関数ＧＦを用いてベースラインを推定した実施例を示す。図３１Ａに示すように、推定ベースラインスペクトルＥＢＳは、ランチョス関数ＬＦを用いてベースラインを推定した図２６Ａの場合と同様に、ベースラインと思しき箇所と略一致し、推定精度が高くなっている。このため、図２６Ｂと同様に、図３１Ｂの除去済みラマンスペクトルＲＲＳに示すように、ラマンスペクトルデータＲＳＤからベースラインが確実に除去され、ベースラインに起因する低周波のうねりが重畳していない除去済みラマンスペクトルデータＲＲＳＤを得ることができる。 FIG. 31 shows an example in which the baseline was estimated using the Gaussian window function GF using a Rhodamine 6G solution as a sample. As shown in FIG. 31A, the estimated baseline spectrum EBS substantially coincides with a portion that seems to be the baseline, and the estimation accuracy is high, as in the case of FIG. 26A in which the baseline is estimated using the Ranchos function LF. .. Therefore, similarly to FIG. 26B, as shown in the removed Raman spectrum RRS of FIG. 31B, the baseline is surely removed from the Raman spectrum data RSD, and the low frequency swell caused by the baseline is not superimposed. Completed Raman spectrum data RRSD can be obtained.

ランチョス関数ＬＦ、ガウス窓関数ＧＦ以外の他の窓関数、例えば矩形窓関数、ハン窓関数、カイザー窓関数等を用いてもよい。 Other window functions other than the Ranchos function LF and the Gaussian window function GF, such as a rectangular window function, a Han window function, and a Kaiser window function, may be used.

許容偏差ＴＤは、（式７）で示したＲＭＳに限らない。２＊ＲＭＳ、３＊ＲＭＳでもよい。 The permissible deviation TD is not limited to the RMS represented by (Equation 7). It may be 2 * RMS or 3 * RMS.

基準データＣＤにおいて仮ベースラインＴＢと許容偏差ＴＤの加算値のラインＴＢＳ＋ＴＤを超える部分の値を、仮ベースラインＴＢと許容偏差ＴＤの加算値ではなく、仮ベースラインＴＢの値に変更してもよい。要するに、基準データＣＤにおける許容偏差ＴＤを超える部分の値を仮ベースラインＴＢの値に基づいて補正すればよい。 Even if the value of the part of the reference data CD that exceeds the line TBS + TD of the added value of the temporary baseline TB and the allowable deviation TD is changed to the value of the temporary baseline TB instead of the added value of the temporary baseline TB and the allowable deviation TD. Good. In short, the value of the portion exceeding the permissible deviation TD in the reference data CD may be corrected based on the value of the provisional baseline TB.

設定条件ＳＣは、図１５で例示した内容に限らない。基準データＣＤの再設定、仮ベースラインＴＢの導出、許容偏差ＴＤの算出、および基準データＣＤの補正を繰り返した回数を設定条件ＳＣとしてもよい。例えば、設定条件ＳＣを５回と設定し、上記の処理を繰り返した回数が５回を超えた場合に、補正基準データＣＣＤが設定条件ＳＣを満たしたと判定部６１で判定する。 The setting condition SC is not limited to the content illustrated in FIG. The number of times the reference data CD is reset, the provisional baseline TB is derived, the permissible deviation TD is calculated, and the reference data CD is corrected may be set as the setting condition SC. For example, when the setting condition SC is set to 5 times and the number of times the above processing is repeated exceeds 5 times, the determination unit 61 determines that the correction reference data CCD satisfies the setting condition SC.

データ処理装置１１を構成するコンピュータのハードウェア構成は種々の変形が可能である。例えば、データ処理装置１１を、処理能力や信頼性の向上を目的として、ハードウェアとして分離された複数台のコンピュータで構成することも可能である。具体的には、ＲＷ制御部５５、取得部５６、設定部５７、導出部５８、算出部５９、補正部６０、および制御部６５の機能と、判定部６１、出力部６２、除去部６３、および表示制御部６４の機能とを、２台のコンピュータに分散して担わせる。この場合は２台のコンピュータでデータ処理装置１１を構成する。また、ＳＥＲＳ測定装置１０にデータ処理装置１１の機能を担わせてもよい。 The hardware configuration of the computer constituting the data processing device 11 can be modified in various ways. For example, the data processing device 11 can be configured by a plurality of computers separated as hardware for the purpose of improving processing capacity and reliability. Specifically, the functions of the RW control unit 55, the acquisition unit 56, the setting unit 57, the derivation unit 58, the calculation unit 59, the correction unit 60, and the control unit 65, and the determination unit 61, the output unit 62, and the removal unit 63. And the functions of the display control unit 64 are distributed to the two computers. In this case, the data processing device 11 is configured by two computers. Further, the SERS measuring device 10 may be provided with the function of the data processing device 11.

なお、除去部６３および表示制御部６４は、必須の構成ではない。このため、除去部６３および表示制御部６４の機能を、データ処理装置１１を構成するコンピュータとは別のコンピュータに担わせてもよい。 The removal unit 63 and the display control unit 64 are not indispensable configurations. Therefore, the functions of the removal unit 63 and the display control unit 64 may be performed by a computer other than the computer constituting the data processing device 11.

このように、コンピュータのハードウェア構成は、処理能力、安全性、信頼性等の要求される性能に応じて適宜変更することができる。さらに、ハードウェアに限らず、作動プログラム５０等のアプリケーションプログラムについても、安全性や信頼性の確保を目的として、二重化したり、あるいは、複数のストレージデバイスに分散して格納することももちろん可能である。 In this way, the hardware configuration of the computer can be appropriately changed according to the required performance such as processing power, safety, and reliability. Furthermore, not only hardware but also application programs such as operation program 50 can be duplicated or distributed and stored in multiple storage devices for the purpose of ensuring safety and reliability. is there.

上記実施形態では、ＳＥＲＳ分光法を用いて測定されたラマンスペクトルデータＲＳＤを例示したが、これに限らない。ＳＥＲＳ分光法以外のラマン散乱分光法を用いて測定されたラマンスペクトルデータＲＳＤであってもよい。 In the above embodiment, Raman spectrum data RSD measured using SERS spectroscopy has been exemplified, but the present invention is not limited to this. It may be Raman spectrum data RSD measured by using Raman scattering spectroscopy other than SERS spectroscopy.

また、フォトルミネッセンス法を用いて測定されたスペクトルデータ、赤外分光法を用いて測定されたスペクトルデータ、紫外可視分光法を用いて測定されたスペクトルデータ等、ラマンスペクトルデータＲＳＤ以外のスペクトルデータについても、本開示の技術を適用することが可能である。 Also, regarding spectral data other than Raman spectral data RSD, such as spectral data measured using the photoluminescence method, spectral data measured using infrared spectroscopy, and spectral data measured using ultraviolet-visible spectroscopy. It is also possible to apply the techniques of the present disclosure.

上記実施形態において、例えば、ＲＷ制御部５５、取得部５６、設定部５７、導出部５８、算出部５９、補正部６０、判定部６１、出力部６２、除去部６３、表示制御部６４、および制御部６５といった各種の処理を実行する処理部（ＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）を用いることができる。各種のプロセッサには、ソフトウェアを実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ４２に加えて、ＦＰＧＡ（ＦｉｅｌｄＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙ）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（ＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＬｏｇｉｃＤｅｖｉｃｅ:ＰＬＤ）、ＡＳＩＣ（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。 In the above embodiment, for example, the RW control unit 55, the acquisition unit 56, the setting unit 57, the derivation unit 58, the calculation unit 59, the correction unit 60, the determination unit 61, the output unit 62, the removal unit 63, the display control unit 64, and As the hardware structure of the processing unit (Processing Unit) that executes various processes such as the control unit 65, various processors (Processors) shown below can be used. For various processors, in addition to CPU42, which is a general-purpose processor that executes software and functions as various processing units, programmable processor, which is a processor whose circuit configuration can be changed after manufacturing such as FPGA (Field Programmable Gate Array). A dedicated electric circuit or the like, which is a processor having a circuit configuration specially designed for executing a specific process such as a logic device (Programmable Logic Device: PLD) or an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), is included.

１つの処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ、ＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。 One processing unit may be composed of one of these various processors, or a combination of two or more processors of the same type or different types (for example, a combination of a plurality of FPGAs, a combination of a CPU and an FPGA). ) May be configured. Further, a plurality of processing units may be configured by one processor.

複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントおよびサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（ＳｙｓｔｅｍＯｎＣｈｉｐ:ＳｏＣ）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（ＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて構成される。 As an example of configuring a plurality of processing units with one processor, first, one processor is configured by a combination of one or more CPUs and software, as represented by a computer such as a client and a server. There is a form in which a processor functions as a plurality of processing units. Secondly, as typified by a system on chip (SoC), there is a form in which a processor that realizes the functions of the entire system including a plurality of processing units with one IC (Integrated Circuit) chip is used. is there. As described above, the various processing units are configured by using one or more of the various processors as a hardware structure.

さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）を用いることができる。 Further, as the hardware structure of these various processors, more specifically, an electric circuit (cyclery) in which circuit elements such as semiconductor elements are combined can be used.

以上の記載から、以下の付記項１に記載の発明を把握することができる。 From the above description, the invention described in the following Appendix 1 can be grasped.

［付記項１］
波長毎または波数毎の光の強度を示すスペクトルデータを取得する取得プロセッサと、
前記スペクトルデータに重畳したベースラインを推定するための基準データを設定する設定プロセッサであり、少なくとも、前記取得プロセッサにおいて取得された前記スペクトルデータを最初の基準データとして設定する設定プロセッサと、
前記基準データに対して窓関数を用いた畳み込み積分を行い、仮の前記ベースラインである仮ベースラインを導出する導出プロセッサと、
前記基準データと前記仮ベースラインとの差分の許容偏差を算出する算出プロセッサと、
前記基準データにおける前記許容偏差を超える部分の値を前記仮ベースラインの値に基づいて変更することで、前記基準データを補正基準データへと補正する補正プロセッサと、
予め設定された条件を満たした前記補正基準データを、前記スペクトルデータから推定した前記ベースラインである推定ベースラインとして出力する出力プロセッサと、
前記条件を満たしていない前記補正基準データを、前記基準データとして前記設定プロセッサに再設定させ、前記導出プロセッサによる前記仮ベースラインの導出、前記算出プロセッサによる前記許容偏差の算出、および前記補正プロセッサによる前記基準データの補正を繰り返し行わせる制御プロセッサと、
を備えるデータ処理装置。 [Appendix 1]
An acquisition processor that acquires spectral data indicating the intensity of light for each wavelength or wave number,
A setting processor that sets reference data for estimating a baseline superimposed on the spectrum data, and at least a setting processor that sets the spectrum data acquired by the acquisition processor as the first reference data.
A derivation processor that performs convolution integration using a window function on the reference data and derives a tentative baseline that is the tentative baseline.
A calculation processor that calculates the permissible deviation of the difference between the reference data and the provisional baseline,
A correction processor that corrects the reference data into correction reference data by changing the value of the portion of the reference data that exceeds the permissible deviation based on the value of the provisional baseline.
An output processor that outputs the correction reference data satisfying preset conditions as an estimated baseline, which is the baseline estimated from the spectrum data.
The correction reference data that does not satisfy the above conditions is reset as the reference data in the setting processor, the derivation processor derives the provisional baseline, the calculation processor calculates the tolerance, and the correction processor uses the correction processor. A control processor that repeatedly corrects the reference data, and
A data processing device comprising.

本開示の技術は、上述の種々の実施形態と種々の変形例を適宜組み合わせることも可能である。また、上記実施形態に限らず、要旨を逸脱しない限り種々の構成を採用し得ることはもちろんである。さらに、本開示の技術は、プログラムに加えて、プログラムを非一時的に記憶する記憶媒体にもおよぶ。 The technique of the present disclosure can be appropriately combined with the various embodiments described above and various modifications. Further, not limited to the above embodiment, it goes without saying that various configurations can be adopted as long as they do not deviate from the gist. Further, the technique of the present disclosure extends to a storage medium for storing the program non-temporarily in addition to the program.

以上に示した記載内容および図示内容は、本開示の技術に係る部分についての詳細な説明であり、本開示の技術の一例に過ぎない。例えば、上記の構成、機能、作用、および効果に関する説明は、本開示の技術に係る部分の構成、機能、作用、および効果の一例に関する説明である。よって、本開示の技術の主旨を逸脱しない範囲内において、以上に示した記載内容および図示内容に対して、不要な部分を削除したり、新たな要素を追加したり、変更したりしてもよいことはいうまでもない。また、錯綜を回避し、本開示の技術に係る部分の理解を容易にするために、以上に示した記載内容および図示内容では、本開示の技術の実施を可能にする上で特に説明を要しない技術常識等に関する説明は省略されている。 The contents described and illustrated above are detailed explanations of the parts related to the technique of the present disclosure, and are merely examples of the technique of the present disclosure. For example, the above description of the configuration, function, action, and effect is an example of the configuration, function, action, and effect of the parts of the present disclosure. Therefore, within the scope not deviating from the gist of the technology of the present disclosure, even if unnecessary parts are deleted, new elements are added, or changes are made to the described contents and illustrated contents shown above. Needless to say, it's good. In addition, in order to avoid complications and facilitate understanding of the parts relating to the technology of the present disclosure, the contents described above and the contents shown above require special explanation in order to enable the implementation of the technology of the present disclosure. The explanation about common technical knowledge is omitted.

本明細書に記載された全ての文献、特許出願および技術規格は、個々の文献、特許出願および技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。 All documents, patent applications and technical standards described herein are to the same extent as if the individual documents, patent applications and technical standards were specifically and individually stated to be incorporated by reference. Incorporated by reference in the document.

２ラマン分析システム
１０表面増強ラマン散乱測定装置（ＳＥＲＳ測定装置）
１１データ処理装置
１５光電場増強基板
１６測定部
２０励起光源
２１コリメートレンズ
２２スプリッター
２３反射鏡
２４対物レンズ
２５ステージ
２６ノッチフィルター
２７集光レンズ
２８分光器
４０ストレージデバイス
４１メモリ
４２ＣＰＵ
４３通信部
４４ディスプレイ
４５入力デバイス
４６バスライン
５０作動プログラム
５５リードライト制御部（ＲＷ制御部）
５６取得部
５７設定部
５８導出部
５９算出部
６０補正部
６１判定部
６２出力部
６３除去部
６４表示制御部
６５制御部
７０、７２、９０吹き出し
８０ラマンスペクトル表示画面
８１印刷ボタン
８２ファイル保存ボタン
８３ＯＫボタン
ＢＳ生体標本
ＣＣＤ補正基準データ
ＣＣＤＳ補正基準データスペクトル
ＣＤ基準データ
ＣＤＳ基準データスペクトル
ＥＢ推定ベースライン
ＥＢＳ推定ベースラインスペクトル
ＥＬ励起光
ＧＦガウス窓関数（窓関数）
ＧＦＤガウス窓関数データ
ＬＦランチョス関数（窓関数）
ＬＦＤランチョス関数データ
ＭＰ測定位置
ＲＲＳ除去済みラマンスペクトル
ＲＲＳＤ除去済みラマンスペクトルデータ
ＲＳラマンスペクトル
ＲＳＤラマンスペクトルデータ
ＲＳＬラマン散乱光
ＳＣ設定条件（予め設定された条件）
ＳＴ１００ステップ（取得ステップ）
ＳＴ１１０ステップ（設定ステップ）
ＳＴ１２０ステップ（導出ステップ、制御ステップ）
ＳＴ１３０ステップ（算出ステップ、制御ステップ）
ＳＴ１４０ステップ（補正ステップ、制御ステップ）
ＳＴ１５０、ＳＴ１８０、ＳＴ１９０ステップ
ＳＴ１６０ステップ（設定ステップ、制御ステップ）
ＳＴ１７０ステップ（出力ステップ）
ＴＢ仮ベースライン
ＴＢＳ仮ベースラインスペクトル
ＴＤ許容偏差 2 Raman analysis system 10 Surface-enhanced Raman scattering measuring device (SERS measuring device)
11 Data processing device 15 Photoelectric field enhancement substrate 16 Measuring unit 20 Excitation light source 21 Collimating lens 22 Splitter 23 Reflector 24 Objective lens 25 Stage 26 Notch filter 27 Condensing lens 28 Spectrometer 40 Storage device 41 Memory 42 CPU
43 Communication unit 44 Display 45 Input device 46 Bus line 50 Operation program 55 Read / write control unit (RW control unit)
56 Acquisition unit 57 Setting unit 58 Derivation unit 59 Calculation unit 60 Correction unit 61 Judgment unit 62 Output unit 63 Removal unit 64 Display control unit 65 Control unit 70, 72, 90 Blowout 80 Raman spectrum display screen 81 Print button 82 File save button 83 OK button BS biological sample CCD correction reference data CCDS correction reference data spectrum CD reference data CDS reference data spectrum EB estimated baseline EBS estimated baseline spectrum EL excitation light GF Gaussian window function (window function)
GFD Gaussian window function data LF Ranchos function (window function)
LFD Ranchos function data MP Measurement position RRS Removed Raman spectrum RRSD Removed Raman spectrum data RS Raman spectrum RSD Raman spectrum data RSL Raman scattered light SC Setting conditions (preset conditions)
ST100 step (acquisition step)
ST110 step (setting step)
ST120 step (derivation step, control step)
ST130 step (calculation step, control step)
ST140 step (correction step, control step)
ST150, ST180, ST190 Step ST160 Step (setting step, control step)
ST170 step (output step)
TB Temporary Baseline TBS Temporary Baseline Spectrum TD Tolerance

Claims

波長毎または波数毎の光の強度を示すスペクトルデータを取得する取得部と、
前記スペクトルデータに重畳したベースラインを推定するための基準データを設定する設定部であり、少なくとも、前記取得部において取得された前記スペクトルデータを最初の基準データとして設定する設定部と、
前記基準データに対して窓関数を用いた畳み込み積分を行い、仮の前記ベースラインである仮ベースラインを導出する導出部と、
前記基準データと前記仮ベースラインとの差分の許容偏差を算出する算出部と、
前記基準データにおける前記許容偏差を超える部分の値を前記仮ベースラインの値に基づいて変更することで、前記基準データから補正基準データへと補正する補正部と、
予め設定された条件を満たした前記補正基準データを、前記スペクトルデータから推定した前記ベースラインである推定ベースラインとして出力する出力部と、
前記条件を満たしていない前記補正基準データを、前記基準データとして前記設定部に再設定させ、前記導出部による前記仮ベースラインの導出、前記算出部による前記許容偏差の算出、および前記補正部による前記基準データの補正を繰り返し行わせる制御部と、
を備えるデータ処理装置。 An acquisition unit that acquires spectral data indicating the intensity of light for each wavelength or wave number, and
A setting unit that sets reference data for estimating a baseline superimposed on the spectrum data, and at least a setting unit that sets the spectrum data acquired by the acquisition unit as the first reference data.
A derivation unit that performs convolution integration using a window function on the reference data and derives a tentative baseline that is the tentative baseline.
A calculation unit that calculates the permissible deviation of the difference between the reference data and the provisional baseline,
A correction unit that corrects the reference data to the correction reference data by changing the value of the portion of the reference data that exceeds the permissible deviation based on the value of the provisional baseline.
An output unit that outputs the correction reference data satisfying preset conditions as an estimated baseline, which is the baseline estimated from the spectrum data.
The correction reference data that does not satisfy the above conditions is reset as the reference data in the setting unit, the derivation unit derives the provisional baseline, the calculation unit calculates the permissible deviation, and the correction unit. A control unit that repeatedly corrects the reference data,
A data processing device comprising.

前記推定ベースラインを前記スペクトルデータから除去する除去部を備える請求項１に記載のデータ処理装置。 The data processing apparatus according to claim 1, further comprising a removing unit that removes the estimated baseline from the spectral data.

前記窓関数は、ランチョス関数またはガウス窓関数である請求項１または請求項２に記載のデータ処理装置。 The data processing device according to claim 1 or 2, wherein the window function is a Ranchos function or a Gaussian window function.

前記スペクトルデータは、表面増強ラマン散乱分光法を用いて測定されたラマンスペクトルデータである請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のデータ処理装置。 The data processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the spectrum data is Raman spectrum data measured by using surface-enhanced Raman scattering spectroscopy.

前記ラマンスペクトルデータは、４００ｃｍ^−１以下の前記波数に対応する前記強度のデータを含む請求項４に記載のデータ処理装置。 The data processing apparatus according to claim 4, wherein the Raman spectrum data includes data of the intensity corresponding to the wave number of 400 cm- ¹ or less.

波長毎または波数毎の光の強度を示すスペクトルデータを取得する取得ステップと、
前記スペクトルデータに重畳したベースラインを推定するための基準データを設定する設定ステップであり、少なくとも、前記取得ステップにおいて取得された前記スペクトルデータを最初の基準データとして設定する設定ステップと、
前記基準データに対して窓関数を用いた畳み込み積分を行い、仮の前記ベースラインである仮ベースラインを導出する導出ステップと、
前記基準データと前記仮ベースラインとの差分の許容偏差を算出する算出ステップと、
前記基準データにおける前記許容偏差を超える部分の値を前記仮ベースラインの値に基づいて変更することで、前記基準データから補正基準データへと補正する補正ステップと、
予め設定された条件を満たした前記補正基準データを、前記スペクトルデータから推定した前記ベースラインである推定ベースラインとして出力する出力ステップと、
前記条件を満たしていない前記補正基準データを、前記基準データとして再設定させ、前記仮ベースラインの導出、前記許容偏差の算出、および前記基準データの補正を繰り返し行わせる制御ステップと、
を備えるデータ処理装置の作動方法。 The acquisition step of acquiring spectral data indicating the intensity of light for each wavelength or wave number,
It is a setting step for setting reference data for estimating a baseline superimposed on the spectrum data, and at least a setting step for setting the spectrum data acquired in the acquisition step as the first reference data.
A derivation step of performing convolution integration using a window function on the reference data and deriving a tentative baseline which is the tentative baseline.
A calculation step for calculating the permissible deviation of the difference between the reference data and the provisional baseline, and
A correction step of correcting from the reference data to the correction reference data by changing the value of the portion of the reference data exceeding the permissible deviation based on the value of the provisional baseline.
An output step of outputting the correction reference data satisfying the preset conditions as an estimated baseline which is the baseline estimated from the spectrum data, and
A control step in which the correction reference data that does not satisfy the above conditions is reset as the reference data, the provisional baseline is derived, the permissible deviation is calculated, and the reference data is corrected repeatedly.
A method of operating a data processing device comprising.

波長毎または波数毎の光の強度を示すスペクトルデータを取得する取得部と、
前記スペクトルデータに重畳したベースラインを推定するための基準データを設定する設定部であり、少なくとも、前記取得部において取得された前記スペクトルデータを最初の基準データとして設定する設定部と、
前記基準データに対して窓関数を用いた畳み込み積分を行い、仮の前記ベースラインである仮ベースラインを導出する導出部と、
前記基準データと前記仮ベースラインとの差分の許容偏差を算出する算出部と、
前記基準データにおける前記許容偏差を超える部分の値を前記仮ベースラインの値に基づいて変更することで、前記基準データから補正基準データへと補正する補正部と、
予め設定された条件を満たした前記補正基準データを、前記スペクトルデータから推定した前記ベースラインである推定ベースラインとして出力する出力部と、
前記条件を満たしていない前記補正基準データを、前記基準データとして前記設定部に再設定させ、前記導出部による前記仮ベースラインの導出、前記算出部による前記許容偏差の算出、および前記補正部による前記基準データの補正を繰り返し行わせる制御部として、
コンピュータを機能させるデータ処理装置の作動プログラム。 An acquisition unit that acquires spectral data indicating the intensity of light for each wavelength or wave number, and
A setting unit that sets reference data for estimating a baseline superimposed on the spectrum data, and at least a setting unit that sets the spectrum data acquired by the acquisition unit as the first reference data.
A derivation unit that performs convolution integration using a window function on the reference data and derives a tentative baseline that is the tentative baseline.
A calculation unit that calculates the permissible deviation of the difference between the reference data and the provisional baseline,
A correction unit that corrects the reference data to the correction reference data by changing the value of the portion of the reference data that exceeds the permissible deviation based on the value of the provisional baseline.
An output unit that outputs the correction reference data satisfying preset conditions as an estimated baseline, which is the baseline estimated from the spectrum data.
The correction reference data that does not satisfy the above conditions is reset as the reference data in the setting unit, the provisional baseline is derived by the derivation unit, the allowable deviation is calculated by the calculation unit, and the correction unit performs. As a control unit that repeatedly corrects the reference data
An operating program for a data processing device that makes a computer work.