JP2021174596A - スイートスポットの予測方法及びスイートスポット予測装置 - Google Patents
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Abstract
Description
サンプルプレート上における所定サンプルの付着領域を撮影して得られた光学画像と、該所定サンプルの付着領域内におけるスイートスポットの位置を示す情報とを対応付けた学習用データを取得し、
前記学習用データを用いた機械学習によってスイートスポットの位置を予測する予測モデルを生成し、
未知サンプルの付着領域を撮影して得られた光学画像に前記予測モデルを適用することによって、前記未知サンプルの付着領域内におけるスイートスポットの位置予測を行うものである。
サンプルプレート上における所定サンプルの付着領域を撮影して得られた光学画像と、該所定サンプルの付着領域内におけるスイートスポットの位置を示す情報とを対応付けた学習用データを取得する学習データ取得部と、
前記学習用データを用いた機械学習を実行することにより、スイートスポットの位置を予測する予測モデルを生成する予測モデル生成部と、
未知サンプルの付着領域を撮影して得られた光学画像に前記予測モデルを適用することによって、前記未知サンプルの付着領域内におけるスイートスポットの位置予測を行う予測部と、
を備えている。
上述した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
サンプルプレート上における所定サンプルの付着領域を撮影して得られた光学画像と、該所定サンプルの付着領域内におけるスイートスポットの位置を示す情報とを対応付けた学習用データを取得し、
前記学習用データを用いた機械学習によってスイートスポットの位置を予測する予測モデルを生成し、
未知サンプルの付着領域を撮影して得られた光学画像に前記予測モデルを適用することによって、前記未知サンプルの付着領域内におけるスイートスポットの位置予測を行うものである。
前記学習用データに含まれる前記スイートスポットの位置を示す情報が、前記所定サンプルの付着領域内に設定された複数の測定点の各々についてMALDI質量分析を実行することによって得られた質量分析データであってもよい。
前記質量分析データが、前記所定サンプルの付着領域内におけるイオン強度の二次元分布を示すヒートマップ画像であってもよい。
前記学習用データに含まれる前記光学画像が、過去のMALDI質量分析の際に撮影された光学画像であって、
該光学画像に対応付けられた前記スイートスポットの位置を示す情報が、前記過去のMALDI質量分析の際に分析担当者によって指定された分析対象位置の情報であってもよい。
サンプルプレート上における所定サンプルの付着領域を撮影して得られた光学画像と、該所定サンプルの付着領域内におけるスイートスポットの位置を示す情報とを対応付けた学習用データを取得する学習データ取得部と、
前記学習用データを用いた機械学習を実行することにより、スイートスポットの位置を予測する予測モデルを生成する予測モデル生成部と、
未知サンプルの付着領域を撮影して得られた光学画像に前記予測モデルを適用することによって、前記未知サンプルの付着領域内におけるスイートスポットの位置予測を行う予測部と、
を有するものである。
前記学習用データに含まれる前記スイートスポットの位置を示す情報が、前記所定サンプルの付着領域内に設定された複数の測定点の各々についてMALDI質量分析を実行することによって得られた質量分析データであってもよい。
前記質量分析データが、前記所定サンプルの付着領域内におけるイオン強度の二次元分布を示すヒートマップ画像であってもよい。
前記学習用データに含まれる前記光学画像が、過去のMALDI質量分析の際に撮影された光学画像であって、
該光学画像に対応付けられた前記スイートスポットの位置を示す情報が、前記過去のMALDI質量分析の際に分析担当者によって指定された分析対象位置の情報であってもよい。
20…イオン源
26…レーザ出射部
30…質量分析部
33…イオン検出器
40…撮影部
50…制御/処理装置
51…分析制御部
52…質量分析データ処理部
54…学習用データ取得部
55…予測モデル生成部
56…スイートスポット予測部
57…表示制御部
58…データ記憶部
60…入力部
70…表示部
Claims (9)
- サンプルプレート上における所定サンプルの付着領域を撮影して得られた光学画像と、該所定サンプルの付着領域内におけるスイートスポットの位置を示す情報とを対応付けた学習用データを取得し、
前記学習用データを用いた機械学習によってスイートスポットの位置を予測する予測モデルを生成し、
未知サンプルの付着領域を撮影して得られた光学画像に前記予測モデルを適用することによって、前記未知サンプルの付着領域内におけるスイートスポットの位置予測を行う、
スイートスポットの予測方法。 - 前記学習用データに含まれる前記スイートスポットの位置を示す情報が、前記所定サンプルの付着領域内に設定された複数の測定点の各々についてMALDI質量分析を実行することによって得られた質量分析データである請求項1に記載のスイートスポットの予測方法。
- 前記質量分析データが、前記所定サンプルの付着領域内におけるイオン強度の二次元分布を示すヒートマップ画像である請求項2に記載のスイートスポットの予測方法。
- 前記学習用データに含まれる前記光学画像が、過去のMALDI質量分析の際に撮影された光学画像であって、
該光学画像に対応付けられた前記スイートスポットの位置を示す情報が、前記過去のMALDI質量分析の際に分析担当者によって指定された分析対象位置の情報である請求項1に記載のスイートスポットの予測方法。 - サンプルプレート上における所定サンプルの付着領域を撮影して得られた光学画像と、該所定サンプルの付着領域内におけるスイートスポットの位置を示す情報とを対応付けた学習用データを取得する学習データ取得部と、
前記学習用データを用いた機械学習を実行することにより、スイートスポットの位置を予測する予測モデルを生成する予測モデル生成部と、
未知サンプルの付着領域を撮影して得られた光学画像に前記予測モデルを適用することによって、前記未知サンプルの付着領域内におけるスイートスポットの位置予測を行う予測部と、
を有するスイートスポット予測装置。 - 前記学習用データに含まれる前記スイートスポットの位置を示す情報が、前記所定サンプルの付着領域内に設定された複数の測定点の各々についてMALDI質量分析を実行することによって得られた質量分析データである請求項5に記載のスイートスポット予測装置。
- 前記質量分析データが、前記所定サンプルの付着領域内におけるイオン強度の二次元分布を示すヒートマップ画像である請求項6に記載のスイートスポット予測装置。
- 前記学習用データに含まれる前記光学画像が、過去のMALDI質量分析の際に撮影された光学画像であって、
該光学画像に対応付けられた前記スイートスポットの位置を示す情報が、前記過去のMALDI質量分析の際に分析担当者によって指定された分析対象位置の情報である請求項5に記載のスイートスポット予測装置。 - コンピュータを、請求項5〜8のいずれかに記載のスイートスポット予測装置の各部として機能させるプログラム。
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