JP7483367B2 - 情報処理装置、情報処理装置の制御方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
まず、第1の実施形態を説明するにあたり、用語の説明を行う。
本実施形態における試料とは、複数種類の化合物を含み構成される混合物である。本実施形態では、試料には被検物質とその他の物質(夾雑物)とが含まれているものとする。試料は混合物であれば、特に限定されない。また、混合物の成分が特定されている必要はなく、未知の成分が含有されていてもよい。例えば、血液、尿、唾液等の生体由来の混合物でも良いし、飲食物でもよい。生体由来のサンプルの分析はサンプル提供者の栄養や健康状態を知るための手がかりを含むため、その分析は医学的にも栄養学的にも価値がある。例えば尿中ビタミンB3は糖質、脂質、タンパク質の代謝、エネルギー産生に関与しているため、その尿中代謝物であるN1-メチル-2-ピリドン-5-カルボキサミドの測定は健康維持のための栄養指導に役立つ。
本実施形態における被検物質とは、試料中に含まれる1つ以上の既知の成分である。例えば、タンパク質、DNA、ウイルス、菌類、水溶性ビタミン類、脂溶性ビタミン類、有機酸類、脂肪酸類、アミノ酸類、糖類、農薬、環境ホルモンで構成される群から選択される少なくとも一種である。
本実施形態における定量的な情報とは、被検物質が試料に含まれる量、被検物質が試料に含まれる濃度、試料中の被検物質の有無で構成される群から選択される少なくとも一つである。また、被検物質の基準量に対して試料に含まれる濃度又は量の比率、被検物質の試料に含まれる量又は濃度の比率で構成される群から選択される少なくとも一つである。
本実施形態におけるスペクトル情報とは、クロマトグラム、光電子スペクトル、赤外線吸収スペクトル(IRスペクトル)、核磁気共鳴スペクトル(NMRスペクトル)、蛍光スペクトル、蛍光X線スペクトル、紫外/可視吸収スペクトル(UV/Visスペクトル)、ラマンスペクトル、原子吸光スペクトル、フレーム発光スペクトル、発光分光スペクトル、X線吸収スペクトル、X線回折スペクトル、常磁性共鳴吸収スペクトル、電子スピン共鳴スペクトル、質量スペクトル、熱分析スペクトルで構成される群から選択される少なくとも一種である。
ステップS201では、分析装置23は、被検物質単体を分析し、被検物質のスペクトル情報を取得する。分析条件は、感度や分析時間などの観点から適宜選択すればよい。その際、分析装置23は、被検物質の濃度を何通りか変化させて分析する。どの程度の数が必要であるかは、物質の性質などによっても異なるが、一般的に3点以上変化させることが望ましい。被検物質が複数種類ある場合は、被検物質ごとにそれぞれ分析することが望ましいが、被検物質同士の信号が十分分離できている場合は、同時に分析してもよい。そして、分析装置23は、取得したスペクトル情報を情報処理装置10に出力する。情報処理装置10は分析装置23からスペクトル情報を受信し、RAM33又は記憶部34に保持する。スペクトル情報取得部41は、こうして保持されたスペクトル情報を取得する。なお、前述したように、分析結果であるスペクトル情報は、データベース22が保持してもよい。この場合、スペクトル情報取得部41は、データベース22からスペクトル情報を取得する。また、分析装置23が被検物質を分析するタイミングは、ステップS202における教師データの生成よりも前に実行されれば、どのようなタイミングであってもよい。
ステップS202では、学習モデル生成部42は、スペクトル情報取得部41が取得した、被検物質のスペクトル情報を用いて、複数の教師データを生成する。教師データの生成方法について、具体的に説明する。教師データは、被検物質のスペクトル情報に乱数で生成した任意の波形を加算することで生成される。例えば、液体クロマトグラフィーでは、スペクトル情報(クロマトグラム)が示す波形はガウス分布であることが多い。そのため、学習モデル生成部42は、ピークの高さ、中央値、標準偏差を乱数で決定した複数のガウス曲線(ガウス関数)を足し合わせて、複数のランダムノイズを生成する。
ステップS203では、学習モデル生成部42は、ステップS202で濃度ごとに生成した複数の教師データを用いて、所定のアルゴリズムに従った機械学習を実施することにより、学習モデルを生成する。本実施形態では、所定のアルゴリズムとして、ニューラルネットワークを用いる。学習モデル生成部42は、複数の教師データを用いてニューラルネットワークに学習をさせることにより、試料のスペクトル情報の入力に基づいて、試料に含まれる被検物質の定量的な情報を推定する学習モデルを生成する。なお、ニューラルネットワークの学習方法は、周知技術であるため、本実施形態では詳細な説明を省略する。また、所定のアルゴリズムとして、例えば、SVM(サポートベクターマシン)、DNN(ディープニューラルネットワーク)、CNN(コンボリューショナルニューラルネットワーク)等を用いてもよい。被検物質が複数種類ある場合は、それぞれの物質に対して学習モデルを構築する。そして、学習モデル生成部42は、RAM33、記憶部34、又はデータベース22に、生成した学習モデルを格納する。
ステップS301では、分析装置23は、目的の試料を分析し、試料のスペクトル情報を取得する。分析条件は、前述したステップS201と同一の条件とする。そして、分析装置23は、取得したスペクトル情報を情報処理装置10に出力する。情報処理装置10は分析装置23からスペクトル情報を受信し、RAM33又は記憶部34に保持する。スペクトル情報取得部41は、こうして保持されたスペクトル情報を取得する。なお、前述したように、分析結果であるスペクトル情報は、データベース22が保持してもよい。この場合、スペクトル情報取得部41は、データベース22からスペクトル情報を取得する。また、分析装置23が試料を分析するタイミングは、ステップS302における定量的な情報の推定よりも前に実行されれば、どのようなタイミングであってもよい。
ステップS302では、学習モデル取得部43は、RAM33、記憶部34、又はデータベース22に格納された学習モデルを取得する。そして、推定部44は、取得された学習モデルに、ステップS301で取得された試料のスペクトル情報を入力することにより、試料に含まれる被検物質の定量的な情報を推定させる。また、必要に応じて、推定部44は、推定された定量的な情報を、表示部36において表示する形式に換算する。表示部36において表示する形式としては、g/L、mol/Lなどの濃度でもよいし、基準量(標準量)に対する割合でもよい。学習モデルにより推定される値がこれらの表示形式であれば、換算する必要はない。そして、情報取得部45は、推定された定量的な情報を推定部44から取得し、RAM33又は記憶部34に格納する。
ステップS303では、信頼度取得部46は、ステップS302で推定された定量的な情報に関する信頼度を取得する。信頼度の取得方法について、具体的に説明する。
ステップS304では、表示制御部47は、ステップS302で学習モデルにより推定された、試料に含まれる被検物質の定量的な情報と、ステップS303で算出された信頼度とを、表示部36に表示させる。その際、グラフ形式や表形式に整理して表示してもよい。図6に、表示部36に表示された画面(ウィンドウ)の一例を示す。さらに、“高い”や“低い”など信頼度の数値に応じ、そのレベルを表示してもよい。また、算出された信頼度が所定の閾値よりも高い場合は、推定された定量的な情報に関する、色や文字の太さや文字の大きさ等の表示形態を変更してもよい。算出された信頼度が所定の閾値よりも低い場合も同様である。
次に、第2の実施形態を説明する。第1の実施形態では、推定値と正解値との間の相関係数を信頼度とした。第2の実施形態では、クラス分類学習モデルにより推定される分類確率を信頼度とする。
以上、実施形態を詳述したが、本発明は、システム、装置、方法、プログラム又は記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、情報処理装置の機能を分散させることで複数の機器から構成されるシステムに本発明を適用してもよいし、一つの機器からなる装置に適用してもよい。また、本発明の機能および処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。また、本発明の範囲には、上述の実施例に示す機能および処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOSなどとの協働で実施形態の機能が実現されてもよい。この場合には、OSなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される。さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれて前述の実施形態の機能の一部或いは全てが実現されてもよい。なお本発明の範囲は上述した実施形態に限定されるものではない。上述した複数の実施形態のうち少なくとも二つを組み合わせることも可能である。
以下に、実施例および比較例を挙げて本発明をより詳細に説明する。なお、本発明は以下の実施例に限定されるものではない。実施例1~実施例3は、第1の実施形態に対応し、実施例4は、第2の実施形態に対応する。
まず、上述したデータ処理の手法の効果を評価するために、該手法をシミュレーションデータに適用した例について説明する。
Δ値が20になる試料データを1100個選択し、これらを学習モデルに入力し、試料データに含まれる被検物質のピーク高さを求めたこと以外は実施例1と同様である。図9(b)に示す通り、相関係数は0.93であり、この値をΔ値が20になる試料データの信頼度とした。
Δ値が15になる試料データを1100個選択し、これらを学習モデルに入力し、試料データに含まれる被検物質のピーク高さを求めたこと以外は実施例1や2と同様である。図9(c)に示す通り、相関係数は0.87であり、この値をΔ値が15になる試料データの信頼度とした。
実施例1と同様に教師データを用意して機械学習を行い、クラス分類学習モデルを生成した。機械学習の手法として、全結合ニューラルネットワークを用い、活性化関数としてrelu関数、およびsoftmax関数を用いた。損失関数としてクロスエントロピーを用い、最適化アルゴリズムにはSGDを用いた。十分な定量精度を得るには、100エポック程度の繰り返し演算が必要であった。
21 LAN
22 データベース
23 分析装置
31 通信IF
32 ROM
33 RAM
34 記憶部
35 操作部
36 表示部
37 制御部
41 スペクトル情報取得部
42 学習モデル生成部
43 学習モデル取得部
44 推定部
45 情報取得部
46 信頼度取得部
47 表示制御部
Claims (16)
- 被検物質と夾雑物とを含む試料のスペクトル情報を学習モデルに入力することにより推定された、前記被検物質の定量的な情報を取得する情報取得手段と、
前記取得された、前記被検物質の定量的な情報に関する信頼度を取得する信頼度取得手段と、を有し、
前記信頼度は、前記被検物質のスペクトル情報に基づいて特定される、前記被検物質の定量的な情報と、前記学習モデルにより推定される、前記被検物質の定量的な情報との間の相関係数であることを特徴とする情報処理装置。 - 前記信頼度取得手段は、前記試料のスペクトル情報と、前記被検物質のスペクトル情報とを用いて、前記信頼度を取得することを特徴とする、請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記スペクトル情報は、クロマトグラムであり、
前記信頼度取得手段は、前記試料のスペクトル情報に基づいて特定されるリテンションタイムと、前記被検物質のスペクトル情報に基づいて特定されるリテンションタイムとを用いて、前記信頼度を取得することを特徴とする、請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記取得された信頼度を表示部に表示させる表示制御手段を更に有することを特徴とする、請求項1乃至3の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 前記表示制御手段は、更に前記取得された前記被検物質の定量的な情報を前記表示部に表示させることを特徴とする、請求項4に記載の情報処理装置。
- 前記学習モデルは、前記被検物質のスペクトル情報に基づいて生成された学習用スペクトル情報と、前記被検物質のスペクトル情報に基づいて特定される、前記被検物質の定量的な情報との複数の組を教師データとして用いて学習された学習モデルであることを特徴とする、請求項1乃至5の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 前記学習用スペクトル情報は、前記被検物質のスペクトル情報とランダムノイズとを用いて生成されることを特徴とする、請求項6に記載の情報処理装置。
- 前記ランダムノイズは、複数のガウス関数の組み合わせによって得られる波形であることを特徴とする、請求項7に記載の情報処理装置。
- 前記試料のスペクトル情報を前記学習モデルに入力することにより、前記被検物質の定量的な情報を推定する推定手段を更に有することを特徴とする、請求項1乃至8の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 前記スペクトル情報は、クロマトグラム、光電子スペクトル、赤外線吸収スペクトル、核磁気共鳴スペクトル、蛍光スペクトル、蛍光X線スペクトル、紫外/可視吸収スペクトル、ラマンスペクトル、原子吸光スペクトル、フレーム発光スペクトル、発光分光スペクトル、X線吸収スペクトル、X線回折スペクトル、常磁性共鳴吸収スペクトル、電子スピン共鳴スペクトル、質量スペクトル、及び熱分析スペクトルの少なくとも1つであることを特徴とする、請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記試料のスペクトル情報を取得するための分析を行う分析手段を更に有することを特徴とする、請求項1又は10に記載の情報処理装置。
- 前記分析手段は、クロマトグラフィー、キャピラリー電気泳動法、光電子分光法、赤外吸収分光法、核磁気共鳴分光法、蛍光分光法、蛍光X線分光法、可視・紫外線吸収分光法、ラマン分光法、原子吸光法、フレーム発光分光法、発光分光法、X線吸収分光法、X線回折法、常磁性共鳴吸収を利用した電子スピン共鳴分光法、質量分析法、及び熱分析法の少なくとも1つを行うことを特徴とする請求項11に記載の情報処理装置。
- 前記被検物質は、タンパク質、DNA、ウイルス、菌類、水溶性ビタミン類、脂溶性ビタミン類、有機酸類、脂肪酸類、アミノ酸類、糖類、農薬、及び環境ホルモンの少なくとも1つであることを特徴とする、請求項1乃至12の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 前記被検物質は、チアミン、リボフラビン、N1-メチルニコチンアミド、N1-メチル-2-ピリドン-5-カルボキサミド、4-ピリドキシン酸、N1-メチル-4-ピリドン-3-カルボキサミド、パントテン酸、ピリドキシン、ビオチン、プテロイルモノグルタミン酸、シアノコバラミン、及びアスコルビン酸の少なくとも1つであることを特徴とする、請求項1乃至13の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 前記定量的な情報は、前記被検物質が前記試料に含まれる量、前記被検物質が前記試料に含まれる濃度、前記試料中の前記被検物質の有無、前記被検物質の基準量に対する前記試料に含まれる前記被検物質の濃度又は量の比率、前記被検物質が前記試料に含まれる量又は濃度の比率の少なくとも1つであることを特徴とする、請求項1乃至14の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 被検物質と夾雑物とを含む試料のスペクトル情報を学習モデルに入力することにより推定された、前記被検物質の定量的な情報を取得する情報取得工程と、
前記取得された、前記被検物質の定量的な情報に関する信頼度を取得する信頼度取得工程と、を有し、前記信頼度は、前記被検物質のスペクトル情報に基づいて特定される、前記被検物質の定量的な情報と、前記学習モデルにより推定される、前記被検物質の定量的な情報との間の相関係数であることを特徴とする情報処理方法。
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