WAVEFORM ANALYSIS DEVICE

• Main Authors: TERADA, Hidetoshi, HIDA, Yusuke, YAMADA, Yohei, KANAZAWA, Yuzi, KANAZAWA, Shinji, OSOEKAWA, Takeshi, KUNISAWA, Akihiro, YASUDA, Hiroyuki
• Format: Patent
• Language: English; French; Japanese
• Published: 16.05.2019
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIRCHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES; MEASURING; PHYSICS; TESTING

In a learned model storage unit (114), there is stored in advance a model constructed by performing deep learning using accurate peak information and an image obtained by imaging numerous chromatograms as learning data. When chromatogram data for an intended specimen obtained by an LC measurement unit (10) is inputted, an image generation unit (112) images the chromatogram and generates an input image in which one of two regions on either side of a chromatogram curve in the resulting image is filled in. A peak position estimation unit (113) inputs pixel values of the input image to a neural network using a learned model, and obtains, as output, position information about the start point and end point of a peak and a peak detection accuracy. A peak determination unit (115) determines the start points and end points of peaks on the basis of the peak detection accuracy. This makes it possible to reduce complex manipulations and operations performed by an operator, such as the setting of parameters, and to detect peaks automatically with a high degree of accuracy with respect to chromatogram waveforms having various shapes. Selon l'invention, un modèle construit par réalisation d'un apprentissage profond en utilisant des informations de pic précises et une image obtenue par imagerie de nombreux chromatogrammes en tant que données d'apprentissage est stocké à l'avance dans une unité de stockage de modèle appris (114). Lorsque des données de chromatogramme pour un échantillon souhaité obtenues par une unité de mesure LC (10) sont entrées, une unité de génération d'image (112) capture les images du chromatogramme et génère une image d'entrée dans laquelle est incorporée l'une des deux régions de chaque côté d'une courbe de chromatogramme dans l'image résultante. Une unité d'estimation de position de pic (113) entre des valeurs de pixel de l'image d'entrée dans un réseau neuronal en utilisant un modèle appris et obtient, en tant que sortie, des informations de position concernant le point de départ et le point final d'un pic et une précision de détection de pic. Une unité de détermination de pic (115) détermine les points de départ et les points finaux des pics en se basant sur la précision de détection de pic. Ceci permet de réduire les manipulations et les opérations complexes effectuées par un opérateur, telles que le réglage de paramètres, et de détecter automatiquement des pics avec un degré élevé de précision par rapport à des formes d'onde de chromatogramme ayant des formes diverses. 学習済みモデル記憶部（１１４）には、多数のクロマトグラムを画像化した画像と正確なピーク情報とを学習データとしてディープラーニングにより学習させることで構築したモデルを予め格納しておく。ＬＣ測定部（１０）で得られた目的試料に対するクロマトグラムデータが入力されると、画像生成部（１１２）はそのクロマトグラムを画像化し、該画像中でクロマトグラムカーブを境界とした二つの領域の一方を塗りつぶした入力用画像を生成する。ピーク位置推定部（１１３）は学習済みのモデルによるニューラルネットワークに入力用画像の画素値を入力し、ピークの始点・終点の位置情報とピーク検出確度を出力として得る。ピーク決定部（１１５）はピーク検出確度に基づいて各ピークの始点・終点を決定する。これにより、パラメータ設定等のオペレータによる煩雑な操作や作業を軽減し、様々な形状のクロマトグラム波形に対して高い精度で以て自動的にピークを検出することができる。