Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

WO2017002226A1 - データ処理装置 - Google Patents

データ処理装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2017002226A1
WO2017002226A1 PCT/JP2015/068961 JP2015068961W WO2017002226A1 WO 2017002226 A1 WO2017002226 A1 WO 2017002226A1 JP 2015068961 W JP2015068961 W JP 2015068961W WO 2017002226 A1 WO2017002226 A1 WO 2017002226A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
data
image
image data
sample
principal component
Prior art date
Application number
PCT/JP2015/068961
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
真一 山口
Original Assignee
株式会社島津製作所
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社島津製作所 filed Critical 株式会社島津製作所
Priority to CN201580081390.2A priority Critical patent/CN107850567A/zh
Priority to US15/740,954 priority patent/US11222773B2/en
Priority to EP15897153.1A priority patent/EP3318866A4/en
Priority to PCT/JP2015/068961 priority patent/WO2017002226A1/ja
Priority to CN202410339567.5A priority patent/CN118376672A/zh
Priority to JP2017525740A priority patent/JP6477878B2/ja
Priority to CN202410339569.4A priority patent/CN118392971A/zh
Publication of WO2017002226A1 publication Critical patent/WO2017002226A1/ja
Priority to US17/517,756 priority patent/US11776799B2/en

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
    • H01J49/00—Particle spectrometers or separator tubes
    • H01J49/0027—Methods for using particle spectrometers
    • H01J49/0036—Step by step routines describing the handling of the data generated during a measurement
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/483—Physical analysis of biological material
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/97—Determining parameters from multiple pictures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/56—Extraction of image or video features relating to colour
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/69—Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B40/00—ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B40/00—ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
    • G16B40/10—Signal processing, e.g. from mass spectrometry [MS] or from PCR
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B40/00—ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
    • G16B40/30—Unsupervised data analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10056—Microscopic image

Definitions

  • the present invention relates to a data processing apparatus that processes data obtained by measuring or observing a sample or a subject, and in particular, a plurality of multidimensional data obtained by different measurement techniques or observation techniques on the same sample.
  • the present invention relates to a data processing apparatus suitable for obtaining significant information about the sample by processing analysis data (two-dimensional, three-dimensional, etc.).
  • FIG. 5 is a schematic diagram illustrating a procedure for acquiring a two-dimensional ion intensity distribution image at a specific mass-to-charge ratio using an imaging mass microscope.
  • the imaging mass microscope it is possible to acquire mass spectrum data over a predetermined mass-to-charge ratio range in each minute region 102 obtained by finely dividing the predetermined two-dimensional region 101 on the sample 100.
  • the ion intensity at an arbitrary mass-to-charge ratio is extracted from the three-dimensional data (mass spectrometry imaging data) indicating the ion intensity using the two-dimensional position information and mass-to-charge ratio information of each micro area 102 as parameters.
  • the intensity distribution of ions having a certain mass-to-charge ratio indicates the distribution of a specific substance, for example, a substance (biomarker) related to a specific disease is detected in a living tissue based on a mass spectrometry imaging image. Useful information such as how it is distributed can be obtained.
  • Non-Patent Documents 2 and 3 disclose that a principal component analysis is performed on image data obtained by a microinfrared imaging method or a microscopic laser Raman spectroscopic imaging method, and a substance contained in a sample is specified. ing.
  • the analyst must compare the images on the display one by one in order to know the mass-to-charge ratio showing a similar two-dimensional distribution. The work to do was necessary, and the work was very troublesome.
  • Kiyoshi Ogawa “Development of Imaging Mass Microscope”, Shimadzu Corporation, [online], [Search May 15, 2015], Internet ⁇ URL ⁇ : http://www.jst.go.jp/pdf/pc201305_shimadzu .pdf> Yasuhito Fujimaki and one other, "Improvement of multivariate analysis methods in microinfrared imaging", Tokyo Metropolitan Industrial Technology Research Center Research Report, No.
  • a data processing apparatus includes first image data obtained by a first measurement technique for a two-dimensional region on a sample, and on the same sample.
  • a data processing apparatus for processing the second image data obtained by the second measurement technique different from the first measurement technique for the two-dimensional region of the information and obtaining information on the sample a) For the first image data and the second image data, alignment processing is performed so that the positions on the image of the pixels in which the measurement results for the same part on the sample appear are matched, and the first and second image data
  • a pre-processing unit that performs data conversion processing to align the spatial resolution of the image data;
  • a statistical analysis process is performed on the data of spatially corresponding pixels.
  • the first and second measurement methods include mass spectrometry imaging measurement, Raman spectroscopic measurement, fluorescence measurement, and electromagnetic waves of various wavelengths (terahertz, far and near infrared, visible, ultraviolet, X-ray, etc.). Measurement of emission intensity, absorption measurement, PET (Positron Emission Tomography) measurement, MRI (Magnetic Resonance Imaging) measurement, ESR (Electron Spin Resonance) measurement, CT (Computed Tomography) measurement, EPMA (Electron Probe MicroAnalyser) surface analysis, etc. Any of various measurements and analyzes, or observation with an electron microscope or an optical microscope can be used. The size of each pixel constituting the image data is expected to be about 1 [nm 2 ] at the minimum and about 1 [m 2 ] at the maximum.
  • the data processing apparatus when the data processing apparatus according to the first aspect of the present invention is applied to the above-described imaging mass microscope, observation using an optical microscope is used as the first measurement technique, and mass spectrometry imaging measurement is used as the second measurement technique. can do.
  • a color sample surface image is obtained by optical microscopic observation, but data constituting a sample surface image having a specific color (wavelength) component may be used as the first image data.
  • the image having the color component that is, the image showing the luminance distribution of the color
  • the data constituting the image data may be the first image data.
  • mass spectrometry imaging measurement an image showing an ion intensity distribution is obtained for each mass-to-charge ratio, but data constituting the plurality of images may be used as second image data. That is, the first and second image data may be data constituting a plurality of images instead of data constituting one image.
  • mass spectrometry imaging measurement by MS n measurement in which n is 2 or more as the second measurement method image data indicating a two-dimensional distribution of a fragment or the like derived from a specific compound while avoiding the influence of impurities is obtained. It can be the target of processing.
  • the statistical analysis processing unit executes the statistical analysis processing
  • the first image data and the second image data are applied to the same part on the sample.
  • the positions of the pixels on which the measurement results appear on the image need to be approximately the same.
  • the spatial resolution of both image data that is, the size of the minute region on the sample reflected in one pixel needs to be uniform. Therefore, when the positions of the pixels on the sample with respect to the same part do not coincide with each other, the preprocessing unit performs appropriate alignment processing such as enlargement / reduction, rotation, or deformation of one of the images.
  • the preprocessing unit performs a data conversion process that lowers or increases (interpolates) the spatial resolution of one of the images. Thereby, the correspondence in units of pixels between the image based on the first image data and the image based on the second image data becomes clear.
  • the optical microscopic image usually has higher spatial resolution.
  • the preprocessing unit may reduce the spatial resolution of the data constituting the optical microscopic image so that the optical microscopic image data and the mass spectrometry imaging data have the same spatial resolution.
  • the statistical analysis processing unit performs a statistical analysis process on the first image data and the second image data in terms of spatial correspondence, that is, data of pixels associated with the same position on the sample. Then, an index value indicating the similarity or difference of the two-dimensional signal intensity distribution is calculated.
  • the simplest statistical analysis process that can be used for this purpose is a correlation analysis method for calculating a correlation coefficient between two image data.
  • the index value obtained as a result of the statistical analysis processing is used as described above. Based on this, it is possible to easily find an image based on the second image data showing a two-dimensional distribution similar to the characteristic signal intensity distribution on the image based on the first image data such as an optical microscopic image.
  • the second image data includes data constituting a plurality of images obtained under different parameters
  • the statistical analysis processing unit includes: It may be configured to extract a parameter from which an image having high similarity or high difference with a two-dimensional signal intensity distribution in one image based on one image data is obtained.
  • the parameter is a mass to charge ratio.
  • a substance corresponding to a specific part or region focused on by an analyst can be examined in an optical microscopic image.
  • the statistical analysis processing unit When performing the statistical analysis process using the correlation coefficient as described above, the statistical analysis processing unit performs one image based on the first image data on each of the plurality of images based on the second image data.
  • a correlation coefficient between the second image data and one image based on the second image data, and a parameter for obtaining an image having a high similarity or high difference in two-dimensional signal intensity distribution based on the correlation coefficient Extract it.
  • image data constituting a plurality of images can be processed together, so that the statistical analysis processing unit includes the first image data and the first image data.
  • Multivariate analysis is performed on the two image data, and based on the result, it is possible to extract a parameter from which an image having a high two-dimensional signal intensity distribution similarity or a high difference can be obtained.
  • the second image data may include data constituting a plurality of images obtained under different parameters.
  • the first image data may include data constituting a plurality of images obtained under different parameters.
  • color or wavelength can be regarded as a parameter.
  • the parameters in the first measurement method and the parameters in the second measurement method in which the two-dimensional signal intensity distribution is similar or different are used. Combinations can be extracted.
  • the data processing apparatus includes sample spectrum data obtained for each of a plurality of minute regions in a two-dimensional region on a sample and a reference spectrum serving as a reference.
  • a data processing device for processing data and obtaining information about the sample, a) Statistical analysis processing unit for calculating an index value indicating the similarity or difference of spectra by performing statistical analysis processing on the sample spectrum data corresponding to the minute region and the reference spectrum data for each minute region
  • an image creating unit that creates an image showing a two-dimensional distribution of index values corresponding to the two-dimensional region on the sample based on the index value obtained for each micro region by the statistical analysis processing unit; It is characterized by having.
  • the spectrum refers to, for example, a mass spectrum having a mass-to-charge ratio obtained by a mass spectrometer as one axis, a spectrum having a wavelength, wave number, or energy obtained by measurement of electromagnetic wave emission intensity or absorption measurement as one axis. , Etc. are representative.
  • a mass spectrum obtained by measuring MS n with n of 2 or more as a spectrum it is possible to avoid the influence of impurities and obtain a processing result based on the MS n spectrum of a fragment derived from a specific compound.
  • the spectrum is not limited to that obtained directly by such measurement.
  • the known substance exists by the image creation unit. It is possible to create an image showing a region that is likely to be. Further, the factor loading spectrum in an appropriate principal component obtained by applying the data processing apparatus according to the second aspect of the present invention to an imaging mass microscope and performing principal component analysis on mass spectrometry imaging data is used as a reference spectrum.
  • the image creation unit distributes the degree of similarity of the chemical structure between the substance that characterizes the overall mass spectrum of the two-dimensional region on the sample to be measured and the substance that exists for each pixel. Can be created.
  • a data processing apparatus which has been made to solve the above problems, includes first image data obtained by a first measurement technique for a two-dimensional region on a sample, and the same sample.
  • a data processing device that processes second image data obtained by a second measurement technique different from the first measurement technique for the upper two-dimensional region and obtains information on the sample, a) Principal component analysis is performed on the first image data to obtain score value distribution data indicating a two-dimensional distribution of score values for each principal component.
  • principal component analysis is performed on the second image data to perform principal component analysis.
  • a principal component analysis execution unit for obtaining score value distribution data indicating a two-dimensional distribution of score values for each; b)
  • the score value distribution data in an arbitrary principal component based on the first image data and the score value distribution data in an arbitrary principal component based on the second image data obtained by the principal component analysis execution unit are spatially
  • a related principal component extraction unit that extracts a combination of principal components that are spatially highly correlated, It is characterized by having.
  • data constituting the optical microscopic image as described above as the first image data or data obtained by measuring emission intensity or absorption measurement of electromagnetic waves of various wavelengths.
  • mass spectrometry imaging data can be used as the second image data.
  • the correlation between the principal component obtained by principal component analysis for optical microscopic observation or optical measurement and the principal component obtained by principal component analysis for mass spectrometry imaging measurement can be examined.
  • the characteristic load substances can be compared, and a characteristic substance can be estimated from both the mass-to-charge ratio and the wavelength and energy.
  • a data processing apparatus which has been made to solve the above-mentioned problems, is a plurality of two-dimensional regions on a sample obtained under different first parameters according to a predetermined measurement technique.
  • First image data including data constituting an image, and a second parameter different depending on the predetermined measurement method for a two-dimensional region different from the two-dimensional region on the sample or a two-dimensional region of another sample.
  • a data processing apparatus that processes second image data including data constituting a plurality of images obtained below to obtain information on one or more samples, a) Principal component analysis is performed on the first image data to obtain a factor loading spectrum indicating the relationship between the first parameter and the factor loading for each principal component, and the principal component analysis is performed on the second image data.
  • a principal component analysis execution unit that obtains a factor loading spectrum indicating the relationship between the second parameter and the factor loading for each principal component; b) Compare the factor loading spectrum for each principal component based on the first image data with the factor loading spectrum for each principal component based on the second image data, and extract a combination of principal components having a high spectral correlation.
  • a related principal component extraction unit It is characterized by having.
  • the measurement method for obtaining the first image data and the measurement method for obtaining the second image data are the same.
  • the target sample from which the first image data is obtained and the target sample from which the second image data is obtained may be the same or different.
  • the correlation between the factor loading spectrum of a certain principal component based on the first image data and the factor loading spectrum of a certain principal component based on the second image data is high, these principal components The two-dimensional distribution of score values at can be compared.
  • useful information about a sample is obtained in identifying a substance contained in a sample, grasping a two-dimensional distribution of the substance, and quantifying the identified substance. Can be collected.
  • the mass-to-charge ratio of a substance that specifically exists in a region or region having a color that the analyst is paying attention to on an optical microscopic image can be simply calculated. You can investigate. This makes it possible to easily and accurately identify a substance exhibiting a two-dimensional distribution focused on by the analyst.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a first embodiment of an imaging mass microscope system using a data processing apparatus according to the present invention.
  • the figure which shows an example of the image of the data processing object in the imaging mass microscope system of 1st Example.
  • the flowchart which shows the data processing in the imaging mass microscope system of 1st Example.
  • FIG. 4 is a schematic diagram for explaining the data processing shown in FIG. 3.
  • the schematic diagram explaining the procedure at the time of acquiring the two-dimensional ion intensity distribution image in specific mass to charge ratio using an imaging mass microscope.
  • the schematic block diagram of 4th Example of the imaging mass microscope system using the data processor which concerns on this invention The schematic diagram for demonstrating the data processing in the imaging mass microscope system of 4th Example.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a first embodiment of an imaging mass microscope system including a data processing apparatus according to the present invention.
  • This system includes an imaging mass microscope main body 1 and a data processing unit 2.
  • the imaging mass microscope main body 1 has an optical microscopic observation unit 11 that acquires an optical microscopic observation image of a two-dimensional region on the sample, and a predetermined microscopic region obtained by finely dividing a predetermined two-dimensional region on the same sample. And an imaging mass analyzer 12 that performs mass analysis over a mass-to-charge ratio range and collects mass spectrum data.
  • the data processing unit 2 includes an optical microscopic image data storage area 211 for storing optical microscopic image data, a data storage unit 21 having an MS imaging data storage area 212 for storing mass spectrometry imaging data, and an optical microscopic image feature extraction unit 22. And an image alignment processing unit 23, a resolution adjustment unit 24, a statistical analysis processing unit 25, and an analysis result display processing unit 26 as functional blocks.
  • the data processing unit 2 includes an input unit 3 for a user to input various parameters for data processing and give instructions, and a display unit 4 for displaying various acquired images and analysis results. And are connected.
  • the data processing unit 2 can be realized by using a personal computer as hardware resources and executing the dedicated processing software installed in the personal computer in advance by the computer. .
  • a sample such as a biological tissue slice cut out from a living body is set in the imaging mass microscope main body 1.
  • An optical microscope observation unit 11 including an optical microscope and an imaging unit takes an optical microscope image of the sample surface, and the image data obtained thereby is sent to the data processing unit 2, and the optical microscope image data in the data storage unit 21. It is stored in the storage area 211.
  • the imaging mass spectrometer 12 includes an ion source based on laser desorption ionization, a time-of-flight mass spectrometer, and the like. As shown in FIG.
  • a laser beam is irradiated to each minute region (this is one pixel) 102 obtained by finely dividing the dimensional region 101 to ionize components existing in the minute region 102, and the generated ions are separated for each mass-to-charge ratio.
  • Mass spectrum data is acquired.
  • the obtained mass spectrum data in a large number of micro regions 102 is sent to the data processing unit 2 and stored in the MS imaging data storage region 212 of the data storage unit 21.
  • the imaging mass spectrometer 12 performs MS n measurement where n is 2 or more as necessary, and collects MS n spectrum data. Therefore, the mass spectrum data stored in the MS imaging data storage area 212 may be MS n spectrum data.
  • FIG. 2A is an example of an optical microscopic image of a biological sample
  • FIG. 2B is an example of a mass spectrometry imaging image based on a total ion current signal (TIC) obtained by executing imaging mass analysis on the same biological sample.
  • This biological sample is a brain tissue section of a cerebral infarction model mouse.
  • a characteristic processing operation performed by the data processing unit 2 performed in a state where such data constituting the image is stored in the data storage unit 21 will be described with reference to FIGS. 3 and 4.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the flow of data processing in the system of the present embodiment
  • FIG. 4 is a schematic diagram for explaining the data processing.
  • the optical microscopic image feature extraction unit 22 reads data corresponding to the designated optical microscopic image from the optical microscopic image data storage area 211, and reproduces the optical microscopic image. Are displayed on the screen of the display unit 4.
  • the analyst determines the region or part of interest by looking at the displayed optical microscopic image, and the RGB color primary color (that is, any of R, G, or B) that characterizes the region or part of interest or other specific A color is determined and instructed from the input unit 3 (step S1).
  • the region where blood flow has stopped due to cerebral infarction the portion that looks white on the right side in FIG. 2A
  • blood flow is still secured.
  • the part (the left part in FIG. 2A. This part is shown in red in the color image) is the part of interest.
  • the optical microscopic image feature extraction unit 22 performs appropriate optical filter processing on the optical microscopic image, thereby calculating distribution data of luminance values in the primary colors that are characteristic of the region of interest (step S2). For example, as described above, when a region where blood flow is still ensured is a region of interest, optical filter processing for extracting only the red portion is performed to obtain red luminance value data for each pixel. As shown in FIG. 4, this data is data capable of creating a specific color distribution image (hereinafter referred to as “specific color luminance value distribution image”) corresponding to the region of interest.
  • FIG. 12 is an optical microscopic image taken after staining a tissue section taken from a living body with hematoxylin / eosin (HE).
  • HE hematoxylin / eosin
  • the analyst indicates the region indicated by (1) in the figure as the region of interest and the region indicated by (2) as the non-interest region (it is difficult to understand in FIG.
  • the color of the tissue is different from the region of interest).
  • the optical microscopic image feature extraction unit 22 converts the color into a monochrome image so that the color closer to the region of interest is white and the color closer to the non-region of interest is black.
  • the image shown in FIG. 13 was obtained as a result. In this image, the region of interest is clearly shown, and this can be used as the specific color luminance value distribution image.
  • FIGS. 14 and 15 show examples of such processing
  • FIG. 14 shows an example of processing an optical microscopic image by HE staining shown in FIG. 12
  • FIG. 15 shows a brain tissue section of the cerebral infarction model mouse shown in FIG. This is an example of processing an optical microscopic image.
  • 14 and 15 (a) is an original image.
  • a principal component analysis is performed on the data of each pixel constituting the image, and score values in the first to third principal components (PC1 to PC3) are calculated. Distributions are shown in (c) to (e). The result of assigning and combining R, G and B colors to the distribution images of score values in PC1 to PC3 is (b). It can be seen that the parts that are similar in color in the original image are clearly shown in different colors in the pseudo color composite image.
  • the optical microscopic image feature extraction unit 22 creates such a pseudo color image and displays it on the display unit 4 so that the analyst can easily find a region or part of interest.
  • the image alignment processing unit 23 performs alignment processing for correcting the size, orientation, distortion, and the like of the same object image on the optical microscopic image and the mass spectrometry imaging image (step S3). Specifically, for example, by using a specified optical microscope image as a reference, the mass spectrometry imaging image is enlarged / reduced, rotated, and further deformed according to a predetermined algorithm so that the positional relationship on the sample in both images Generally match. As the mass spectrometry imaging image used at this time, it is preferable to use a mass spectrometry imaging image by TIC as shown in FIG. 2B, but a mass spectrometry imaging image at an appropriate mass-to-charge ratio may be used.
  • a mass spectrometry imaging image may be used as a reference.
  • an adjustment amount for alignment is calculated using the optical microscopic image, and the adjustment amount is calculated. Accordingly, the specific color luminance value distribution image may be enlarged / reduced, rotated, or deformed.
  • a technique described in Patent Document 1 can be used.
  • the resolution (positional resolution) of the optical microscopic image is usually determined by the resolution of the imaging camera, whereas the resolution of the mass spectrometry imaging image is determined by the spot diameter of the laser light irradiated on the sample for ionization. Therefore, the resolution of mass spectrometry imaging images is often lower than the resolution of optical microscopic images. Since it is preferable that the positional resolutions of both images are aligned in order to perform the arithmetic processing described later, the resolution adjusting unit 24 performs a resolution adjusting process for aligning the resolutions of both images (step S4).
  • a simple method of aligning the resolution is to reduce the resolution of the higher resolution image to match the image with lower resolution.
  • a binning process is useful as such a method.
  • the resolution of the lower resolution image may be increased to match the high resolution image.
  • upsampling processing is performed on a low-resolution image and the number of pixels is apparently added, and then interpolation processing using a plurality of pixel values adjacent to or close to a certain pixel is performed by upsampling. What is necessary is just to calculate and fill the pixel value of the newly inserted pixel.
  • the resolution adjustment processing by such interpolation processing for example, the methods described in Patent Documents 2 and 3 can be used.
  • the statistical analysis processing unit 25 searches for the mass-to-charge ratio showing a two-dimensional distribution similar to the specific color luminance value distribution image, and the specific color luminance value distribution image subjected to the image alignment process and the resolution adjustment process.
  • An appropriate statistical analysis method is applied to the luminance value data and the mass spectrometry imaging data that constitute (Step S5).
  • the simplest statistical analysis method available here is a correlation analysis method using a correlation coefficient.
  • the ion intensity distribution in a mass spectrometry imaging image having a certain mass-to-charge ratio can be represented by one vector m in a multidimensional space having the total number of pixels as a dimension.
  • the luminance value distribution in the specific color luminance value distribution image can be represented by a single vector r in a multidimensional space having the total number of pixels as a dimension. Therefore, the correlation coefficient between images can be calculated based on these two vectors m and r in the multidimensional space. As shown in FIG. 4, a correlation coefficient is calculated for each mass spectrometry imaging image having a different mass-to-charge ratio. The closer the positive correlation coefficient is to 1, the closer the ionic strength distribution at that mass-to-charge ratio is to the luminance value distribution. The closer the negative correlation coefficient is to -1, the closer to -1 The ion intensity distribution means that the luminance value distribution is close to the inverted one.
  • the statistical analysis processing unit 25 compares the correlation coefficient calculated for each mass-to-charge ratio as described above with a predetermined threshold, and extracts a mass-to-charge ratio indicating an ion intensity distribution close to the luminance value distribution. (Step S6).
  • the analysis result display processing unit 26 displays one or more mass-to-charge ratios extracted in step S6 on the screen of the display unit 4 as an analysis result (step S7).
  • a mass spectrometry imaging image at the extracted mass-to-charge ratio may be created and displayed on the screen of the display unit 4.
  • a mass-to-charge ratio that shows an ion intensity distribution similar to the shape of the part or region of interest of the analyst is extracted from the optical microscopic image.
  • Mass spectrometry imaging images at the mass to charge ratio can be presented to the analyst.
  • a compound corresponding to the mass-to-charge ratio may be specified by searching a database, for example, and the compound name may be displayed.
  • a method using a simple correlation coefficient is used as the statistical analysis method in step S5.
  • multivariate analysis such as partial least squares (PLS) may be used.
  • PLS partial least squares
  • luminance value data constituting one image based on an optical microscopic image and mass spectrometry imaging data constituting a plurality of images are represented in a matrix format, and a known PLS method is used. Calculate the score. Since the PLS score shows the correlation between the two data using one image data as the teacher data, an appropriate mass-to-charge ratio can be selected based on the data giving a high score.
  • multivariate analysis other than PLS can be used as long as it is a multivariate analysis that calculates an index value indicating correlation.
  • two-dimensional data called a luminance distribution image of a specific color obtained from an optical microscopic image is compared with three-dimensional data called an ion intensity distribution image for each mass-to-charge ratio, and similar to the distribution in the two-dimensional data.
  • the mass-to-charge ratio is extracted, but if it is data acquired for the same region of the same sample, the same processing can be performed for various data other than the above as two-dimensional data.
  • data indicating the degree of absorption of electromagnetic waves such as light having a specific wavelength and X-rays and distribution of radiation intensity
  • data indicating intensity distribution such as Raman scattered light and fluorescence
  • stained image data PET (positron emission tomography) ), CT (Computerized Tomography), MRI (Nuclear Magnetic Resonance Image), ESR (Electron Spin Resonance), image data using radioisotope labeling, EPMA, SPM (Scanning Probe Microscope), etc.
  • the surface unevenness image data obtained in step 1 can be used as two-dimensional data.
  • data indicating the degree of light absorption at various wavelengths can be used as the three-dimensional data instead of the mass spectrometry imaging data.
  • a fluorescence microscopic image obtained by fluorescently labeling a sample with a fluorescent dye or the like that binds to a specific protein is used, a highly accurate image regarding the distribution of the specific protein can be obtained by the processing in step S2. Thereby, the reliability and accuracy of comparison between the optical microscopic image and the mass spectrometry imaging image with respect to the distribution of the specific protein are improved.
  • a luminance distribution image of a specific color is extracted from an optical microscopic image that is a color image, and the data constituting the luminance distribution image is two-dimensional data. Since the microscopic image has a luminance distribution for each RGB color (that is, wavelength), this is three-dimensional data having the color or wavelength as one parameter. Therefore, statistical analysis processing by multivariate analysis such as PLS is performed on the matrix that is obtained from the data constituting the optical microscopic image, that is, the luminance distribution data for different colors such as RGB and the mass spectrometry imaging data for each mass to charge ratio.
  • FIG. 6 is a schematic configuration diagram of a third embodiment of the imaging mass microscope system using the data processing apparatus according to the present invention
  • FIG. 7 is a schematic diagram for explaining data processing in the imaging mass microscope system of the third embodiment. is there.
  • FIG. 6 the same components as those in FIG. 1 describing the first embodiment are denoted by the same reference numerals.
  • the data processing unit 2 in this system includes an MS imaging data storage unit 220 for storing mass spectrometry imaging data, a compound database 221 in which mass spectra (including MS n spectra) are registered for various known compounds, and a reference A spectrum selection unit 222, a statistical analysis processing unit 223, and a correlation coefficient distribution image creation unit 224 are provided as functional blocks.
  • mass spectrometry imaging measurement is performed on a predetermined sample by the imaging mass analyzer 12, so that the MS imaging data storage unit 220 stores the MS imaging data storage area 212 in the system of the first embodiment. Mass spectrometry imaging data similar to that stored is stored.
  • the analyst designates the target compound to be observed that is supposed to be included in the sample, for example, from the input unit 3.
  • the reference spectrum selection unit 222 accesses the compound database 221, reads a mass spectrum corresponding to the designated compound, and sets this as a reference spectrum in the statistical analysis processing unit 223.
  • the statistical analysis processing unit 223 correlates the signal intensity with respect to one mass spectrum data set as a reference spectrum and the mass spectrum data obtained for each pixel stored in the MS imaging data storage unit 220. Is obtained (see FIG. 7). That is, the correlation coefficient is obtained as an index value indicating the correlation of the mass spectrum for each pixel.
  • the correlation coefficient distribution image creation unit 224 converts the correlation coefficient value for each pixel into a display color or shading according to, for example, a color scale or a gray scale, and creates an image showing the two-dimensional distribution. Then, the image is displayed on the screen of the display unit 4.
  • the correlation coefficient distribution image displayed as described above shows a region where the target compound specified by the analyst is highly likely to exist. It becomes the two-dimensional distribution image shown.
  • a spectrum obtained by some data processing may be used instead of being obtained by measurement like a mass spectrum.
  • a factor loading spectrum indicating the relationship between the mass-to-charge ratio and the factor loading at each principal component. it can.
  • This factor loading spectrum shows a similar partial chemical structure that is more present overall. Therefore, if the factor loading spectrum for each principal component calculated based on the mass spectrometry imaging data obtained by the measurement on the reference sample is used as a reference spectrum, and a correlation coefficient distribution image is created as described above, a partial distribution image is obtained. A region where many compounds having similar chemical structures exist can be found.
  • MS n spectrum data obtained by MS n measurement in which n is 2 or more may be processed. For example, if you want to examine the distribution of a specific protein, but there are many contaminants that have almost the same mass-to-charge ratio as the protein, and even if the MS n spectrum is used, the influence of the contaminants cannot be removed sufficiently,
  • the MS n spectrum data obtained in the above is used as mass spectrometry imaging data, and the correlation coefficient with the reference MS n spectrum is calculated for each pixel, or statistical analysis processing is performed by multivariate analysis such as PLS. When an image showing the correlation is created, a highly reliable image with little influence of impurities can be obtained.
  • FIG. 8 is a schematic configuration diagram of a fourth embodiment of an imaging mass microscope system using the data processing apparatus according to the present invention
  • FIG. 9 is a schematic diagram for explaining data processing in the imaging mass microscope system of the fourth embodiment. is there.
  • the same components as those in FIG. 1 describing the first embodiment are denoted by the same reference numerals.
  • This system includes a two-dimensional infrared absorption measurement unit 5 that measures the distribution of the absorption rate of infrared light in a two-dimensional region on the sample separately from the imaging mass microscope main body 1 as a measurement unit.
  • This two-dimensional infrared absorption measurement unit 5 is a combination of an infrared microscope optical system, a linear array type detector, and a sample moving mechanism for moving the sample in a direction perpendicular to the extending direction of the array of the detector. It is possible to acquire an infrared absorption spectrum for each minute region obtained by finely dividing a predetermined two-dimensional region on the sample.
  • the data processing unit 2 includes an MS imaging data storage unit 230 that stores mass spectrometry imaging data, an infrared absorption imaging data storage unit 231 that stores infrared absorption imaging data obtained by collecting infrared absorption spectrum data for each minute region, and , An image alignment processing unit 232, a resolution adjustment unit 233, a principal component analysis processing unit 234, a PCA score distribution data storage unit 235, a statistical analysis processing unit 236, and a correlation result display processing unit 237.
  • mass spectrometry imaging measurement is performed on a predetermined sample by the imaging mass analyzer 12, so that the MS imaging data storage unit 230 stores the MS imaging data storage area 212 in the system of the first embodiment.
  • Mass spectrometry imaging data similar to that stored is stored. Further, the infrared absorption imaging measurement is performed on the same region of the same sample by the two-dimensional infrared absorption measurement unit 5, whereby the infrared absorption imaging data storage unit 231 has an infrared over a predetermined wavelength range for each minute region. Absorption spectrum data is stored.
  • the image registration processing unit 232 and the resolution adjustment unit 233 are similar to the MS imaging data and the image adjustment processing unit 23 and the resolution adjustment unit 24 in the first embodiment. Perform image alignment processing and resolution adjustment processing with infrared absorption imaging data. Either or both of these processes can be omitted if not necessary.
  • the principal component analysis processing unit 234 performs principal component analysis on the MS imaging data and the infrared absorption imaging data that have been subjected to image alignment processing and resolution adjustment processing, respectively. When the principal component analysis is performed, the score value of each pixel is calculated for each principal component, and is stored in the PCA score distribution data storage unit 235.
  • the statistical analysis processing unit 236 reads the score value distribution data in one principal component based on the MS imaging data and the score value distribution data in one principal component based on the infrared absorption imaging data from the storage unit 235, and The correlation coefficient is calculated by correlating the score value for each pixel to be processed. For example, a correlation coefficient is obtained by taking a spatial correlation between distribution data of score values in the first principal component based on MS imaging data and distribution data of score values in the first principal component based on infrared absorption imaging data. Then, correlation coefficients are calculated in the same manner for all combinations of principal components. For example, as shown in FIG.
  • the correlation result display processing unit 237 has a frame in which the main component based on infrared absorption imaging data (IR PC) is on the horizontal axis and the main component based on MS imaging data (MS PC) is on the vertical axis. 2, a graph is generated in which the polarity of the correlation coefficient is expressed in color and the absolute value of the correlation coefficient is expressed in circle size, and this is displayed on the screen of the display unit 4.
  • IR PC infrared absorption imaging data
  • MS PC MS imaging data
  • the display as described above enables the analyst to visually grasp the principal components having similar distributions of score values in the mass spectrometry imaging measurement and the infrared absorption imaging measurement. For example, each factor loading spectrum corresponding to the principal component having a high correlation can be compared, and the combination of the mass-to-charge ratio and the infrared absorption wavelength showing a high factor loading can be known.
  • the target compound can be identified from both the wavelength and the wavelength.
  • the same analysis can be applied not only between mass spectrometric imaging measurement and infrared absorption imaging measurement, but also for measurement that can acquire data according to a predetermined parameter for each minute region in the same two-dimensional region on the sample. can do.
  • FIG. 10 is a schematic configuration diagram of a fifth embodiment of an imaging mass microscope system using the data processing apparatus according to the present invention
  • FIG. 11 is a schematic diagram for explaining data processing in the imaging mass microscope system of the fifth embodiment. is there.
  • FIG. 10 the same components as those in FIG. 1 describing the first embodiment are denoted by the same reference numerals.
  • the data processing unit 2 includes an MS imaging data storage unit 240 that stores mass spectrometry imaging data, a principal component analysis processing unit 243, a factor loading spectrum storage unit 244, a statistical analysis processing unit 245, and a correlation result display process.
  • Unit 246 as a functional block.
  • the MS imaging data storage unit 240 includes a first data storage area 241 and a second data storage area 242 that store MS imaging data independently of each other.
  • the mass spectrometry imaging measurement is performed on two different samples (samples A and B) by the imaging mass microscope main body 1, whereby the first and second data storage areas 241 and 242 of the MS imaging data storage unit 240 are performed.
  • Each stores mass spectrometry imaging data.
  • the samples A and B may be different areas on the same sample.
  • it is assumed that the number of pixels is the same when measuring samples A and B.
  • the principal component analysis processing unit 234 reads MS imaging data for each of the samples A and B from the storage unit 240, and performs principal component analysis on each of them. Then, by performing principal component analysis, the factor loading spectrum described above is obtained for each principal component and stored in the factor loading spectrum storage unit 244.
  • the statistical analysis processing unit 245 reads the factor loading spectrum in one principal component based on the MS imaging data of the sample A and the factor loading spectrum in one principal component based on the MS imaging data of the sample B from the storage unit 244.
  • the correlation coefficient is calculated by correlating the factor loading of the corresponding mass to charge ratio.
  • the correlation coefficient is obtained by taking a correlation in the mass-to-charge ratio between the factor loading spectrum of the first principal component based on the MS imaging data of the sample A and the factor loading spectrum of the first principal component based on the MS imaging data of the sample B. Ask. Then, correlation coefficients are calculated in the same manner for all combinations of principal components. For example, as shown in FIG.
  • the correlation result display processing unit 246 vertically displays the principal component (MS2 PC) based on the MS imaging data of the sample B and the principal component (MS1 PC) based on the MS imaging data of the sample A.
  • a graph is created in which the polarity of the correlation coefficient is expressed in color and the absolute value of the correlation coefficient is expressed in the size of a circle, and this is displayed on the screen of the display unit 4.
  • the display as described above allows the analyst to visually grasp the principal components having similar factor loading spectra in the mass spectrometry imaging measurement for different samples. Thereby, for example, the spatial distribution of the respective score values corresponding to the principal components having high correlation can be compared, and the distribution state of the compounds having the same compounds or similar chemical structures in different samples can be grasped.
  • the same analysis can be applied not only to mass spectrometry imaging measurement, but also to measurement capable of acquiring data according to a predetermined parameter for each minute region in the same two-dimensional region on the sample.
  • PCA score distribution data storage unit 237, 246 ... Correlation result display Processing unit 241, second data storage area 242, second data storage Area 244 ... factor loadings spectrum storage section 3 ... input unit 4 ... display unit 5 ... two-dimensional infrared absorption measurement section

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)

Abstract

　イメージング質量顕微鏡で得られた光学顕微画像を確認して分析者が着目する領域を特徴付ける色を指定すると、光学顕微画像抽出部（２２）はその色における輝度値分布データを算出する。画像位置合わせ処理部（２３）及び解像度調整部（２４）は、光学顕微画像由来の輝度値分布画像とＭＳイメージング画像との位置合わせ処理を行うとともに空間分解能を揃える処理を行う。そのあと、統計的解析処理部（２５）は輝度値分布画像とＭＳイメージング画像との空間的な相関係数をm/z毎に算出し、解析結果表示処理部（２６）は算出された相関係数に基づいて輝度値分布画像にイオン強度分布が類似したm/zを抽出し、表示部（４）に表示する。m/zから化合物の特定が可能であれば、分析者が着目する領域と類似した分布を示す化合物を特定することができる。

Description

データ処理装置
　本発明は、試料や被検体に対し測定や観察を行うことで得られたデータを処理するデータ処理装置に関し、特に、同じ試料に対して異なる測定手法や観察手法で得られた複数の多次元（２次元、３次元など）分析データを処理することによって、該試料についての有意な情報を取得するのに好適なデータ処理装置に関する。
　試料や被検体に対して所定の測定や分析を行い、該試料について所定の物理量の２次元分布を示すデータを収集する様々な装置が知られている。
　例えば非特許文献１等に記載のイメージング質量顕微鏡では、生体試料などの表面の形態を光学顕微鏡によって観察しながら、同じ試料表面における特定の質量電荷比を有するイオンの２次元的な強度分布を測定することが可能である。図５は、イメージング質量顕微鏡を用いて特定の質量電荷比における２次元的なイオン強度分布画像を取得する際の手順を説明する模式図である。
　イメージング質量顕微鏡では、試料１００上の所定の２次元領域１０１内を細かく区切った各微小領域１０２においてそれぞれ、所定の質量電荷比範囲に亘るマススペクトルデータを取得することができる。そうして収集した、各微小領域１０２の２次元的な位置情報及び質量電荷比情報をパラメータとしたイオン強度を示す３次元データ（質量分析イメージングデータ）から任意の質量電荷比におけるイオン強度を抽出することで、その質量電荷比における２次元的なイオン強度分布を示すマッピング画像、つまりは質量分析イメージング画像を作成することができる。一般に、或る質量電荷比を有するイオンの強度分布は特定の物質の分布を示しているから、質量分析イメージング画像に基づいて例えば、特定の疾病に関連する物質（バイオマーカー）が生体組織内でどのように分布しているか、などといった有用な情報を得ることができる。
　ただし、イメージング質量顕微鏡において収集されるデータの量は膨大であるため、いずれの質量電荷比における質量分析イメージング画像が有意な情報であるのかを調べるにはたいへんな労力を要する。そこで、従来、主成分分析（ＰＣＡ）やクラスター分析、独立成分分析といった多変量解析を利用して、特徴的な２次元分布を示す質量電荷比を抽出したり、或いは、類似した２次元分布を示す複数の質量電荷比を調べたりする、などの解析が行われている（特許文献１参照）。
　多変量解析を用いたこうした解析手法は、イメージング質量顕微鏡のみならず、他の分析装置で得られたデータの解析にも広く利用されている。例えば非特許文献２、３には、顕微赤外イメージング法や顕微レーザーラマン分光イメージング法において得られた画像データに対して主成分分析を実施し、試料に含まれる物質を特定することが開示されている。
　しかしながら、上述したように多変量解析を用いたとしても、必ずしも分析者にとって有用な情報が得られるとは限らない。その理由の一つは、例えばイメージング質量顕微鏡で得られる質量分析イメージングデータ（多数のマススペクトルデータ）に対して多変量解析を実施することによって特異的な２次元分布を示す質量電荷比が見いだされたり、或いは、２次元分布が類似した質量電荷比が複数抽出されたりしたとしても、その２次元分布に対応する物質が必ずしも分析者が意図している特異的な物質であるとは限らないからである。また、上述した従来の解析手法では、光学顕微画像はあくまでも分析者がイメージング質量分析を実施したい試料上の領域を設定するための参照情報にすぎない。そのため、例えば光学顕微画像上で分析者が着目する形状や色を示す部位があったとしても、それに類似した２次元分布を示す質量電荷比を知るには分析者がいちいち表示上で画像を比較する作業を行わなければならず、作業が非常に面倒であった。
特開２０１０－２６１８８２号公報 特開２００９－２５２７５号公報 特開２０１４－２１５０４３号公報
小河潔、「イメージング質量顕微鏡の開発」、株式会社島津製作所、[online]、［平成２７年５月１５日検索］、インターネット＜URL :http://www.jst.go.jp/pdf/pc201305_shimadzu.pdf＞ 藤巻康人、ほか１名、「顕微赤外イメージング法における多変量解析手法の向上」、東京都産業技術研究センター研究報告、第４号、２００９年、[online]、［平成２７年５月１５日検索］、インターネット＜URL :http://www.iri-tokyo.jp/joho/kohoshi/houkoku/h21/documents/n0915.pdf＞ 「顕微レーザーラマンを用いた主成分分析によるケミカルイメージング」、サーモフィッシャーサイエンティフィック株式会社、[online]、［平成２７年５月１５日検索］、インターネット＜URL :http://www.thermosci.jp/ft-ir-raman/docs/M05005.pdf＞
　本発明は上記課題を解決するために成されたものであり、その主な目的は、異なる種類の測定や観察などによって得られた複数のデータを比較したり関連付けたりする解析処理を行うことで、従来の解析手法では得られない有用な情報を取得することができるデータ処理装置を提供することである。
　上記課題を解決するために成された本発明の第１の態様によるデータ処理装置は、試料上の２次元領域に対し第１の測定手法によって得られた第１の画像データと、同試料上の２次元領域に対し前記第１の測定手法とは異なる第２の測定手法によって得られた第２の画像データとを処理し、前記試料に関する情報を求めるデータ処理装置であって、
　a)第１の画像データ及び第２の画像データについて、試料上の同じ部位に対する測定結果が現れる画素の画像上での位置が一致するように位置合わせ処理を行うとともに、第１及び第２の画像データの空間分解能を揃えるデータ変換処理を行う前処理部と、
　b)前記前処理部により空間的な位置が合わせられ空間分解能が統一されたあとの第１及び第２の画像データについて、空間的に対応する画素同士のデータに対する統計的解析処理を行うことにより２次元的な信号強度分布の類似性又は相違性を示す指標値を算出する統計的解析処理部と、
　を備えることを特徴としている。
　上記第１及び第２の測定手法としてはそれぞれ、質量分析イメージング測定、ラマン分光測定、蛍光測定、様々な波長（テラヘルツ域、遠近赤外域、可視域、紫外域、Ｘ線域など）の電磁波の放出強度の測定や吸収測定、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）測定、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）測定、ＥＳＲ（Electron Spin Resonance）測定、ＣＴ（Computed Tomography）測定、ＥＰＭＡ（Electron Probe MicroAnalyser）による表面分析などの各種の測定や分析、或いは、電子顕微鏡や光学顕微鏡による観察などのいずれかとすることができる。なお、画像データを構成する各画素のサイズは、最小で１[nm2]程度、最大で１[m2]程度が見込まれる。
　例えば本発明の第１の態様によるデータ処理装置を上述したイメージング質量顕微鏡に適用する場合、第１の測定手法として光学顕微鏡による観察を用い、第２の測定手法として質量分析イメージング測定を用いるものとすることができる。通常、光学顕微観察ではカラーの試料表面画像が得られるが、特定の色（波長）成分を有する試料表面画像を構成するデータを第１の画像データとすればよい。具体的には、光学顕微画像において分析者が着目している部位や領域が他とは異なる特徴的な色を示している場合、その色成分を有する画像つまりはその色の輝度分布を示す画像を構成するデータを第１の画像データとすればよい。また、質量分析イメージング測定では質量電荷比毎にそれぞれイオン強度分布を示す画像が得られるが、それら複数の画像を構成するデータを第２の画像データとすればよい。即ち、第１及び第２の画像データは、１枚の画像を構成するデータでなく、複数枚の画像を構成するデータであってもよい。
　なお、第２の測定手法としてｎが２以上のＭＳn測定による質量分析イメージング測定を用いることで、夾雑物の影響を避けて特定の化合物に由来する断片等の２次元分布を示す画像データを処理の対象とすることができる。
　本発明の第１の態様によるデータ処理装置において、統計的解析処理部が統計的解析処理を実行する際には、第１の画像データと第２の画像データとで、試料上の同じ部位に対する測定結果が現れる画素の画像上での位置がおおむね一致している必要がある。また、両画像データの空間分解能、つまりは１個の画素に反映される試料上の微小領域のサイズが揃っている必要がある。そこで、試料上の同じ部位に対する画素の画像上の位置が一致していない場合には、前処理部はいずれか一方の画像の拡大・縮小、回転、変形などの適宜の位置合わせ処理を行う。また、空間分解能が揃っていない場合には、前処理部は、いずれか一方の画像の空間分解能を下げる又は上げる（補間する）データ変換処理を行う。これによって、第１の画像データによる画像と第２の画像データによる画像との、画素単位での対応が明確になる。
　上述した光学顕微画像と質量分析イメージング画像の場合、通常、光学顕微画像のほうが空間分解能が高い。その場合、前処理部は光学顕微画像を構成するデータについて空間分解能を落とすことで、該光学顕微画像データと質量分析イメージングデータの空間分解能を揃えればよい。
　そのあと統計的解析処理部は、第１の画像データと第２の画像データとについて、空間的に対応する、つまりは試料上で同じ位置に対応付けられる画素同士のデータに対する統計的解析処理を行い、２次元的な信号強度分布の類似性又は相違性を示す指標値を算出する。こうした目的のために利用できる最も単純な統計的解析処理は、二つの画像データ間の相関係数を算出する相関分析法である。また、実質的に相関性を求める手法である多変量解析、例えば部分的最小二乗法（ＰＬＳ＝Partial Least Squares）や判別分析などを用いてもよい。
　本発明の第１の態様によるデータ処理装置では例えば、第２の画像データのデータ量（画像の枚数）が膨大である場合でも、上述したように統計的解析処理の結果得られた指標値に基づいて、光学顕微画像等の第１の画像データによる画像上での特徴的な信号強度分布に類似した２次元分布を示す第２の画像データによる画像を容易に見つけることができる。
　本発明の第１の態様によるデータ処理装置において好ましくは、上記第２の画像データは、それぞれ異なるパラメータの下で得られた複数の画像を構成するデータを含み、統計的解析処理部は、第１の画像データによる一つの画像における２次元的な信号強度分布との類似性が高い又は相違性が高い画像が得られるパラメータを抽出する構成とするとよい。
　第２の画像データが質量分析イメージングデータである場合、上記パラメータとは質量電荷比である。この構成によれば、例えば、その信号強度の２次元分布が、光学顕微画像中の特定の部位や領域と類似した分布を示す質量電荷比を抽出することが可能となる。例えばデータベース検索などを利用して質量電荷比から物質を特定することが可能であれば、光学顕微画像中で分析者が着目している特定の部位や領域に対応する物質を調べることもできる。
　上述したように相関係数を利用した統計的解析処理を行う場合には、上記統計的解析処理部は、第２の画像データによる複数の画像のそれぞれについて、第１の画像データによる一つの画像と前記第２の画像データによる一つの画像との相関係数を算出し、その相関係数に基づいて２次元的な信号強度分布の類似性が高い又は相違性が高い画像が得られるパラメータを抽出すればよい。
　一方、統計的解析処理に多変量解析を利用する場合には、複数の画像を構成する画像データをまとめて処理することができるから、上記統計的解析処理部は、第１の画像データと第２の画像データとに対し多変量解析を行い、その結果に基づいて２次元的な信号強度分布の類似性が高い又は相違性が高い画像が得られるパラメータを抽出することができる。
　また第２の画像データのみならず、第１の画像データも、異なるパラメータの下で得られた複数の画像を構成するデータを含むようにしてもよい。例えば、カラーの光学顕微画像は複数の色成分を有する試料表面画像に分離することができるから、色又は波長がパラメータであるとみなすことができる。この場合、統計的解析処理に多変量解析を用いることで、２次元的な信号強度分布が類似している又は相違している第１の測定手法におけるパラメータと第２の測定手法におけるパラメータとの組み合わせを抽出することができる。
　上記課題を解決するために成された本発明の第２の態様によるデータ処理装置は、試料上の２次元領域内の複数の微小領域毎に得られた試料スペクトルデータと、基準となる基準スペクトルデータとを処理し、前記試料に関する情報を求めるデータ処理装置であって、
　a)前記微小領域毎に、該微小領域に対応する試料スペクトルデータと前記基準スペクトルデータとに対する統計的解析処理を行ってスペクトルの類似性又は相違性を示す指標値を算出する統計的解析処理部と、
　b)前記統計的解析処理部により微小領域毎に得られた指標値に基づいて、試料上の前記２次元領域に対応する指標値の２次元分布を示す画像を作成する画像作成部と、
　を備えることを特徴としている。
　ここで、スペクトルとは例えば、質量分析装置で得られる質量電荷比を一方の軸とするマススペクトル、電磁波の放出強度の測定や吸収測定によって得られる波長若しくは波数又はエネルギを一方の軸とするスペクトル、などが代表的なものである。スペクトルとしてｎが２以上のＭＳn測定によって得られたマススペクトルを用いることで、夾雑物の影響を避けて特定の化合物に由来する断片等のＭＳnスペクトルに基づく処理結果を得ることができる。またスペクトルは、そうした測定によって直接取得されるものに限らない。例えば、本出願人が出願しているＰＣＴ／ＪＰ２０１４／０８２３８４号の明細書に記載されているように、質量分析イメージングデータに対し主成分分析などの多変量解析を実行すると各主成分における因子負荷量を求めることができるが、因子負荷量は質量電荷比毎に求まるから、質量電荷比と因子負荷量との関係を示すマススペクトル様の因子負荷量スペクトルを作成することができる。そこで、基準スペクトルデータとしてこの因子負荷量スペクトルを用い、試料スペクトルデータとして測定によって得られたマススペクトルを用いてもよい。
　本発明の第２の態様によるデータ処理装置をイメージング質量顕微鏡に適用し、基準スペクトルデータとして既知の物質に対応するマススペクトルを用いた場合には、画像作成部により、その既知の物質が存在している可能性の高い領域を示す画像を作成することができる。また、本発明の第２の態様によるデータ処理装置をイメージング質量顕微鏡に適用し、質量分析イメージングデータに対して主成分分析を行うことで得られた適宜の主成分における因子負荷量スペクトルを基準スペクトルデータとした場合には、画像作成部により、測定対象とされた試料上の２次元領域の全体的なマススペクトルを特徴付ける物質と画素毎に存在する物質との化学構造の類似性の程度の分布を示す画像を作成することができる。
　また上記課題を解決するために成された本発明の第３の態様によるデータ処理装置は、試料上の２次元領域に対し第１の測定手法によって得られた第１の画像データと、同試料上の２次元領域に対し前記第１の測定手法とは異なる第２の測定手法によって得られた第２の画像データとを処理し、前記試料に関する情報を求めるデータ処理装置であって、
　a)第１の画像データに対し主成分分析を行い主成分毎にスコア値の２次元分布を示すスコア値分布データを求めるとともに、同様に第２の画像データに対し主成分分析を行い主成分毎にスコア値の２次元分布を示すスコア値分布データを求める主成分分析実行部と、
　b)前記主成分分析実行部により得られた、第１の画像データに基づく任意の主成分におけるスコア値分布データと第２の画像データに基づく任意の主成分におけるスコア値分布データとを空間的に比較し、空間的に相関性の高い主成分の組み合わせを抽出する関連主成分抽出部と、
　を備えることを特徴としている。
　本発明の第３の態様によるデータ処理装置において、例えば、第１の画像データとして上述したような光学顕微画像を構成するデータ、或いは、様々な波長の電磁波の放出強度の測定や吸収測定によるデータを用い、第２の画像データとして質量分析イメージングデータを用いるものとすることができる。その場合、光学顕微観察や光学的な測定に対する主成分分析で求まる主成分と質量分析イメージング測定に対する主成分分析で求まる主成分との相関性を調べることができるので、例えば相関の高い主成分同士の因子負荷量スペクトルを比較し、質量電荷比と波長やエネルギとの両方から特徴的な物質を推定することができる。
　また上記課題を解決するために成された本発明の第４の態様によるデータ処理装置は、試料上の２次元領域に対し所定の測定手法によって異なる第１のパラメータの下で得られた複数の画像を構成するデータを含む第１の画像データと、前記試料上の前記２次元領域とは異なる２次元領域又は他の試料の２次元領域に対し前記所定の測定手法によって異なる第２のパラメータの下で得られた複数の画像を構成するデータを含む第２の画像データとを処理し、１又は複数の試料に関する情報を求めるデータ処理装置であって、
　a)第１の画像データに対し主成分分析を行い主成分毎に第１のパラメータと因子負荷量との関係を示す因子負荷量スペクトルを求めるとともに、第２の画像データに対し主成分分析を行い主成分毎に第２のパラメータと因子負荷量との関係を示す因子負荷量スペクトルを求める主成分分析実行部と、
　b)第１の画像データに基づく主成分毎の因子負荷量スペクトルと第２の画像データに基づく主成分毎の因子負荷量スペクトルとを比較し、スペクトルの相関性の高い主成分の組み合わせを抽出する関連主成分抽出部と、
　を備えることを特徴としている。
　本発明の第４の態様によるデータ処理装置では、第１の画像データを得るための測定手法と第２の画像データを得るための測定手法は同じである。また、この場合、第１の画像データを得る対象の試料と第２の画像データを得る対象の試料とは同じでも異なるものでもよい。いずれにしても、第１の画像データに基づく或る主成分の因子負荷量スペクトルと第２の画像データに基づく或る主成分の因子負荷量スペクトルとの相関が高い場合には、それら主成分におけるスコア値の２次元分布を比較することができる。
　本発明に係るデータ処理装置によれば、試料に含まれる物質を特定したり、物質の２次元分布を把握したり、さらには特定した物質を定量したりするうえで、試料に関する有用な情報を収集することができる。具体的には本発明に係るデータ処理装置によれば例えば、光学顕微画像上で分析者が着目している色を有する部位や領域に特異的に存在している物質の質量電荷比を簡便に調べることができる。それによって、分析者が着目している２次元分布を示す物質を容易に且つ正確に同定することができるようになる。
本発明に係るデータ処理装置を用いたイメージング質量顕微鏡システムの第１実施例の概略構成図。 第１実施例のイメージング質量顕微鏡システムにおけるデータ処理対象の画像の一例を示す図。 第１実施例のイメージング質量顕微鏡システムにおけるデータ処理を示すフローチャート。 図３に示したデータ処理を説明するための模式図。 イメージング質量顕微鏡を用いて特定の質量電荷比における２次元的なイオン強度分布画像を取得する際の手順を説明する模式図。 本発明に係るデータ処理装置を用いたイメージング質量顕微鏡システムの第３実施例の概略構成図。 第３実施例のイメージング質量顕微鏡システムにおけるデータ処理を説明するための模式図。 本発明に係るデータ処理装置を用いたイメージング質量顕微鏡システムの第４実施例の概略構成図。 第４実施例のイメージング質量顕微鏡システムにおけるデータ処理を説明するための模式図。 本発明に係るデータ処理装置を用いたイメージング質量顕微鏡システムの第５実施例の概略構成図。 第５実施例のイメージング質量顕微鏡システムにおけるデータ処理を説明するための模式図。 生体から取り出した組織切片をＨＥ染色して撮影した光学顕微画像の一例を示す図。 図１２に示した画像を関心領域の色と非関心領域の色とに基づいてモノクロ画像に変換した画像。 元の光学顕微画像（ａ）、該画像に対し主成分分析を実施して取得した主成分毎のスコア値の分布画像（ｃ）～（ｅ）、及び、それら分布画像から求めた疑似カラー合成画像（ｂ）。 元の光学顕微画像（ａ）、該画像に対し主成分分析を実施して取得した主成分毎のスコア値の分布画像（ｃ）～（ｅ）、及び、それら分布画像から求めた疑似カラー合成画像（ｂ）。
　本発明に係るデータ処理装置の幾つかの実施例について、添付図面を参照して説明する。
　［第１実施例］
　図１は本発明に係るデータ処理装置を含むイメージング質量顕微鏡システムの第１実施例の概略構成図である。
　このシステムは、イメージング質量顕微鏡本体１及びデータ処理部２を含む。
　イメージング質量顕微鏡本体１は、試料上の２次元領域についての光学的な顕微観察画像を取得する光学顕微観察部１１と、同じ試料上の所定の２次元領域を細かく区分した微小領域毎にそれぞれ所定の質量電荷比範囲に亘る質量分析を実施し、それぞれマススペクトルデータを収集するイメージング質量分析部１２と、を含む。
　データ処理部２は、光学顕微画像データを格納する光学顕微画像データ記憶領域２１１、及び質量分析イメージングデータを格納するＭＳイメージングデータ記憶領域２１２を有するデータ格納部２１と、光学顕微画像特徴抽出部２２と、画像位置合わせ処理部２３と、解像度調整部２４と、統計的解析処理部２５と、解析結果表示処理部２６と、を機能ブロックとして備える。また、データ処理部２には、ユーザーがデータ処理のための各種パラメータを入力したり指示をしたりするための入力部３と、取得された各種画像や解析結果を表示するための表示部４とが接続されている。
　なお、データ処理部２は、パーソナルコンピュータをハードウエア資源とし、そのパーソナルコンピュータに予めインストールされた専用の処理ソフトウエアを該コンピュータで実行することにより各部の機能が実現されるものとすることができる。
　イメージング質量顕微鏡本体１には、例えば生体から切り出された生体組織切片などの試料がセットされる。光学顕微鏡や撮像部を含む光学顕微観察部１１ではその試料表面の光学顕微画像が撮影され、それによって得られた画像データがデータ処理部２に送られて、データ格納部２１の光学顕微画像データ記憶領域２１１に保存される。一方、図示しないが、イメージング質量分析部１２は、レーザ脱離イオン化法によるイオン源、飛行時間型質量分析計などを含み、すでに説明した図５に示したように、試料１００上の所定の２次元領域１０１を細かく区切った微小領域（これが一つの画素となる）１０２毎にレーザ光を照射して該微小領域１０２に存在する成分をイオン化し、生成されたイオンを質量電荷比毎に分離して検出することによりマススペクトルデータを取得する。そして得られた多数の微小領域１０２におけるマススペクトルデータがデータ処理部２に送られ、データ格納部２１のＭＳイメージングデータ記憶領域２１２に保存される。
　なお、イメージング質量分析部１２では必要に応じてｎが２以上であるＭＳn測定が微小領域１０２毎に実施され、ＭＳnスペクトルデータが収集される。したがって、ＭＳイメージングデータ記憶領域２１２に保存されるマススペクトルデータはＭＳnスペクトルデータである場合もある。
　図２（ａ）は生体試料の光学顕微画像の一例、図２（ｂ）は同じ生体試料についてイメージング質量分析を実行して得られるトータルイオン電流信号（ＴＩＣ）による質量分析イメージング画像の一例である。この生体試料は脳梗塞モデルマウスの脳組織切片である。データ格納部２１にこうした画像を構成するデータが格納されている状態で実施されるデータ処理部２による特徴的な処理動作を、図３及び図４を参照しつつ説明する。図３は本実施例のシステムにおけるデータ処理の流れを示すフローチャート、図４はそのデータ処理を説明するための模式図である。
　まず分析者が入力部３において所定の操作を行うと、光学顕微画像特徴抽出部２２は指定された光学顕微画像に対応するデータを光学顕微画像データ記憶領域２１１から読み出し、光学顕微画像を再現して表示部４の画面上に表示する。分析者は表示された光学顕微画像を見て着目する領域や部位を定め、その着目する領域や部位を特徴付けるＲＧＢカラーの原色（つまりはＲ、Ｇ又はＢのいずれか）やそれ以外の特定の色を決定し入力部３から指示する（ステップＳ１）。図２（ａ）に示した例の場合、脳梗塞のために血流が止まっている部位（図２（ａ）では右側の白色に見える部分）や、逆に血流が未だ確保されている部位（図２（ａ）では左側の部分。この部分はカラー画像では赤色で示される。）が着目する部位である。
　次に光学顕微画像特徴抽出部２２は、光学顕微画像に対し適宜の光学フィルタ処理を行うことで、着目する領域に特徴的である原色における輝度値の分布データを算出する（ステップＳ２）。例えば上述したように血流が未だ確保されている部位が着目する領域である場合には、赤色の部分のみを抽出する光学フィルタ処理を行い、各画素における赤の輝度値データを求める。このデータは、図４に示すように、着目部位に対応する特定の色の分布画像（以下「特定色輝度値分布画像」という）を作成可能なデータである。
　ここで、ステップＳ１、Ｓ２の処理の別の実例を挙げる。図１２は、生体から取り出した組織切片をヘマトキリシン・エオジン（ＨＥ）染色したうえで撮影した光学顕微画像である。この画像において分析者が、図中に(1)で示した部位を関心領域、(2)で示した領域を非関心領域として指示したものとする（図１２では分かりにくいが、関心領域と非関心領域とは組織の色に差異がある）。光学顕微画像特徴抽出部２２は、関心領域の色と非関心領域の色とに基づき、関心領域に近い色ほど白く、非関心領域に近い色ほど黒くなるようにモノクロ画像に変換する。それによって得られたのが図１３に示す画像である。この画像では関心領域が明確に示されており、これを特定色輝度値分布画像として用いることができる。
　また、着目する領域や部位に特徴的である色が不明である場合や光学顕微画像上で視覚的に色の相違が分かりにくいような場合には、主成分分析等の多変量解析を利用して、着目する領域や部位に特徴的である色を求めたり色の相違が明確なるように画像を変換したりしてもよい。
　図１４、図１５はそうした処理の一例を示す例で、図１４は図１２に示したＨＥ染色による光学顕微画像を処理した例、図１５は図２に示した脳梗塞モデルマウスの脳組織切片の光学顕微画像を処理した例である。図１４、図１５において（ａ）は元の画像であり、この画像を構成する各画素のデータに対し主成分分析を実行し、第１乃至第３主成分（ＰＣ１～ＰＣ３）におけるスコア値の分布を示したのが（ｃ）～（ｅ）である。このＰＣ１～ＰＣ３におけるスコア値の分布画像にそれぞれＲ、Ｇ及びＢのカラーを割り当て合成した結果が（ｂ）である。元の画像では色が似通っている部位がこの疑似カラー合成画像では明瞭に異なる色で示されていることが分かる。光学顕微画像特徴抽出部２２がこうした疑似カラー画像を作成しそれを表示部４に表示することによって、分析者は着目する領域や部位を容易に探し出すことができるようになる。
　続いて画像位置合わせ処理部２３は、光学顕微画像上と質量分析イメージング画像上とにおける同じ対象物の像の大きさ、向き、歪みなどを修正する位置合わせ処理を行う（ステップＳ３）。具体的には、例えば指定された光学顕微画像を基準とし、質量分析イメージング画像について拡大・縮小、回転、さらには、所定のアルゴリズムに従った変形を行うことで両画像における試料上での位置関係をおおむね一致させる。この際に用いる質量分析イメージング画像としては図２（ｂ）に示したようなＴＩＣによる質量分析イメージング画像を用いることが好ましいが、適宜の質量電荷比における質量分析イメージング画像でもよい。また、光学顕微画像を基準とするのではなく質量分析イメージング画像のほうを基準としてもよいが、その場合には、光学顕微画像を用いて位置合わせのための調整量を算出し、その調整量に従って特定色輝度値分布画像について拡大・縮小、回転、変形を行えばよい。なお、このような画像位置合わせ処理を実行するために、例えば特許文献１に記載の手法を利用することができる。
　また、光学顕微画像の解像度（位置分解能）は通常、撮像用カメラの解像度で決まるのに対し、質量分析イメージング画像の解像度はイオン化のために試料に照射されるレーザ光のスポット径によって決まる。そのため、質量分析イメージング画像の解像度は光学顕微画像の解像度に比べて低いことが多い。後述の演算処理を行うには両画像の位置分解能が揃っていることが好ましいから、解像度調整部２４は両画像の解像度を揃える解像度調整処理を実施する（ステップＳ４）。
　解像度を揃える簡単な方法は、解像度が高いほうの画像の解像度を落として低解像である画像に合わせる方法である。こうした方法としては例えばビニング処理が有用である。また、解像度が低いほうの画像の解像度を上げることで高解像である画像に合わせるようにしてもよい。そのためには、低解像の画像に対しアップサンプリング処理を行って画素数をみかけ上合わせたあとに、或る画素に隣接する又は近接する複数の画素値を利用した補間処理によって、アップサンプリングによって新たに挿入された画素の画素値を算出して埋めればよい。こうした補間処理による解像度調整処理としては例えば特許文献２、３に記載の手法を利用することができる。
　上述した画像位置合わせ処理及び解像度調整処理によって、光学顕微画像から求めた特定色輝度値分布画像と質量分析イメージング画像との間で、２次元的に同じ位置にある画素同士を対応付けることができるようになる。そこで統計的解析処理部２５は、特定色輝度値分布画像と類似した２次元分布を示す質量電荷比を探索するために、画像位置合わせ処理及び解像度調整処理が施された特定色輝度値分布画像を構成する輝度値データと質量分析イメージングデータとに適宜の統計的解析手法を適用する（ステップＳ５）。ここで利用できる最も単純な統計的解析手法は相関係数を利用した相関分析法である。
　即ち、或る一つの質量電荷比の質量分析イメージング画像におけるイオン強度分布は、総画素数を次元とする多次元空間における１本のベクトルｍで表すことができる。また、特定色輝度値分布画像における輝度値の分布も同様に、総画素数を次元とする多次元空間における１本のベクトルｒで表すことができる。したがって、多次元空間におけるそれら２本のベクトルｍ、ｒに基づいて画像同士の相関係数を計算することができる。図４に示すように、質量電荷比が相違する質量分析イメージング画像毎にそれぞれ相関係数を計算する。相関係数が正値で１に近いほど、その質量電荷比におけるイオン強度分布は輝度値の分布に近いことを意味し、相関係数が負値で－１に近いほど、その質量電荷比におけるイオン強度分布は輝度値分布を反転したものに近いことを意味する。
　統計的解析処理部２５は、上述のように質量電荷比毎に算出された相関係数を予め決められた閾値と比較し、輝度値の分布に近いイオン強度分布を示す質量電荷比を抽出する（ステップＳ６）。解析結果表示処理部２６は、ステップＳ６で抽出された１又は複数の質量電荷比を解析結果として表示部４の画面上に表示する（ステップＳ７）。また、抽出された質量電荷比における質量分析イメージング画像を作成し、その画像を表示部４の画面上に表示してもよい。
　このようにしてこの第１実施例のイメージング質量顕微鏡システムでは、光学顕微画像において分析者が着目する部位や領域の形状に類似したイオン強度分布を示す質量電荷比を抽出し、その質量電荷比や該質量電荷比における質量分析イメージング画像を分析者に提示することができる。また、その質量電荷比に対応する化合物を例えばデータベース検索などにより特定し、その化合物名称などを表示するようにしてもよい。
　なお、これとは逆に、光学顕微画像において分析者が着目する部位の形状に類似しない質量電荷比を抽出し、該質量電荷比に対応する化合物を特定して表示することもできる。
　また上記説明では、ステップＳ５における統計的解析手法として単純な相関係数を利用した手法を用いたが、例えば部分最小二乗法（ＰＬＳ）等の多変量解析を用いてもよい。例えばＰＬＳを利用する場合には、光学顕微画像に基づく１枚の画像を構成する輝度値データと多数枚の画像を構成する質量分析イメージングデータそれぞれを行列の形式で表し、既知のＰＬＳの手法でスコアを計算する。ＰＬＳスコアは一方の画像データを教師データとした両データの相関を示しているから、高いスコアを与えるデータに基づいて適切な質量電荷比を選択することができる。また、相関性を示す指標値を算出する多変量解析であれば、ＰＬＳ以外の多変量解析を用いることもできる。
　上記第１実施例では、光学顕微画像から求めた特定の色の輝度分布画像という２次元データと質量電荷比毎のイオン強度分布画像という３次元データとを比較し、２次元データにおける分布に類似した質量電荷比を抽出するようにしていたが、同じ試料の同じ領域に対して取得したデータであれば２次元データとして上記以外の様々なデータについて同様の処理を行うことができる。
　例えば、特定の波長を有する光やＸ線などの電磁波の吸収の度合いや放射強度の分布を示すデータ、ラマン散乱光や蛍光などの強度分布を示すデータや染色画像データ、ＰＥＴ（陽電子放出断層撮影）、ＣＴ（コンピュータ断層撮影）、ＭＲＩ（核磁気共鳴画像）、ＥＳＲ（電子スピン共鳴）などにより撮影された画像データ、放射線同位体標識を利用した画像データ、ＥＰＭＡやＳＰＭ（Scanning Probe Microscope）などで取得された表面凹凸画像データなどを２次元データとして用いることができる。また、３次元データとして質量分析イメージングデータに代えて、例えば様々な波長における光の吸収の度合いを示すデータなどを用いることができる。
　特に上述したように生体組織切片などを対象とした場合、試料の光学顕微画像として試料を蛍光標識することで得られた画像を用い、３次元データとして試料に対するｎが２以上のＭＳn測定により得られた質量分析イメージングデータを用いると有利である。３次元データとして単なるＭＳ1測定による質量分析イメージングデータでなくｎが２以上のＭＳn測定による質量分析イメージングデータを用いると、夾雑物が存在していてもその影響を排除して、目的とする化合物に由来する断片（部分構造）の２次元分布を反映した画像データを得ることができる。また、特定のタンパク質と結合する蛍光色素等を用いて試料を蛍光標識した蛍光顕微画像を用いれば、上記ステップＳ２の処理によって、その特定のタンパク質の分布についての正確性の高い画像が得られる。それによって、その特定のタンパク質の分布について光学顕微画像と質量分析イメージング画像との比較の信頼性や正確性が向上する。
　［第２実施例］
　上述したとおり、第１実施例では、カラー画像である光学顕微画像から特定の色の輝度分布画像を抽出しており、この輝度分布画像を構成するデータは２次元データであるが、元の光学顕微画像はＲＧＢの色（つまりは波長）毎に輝度の分布を有しているから、これは色又は波長を一つのパラメータとする３次元データである。そこで、光学顕微画像を構成するデータ、つまりはＲＧＢという異なる色毎の輝度分布データと質量電荷比毎の質量分析イメージングデータとからそれぞれ求めた行列に対しＰＬＳなどの多変量解析による統計的解析処理を行うことにより、類似した分布を示す色又は波長と質量電荷比との組み合わせを抽出する構成とすることができる。
　この構成においても、上記第１実施例と同様に、生体組織切片などを対象とした場合には、試料の光学顕微画像として試料を蛍光標識することで得られた画像を用い、３次元データとして試料に対するｎが２以上のＭＳn測定により得られた質量分析イメージングデータを用いると有利である。
　［第３実施例］
　図６は本発明に係るデータ処理装置を用いたイメージング質量顕微鏡システムの第３実施例の概略構成図、図７は第３実施例のイメージング質量顕微鏡システムにおけるデータ処理を説明するための模式図である。図６において第１実施例を説明した図１と同じ構成要素には同じ符号を付してある。
　このシステムにおけるデータ処理部２は、質量分析イメージングデータを格納するＭＳイメージングデータ記憶部２２０と、既知の様々な化合物についてマススペクトル（ＭＳnスペクトルを含む）が登録されている化合物データベース２２１と、基準スペクトル選択部２２２と、統計的解析処理部２２３と、相関係数分布画像作成部２２４と、を機能ブロックとして備える。
　イメージング質量顕微鏡本体１においてイメージング質量分析部１２で所定の試料に対する質量分析イメージング測定が行われることにより、ＭＳイメージングデータ記憶部２２０には、第１実施例のシステムにおいてＭＳイメージングデータ記憶領域２１２に格納されるのと同様の質量分析イメージングデータが格納される。
　分析者は入力部３から、例えば試料に含まれると推測される観測対象の目的の化合物を指定する。すると、基準スペクトル選択部２２２は化合物データベース２２１にアクセスし、指定された化合物に対応するマススペクトルを読み出し、これを基準スペクトルとして統計的解析処理部２２３に設定する。統計的解析処理部２２３は、基準スペクトルとして設定された一つのマススペクトルデータと、ＭＳイメージングデータ記憶部２２０に格納されている画素毎に得られたマススペクトルデータとについてそれぞれ信号強度の相関係数を求める（図７参照）。即ち、画素毎にマススペクトルの相関性を示す指標値として相関係数が求まる。相関係数分布画像作成部２２４は、画素毎の相関係数の値を例えばカラースケール又はグレイスケールに従って表示色又は濃淡に変換し、その２次元分布を示す画像を作成する。そして、その画像を表示部４の画面上に表示する。
　なお、画素毎にマススペクトル同士の相関係数を算出して相関係数の分布を示す画像を作成する代わりに、ＰＬＳなどの多変量解析による統計的解析処理を行うことにより、粗スペクトル同士の相関性を２次元的に示す画像を作成するようにしてもよい。
　マススペクトルの類似性が高ければ同じ化合物である可能性が高いから、上述したようにして表示される相関係数分布画像は分析者が指定した目的化合物が存在している可能性が高い領域を示す２次元分布画像となる。
　また基準スペクトルとして、マススペクトルのように測定によって得られるものではなく、何らかのデータ処理によって得られるスペクトルを用いてもよい。具体的には、前述したように、質量分析イメージングデータに対し主成分分析を行うことで、各主成分において、質量電荷比と因子負荷量との関係を示す因子負荷量スペクトルを作成することができる。この因子負荷量スペクトルは全体としてより多く存在する類似した部分的な化学構造を示している。そこで、基準となる試料に対する測定で得られた質量分析イメージングデータに基づいて算出した主成分毎の因子負荷量スペクトルを基準スペクトルとし、上述したように相関係数分布画像を作成すると、部分的な化学構造が類似した化合物が多く存在する領域を見つけることができる。
　またこの第３実施例においても、上記第１実施例と同様に、ｎが２以上のＭＳn測定により得られたＭＳnスペクトルデータを処理の対象とするとよい。例えば、特定のタンパク質の分布を調べたいものの該タンパク質とほぼ同じ質量電荷比を有する夾雑物が多く、ＭＳnスペクトルを利用したとしても十分に夾雑物の影響を除去できないような場合に、画素毎に得られたＭＳnスペクトルデータを質量分析イメージングデータとし、基準となるＭＳnスペクトルとの相関係数を画素毎に算出したり、ＰＬＳなどの多変量解析による統計的解析処理を行ったりして相関性を示す画像を作成すると、夾雑物の影響の少ない信頼性の高い画像が得られる。
　［第４実施例］
　図８は本発明に係るデータ処理装置を用いたイメージング質量顕微鏡システムの第４実施例の概略構成図、図９は第４実施例のイメージング質量顕微鏡システムにおけるデータ処理を説明するための模式図である。図８において第１実施例を説明した図１と同じ構成要素には同じ符号を付してある。
　このシステムでは、測定部としてイメージング質量顕微鏡本体１とは別に、試料上の２次元領域における赤外光の吸収率の分布を測定する２次元赤外吸収測定部５を備える。この２次元赤外吸収測定部５は、赤外顕微鏡の光学系、リニアアレイ型検出器、及び、試料を該検出器のアレイの延伸方向と直交する方向に移動させる試料移動機構を組み合わせたものであり、試料上の所定の２次元領域を細かく区切った微小領域毎に赤外吸収スペクトルを取得可能である。
　データ処理部２は、質量分析イメージングデータを格納するＭＳイメージングデータ記憶部２３０と、微小領域毎の赤外吸収スペクトルデータを集めた赤外吸収イメージングデータを格納する赤外吸収イメージングデータ記憶部２３１と、画像位置合わせ処理部２３２、解像度調整部２３３と、主成分分析処理部２３４と、ＰＣＡスコア分布データ記憶部２３５と、統計的解析処理部２３６と、相関結果表示処理部２３７と、を機能ブロックとして備える。
　イメージング質量顕微鏡本体１においてイメージング質量分析部１２で所定の試料に対する質量分析イメージング測定が行われることにより、ＭＳイメージングデータ記憶部２３０には、第１実施例のシステムにおいてＭＳイメージングデータ記憶領域２１２に格納されるのと同様の質量分析イメージングデータが格納される。また、同じ試料の同じ領域に対し２次元赤外吸収測定部５で赤外吸収イメージング測定が行われることにより、赤外吸収イメージングデータ記憶部２３１に、微小領域毎の所定波長範囲に亘る赤外吸収スペクトルデータが格納される。
　分析者が入力部３から処理の開始を指示すると、画像位置合わせ処理部２３２及び解像度調整部２３３は第１実施例における画像位置合わせ処理部２３及び解像度調整部２４と同様に、ＭＳイメージングデータと赤外吸収イメージングデータとの画像位置合わせ処理及び解像度調整処理を実施する。これらいずれかの又は両方の処理は必要がなければ省くことができる。主成分分析処理部２３４は、画像位置合わせ処理及び解像度調整処理済みのＭＳイメージングデータ及び赤外吸収イメージングデータに対しそれぞれ主成分分析を実行する。主成分分析を行うと、それぞれ主成分毎に各画素のスコア値が算出されるから、これをＰＣＡスコア分布データ記憶部２３５に格納する。
　統計的解析処理部２３６は、ＭＳイメージングデータに基づく一つの主成分におけるスコア値の分布データと赤外吸収イメージングデータに基づく一つの主成分におけるスコア値の分布データとを記憶部２３５から読み出し、対応する画素毎のスコア値の相関をとって相関係数を算出する。例えばＭＳイメージングデータに基づく第１主成分におけるスコア値の分布データと赤外吸収イメージングデータに基づく第１主成分におけるスコア値の分布データとの空間的な相関をとって相関係数を求める。そして、全ての主成分の組み合わせについて同様に相関係数を算出する。相関結果表示処理部２３７は例えば図９中に示すように、赤外吸収イメージングデータに基づく主成分（ＩＲ ＰＣ）を横軸、ＭＳイメージングデータに基づく主成分（ＭＳ ＰＣ）を縦軸とした枠において、相関係数の極性を色で、相関係数の絶対値の大きさを円のサイズで表現したグラフを作成し、これを表示部４の画面に表示する。
　上記のような表示により、分析者は質量分析イメージング測定と赤外吸収イメージング測定とでスコア値の分布が類似した主成分を視覚的に把握することができる。それによって、例えば相関の高い主成分に対応したそれぞれの因子負荷量スペクトルを比較し、高い因子負荷量を示す質量電荷比と赤外吸収波長との組み合わせを知ることができ、質量電荷比と吸収波長との両方から目的化合物を同定することができる。
　もちろん、同様の解析は質量分析イメージング測定と赤外吸収イメージング測定との間のみならず、試料上の同じ２次元領域内の微小領域毎に所定のパラメータに応じたデータを取得可能な測定に適用することができる。
　［第５実施例］
　図１０は本発明に係るデータ処理装置を用いたイメージング質量顕微鏡システムの第５実施例の概略構成図、図１１は第５実施例のイメージング質量顕微鏡システムにおけるデータ処理を説明するための模式図である。図１０において第１実施例を説明した図１と同じ構成要素には同じ符号を付してある。
　データ処理部２は、質量分析イメージングデータを格納するＭＳイメージングデータ記憶部２４０と、主成分分析処理部２４３と、因子負荷量スペクトル記憶部２４４と、統計的解析処理部２４５と、相関結果表示処理部２４６と、を機能ブロックとして備える。ＭＳイメージングデータ記憶部２４０は、それぞれ独立にＭＳイメージングデータを格納する第１データ記憶領域２４１、第２データ記憶領域２４２を含む。
　このシステムでは、イメージング質量顕微鏡本体１により異なる二つの試料（試料Ａ、Ｂ）に対する質量分析イメージング測定がそれぞれ行われることで、ＭＳイメージングデータ記憶部２４０の第１、第２データ記憶領域２４１、２４２にそれぞれ質量分析イメージングデータが格納される。この試料Ａ、Ｂは同じ試料上の異なる領域であってもよい。ここでは、試料Ａ、Ｂに対する測定の際に画素数は揃っているものとする。
　分析者が入力部３から処理の開始を指示すると、主成分分析処理部２３４は、試料Ａ、Ｂそれぞれに対するＭＳイメージングデータを記憶部２４０から読み出し、それぞれに対し主成分分析を実行する。そして主成分分析を行うことで、それぞれ主成分毎に上述した因子負荷量スペクトルを求め因子負荷量スペクトル記憶部２４４に格納する。
　統計的解析処理部２４５は、試料ＡのＭＳイメージングデータに基づく一つの主成分における因子負荷量スペクトルと試料ＢのＭＳイメージングデータに基づく一つの主成分における因子負荷量スペクトルとを記憶部２４４から読み出し、対応する質量電荷比の因子負荷量の相関をとって相関係数を算出する。例えば試料ＡのＭＳイメージングデータに基づく第１主成分における因子負荷量スペクトルと試料ＢのＭＳイメージングデータに基づく第１主成分における因子負荷量スペクトルとの質量電荷比における相関をとって相関係数を求める。そして、全ての主成分の組み合わせについて同様に相関係数を算出する。相関結果表示処理部２４６は例えば図１１中に示すように、試料ＢのＭＳイメージングデータに基づく主成分（ＭＳ２ ＰＣ）を横軸、試料ＡのＭＳイメージングデータに基づく主成分（ＭＳ１ ＰＣ）を縦軸とした枠において、相関係数の極性を色で、相関係数の絶対値の大きさを円のサイズで表現したグラフを作成し、これを表示部４の画面に表示する。
　上記のような表示により、分析者は異なる試料に対する質量分析イメージング測定において因子負荷量スペクトルが類似した主成分を視覚的に把握することができる。それによって、例えば相関の高い主成分に対応したそれぞれのスコア値の空間分布を比較し、異なる試料において同じ化合物又は化学構造が類似している化合物の分布状況を把握することができる。
　もちろん、同様の解析は質量分析イメージング測定のみならず、試料上の同じ２次元領域内の微小領域毎に所定のパラメータに応じたデータを取得可能な測定に適用することができる。
　なお、上記実施例はいずれも本発明の一例にすぎず、上記記載した以外の点において、本発明の趣旨の範囲で適宜変形、修正、追加などを行っても本願特許請求の範囲に包含されることは明らかである。
１…イメージング質量顕微鏡本体
１１…光学顕微観察部
１２…イメージング質量分析部
２…データ処理部
２１…データ格納部
２１１…光学顕微画像データ記憶領域
２１２…ＭＳイメージングデータ記憶領域
２２…光学顕微画像特徴抽出部
２３、２３２…画像位置合わせ処理部
２４、２３３…解像度調整部
２５、２２３、２３６、２４５…統計的解析処理部
２６…解析結果表示処理部
２２０、２３０、２４０…ＭＳイメージングデータ記憶部
２３１…赤外吸収イメージングデータ記憶部
２２１…化合物データベース
２２２…基準スペクトル選択部
２２４…相関係数分布画像作成部
２３４、２４３…主成分分析処理部
２３５…ＰＣＡスコア分布データ記憶部
２３７、２４６…相関結果表示処理部
２４１…第２データ記憶領域
２４２…第２データ記憶領域
２４４…因子負荷量スペクトル記憶部
３…入力部
４…表示部
５…２次元赤外吸収測定部

Claims (10)

  1. 　試料上の２次元領域に対し第１の測定手法によって得られた第１の画像データと、同試料上の２次元領域に対し前記第１の測定手法とは異なる第２の測定手法によって得られた第２の画像データとを処理し、前記試料に関する情報を求めるデータ処理装置であって、
    　a)第１の画像データ及び第２の画像データについて、試料上の同じ部位に対する測定結果が現れる画素の画像上での位置が一致するように位置合わせ処理を行うとともに、第１及び第２の画像データの空間分解能を揃えるデータ変換処理を行う前処理部と、
    　b)前記前処理部により空間的な位置が合わせられ空間分解能が統一されたあとの第１及び第２の画像データについて、空間的に対応する画素同士のデータに対する統計的解析処理を行うことにより２次元的な信号強度分布の類似性又は相違性を示す指標値を算出する統計的解析処理部と、
    　を備えることを特徴とするデータ処理装置。
  2. 　請求項１に記載のデータ処理装置であって、
    　前記第２の画像データは、異なるパラメータの下で得られた複数の画像を構成するデータを含み、前記統計的解析処理部は、前記第１の画像データによる一つの画像と２次元的な強度分布の類似性が高い又は相違性が高い画像が得られるパラメータを抽出することを特徴とするデータ処理装置。
  3. 　請求項２に記載のデータ処理装置であって、
    　前記統計的解析処理部は、前記第２の画像データによる複数の画像のそれぞれについて、前記第１の画像データによる一つの画像と前記第２の画像データによる一つの画像との相関係数を算出し、その相関係数に基づいて２次元的な強度分布の類似性が高い又は相違性が高い画像が得られるパラメータを抽出することを特徴とするデータ処理装置。
  4. 　請求項２に記載のデータ処理装置であって、
    　前記統計的解析処理部は、前記第１の画像データと前記第２の画像データとに対し多変量解析を行い、その結果に基づいて２次元的な強度分布の類似性が高い又は相違性が高い画像が得られるパラメータを抽出することを特徴とするデータ処理装置。
  5. 　請求項１に記載のデータ処理装置であって、
    　前記第１及び第２の画像データともにそれぞれ、異なるパラメータの下で得られた複数の画像を構成するデータを含み、前記統計的解析処理部は、第１の画像データと前記第２の画像データとの間で２次元的な強度分布の類似性が高い又は相違性が高い画像が得られるパラメータの組み合わせを抽出することを特徴とするデータ処理装置。
  6. 　請求項１～５のいずれか１項に記載のデータ処理装置であって、
    　前記第２の測定手法は試料上の２次元領域内の各微小領域に対してｎが２以上のＭＳn測定を行う手法であり、前記第２の画像データはこのＭＳn測定によって得られた画像データであることを特徴とするデータ処理装置。
  7. 　試料上の２次元領域内の複数の微小領域毎に得られた試料スペクトルデータと、基準となる基準スペクトルデータとを処理し、前記試料に関する情報を求めるデータ処理装置であって、
    　a)前記微小領域毎に、該微小領域に対応する試料スペクトルデータと前記基準スペクトルデータとに対する統計的解析処理を行ってスペクトルの類似性又は相違性を示す指標値を算出する統計的解析処理部と、
    　b)前記統計的解析処理部により微小領域毎に得られた指標値に基づいて、試料上の前記２次元領域に対応する指標値の２次元分布を示す画像を作成する画像作成部と、
    　を備えることを特徴とするデータ処理装置。
  8. 　請求項７に記載のデータ処理装置であって、
    　前記試料スペクトルデータ及び基準スペクトルデータはｎが２以上のＭＳn測定によって得られたマススペクトルデータであることを特徴とするデータ処理装置。
  9. 　試料上の２次元領域に対し第１の測定手法によって得られた第１の画像データと、同試料上の２次元領域に対し前記第１の測定手法とは異なる第２の測定手法によって得られた第２の画像データとを処理し、前記試料に関する情報を求めるデータ処理装置であって、
    　a)第１の画像データに対し主成分分析を行い主成分毎にスコア値の２次元分布を示すスコア値分布データを求めるとともに、同様に第２の画像データに対し主成分分析を行い主成分毎にスコア値の２次元分布を示すスコア値分布データを求める主成分分析実行部と、
    　b)前記主成分分析実行部により得られた、第１の画像データに基づく任意の主成分におけるスコア値分布データと第２の画像データに基づく任意の主成分におけるスコア値分布データとを空間的に比較し、空間的に相関性の高い主成分の組み合わせを抽出する関連主成分抽出部と、
    　を備えることを特徴とするデータ処理装置。
  10. 　試料上の２次元領域に対し所定の測定手法によって異なる第１のパラメータの下で得られた複数の画像を構成するデータを含む第１の画像データと、前記試料上の前記２次元領域とは異なる２次元領域又は他の試料の２次元領域に対し前記所定の測定手法によって異なる第２のパラメータの下で得られた複数の画像を構成するデータを含む第２の画像データとを処理し、１又は複数の試料に関する情報を求めるデータ処理装置であって、
    　a)第１の画像データに対し主成分分析を行い主成分毎に第１のパラメータと因子負荷量との関係を示す因子負荷量スペクトルを求めるとともに、第２の画像データに対し主成分分析を行い主成分毎に第２のパラメータと因子負荷量との関係を示す因子負荷量スペクトルを求める主成分分析実行部と、
    　b)第１の画像データに基づく主成分毎の因子負荷量スペクトルと第２の画像データに基づく主成分毎の因子負荷量スペクトルとを比較し、スペクトルの相関性の高い主成分の組み合わせを抽出する関連主成分抽出部と、
    　を備えることを特徴とするデータ処理装置。
PCT/JP2015/068961 2015-07-01 2015-07-01 データ処理装置 WO2017002226A1 (ja)

Priority Applications (8)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201580081390.2A CN107850567A (zh) 2015-07-01 2015-07-01 数据处理装置
US15/740,954 US11222773B2 (en) 2015-07-01 2015-07-01 Data processing device
EP15897153.1A EP3318866A4 (en) 2015-07-01 2015-07-01 Data processing device
PCT/JP2015/068961 WO2017002226A1 (ja) 2015-07-01 2015-07-01 データ処理装置
CN202410339567.5A CN118376672A (zh) 2015-07-01 2015-07-01 数据处理装置
JP2017525740A JP6477878B2 (ja) 2015-07-01 2015-07-01 データ処理装置
CN202410339569.4A CN118392971A (zh) 2015-07-01 2015-07-01 数据处理装置
US17/517,756 US11776799B2 (en) 2015-07-01 2021-11-03 Data processing device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2015/068961 WO2017002226A1 (ja) 2015-07-01 2015-07-01 データ処理装置

Related Child Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US15/740,954 A-371-Of-International US11222773B2 (en) 2015-07-01 2015-07-01 Data processing device
US17/517,756 Division US11776799B2 (en) 2015-07-01 2021-11-03 Data processing device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2017002226A1 true WO2017002226A1 (ja) 2017-01-05

Family

ID=57608167

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2015/068961 WO2017002226A1 (ja) 2015-07-01 2015-07-01 データ処理装置

Country Status (5)

Country Link
US (2) US11222773B2 (ja)
EP (1) EP3318866A4 (ja)
JP (1) JP6477878B2 (ja)
CN (3) CN118392971A (ja)
WO (1) WO2017002226A1 (ja)

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019060815A (ja) * 2017-09-28 2019-04-18 日本分光株式会社 自動ケミカルイメージ作成
EP3514820A1 (en) * 2018-01-23 2019-07-24 Jeol Ltd. Apparatus and method for generating an image based on a plurality of mass spectra
WO2019150653A1 (ja) * 2018-02-05 2019-08-08 株式会社島津製作所 表示処理装置、イメージング質量分析システムおよび表示処理方法
WO2019150573A1 (ja) * 2018-02-05 2019-08-08 株式会社島津製作所 データ解析装置
WO2019150554A1 (ja) 2018-02-02 2019-08-08 株式会社島津製作所 イメージング質量分析用データ処理装置
WO2019150575A1 (ja) * 2018-02-05 2019-08-08 株式会社島津製作所 イメージング質量分析データ解析装置
WO2019186965A1 (ja) * 2018-03-29 2019-10-03 株式会社島津製作所 イメージング質量分析におけるデータ処理方法及びデータ処理プログラム
WO2019186999A1 (ja) * 2018-03-30 2019-10-03 株式会社島津製作所 イメージングデータ処理装置及びイメージングデータ処理プログラム
WO2019229897A1 (ja) * 2018-05-30 2019-12-05 株式会社島津製作所 イメージングデータ処理装置
WO2020166007A1 (ja) * 2019-02-14 2020-08-20 株式会社島津製作所 イメージング質量分析装置
JP2020194691A (ja) * 2019-05-28 2020-12-03 Ｊｆｅスチール株式会社 電子顕微鏡における試料観察方法、電子顕微鏡用画像解析装置、電子顕微鏡および電子顕微鏡用画像解析方法
WO2021095210A1 (ja) * 2019-11-14 2021-05-20 株式会社島津製作所 イメージング分析装置及びイメージングデータ解析方法
JP2021105571A (ja) * 2019-12-26 2021-07-26 株式会社島津製作所 イメージング分析データ処理方法及び装置
JP2021196260A (ja) * 2020-06-15 2021-12-27 株式会社島津製作所 イメージング質量分析装置、及びイメージング質量分析方法
US11276566B2 (en) 2018-05-30 2022-03-15 Shimadzu Corporation Imaging data processing device
CN114329573A (zh) * 2022-03-09 2022-04-12 北京珞安科技有限责任公司 一种运维场景下文件加密外发的方法

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11232940B2 (en) * 2016-08-02 2022-01-25 Virgin Instruments Corporation Method and apparatus for surgical monitoring using MALDI-TOF mass spectrometry
JP6885896B2 (ja) * 2017-04-10 2021-06-16 富士フイルム株式会社 自動レイアウト装置および自動レイアウト方法並びに自動レイアウトプログラム
JP6899560B2 (ja) * 2017-05-23 2021-07-07 株式会社島津製作所 質量分析データ解析装置及び質量分析データ解析用プログラム
CN107506687B (zh) * 2017-07-17 2020-01-21 Oppo广东移动通信有限公司 活体检测方法及相关产品
US11282686B2 (en) * 2018-02-05 2022-03-22 Shimadzu Corporation Imaging mass spectrometer
JP7172537B2 (ja) * 2018-12-11 2022-11-16 株式会社島津製作所 イメージング分析装置
CN109977901A (zh) * 2019-04-03 2019-07-05 山东理工大学 一种基于无人机遥感的玉米田间杂草识别方法
WO2020212877A1 (en) * 2019-04-15 2020-10-22 Waters Technologies Ireland Limited Techniques for predicting collision cross-section values in ion mobility spectrometry
CN113508293B (zh) * 2019-04-24 2024-05-07 株式会社岛津制作所 成像质量分析装置
WO2021049011A1 (ja) * 2019-09-13 2021-03-18 株式会社島津製作所 分析装置
JP2021196303A (ja) * 2020-06-17 2021-12-27 株式会社島津製作所 イメージング質量分析方法、及びイメージング質量分析装置
JP7472771B2 (ja) * 2020-12-15 2024-04-23 株式会社島津製作所 電気泳動分析データ処理装置及びデータ処理プログラム

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009025275A (ja) * 2007-07-24 2009-02-05 Shimadzu Corp 質量分析装置
JP2013196294A (ja) * 2012-03-19 2013-09-30 Toshiba Corp 人物画像処理装置、及び人物画像処理方法
WO2014175211A1 (ja) * 2013-04-22 2014-10-30 株式会社島津製作所 イメージング質量分析データ処理方法及びイメージング質量分析装置
JP2014215043A (ja) * 2013-04-22 2014-11-17 株式会社島津製作所 イメージング質量分析データ処理方法及びイメージング質量分析装置
JP2015039570A (ja) * 2013-08-23 2015-03-02 日立マクセル株式会社 肌状態測定分析情報管理システムおよび肌状態測定分析情報管理方法
US20150131888A1 (en) * 2012-05-21 2015-05-14 Vanderbilt University Predictive modeling relating molecular imaging modalities

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1172489A (ja) * 1997-08-28 1999-03-16 Hitachi Ltd 液体クロマトグラフ
GB0521098D0 (en) * 2005-10-18 2005-11-23 Univ Cambridge Tech Methods for diagnosing and monitoring psychotic disorders
JP4984617B2 (ja) * 2006-04-12 2012-07-25 株式会社島津製作所 質量分析データ解析方法
US7964843B2 (en) * 2008-07-18 2011-06-21 The George Washington University Three-dimensional molecular imaging by infrared laser ablation electrospray ionization mass spectrometry
JP2009025257A (ja) * 2007-07-24 2009-02-05 Shimadzu Corp 電子天びん
JP5206790B2 (ja) * 2008-07-03 2013-06-12 株式会社島津製作所 質量分析装置
JP5246026B2 (ja) 2009-05-11 2013-07-24 株式会社島津製作所 質量分析データ処理装置
JP5359924B2 (ja) * 2010-02-18 2013-12-04 株式会社島津製作所 質量分析装置
US8620092B2 (en) * 2010-03-04 2013-12-31 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Determining similarity of two images
JP5527232B2 (ja) * 2010-03-05 2014-06-18 株式会社島津製作所 質量分析データ処理方法及び装置
JP5348029B2 (ja) 2010-03-16 2013-11-20 株式会社島津製作所 質量分析データ処理方法及び装置
US20120016598A1 (en) * 2010-05-21 2012-01-19 Bruker Daltonik Gmbh Normalization of mass spectra acquired by mass spectrometric imaging
JP5565810B2 (ja) * 2010-11-29 2014-08-06 国立大学法人浜松医科大学 質量分析データ処理方法及び装置
JP5590156B2 (ja) * 2011-01-31 2014-09-17 株式会社島津製作所 質量分析方法及び装置
JP5556695B2 (ja) * 2011-02-16 2014-07-23 株式会社島津製作所 質量分析データ処理方法及び該方法を用いた質量分析装置
US9157921B2 (en) * 2011-05-18 2015-10-13 Purdue Research Foundation Method for diagnosing abnormality in tissue samples by combination of mass spectral and optical imaging
US9546979B2 (en) * 2011-05-18 2017-01-17 Purdue Research Foundation Analyzing a metabolite level in a tissue sample using DESI
CN102323363A (zh) * 2011-06-13 2012-01-18 中国科学院计算机网络信息中心 化合物的色谱-质谱联用鉴定方法
JP5708400B2 (ja) * 2011-09-26 2015-04-30 株式会社島津製作所 イメージング質量分析装置及び質量分析データ処理方法
US10535507B2 (en) * 2013-02-22 2020-01-14 Shimadzu Corporation Data processing device and data processing method
WO2015107690A1 (ja) * 2014-01-20 2015-07-23 株式会社島津製作所 タンデム質量分析データ処理装置
EP3232189A4 (en) * 2014-12-08 2017-12-13 Shimadzu Corporation Multidimensional mass spectrometry data processing device
JP6939912B2 (ja) * 2018-02-02 2021-09-22 株式会社島津製作所 イメージング質量分析用データ処理装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009025275A (ja) * 2007-07-24 2009-02-05 Shimadzu Corp 質量分析装置
JP2013196294A (ja) * 2012-03-19 2013-09-30 Toshiba Corp 人物画像処理装置、及び人物画像処理方法
US20150131888A1 (en) * 2012-05-21 2015-05-14 Vanderbilt University Predictive modeling relating molecular imaging modalities
WO2014175211A1 (ja) * 2013-04-22 2014-10-30 株式会社島津製作所 イメージング質量分析データ処理方法及びイメージング質量分析装置
JP2014215043A (ja) * 2013-04-22 2014-11-17 株式会社島津製作所 イメージング質量分析データ処理方法及びイメージング質量分析装置
JP2015039570A (ja) * 2013-08-23 2015-03-02 日立マクセル株式会社 肌状態測定分析情報管理システムおよび肌状態測定分析情報管理方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
PHAN,N.T.N.: "Lipid Structural Effects of Oral Administration of Methylphenidate in Drosophila Brain by Secondary Ion Mass Spectrometry Imaging", ANAL. CHEM., vol. 87, no. 8, 13 April 2015 (2015-04-13), pages 4063 - 4071, XP055342987 *

Cited By (36)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019060815A (ja) * 2017-09-28 2019-04-18 日本分光株式会社 自動ケミカルイメージ作成
EP3514820A1 (en) * 2018-01-23 2019-07-24 Jeol Ltd. Apparatus and method for generating an image based on a plurality of mass spectra
JP2019128188A (ja) * 2018-01-23 2019-08-01 日本電子株式会社 マススペクトル処理装置及び方法
JP6994961B2 (ja) 2018-01-23 2022-01-14 日本電子株式会社 マススペクトル処理装置及び方法
US10629420B2 (en) 2018-01-23 2020-04-21 Jeol Ltd. Apparatus and method for processing mass spectrum
CN111587374A (zh) * 2018-02-02 2020-08-25 株式会社岛津制作所 成像质谱分析用数据处理装置
CN111587374B (zh) * 2018-02-02 2024-02-06 株式会社岛津制作所 成像质谱分析用数据处理装置
WO2019150554A1 (ja) 2018-02-02 2019-08-08 株式会社島津製作所 イメージング質量分析用データ処理装置
US11276565B2 (en) 2018-02-02 2022-03-15 Shimadzu Corporation Data processing device for imaging mass spectrometric analysis
EP3748350A4 (en) * 2018-02-02 2021-01-27 Shimadzu Corporation DATA PROCESSING DEVICE FOR IMAGING MASS SPECTROMETRY
JPWO2019150554A1 (ja) * 2018-02-02 2020-12-10 株式会社島津製作所 イメージング質量分析用データ処理装置
US11282683B2 (en) 2018-02-05 2022-03-22 Shimadzu Corporation Imaging mass spectrometric data analyzer
JPWO2019150573A1 (ja) * 2018-02-05 2020-10-22 株式会社島津製作所 データ解析装置
JPWO2019150653A1 (ja) * 2018-02-05 2020-11-19 株式会社島津製作所 表示処理装置、イメージング質量分析システムおよび表示処理方法
WO2019150653A1 (ja) * 2018-02-05 2019-08-08 株式会社島津製作所 表示処理装置、イメージング質量分析システムおよび表示処理方法
WO2019150573A1 (ja) * 2018-02-05 2019-08-08 株式会社島津製作所 データ解析装置
WO2019150575A1 (ja) * 2018-02-05 2019-08-08 株式会社島津製作所 イメージング質量分析データ解析装置
WO2019186965A1 (ja) * 2018-03-29 2019-10-03 株式会社島津製作所 イメージング質量分析におけるデータ処理方法及びデータ処理プログラム
JPWO2019186965A1 (ja) * 2018-03-29 2020-12-03 株式会社島津製作所 イメージング質量分析におけるデータ処理方法及びデータ処理プログラム
JPWO2019186999A1 (ja) * 2018-03-30 2020-12-03 株式会社島津製作所 イメージングデータ処理装置及びイメージングデータ処理プログラム
WO2019186999A1 (ja) * 2018-03-30 2019-10-03 株式会社島津製作所 イメージングデータ処理装置及びイメージングデータ処理プログラム
WO2019229897A1 (ja) * 2018-05-30 2019-12-05 株式会社島津製作所 イメージングデータ処理装置
US11861826B2 (en) 2018-05-30 2024-01-02 Shimadzu Corporation Imaging data processing device
US11276566B2 (en) 2018-05-30 2022-03-15 Shimadzu Corporation Imaging data processing device
JPWO2019229897A1 (ja) * 2018-05-30 2021-03-11 株式会社島津製作所 イメージングデータ処理装置
WO2020166007A1 (ja) * 2019-02-14 2020-08-20 株式会社島津製作所 イメージング質量分析装置
US11862445B2 (en) 2019-02-14 2024-01-02 Shimadzu Corporation Imaging mass spectrometer
JP7040496B2 (ja) 2019-05-28 2022-03-23 Ｊｆｅスチール株式会社 電子顕微鏡における試料観察方法、電子顕微鏡用画像解析装置、電子顕微鏡および電子顕微鏡用画像解析方法
JP2020194691A (ja) * 2019-05-28 2020-12-03 Ｊｆｅスチール株式会社 電子顕微鏡における試料観察方法、電子顕微鏡用画像解析装置、電子顕微鏡および電子顕微鏡用画像解析方法
WO2021095210A1 (ja) * 2019-11-14 2021-05-20 株式会社島津製作所 イメージング分析装置及びイメージングデータ解析方法
JP2021105571A (ja) * 2019-12-26 2021-07-26 株式会社島津製作所 イメージング分析データ処理方法及び装置
JP7413775B2 (ja) 2019-12-26 2024-01-16 株式会社島津製作所 イメージング分析データ処理方法及び装置
JP7363675B2 (ja) 2020-06-15 2023-10-18 株式会社島津製作所 イメージング質量分析装置、及びイメージング質量分析方法
JP2021196260A (ja) * 2020-06-15 2021-12-27 株式会社島津製作所 イメージング質量分析装置、及びイメージング質量分析方法
CN114329573A (zh) * 2022-03-09 2022-04-12 北京珞安科技有限责任公司 一种运维场景下文件加密外发的方法
CN114329573B (zh) * 2022-03-09 2022-05-27 北京珞安科技有限责任公司 一种运维场景下文件加密外发的方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN118392971A (zh) 2024-07-26
US11222773B2 (en) 2022-01-11
EP3318866A1 (en) 2018-05-09
CN118376672A (zh) 2024-07-23
JPWO2017002226A1 (ja) 2017-12-14
US11776799B2 (en) 2023-10-03
US20180197726A1 (en) 2018-07-12
EP3318866A4 (en) 2018-09-19
US20220059331A1 (en) 2022-02-24
JP6477878B2 (ja) 2019-03-06
CN107850567A (zh) 2018-03-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6477878B2 (ja) データ処理装置
JP5565810B2 (ja) 質量分析データ処理方法及び装置
JP5348029B2 (ja) 質量分析データ処理方法及び装置
JP5971184B2 (ja) イメージング質量分析データ処理方法及びイメージング質量分析装置
JP6908136B2 (ja) データ解析装置
JP6927416B2 (ja) イメージングデータ処理装置及びイメージングデータ処理プログラム
JP2010261882A (ja) 質量分析データ処理装置
Bich et al. Biomedical studies by TOF-SIMS imaging
Perry et al. Integrated molecular imaging technologies for investigation of metals in biological systems: A brief review
JP6477833B2 (ja) データ処理装置
CN112136041B (zh) 成像数据处理装置
US11276565B2 (en) Data processing device for imaging mass spectrometric analysis
WO2019150575A1 (ja) イメージング質量分析データ解析装置
Cho et al. Combining MALDI-TOF and molecular imaging with principal component analysis for biomarker discovery and clinical diagnosis of cancer
US10304671B2 (en) Method for computer-assisted analysis of one or more tissue sections of the human or animal body
WO2019186998A1 (ja) データ解析装置及びデータ解析システム
WO2019150553A1 (ja) イメージング質量分析装置
Akbari Lakeh et al. Discriminating normal regions within cancerous hen ovarian tissue using multivariate hyperspectral image analysis
WO2019150574A1 (ja) イメージング質量分析装置
Feng et al. A system for acquiring simultaneous electron energy‐loss and X‐ray spectrum‐images
WO2021095210A1 (ja) イメージング分析装置及びイメージングデータ解析方法
Trede et al. Mathematical methods for imaging mass spectrometry

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 15897153

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2017525740

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2015897153

Country of ref document: EP