[发明专利]信息处理装置、信息处理装置的控制方法、程序、计算装置和计算方法

说明书

在现有技术中，为了从频谱信息中获得关于受试物的信息，需要用于分离杂质的预处理和计算处理，例如峰分割。根据本发明的信息处理装置特征在于具有：信息获取部，其用于获取通过将包含受试物和杂质的样品的频谱信息输入到学习模型中而估计的关于受试物的定量信息。

技术领域

本发明涉及信息处理装置、信息处理装置的控制方法、程序、计算装置和计算方法。

背景技术

频谱分析被广泛用作识别各种样品中包含的特定成分(以下称为“受试物”)的浓度和量的方法。在频谱分析中，检测当对样品施加某种刺激时表现出的响应，并且可以基于所获取的信号来获取关于形成样品的成分的信息(频谱信息)。频谱信息是包括光的电磁波的强度，以及温度、质量和各自具有特定质量的碎片的计数，这些特征表征了刺激和响应。频谱分析还包括使用电子碰撞作为刺激并且记录通过分解生成的碎片的质量的量，从而获取信息，例如结构。

频谱分析还包括如下方法，其中使用成分之间在3D尺寸、电荷和亲水性/疏水性上的差异来预先尝试分离，然后辐射电磁波，从而执行分析。该方法称为“分离分析”。例如，在高效液相色谱法(以下称为“HPLC”)中，优化诸如柱型、流动相、温度和流速的分析条件，从而分离受试物和其他物质(以下称为“杂质”)。之后，测量各种分离的受试物的频谱，从而能够识别浓度和量。此外，当难以从杂质中分离时，可以执行用于去除一部分杂质的预处理，或者可以考虑优化分离条件。当无法通过预处理和优化分离条件分离杂质时，通过计算处理尝试峰分割。

作为现有技术的峰分割方法，存在设置基线的方法(图5)、通过使用峰之间的最小值垂直分割频谱的方法(图6)、以及通过最小二乘法拟合适当的函数(例如，高斯函数)从而分割频谱的方法，如专利文献1和专利文献2中所述。

HPLC通常用于分析源自活体的样品。但是，源自活体的样品(诸如尿液和血液)含有大量的杂质，并且可能含有源自摄入物质的未知杂质。因此，需要操作人员考虑用于从杂质中分离受试物的分离条件和预处理、峰分割方法等。

此外，经常存在如下情况：在食品中的农药残留的分析、环境分析杂质等中的样品中含有大量的杂质。因此，迫切需要一种方法，使得即使是初学者也可以简单而准确地分析含有杂质的样品中的受试物，而无需进行预处理。

引用列表

专利文献

PTL 1：日本特开平第06-324029号公报

PTL 2：日本特开第2006-177980号公报

PTL 3：日本特开第2018-152000号公报

发明内容

技术问题

如上所述，迄今为止，为了从频谱信息中获取与受试物有关的信息，需要用于分离杂质的预处理和计算处理，例如峰分割方法。

解决问题的技术方案

为了解决上述问题，根据本发明的一方面，提供了一种信息处理装置，其包括：信息获取部，其用于获取通过将包含受试物和杂质的样品的频谱信息输入到学习模型中而估计的所述受试物的定量信息，其中，基于根据所述受试物的频谱信息而生成的用于学习的频谱信息，来生成所述学习模型。

此外，根据本发明的另一方面，提供了一种信息处理装置的控制方法，所述控制方法包括：信息获取步骤，获取通过将包含受试物和杂质的样品的频谱信息输入到学习模型中而估计的所述受试物的定量信息，其中，基于根据所述受试物的频谱信息而生成的用于学习的频谱信息，来生成所述学习模型。

为了解决上述问题，根据本发明的另一方面，提供了一种计算装置，其包括：接收单元，其被构造为接收包含受试物的样品的频谱信息；获取单元，其被构造为获取与受试物的频谱信息有关的学习模型；以及计算单元，其被构造为基于样品的频谱信息和学习模型来计算受试物的定量信息。