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公開番号2025108955
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-24
出願番号2024002534
出願日2024-01-11
発明の名称検体解析方法
出願人コニカミノルタ株式会社
代理人弁理士法人鷲田国際特許事務所
主分類G06F 18/24 20230101AFI20250716BHJP(計算;計数)
要約【課題】取得したデータを高感度、かつ高い予測精度で解析することが可能な検体解析方法を提供する。
【解決手段】上記課題を解決する検体解析方法は、検体から、センシングデバイスにて、複数のデータを含む第1検体情報を取得する工程と、前記第1検体情報から、外れデータを除去した第2検体情報を取得する工程と、前記第2検体情報を学習済の予測解析アルゴリズムにて解析し、前記検体の特定情報を推定する工程と、を含む。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
検体の特定情報を推定する検体解析方法であり、
検体から、センシングデバイスにて、複数のデータを含む第１検体情報を取得する工程と、
前記第１検体情報から、外れデータを除去した第２検体情報を取得する工程と、
前記第２検体情報を学習済の予測解析アルゴリズムにて解析し、前記検体の特定情報を推定する工程と、
を含む、検体解析方法。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記第２検体情報を取得する工程では、前記第１検体情報が含む前記複数のデータから、データクレンジング法にて外れデータを除去する、
請求項１に記載の検体解析方法。
【請求項３】
前記第２検体情報を取得する工程の前に、
特定情報が既知のサンプルから、前記センシングデバイスにて、複数のデータを含む第１サンプル情報を取得する工程と、
前記第１サンプル情報に対して、複数種類のデータクレンジング法を個別に行い、前記第１サンプル情報から外れデータを除去した、複数の第２サンプル情報を取得する工程と、
前記複数の第２サンプル情報に対し、１つ以上の学習済の予測解析アルゴリズムによる解析を個別に行い、複数の推定情報を取得する工程と、
前記複数の推定情報および前記サンプルの特定情報を比較して、前記複数種類のデータクレンジング法の中から、特定のデータクレンジング法を選択する工程と、
を行い、
前記第２検体情報を取得する工程では、前記特定のデータクレンジング法にて外れデータを除去する、
請求項２に記載の検体解析方法。
【請求項４】
前記検体の特定情報を推定する工程の前に、
特定情報が既知のサンプルから、前記センシングデバイスにて、複数のデータを含む第１サンプル情報を取得する工程と、
前記第１サンプル情報に対して、少なくとも１種類のデータクレンジング法を個別に行い、前記第１サンプル情報から外れデータを除去した、１つ以上の第２サンプル情報を取得する工程と、
前記１つ以上の第２サンプル情報に対して、複数種類の学習済の予測解析アルゴリズムによる解析を個別に行い、複数の推定情報を取得する工程と、
前記複数の推定情報および前記サンプルの特定情報を比較して、前記複数種類の予測解析アルゴリズムの中から、特定の予測解析アルゴリズムを選択する工程と、
を行い、
前記検体の特定情報を推定する工程では、前記特定の予測解析アルゴリズムにて解析を行う、
請求項２に記載の検体解析方法。
【請求項５】
前記第２検体情報を取得する工程の前に、
特定情報が既知のサンプルから、前記センシングデバイスにて、複数のデータを含む第１サンプル情報を取得する工程と、
前記第１サンプル情報に対して、複数種類のデータクレンジング法を個別に行い、前記第１サンプル情報から外れデータを除去した、複数の第２サンプル情報を取得する工程と、
前記複数の第２サンプル情報に対して、複数種類の学習済の予測解析アルゴリズムによる解析を個別に行い、複数の推定情報を取得する工程と、
前記複数の推定情報および前記サンプルの特定情報の比較結果から、前記データクレンジング法および前記予測解析アルゴリズムを２軸とするヒートマップを作成する工程と、
前記ヒートマップに基づき、特定の前記データクレンジング法および特定の予測解析アルゴリズムの組み合わせを選択する工程と、
を行い、
前記第２検体情報を取得する工程では、前記特定のデータクレンジング法にて外れデータを除去し、
前記検体の特定情報を推定する工程では、前記特定の予測解析アルゴリズムにて解析を行う、
請求項２に記載の検体解析方法。
【請求項６】
前記センシングデバイスが、前記検体と相互作用して、発光挙動が変化する発光プローブを含む、
請求項１に記載の検体解析方法。
【請求項７】
前記センシングデバイスが、電極間に発光層を有し、前記発光層が前記発光プローブを含むデバイスである、
請求項６に記載の検体解析方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、検体解析方法に関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、各種解析方法を利用し、検体の種類を判別したり、検体の異常を検出したり、検体の性能を推定したりする方法（本明細書ではこれらをまとめて「検体解析方法」とも称する）が広く開発されている。このような検体解析方法では通常、予め多数のサンプルのデータを機械学習したアルゴリズムによって、実際のデータを解析し、判定結果や推定結果を導き出す。一般的には、解析に供するデータ数が多いほど、より正確な判定や推定が可能である。ただし、実際のデータには、ばらつきがあることが多く、通常の範囲より大きく外れた値（外れデータ）を含むこともある。例えば特許文献１や特許文献２では、このような外れデータが生じた場合に、検体に異常が生じた、と推定する手法を提案している。
【０００３】
一方、特許文献３では、正常と判断する範囲（蓄積データ）を逐次更新することが提案されている。具体的には、正常と診断されたデータが発生した場合、これを蓄積データに加え、当該蓄積データの中心値を特定する。そして、蓄積データの中でも中心値から遠いデータを蓄積データから削除する。当該方法によれば、正常と判断される蓄積データが常時更新されるため、例えばデータ取得装置の経年劣化の影響を抑制できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２１－８９４８４号公報
特開２０２３－７１９９３号公報
特開２０１５－０３５１１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、各種製品や材料等を検体とし、当該検体について、各種センシングデバイスでデータを取得した場合、取得したデータにばらつきが生じる理由には、主に２つの要因がある。１つ目は、検体自体のばらつき（例えば検体の純度、濃度、劣化具合の違い）である。２つ目は、センシングデバイス自体のばらつきである。１つ目の要因によってばらついたデータは、解析精度や再現性を高めるうえで非常に重要である。一方、２つ目の要因によってばらついたデータは、予測精度や再現性を著しく下げるため、無い方が好ましい。したがって、このような解析方法を行う場合には、センシングデバイスを最適化したり、リファレンスを用いて補正したりすることが好ましい。
【０００６】
ただし、センシングデバイスの種類によっては、このような最適化や補正が難しいことがある。例えば、検体と相互作用して、発光強度が変化する発光プローブを含むセンシングデバイスや、これを用いた有機ＥＬ素子（ＯＬＥＤ）センサは、感度が良好であり、複雑なデータを取得可能な反面、わずかな要因によって、そのデータが変化する。したがってセンシングデバイスの製造時のぶれや、発光プローブの微小な変化によって、外れデータが生じることがあった。
【０００７】
そこで、正常値から大きく離れたデータが発生した場合に、当該データを削除することが考えられる。しかしながら、正常値から大きく離れたデータを全て除外してしまうと、上述の１つ目の要因によって生じるデータまで除外することになり、却って、予測精度や再現性が低下してしまう。
【０００８】
本発明は、上記の課題に対してなされたものである。すなわち、取得したデータを高感度、高い予測精度、高い再現性で解析することが可能な検体解析方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するための本発明の一態様は、検体の特定情報を推定する検体解析方法であり、検体から、センシングデバイスにて、複数のデータを含む第１検体情報を取得する工程と、前記第１検体情報から、外れデータを除去した第２検体情報を取得する工程と、前記第２検体情報を学習済の予測解析アルゴリズムにて解析し、前記検体の特定情報を推定する工程と、を含む、検体解析方法を提供する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一実施形態によれば、取得したデータを高感度、高い予測精度、かつ高い再現性で解析することが可能な検体解析方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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