JP5022902B2 - 検出器出力データ内の個別信号分離装置および方法 - Google Patents

Description

本発明は一般に放射線検出および測定の分野に関し、特に、放射線検出器から、パルス重なりによる影響を受けたデータの再生のための装置および方法に関する。

放射線の正確な検出および測定は、国家安全保障、科学計測、医療画像解析および鉱物加工産業を含む多くの産業で利用されている。これらの産業および他の産業では、放射線検出および測定を、材料または他の試料の非破壊検査に用いている。透過による画像分析、スペクトル分析または他の形態が、そういった分析を実行するのに用いられる。

例えば、スペクトル分析法は一般に材料分析に用いられる。材料についての情報は、試料内部の元素からの放射線放出の分析によって得られる。この放射線の放出はある種の入射光に起因する誘導放出または、成分元素からの自然放出の結果である。

例えば、ガンマ線分光法は、放出される電磁波がガンマ線の形態である分光法の１つである。ガンマ線分光法では、他に用いることができる多くの検出方法があるにもかかわらず、出力放射線の検出は一般的にシンチレーション結晶（例えば、タリウム活性化ヨウ化ナトリウム（以下、ＮａＩ（Ｔｌ）とする））を用いて実行される。ＮａＩ（Ｔｌ）結晶は、入射ガンマ線に応じて紫外光子を発生させる。この光子は、それに対応する電子信号またはパルスを発生させる光電子増倍管（以下、ＰＭＴとする）に向けられてもよい。結果として、光子と検出器との相互作用がパルス信号を生じさせ、その波形は入射ガンマ線、検出用結晶およびＰＭＴによって決定付けられる。このパルス波形に似た信号の基本的な形は、検出器のインパルス応答として見なされる。

光電子増倍管からの出力は、所定の形を持ち、シンチレーション結晶に到着する離散ガンマ線に応じて発生した入力信号の和を表す電気的信号である。時刻による検出出力と、特に成分信号の強度とを調べることによって、材料の化学組成に関する情報を推定することが可能である。

ガンマ線分光法による分析は、入射ガンマ線に応じて発生する個別信号の特徴付けが必要となる。特に重要な信号パラメータは、信号の強度、数および発生時刻または時間的位置（到着時刻、最大値となる時刻またはその他の時刻）を含む。２つのガンマ線の到着時刻の差が、検出応答時間以上に異なる場合、検出器出力の分析は相対的に容易である。しかしながら、多くの装置では、ガンマ線の高入射は避けられず、さもなければ、スペクトル分析が妥当な時間内に実行されるようにするのが望ましい。各ガンマ線の到着時刻の差が減少するにつれて、全ての出力信号の特徴付けは困難になる。

特に、この分析はパルス重なり（G.F. Knoll, Radiation Detection and Measurement, 3rd edition, Chapter 17, pp. 632-634, 658 and 659, John Wiley and Sons, New York 2000）として知られる現象によって影響を受ける。それによって、複数の到着ガンマ線は多かれ少なかれ同時に信号を生み出し、その信号は重なり合い、単一の信号として数えられる恐れがある。この結合信号の規模は個々の成分より大きく、その後の分析で誤りを引き起こす。

入射ガンマ線のエネルギーは、検出器によって生成されるパルス信号の強度に反映される恐れがある。検出信号内の特定ガンマ線エネルギーの存在は、ガンマ線が発生する材料に含まれる特定の元素を示している。このようにして、単一のシンチレーションによって生じた強強度の信号と複数のシンチレーションの重ね合わせ信号との識別の失敗は、続いて行われる分光分析の正確さに重大な影響を及ぼす恐れがある。

従来技術はパルス重なりに起因するスペクトル分析の失敗を防ぐことを目的としている。あるパルス整形電子技術は検出器の応答時間を減らすことで、結果として最後のスペクトルの重なり率を小さくするよう示されてきた（A. Pullia, A. Geraci and G. Ripamonti, Quasioptimum γ and X-Ray Spectroscopy Based on Real-Time Digital Techniques, Nucl. Inst. and Meth. A 439 (2000) 378-384）。しかしながら、この技術は、検出器応答時間に限界がある。他の手段として、「パルス重なり拒否」があり、それによると、パルス重なりを含む疑いのある信号は無視される。パルス重なりのない信号のみがスペクトル分析に用いられる。しかしながら、検出器に入射される放射線の割合が増大するにつれて、パルス重なりが起こる可能性が大きくなりすぎ、ますます多くのデータが無視されることになる。従って、現状のパルス重なり拒否は、有用性が限られている。というのも、拒絶されるに違いないデータの割合が増大するにつれて、より多くの入射波の入射が、分析に必要とされる時間の減少をくい止めることのできない状態にすぐに達してしまうからである。

より高度な手段として、検出器からの単一パルスの分析結果の予備知識を利用すること、もしくは、信号のパラメータを数学的にモデル化することがある。そうすると、１つのシンチレーションから生じる信号またはパルスと、パルス重なりによって引き起こされる信号またはパルスとを識別することは、原則として可能である。そういった分析の方法の１つでは（R.J. Komar and H.-B. Mak, Digital signal processing for BGO detectors, Nucl. Inst. and Meth. A 336 (1993) 246-252）、単一の分析結果から発せられる信号が、次の分析のために選定される。この分析法は、反復プロセスを利用して、異なる間隔と強度とをもつ２つのパルスの調整が必要となる。一度その調整が決定されると、個別パルスの特徴付けは調整パラメータから得られ、それによって、２つの近接する信号から生じるパルスは、対応する離散信号に分離される。しかしながら、この方法では、パルス重なりが２つ以上の信号の重ね合わせによって引き起こされる状況に適応することができない。反復最適化は、コンピュータ的に高価であり、この手順を実行するのにかかる時間は、たいていの場合実用的ではない。

発明の第１の側面によると、検出出力データ内の個別信号を分離する方法であって、前記データ内にある複数の信号の中の１つの信号波形（またはインパルス応答）を決定するステップと、前記複数の信号の１つ以上のパラメータのパラメータ推定値を推定するステップと、前記１つ以上のパラメータは少なくとも信号の時間的位置を含み、少なくとも前記信号波形と前記パラメータ推定値とから前記信号のエネルギーを決定するステップとを含む信号分離方法が提供される。

この構成によれば、この方法は、できるだけ多くのデータを特徴付けようと試みるものであるが、下記に述べるように、いくつかのデータ（以下、破損データとする）を適切に特徴付けることができなくてもよい。個別信号の和からなる全出力信号ではなく、個々の検出に相当する出力を参照にすると、信号という語はこの文章においてパルスという語に置き換えることが可能であると解される。また、１つの信号の時間的位置（または、タイミング）は、さまざまな方法で、例えば、信号の最大値となる時刻（または、時間軸による位置）または、信号の立ち上がりの時刻によって、測定または表現されてもよい。通常、これは、到着時刻または検出時刻と記載される。

また、検出器データという語は、検出器が検出器内部または外部の関連した電子機器または別の電子機器によって続いて処理されるかどうかにかかわらず、検出器から発生したデータに基づくと解される。

また、前記信号分離方法は、さらに、前記パラメータ推定値から前記データのモデルを作成するステップと、前記検出出力データと前記モデルとの比較に基づいた前記パラメータの推定値の正確さを決定するステップとを含んでもよい。

信号波形（またはインパルス応答）は較正プロセスによって測定される。較正プロセスとは、得られたデータから信号波形またはインパルス応答を抽出する１つ以上の単一事象検出に対する検出器の時間領域の応答を測定することを含む。この信号波形の関数形式は、多項関数、指数関数またはスプライン関数のような適当な関数を用いて、データを補間する（またはデータに適合させる）ことで得られてもよい。フィルタは（例えば、逆フィルタ）、この検出信号波形から作り出されてもよい。信号パラメータの初期の推定値は、フィルタを備えた検出器からの出力データの畳合によって作り出されてもよい。特に重要な信号パラメータは、信号数と各信号の時間的位置（または、到着時刻）とを含んでいる。

特に重要な信号パラメータは、その精度を上げることができる。最初に、信号数および信号の到着時刻の推定値は、ピーク検出および立ち上がりを利用することで精度が上がる。次に、信号数と信号の到着時刻の情報は、検出インパルス応答（以下、信号波形とする）を加味することで、信号のエネルギーパラメータを求めることを可能にする。

パラメータ推定の正確さは、検出データストリーム（信号パラメータと検出インパルス応答の情報から作成される）のモデル（事実上、推定値である）と実際の検出出力とを比較することによって、決定されまたは有効とされてもよい。この有効化プロセスは、あるパラメータが正確さを十分に欠いていると決定された場合、これらのパラメータは無視される。この方法を用いたスペクトル分析法では、十分に正確であると見なされたエネルギーパラメータが、ヒストグラムとして表されてもよい。

前記信号分離方法は、さらに、前記信号波形（例えば、信号を発生させるのに用いた検出器のインパルス応答）と一致するような信号パラメータの前記推定値を推定するステップを含んでもよい。前記信号分離方法は、さらに、前記信号波形のデータベースモデルを導くように、１つ以上の単一の検出に対する検出器の応答を測定することを含む較正プロセスによって、前記信号波形を決定するステップを含んでもよい。特に、前記信号分離方法は、さらに、予想される信号形式を発生させるための関数を備えたデータを補間することによって、前記モデルの関数形を得るステップを含んでもよい。前記関数は、多項関数、指数関数またはスプライン関数のいずれかであってもよい。

前記信号分離方法は、さらに、前記放射線検出器によって生成された個別信号の所定の形式に基づいてフィルタを設計するステップを含んでもよい。前記フィルタは、例えば、整合フィルタまたは逆フィルタであってもよい。

１つの形態では、前記信号分離方法は、さらに、前記データと信号パラメータの最初の推定値を得るための前記フィルタとの畳み込みを用いるステップを含む。前記信号分離方法は、さらに、信号パラメータの前記推定値の精度を上げるステップを含んでもよい。前記信号分離方法は、さらに、ピーク検出プロセスの信号数の推定値の精度を上げるステップを含んでもよい。前記信号分離方法は、さらに、ピーク検出プロセスの適応によって前記信号の時間的位置の推定値を得るまたは推定値の精度を上げるステップを含んでもよい。前記信号分離方法は、さらに、行列反転や反復技法により連立一次方程式を解くことで、信号エネルギーの推定値の精度を上げるステップを含んでもよい。

本発明の１つの形態では、前記信号分離方法は、さらに、検出インパルス応答と組み合わせて信号パラメータを用いて検出出力のモデルを作るステップを含む。前記信号分離方法は、さらに、例えば、前記検出出力の前記モデルと現実の検出出力とを比較することによってエラー検出を実行するステップを含んでもよい。例えば、データとモデルとの差の最小二乗法や他の測定法などである。

前記信号分離方法は、さらに、十分正確に推定されていないと見なされたパラメータを放棄するステップを含んでもよい。

前記信号分離方法は、さらに、ヒストグラムに十分正確なエネルギーパラメータを示すステップを含んでもよい。

前記データは、異なる形の信号を含んでもよい。この場合、前記信号分離方法は、それぞれの前記複数の信号の信号形式の存在しうる位置を決定するステップを含んでもよい。

例えば、ある検出器において、信号波形は、検出器内の放射線と検出器との相互作用が起きる深さ次第である。他の検出器では、信号波形は、放射線と検出器との以前の相互作用が、検出器の同じ場所で生じてから、どれほどの時間が経過したのか次第であってもよい。

１つの形態では、前記信号分離方法は、さらに、前記データから、複数個の信号波形の連続信号波形に十分に一致する信号を徐々に減算するステップと、前記複数の信号波形のいずれにも十分に一致しない信号を拒絶するステップとを含む。

また別の面では、本発明は、放射線検出器からの複数個の信号出力を含むデータからパルス重なり再生のための装置を提供する。「再生」という言葉は、重なりのせいで使われないデータが「再生」され、使えるものとしてみなされることから用いられる。この点における装置は、デジタル形式で前記データを受け取るプロセッサを含み、前記プロセッサは、データ内に存在する前記信号のそれぞれの信号波形を決定し、前記信号の１つ以上のパラメータのパラメータ推定値を決定し、少なくとも前記信号と前記パラメータ推定値とから前記信号のエネルギーを決定するようにプログラムされ、前記１つ以上のパラメータは少なくとも信号の時間的位置を含むパルス重なり再生装置である。

前記パルス重なり再生装置は、さらに、前記データを受け取り、前記データをデジタル形式に変換し、さらに、デジタル化された前記データを前記プロセッサに転送するためのＡ／Ｄコンバータを含んでもよい。これは特に、検出器がアナログデータを出力するところに用いられる。

前記プロセッサは、フィールドプログラマブルゲートアレイを含んでもよい。または代わりに、デジタル信号プロセッサを含んでもよい。さらに、代わりにフィールドプログラマブルゲートアレイおよびデジタル信号プロセッサを含んでもよい。本装置は、Ａ／Ｄコンバータを含むアナログフロントエンドを含んでもよい。

前記パルス重なり再生装置は、さらに、前記プロセッサを制御し、かつ前記プロセッサの出力を表示するための、前記プロセッサとのデータ通信内に電子計算デバイスを含んでもよい。前記パルス重なり再生装置は、さらに、前記放射線検出器を含んでもよい。

本発明の装置は、例えば、金属探知機、地雷検出器、医療用画像装置、鉱物検出装置、油田探査装置、不発弾発見装置、貨物検査装置、Ｘ線蛍光装置またはＸ線回折装置であってもよい。

本発明のさらに別の面によると、検出出力データ内の個別信号を分離する方法であって、データ内に存在する信号の信号波形を決定するステップと、少なくとも前記波形から前記信号の１つ以上のパラメータ推定値を推定するステップとを含み、前記１つ以上のパラメータは、少なくとも信号の時間的位置を含む個別信号分離方法が提供される。

本発明のさらに別の面によると、検出出力データからのパルス重なり再生の方法であって、データ内に存在する信号の信号波形を決定するステップと、前記信号の１つ以上のパラメータ推定値を推定するステップと、少なくとも前記波形と前記パラメータ推定値とから前記信号のエネルギーを決定するステップとを含み、前記１つ以上のパラメータは、少なくとも信号の時間的位置を含むパルス重なり再生方法が提供される。

図１は、本発明の実施の形態に従ってパルス重なりの再生を実行するように構成されたガンマ線スペクトル分析装置と分析の対象物との概略図である。図１の装置は、分析対象物または被検査物１２と相互作用させるための中性子を発生させる中性子発生装置１０と、中性子と被検査物１２との相互作用に起因するガンマ線放射を検出するための、シンチレーションによるガンマ線検出器の形式の検出部１４とを含む。検出部はセンサまたは検出要素１６を含み、それぞれが光電子増倍管（図示せず）に連結されたシンチレーション結晶（例えば、ヨウ化ナトリウム）を含む。なお、この装置は他の形式の放射線を検出するために、特に異なる形式の検出部を代わりに用いることによって、構成を変更してもよい。

また、この装置は２つの部分からなる信号処理部１８を含む。検出部のアナログ出力に相当するようなデジタル出力を生成するＡ／Ｄコンバータと、本発明に相当するデジタル信号処理（ＤＳＰ）ルーチンを備える処理部とである。光電子増倍管の電気出力信号は信号処理部と接続されている。また、この装置はケーブル２０と表示のためのコンピュータ２２とを含み、そのケーブルは信号処理部からコンピュータへ出力を転送するためのものである。

図２は、検出要素１６の一例である。図２に示された検出要素はＮａＩ（Ｔｌ）シンチレーションによるガンマ線検出器の形式である。検出要素は、内部の一端（前端）に位置するＮａＩ（Ｔｌ）結晶２６を備え、アルミニウム外端キャップ２８（ＮａＩ（Ｔｌ）結晶２６の前方）と内部光窓３０（ＮａＩ（Ｔｌ）結晶２６の後方）との間に位置するアルミニウム状の円筒状の筐体２４を含む。この検出器は光電子増倍管３２を光窓３０の後方に含む。光結合流体３４はＮａＩ（Ｔｌ）結晶２６と光窓３０との間および光窓３０と光電子増倍管３２との間に用いられる。

ガンマ線が外端キャップ２８を介して検出器を通ることで検出器と相互作用するとき、エネルギーはＮａＩ（Ｔｌ）内部でガンマ線から電子へと伝えられる。紫外光子の放出によって、電子は前記エネルギーを失い、結晶内の電子を励起状態へと励起する。紫外光子の放出により、電子はより低いエネルギー準位へ衰退する。上記の紫外光子は、光窓を通って、光電子増倍管３２の光電陰極３６に至り、光電子に変換される。そして、光電子増倍管３２の陽極４０に到着する前に電子増倍管３８によって増幅される。さらなる増幅は、前置増幅器４２によって実施される。この方法では、振幅が入射ガンマ線のエネルギーに比例する電気信号が、検出器の検出出力端子４４に現れる。また、検出器は、光電子増倍管３２の側面部４８にミューメタル電磁シールド４６を含み、ＮａＩ（Ｔｌ）結晶２６の一部を取り囲むように、十分な長さまで光電子増倍管３２の前方に延長するという構成にしてもよい。

上記最後に述べたタイプのシンチレーション検出器は高性能である。すなわち、入射ガンマ線を高確率で検出できることを示している。しかしながら、それはまた、相対的に検出応答時間が長いということを示している。検出応答時間とは、検出器によって入射ガンマ線を検出し、次の入射ガンマ線が正しく検出されるような状態に戻るのに必要とされる時間である。それ故に、検出応答時間の長い放射線検出器は、パルス重なりが生じる傾向が強い。すなわち、理想的には、単一のガンマ線の入射に対応するようにそれぞれが完全に離散したパルスからなる出力が、そうはならずに特徴付けるのを困難にするように個々のパルスが重なっている波形を示している。

図３（ａ）、３（ｂ）および３（ｃ）はパルス重なりの影響を示している。エネルギーＥと時間ｔ（共に任意の単位）との関係をプロットした信号またはパルスの例を示している。図３（ａ）はいわゆる「テイルエンド重なり」を示している。調整用に用いられたパルスの種類次第で、１つのパルス５１の後部５０が次パルス５２の振幅に重大な正または負バイアス（例では、正バイアスを示す）を生み出しうる。２つのパルスのずれの時間△ｔが相対的に（パルスが広がる時間間隔全てと比較して）大きいにもかかわらず、信号エンベロープまたは結果得られた波形５４は、第２のパルス５２の到着時に著しく０を超えている。

第２のパルスの振幅が第１のパルスの後部によって誤って膨らむ場合に、２つのパルス間で真に０となる信号状態がないとパルスの特徴付けに間違いを起こす。図３（ｂ）は、パルス重なりの別の形態、「ピーク重なり」を示している。ここでは、２つのパルス５６および５８が時間的に近接して（例えば、パルス間のずれ時間△ｔはパルスの広がる時間間隔全てと比較して小さい）到着している。結果、出力波形６０はおおよそ、成分パルスのいずれかよりも幾分大きな振幅をもつ単一のパルスとして表れる。検出器を通るガンマ線の入射量が極端に多い状態では、多重重なり事象を誘発する検出器の応答時間内に到着する多重事象が起きることはまれではない。そういったケースを図３（ｃ）に示す。（６２に示すような）多重信号または多重パルスは任意の時間差△ｔで到着し、成分信号のパラメータを抽出するのが困難になる波形を出力するように加算される。

この実施の形態によるパルス重なりを解決する方法の１つの構成要素は、信号またはパルスのいくつかのパラメータの推定である。これらのパラメータとは、信号数、到着時刻および検出データストリームの全ガンマ線のエネルギーである。これらのパラメータは、本実施の形態によって、データストリームの信号を数学的にモデル化することで推定される。本実施の形態に用いられたモデルは、以下に述べるデータおよび装置についてのいくつかの仮定を含んでいる。

図４は、放射線検出プロセスのモデル化を示す図である。放射線ｇ(ｔ)７０は測定プロセスｍ(ｔ)で表される検出器７２に入射され、結果、検出器から出力ｙ(ｔ)が出される。サンプリングプロセス７６を加えることで、デジタル検出データまたは「時系列」データｘ[ｎ]７８を生成する。

上記したモデルに放射線検出の物理的プロセスに関する情報を加えることも可能である。図５は、図４で示された検出プロセスの数学的モデルをより詳細に示している。検出器への入力ｇ(ｔ)は式１によって特徴付けられ、任意の振幅（α）と到着時間（τ）とを持つデルタ関数に近い不特定数（Ｎ）のインパルスと見なされる。それらの入力の例は８０に示す。

放射線検出器は、検出インパルス応答ｄ(ｔ)（または、同等に、データ内の信号の信号波形）とみなされ、入射放射線に特定応答をもつと考えられる。それを８２に示す。検出インパルス応答（例えば、信号波形）のデジタル化されたものはｄ[ｎ]と表示される。

検出器からの出力は８６に示され、式２によって特徴付けされる。この式では、検出出力ｙ(ｔ)は、未知のエネルギー（α）および未知の到着時間（τ）を含む所定の信号形式ｄ(ｔ)の無数の信号の和である。ランダム雑音ω(ｔ)８４の発生源もまた考慮される。デジタル検出データｘ[ｎ]８８は、Ａ／Ｄコンバータ７６によって生成される。

ゆえに、Ａ／Ｄコンバータ７６の出力であるデジタル信号ｘ[ｎ]（時系列データを含む）は、８８に示され、以下によって与えられる。

ここで、ｄ[ｎ]は信号波形ｄ(ｔ)の離散時間形式であって、△ｉは、ｉ番目の信号へのサンプル内の遅れであり、ω[ｎ]は雑音の離散時間形式である。また、デジタル信号ｘ[ｎ]は以下の行列で表されてもよい。

ここで、ＡはＭ×Ｎの行列で、その値は、以下の式で与えられる。

また、Ｔはサンプルのｄ[ｎ]の長さである。Ｍはデジタル信号ｘ[ｎ]のサンプルの全ての数であり、ａはＮ個の信号エネルギーのベクトルである。また、ωは長さＭの雑音ベクトルである。また、行列Ｍは以下のようにも表現される。

この場合、行列Ａの列は、信号波形が多重の場合を含んでいる。それぞれの個々の列には、信号波形の始点は信号の時間的位置により定められる。例えば、データ内の信号が位置２、４０、７８および１２５に到着するならば、行列Ａの第１列は最初の行が０であり、第２行に信号波形の第１の基準点、第３行に信号波形の第２の基準点などとなる。第２列は信号波形につながる第３９行まで０である。第３列は、第７７行まで０である。第４列は第１２４行まで０であり、以後は信号波形である。このようにして、行列Ａの大きさは、確認された信号の数（列の数となる）によって決定される。一方で、行の数は時系列のサンプル数による。

この実施の形態における信号処理方法は、検出データの未知のパラメータの正確な推定値を提供するよう努め、検出データの構成信号（Ｎ）の数だけではなく、各構成信号のエネルギー（α）および到着時刻（τ）をも含んでいる。

（信号処理方法）
図６は、図１のガンマ線スペクトル分析装置の機能要素の構成図であり、図１の装置により採用されたパルス重なり再生のための信号処理方法をより詳細に説明するためのものである。図６を参照にすると、放射線検出部１４は、アナログフロントエンド（以下、ＡＦＥとする）９４を介して、パルス処理ボード９２に接続される。ＡＦＥ９４の目的は、本実施の形態では、Ａ／Ｄコンバータを１２５ＭＨｚ、１２ｂｉｔの変換精度で実行することで、放射線検出部１４に生成される信号をデジタル化することである。

図７（ａ）、７（ｂ）および７（ｃ）は、そのようなデジタル化の結果生じる波形をそれぞれ、１０００マイクロ秒、１００マイクロ秒および１０マイクロ秒の時間範囲で示す。これらの図のそれぞれのピークは、それぞれのガンマ線の検出に相当する。いくつかのピークは、唯一の単一ガンマ線の存在を示す離散信号又は離散パルス１１０および１１２として現れる。他のピークは２つのピーク１１６または、３つ以上のピーク１１４の重なりに起因する。

放射線検出部１４の出力がＡＦＥ９４によってデジタル化された後、パルス重なり再生のための信号処理方法が実施される。再度図６を参照にすると、ＡＦＥ９４によって生成されたデジタル信号は、パルス処理フィールドプログラマブルゲートアレイ（以下、パルス処理ＦＰＧＡとする）９６を通過する。パルス処理ＦＰＧＡ９６は、本実施の形態におけるパルス処理方法を実行する。デジタル信号処理コプロセッサ９８は、パルス処理方法を実行するパルス処理ＦＰＧＡ９６を補助するために任意で用いられる。パルス処理ＦＰＧＡ９６に必要とされる変数とパルス処理方法の中間段階で生成されるデータとは、メモリ１００に任意で格納される。信号処理は、信号処理の実行を修正するのに用いられるデータ制御インタフェイス１０２を介して、制御プロセッサ１０４と連動して制御される。信号処理方法による出力データはデータ制御インタフェイス１０２を介して、ディスプレイ１０６に表示される。ディスプレイ１０６は、必要に応じて、後処理およびシステム制御の実行に用いられるコンピュータで提供される。

図８は、本実施の形態における検出時系列の放射線信号のパルス重なりの再生のための信号処理方法の構成図である。（ＡＦＥ９４からの）デジタル化された検出信号はこの信号処理方法のための入力１２０を形成する。オフラインシステム特徴化１２２は特定デジタル化検出信号に特有の検出インパルス応答を決定するために用いられる。システム特徴化段階１２２で発生した特徴化データは、パルス局在化段階１２４で用いられる。パルス局在化段階１２４は、実時間でデジタル検出信号内の放射線パルスの信号数および時間的位置（または到着時刻）を推定する。パルス識別段階１２６では、デジタル検出信号、検出インパルス応答およびパルス局在化段階１２４からの出力が、信号またはパルスのエネルギーの決定に用いられる。データの有効化１２８は、パルス識別段階１２６の出力とデジタル検出信号１２０を比較することを含む。この比較が全てのパルスパラメータが正しく推定されないと示したなら、それらのデータは拒絶され、有効データのみが出力１３０となる。データの有効化段階１２８で発生したエラー信号はまた、システム特徴化段階１２２に用いられる。検出インパルス応答が時間によって変化するという状況においては、構成要素の老朽化、温度変化または放射線入射量の増加などが原因で、システム特徴化段階１２２は検出インパルス応答をオンラインで、およびエラー信号を用いることで適切にアップデートする。そういった検出インパルス応答のアップデートは、よく適した方法で、例えば、S. Haykin（Adaptive Filter Theory, 4th Ed, Prentice Hall, 2002）によって述べられる最小二乗法、標準化最小二乗法または帰納的最小二乗法などで実行される。

図９は、本実施の形態における信号処理方法のフローチャートである。ステップ１４０で較正が実行される。このステップは、データ規則化またはデータ調整ステップ１４２とデータ選択および適合化ステップ１４４と最適フィルタ構成ステップ１４６とを含む。データ規則化ステップ１４２では、較正データ（低い入射放射線入射量で記録された信号）はデータファイルから読み取られ、これらの較正データの保全性が調べられ、データのベースラインの全てのバイアスが除去される。データ選択および適合化ステップ１４４は、単一放射線事象の検出に一致するデータのみを選択し、検出インパルス応答のデータベースモデルを構成することを含む。このモデルの関数形式は、データへの適した関数、例えば多項関数、指数関数またはスプライン関数に適合化することで得られる。これは、検出ｄ[ｎ]の予想インパルス応答をもたらす。最適フィルタ構成ステップ１４６は、検出器に対して適したフィルタ、例えば逆フィルタや整合フィルタを構成する検出インパルス応答を用いる。

ステップ１５０では、データは獲得されるが、重大なパルス重なりによって影響を受けるかもしれない。そのデータはファイルからまたは検出要素１６から直接に入力１５２されうる。

ステップ１６０では、信号処理ルーチンは時系列信号の振幅およびタイミングパラメータを測定するように適合される。最初にデータは、データのベースラインの全てのバイアスが除去されるように調整される（１６２）。次に検出データは、到着時刻パラメータ（τ）とパルス信号数（Ｎ）との当初の推定値を提供するように、ステップ１４６で構成されるフィルタで畳み込まれる（１６４）。タイミングパラメータとパルス信号数の推定は、ずっと洗練されており、ピーク検出プロセスを用いる。そして、エネルギーパラメータ（α）は、τ、Ｎおよび検出インパルス応答ｄ［ｎ］（例えば、線形計画法、行列反転または畳み込み積分）から決定される。最後に、信号数（Ｎ）、エネルギー（α）、タイミング（△ｉ）および検出インパルス応答（ｄ［ｎ］）から、検出データストリーム（［ｎ］）の推定は行われる（１６８）。

パラメータベクトル（α）は、線形計画法によって、または、連立一次方程式を解くのに適した方法、例えば、G.H. GolubとC.F. Van Loan（Matrix Computations, 2nd Ed, Johns Hopkins University Press, 1989）によって述べられるものの一つを用いて、式４で定義される連立一次方程式を解くことによって決定される。

ステップ１７０では、上記に参照されるデータ有効化段階１２８が実行され、本実施の形態では、データ有効化はエラー信号ｅ［ｎ］を測定し、続いてそれぞれの信号ｉに一致するような一組のサンプルを算出するため、エラー検出として見なされる。ここで、ｉは１＜ｉ＜Ｎである（Ｎはデータストリームの全信号数である）。このエラー信号は、時系列データｘ［ｎ］とモデルベースのデータストリーム（ステップ１６８からの［ｎ］）との差の二乗を測定する（１７２）ことで計算される。このように、式６で与えられるように、ｅ［ｎ］はｘ［ｎ］と［ｎ］との差の二乗である。

ｅ［ｎ］が所定の閾値を超えた場合、これらのパラメータは拒絶される（１７４）。この条件は、信号パラメータが、満足いくように（すなわち、十分に正確であるように）その信号に適合するように各信号のモデルを生成するのではないということを示している。例えば、関連した信号は壊れたデータを構成すると見なされ、スペクトル分析から除外される。閾値はデータおよびデータがモデル化されることがどれほど望まれるかによって変化する。それ故に、一般的に、いかなる特定のアプリケーションにおいても、データの有効化および閾値の定義の方法は、そのアプリケーションの必要性を反映するように選ばれる。

そのような閾値の１つの例が、適切な因数、例えば０．０５によって乗算された信号エネルギーα_iである。この例において、有効化は、以下の式を満たす場合に、モデルが信号ｉからなるデータに満足いくように一致するとみなす。

有効化は、他の適した手段でエラー信号および閾値を定めることで実行される。例えば、エラー信号は信号の絶対値となるように決まっている。閾値は、信号強度の０．０５以外の倍数となるように定められる。別の閾値は、多くの雑音標準偏差を含む。

閾値を減少させることは（例えば、式７のα_iの係数を小さくすることで）、より低い処理量でのエネルギー分解能を改良させることができる。一方で、閾値を増加させることは、減少したエネルギー分解能での処理量を改良させることができる。

ステップ１８０では、決定は十分なデータがあるかどうかについてなされる。十分なデータがない場合、プロセスはステップ１５０を継続する。そうでなければ、方法はステップ１９０に進む。ステップ１９０では、ガンマ線エネルギースペクトルが生成される。ステップ１６６で決定されたガンマ線エネルギーパラメータは、ステップ１７４で十分に正確であると見なされ、ヒストグラム形式で表される（１９２）。これが、スペクトル分析が実行された時のガンマ線エネルギースペクトルである。

（信号処理方法の結果）
図１０（ａ）、１０（ｂ）および１０（ｃ）は、シンチレーションガンマ線検出器で集められたデジタルデータのための、図８及び図９を参照にして上述したデジタル信号処理方法のプロセスのさまざまなステップの結果のプロットである。検出データストリームは１２５ＭＨｚ、１２ｂｉｔの精度のＡ／Ｄコンバータによってデジタル化された。用いられたガンマ線源は、６６１．７ｋｅＶの一次ガンマ線放出のセシウム１３７線源である。

シンチレーション検出器は、入射放射線を検出および測定するために、検出器と放射線との相互作用によって発生した光を用いる。シンチレーション検出器は、有機シンチレータまたは無機シンチレータを含んでもよい。有機シンチレータは、有機結晶シンチレータと液体有機溶液とを含む。ここで、シンチレーション材料は、液体シンチレータを形成するように溶解され、その後、プラスチックシンチレータを形成するために可塑化される。無機シンチレータは、ＮａＩ（Ｔｌ）、ＢＧＯ、ＣｓＩ（Ｔｌ）や他の多くの結晶シンチレータと、光スイッチ検出器とを含む（２つ以上の異なるシンチレータの組み合わせは、放射線と検出器との相互作用が起こった場所を決定するためのシンチレータの異なる減衰時間を得るために、共通ＰＭＴに光的に接続される。）。

この例では、検出器は、７６ｍｍ×７６ｍｍのＮａＩ（Ｔｌ）ガンマ線シンチレーション検出器から構成された。図１０（ａ）は、時間的位置と成分信号のエネルギーとの関係を示す信号処理方法の結果（例えば、２１０）と共に、エネルギーＥ（ｋｅＶ）と時間ｔ（μｓ）の関係を示す信号処理方法によるプロセスより前のデジタル検出データ２００の一部のプロットである。例えば、およそ７５．８μｓの元のデジタル検出データ内の信号ピーク２２０となって現れているものは、それぞれ７５．３および７５．７μｓの２つの識別可能な信号（２２２、２２４）に分解される。

決定された時間的位置、エネルギーおよび信号の形から、検出データのモデルを発生させることが可能である。図１０（ｂ）は、図１０（ａ）で示されたデジタル検出データストリーム２００の一部の結果出力するデータモデル２３０の、エネルギーＥ（ｋｅＶ）と時間ｔ（μｓ）の関係で示されたプロットである。また、反転したエラープロット２４０が示され、検出データ２００とデータモデル２３０との差の二乗のプロットを含み、モデル２３０のエラーを示している。エラー信号は、モデル２３０が検出器の出力の跡を正確にたどるところでは小さいが、検出データのモデル２３０と検出データ２００そのものとが一致しないところでは大きくなる。このエラー信号２４０に基づいて、信号処理方法によって推定された信号パラメータを採用するか拒絶するかについて決定がなされる。

図１０（ｃ）は、信号処理方法によって生成されたガンマ線エネルギースペクトル２５０であり、対数線形プロットで示される。採用されたエネルギーパラメータはヒストグラムとしてプロットされ、水平軸はそれぞれの区分けの各信号のエネルギーＥ（ｋｅＶ）を示し、垂直軸は、収集期間（この例では、１ｓ）で検出されるように決められたエネルギーのカウント数Ｎを示している。

図１１は、ヨウ化ナトリウムＮａＩ（Ｔｌ）ガンマ線検出器を用いて集められたガンマ線エネルギースペクトルの見本プロットである。図１１に示されるガンマ線エネルギースペクトルは、さまざまな計数率によるパルス重なり再生のための信号処理方法の実行を例示している。実験データは、検出器ベース（型番２００７）に接続された７６ｍｍ×７６ｍｍのキャンベラ製ＮａＩ（Ｔｌ）ガンマ線検出器（型番８０２）を用いて集められた。なお、前置増幅器は用いなかった。信号処理ハードウェアは、６５ＭＨｚ、１４ｂｉｔのＡ／Ｄコンバータを介して検出器ベースのダイノード出力に接続された。

ＮａＩ（Ｔｌ）結晶は、平行ガンマ線で照射され、検出器の中心部は、本質的にガンマ線の平行ビームで照射された。ビームの直径は５０ｍｍであった。

０．３７ＧＢｑと３．７ＧＢｑとの２つのセシウム１３７ガンマ線源は、３つの較正用アルミニウム透過フィルタと組み合わせて、検出面のさまざまなガンマ線入射量を得るために用いられた。データ収集の間、検出器からガンマ線源への距離は一定であった。

図１１を参照すると、スペクトル２６０、２６２、２６４、２６６、２６８および２７０は、それぞれ５２９ｋＨｚ、２３０ｋＨｚ、１６７ｋＨｚ、１２４ｋＨｚ、６７ｋＨｚおよび９ｋＨｚの計数率で収集された。予想通り、装置によって収集されたデータおよび本実施の形態による方法で処理されたデータのエネルギー分解能は、計数率が増加するにつれて、悪化した。ピークエネルギー（例えば、６６１．７ｋｅＶ）の百分率で表されるように、ピークの半値幅（ＦＷＨＭ）はそれぞれ、９．６％、７．３％、７．１％、６．９％、６．７％および６．７％である。９〜２３０ｋＨｚの計数率では、６６１．７ｋｅＶのセシウム１３７ガンマ線エネルギーピークのエネルギー分解能は、７．５％以下である。つまり、ＮａＩ（Ｔｌ）検出器からの計数率が２５倍以上に増加しているにもかかわらず、６６１．７ｋｅＶのエネルギー分解能は０．５％以下の減少である。

また、本実施の形態における信号処理方法の実行は、図１２および図１３に示される。これら２つの図は、コンピュータシミュレーションの結果から現れたものであり、考えられる非常に広範囲の入力計数率が可能となるように入力計数率は正確に制御された。図１２は、０．１〜２．５ＭＨｚの入力計数率に対する信号処理方法の処理量（例えば、正確に検出された入力計数率の一部）の対数プロットである。理論限界（例えば、処理量が入力に等しくなる点）を破線で示す。この図は、非常に広範囲の入力計数率に対して、信号処理方法の処理量は９０％以上またはそれ以上であることを示している。

図１３は、図１２に相当する線形対数プロットであり、０．００５〜１０ＭＨｚの入力計数率に対してプロットされた処理量の比率を示している。加えて、図１３は本実施の形態における信号処理方法のエネルギー分解能とピーク位置を含んでいる。セシウム１３７のピークのエネルギー分解能は、０〜２．５ＭＨｚでは１０％以下の減少であり、ピーク位置は入力計数率の範囲に比べて非常に小さな変化が見られる。

また、図１４（ａ）、１４（ｂ）、１４（ｃ）および１４（ｄ）は、本実施の形態におけるパルス重なり再生のための信号処理方法を７６ｍｍ×７６ｍｍのＮａＩ（Ｔｌ）ガンマ線検出器の出力に結果を描画している。およそ１４μｓのデータは、これらの図にプロットされたデータを生じさせるように用いられた。この図は、時間ｔ（μｓ）と任意の単位を持つエネルギーＥとの関係をプロットしている。

図１４（ａ）は、ＡＦＥ９４の出力のプロットである。Ａ／Ｄ変換率６５ＭＨｚ、１４ｂｉｔの分解能は、検出器の電圧出力を変化させる時間をデジタルデータに変換するのに用いられた。図１４（ｂ）は、方法を適応させた結果のプロットである。成分信号のエネルギー（×で示される）を持つように、信号の時間的位置（垂直の線で示される）は分解される。時間的位置と成分信号のエネルギーとは、信号波形と共に、ガンマ線検出出力のモデルを決定するように、上記したように用いられた。結果出されたモデルは、図１４（ｃ）に示される。

ガンマ線検出器のデジタル出力は、ガンマ線検出出力を特徴付ける際に起きるエラーの推定を得るように、ガンマ線検出出力のモデルと比較された。このエラー信号は、図１４（ｄ）にプロットされる。このエラー信号に基づいて、信号パラメータの推定値を除外するための閾値を決定することは可能である。例えば、信号エネルギーの推定値を採用または拒絶するための決定が、大きな振幅または信号ピークの位置近くのエラーによってなされる。

図１５（ａ）、１５（ｂ）、１５（ｃ）および１５（ｄ）は、本実施の形態におけるパルス重なり再生のための信号処理方法を半導体（または液体）検出器で収集されたデータに適合させた結果を示している。これらの検出器は、電子正孔対を形成する半導体の結晶格子内の電子と入射放射線との相互作用を用いている。これらの検出器の例は、高純度ゲルマニウム（ＨＰＧｅ）検出器、シリコンダイオード検出器、半導体拡散検出器（例えば、シリコン拡散検出器）、カドミウム−テルル（ＣｄＴｅ）検出器およびＣＺＴ検出器を含む。

以下では、検出部１４の代わりにキャンベラインダストリー製の高純度ゲルマニウム（ＨＰＧｅ）検出器を用いた検出部と、中性子源ではなくコバルト５７ガンマ線源（２つの主要なガンマ線が１２２．１および１３６．５ｋｅＶである）と被検査物とを備えた図１の装置が採用された。ＨＰＧｅ検出器の出力は、前置増幅器を通して、オーテック製のパルス整形増幅器に供給された。およそ９２μｓのデータが収集され、それらから任意の単位を持つエネルギーＥと時間ｔ（μｓ）との関係を示す図１５（ａ）、１５（ｂ）、１５（ｃ）および１５（ｄ）にプロットされるデータを作り出した。図１５（ａ）は、ＡＦＥ９４の出力のプロットである。検出器の電圧出力を変化させる時間は、６５ＭＨｚ、１４ｂｉｔの分解能を持つＡ／Ｄコンバータで、デジタルデータに変換された。図１５（ｂ）は、本方法を適合させた結果のプロットである。成分信号のエネルギー（×で示される）を持つように、信号の時間的位置（垂直の線で示される）は分解される。時間的位置、成分信号のエネルギーおよび信号波形は、ＨＰＧｅ検出出力を決定するように用いられた。結果は、図１５（ｃ）にプロットされる。

図１５（ｄ）は、ＨＰＧｅ検出器のデジタル処理された出力とその出力のモデルとの比較から発生したエラー信号のプロットである。このエラー信号は、信号パラメータ推定の除外のための閾値を決定するために、再び用いられる。

図１６（ａ）、１６（ｂ）、１６（ｃ）および１６（ｄ）は、本実施の形態におけるパルス重なり再生のための信号処理方法をＸ線検出のために用いられるガス比例検出器の出力に適応させた結果を示す。ガス比例検出器は、その動作が固体検出器のそれと似ている検出器の種類である。ガス比例検出器はチャンバ内のガスと放射線との相互作用に依存する。電界は、芯線とチャンバの壁との間のチャンバ内で生成される。ガスを通った放射線は、ガスを電離させ、電界の影響で芯線に集められる電子を生成し、検出データとして出力される。

従って、検出部１４の代わりとして用いられたキセノンガス比例検出器の形態の検出器、中性子源ではなくＸ線回折装置からのＸ線発生器および、被検査物を備えた図１の装置が採用された。およそ３００μｓのデータは、任意の単位のエネルギーＥと時間ｔ（μｓ）との関係を示す図１６（ａ）、１６（ｂ）、１６（ｃ）および１６（ｄ）にプロットされたデータを生成するために用いられた。キセノンガス比例検出器の相対的に長い減衰時間（５０μｓ以上のオーダー）のせいで、非常に長いデータ収集時間は、前に示した例の時間と比較して用いられた。また、この理由のために、ＡＦＥ９４のサンプリングレートも減少された。

図１６（ａ）は、ＡＦＥ９４の出力のプロットである。この例では、１５ＭＨｚ、１４ｂｉｔの分解能のＡ／Ｄ変換率が、検出器の電圧出力を変化させる時間をデジタルデータに変換するために用いられた。図１６（ｂ）は、本方法を適用させた結果のプロットである。Ｘ線信号の時間的位置（垂直の線で示される）が、成分信号（×で示される）のエネルギーを持つように、分解される。時間的位置と成分信号のエネルギーとは、信号波形とともに、キセノンガス比例検出器の出力のモデルを決定するために上述したように用いられた。結果のモデルは、図１６（ｃ）にプロットされる。

キセノンガス比例検出器のデジタル出力は、キセノンガス比例検出出力を特徴付けるのになされたエラーの推定を行うキセノンガス比例検出出力のモデルと比較された。このエラー信号は、図１６（ｄ）にプロットされる。このエラー信号は、信号パラメータ推定の除外のための閾値を決定するために用いられてもよい。例えば、信号エネルギーの推定値を採用または拒絶するための決定が、信号ピークの位置近くの大きな振幅またはエラーによって決定されてもよい。

（複数の信号波形）
例えば、大容量半導体検出器のような、ある検出器のタイプでは、与えられた信号の形が、複数個となりうる信号波形の１つであってもよい。このことは、検出器のタイプに固有であってもよい。もしくは、温度または他の測定特定因子のためであってもよい。

例えば、ＣｓＩ（Ｔｉ）検出器は、中性子またはガンマ線のいずれが検出されるかによって、２つの異なる信号波形を示すシンチレーション検出器である。半導体放射線検出器は、放射線の１つの波形しか検出できなかった場合でさえ、時間変動信号波形を示すことができる。例えば、大容量高純度ゲルマニウム（ＨＰＧｅ）検出器は、その波形が放射線と検出器との相互作用の特定部位次第であるような出力信号を生成することができる。放射線とＨＰＧｅ検出器のゲルマニウム結晶との相互作用が、大多数の電子正孔対を生成する。放射線が誘発した電荷が、電子および正孔の双方によって運ばれる。しかしながら、電子と正孔とは、ＨＰＧｅ検出器を異なる速度で移動するため、電子によって生成される電荷パルスは、正孔によって生成されたパルスの形とは一般的に異なる形を持つ。このようにして、検出器によって生成されたパルス（電子および正孔の双方によって運ばれた電荷の総和である）は、相互作用の位置に依存する形を持つ。

それゆえに、複数の信号波形は、これら様々な物理的メカニズムの結果である。それぞれの信号波形は、ｄ₁［ｎ］、ｄ₂［ｎ］、…ｄ_Q［ｎ］、と示されてもよい。ここで、Ｑは、特有の検出器タイプによって生成されうる異なる信号波形の全数である。複数個となりうる信号形式のそれぞれが、単一信号波形を持つデータの信号波形が特徴付けされるのと同様の方法で、特徴付けされる。しかしながら、複数信号波形では、較正プロセスは、複数個となりうる信号形式の全てが識別され、特徴付けされるのが保証される十分に長い時間に延長されなければならない。一度、データストリーム内の各信号の波形が識別されると、時間的位置や信号エネルギーを含む、信号パラメータの推定は、実行される。これらの信号パラメータを正しく推定するために、（単一信号波形のための）上述された方法の多くの可能な期間延長が、採用されてもよい。

１．データストリーム内の全ての信号を、例えば、第１信号、すなわちｄ₁［ｎ］と同じ波形をもつものとして扱うことで、データストリーム内の各信号のために、信号時間的位置および信号エネルギーを含む信号パラメータは、推定されてもよい。信号波形ｄ₁［ｎ］と満足いくほど一致しない信号のパラメータは、有効化段階で拒絶される。パラメータが首尾よく推定され、信号波形ｄ₁［ｎ］と満足いくように一致する信号は、データストリームから取り除かれる。このプロセスは、ｄ₂［ｎ］からｄ_Q［ｎ］まで継続して繰り返され、それぞれの段階で、信号パラメータは、その段階で用いられた信号波形をもつ信号のために推定される。各段階で、繰り返しｐの信号波形ｄ_p［ｎ］を繰り返し用いて構成された行列Ａで、式４の行列は解かれる。プロセスの結末では、複数個の信号波形の全てに対する有効化段階を通過できなかった信号は、全ての複数個の信号波形に満足いくほど一致しないとして拒絶される。

２．第１段階の別の形態では、信号パラメータは代わりに各信号波形のための推定がされる。しかし、信号推定値は、それぞれの段階で取り除かれない。代わりに、推定された信号は、最終信号有効化段階で、信号波形とデータストリームの最善の全推定値を供給する信号パラメータとを決定するために用いられる。これは、信号パラメータを推定するためにまだ用いられていない形を実際になしている場合に、信号が１つの波形をなすと誤って推定される可能性を認めている。

３．第１段階のさらに別の形態では、信号波形ｄ_p［ｎ］のそれぞれを２つの信号波形の一次結合としてモデル化することも可能である。簡単のため、２つの信号波形をｄ₁［ｎ］、ｄ₂［ｎ］とする。このようにして、第ｐ波形ｄ_p［ｎ］は以下のようにモデル化される。

ここで、ａおよびｂは、必要ならこの方程式から直接決定される未知定数である。この場合について行列方程式を解くためには、行列方程式は以下のように広げられる。

ここで、部分行列Ａ₁およびＡ₂は、式５にそれぞれ用いた信号波形ｄ₁［ｎ］およびｄ₂［ｎ］から、形成される。未知の信号エネルギーαのベクトルは、ベクトルγおよびβで形成されたものとして再定義され、信号ｉの実信号波形のエネルギーは、α_i＝γ_i＋β_iとして推定される。線型方程式の新しいシステムは、式４の前の行列方程式を解くために用いられる方法と同様の方法を用いて解かれる。この方法は、未知定数ａおよびｂを明確に推定する必要性を除外し、また、信号波形が２つの信号波形ｄ₁［ｎ］およびｄ₂［ｎ］の一次結合として表現されうる可能な信号波形の連続からなる可能性を認めるということを示されるべきである。

このようにして、この方法は、表現される信号波形の実用的に限界のない数を可能にする。

４．アプローチ３の別の段階では、複数個の信号波形のそれぞれをたった２つの信号波形の一次結合に分解する手順は一般的な場合、すなわち、複数個の信号波形が、任意の数の信号波形の一次結合として分解される場合に拡張されてもよい。行列Ａと信号エネルギーベクトルαは、それに合わせて補強される。

技術に熟練した者によって、発明の範囲内の修正はなされてもよい。それ故に、本発明は上の例で述べられた特定の実施の形態に限られるものではないと解される。

請求項および前述の発明の説明では、特別な用語または必要な意味合いのために文脈が必要とする場合を除いて、「含む」という言葉または、その変形である例えば「含み」または「含んで」という言葉は、包括的な意味で用いられる。すなわち、規定の特徴の存在を特定するためであって、本発明の様々な実施の形態のさらなる特徴の存在または付加を除外するためではない。

さらに、従来技術に示すいかなる文献もそのような先行技術を示すこと、または一般常識の一部を形成することを意図されたものではない。

発明をよりはっきりと確かなものにするため、一つの例として、以下に続く図を参考に、好ましい実施の形態が記述される。
図１は、本発明の実施の形態におけるガンマ線スペクトル分析装置の図である。 図２は、図１の装置のヨウ化ナトリウムＮａＩ（Ｔｌ）ガンマ線検出器の図である。 図３（ａ）、３（ｂ）、（ｃ）は、パルス重なりを示すグラフである。 図４は、図１の装置で実施される信号処理方法によって用いられる放射線検出の数学的モデル化を示す図である。 図５は、図１の装置で具体化される信号処理方法によって用いられる放射線検出の数学的モデルを詳細に述べた図である。 図６は、図１の装置の構成図である。 図７（ａ）、７（ｂ）、７（ｃ）は、それぞれ１０００マイクロ秒、１００マイクロ秒および１０マイクロ秒の時間軸における図２の検出器の出力から直接収集された未処理のデジタルデータプロットである。 図８は、本発明の実施の形態によるスペクトル分析データを分析するために、図１の装置によって採用されたパルス重なり再生のための信号処理方法の略図である。 図９は、本発明の実施の形態によるスペクトル分析データを分析するために、図１の装置によって採用されたパルス重なり再生のための信号処理方法のフローチャートである。 図１０（ａ）、１０（ｂ）、１０（ｃ）は、図９の信号処理方法の異なる段階の結果を示すプロットである。 図１１は、図９の方法で処理されたさまざまな入力計数率のセシウム１３７線源のガンマ線スペクトルのプロットである。 図１２は、デジタル核パルス発生器によって生成された模擬データを用いる準備ができている図９の信号処理方法のコンピュータシミュレーションの結果を示すプロットである。 図１３は、計数率の範囲のガンマ線源のための図１２のシミュレーションの実行のプロットである。 図１４（ａ）、１４（ｂ）、１４（ｃ）、１４（ｄ）は、図９の信号処理方法を７６ｍｍ×７６ｍｍＮａＩ（Ｔｌ）ガンマ線検出器の出力に適応させた結果を示す。 図１５（ａ）、１５（ｂ）、１５（ｃ）、１５（ｄ）は、図９の信号処理方法をＨＰＧｅ検出器で収集されたデータに適応させた結果を示す。 図１６（ａ）、１６（ｂ）、１６（ｃ）、１６（ｄ）は、図９の信号処理方法をキセノンガス比例検出器の出力に適応させた結果を示す。

Claims (32)

1. 検出出力データ内の個別信号を分離する方法であって、
   検出器を特徴付ける１つの信号波形を得るステップと、
   デジタル化された前記検出出力データをデジタル時系列で得るステップと、
   前記検出出力データ中の少なくとも１つの信号の１つ以上のパラメータのパラメータ推定値を推定するステップと、
   前記少なくとも１つの信号の前記１つ以上のパラメータは少なくとも前記信号の時間的位置を含み、
   前記デジタル時系列に基づき、少なくとも前期信号波形、前記少なくとも１つの信号の時間的位置、および前記少なくとも１つの信号の振幅の関数として、前記データの信号波形の数学的モデルを形成するステップと、
   前記信号波形の数学的モデルに基づき、シンチレーションを示す、前記少なくとも１つの信号の振幅を決定するステップとを含む
   信号分離方法。
2. 前記信号波形を得るステップは、
   前記信号波形に関するデータをメモリから受け取るステップを含む
   請求項１記載の信号分離方法。
3. 前記信号波形を得るステップは、前記検出出力データ中の少なくとも１つの信号に基づき、前記信号波形を得るステップを含む
   請求項１記載の信号分離方法。
4. 前記信号分離方法は、さらに、少なくとも前記信号波形と前記パラメータ推定値に基づき、前記少なくとも１つの信号のエネルギーを決定するステップを含む
   請求項１記載の信号分離方法。
5. 前記信号分離方法は、さらに、
   前記検出出力データと前記信号波形の数学的モデルとの比較に基づいた前記パラメータの推定値の正確さを決定するステップを含む
   請求項１記載の信号分離方法。
6. 前記信号波形を得るステップは、
   １つ以上の検出に対する前記検出器の応答を計測することにより前記信号波形を決定する
   請求項１記載の信号分離方法。
7. 前記信号分離方法は、さらに、予想される信号波形を発生させるための関数を備えた前記検出出力データを補間するステップを含む
   請求項６記載の信号分離方法。
8. 前記関数は、多項関数、指数関数またはスプライン関数のいずれかを含む
   請求項７記載の信号分離方法。
9. 前記検出出力データは放射線検出出力データであり、前記シンチレーションは放射線シンチレーションである
   請求項１記載の信号分離方法。
10. 検出出力データ内の個別信号を分離するための装置であって、
    プロセッサを含み、
    前記プロセッサは、
    検出器を特徴付ける１つの信号波形を得、
    デジタル化された前記検出出力データをデジタル時系列で得、
    前記検出出力データ中の少なくとも１つの信号の１つ以上のパラメータのパラメータ推定値を推定し、
    前記少なくとも１つの信号の前記１つ以上のパラメータは少なくとも前記信号の時間的位置を含み、
    前記デジタル時系列に基づき、少なくとも前期信号波形、前記少なくとも１つの信号の時間的位置、および前記少なくとも１つの信号の振幅の関数として、前記データの信号波形の数学的モデルを形成し、
    前記信号波形の数学的モデルに基づき、シンチレーションを示す、前記少なくとも１つの信号の振幅を決定する
    信号分離装置。
11. 前記プロセッサは、さらに、
    前記信号波形に関するデータをメモリから受け取る
    請求項１０記載の信号分離装置。
12. 前記プロセッサは、さらに、
    前記検出出力データ中の少なくとも１つの信号に基づき、前記信号波形を得る
    請求項１０記載の信号分離装置。
13. 前記プロセッサは、さらに、
    少なくとも前記信号波形と前記パラメータ推定値に基づき、前記少なくとも１つの信号のエネルギーを決定する
    請求項１０記載の信号分離装置。
14. 前記プロセッサは、さらに、
    前記検出出力データと前記信号波形の数学的モデルとの比較に基づいた前記パラメータの推定値の正確さを決定する
    請求項１０記載の信号分離装置。
15. 前記プロセッサは、さらに、
    １つ以上の検出に対する前記検出器の応答を計測することにより前記信号波形を決定する
    請求項１０記載の信号分離装置。
16. 前記プロセッサは、さらに、
    予想される信号波形を発生させるための関数を備えた前記検出出力データを補間する
    請求項１５記載の信号分離装置。
17. 前記関数は、多項関数、指数関数またはスプライン関数のいずれかを含む
    請求項１６記載の信号分離装置。
18. 前記検出出力データは放射線検出出力データであり、前記シンチレーションは放射線シンチレーションである
    請求項１０記載の信号分離装置。
19. 請求項１０記載の装置を含む地雷検出器。
20. 請求項１０記載の装置を含む医療用画像装置。
21. 請求項１０記載の装置を含む鉱物検出器。
22. 請求項１０記載の装置を含む油田探査器。
23. 請求項１０記載の装置を含む不発弾発見器。
24. 請求項１０記載の装置を含む貨物検査器。
25. 請求項１０記載の装置を含むＸ線蛍光またはＸ線回折装置。
26. 複数の命令を格納するデータ記録媒体であって、プロセッサで実行される場合、検出出力データ内の個別信号を分離する方法を前記プロセッサに実行させる前記データ記録媒体であって、前記方法は、
    検出器を特徴付ける１つの信号波形を得るステップと、
    デジタル化された前記検出出力データをデジタル時系列で得るステップと、
    前記検出出力データ中の少なくとも１つの信号の１つ以上のパラメータのパラメータ推定値を推定するステップと、
    前記少なくとも１つの信号の前記１つ以上のパラメータは少なくとも前記信号の時間的位置を含み、
    前記デジタル時系列に基づき、少なくとも前期信号波形、前記少なくとも１つの信号の時間的位置、および前記少なくとも１つの信号の振幅の関数として、前記データの信号波形の数学的モデルを形成するステップと、
    前記信号波形の数学的モデルに基づき、シンチレーションを示す、前記少なくとも１つの信号の振幅を決定するステップとを含む
    データ記録媒体。
27. 前記データ記録媒体は、さらに、前記プロセッサに前記信号波形に関するデータをメモリから受け取らせる複数の命令を含む
    請求項２６記載のデータ記録媒体。
28. 前記データ記録媒体は、さらに、前記プロセッサに前記検出出力データ中の少なくとも１つの信号に基づき、前記信号波形を得させる複数の命令を含む
    請求項２６記載のデータ記録媒体。
29. 前記データ記録媒体は、さらに、前記プロセッサに少なくとも前記信号波形と前記パラメータ推定値に基づき、前記少なくとも１つの信号のエネルギーを決定させる複数の命令を含む
    請求項２６記載のデータ記録媒体。
30. 前記データ記録媒体は、さらに、前記プロセッサに前記検出出力データと前記信号波形の数学的モデルとの比較に基づいた前記パラメータの推定値の正確さを決定させる複数の命令を含む
    請求項２６記載のデータ記録媒体。
31. 前記データ記録媒体は、さらに、前記プロセッサに１つ以上の検出に対する前記検出器の応答を計測することにより前記信号波形を決定させる複数の命令を含む
    請求項２６記載のデータ記録媒体。
32. 前記検出出力データは放射線検出出力データであり、前記シンチレーションは放射線シンチレーションである
    請求項２６記載のデータ記録媒体。

Images