ES2886754T3

ES2886754T3 - Detección de anomalías de firmas radiológicas

Info

Publication number: ES2886754T3
Application number: ES10829356T
Authority: ES
Inventors: Mark Reinhard; David Boardman
Original assignee: Australian Nuclear Science and Technology Organization
Current assignee: Australian Nuclear Science and Technology Organization
Priority date: 2009-11-11
Filing date: 2010-11-11
Publication date: 2021-12-20
Anticipated expiration: 2030-11-11
Also published as: CN102713676B; CA2780776A1; EP2499514A1; WO2011057339A1; BR112012011175A2; CN102713676A; KR20120106736A; US20120311933A1; KR101769065B1; US8779370B2; MY166067A; AU2010317664B2; PL2499514T3; CA2780776C; JP2013511026A; BR112012011175B1; AU2010317664A1; EP2499514B1; DK2499514T3; MX2012005520A

Abstract

Un método para determinar la presencia o ausencia de materiales radiactivos anómalos en un objetivo en una zona de detección, dicho método que comprende: (i) obtener un espectro objetivo de rayos gamma del objetivo; (ii) preparar, a partir del espectro objetivo de rayos gamma, un conjunto de datos objetivo que comprende una pluralidad de valores de intensidad, cada valor de intensidad que se asocia con un canal de energía que representa una energía de rayos gamma o intervalo de energías de rayos gamma en el espectro objetivo de rayos gamma; (iii) procesar previamente el conjunto de datos objetivo normalizando con respecto al valor de intensidad más alto en todos los canales de energía; (iv) realizar análisis de componentes principales (PCA) en una matriz de correlación de una biblioteca de datos previamente procesados para generar componentes principales para un espacio de componentes principales, en donde: a. la biblioteca de datos comprende conjuntos de datos que comprenden cada uno una pluralidad de valores de intensidad, cada uno de los cuales está asociado con un canal de energía que representa una energía de rayos gamma o un intervalo de energías de rayos gamma en un espectro de rayos gamma de referencia de un material radiactivo natural; b. la biblioteca de datos se procesa previamente normalizando cada conjunto de datos con respecto al valor de intensidad más alto en todos los canales de energía del conjunto de datos; (v) proyectar el conjunto de datos objetivo previamente procesados y la biblioteca de datos previamente procesados en el espacio de componentes principales; (vi) determinar una distancia de Mahalanobis y una distancia de Bregman entre el conjunto de datos objetivo previamente procesado proyectado y uno o más grupos de la biblioteca de datos procesada previamente proyectada en el espacio de componentes principales; y (vii) comparar dicha una de la distancia de Mahalanobis y Bregman con una distancia de umbral predeterminada para determinar si un material radiactivo anómalo está presente en el objetivo, por lo cual, ya sea: si dicha una de la distancia de Mahalanobis y Bregman es mayor o igual que la distancia de umbral, se genera una señal en respuesta a la presencia del material radiactivo anómalo en el objetivo; o si dicha una de la distancia de Mahalanobis y Bregman es menor que la distancia de umbral, se genera una señal en respuesta a la ausencia del material radiactivo anómalo en el objetivo el método que se caracteriza porque la etapa de realizar el Análisis de Componentes Principales usa una matriz de correlación de la biblioteca de datos previamente procesados; en donde el conjunto de datos del objetivo y la biblioteca de datos comprenden datos complementarios no derivados de un espectro de rayos gamma, en donde los datos complementarios comprenden al menos uno de: temperatura del objetivo, producción de calor del objetivo, variación en el tiempo del objetivo a medida que pasa a través de la zona de detección, origen geográfico del objetivo, proveedor del objetivo, recuento bruto y manifiesto.

Description

DESCRIPCIÓN

Detección de anomalías de firmas radiológicas

Campo técnico

La presente invención se refiere a un método para detectar fuentes anómalas de radiación gamma.

Antecedentes de la Invención

Existe la necesidad de detectar la presencia de materiales radiactivos para evitar el paso no autorizado de dichos materiales a través de las fronteras nacionales o hacia regiones en las que tales materiales están prohibidos. Un método adecuado sería capaz de realizar la detección cuando un vehículo pasa a través de una zona de detección, preferentemente sin detenerse en la zona, para no obstaculizar excesivamente el flujo de tráfico. Por tanto, el método sería preferentemente capaz de detectar la presencia de tales materiales en un período de aproximadamente 10 segundos o menos. Preferentemente, el método debe tener una alta precisión, es decir, un nivel bajo de falsos positivos (señalar una alarma cuando no hay material sospechoso) y falsos negativos (no detectar la presencia de material sospechoso).

Dicha detección se complica por el hecho de que los materiales aceptables pueden emitir un cierto nivel de radiación ionizante, por ejemplo, debido a la presencia de concentraciones elevadas de materiales radiactivos naturales (NORM), o de productos radio farmacéuticos legítimos, etc. Algunos sistemas existentes, que usan los detectores de centelleo de plástico simples miden solo el nivel bruto de radiación, en forma de rayos gamma, emitidos por un objetivo. Tales sistemas son propensos a una alta tasa de falsos positivos si el nivel de umbral de detección de radiación se establece demasiado bajo o una alta tasa de falsos negativos si el nivel de umbral de detección de radiación se establece demasiado alto. Dichos sistemas no pueden distinguir los bienes comercializados legítimamente que contienen concentraciones elevadas de NORM de los bienes ilícitos o inadvertidos y sin licencia que contienen materiales radiactivos.

Una segunda generación de detectores buscaba medir el espectro de rayos gamma del objetivo y comparar ese espectro con los espectros de materiales radioactivos controlados u otros de interés conocidos. Tales detectores, comúnmente denominados detectores espectroscópicos, identifican los isótopos a través de la presencia de líneas de rayos gamma específicas (energías) presentes en un espectro de rayos gamma medido. Los equipos espectroscópicos de alta resolución de este tipo son muy costosos y están sujetos a poca confiabilidad en el despliegue de campo debido a las difíciles condiciones de operación. El equipo espectroscópico de menor resolución es menos costoso, pero está sujeto a un rendimiento más pobre con respecto a la identificación correcta de isótopos, lo que conduce a tasas altas de alarma tanto de falsos positivos como de falsos negativos.

El documento Analysis of Spectroscopic Radiation Portal Monitor Data Using Principle Components Analysis, IEEE Transactions on Nuclear Science, 53(3), 2006, 1418-1243 de Runkle y otros, describe un método de detección de anomalías para la detección primaria que usa observaciones pasadas de firmas de rayos gamma para definir una población de vehículos benigna esperada.

El documento US 7,430,479 describe un sistema y método para proporcionar al personal de seguridad y manejo de carga una herramienta para verificar la carga en busca de materiales radiológicos ocultos, explosivos, drogas y materiales de armas químicas.

Objeto de la invención

Es un objeto de la presente invención superar sustancialmente o al menos mejorar una o más de las desventajas anteriores.

Resumen de la invención

En un primer aspecto de la invención se proporciona un método para determinar la presencia o ausencia de materiales radiactivos anómalos en un objetivo en una zona de detección, dicho método que comprende:

(i) obtener un espectro objetivo de rayos gamma del objetivo;

(ii) preparar, a partir del espectro objetivo de rayos gamma, un conjunto de datos objetivo que comprende una pluralidad de valores de intensidad, cada valor de intensidad que se asocia con un canal de energía que representa una energía de rayos gamma o intervalo de energías de rayos gamma en el espectro objetivo de rayos gamma;

(iii) procesar previamente el conjunto de datos objetivo normalizando con respecto al valor de intensidad más alto en todos los canales de energía;

(iv) realizar análisis de componentes principales (PCA) en una matriz de correlación de una biblioteca de datos previamente procesados para generar componentes principales para un espacio de componentes principales, en donde:

a. la biblioteca de datos comprende conjuntos de datos que comprenden cada uno una pluralidad de valores de intensidad, cada uno de los cuales está asociado con un canal de energía que representa una energía de rayos gamma o un intervalo de energías de rayos gamma en un espectro de rayos gamma de referencia de un material radiactivo natural;

b. la biblioteca de datos se procesa previamente normalizando cada conjunto de datos con respecto al valor de intensidad más alto en todos los canales de energía del conjunto de datos;

(v) proyectar el conjunto de datos objetivo previamente procesados y la biblioteca de datos previamente procesados proyectada en el espacio de componentes principales;

(vi) determinar una de una distancia de Mahalanobis y una distancia de Bregman entre el conjunto de datos objetivo previamente procesado proyectado y uno o más grupos de la biblioteca de datos procesada previamente proyectada en el espacio multidimensional, por ejemplo, de componentes principales; y (vii) comparar dicha una de la distancia de Mahalanobis y Bregman con una distancia umbral predeterminada para determinar si un material radiactivo anómalo está presente en el objetivo.

Si dicha una de la distancia de Mahalanobis y Bregman es mayor que (o mayor o igual que) la distancia de umbral, se puede generar una señal en respuesta a la presencia del material radiactivo anómalo en el objetivo. En una variación, se puede generar una señal solo si dicha una de la distancia de Mahalanobis y Bregman es menor que la distancia de umbral, lo que indica la ausencia de material radiactivo anómalo en el objetivo. La etapa de realizar el análisis de componentes principales usa una matriz de correlación de la biblioteca de datos previamente procesados; en donde el conjunto de datos objetivo y la biblioteca de datos comprenden datos complementarios no derivados de un espectro de rayos gamma, en donde los datos complementarios comprenden al menos uno de: temperatura del objetivo, producción de calor del objetivo, variación en el tiempo del objetivo a medida que pasa a través de la zona de detección, origen geográfico del objetivo, proveedor objetivo, recuento bruto y manifiesto.

Las siguientes opciones pueden usarse junto con el primer aspecto (y, cuando sea apropiado, cualquiera de los otros aspectos descritos a continuación), ya sea individualmente o en cualquier combinación adecuada.

El método puede comprender adicionalmente la etapa de redistribuir el conjunto de datos objetivo antes de la etapa de procesar previamente el conjunto de datos objetivo. La redistribución puede comprender agregar los valores de intensidad de al menos dos canales de energía adyacentes para formar un nuevo canal de energía.

La etapa de procesamiento previo puede comprender estandarizar cada espectro observado para tener una media cero y una varianza unitaria en todos los canales de energía. La etapa de procesamiento previo puede comprender estandarizar cada canal de energía (variable) con respecto a la desviación media y estándar de cada canal de energía de la biblioteca de datos. Cada valor de intensidad puede representar un número de conteos para su canal de energía asociado.

La biblioteca de datos previamente procesados puede obtenerse mediante el uso de un procedimiento similar al usado para obtener el conjunto de datos objetivo previamente procesados. Por tanto, se puede obtener mediante un proceso que comprende:

iv-a) preparar un conjunto de datos de referencia de cada uno de los espectros de rayos gamma de referencia, cada conjunto de datos de referencia que comprende una pluralidad de valores de intensidad, cada valor de intensidad que se asocia con un canal de energía que representa una energía de rayos gamma o un intervalo de energías de rayos gamma en dicho espectro de rayos gamma de referencia; y

iv-b) procesar previamente cada conjunto de datos de referencia para obtener la biblioteca de datos previamente procesados.

El método puede comprender adicionalmente la etapa de volver distribuir cada conjunto de datos de referencia antes de la etapa de procesar previamente los conjuntos de datos de referencia.

El espacio de componentes principales está definido por una pluralidad de componentes principales obtenidos por análisis de componentes principales (PCA) de la matriz de correlación de la biblioteca de datos previamente procesados. El PCA puede comprender un análisis propio o una descomposición propia de la matriz de correlación. Puede producir los autovalores y autovectores de la matriz de correlación. El espacio de componentes principales puede comprender menos de aproximadamente 20 componentes principales.

El conjunto de datos objetivo y la biblioteca de datos comprenden datos complementarios no derivados del espectro de rayos gamma. Los datos suplementarios pueden ser datos no espectrales. Comprende al menos uno de: temperatura del objetivo, producción de calor del objetivo, variación en el tiempo del objetivo a medida que pasa por la zona de detección, origen geográfico del objetivo, proveedor del objetivo, recuento bruto, manifiesto. La biblioteca de datos puede comprender al menos tantos conjuntos de datos de referencia (espectros) como variables de datos. En este contexto, las variables de datos incluyen los canales de energía y los datos complementarios. Los datos suplementarios tanto de la biblioteca de datos como del conjunto de datos objetivo deben ser los mismos tanto en número como en tipo (aunque no necesariamente en valor). Por tanto, los datos suplementarios para el objetivo y para todas las muestras de referencia pueden ser, por ejemplo, la temperatura y el país de origen. En algunos casos, los datos complementarios pueden manipularse, por ejemplo, la información del país de origen puede traducirse en una puntuación de amenaza. Los datos suplementarios deben expresarse en las mismas unidades de medida para los conjuntos de datos de referencia y objetivo.

La distancia de la etapa (v) es una distancia de Bregman o una distancia de Mahalanobis. En una variante no reivindicada, puede ser alguna otra distancia característica.

La etapa (i) del método puede comprender adquirir el espectro objetivo de rayos gamma cuando el objetivo pasa a través de la zona de detección. El objetivo puede ser, por ejemplo, o puede comprender, o puede estar ubicado en y/o sobre, un vehículo (por ejemplo, automóvil, camión, vagón de tren), carga, un paquete, un canal de carga, equipaje o una persona. La etapa (i) puede realizarse sin que el objetivo se detenga en la zona de detección. El espectro objetivo de rayos gamma se puede adquirir en menos de aproximadamente 10 segundos. El espectro objetivo de rayos gamma puede adquirirse en más de unos 10 segundos. Puede adquirirse por medio de un sistema de monitorización de radiación gamma portátil o por medio de un sistema de monitorización de radiación gamma fijo. Si la distancia es menor que la distancia umbral, se puede generar una señal en respuesta a la ausencia del material radiactivo anómalo en el objetivo.

La señal generada en respuesta a la presencia del material radiactivo anómalo puede activar una alarma, ya sea audible, visual o ambas. Puede desencadenar el descenso de una compuerta de brazo o la activación de alguna otra barrera para evitar que el objetivo pase más allá de la zona de detección. Puede ser una señal local. Puede ser una señal remota. Puede ser una señal electrónica. La señal puede disparar o activar más de uno de los anteriores. En una disposición que no forma parte de la invención, se proporciona un método para determinar la presencia o ausencia de materiales radiactivos anómalos en un objetivo en una zona de detección, dicho método que comprende:

(i) obtener un espectro objetivo de rayos gamma del objetivo;

(ii) preparar, a partir del espectro de rayos gamma del objetivo, un conjunto de datos objetivo que comprende una pluralidad de valores de intensidad, cada valor de intensidad se asocia con un canal de energía que representa una energía de rayos gamma o intervalo de energías de rayos gamma en el espectro de rayos gamma objetivo, y redistribuir el conjunto de datos objetivo;

(iii) procesar previamente el conjunto de datos objetivo;

(iv) proyectar el conjunto de datos objetivo previamente procesados en un espacio de componentes principales que contiene una biblioteca de datos previamente procesados proyectada en dicho espacio de componentes principales;

(v) determinar una distancia entre el conjunto de datos objetivo previamente procesado proyectado y uno o más grupos de la biblioteca de datos previamente procesados proyectada en el espacio de componentes principales; y

(vi) comparar la distancia con una distancia umbral predeterminada para determinar si un material radiactivo anómalo está presente en el objetivo,

en donde, ya sea:

si la distancia es mayor que (o mayor o igual que) la distancia umbral, se genera una señal en respuesta a la presencia del material radiactivo anómalo en el objetivo; o

si la distancia es menor que la distancia umbral, se genera una señal en respuesta a la ausencia del material radiactivo anómalo en el objetivo.

En otra disposición que no forma parte de la invención, se proporciona un método para determinar la presencia o ausencia de materiales radiactivos anómalos en un objetivo en una zona de detección, dicho método que comprende:

(i) obtener un espectro objetivo de rayos gamma del objetivo;

(iii) normalizar el conjunto de datos objetivo;

(iv) proyectar el conjunto de datos objetivo normalizados en un espacio de componentes principales que contiene una biblioteca de datos normalizados proyectados en dicho espacio de componentes principales; (v) determinar una distancia entre el conjunto de datos objetivo normalizados proyectados y uno o más grupos de la biblioteca de datos normalizados proyectados en el espacio de componentes principales; y (vi) comparar la distancia con una distancia umbral predeterminada para determinar si un material radiactivo anómalo está presente en el objetivo,

por lo cual, ya sea:

(i) obtener un espectro objetivo de rayos gamma del objetivo;

(iii) normalizar el conjunto de datos objetivo;

por lo que

si la distancia es mayor que (o mayor o igual a) la distancia umbral, se genera una señal en respuesta a la presencia del material radiactivo anómalo en el objetivo.

• obtener una biblioteca de datos que comprende espectros de rayos gamma de referencia de materiales radiactivos naturales y opcionalmente otras fuentes (por ejemplo, otras fuentes normales, aunque en algunos casos se pueden incluir otras fuentes anormales o anómalas);

• preparar un conjunto de datos de referencia de cada uno de los espectros de rayos gamma de referencia, cada conjunto de datos de referencia que comprende una pluralidad de valores de intensidad, cada valor de intensidad está asociado con un canal de energía que representa una energía de rayos gamma o intervalo de energías de rayos gamma en dicho espectro de rayos gamma de referencia y redistribuir los conjuntos de datos de referencia;

• procesar previamente cada conjunto de datos de referencia para obtener una biblioteca de datos previamente procesados;

• suplementar opcionalmente la biblioteca de datos con datos complementarios obtenidos de los materiales radiactivos naturales y opcionalmente de otras fuentes;

• realizar análisis de componentes principales (PCA) en la matriz de correlación de la biblioteca de datos previamente procesados para obtener una pluralidad de componentes principales;

• obtener un espectro objetivo de rayos gamma del objetivo;

• preparar, a partir del espectro de rayos gamma del objetivo, un conjunto de datos objetivo que comprende una pluralidad de valores de intensidad, cada valor de intensidad se asocia con un canal de energía que representa una energía de rayos gamma o intervalo de energías de rayos gamma en el espectro de rayos gamma objetivo, y redistribuir el conjunto de datos objetivo;

• procesar previamente el conjunto de datos objetivo;

• proyectar el conjunto de datos objetivo previamente procesados en un espacio de componentes principales definido por los componentes principales y que contiene la biblioteca de datos previamente procesados proyectada en dicho espacio de componentes principales;

• determinar una distancia entre el conjunto de datos objetivo previamente procesado proyectado y uno o más grupos de la biblioteca de datos previamente procesados proyectada en el espacio de componentes principales; y

• comparar la distancia con una distancia umbral predeterminada para determinar si un material radiactivo anómalo está presente en el objetivo,

en donde, si la distancia es mayor que (o mayor o igual que) la distancia umbral, se puede generar una señal en respuesta a la presencia del material radiactivo anómalo en el objetivo. La biblioteca de datos y el conjunto de datos objetivo poseerán información sobre las mismas variables, que pueden incluir datos complementarios.

En un segundo aspecto de la invención, se proporciona un aparato para determinar la presencia o ausencia de materiales radiactivos anómalos en un objetivo en una zona de detección, dicho aparato que comprende:

• un detector para obtener un espectro objetivo de rayos gamma del objetivo,

• una memoria para almacenar el espectro objetivo de rayos gamma y una biblioteca de datos previamente procesados,

• un procesador acoplado a la memoria para preparar, a partir del espectro objetivo de rayos gamma, un conjunto de datos objetivo que comprende una pluralidad de valores de intensidad, cada valor de intensidad que está asociado con un canal de energía que representa una energía de rayos gamma o intervalo de energías de rayos gamma en el espectro objetivo de rayos gamma; procesar previamente el conjunto de datos objetivo normalizando con respecto al valor de intensidad más alto en todos los canales de energía; realizar el análisis de componentes principales (PCA) en una matriz de correlación de una biblioteca de datos previamente procesados para generar componentes principales para un espacio de componentes principales, en donde la biblioteca de datos comprende conjuntos de datos que comprenden cada uno una pluralidad de valores de intensidad, cada valor de intensidad que se asocia con un canal de energía que representa una energía de rayos gamma o un intervalo de energías de rayos gamma en un espectro de rayos gamma de referencia de un material radiactivo natural y la biblioteca de datos se procesa previamente al normalizar cada conjunto de datos con respecto al valor de intensidad más alto en todos los canales de energía del conjunto de datos; proyectar el conjunto de datos objetivo previamente procesados y la biblioteca de datos previamente procesados en el espacio de componentes principales; determinar una de una distancia de Mahalanobis y Bregman entre el conjunto de datos objetivo previamente procesado proyectado y uno o más grupos de la biblioteca de datos previamente procesados proyectada en el espacio de componentes principales; y comparar dicha una de la distancia de Mahalanobis y la distancia de Bregman con una distancia de umbral predeterminada para determinar si un material radiactivo anómalo está presente en el objetivo, por lo que (a) si dicha una de la distancia de Mahalanobis y la distancia de Bregman es mayor que o mayor o igual que la distancia de umbral, se genera una señal en respuesta a la presencia del material radiactivo anómalo en el objetivo o (b) si dicha una de la distancia de Mahalanobis y la distancia de Bregman es menor que la distancia de umbral se genera una señal en respuesta a la ausencia del material radiactivo anómalo en el objetivo; en donde el conjunto de datos del objetivo y la biblioteca de datos comprenden datos complementarios no derivados de un espectro de rayos gamma, en donde los datos complementarios comprenden al menos uno de: temperatura del objetivo, producción de calor del objetivo, variación en el tiempo del objetivo a medida que pasa a través de la zona de detección, origen geográfico del objetivo, proveedor objetivo, recuento bruto y manifiesto.

El procesador puede comprender un dispositivo de salida para (a) aceptar la señal cuando un material radiactivo anómalo está presente en el objetivo con el fin de generar una respuesta física a la presencia del material radiactivo anómalo; o para (b) aceptar la señal cuando un material radiactivo anómalo está ausente en el objetivo para generar una respuesta física a la ausencia del material radiactivo anómalo.

El procesador puede comprender una instalación de entrada suplementaria para introducir datos suplementarios para su uso en la determinación de la presencia o ausencia de materiales radiactivos anómalos. Puede comprender, por ejemplo, una instalación para introducir datos relacionados con la fuente del objetivo y/o de los materiales de referencia. Puede incluir la posibilidad de convertir datos ingresados no numéricos (por ejemplo, país de origen) para convertirlos en un valor numérico para su uso en el método.

El aparato puede tener uno o más detectores suplementarios para obtener datos suplementarios del objetivo. Los detectores suplementarios adecuados pueden incluir, por ejemplo, un termómetro sin contacto.

En una modalidad, el aparato es un aparato para evitar el paso de material radiactivo anómalo. En esta modalidad, la respuesta física del dispositivo de salida representa la activación de un dispositivo para evitar el paso del material radiactivo anómalo y/o de un vehículo que lo transporta. El dispositivo para evitar el paso puede comprender, por ejemplo, una barrera o picos de carretera o bolardos o montantes móviles, o puede comprender un dispositivo de señalización para señalizar al personal de seguridad que sea capaz de impedir dicho paso, o puede comprender algún otro dispositivo de este tipo. De esta manera, cuando la distancia en el método supera un umbral predeterminado (que indica que hay presente material radiactivo anómalo), una señal activa el dispositivo para evitar el paso del material radiactivo anómalo y/o de un vehículo que lo transporta. En una variante, el dispositivo se encuentra normalmente en una posición en la que una barrera u otro dispositivo impiden el paso del material radiactivo anómalo y/o de un vehículo que lo transporta. En esta variación, se genera una señal cuando la distancia en el método está por debajo del umbral predeterminado (que indica que no hay presente material radiactivo anómalo) para eliminar la barrera (u otro dispositivo) al paso del material radiactivo anómalo y/o de un vehículo que lo transporta.

En un tercer aspecto que no forma parte de la invención se proporciona un programa informático que comprende:

• código para preparar, a partir de un espectro objetivo de rayos gamma, un conjunto de datos objetivo que comprende una pluralidad de valores de intensidad, cada valor de intensidad está asociado con un canal de energía que representa una energía de rayos gamma o intervalo de energías de rayos gamma en el espectro objetivo de rayos gamma;

• código para procesar previamente (por ejemplo, normalizar) el conjunto de datos objetivo;

• código para proyectar el conjunto de datos objetivo previamente procesados (por ejemplo, normalizados) en un espacio multidimensional, por ejemplo, de componentes principales, que contiene una biblioteca de datos previamente procesados (por ejemplo, normalizados) proyectados en dicho espacio multidimensional, por ejemplo, de componentes principales;

• código para determinar una distancia entre el conjunto de datos objetivo proyectado previamente procesado (por ejemplo, normalizado) y uno o más grupos de la biblioteca de datos proyectada previamente procesada (por ejemplo, normalizada) en el espacio multidimensional, por ejemplo, componentes principales; y • código para comparar la distancia con una distancia umbral predeterminada para determinar si hay un material radiactivo anómalo en el objetivo.

El programa informático puede comprender adicionalmente:

• código para preparar un conjunto de datos de referencia a partir de una pluralidad de espectros de rayos gamma de referencia, cada conjunto de datos de referencia que comprende una pluralidad de valores de intensidad, cada valor de intensidad que se asocia con un canal de energía que representa una energía de rayos gamma o intervalo de energías de rayos gamma en dicho espectro de referencia de rayos gamma; y • código para procesar previamente (por ejemplo, normalizar) cada conjunto de datos de referencia para obtener la biblioteca de datos previamente procesados.

El programa informático puede comprender adicionalmente un código para producir una matriz de correlación a partir de la biblioteca de datos previamente procesados. El programa informático puede comprender adicionalmente un código para realizar el análisis de componentes principales (PCA) en la matriz de correlación de la biblioteca de datos previamente procesados para generar componentes principales para el espacio de componentes principales.

En un cuarto aspecto que no forma parte de la invención, se proporciona un medio de almacenamiento legible por ordenador que tiene un programa informático grabado en el mismo, el programa que es ejecutable por un aparato de ordenador para hacer que el ordenador determine la presencia o ausencia de materiales radiactivos anómalos en un objetivo en una zona de detección, dicho programa que comprende:

• código para determinar una distancia entre el conjunto de datos objetivo proyectado previamente procesado (por ejemplo, normalizado) y uno o más grupos de la biblioteca de datos proyectada procesada previamente (por ejemplo, normalizada) en el espacio multidimensional, por ejemplo, componentes principales; y

• código para comparar la distancia con una distancia umbral predeterminada para determinar si un material radiactivo anómalo está presente en el objetivo,

El programa puede comprender adicionalmente:

• código para preparar un conjunto de datos de referencia a partir de una pluralidad de espectros de rayos gamma de referencia, cada conjunto de datos de referencia que comprende una pluralidad de valores de intensidad, cada valor de intensidad que se asocia con un canal de energía que representa una energía de rayos gamma o intervalo de energías de rayos gamma en dicho espectro de referencia de rayos gamma; y • código para procesar previamente cada conjunto de datos de referencia para obtener la biblioteca de datos previamente procesados (por ejemplo, normalizados).

El programa puede comprender adicionalmente código para producir una matriz de correlación a partir de la biblioteca de datos previamente procesados (por ejemplo, normalizados). El programa puede comprender adicionalmente código para realizar análisis de componentes principales (PCA) en la matriz de correlación de la biblioteca de datos previamente procesados (por ejemplo, normalizados) para generar componentes principales para el espacio de componentes principales.

En un quinto aspecto que no forma parte de la invención se proporciona un elemento de programa informático para su uso en la determinación de la presencia o ausencia de materiales radiactivos anómalos en un objetivo en una zona de detección, dicho elemento que comprende medios de código de programa informático para hacer que un ordenador ejecute un procedimiento para:

• preparar, a partir de un espectro objetivo de rayos gamma, un conjunto de datos objetivo que comprende una pluralidad de valores de intensidad, cada valor de intensidad está asociado con un canal de energía que representa una energía de rayos gamma o intervalo de energías de rayos gamma en el espectro objetivo de rayos gamma;

• procesar previamente (por ejemplo, normalizar) el conjunto de datos objetivo;

• proyectar el conjunto de datos objetivo previamente procesados (por ejemplo, normalizados) en un espacio multidimensional, por ejemplo, de componentes principales, que contiene una biblioteca de datos previamente procesados (por ejemplo, normalizados) proyectados en dicho espacio multidimensional, por ejemplo, de componentes principales;

• determinar una distancia entre el conjunto de datos objetivo previamente procesado proyectado (por ejemplo, normalizado) y uno o más grupos de la biblioteca de datos procesada previamente proyectada (por ejemplo, normalizada) en el espacio multidimensional, por ejemplo, componentes principales; y

• comparar la distancia con una distancia umbral predeterminada para determinar si hay un material radiactivo anómalo en el objetivo.

El elemento de programa informático puede comprender adicionalmente medios de código de programa informático para hacer que una computadora ejecute un procedimiento para:

• preparar un conjunto de datos de referencia a partir de una pluralidad de espectros de rayos gamma de referencia, cada conjunto de datos de referencia que comprende una pluralidad de valores de intensidad, cada valor de intensidad está asociado con un canal de energía que representa una energía de rayos gamma o intervalo de energías de rayos gamma en dicho espectro de referencia de rayos gamma; y

• procesar previamente (por ejemplo, normalizar) cada conjunto de datos de referencia para obtener la biblioteca de datos previamente procesados.

El elemento de programa informático puede comprender adicionalmente medios de código de programa informático para hacer que un ordenador ejecute un procedimiento para producir una matriz de correlación a partir de la biblioteca de datos previamente procesados (por ejemplo, normalizados). El elemento de programa informático puede comprender adicionalmente medios de código de programa informático para hacer que una computadora ejecute un procedimiento para realizar Análisis de Componentes Principales (PCA) en la matriz de correlación de la biblioteca de datos previamente procesados (por ejemplo, normalizados) para generar componentes principales para el espacio de componentes principales,

En un sexto aspecto que no forma parte de la invención, se proporciona el uso de un aparato de acuerdo con la invención, como se describió anteriormente, para determinar la presencia o ausencia de materiales radiactivos anómalos en un objetivo en una zona de detección.

En un séptimo aspecto que no forma parte de la invención, se proporciona un método para evitar el paso de un objetivo que porta materiales radiactivos anómalos, que comprende:

realizar el método del primer aspecto; y

si la señal se genera en respuesta a la presencia del material radiactivo anómalo en el objetivo, activar una barrera para evitar el paso del objetivo; o

si la señal se genera en respuesta a la ausencia del material radiactivo anómalo en el objetivo, se activa una barrera para permitir el paso del objetivo.

En el primer caso (si la señal se genera en respuesta a la presencia del material radiactivo anómalo en el objetivo), la activación puede comprender, por ejemplo, el descenso de una barrera, la elevación de bolardos o picos de la carretera, la iluminación de una señal de "alto" o de lo contrario creando una barrera o impedimento para el paso del objetivo. En el segundo caso (si la señal se genera en respuesta a la ausencia del material radiactivo anómalo en el objetivo), la activación puede comprender, por ejemplo, la elevación de una barrera, la bajada de bolardos o picos de la carretera, el apagado de una señal de "alto" o quitar una barrera o un impedimento para el paso del objetivo. Breve descripción de los dibujos

Una modalidad preferida de la presente invención se describirá ahora, solo a manera de ejemplo, con referencia a los dibujos adjuntos en donde:

Las Figuras 1 y 1a son diagramas de bloques de los aparatos de acuerdo con la invención;

La Figura 2 es un diagrama de bloques que muestra las etapas de procesamiento de datos del método de la invención;

Las Figuras 3A y 3B forman un diagrama de bloques esquemático de un sistema informático de propósito general en el que se pueden practicar las disposiciones descritas;

El Apéndice A es una representación de pseudocódigo del software para realizar el método de la Figura 2.

Descripción detallada de las modalidades preferidas

Para determinar si hay materiales no autorizados en una muestra, un enfoque es obtener espectros de rayos gamma de materiales no autorizados y comparar el espectro de rayos gamma de la muestra con esos espectros para determinar si alguno de los materiales no autorizados está presente en el espectro. Como se discutió en la sección de Antecedentes, este enfoque presenta ciertos problemas prácticos. Un enfoque alternativo, adoptado por los presentes inventores, es adquirir una biblioteca de datos que represente la radiactividad aceptable (materiales radiactivos naturales conocidos) e identificar si la muestra emite radiactividad lo suficientemente diferente a la radiactividad aceptable para justificar una investigación adicional. La biblioteca de datos también puede incluir datos de otras fuentes (que pueden ser fuentes normales o pueden ser fuentes anómalas o algunas de las cuales pueden ser normales y otras anómalas). Por tanto, el presente enfoque no busca identificar la naturaleza de los emisores radiactivos en una muestra, sino solo determinar si son anómalos. En este contexto, el término "anómalo" se refiere a materiales que son anormales, inaceptables o no autorizados.

La biblioteca de datos puede incluir espectros de rayos gamma de referencia obtenidos de fuentes conocidas inaceptables (anómalas). Estos pueden incluir materiales nucleares especiales y/o radioisótopos industriales. La inclusión de estos espectros de rayos gamma de fuentes inaceptables (y datos suplementarios asociados opcionalmente) en la biblioteca de datos puede mejorar la discriminación entre fuentes amenazantes (anómalas) y benignas (aceptables) cuando se usa el método de la invención.

El enfoque adoptado en la presente invención implica comparar la muestra con una biblioteca de datos. Para lograr esto de manera eficiente, los espectros de rayos gamma que contribuyen a la biblioteca se procesan de acuerdo con un protocolo estándar y se convierten por medio del análisis de componentes principales en varios componentes principales sin corregir. Esto reduce la dimensionalidad del problema para facilitar el procesamiento. En algunos casos que no forman parte de la invención, el análisis de componentes principales (PCA) puede ser reemplazado por algún otro método para reducir la dimensionalidad de la biblioteca de datos, por ejemplo, un algoritmo genético, una red neuronal, mínimos cuadrados parciales (PLS), mínimos cuadrados inversos, núcleo PCA, LLE, LLE hessiano, mapas de autovalores laplaciano, LTSA, isomapas, despliegue de varianza máxima, máquinas de Bolzman, búsqueda de proyección, máquinas de vectores de soporte de modelo de Markov ocultas, regresión de núcleo, análisis y clasificación discriminante lineal, análisis de k-vecino más cercano, redes neuronales difusas, redes bayesianas o análisis de conglomerados.

Este enfoque permite introducir en el método, datos suplementarios no derivados de un espectro de rayos gamma para mejorar aún más la discriminación y reducir la incidencia de falsos positivos. Dichos datos complementarios pueden incluir, por ejemplo, la producción de calor, la variación en el tiempo de la fuente a través de la zona de detección, el origen geográfico del objetivo, el proveedor del objetivo, el recuento bruto, el manifiesto, etc.

Una característica importante del presente método es el uso de una matriz de correlación en el PCA (conocido aquí como "el método de correlación") para determinar los componentes principales. Esto da como resultado varias ventajas que incluyen;

• El método de correlación busca encontrar los componentes principales de una versión estandarizada de la biblioteca de datos, lo que evita problemas con el uso del método de covarianza de la técnica anterior, donde las intensidades relativas de los espectros medidos dominan los componentes principales y afectan negativamente al rendimiento;

• El método de correlación se centra más en las diferencias en la forma espectral, lo que permite una detección más precisa de una anomalía y, a la inversa, proporciona menos falsas alarmas;

• El método de correlación permite usar variables de entrada adicionales en combinación con el espectro de energía de un objetivo.

Los datos no espectrales, por ejemplo, el calor generado por el objetivo y/o la variación temporal de estos, espectros a medida que viaja a través de la zona de detección, se añaden al análisis.

La suma de estos resultados aumenta la confiabilidad en la detección de anomalías. Otra característica clave del método es que cada espectro observado es previamente procesado por funciones que manipulan los datos para optimizar la capacidad de discriminación. Estas funciones incluyen la normalización de la intensidad y también pueden incluir la estandarización de la observación y una estandarización de las variables. Para la normalización de la intensidad, cada espectro observado se normaliza por medio del canal de energía con el número máximo de conteos. Esta normalización de intensidad elimina la variabilidad debida a la velocidad con la que la sustancia medida viaja a través de la zona de detección. Para la estandarización de la observación, cada espectro observado se estandariza para tener media cero y varianza unitaria. Para la estandarización de variables, cada canal de energía del espectro observado se estandariza por la desviación media y estándar del respectivo canal de energía de la biblioteca de datos. Esta estandarización de variables permite que las variables de diferentes medidas sean comparables más directamente.

El método puede comprender calibrar el dispositivo usado para obtener los espectros de rayos gamma. Puede comprender aplicar una calibración al espectro objetivo de rayos gamma y/o al espectro de rayos gamma de referencia. La calibración, ya sea del espectro objetivo de rayos gamma o de los espectros de rayos gamma de referencia, o de ambos, puede tener como finalidad estandarizar el dispositivo usado para obtener los espectros de rayos gamma. La calibración se puede realizar de forma regular. Puede realizarse cada vez que se adquiere un espectro. Es posible que no se realice cada vez que se adquiere un espectro. Puede realizarse, por ejemplo, cada 5 espectros, o cada 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45 o 50 espectros. Puede realizarse cada hora o cada 2, 3, 4, 5, 6, 12, 24 o 48 horas. Por tanto, con el tiempo, el eje de energía de los espectros puede desplazarse y puede requerir calibración como se describe anteriormente para restaurar los valores de energía correctos del eje de energía.

Puede obtenerse un espectro de rayos gamma mediante el uso de un detector de rayos gamma. Esto puede comprender, por ejemplo, un detector de rayos gamma basado en yoduro de sodio dopado con talio. Puede comprender un portal monitor de radiación espectroscópico basado en yoduro de sodio dopado con talio. Puede comprender un amplificador de señal para amplificar la señal. Las señales de rayos gamma sin procesar (del objetivo o de las muestras de referencia) que se adquieren pueden pasarse a un analizador multicanal. Pueden calibrarse para compensar la deriva del eje de energía en el detector. El analizador multicanal puede dividir los datos del espectro en varios canales (o intervalos de energía). Normalmente, el analizador multicanal generará alrededor de 1024 canales de datos, aunque puede haber más o menos que esto en dependencia del analizador. Es preferible reducir el número de canales de energía, es decir, volver a combinar los datos, reduciendo de esta manera el número de variables en el conjunto de datos resultante. Esto puede mejorar la velocidad computacional. Los canales de energía del espectro original representan el incremento más pequeño del intervalo de energía del espectro de rayos gamma al que se atribuyen los conteos. En general, cada intervalo, o canal, en el espectro original tiene un ancho de energía idéntico. La redistribución del espectro puede implicar aumentar uniformemente el ancho de cada canal de energía, disminuyendo así el número total de canales en todo el intervalo de energía y aumentando el número de conteos dentro de los canales recién definidos. Esta redistribución no se limita necesariamente a funciones lineales. El espectro redistribuido puede contener anchos de canal no uniformes que pueden, por ejemplo, ser proporcional a la energía al cuadrado o a alguna otra función adecuada. El espectro redistribuido también puede contener anchos de canal definidos por el usuario, que pueden variar en el intervalo de energía. El número de canales de energía del espectro redistribuido es efectivamente el número de variables en la biblioteca de datos, aunque también se pueden agregar variables complementarias como se describe en otra parte. Cuanto mayor sea el número de variables, mayor será el tiempo de cálculo de PCA. Los canales pueden redistribuirse para adaptarse a diferentes funciones. Esto puede permitir que se combinen los espectros de múltiples detectores. La redistribución de los conjuntos de datos de referencia y el conjunto de datos objetivo puede ser tal que todos los conjuntos de datos usen los mismos canales de energía.

Luego, los datos se normalizan con respecto al mayor número de conteos en todos los canales de energía. Esto elimina los efectos de la amplia gama de tiempos de adquisición de RPM (monitor de portal de radiación) que pueden ocurrir en los puertos de entrada y el efecto de variación de la velocidad de paso de un objetivo a través de la zona de detección de un RPM.

Los datos de cada espectro de energía observado pueden estar estandarizados o no. Esta estandarización de observación escala la varianza, en todos los canales de energía, para que sea la unidad.

Los datos pueden tener cada variable estandarizada o pueden no tener cada variable estandarizada. Esta estandarización de variables permite que las variables de diferentes medidas sean comparables más directamente.

La biblioteca de datos se obtiene a partir de espectros de rayos gamma de referencia (y datos suplementarios asociados opcionalmente) que se obtienen de fuentes conocidas. Estos son materiales radiactivos naturales e incluyen cualquier otro tipo de fuente, por ejemplo, fuentes anómalas o inaceptables. Los espectros de rayos gamma de referencia se tratan de manera similar a los espectros objetivo, de manera que sean comparables y proporcionen comparaciones significativas. La biblioteca de datos también incorpora datos complementarios que ayudan a determinar si el objetivo debe considerarse anómalo. Por ejemplo, si se sabe que es más probable que los objetivos de determinados países sean anómalos, los datos del país de origen pueden ingresarse en la biblioteca de datos para contribuir a los conjuntos de datos de referencia. Los datos correspondientes también se introducirán al escanear un objetivo, de manera que los datos contribuirán de manera similar al conjunto de datos del objetivo. De manera similar, si se sabe que los objetivos que tienen una temperatura media más alta tienen más probabilidades de ser anómalos, los datos de temperatura media (medidos por un detector térmico) pueden ingresarse en la biblioteca de datos. La biblioteca de datos se aumenta de manera intermitente o regular con conjuntos de datos de referencia adicionales para mejorar las capacidades de discriminación del método (y del sistema). La biblioteca de datos puede basarse en al menos aproximadamente 10 componentes principales, o al menos aproximadamente 11, 12, 13, 14 o 15 componentes principales, o como máximo aproximadamente 20 componentes principales, o como máximo aproximadamente 19, 18, 17, 16 o 15 componentes principales, o en aproximadamente 10 a aproximadamente 20 componentes principales, o en aproximadamente 10 a 15, 15 a 20 o 12 a 18 componentes principales, por ejemplo, aproximadamente 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19 o 20 componentes principales. En algunos casos, se pueden usar más de 20 componentes principales, por ejemplo, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29 o 30 o más. Al reducir la dimensionalidad del análisis, la tarea de comparar el objetivo con la biblioteca de referencia se simplifica para permitir un procesamiento rápido, opcionalmente en tiempo real, de manera que las fuentes anómalas puedan identificarse rápidamente y de manera oportuna.

El PCA se realiza por medio del autoanálisis en la matriz de correlación de los datos de entrada (espectros de referencia previamente procesados y también datos complementarios como se describe en otra parte). A continuación, se obtienen los autovalores y los autovectores correspondientes de la matriz de correlación. Luego, estos se clasifican en orden de los autovalores de mayor valor. Los n autovectores con los n autovalores más grandes se seleccionan como componentes principales, donde n es un número seleccionado para proporcionar un compromiso entre la capacidad suficiente del método y el tiempo de procesamiento aceptable (arriba se describen números adecuados de componentes principales). Por lo tanto, la elección de un n adecuado puede depender de la potencia y la velocidad de un procesador (por ejemplo, un ordenador) usado para realizar el método.

Como ejemplo del procesamiento de datos realizado en el método de la presente invención, un analizador multicanal puede generar un conjunto de conteos para diferentes energías de rayos gamma en el espectro de rayos gamma. Estos pueden ser designados S¹a S^a, donde hay un total de a canales de energía, lo que representa las a diferentes energías de rayos gamma. Una simple redistribución de S¹a S^apuede comprender la combinación de pares de canales de energía para formar un conjunto de datos redistribuidos R¹a R^b, donde a = 2b (donde la redistribución representa una reducción a la mitad del número de canales de energía) y R^x= S^2-1+ S^2x. Como se discutió en otra parte, se pueden usar otros métodos de redistribución. Los datos redistribuidos se pueden normalizar al valor más grande de R¹a R^bpara proporcionar un espectro de rayos gamma con canales de energía N¹a N^b. Este conjunto de datos puede complementarse opcionalmente con datos adicionales no obtenidos del espectro de rayos gamma: A¹a A^c, para formar un conjunto de datos final N¹, N², ..., N^b, A¹, A², ..., A^c.

Si el procesamiento de datos anterior se realiza en m muestras de referencia diferentes (donde m es preferentemente mayor o igual que b+c), se puede construir una matriz de datos donde las m filas son los diferentes conjuntos de datos (u observaciones), con el b+c columnas que representan las variables. Se obtiene la matriz de correlación de esta matriz de datos, y el análisis propio resultante (o descomposición propia) de esta matriz de correlación produce los pares de autovectores y autovalores p, donde p=b+c. Estos pueden designarse V¹a V^py 1 e¹a e^prespectivamente (en donde el valor propio ex corresponde al vector propio V^x). Los autovalores se clasifican luego en orden numérico (es decir, los más altos primero), y se retienen los n autovalores más grandes (típicamente alrededor de 1 a 20, pero pueden ser hasta p). En esta descripción, los componentes principales se definen como los autovectores ordenados en términos de los autovalores más altos. Sin embargo, cabe señalar que algunos autores en la literatura se refieren a los autovectores como el vector de coeficientes o las cargas para los componentes principales, donde los componentes principales se refieren a las variables derivadas.

La proyección del conjunto de datos en el nuevo espacio multidimensional se realiza multiplicando los componentes principales (es decir, los autovectores seleccionados) por el conjunto de datos. Una vez que la biblioteca de datos y el espectro objetivo se han proyectado en el espacio de componentes principales, se puede hacer una comparación entre ellos.

Los beneficios de usar la matriz de correlación en lugar de, por ejemplo, la matriz de covarianza, pueden incluir, entre otros: (1) eliminar la dependencia de escala de PCA; y (2) las variables estandarizadas son adimensionales y pueden combinarse fácilmente para dar puntajes de componentes principales, lo que no es el caso de la matriz de covarianza.

La biblioteca de datos previamente procesados se proyecta en un espacio multidimensional. El espacio multidimensional no es un espacio físico, sino más bien una construcción matemática dentro de un ordenador u otro procesador para representar los conjuntos de datos (tanto de destino como de referencia) a fin de proporcionar una comparación útil. La dimensionalidad del espacio multidimensional puede corresponder al número de componentes principales obtenidos (o seleccionados) del PCA. La biblioteca de datos puede estar representada por uno o más grupos dentro del espacio multidimensional. Cuando el espectro objetivo previamente procesado se proyecta en este espacio multidimensional, se determina una distancia característica, por ejemplo, una distancia de Mahalanobis, del espectro objetivo proyectado desde los grupos. La distancia de Mahalanobis es una medida usada en técnicas de clasificación. La distancia de Mahalanobis es efectivamente una distancia euclidiana ponderada donde la ponderación está determinada por la matriz de varianza-covarianza de la muestra. Cuanto mayor sea esta distancia, mayor será la probabilidad de que el objetivo sea anómalo, es decir, atípico con respecto a los materiales de referencia y (si se usan) datos complementarios. Por tanto, si se compara la distancia con una distancia umbral, se determina si el objetivo es anómalo y, si se considera anómalo, se puede dar una alarma. En algunos casos, puede ser útil proporcionar una señal que indique que el objetivo no es anómalo en el caso de que la distancia sea menor que la distancia umbral. Alternativamente, la distancia puede convertirse en una probabilidad de que el objetivo sea anómalo, y esta probabilidad puede mostrarse como una salida. Una alarma adecuada en respuesta a un objetivo anómalo puede ser, por ejemplo, una alarma audible (por ejemplo, una bocina, sirena o similar), una alarma visual (por ejemplo, una luz, opcionalmente una luz intermitente), la activación de una barrera (por ejemplo, bajar una puerta de barrera, levantar picos de la carretera, cerrar una puerta) para evitar el paso del objetivo, o de un vehículo que transporta el objetivo, la activación de una instrucción para un conductor del objetivo o vehículo (por ejemplo, iluminación de una señal de STOP, activación de instrucciones audibles para dicho conductor) o algún otro tipo de alarma. La alarma también puede ser un estado lógico proporcionado a otro sistema con el fin de reconocer el estado de alarma y dar la alarma. Se puede usar más de uno de estos tipos de alarma. Pueden activarse simultáneamente. Pueden no activarse de manera simultánea. Pueden activarse secuencialmente. Por tanto, el aparato de la invención puede comprender uno o más de un dispositivo de alarma audible, un dispositivo de alarma visual y un dispositivo de alarma físico tal como una barrera activable. En consecuencia, el método puede comprender activar la barrera activable cuando un objetivo se identifica como anómalo o cuando se identifica que un vehículo transporta una fuente anómala. Como se mencionó anteriormente, un modo de funcionamiento alternativo es cuando se genera una señal sólo cuando el objetivo se identifica como no anómalo (es decir, como normal o aceptable). En este caso, una barrera activable sería removida o retraída en respuesta a la señal, permitiendo el paso de un vehículo que no transporta materiales anómalos. Por lo tanto, el método puede comprender pasar la señal a un dispositivo de barrera que evita el paso del objetivo cuando se identifica que el objetivo lleva una fuente anómala (es decir, cuando la distancia es mayor o igual a un umbral predeterminado) y que permite el paso del objetivo cuando se identifica que el objetivo no transporta una fuente anómala (es decir, cuando la distancia está por debajo del umbral predeterminado). Este dispositivo puede estar en un estado normalmente cerrado (es decir, en un estado en el que se impide o inhibe el paso del objetivo), de manera que se requiere una señal para abrirlo (para permitir o facilitar el paso del objetivo) en respuesta a una determinación de que el objetivo no contiene una fuente anómala, o puede estar en un estado normalmente abierto (es decir, en un estado en el que se permite el paso del objetivo), de manera que se requiere una señal para cerrarlo (para inhibir o evitar el paso del objetivo) en respuesta a una determinación de que el objetivo contiene una fuente anómala. Como se discutió anteriormente, puede ser posible proporcionar una probabilidad como salida. Por tanto, el resultado podría expresarse como una función de verosimilitud. La probabilidad de que haya ocurrido un evento anómalo puede expresarse como un número entero con un valor preestablecido usado para definir si una sustancia anómala estaba presente o no en el objetivo. El aparato de la invención también puede comprender una cámara o un dispositivo de grabación fotográfica similar. Esto puede usarse para grabar imágenes de todos los objetivos o vehículos que pasan por la zona de detección, o para grabar imágenes de objetivos o vehículos que pasan por la zona de detección cuando se detecta una fuente anómala. Puede usarse para transmitir a un operador una imagen de todos los objetivos o vehículos que pasan por la zona de detección, o para transmitir a dicho operador imágenes de objetivos o vehículos que pasan por la zona de detección cuando se detecta una fuente anómala. En este caso, la señal puede transmitirse a una pantalla de video para mostrar la imagen o imágenes. La información de la cámara o dispositivo fotográfico similar se puede usar para adquirir datos suplementarios, o para determinar la naturaleza de los datos suplementarios, para su uso en el PCA para determinar si un objetivo es anómalo. El método de la invención puede comprender detectar, grabar y/o transmitir una imagen del vehículo u objetivo o de una parte (por ejemplo, un número de placa) del mismo), ya sea para cada vehículo u objetivo que pase a través de la zona de detección o para cada vehículo u objetivo que atraviesa la zona de detección que se identifica como una fuente anómala o portadora de una fuente anómala.

Al adquirir el espectro objetivo de rayos gamma, el objetivo puede pasar a través de una zona de detección, sobre la cual el detector es capaz de detectar el espectro. La fuente puede pasar a través de la zona de detección a una velocidad media de aproximadamente 1 a aproximadamente 12 km/h, o aproximadamente 1 a 8, 1 a 5, 5 a 10, 1 a 3, 3 a 5 o 2 a 4 km/h, por ejemplo, aproximadamente 1, 1,5, 2, 2,5, 3, 3,5, 4, 4,5, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11 o 12 km/h. El tiempo para el paso del objetivo a través de la zona de detección puede ser de aproximadamente 5 a aproximadamente 80 segundos, o aproximadamente de 5 a 50, 5 a 20, 5 a 15, 10 a 80, 50 a 80, 20 a 50 o 5, 5 a 15, 15 a 20, 5 a 10, 10 a 15 o 7 a 12 segundos, por ejemplo, aproximadamente 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75 u 80 segundos. La zona de detección puede tener aproximadamente 5 a aproximadamente 25 m de largo, o aproximadamente 5 a 20, 5 a 15, 5 a 10, 10 a 25, 15 a 25 o 10 a, 10 m, por ejemplo, aproximadamente 5, 10, 15, 20 o 25 m. El objetivo puede ser, o puede ser transportado por, una persona, un camión o un coche o un vagón de tren o algún otro vehículo o parte del mismo.

La Figura 1 muestra un diagrama de bloques de un aparato adecuado para su uso en la presente invención. Por tanto, el detector 10 es un detector de portal espectroscópico, por ejemplo, un detector basado en NaI (Tl), desplegado para adquirir un espectro de rayos gamma de fuentes, por ejemplo, el vehículo 20 que pasa a través de la zona de detección 30. En algunas modalidades, el detector principal (detector 10) es capaz de recoger tanto los espectros de referencia como los espectros objetivo. Por ejemplo, los espectros de referencia de fondo pueden adquirirse cuando no hay ningún objetivo dentro de la zona de detección. Si se usa un detector de referencia, puede que esté alejado del monitor del portal. El detector de referencia, si está presente, puede estar protegido de la zona de detección.

El aparato también puede comprender un detector de referencia 40 para adquirir espectros de referencia de NORM, aunque, como se discutió anteriormente, esto puede omitirse en algunos casos. También puede comprender uno o más detectores secundarios (no mostrados) para adquirir datos suplementarios, por ejemplo, datos térmicos del vehículo 20 cuando pasa por la zona de detección 30, y también puede comprender uno o más detectores secundarios de referencia (no mostrados) para adquirir datos suplementarios de referencia. El amplificador 50 se acopla al detector 10 que se proporciona para amplificar los datos del detector 10 y, si está presente, el detector de referencia 40. Este, a su vez, se acopla al analizador multicanal 60 para proporcionar una distribución inicial de los datos amplificados del amplificador 50. Este se acopla a la memoria 70 del ordenador 80 de manera que se puedan almacenar los datos introducidos desde el analizador 60. La memoria 70 también contiene una biblioteca de datos obtenida de NORM y otros materiales. La memoria 70 se acopla al procesador 90 para procesar los datos obtenidos por el detector 10 y determinar si el objetivo 20 es anómalo. La salida 100 se proporciona para señalar una alarma si se determina que el objetivo 20 es anómalo. La salida 100 puede adoptar la forma de una salida visual, por ejemplo, una luz de alarma. Puede adoptar la forma de salida de sonido, por ejemplo, una señal audible. Puede tomar la forma de una acción, por ejemplo, bajar una puerta de la botavara para evitar el paso del objetivo 20. Puede tomar la forma de más de uno de estos simultáneamente (o secuencialmente). La Figura 1a muestra un diagrama de bloques de un aparato similar al de la Figura 1 en el que está presente una barrera activable 110 para evitar el paso del vehículo 20 en el caso de que se identifique un objetivo anómalo. En la Figura 1, la salida 100 puede tener la forma de una alarma audible.

En funcionamiento, por lo tanto, el objetivo 20 pasa a través de la zona de detección 30. Por lo general, esto no implica que el objetivo 20 detenga su movimiento hacia adelante y, por lo general, tarda entre 5 y 80 segundos. El detector 10 adquiere un espectro de rayos gamma del objetivo 20 durante este período y pasa el espectro al amplificador 50, que amplifica las señales del espectro. El espectro amplificado pasa luego al analizador multicanal 60 que realiza una distribución inicial de los datos en el espectro amplificado y pasa el espectro distribuido a la memoria 70 para su almacenamiento. El detector 10 también puede usarse para adquirir espectros de referencia para su uso en la creación de una biblioteca de datos. Alternativa o adicionalmente, se puede usar el detector de referencia 40 para este propósito. En cualquier caso, los espectros de referencia se procesan como se describió anteriormente para el espectro objetivo y luego se pasan a la memoria 70. Los datos espectrales y opcionalmente otros datos obtenidos de detectores suplementarios se pasan al procesador 90 para su procesamiento: los datos de referencia se usan para generar una biblioteca de datos que se proyecta en un espacio multidimensional mediante el uso del procesador. El espectro objetivo se procesa y proyecta de manera similar en este espacio multidimensional para obtener una distancia característica del espectro objetivo proyectado de la biblioteca de datos proyectada. El procesador 90 determina entonces a partir de esta distancia si el objetivo 20 se considera anómalo y, si es anómalo, genera una señal a la salida 100. A continuación, se puede tomar la acción apropiada, por ejemplo, el objetivo 20 se puede desviar para una investigación adicional, o se puede bajar una barrera para evitar el paso del objetivo 20, o se puede tomar alguna otra acción. En el aparato de la Figura 1a, la salida 100 es una alarma audible. Por tanto, si se determina que el objetivo es anómalo, suena la alarma 100. Además, si se determina que el objetivo es anómalo, se activa la barrera 110 activable para evitar el paso del objetivo 20.

La Figura 2 muestra un diagrama de flujo que ilustra el método de la invención. Inicialmente, los espectros de referencia se redistribuyen y procesan previamente y, opcionalmente junto con los datos complementarios, se analizan mediante PCA en la matriz de correlación para generar los componentes principales. Por separado, un espectro objetivo se redistribuye y se procesa previamente para generar un conjunto de datos objetivo previamente procesado. El conjunto de datos objetivo previamente procesados se proyecta luego junto con la biblioteca de datos previamente procesados en un espacio multidimensional, y se determina una distancia característica del conjunto de datos objetivo previamente procesados desde los grupos de la biblioteca de datos previamente procesados en el espacio multidimensional. A continuación, se compara con un valor umbral para determinar si el espectro objetivo se obtuvo de una fuente anómala.

Las Figuras 3A y 3B forman colectivamente un diagrama de bloques esquemático de un sistema informático de propósito general 300, sobre el cual se pueden practicar las diversas disposiciones descritas.

Como se ve en la Figura 3A, el sistema informático 300 está formado por un módulo de ordenador 301, dispositivos de entrada tales como un teclado 302, un dispositivo puntero de ratón 303, un escáner 326, una cámara 327 y un micrófono 380, y dispositivos de salida que incluyen una impresora 315, un dispositivo de visualización 314 y altavoces 317. El módulo de ordenador 301 puede usar un dispositivo transceptor modulador-demodulador (módem) externo 316 para comunicarse hacia y desde una red de comunicaciones 320 a través de una conexión 321. La red 320 puede ser una red de área amplia (WAN), como Internet o una WAN privada. Cuando la conexión 321 es una línea telefónica, el módem 316 puede ser un módem tradicional de "acceso telefónico". Alternativamente, cuando la conexión 321 es una conexión de alta capacidad (por ejemplo, cable), el módem 316 puede ser un módem de banda ancha. También se puede usar un módem inalámbrico para la conexión inalámbrica a la red 320.

El módulo de ordenador 301 incluye típicamente al menos una unidad de procesador 305 y una unidad de memoria 306 formada, por ejemplo, a partir de una memoria de acceso aleatorio (RAM) de semiconductores y una memoria de sólo lectura (ROM) de semiconductores. El módulo 301 también incluye una serie de interfaces de entrada/salida (E/S) que incluyen una interfaz de audio y video 307 que se acopla a la pantalla de video 314, los altavoces 317 y el micrófono 380, una interfaz de E/S 313 para el teclado 302, el ratón 303, el escáner 326, la cámara 327 y opcionalmente un joystick (no ilustrado) y una interfaz 308 para el módem externo 316 y la impresora 315. En algunas implementaciones, el módem 316 se puede incorporar dentro del módulo de ordenador 301, por ejemplo, dentro de la interfaz 308. El módulo de ordenador 301 también tiene una interfaz de red local 311 que, a través de una conexión 323, permite el acoplamiento del sistema informático 300 a una red informática local 322, conocida como Red de área local (LAN). Como también se ilustra, la red local 322 también puede acoplarse a la red amplia 320 a través de una conexión 324, que típicamente incluiría un dispositivo denominado "cortafuegos" o un dispositivo de funcionalidad similar. La interfaz 311 puede estar formada por una tarjeta de circuito Ethernet™, una disposición inalámbrica Bluetooth™ o una disposición inalámbrica IEEE 802.11.

Las interfaces 308 y 313 pueden permitir una o ambas de conectividad en serie y en paralelo, la primera se implementa típicamente de acuerdo con los estándares de bus serie universal (USB) y tiene conectores USB correspondientes (no ilustrados). Se proporcionan dispositivos de almacenamiento 309 y típicamente incluyen una unidad de disco duro (HDD) 310. También se pueden usar otros dispositivos de almacenamiento, como una unidad de disquete y una unidad de cinta magnética (no ilustrada). Normalmente se proporciona una unidad de disco óptico 312 para que actúe como una fuente de datos no volátil. Los dispositivos de memoria portátiles, tales como discos ópticos (por ejemplo, CD-ROM, DVD), USB-RAM y disquetes, por ejemplo, pueden usarse entonces como fuentes apropiadas de datos para el sistema 300.

Los componentes 305 a 313 del módulo de ordenador 301 se comunican típicamente a través de un bus 304 interconectado y de una manera que da como resultado un modo de funcionamiento convencional del sistema informático 300 conocido por los expertos en la técnica. Ejemplos de ordenadores en los que se pueden practicar las disposiciones descritas incluyen IBM-PC y compatibles, Sun Sparcstations, Apple Mac™ o sistemas informáticos similares evolucionados a partir de ellos.

El método de la presente invención puede implementarse mediante el uso del sistema informático 300 en donde los procesos de la Figura 2, descritos anteriormente, pueden implementarse como uno o más programas de aplicación de software 333 ejecutables dentro del sistema informático 300. En particular, las etapas del método se efectúan por medio de instrucciones 331 en el software 333 que se llevan a cabo dentro del sistema informático 300. Las instrucciones de software 331 pueden formarse como uno o más módulos de código, cada uno para realizar una o más tareas particulares. El software también se puede dividir en dos partes separadas, en las que una primera parte y los módulos de código correspondientes realizan el método y una segunda parte y los módulos de código correspondientes gestionan una interfaz de usuario entre la primera parte y el usuario.

El software 333 generalmente se carga en el sistema informático 300 desde un medio legible por ordenador, y luego típicamente se almacena en el HDD 310, como se ilustra en la Figura 3A, o en la memoria 306, después de lo cual el software 333 puede ser ejecutado por el sistema informático 300. En algunos casos, los programas de aplicación 333 se pueden suministrar al usuario, codificados en uno o más CD-ROM 325 y leerlos a través de la unidad 312 correspondiente antes de almacenarlos en la memoria 310 o 306. Alternativamente, el software 333 puede ser leído por el sistema informático 300 desde las redes 320 o 322 o cargado en el sistema informático 300 desde otros medios legibles por ordenador. Adicional o alternativamente; Los datos, por ejemplo, la biblioteca de datos o los espectros de referencia usados en la preparación de la biblioteca de datos, pueden almacenarse en la memoria 310 o 306 o pueden cargarse en dicha memoria desde un CD u otro medio legible por ordenador, o por Internet o por algún otro medio. Los medios de almacenamiento legibles por ordenador se refieren a cualquier medio de almacenamiento que participa en proporcionar instrucciones y/o datos al sistema informático 300 para su ejecución y/o procesamiento. Ejemplos de tales medios de almacenamiento incluyen disquetes, cinta magnética, CD-ROM, una unidad de disco duro, una ROM o circuito integrado, una memoria USB, un disco magneto-óptico o una tarjeta legible por ordenador como una tarjeta PCMCIA y similares, si tales dispositivos son o no internos o externos del módulo de ordenador 301. Ejemplos de medios de transmisión legibles por ordenador que también pueden participar en proporcionar el software, programas de aplicación, instrucciones y/o datos al módulo de ordenador 301 incluyen canales de transmisión de radio o infrarrojos, así como una conexión de red a otro ordenador o dispositivo en red, e Internet o Intranets, incluidas las transmisiones de correo electrónico y la información registrada en sitios web y similares.

La segunda parte de los programas de aplicación 333 y los módulos de código correspondientes mencionados anteriormente se pueden ejecutar para implementar una o más interfaces gráficas de usuario (GUI) para ser renderizadas o representadas de cualquier otra manera en la pantalla 314. Mediante la manipulación de típicamente el teclado 302 y el ratón 303, un usuario del sistema informático 300 y la aplicación pueden manipular la interfaz de una manera funcionalmente adaptable para proporcionar comandos de control y/o entrada a las aplicaciones asociadas con las GUI. También se pueden implementar otras formas de interfaces de usuario funcionalmente adaptables, tales como una interfaz de audio que usa indicaciones de voz emitidas a través de los altavoces 317 y comandos de voz de usuario introducidos a través del micrófono 380.

La Figura 3B es un diagrama de bloques esquemático detallado del procesador 305 y una "memoria" 334. La memoria 334 representa una agregación lógica de todos los dispositivos de memoria (que incluye e1HDD 310 y la memoria de semiconductores 306) a los que puede acceder el módulo de ordenador 301 en la Figura 3A.

Cuando el módulo de ordenador 301 se enciende inicialmente, se ejecuta un programa 350 de auto prueba de encendido (POST). El programa POST 350 se almacena típicamente en una ROM 349 de la memoria de semiconductores 306. Un programa almacenado permanentemente en un dispositivo de hardware, como la ROM 349, a veces se denomina firmware. El programa POST 350 examina el hardware dentro del módulo de ordenador 301 para garantizar el funcionamiento adecuado y, por lo general, verifica el procesador 305, la memoria (309, 306) y un módulo de software básico de sistemas de entrada y salida (BIOS) 351, también normalmente almacenado en el ROM 349, para su correcto funcionamiento. Una vez que el programa POST 350 se ha ejecutado con éxito, el BIOS 351 activa la unidad de disco duro 310. La activación de la unidad de disco duro 310 hace que un programa cargador de arranque 352 que reside en la unidad de disco duro 310 se ejecute a través del procesador 305. Esto carga un sistema operativo 353 en la memoria RAM 306 tras la cual el sistema operativo 353 comienza a funcionar. El sistema operativo 353 es una aplicación a nivel de sistema, ejecutable por el procesador 305, para cumplir varias funciones de alto nivel, que incluyen la gestión de procesador, gestión de memoria, gestión de dispositivos, gestión de almacenamiento, interfaz de aplicación de software e interfaz de usuario genérica.

El sistema operativo 353 gestiona la memoria (309, 306) para asegurar que cada proceso o aplicación que se ejecuta en el módulo de ordenador 301 tenga suficiente memoria para ejecutarse sin colisionar con la memoria asignada a otro proceso. Además, los diferentes tipos de memoria disponibles en el sistema 300 deben usarse correctamente para que cada proceso pueda ejecutarse de manera eficaz. Por consiguiente, la memoria agregada 334 no pretende ilustrar cómo se asignan segmentos particulares de memoria (a menos que se indique lo contrario), sino más bien proporcionar una vista general de la memoria accesible por el sistema informático 300 y cómo se usa. El procesador 305 incluye varios módulos funcionales que incluyen una unidad de control 339, una unidad aritmética lógica (ALU) 340 y una memoria local o interna 348, a veces denominada memoria caché. La memoria caché 348 incluye típicamente varios registros de almacenamiento 344 - 346 en una sección de registro. Uno o más buses internos 341 interconectan funcionalmente estos módulos funcionales. El procesador 305 típicamente también tiene una o más interfaces 342 para comunicarse con dispositivos externos a través del bus de sistema 304, mediante el uso de una conexión 318.

El programa de aplicación 333 incluye una secuencia de instrucciones 331 que pueden incluir instrucciones condicionales de bifurcación y bucle. El programa 333 también puede incluir datos 332 que se usan en la ejecución del programa 333. Las instrucciones 331 y los datos 332 se almacenan en las ubicaciones de memoria 328-330 y 335-337 respectivamente. En dependencia del tamaño relativo de las instrucciones 331 y de las ubicaciones de memoria 328-330, una instrucción particular puede almacenarse en una única ubicación de memoria como describe la instrucción mostrada en la ubicación de memoria 330. Alternativamente, una instrucción puede segmentarse en varias partes, cada una de las cuales se almacena en una ubicación de memoria separada, como se muestra en los segmentos de instrucción mostrados en las ubicaciones de memoria 328-329.

En general, al procesador 305 se le entrega un conjunto de instrucciones que se ejecutan en el mismo. El procesador 305 espera entonces una entrada posterior, a la que reacciona ejecutando otro conjunto de instrucciones. Cada entrada puede proporcionarse desde una o más de una serie de fuentes, incluidos los datos generados por uno o más de los dispositivos de entrada 302, 303, los datos recibidos de una fuente externa a través de una de las redes 320, 322, los datos recuperados de uno de los dispositivos de almacenamiento 306, 309 o los datos recuperados de un medio de almacenamiento 325 insertados en el correspondiente lector 312. La ejecución de un conjunto de instrucciones puede, en algunos casos, dar como resultado la salida de datos. La ejecución también puede implicar el almacenamiento de datos o variables en la memoria 334.

Las disposiciones descritas usan variables de entrada 354, que se almacenan en la memoria 334 en las correspondientes posiciones de memoria 355-358. Las disposiciones producen variables de salida 361, que se almacenan en la memoria 334 en las correspondientes posiciones de memoria 362-365. Las variables intermedias pueden almacenarse en las ubicaciones de memoria 359, 360, 366 y 367.

La sección de registro 344-346, la unidad aritmética lógica (ALU) 340 y la unidad de control 339 del procesador 305 trabajan juntas para realizar secuencias de micro-operaciones necesarias para realizar ciclos de "recuperación, decodificación y ejecución" para cada instrucción en el conjunto de instrucciones que compone el programa 333. Cada ciclo de recuperación, decodificación y ejecución comprende:

(a) . una operación de búsqueda, que recupera o lee una instrucción 331 desde una ubicación de memoria 328;

(b) . una operación de decodificación en la que la unidad de control 339 determina qué instrucción se ha obtenido; y

(c) . una operación de ejecución en la que la unidad de control 339 y/o la ALU 340 ejecutan la instrucción. A partir de entonces, se puede ejecutar un ciclo adicional de búsqueda, decodificación y ejecución para la siguiente instrucción. De manera similar, se puede realizar un ciclo de almacenamiento mediante el cual la unidad de control 339 almacena o escribe un valor en una ubicación de memoria 332.

Cada etapa o subproceso en los procesos de la Figura 2 está asociado con uno o más segmentos del programa 333, y es realizado por la sección de registro 344-347, la ALU 340 y la unidad de control 339 en el procesador 305 trabajando juntos para realizar los ciclos de búsqueda, decodificación y ejecución para cada instrucción en el conjunto de instrucciones para los segmentos anotados del programa 333.

El método de la invención puede implementarse alternativamente en hardware dedicado tal como uno o más circuitos integrados que realizan las funciones o sub-funciones del método. Tal hardware dedicado puede incluir procesadores gráficos, procesadores de señales digitales, matrices de puertas programables en campo (FPGA) o uno o más microprocesadores y memorias asociadas.

En el contexto de esta especificación, la palabra "que comprende" significa "que incluye, pero no necesariamente únicamente" o "que tiene" o "que incluye", y no "que consiste únicamente en". Las variaciones de la palabra "que comprende", tales como "comprender" y "comprende" tienen significados variados correspondientemente.

Apéndice A

Representación de pseudocódigo del software para realizar el método de la Figura 2

• Calibrar espectros de rayos gamma de referencia

• Redistribuir espectros de rayos gamma calibrados

• Procesar previamente espectros de rayos gamma redistribuidos

• Preparar una biblioteca de datos previamente procesados que consista en los espectros de rayos gamma de referencia previamente procesados, opcionalmente junto con datos complementarios, en forma de matriz • Realizar análisis de componentes principales en la matriz de correlación de la biblioteca de datos previamente procesados, para generar los componentes principales

• Almacenar los componentes principales en la memoria

• Calibrar el espectro objetivo de rayos gamma

• Redistribuir el espectro objetivo calibrado

• Procesar previamente el espectro objetivo redistribuido y, opcionalmente, complementarlo con datos adicionales del mismo tipo usado para la biblioteca de datos

• Proyectar la biblioteca de datos previamente procesados y el espectro objetivo previamente procesado en un espacio multidimensional definido por los componentes principales obtenidos por el análisis de componentes principales

• Determinar la distancia característica entre los grupos de la biblioteca de datos previamente procesados y el espectro objetivo previamente procesado en el espacio multidimensional

• Comparar la distancia característica con la distancia umbral

• Generar señal de salida

Claims

REIVINDICACIONES

Un método para determinar la presencia o ausencia de materiales radiactivos anómalos en un objetivo en una zona de detección, dicho método que comprende:

(i) obtener un espectro objetivo de rayos gamma del objetivo;

(ii) preparar, a partir del espectro objetivo de rayos gamma, un conjunto de datos objetivo que comprende una pluralidad de valores de intensidad, cada valor de intensidad que se asocia con un canal de energía que representa una energía de rayos gamma o intervalo de energías de rayos gamma en el espectro objetivo de rayos gamma;

(iii) procesar previamente el conjunto de datos objetivo normalizando con respecto al valor de intensidad más alto en todos los canales de energía;

(iv) realizar análisis de componentes principales (PCA) en una matriz de correlación de una biblioteca de datos previamente procesados para generar componentes principales para un espacio de componentes principales, en donde:

a. la biblioteca de datos comprende conjuntos de datos que comprenden cada uno una pluralidad de valores de intensidad, cada uno de los cuales está asociado con un canal de energía que representa una energía de rayos gamma o un intervalo de energías de rayos gamma en un espectro de rayos gamma de referencia de un material radiactivo natural;

b. la biblioteca de datos se procesa previamente normalizando cada conjunto de datos con respecto al valor de intensidad más alto en todos los canales de energía del conjunto de datos; (v) proyectar el conjunto de datos objetivo previamente procesados y la biblioteca de datos previamente procesados en el espacio de componentes principales;

(vi) determinar una distancia de Mahalanobis y una distancia de Bregman entre el conjunto de datos objetivo previamente procesado proyectado y uno o más grupos de la biblioteca de datos procesada previamente proyectada en el espacio de componentes principales; y

(vii) comparar dicha una de la distancia de Mahalanobis y Bregman con una distancia de umbral predeterminada para determinar si un material radiactivo anómalo está presente en el objetivo, por lo cual, ya sea:

si dicha una de la distancia de Mahalanobis y Bregman es mayor o igual que la distancia de umbral, se genera una señal en respuesta a la presencia del material radiactivo anómalo en el objetivo; o si dicha una de la distancia de Mahalanobis y Bregman es menor que la distancia de umbral, se genera una señal en respuesta a la ausencia del material radiactivo anómalo en el objetivo

el método que se caracteriza porque la etapa de realizar el Análisis de Componentes Principales usa una matriz de correlación de la biblioteca de datos previamente procesados; en donde el conjunto de datos del objetivo y la biblioteca de datos comprenden datos complementarios no derivados de un espectro de rayos gamma, en donde los datos complementarios comprenden al menos uno de: temperatura del objetivo, producción de calor del objetivo, variación en el tiempo del objetivo a medida que pasa a través de la zona de detección, origen geográfico del objetivo, proveedor del objetivo, recuento bruto y manifiesto.

El método de acuerdo con la reivindicación 1, que comprende además las etapas de:

aceptar la señal cuando un material radiactivo anómalo está presente en el objetivo para generar una respuesta física a la presencia del material radiactivo anómalo; o para

aceptar la señal cuando un material radiactivo anómalo está ausente en el objetivo para generar una respuesta física a la ausencia del material radiactivo anómalo.

El método de acuerdo con la reivindicación 1 o la reivindicación 2, que comprende adicionalmente la etapa de redistribuir el conjunto de datos objetivo antes de la etapa de procesar previamente el conjunto de datos objetivo.

El método de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 3, en donde la biblioteca de datos previamente procesados se obtiene mediante un proceso que comprende:

iv-a) preparar un conjunto de datos de referencia de cada uno de los espectros de rayos gamma de referencia, cada conjunto de datos de referencia que comprende una pluralidad de valores de intensidad, cada valor de intensidad que se asocia con un canal de energía que representa una energía de rayos gamma o un intervalo de energías de rayos gamma en dicho espectro de rayos gamma de referencia; y iv-b) procesar previamente cada conjunto de datos de referencia para obtener la biblioteca de datos previamente procesados.

5. El método de acuerdo con la reivindicación 4, que comprende adicionalmente la etapa de redistribuir cada conjunto de datos de referencia antes de la etapa de procesar previamente los conjuntos de datos objetivo. 6. El método de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 5, en donde la etapa (i) comprende adquirir el espectro objetivo de rayos gamma cuando el objetivo pasa a través de la zona de detección.

7. El método de acuerdo con la reivindicación 6, en donde la etapa (i) se realiza sin que el objetivo se detenga en la zona de detección.

8. El método de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 7, en donde el espectro objetivo de rayos gamma se adquiere por medio de un sistema de monitorización de radiación gamma portátil o fijo.

9. Un aparato para determinar la presencia o ausencia de materiales radiactivos anómalos en un objetivo (20) en una zona de detección (30), dicho aparato que comprende:

• un detector (10) para obtener un espectro objetivo de rayos gamma del objetivo (20),

• una memoria (70) para almacenar el espectro objetivo de rayos gamma y una biblioteca de datos previamente procesados,

• un procesador (90) acoplado a la memoria (70) para preparar, a partir del espectro objetivo de rayos gamma, un conjunto de datos objetivo que comprende una pluralidad de valores de intensidad, cada valor de intensidad que se asocia con un canal de energía que representa una energía de rayos gamma o intervalo de energías de rayos gamma en el espectro objetivo de rayos gamma; procesar previamente el conjunto de datos objetivo normalizando con respecto al valor de intensidad más alto en todos los canales de energía; realizar análisis de componentes principales (PCA) en una matriz de correlación de una biblioteca de datos previamente procesados para generar componentes principales para un espacio de componentes principales, en donde la biblioteca de datos comprende conjuntos de datos que comprenden cada uno una pluralidad de valores de intensidad, cada valor de intensidad que se asocia con un canal de energía que representa una energía de rayos gamma o un intervalo de energías de rayos gamma en un espectro de rayos gamma de referencia de un material radiactivo natural y la biblioteca de datos se procesa previamente al normalizar cada conjunto de datos con respecto al valor de intensidad más alto en todos los canales de energía del conjunto de datos; proyectar el conjunto de datos objetivo previamente procesados y la biblioteca de datos previamente procesados en el espacio de componentes principales; determinar una de una distancia de Mahalanobis y Bregman entre el conjunto de datos objetivo previamente procesado proyectado y uno o más grupos de la biblioteca de datos procesada previamente proyectada en el espacio de componentes principales; y comparar dicha una de la distancia de Mahalanobis y la distancia de Bregman con una distancia umbral predeterminada para determinar si un material radiactivo anómalo está presente en el objetivo, por lo que (a) si dicha una de la distancia de Mahalanobis y la distancia de Bregman es mayor o igual que la distancia de umbral, se genera una señal en respuesta a la presencia del material radiactivo anómalo en el objetivo o (b) si dicha una de la distancia de Mahalanobis y la distancia de Bregman es menor que la distancia de umbral se genera una señal en respuesta a la ausencia del material radiactivo anómalo en el objetivo; en donde el conjunto de datos objetivo y la biblioteca de datos comprenden ambos datos suplementarios no derivados de un espectro de rayos gamma, caracterizado porque el procesador que realiza el análisis de componentes principales usa una matriz de correlación de la biblioteca de datos previamente procesados; en donde los datos suplementarios comprenden al menos uno de: temperatura del objetivo, producción de calor del objetivo, variación en el tiempo del objetivo a medida que pasa por la zona de detección, origen geográfico del objetivo, proveedor del objetivo, recuento bruto y manifiesto.

10. El aparato de acuerdo con la reivindicación 9, que comprende, además:

un dispositivo de salida (100) para:

(a) . aceptar la señal cuando un material radiactivo anómalo está presente en el objetivo para generar una respuesta física a la presencia del material radiactivo anómalo; o para

(b) . aceptar la señal cuando un material radiactivo anómalo está ausente en el objetivo para generar una respuesta física a la ausencia del material radiactivo anómalo.

11. El aparato de acuerdo con la reivindicación 9 o 10, en donde el procesador (90) es capaz de procesar los espectros de rayos gamma de referencia para formar la biblioteca de datos previamente procesados a partir de los espectros de referencia previamente procesados.