JP2014041147A - スクリーニング方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】貨物等に含まれる爆発物のスクリーニング方法および装置を提供する。
【解決手段】励起放射により対象物をスクリーニングするよう照射するステップと、対象物の近傍に配置した放射検出器からの出力データ検出を収集するステップと、出力データ検出において個別信号を分解する分解ステップであって、(i)データ内に存在する信号の信号形状（またはインパルス応答）を決定するステップ、(ii)信号の一つ以上のパラメータを推定するパラメータ推定を行い、一つ以上のパラメータは少なくとも信号の瞬間的位置を含むものとしたステップ、(iii)信号形状およびパラメータ推定から各前記信号のエネルギーを決定するステップ、によって分解を行う、該分解ステップと、を備え、これによりスクリーニング時間を短縮し、ドウェル時間（すなわち放射および／またはデータ収集時間）を短縮し、分解能は改善するおよび／またはスループットを増加する。
【選択図】図１

Description

本件出願は、２００８年３月３１日出願の米国特許出願第６１／０４１１６３号および２００８年１２月１８日出願の第６１／１３８８７９号に基づき、その出願日の優先権を主張して、その内容を全体的に参照することにより本明細書に組み込まれるものとする。

本発明は概して、スクリーニング方法および装置に関して、特に（排他的な適用例ではないが）、貨物および他の物品、車両および船舶、爆発物および不審物を監視するために用いる。

主にセキュリティ上の理由で貨物および荷物を検閲するためのスクリーニング技術の数は、近年増加している。一つの最近提案された技術が、例えば特許文献１（欧州特許第１５７９２０２号）に開示されており、この技術は、Ｄ−ＴまたはＤ−Ｄ反応によって生ずるほぼ単一エネルギーの高速中性子を生成する密封管または同様の発生器と、対象物を貫通するＸ線またはガンマ線源と、ファン形状の放射ビームを放出するスロットから離れた中性子およびガンマ線源を囲む平行化（コリメート）ブロックと、検出器アレイとを備える。

欧州特許第１５７９２０２号明細書

一つの既存システムは、パルス状中性子の要素解析検出器を使用し、１０分程度のデータ収集時間の後に、試料または対象物が、例えば爆発物を備えているまたは含んでいるか否かなどのスクリーニングを可能とする。少数の物品をスクリーニングすることには容認できるが、大量の貨物に対しては高額となる。

このような技術はトラックを検査するために使用することができ、そのような場合、トラックを駐車させるスクリーニング橋門の形式とする。Port Technology International（Maritime Information Services Ltdにより出版）は、２００６年９月に貨物スクリーニング費用便益分析について発表しており、固定場所のスクリーニングステーションが１時間当たり２０コンテナで運用すると仮定すれ場合、スクリーニングコストに関連する設備は、１コンテナあたりに２３．４９ＵＳドルであった。

したがって、本発明の第１の態様によれば、スクリーニング方法を提供し、この方法は、
励起放射によりスクリーニング対象物を照射するステップと、
対象物近傍に配置した放射検出器からの出力データ検出を収集するステップと、
出力データ検出において個別信号を分解する分解ステップであって、(i)前記データ内に存在する信号の信号形状（またはインパルス応答性）を決定するステップ、(ii)前記信号の少なくとも信号位置を含む一つ以上のパラメータの推定を行うステップ、および(iii)少なくとも前記信号形状および前記パラメータ推定から各前記信号のエネルギーを決定するステップにより分解する、該分解ステップと、
を備え、
これによりスクリーニング時間を短縮し、ドウェル時間（すなわち放射および／またはデータ収集時間）を短縮し、分解能は改善するおよび／またはスループットは増加する。

したがって、本発明方法は、できるだけ多くのデータを特徴付けしようとするが、しかしいくつかのデータ（以下、本明細書で「破損データ」と称する）は十分に特徴付けできないことを理解すべきであり、以下に記載する。用語「信号」は本明細書中「パルス」と置き換え可能であり、個々の信号の集合を含む出力信号全体よりもむしろ個別の検出事象に対する出力を意味すると理解されたい。信号の瞬間的位置（またはタイミング）は、様々な方法で測定または表現することができ、例えば信号の最大値または信号の先導端縁（前エッジ）の時刻（または時間軸上の位置）による。一般的に、これを到着時間または検出時間として記述する。

用語「検出データ」は検出器から発生したデータであり、検出器内部または外部の関連するまたは他の電子機器により連続的に処理されるデータでもあると理解されたい。

本発明方法は、推定パラメータからデータモデルを構築するステップと、検出出力データとモデルとの間における比較に基づく推定パラメータの正確性を決定するステップとを有する。

特定実施形態において、個別信号を分解するステップは、
デジタル時系列形式の検出器出力データとして検出出力データを得るステップと、
デジタル時系列に基づき、少なくとも信号形状、信号の瞬間的位置（時刻）、信号振幅の関数としての数学モデルを形成するステップと
を備え、
各信号のエネルギーを決定するステップは、前記数学モデルに基づく信号の放射事象を示す振幅を決定するステップを備える。

信号形状（またはインパルス応答性）を、信号形状のデータまたはインパルス応答から得るために一つ以上の信号事象検出に対する検出器のタイムドメイン応答を測定するステップを含むキャリブレーション処理により決定する。この信号形状の関数形式は、適切な関数、例えば多項関数、指数関数またはスプライン関数をデータに内挿する（またはデータにフィットさせる）ことにより得ることができる。つぎに、フィルタ（例えば、逆フィルタ）を、この検出器信号形状から構築する。信号パラメータの初期推定は、フィルタを有する検出器から出力データの畳み込み（コンボリューション）により行う。特定の関心のある（注目する）信号パラメータは、信号の個数および各信号の瞬間的位置（または到着時間）を含む。

つぎに、特定の関心のある（注目する）信号パラメータをさらに洗練する。第１に、信号の個数および到着時間の推定を、ピーク検出器および閾値を使用して洗練する。第２に、信号の個数および到着時間の知識を、検出インパルス応答性（およびその後の信号形状）は、信号のエネルギーパラメータの解を得ることを可能にする。

パラメータ推定の精度は、検出器データストリーム（信号パラメータおよび検出器のインパルス応答性の知識から構築した）のモデル（実質的に推定）と実際の検出器出力とを比較することにより決定または「検証」することができる。この検証プロセスは、いくつかのパラメータは不十分な精度であることを決定し、これらパラメータを廃棄する。この方法を用いる分光分析において、十分に正確とみなせるエネルギーパラメータを、ヒストグラムとして表示することができる。

本発明方法は、信号形状（すなわち信号を発生するために用いる検出器のインパルス応答性）に基づいて信号パラメータの推定を実施するステップを有する。本発明方法は、信号形状のデータに基づくモデルを得るための一つ以上の信号検出に対する、検出器の応答測定を有するキャリブレーション処理により、信号形状を決定するステップを有する。特に、本発明方法は、予期した信号形状を発生する関数を有するデータを内挿することにより、モデルの関数形状を得るステップを有する。関数は、多項関数、指数関数またはスプライン関数とする。

本発明方法は、放射検出器により生成する個別信号の所定形状に基づくフィルタを設計するステップを有する。フィルタは、例えば、照合フィルタまたは逆フィルタ形式とする。

ある実施形態では、本発明方法は、検出器出力の畳み込み（コンボリューション）、および信号パラメータの初期推定を行うフィルタを用いるステップを有する。本発明方法は、信号パラメータの推定を洗練するステップを有する。本発明方法は、ピーク検出処理を有する信号個数の推定を洗練するステップを有する。本発明方法は、ピーク検出処理の用途により信号時間の推定を行うステップまたは洗練するステップを有する。本発明方法は、線形方程式系の解を得る、反転行列式または反復技術により信号エネルギーの推定を洗練するステップを有する。

本発明の実施形態において、本発明方法は、検出器のインパルス応答性と組み合わせて信号パラメータを用いて検出器出力モデルを生成するステップを有する。本発明方法は、例えば、実際の検出器出力データを検出器出力モデルと比較することにより、データとモデルとの差に関する最小２乗法またはいくつかの他の手法を使用して、エラー検出を実行するステップを有する。

本発明方法は、十分に正確でない推定とみなせるパラメータを廃棄するステップを有する。

ある実施形態において、本発明方法は、ヒストグラムにおける全ての十分に正確なエネルギーパラメータを表示するステップを有する。

データは異なる形状の信号を有する。この場合、本発明方法は、各信号のあり得る信号形状を決定するステップを有する。

ある実施形態において、本発明方法は、複数の信号形状における順次の信号形状に容認可能に一致する信号データから徐々に減算するステップと、任意な複数の信号形状を容認可能に一致しない信号を拒否するステップとを有する。

本発明方法は、ガンマ線の前記放射能検出器上における入射流束が、７５ｋＨｚ以上であることを特徴とする。

本発明方法は、ガンマ線の前記放射能検出器上における入射流束が、８０ｋＨｚ以上であることを特徴とする。

本発明方法は、データスループットが、５０ｋＨｚの入力計数率で９０％以上であることを特徴とする。

本発明方法は、データスループットが、２５〜２５０ｋＨｚの範囲の入力計数率で９０％以上であることを特徴とする。

本発明方法は、データスループットが、２５ｋＨｚの入力計数率で９５％以上であることを特徴とする。

本発明方法は、データスループットが、２５〜１００ｋＨｚの入力計数率で９５％以上であることを特徴とする。

本発明方法は、データスループットが、２５０ｋＨｚの入力計数率で８０％以上であることを特徴とする。

本発明方法は、データスループットが、２５０ｋＨｚ〜２５００ｋＨｚの入力計数率で５０％以上であることを特徴とする。

本発明の第２の態様において、本発明はスクリーニング装置を提供し、該装置は、
スクリーンすべき対象物に対して照射する放射源と、
対象物が発生する放射を検出し、また放射に応答する検出器データを出力する放射検出器と、
デジタル形式の検出器データを受信するプロセッサであって、データ内に存在する各信号の信号形状を決定するステップ、信号の一つ以上のパラメータに関するパラメータ推定を行い、少なくとも信号形状およびパラメータ推定から各信号形状のエネルギーを決定し、前記一つ以上のパラメータは少なくとも信号の瞬間的位置を含むものとしたエネルギー決定ステップを行うようプログラムした、該プロセッサと
を備え、
これによりスクリーニング時間を短縮し、ドウェル時間を短縮し、分解能は改善するおよび／またはスループットを増加する。

プロセッサは、デジタル時系列形式の検出器出力データを得るステップと、デジタル時系列に基づき、信号の瞬間的位置、および信号振幅の関数としての数学モデルを形成するステップとを行うようプログラムし、各信号のエネルギーを決定するステップは、数学モデルに基づいて信号の放射事象を示す振幅を決定するステップを備える。

放射源および放射検出器を互いに隣接配置し、これにより放射能検出器は、対象物からの反射または後方散乱放射を検出するようにする。

ある実施形態では、放射源および放射検出器を離して配置する、または分離可能に構成し、これにより、放射検出器は、対象物からの透過または前方散乱放射を検出するようにする。

ある実施形態において、装置は貨物スクリーング装置として構成する。別の実施形態において、装置は爆発物検出装置として構成する。別の実施形態において、装置は、貨物スクリーニング装置またはスクリーニング橋門（ポータル）として構成する。

本発明装置は、ガンマ線の前記放射能検出器上の入射流束は、７５ｋＨｚ以上であることを特徴とする。

本発明装置は、データスループットが、５０ｋＨｚの入力計数率で９０％以上であることを特徴とする。

本発明装置は、データスループットが、２５〜２５０ｋＨｚの範囲の入力計数率で９０％以上であることを特徴とする。

本発明装置は、データスループットが、２５ｋＨｚの入力計数率で９５％以上であることを特徴とする。

本発明装置は、データスループットが、２５〜１００ｋＨｚの入力計数率で９５％以上であることを特徴とする。

本発明装置は、データスループットが、２５０ｋＨｚの入力計数率で８０％以上であることを特徴とする。

本発明装置は、データスループットが、２５０ｋＨｚ〜２５００ｋＨｚの入力計数率で５０％以上であることを特徴とする。

第３の態様において、本発明は対象物内の化学的要素をスクリーニングする方法を提供し、該方法は、
スクリーニング装置の放射検出器から検出器出力データを収集するステップと、
検出器出力データにおける個別信号を分解する分解ステップであって、(i)前記データに存在する信号の信号形状を決定するステップ、(ii)前記信号の一つ以上のパラメータを推定し、前記一つ以上のパラメータは少なくとも信号の瞬間的位置を含むものとした、パラメータ推定ステップ、(iii)少なくとも前記信号形状および前記パラメータ推定から各前記信号のエネルギーを決定するステップによって前記分解を行う、該分解ステップと、
対象物または複数対象物における前記化学的要素の存在から生ずる少なくとも信号の形状、パラメータ、信号形状のエネルギーから前記化学的要素の量を決定するステップと、
を備え、
これにより、スクリーニング時間を短縮し、ドウェル時間を短縮し、分解能を改善するおよび／またはスループットを増加する。

個別信号を分解するステップは、
デジタル時系列形式のデジタル化検出器出力データとして前記検出器出力データを得るステップと、
デジタル時系列に基づき、少なくとも信号形状、信号の瞬間的位置（時刻）、および信号振幅の関数として数学モデルを形成するステップと、
を備え、
前記各信号のエネルギーを決定するステップは、前記数学モデルに基づいて前記信号の放射事象を示す振幅を決定するステップを備える。

本発明の第４の態様において、本発明はスクリーニング方法を提供し、該方法は、
励起放射によりスクリーニングするよう対象物を照射するステップと、
対象物近傍に配置した放射検出器から検出器出力データを収集するステップと、
検出器出力データ内の個別信号を分解する分解ステップであって、(i)デジタル列として検出器出力データを得るまたは表現するステップ、(ii)データ内に存在する信号の信号形状を得るまたは決定するステップ、(iii)数学的変換により信号形状を変換することによって変換した信号形状を形成するステップ、(iv)数学的変換によりデジタル列を変換することによって、変換した信号を有する変換したデジタル系列を形成するステップ、(v)少なくとも変換した列および変換した信号形状の関数を評価し、これにより、関数出力を得るステップ、(vi)モデルにより関数出力をモデル化するステップ、(vii)モデルに基づく関数出力の少なくとも一つのパラメータを決定するステップ、(viii)関数出力の少なくとも一つの決定したパラメータから信号のパラメータを決定するステップにより、前記分解を行う、該分解ステップと、
を備え、これにより、スクリーニング時間を短縮し、ドウェル時間を短縮し、分解能を改善するおよび／またはスループットは増加する。

本発明の第５の態様において、本発明はスクリーニング装置を提供し、該スクリーニング装置は、
スクリーンすべき対象物を照射する放射源と、
対象物が発生する放射を検出し、放射に応答する検出器データを出力する放射検出器と、
デジタル系列として検出器データを受信するプロセッサであって、(i)デジタル系列として検出器出力データを得るまたは表現するステップ、(ii)データ内に存在する信号の信号形状を得るまたは決定するステップ、(iii)数学的変換による信号形状を変換することによって変換した信号形状を形成するステップ、(iv)数学的変換によりデジタル系列を変換することによって、変換した信号を有する変換した系列を形成するステップ、(v)少なくとも変換した系列および変換した信号形状の関数を評価することにより関数出力を得るステップ、(vi)モデルにより関数出力をモデル化するステップ、(vii)モデルに基づく関数出力の少なくとも一つのパラメータを決定するステップ、(viii)関数出力の少なくとも一つの決定したパラメータから信号のパラメータを決定するステップを行うようにプログラムした、該プロセッサと、
を備え、
これにより、スクリーニング時間を短縮し、ドウェル時間を短縮し、分解能を改善するおよび／またはスループットは増加する。

本発明の第６の態様において、本発明は対象物または複数の対象物内の化学的要素をスクリーニングする方法を提供し、該方法は、
スクリーニング装置の放射検出器から検出器出力データを収集するステップと、
検出器出力データにおける個別信号を分解する分解ステップであって、(i)デジタル系列として検出器出力データを得るまたは表現するステップ、(ii)データ内に存在する信号の信号形状を得るまたは決定するステップ、(iii)数学的変換による信号形状を変換することによって変換した信号形状を形成するステップ、(iv)数学的変換によりデジタル系列を変換することによって、変換した信号を有する変換した系列を形成するステップ、(v)少なくとも変換した系列および変換した信号形状の関数を評価し、これにより関数出力を得るステップ、(vi)モデルにより関数出力をモデル化するステップ、(vii)モデルに基づく関数出力の少なくとも一つのパラメータを決定するステップ、(viii)関数出力の少なくとも一つの決定したパラメータから信号のパラメータを決定するステップにより、前記分解を行う、該分解ステップと、
対象物または複数の対象における前記化学的要素の存在から生ずる、少なくとも信号形状、パラメータ、信号形状のエネルギーから化学的要素の量を決定するステップと、
を備えて、
これにより、スクリーニング時間を短縮し、ドウェル時間を短縮し、分解能を改善するおよび／またはスループットを増加する。

本発明の各態様の様々な随意的な特徴は、本発明の任意な他の態様に適切かつ望ましい部分に使用できることに留意されたい。

本発明をより明確に理解するため、好適な実施形態を、単なる例示として添付図面につき以下に説明する。

本発明の一実施形態による爆発物検出装置の概略図である。 図１に示す装置のシンチレーションガンマ線検出器を説明図である。 （ａ），（ｂ），（ｃ）は、それぞれパルス集積を示すグラフである。 図１の装置に実装する信号処理方法が使用する放射検出の数学的モデルを示すブロック図である。 図１の装置に実装する信号処理方法が使用する放射検出の数学モデルを詳述するブロック図である。 図１に示すデータキャプチャモジュールの関数要素の概略的ブロック図である。 （ａ），（ｂ），（ｃ）は、それぞれ１０００μｓ、１００μｓおよび１０μｓの各時間範囲にわたり、図２に示す検出器の出力から直接収集した未処理のデジタルデータをプロットしたグラフである。 本発明の実施形態による、分光データを解析するための図１の装置が使用するパルス累積復元信号処理方法の概略的な説明図である。 本発明の実施形態による、分光データを解析するための図１の装置が実装するパルス累積復元信号処理方法の概略的なフローチャートである。 （ａ），（ｂ），（ｃ）は、それぞれ図９に示す信号処理方法の異なる段階における結果をプロットしたグラフである。 図９に示す方法で処理する、様々な入力計数率における１３７Ｃｓ源のガンマ線スペクトルをプロットしたグラフである。 デジタル核パルス発生器により生成したシミュレーションデータセットを用いて準備した図９の信号処理方法のコンピュータシミュレーション結果をプロットしたグラフである。 計数率の範囲にわたりガンマ線源に対する図１２のシミュレーション性能をプロットしたグラフである。 （ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）は、それぞれ７６ｍｍ×７６ｍｍのＮａｌ（ＴＩ）のガンマ線検出器の出力に対して、図９の信号処理方法を適用した結果を示すグラフである。 （ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）は、それぞれＨＰＧｅ検出器により収集したデータに対して図９の信号処理方法を適用した結果を示すグラフである。 （ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）は、それぞれキセノンガス比例検出器により収集したデータに対して図９の信号処理方法を適用した結果を示すグラフである。 ＳＡＩＣ（商標名）ＰＥＬＡＮの形式とした検出器を備える、図１に示す実施形態による検出装置からのデジタル出力を部分的に示すグラフである。 データ処理の異なる段階をプロットしたグラフであり、(i)図１の装置のＡＦＥからの出力と、(ii)図１に示す装置のパルス位置特定段階の出力と、(iii)図１に示す装置のパルス識別段階の出力と、(iv)図１に示す装置の検証段階の出力と、をプロットする。 図１の装置により、中性子源がオンおよびオフ状態の両方のときに収集した、複合ガンマ線スペクトルのグラフである。 図１の装置により、中性子源がオンおよびオフ状態の両方のときに収集した、複合ガンマ線スペクトルのグラフである。 図１の装置により、中性子源がオンおよびオフ状態の両方のときに収集した、複合ガンマ線スペクトルのグラフである。 図１の装置により、中性子パルス照射中に収集したスペクトルである。 図１の装置により、中性子パルス照射中に収集したスペクトルである。 図１の装置により、中性子パルス照射中に収集したスペクトルである。 図１の装置により、中性子パルス照射中に収集したスペクトルである。 データ処理の異なる段階をプロットしたグラフであり、(i)例Ｆ中に図１に示す装置の検出器から受信した入力データストリームと、(ii)パルス位置特定出力と、(iii)パルス識別出力と、(iv)検証エラー信号と、をプロットする。 本発明の他の実施形態による貨物スクリーニング装置を、スクリーニングすべき積荷を運ぶトラックとともに示す概略図である。 本発明の別の実施形態による小荷物スクリーニングシステムを、スーツケースの形式としたスクリーニングすべき物品とともに示す概略図である。 （ａ），（ｂ）は、それぞれ３μｓのデッド時間を仮定した図２８のスクリーニングシステムに対して計算した入力計数率と、本発明実施形態によるパルス累積復元信号処理方法の計算した性能の関数としての、パーセント表示スループットをプロットしたグラフである。 ３μｓのデッド時間を仮定した図２８のスクリーニングシステムにより計算した入力計数率と、本発明実施形態によるパルス集積回復のための信号処理方法の計算性能との関数としてのスループット計数率をプロットしたグラフである。 本発明の別の実施形態によるスクリーニングする貨物を運ぶトラックに対する、貨物スクリーニング装置の概略図である。 ３μｓのデッド時間を仮定した図３１のスクリーニングシステムにより計算した入力計数率と、本発明実施形態によるパルス累積復元信号処理方法の計算性能との関数としてのパーセント表示スループットをプロットしたグラフである。

図１は本発明の第１実施形態による爆発物検出装置１０を、スクリーニングすべき物品とともに示す概略図である。装置１０は、パルス中性子要素解析検出器１４を有し、当該検出器は、熱およびパルス中性子の両方を放出することができる中性子発生器と、ガンマ線エネルギースペクトル（このスペクトルから物品１２の化学的組成を決定することができる）を発生するＢＧＯシンチレーション検出器を備える。

装置１０は、さらに、パルス整形増幅器１６と、パルス処理モジュール１８と、データ記憶ラップトップコンピュータ２０、ならびにパルス中性子要素解析検出器１４の出力をパルス整形増幅器１６に接続する同軸ケーブル２２ａと、パルス整形増幅器１６の出力とパルス処理モジュール１８のアナログ・フロント・エンドを接続するデータケーブル２２ｂと、パルス処理モジュール１８をコンピュータ２０に接続するデータケーブル２２ｃとを備える。

パルス処理モジュール１８は信号処理ユニットを有し、当該ユニットは、２個の部分、すなわち１）検出器ユニットのアナログ出力に対応するデジタル出力を生成するアナログデジタルコンバータ、２）以下に説明する本発明によるデジタル信号処理（ＤＳＰ）ルーチンを実装する処理ユニットを備える。

装置１０は一般的に、装置１０で収集するガンマ線スペクトルによる物品１２の化学的組成を決定することにより、爆発物を検出するために使用する。装置１０の検査（以下に説明する）は、同程度のシステムで現在容認可能な計数率の２倍の未処理計数率を過大に高パルス累積することなく使用できることを示唆している。したがって、装置１０（または本発明による同程度の装置）をスクリーニング橋門（ポータル）に配備する場合、コンテナスクリーニングの処理量（スループット）は、次世代貨物スキャナの目標スキャン率と等しい、少なくとも４０コンテナ／時間に増加することが期待される。（上述の）ポート・テクノロジー・インターナショナル（Port Technology International）の分析は、コンテナスクリーニングのスループットを５０コンテナ／時間に増加することは、コンテナ当たりのコストを９．４０ＵＳドル減少させると推定できると結論付けており、すなわち現在の検出器、線源および他の装置と同等のもので、装置１０はかなりのコストを節減できると想定される。

もし次世代コンテナスクリーニングが、本発明なしで容易に４０コンテナ／時間を達成する場合、本発明によれば、そのような設備はコンテナスクリーニングのスループットを８０コンテナ／時間まで増加し、コンテナ当たりのコストをさらに削減可能であることが想定される。

図２は、検出器１４のＢＧＯシンチレーション検出器２４の概略図である。中性子源１４からの中性子により励起した物品１２の原子によってガンマ線を発生するとき、ガンマ線はＢＧＯシンチレーション検出器内を通過することができ、通過する場合、そのエネルギーは、ガンマ線からシンチレータ結晶内の電に転移する。紫外光子が発生する際に、電子はエネルギーを失い、結晶内部の電子を励起状態にする。紫外光子を発生する際に、電子は低エネルギー状態に減衰する。上述の紫外光子が、光電子増倍管３２の光子カソードへと光学的な窓を通過し、光電子増倍管３２のアノード４０に到達する前に光電子増倍管３８により光電子に変換され、順次増倍化される。さらなる増倍段階は、搭載の予増幅器４２により行う。このようにして、電気信号（その振幅は入射ガンマ線のエネルギーに比例する）が、検出器２４の検出器出力端子４４に生ずる。検出器２４は、さらに、光電子増倍管３２の側面４８に配置したミューメタル磁力シールド４６であって、結晶２８の一部の周りまで十分包囲して、光電子増倍管３２の前方に延在するシールドを有するものと理解されたい。

この種のシンチレーション検出器は高効率を有する、すなわち、入射ガンマ線を検出する確率が高い。しかし、それらは検出器応答時間も比較的長くなる。検出器応答時間は、検出器が入射ガンマ線を検出してから次の入射ガンマ線を正確に検出できる状態に戻るまでに必要な時間である。長い検出器応答時間を有する放射能検出器は、したがって、パルスが累積し易い傾向を持つ。すなわち、それぞれがガンマ線の入射に対応する完全に離散した個別パルスより構成されるのが理想的な出力は、個別のパルスがオーバーラップしてしまい、特徴付けが困難な波形となる。

図３ａ，３ｂおよび３ｃは、パルス累積の作用を示し、時間ｔに対するエネルギーＥ（ともに任意の単位）をプロットした信号またはパルスの例を示す。図３ａは。いわゆる‘尾端累積’を示し、使用したパルス条件の種類に基づいて、１個のパルス５１の尾端５０に、大きな正または負のバイアスを付与し、図示の例においては後続パルス５２の正の振幅を生ずる。２個のパルス間に時間差はあるが、Δｔはパルスが有効である全体時間インターバルと比較すると相当大きく、信号エンベロープまたは合成波形５４は第２パルス５２の到着時にゼロを大幅に上回る。

２個のパルス間に真の信号ゼロ状態が存在しないことは、パルス特性を損ね、第２パルスの振幅は第１パルスの尾端により誤って増幅されることになる。図３ｂは異なる形態のパルス累積を示し、‘ピーク累積’と称される。ここで２個のパルス５６，５８はほとんど時間差がなく到着し、すなわちパルス間の時間差Δｔは、パルスが有効な全時間と比較して小さい。結果の出力波形６０は、要素パルスのどちらかより振幅が大きい一つのパルスとして、より大きくまたは小さくなって表れる。検出器を通過するガンマ線束が激しい場合、検出器の応答時間内に複数のイベントが到着して複数の累積イベントにつながることがよく起こる。そのような場合を図３ｃに示す。複数信号またはパルス（６２として図示する）が、ランダムな時間差Δｔで到着するとき、合成波形６４を生成するよう累積され、要素信号のパラメータを抽出することは難しい。

この実施形態により累積するパルスに対処する方法の一要素は、信号またはパルスの所定パラメータの推定であり、これらパラメータは検出器データストリームにおけるすべてのガンマ線の個数、到着時間およびエネルギーである。これらパラメータを、この実施形態によれば、データストリームにおける信号を数学的にモデリングすることにより推定する。この実施形態で使用するモデルは、以下に記載するようにデータおよび装置に対する所定の仮定を含む。

図４は、放射検出プロセスのモデル化を示すブロック図である。放射ｇ（ｔ）７０は、測定プロセスｍ（ｔ）により表される検出器７２に入射し、結果として検出器から出力データｙ（ｔ）を得る。サンプリング処理部７６を追加することにより、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。

上記のモデルに、放射検出の物理的プロセスについてのいくつかの知識を加えることが可能である。図５は図４に示す検出プロセスのより詳細な数学モデルを示す。検出器への入力ｇ（ｆ）は、等式１により特徴付けることができ、式１において入力ｇ（ｔ）はΔ関数のようなランダム振幅（α）のインパルスの未知数（Ｎ）および到着時間（τ）で仮定される。このような入力の例を参照符号８０で示す。

放射能検出器は、検出器インパルス応答性ｄ（ｔ）（またはデータ内の信号の信号形状と等価である）と称される、入射放射に対する特別な応答性を有し、参照符号８２で示す。検出器インパルス応答性（すなわち信号形状）のデジタル化バージョンをｄ［ｎ］で示す。

検出器からの出力を参照符号８６示し、等式２により特徴付けられ、式２において、検出器出力ｙ（ｔ）は、所定信号形状ｄ（ｔ）である信号における未知の個数の合計であり、この信号形状は未知エネルギー（α）および未知到着時間（τ）を有する。ランダムノイズ源ω（ｔ）もまた考慮する。デジタル検出器データｘ［ｎ］８８を、アナログデジタル変換器７６により生成する。

アナログ―デジタル変換機７６の出力におけるデジタル化信号ｘ［ｎ］（データの時系列の構成要素である）を、参照符号８８で示し、次式により与えることができ、すなわち、

ここで、ｄ［ｎ］は信号形状のｄ（ｔ）のデジタル時間形式であり、Δｉはｉ番目の信号に対するサンプルの遅延であり、ω［ｎ］はノイズの離散時間形式である。デジタル化信号ｘ［ｎ］は、次式

として、行列式で記述することもできる。
ここでＡはＭ×Ｎ行列であり、その入力（エントリー）は以下のように与える。

さらに、Ｔはサンプルにおけるｄ［ｎ］の長さであり、Ｍはデジタル化信号ｘ［ｎ］におけるサンプルの全個数であり、αはＮ信号エネルギーのベクトルであり、ωは長さＭのノイズベクトルである。行列Ａは、さらに以下のように記述することもできる。

したがって、行列Ａの各列は信号形状の複数のバージョンを含む。個別列のそれぞれに対し、信号形状の開始点を信号の瞬間的位置により定義する。例えば、もしデータにおける信号が位置２，４０，７８，１２５で到着する場合、行列Ａの列１は第１行において「０」、第２行に信号形状の第１データポイント、第３行に信号形状の第２データポイント等を有する。第２番目の列は、信号形状が続く行３９まで「０」を有する。第３番目の列は行７７まで「０」を有し、第４番目の列は行１２４まで「０」を有し、次に信号形状を有する。したがって、行列Ａの大きさは、識別される信号の個数（これは列の個数である）により決定され、同時に行の個数は時系列におけるサンプル個数に対応する。

この実施形態の信号処理方法は、したがって、検出器出力における要素信号の個数（Ｎ）だけでなく各要素信号のエネルギー（α）および到着時間（τ）も含む検出器データにおける何らかの未知パラメータの正確な推定を得るよう尽力する。
信号処理方法
図６は、ＢＧＯシンチレーション検出器２４を有する図１に示すパルス処理モジュール１８の機能要素の概略的ブロック図であり、図１の装置が使用するパルス累積を復元する信号処理方法をより詳細に説明する。図６につき説明すると、ＢＧＯシンチレーション検出器２４を、アナログ・フロント・エンド（ＡＦＥ９４）を介して（パルス処理モジュール１８）のパルス処理ボード９２に接続する。ＡＦＥ９４の目的は、この実施形態において、１２ビット変換精度を有する１２５ＭＨｚでアナログデジタル変換を行うことにより、検出器１６が生成した信号をデジタル化することである。

図７ａ，７ｂおよび７ｃは、１０００μ秒、１００μ秒および１０μ秒のそれぞれの時間範囲にわたり、このようなデジタル化を行って得られた波形を示す。これら図面における様々なピークは、個々のガンマ線の検出に対応する。いくつかのピークは、１個のガンマ線のみの存在を示す離散したデジタル信号またはパルス１１０，１１２として表れる。他のピークは、２個のピーク１１６、または３もしくは４個のピーク１１４のいずれかの累積である。

ＡＦＥ９４により検出器１６の出力をデジタル化した後に、パルス累積を復元する信号処理方法を実装する。再度図６につき説明すると、ＡＦＥ９４が生成したデジタル信号を、パルス処理をする現場書き換え可能ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）９６内に通過する。パルス処理ＦＰＧＡ（９６）は、この実施形態のパルス処理方法を実装し、デジタル信号処理コプロセッサ９８を、随意的にパルス処理方法を使用して、パルス処理ＦＰＧＡ９６を支援する。パルス処理ＦＰＧＡ９６が必要とする変数、およびパルス処理方法の一時的ステップにおいて生成するデータを、随意的にメモリ１００に記憶する。信号処理を、制御プロセッサ１０４に関連して、信号処理の実装を変更するのに使用できるデータ／制御インタフェース１０２により制御する。信号処理方法からの出力データを、データ／制御インタフェース１０２を介してディスプレイ１０６に表示する。ディスプレイ１０６を、所要に応じて後処理およびシステム制御を行うのに使用できるコンピュータ内に設ける。

図８は、この実施形態の検出器時系列における放射信号の累積を復元する信号処理方法の概略的ブロック図である。デジタル化検出器信号（ＡＦＥ９４からの）は、本発明信号処理方法用の入力段１２０を形成する。オフラインシステムの特性評価段１２２を使用して、特定のデジタル化検出器信号に固有の検出器インパルス応答性を決定する。システム特性評価段１２２における特性データは、パルス位置特定段１２４で使用する。パルス位置特定段１２４は、リアルタイムで、デジタル化検出器信号における放射パルスの個数および瞬間的位置（または到着時間）を推定する。パルス識別段１２６において、デジタル化検出器信号と、検出器インパルス応答性と、パルス位置特定段１２４からの出力を用いて、信号またはパルスのエネルギーを決定する。検証段１２８は、デジタル化検出器信号１２０とパルス識別段１２６の出力とを比較する。この比較結果が、いずれのパルスパラメータも不正確に推定されていることを示す場合、それらパラメータを廃棄して、有効なデータのみを出力１３０とする。検証段１２８において発生するエラー信号もシステム特性評価段１２２で使用する。検出器インパルス応答性が経時的に変動するような環境において、例えばコンポーネントの経年劣化、温度変化または放射線束の増加などがある場合、システム特性評価段１２２は、オンラインで、エラー信号を使用して適応的に検出器インパルス応答性を更新する。検出器インパルス応答性のこのような更新は、任意の適切な適応的方法、例えばＳ．ハイキン氏（S.Haykin）による「適応的フィルタ理論（２００２年プレンティスホール社出版第４版）」に記載された最小２乗平均適応、正規化最小２乗平均適用、または帰納的最小２乗適用を用いて実行することができる。

図９は、この実施形態による信号処理方法のフローチャートである。ステップ１４０において、キャリブレーションを実行する。このステップは、データ正則化または調節ステップ１４２と、データ選択およびフィッティングステップ１４４と、最適フィルタ構築ステップ１４６とを含む。データ正則化ステップ１４２において、入射する低い放射線束で記録されたキャリブレーションデータ信号を、データファイルからロードし、これらキャリブレーションデータの完全（整合）性をチェックし、基本データにおけるいかなるバイアスをも除去する。データ選択およびフィッティングステップ１４４は、一つの放射事象の検出に対応するデータのみを選択するステップと、検出器インパルス応答性のデータ基本モデルを構築するステップとを含む。つぎに、このモデルの関数形式を、適切な関数、例えば多項関数、指数関数またはスプライン関数をデータにフィッティングさせることにより取得する。この結果として、検出器の特定インパルス応答性ｄ［ｎ］を得る。最適フィルタ構築ステップ１４６はこの検出器インパルス応答性を用いて、逆フィルタまたは照合フィルタなどの適切なフィルタを検出器に対して構築する。

ステップ１５０においてデータを取得するが、このデータは著しくパルス累積によって影響を受けている可能性がある。データは、ファイルあるいは検出器要素１６から直接の入力１５２とすることができる。

ステップ１６０において、信号処理ルーチンを適用して、時系列における信号の振幅およびタイミングパラメータを決定する。第１に、データに対して、基本データにおけるいかなるバイアスをも除去するために、正則化ステップ１６２を行う。次に、検出器データに、到着時間パラメータ（τ）およびパルス個数（Ｎ）の初期推定を得るために、ステップ１４６に由来するフィルタをコンボリュートする（畳み込む）。つぎに、時間パラメータおよびパルス個数の推定を、適切なピーク検出処理を用いて洗練化ステップ１６６を実行して、エネルギーパラメータ（α）を、τ、Ｎおよび検出器インパルス応答性ｄ［ｎ］（線形プログラミング、行列反転または畳み込み（コンボリューション）技術によって）決定する。最終的に、個数（Ｎ）、エネルギー（α）、時間（Δｔ）および検出器インパルス応答性ｄ［ｎ］から、検出器データストリーム（ｘ［ｎ］）の推定を作成するステップ１６８を実行する。

パラメータベクトル（α）を、線形プログラミング、または式４で定義される線型方程式のシステムにそのような等式のシステムを解くために用いる適切な方法を用いて解くことにより決定し、そのような方法の一つとしては、例えばＧ．Ｈ．ゴルブおよびＣ．Ｆ．ファン・ローン共著の［Matrix Computation, 2^nd Ed Johns Hopkins University Press, 1989］に記載されているものがある。

ステップ（１７０）において、上述した検証段（エラーチェックと称される）を実行し、この実施形態においては、検証は、１＜ｉ＜Ｎの各信号ｉ（Ｎはデータストリームにおける全信号個数である）に対応する１組のサンプルセットに対して順次に計算してエラー信号ｅ［ｎ］を決定するステップを含む。このエラー信号を、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のｘ^［ｎ］）との間における差の平方を決定するステップ１７２により計算する。ｅ［ｎ］は、したがって、ｘ［ｎ］とｘ^［ｎ］との差の平方であり、式６として与えられる。

もしｅ［ｎ］が所定閾値を越える場合、これらパラメータを拒否するステップ１７４を実行し、この状況は、信号パラメータが信号と容認可能に一致する（すなわち十分に正確である）対応信号モデルを生成しないことを示すからであり、関連する信号は、破損データを構築するとみなされ、さらなるスペクトル解析から除外する。閾値はデータに応じて変化することができ、モデル化するデータに対してどのくらい近似させるのが望ましいか、一般的にはしたがって、任意の特定用途において、閾値の検証および定義方法を選択して、用途要件を反映する。

このような閾値の一例としては、適切な係数、例えば０．０５で積算した信号エネルギーαｉがある。検証は、この例において、式７に従えばモデルがデータ構成信号ｉに容認可能に一致するとみなす。
ｅ［ｎ］＜０．０５αｉ (7)
検証は、任意の他の適切な方法でエラー信号および閾値を定義することにより実行する。例えば、エラー信号を、エラーの絶対値に設定する。閾値は、信号振幅の０．０５倍以外の倍数と定義することもできる。別の閾値は、多数のノイズおよび標準偏差を備える。

閾値を減少すること（例えば式７におけるαｉの係数を減少することによる）は、低いスループットでエネルギー分解を改善することができ、同時に、閾値を増加することは、減少したエネルギー分解でスループットを改善できる。

ステップ１８０において、十分なデータが存在するか否かを決定する。存在しないなら、ステップ１５０で処理を継続する。存在する場合、この方法はステップ１９０に進む。ステップ１９０において、ガンマ線エネルギースペクトルを生成する。ステップ１６６で決定したガンマ線エネルギーパラメータであって、ステップ１７４で十分に正確であるとみなされたパラメータを、ヒストグラム形式で表示するステップ１９２を実行する。これが、スペクトル解析を実行したガンマ線エネルギースペクトルである。
信号処理方法の実施結果
図１０ａ，１０ｂおよび１０ｃは、図８および９につき説明した、デジタル信号処理方法のいくつかの処理段階における結果をプロットしており、シンチレーションガンマ線検出器で収集したデジタル化データである。検出器データストリームを、１２５ＭＨｚおよび１２ｂｉｔ精度でアナログデジタル変換器によりデジタル化し、使用するガンマ線源は、６６１．７ｋｅＶで初期ガンマ線放射する１３７Ｃｓ源とした。

シンチレーション検出器は、検出器／放射相互干渉により発生した光を使用し、その入射した放射を検出および測定する。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有する構成とすることができる。有機シンチレータは、有機結晶シンチレータおよび液状有機体溶液の両方を有し、この場合、シンチレーション材料を溶解して液体シンチレータを形成し、次にこの液体シンチレータをプラスチック化してプラスチックシンチレータを形成する。無機シンチレータは、ＮａＩ（ＴＩ）、ＢＧＯ，ＣｓＩ（ＴＩ）およびその他の結晶シンチレータ、および光子スイッチ検出器を有する構成とする（２個以上の異種シンチレータの組み合わせを共通ＰＭＴに光学的に結合し、シンチレータにおける減衰時間の差を用いて放射／検出相互干渉が起こった場所を決定する。）。

この例において、検出器は、７６ｍｍ×７６ｍｍのＮａＩ（ＴＩ）ガンマ線シンチレーション検出器とした。図１０ａは、信号処理方法により処理する前におけるデジタル化検出器データ２００を、時間ｔ（μｓ）対エネルギーＥ（ｋｅＶ）としてプロットし、要素信号の瞬間的位置およびエネルギーに関してプロットした信号処理方法の結果（例えば参照符号２１０で示す）とともに示す。例えば、元のデジタル化検出器データ２００において１個のピーク２２０が約７５．８μｓの時点で現れるものは、それぞれ７５．３および７５．７μｓにおける２個の異なる信号２２２，２２４に分解された。

信号の決定された瞬間的位置、エネルギーおよび形状から、検出器データのモデルを生成できる。図１０ｂは合成データモデル２３０を、時間ｔ（μｓ）対エネルギーＥ（ｋｅＶ）としてプロットし、図１０ａに示したデジタル化検出器データストリーム２００の一部である。反転したエラープロット２４０は、検出器データ２００とデータモデル２３０の差の平方をプロットしており、モデル２３０におけるエラーを示す。エラー信号は、モデル２３０が検出器出力を正確に追従しているならば小さくなるが、検出器データのモデル２３０と検出器データ２００自体との間に不一致があれば大きくなる。このエラー信号２４０に基づいて、信号処理方法により推定した信号パラメータを容認するか拒否するか否かの決定を行う。

図１０ｃは、信号処理方法により生成したガンマ線エネルギースペクトル２５０を対数線形形式でプロットしている。容認されたエネルギーパラメータをヒストグラムとしてプロットし、ここで横軸は各ビンにおける各信号のエネルギーＥ（ｋｅＶ）であり、縦軸は、収集期間（本例において１ｓ）に検出して決定したエネルギーの個数Ｎを表す。

図１１は、ヨウ化ナトリウムＮａＩ（ＴＩ）ガンマ線検出器を用いて収集したガンマ線エネルギースペクトルの一例をプロットしたものである。図１１に示すガンマ線エネルギースペクトルは、ある計数率の範囲におけるパルス累積を復元する信号処理方法の性能を示す。実験データを、検出器のベース（モデル番号２００７）に接続した、７６ｍｍ×７６ｍｍのキャンベラ製のＮａＩ（ＴＩ）ガンマ線検出器（モデル番号８０２）を使用して収集し、予増幅器は使用しなかった。信号処理ハードウェアを、６５ＭＨｚおよび１４ビットのアナログデジタル変換器により検出器のベースにおけるダイノード出力に接続した。

ＮａＩ（ＴＩ）結晶を、平行化（コリメート）したガンマ線ビームにより照射して、検出器の中央部がガンマ線のほぼ平行なビームにより十分に照射されることを確実にし、ビーム直径は５０ｍｍとした。

０．３７ＧＢｑおよび３．７ＧＢｑの２個の１３７Ｃｓガンマ線源を、３個の較正したアルミニウム透過フィルタと組み合わせて使用し、検出器面におけるガンマ線束の範囲を確保した。検出器の線源に対する距離は、データ収集中、一定に維持した。

図１１につき説明すると、スペクトル２６０，２６２，２６４，２６６，２６８および２７０を、それぞれ５２９ｋＨｚ，２３０ｋＨｚ，１６７ｋＨｚ，１２４ｋＨｚ，６７ｋＨｚ，９ｋＨｚの計数率で収集した。予想通りに、装置で収集して本実施形態の方法により処理したデータは、計数率が増加するにつれて悪化した。ピークエネルギー（すなわち６６１．７ｋｅＶ）に対するパーセント表示をすると、ピークの最大値半分における全幅（ＦＷＭＨ）はそれぞれ、９．６％，７．３％、７．１％、６．９％、６．７％、６．７％であるとわかる。９ｋＨｚから２３０ｋＨｚまでの計数率に対して、６６１．７ｋｅＶにおける１３７Ｃｓガンマ線エネルギーピークの分解能は７．５％以下で維持される、すなわち、ＮａＩ（ＴＩ）検出器から２５倍以上の計数率の増加にもかかわらず、６６１．７ｋｅＶにおけるエネルギー分解能は０．５％未満だけしか減少しない。

本実施形態の信号処理方法の性能を、さらに図１２および１３に示す。これら二つの図面はコンピュータシミュレーションの結果として生成し、入力計数率を正確に制御し、したがって、入力計数率を極めて広範囲で考慮できる。図１２は、０．１〜２．５ＭＨｚの入力計数率に対する信号処理方法（すなわち正確に検出した入力計数率の部分における）スループットを対数−対数形式でプロットしている。理論上の限界（すなわちスループットと入力が等しい）を破線で示す。この図面により、広範囲の入力計数率にわたり、信号処理方法のスループットは、９０％以上を維持することを示す。

図１３は、図１２と比較可能であり対数−線形形式でプロットしているが、で０．０００５〜１０ＭＨｚの入力係数率についてのスループットのパーセント表示である。さらに、図１３は本実施形態の信号処理方法のエネルギー分解能およびピーク位置性能をプロットしている。１３７Ｃｓピークのエネンルギー分解能は、０〜２．５ＭＨｚにわたり１０％未満で降下し、ピーク位置はその範囲でほとんど変化しないことを示す。

図１４ａ，１４ｂ，１４ｃ，１４ｄは、さらに、７６ｍｍ×７６ｍｍのＮａＩ（ＴＩ）ガンマ線検出器の出力に対する本実施形態のパルス累積復元に、信号処理方法を適応した結果を示す。データの約１４μｓを使用して、これら図にプロットしたデータを生成する。図面は時間ｔ（μｓ）に対して任意の単位でエネルギーＥをプロットしている。

図１４ａはＡＦＥ９４をプロットしており、６５ＭＨｚのアナログデジタル変換率および１４ビットの分解能を用いて、検出器の経時的に変動する電圧出力をデジタルデータに変換する。図１４ｂは本発明方法を適用した結果をプロットしている。信号の瞬間的位置（垂線で示す）を、要素信号のエネルギー（×印で図示する）を有するように分解する。要素信号の瞬間的位置およびエネルギーを上記のように、信号形状と組み合わせて、ガンマ線検出器出力のモデルを決定するために用いて、結果として得られたモデルを図１４ｃにプロットする。

ガンマ線検出器のデジタル化出力をガンマ線検出器のモデルと比較して、ガンマ線検出器の特性決定するステップにおいて作成したエラー推定を導き出す。このエラー信号を図１４ｄにプロットする。次にこのエラー信号に基づいて、信号パラメータ推定を排除する閾値を決定することが可能であり、信号エネルギーの推定を容認または拒否するための決定を、振幅または信号ピークの近傍におけるエラーにより決定する。

図１５ａ，１５ｂ，１５ｃ，１５ｄは、半導体（または固体）検出器で収集したデータに対して、本実施形態のパルス累積を復元する信号処理方法を適用した結果を示す。このような検出器は、電子孔対を形成する半導体の結晶格子内における電子に対して入射する放射の相互作用を使用する。これら検出器の例としては、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、半導体ドリフト検出器（例えば、シリコンドリフト検出器）、カドミウムテルライド（ＣｄＴｅ）検出器およびＣＺＴ検出器がある。

したがって、図１の装置を使用し、検出器１６の代用としてキャンベラ・インダストリー（Canberra Industry）社製の高純度ゲルマニウム（ＨＰＧｅ）検出器の形式とした検出器ユニットと、中性子源および試料の代わりに５７Ｃｏガンマ線源（その２個の主要ガンマ線は１２２．１ｋｅＶおよび１３６．５ｋｅＶのエネルギーを有する）を使用する。ＨＰＧｅ検出器の出力を、予増幅器に、次にオーテック（Ortec）社製のパルス整形増幅器に供給する。データの約９２μｓの範囲を収集し、時間ｔ（μｓ）対任意単位のエネルギーＥをデータから生成して、図１５ａ，１５ｂ，１５ｃ，１５ｄにプロットする。図１５ａは、ＡＦＥ９４の出力をプロットする。検出器の経時的に変動する電圧出力を，６５ＭＨｚのアナログデジタル変換率の１４ビット分解能で、デジタルデータに変換する。図１５ｂは、本発明方法を適用した結果をプロットする。信号の瞬間的位置（垂線で示す）を分解して、要素信号のエネルギー（×印で図示する）を得る。瞬間的位置、要素信号のエネルギーおよび信号形状を使用して、処理したＨＰＧｅ検出器出力のモデルを決定し、このモデルを図１５ｃにプロットする。

図１５ｄはデジタル化したＨＰＧｅ検出器の処理出力と出力モデルの比較から得たエラー信号をプロットする。エラー信号を使用して、信号パラメータ推定を排除する閾値を決定することができる。

図１６ａ，１６ｂ，１６ｃ，１６ｄは、本発明実施形態のパルス累積復元信号処理方法を、Ｘ線を検出するのに用いるガス比例検出器の出力に、適用した結果を示す。ガス比例検出器は、固体検出器と同様の挙動を有する検出器である。ガス比例検出器は、チャンバ内のガスに対する放射の相互作用に基づく。電場を、チャンバ内で軸方向ワイヤとチャンバ壁との間に生成する。ガスを通過する放射はガスをイオン化して電子を発生し、この電子を電場によってワイヤに収集し、検出器データとして出力する。

したがって、図１の装置１０を使用して、検出器１６の代用としてキセノンガス比例検出器の形式とした検出器、およびスクリーニングすべき物品以外にＸ線回折装置からのＸ線発生器を有する。約３００μｓにわたるデータを収集し、時間ｔ（μｓ）対任意単位のエネルギーＥをデータから生成し、図１６ａ，１６ｂ，１６ｃおよび１６ｄにプロットする。前の例に比べて、著しく大きいデータ収集期間を用いており、これはキセノンガス比例検出器の減衰時間が比較的長い（５０μｓ以上）からである。この理由のためにＡＦＥ９４のサンプリング率に減少した。

図１６ａはＡＦＥ９４の出力をプロットしたものであり、この例において、１５ＭＨｚのアナログデジタル変換率、および１４ビットの分解能を使用して、検出器の経時的に変動する電圧出力をデジタルデータに変換する。Ｘ線信号の瞬間的位置（垂線で図示する）を分解し、要素信号のエネルギー（×印で示す）を得る。要素信号の瞬間的位置およびエネルギーを上記のように用いて、信号形状とあわせて、キセノンガス比例検出器出力のモデルを決定し、；結果のモデルを図１６ｃにプロットする。

キセノンガス比例検出器のデジタル化出力を、キセノンガス比例検出器の特徴付けにより作成したエラーの推定を得るために、キセノンガス比例検出器出力のモデルと比較する。エラー信号を図１６ｄにプロットする。このエラー信号を、信号パラメータ推定を使用して排除する閾値を決定し、例えば、信号処理方法により推定した信号パラメータを容認または拒否する決定を行う。
複数信号形状
大容量の固体検出器等、いくつかの検出器タイプに対して、所定信号形状は、可能性のある複数の信号形状の一つとすることができる。これは検出器タイプに固有のもの、または温度もしくは他の測定固有要因に依存するものとすることができる。

例えば、ＣｓＩ（ＴＩ）検出器はシンチレーション検出器であり、中性子またはガンマ線のどちらを検出するかに基づいて、２種類の異なる信号形状が存在する。固体放射検出器は、放射の一形式のみを検出するときでも経時的に変動する信号形状を示し、大容量の高純度ゲルマニウム（ＨＰＧｅ）検出器は、例えば、形状が放射と検出器との間における相互作用の特定部位に基づく出力信号を生成する。ＨＰＧｅ検出器のゲルマニウム結晶に対する放射の相互干渉は、多数の電子−孔対を生成し、放射で誘発される電荷は、電子および孔の両方が帯電する。しかし、電子および孔は異なる速度でＨＰＧｅ検出器を通過し、したがって電子が生成した電荷パルスは、孔が生成した電荷と異なる形状となる。したがって、検出器が生成するパルス（電子および孔の双方が帯電する電荷の合計）は、相互作用位置に基づく形状となる。

したがって、複数の信号形状は、これら変化する物理的メカニズムの結果である。各信号形状は、ｄ１［ｎ］，ｄ２［ｎ］…ｄＱ［ｎ］で示し、この場合、Ｑは特定検出器タイプにより発生する、異なる信号形状の総数である。可能性のある信号形状のそれぞれを、一つの形状を有するデータ信号形状を特徴付けする方法と同様の方法で特徴付けする。しかし、複数の信号形状で、キャリブレーション（較正）処理を、適切な長さの時間にわたり拡張して実施し、全ての可能性のある信号形状を識別して特徴付けすることを確実にし、瞬間的位置および信号エネルギーを含む信号パラメータの推定は、識別したデータストリーム内における各信号の形状を識別した後に実行することができる。

これら信号パラメータを正確に推定するためには、上述の方法（単独の信号形状を有するデータに対して）のあり得る多数の拡張したアプローチ（手法）を使用することができる。

１．信号の瞬間的位置および信号のエネルギーを含む信号パラメータを、第１信号ｄ１［ｎ］のような同一形状を有するデータストリームにおける全ての信号を取り扱うことにより、データストリームにおける各信号を推定する。信号形状ｄ１［ｎ］と容認可能に一致しない信号のパラメータは検証段階で拒否し、パラメータがうまく推定され、したがって信号形状ｄ１［ｎ］と容認可能に一致する信号を、データストリームから取得する。この処理を順次ｄ２［ｎ］からｄＱ［ｎ］まで繰り返し、各段階において信号パラメータを、その段階で使用する信号形状を持つ信号に対して推定する。各段階において、行列式４を、ｐ回繰り返して信号形状ｄｐ［ｎ］を用いて構築した行列Ａにより解く。この処理が完了する際に、あらゆる複数の信号形状に対する検証段階でパスしなかった信号は、いかなる複数の信号形状とも容認可能に一致しないものとして拒否する。

２．アプローチ１の変更例として、信号パラメータを信号形状のそれぞれに対して順番に推定するが、この信号は各段階において取得しない。代わりに、推定した信号を最終信号検証段階で用いて、データストリームの最適な総合推定を与える信号形状および信号パラメータを決定する。このことにより、信号パラメータを推定するのに使用されなかった信号形状であるとき、信号は一信号形状であると不正確に推定される可能性を許容する。

３．アプローチ１の他の変更例として、２個の信号形状、例えば便宜上ｄ１［ｎ］，ｄ２［ｎ］の線形的結合としてｄｐ［ｎ］の各信号形状をモデル化することができる。したがって、ｐ番目の信号形状ｄｐ［ｎ］は、次式のようにモデル化できる。

ここでａおよびｂは、必要であれば、この等式から直接決定できる未知の定数である。この場合の行列式を解くために、行列式を次式のように拡張する。

サブ行列Ａ１およびＡ２は、それぞれ式５を用いて信号形状ｄ１［ｎ］およびｄ２［ｎ］から形成する。未知信号エネルギーベクトルαを、ベクトルγおよびβを用いて再定義し、信号ｉの実際の信号形状をαｉ＝γｉ＋βｉとして推定できる。線形等式の新システムを、先の行列式４を解決するため使用したのと同一の方法を用いて解決する。この第３アプローチによれば、２つの信号形状ｄ１［ｎ］およびｄ２［ｎ］の線形結合として表せる予想信号形状の連続体から、信号形状を得ることができることに留意されたい。

したがって、このアプローチ３は、実際上、無制限な数の信号形状を表現できる。

４．アプローチ３の他の変更例として、２個の信号形状の線形結合に対する複数信号形状それぞれの分解手段を、一般的な場合に拡張して、複数の信号形状を、任意な個数の信号形状の線形結合として分解できる。
実験例
装置１０を、検査物品１２とともに検出器１４を遮蔽室内に配置することにより検査した。検出器１４は、ＳＡＬＣ（商標）ＰＥＬＡＮ検出器とした。

オシロスコープを用いて、パルス整形増幅器１６からの出力パルスをパルス処理モジュール１８におけるＡＤＣｓの入力段の±１ボルト範囲内に維持することを決定する。図１７には、パルス処理モジュール１８を用いて収集した、検出器１４からのデジタル化出力の表示区域を示す。パルス整形増幅器における設定は全ての実験例に対して一定に維持し、この設定は、１μｓのパルス整形、５×０．５のゲイン、単極パルス整形とした。

５種類の実験環境を、条件範囲の下でパルス処理性能を評価するよう設けた。実験変数を表１に示す。第１データ収集実験において、水を収容した袋のみを検出器１４の前方に配置したが、次の実験（より関心のあるスペクトルにするため）では、「ポリ」目標対象物を追加した。

分析の目的は、各線源構成における放射エネルギースペクトルを決定することであった。

分析をオフラインで行い、記録データを、処理モジュール１８内に送って再生し、パルス処理の出力を使用して、コンピュータ２０上で表示するためエネルギースペクトルを生成した。分析処理を図８に示し、分析の中間ステップも示す。

パルス処理モジュール１８の様々な段からのデータを、図１８に示す。上から下まで順番に、(i)１４ビットの精度および２６．５ＭＨｚで作動したＡＦＥ９４からの出力であり、約３８１μｓの期間にわたるデジタル化検出器データを示し、(ii)パルス位置決定段の出力であり、データストリームにおける各ガンマ線事象の瞬間的位置を識別する出力を垂線により示し、(iii)パルス識別段の出力であり、全ガンマ事象のエネルギーを推定し、元のシステム入力データに重ねて出力を示し、パルス処理モジュール１８の累積復元関数を示し、これにより複数の累積パルスでさえも正確に特徴付けすることができる、(iv)検証段の出力であって、推定した全信号パラメータの正確性を決定するために用いて、サンプル８３００などに見られるような、検証信号における大きなスパイクを識別し、不正確な信号推定を廃棄する。

パルス処理の実行に加えて、検出器１４の中性子源をオン状態にしてデータのどの部分を記録するか、線源をオフ状態にしてデータのどの部分を記録するかを決定する必要がある。実験の設定（セットアップ）において、この同期データは利用可能ではなく、したがって、データを検査して、中性子源の負荷時間率（１０μｓはオン状態で、９０μｓはオフ状態）を理解することに基づいて、線源がオンかオフかを決定した。しかし、同期信号がない場合、この割り当てはエラーの影響を受けやすく、以下の問題を起しやすい。すなわち、
１．線源がオフ状態であるのに、線源がオン状態であると割り当てられた信号はオン状態である期間中の検出数は線源がオフ状態のときよりも相当多いので、「線源オン状態時」スペクトルの著しい劣化は起こりにくい。
２．線源がオン状態であるのに、線源がオフ状態であると割り当てた信号は、この種の誤割り当ては、「線源オフ状態時」スペクトルの劣化を起しがちである。さらなる誤検出もあり得るため、特徴分解は、同期信号が利用可能であるのが望ましい。
実験結果
６回の実験を、表１に示した様々な目標対象物設定および中性子強度で行った。各実験において、データをパルス整形増幅器１６の出力で記録した。各実験において、１０００個のデータファイルを記録し、各データは２６０，０００個のデータサンプルを有する、または２６．２５ＭＨｚのサンプリング率で約９．９ｍｓの期間にわたるデータを有する。したがって、各実験に関して１０秒未満の期間にわたるデータ全体を記録した。

実験例Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅ，Ｆの間に収集した処理データの結果を図１９〜２５に示す。これら図面は、各実験で生成したエネルギースペクトルを示し、チャネル数に対する計数（カウント）としてプロットした。（実験例Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅ，Ｆの）５個のスペクトルは、それぞれの場合で重なり合うので、スペクトル間の差が観察できる。いくつかの場合において、スペクトルを実験に応じてさらにラベル付けする。図１９〜２１は複合ガンマ線スペクトルであり、これらスペクトルは、中性子源がオン状態のときおよびオフ状態のときで影響を受ける。図２２および２３は中性子パルス発生中で収集したスペクトルであるとともに、図２４および２５は中性パルス発生事象相互間で収集したスペクトルを示す。

特に、図１９は「線源オン状態」および「線源オフ状態」の双方における全体エネルギーである。図２０は「線源オン状態」および「線源オフ状態」の双方における低エネルギーである。図２１は「線源オン状態」および「線源オフ状態」の双方における高エネルギーである。

図２２は「線源オン状態」スペクトルの低エネルギースペクトルである。図２３は「線源オン状態」スペクトルの高エネルギースペクトルである。図２４は「線源オフ状態」”スペクトルの低エネルギースペクトルである。図２５は「線源オフ状態」”スペクトルの高エネルギースペクトルである。

これら図面に存在するデータは、装置１０の性能を示す。パルス処理モジュール１８のスループット（処理量）能力は図２０および２１から特に明らかとなり、検出器内のカウント記録が２０ｋＨｚから丁度４０ｋＨｚを越えるように２倍にすることは、エネルギーピークの高さでも同様の増加を生成する。このことは、パルス処理モジュール１８は高スループットを維持して、パルス累積による損失が少ないという考察を支持する。

処理モジュール１８のデッド時間を図２６に示す。上から下まで順番に図２６は、(i)十分なパルス累積が確実に存在する、実験例Ｆ（例えば図１７）中に検出器１４から受信した入力データストリーム、(ii)パルス位置特定出力、(iii)パルス識別出力、(iv)検証エラー信号を示す。図２６は、どのようにパルス累積を、２個のパルス累積および決定した相対エネルギーの合計として正確に推定するかを示す（１．７μｓの期間にわたる実験例では順次のパルス間に遅延を有する）。

本発明の別の実施形態によれば、図２７においてスクリーニングする貨物２８４を運ぶトラック２８２（背面図）とともに線図的に示す貨物スクリーニング装置２８０を提供する。装置２８０は、図１の装置１０と多くの点で同様であり、同様の特徴を同様の参照符号で示す。

しかしながら、装置２８０は、パルス中性子源および個別のガンマ線検出器２８８を有する点で図１の実施形態と異なる。このことは、貨物または積荷２８４を、中性子源２８６と検出器２８８との間に配置して検査することができる。

検出器２８８の出力を、同軸ケーブル２２ａを介して、パルス整形増幅器１６内に供給する。中性子源２８６は同期信号を出力して、同期信号をデータケーブル２２ｄによりパルス処理モジュール１８に送信し、所要に応じて、検出器からの信号を中性子源がオン状態またはオフ状態に応じて分離して分析することができる。

図２８は、本発明の別の実施形態による中性子活性化技術により、薬、化学物質および爆発物などの不法物品を検出するためのスクリーニングシステム２９０の概略図である（検査する物品を、図示の例ではスーツケース２９２の形式として示す）。スクリーニングシステム２９０は、片側構成とし、それぞれスーツケース２９２と同じ側面側に配置した放射源２９４および放射能検出器２９６を有する。放射源２９４は、この実施形態において、電気的中性子発生器（ＥＮＧ）を備え、他の実施形態と同様に、ＡｍＢｅ源またはＣｆ２５２源などの同位体源を備えることができる。ＥＮＧの中性子出力は、同位体源の出力より著しく高く、また使用していないときにスイッチを切ることができるため中性子源はより安全である。中性子をＥＮＧ内で、３重水素または重水素ターゲット２９８内に重水素イオンを電気的に加速させることにより発生する。ＥＮＧ２９４は何１００ｋＨｚまでの率のパルスを発生することもでき、連続する中性子またはガンマ線流束の時間的分布を分析するために用いることができる。ＥＮＧ２９４は、ＥＮＧ９４の作動を制御するための電子的サブシステム３００を有し、作動は中性子の生成およびフェールセーフシステムの双方を含む。

使用にあたり、ＥＮＧ２９４は等方的に中性子を発射し、スーツケース２９２と相互作用する。これら中性子はスーツケース２９２の構成要素と相互作用し、放射流束を放射検出器２９６により検出する。放射は、後方散乱中性子およびガンマ線を含み、検出器２９６は中性子検出器およびガンマ線検出器の両方を備える。他の実施形態において、検出器２９６は用途に応じて、中性子検出器のみ、またはガンマ線検出器のみを備えることができる。

スクリーニングシステム２９０は、さらに、ＥＮＧ２９４と放射能検出器２９６との間にシールド３０２を備え、スーツケースと相互作用しない放射源の直接検出を削減する。スクリーニングシステム２９０は、検出器２９６により出力する信号を増幅する増幅器３０４と、図９の実施形態のパルス累積を復元する信号処理方法により増幅信号を受信および処理する検出電子機器３０６を有する。

スクリーニングシステム２９０は、さらに、測定中にシステム２９０を支持する安定化アームを有する。このような測定は、検査する物品、物品内に存在する不法品の量、および容認可能な測定信頼性があるとみなせるものに基づいて２〜５分行う。例えば、この装置から３０ｃｍに位置するスーツケース内の１ｋｇの爆発物ＴＮＴを検出するには５分かかり、より大質量のＴＮＴは、例えば５ｋｇであれば、２分で済む。

この実施形態において、検出器２９６はビスマスゲルマニウム（ＢＧＯ）シンチレーション検出器を備えて、光電子増倍管との組み合わせで、光電子への放射事象を検出する発射光を変換するために用いて、光電子を迅速に増幅および処理する（検出電子機器３０６による）。ＢＧＯ検出器は、優れた放射耐性、入射する放射事象の高検出効率（その高濃度および高Ｚ値）、および機械的強度を有する利点がある。しかし、ＢＧＯシンチレーションに基づく検出システムは約３μｓのデッド時間を有するために、３００ｎｓの減衰期間を有するシンチレーション光出力を有するものとする（デッド時間は、ある事象を検出した後に、いかなる連続事象をも正確に検出できない期間である）。もし２個の事象がデッド時間内に起こったなら、それらは互いの頂点で累積し、各事象のエネルギーを正確に決定できない。このことが起こるとき、全累積事象は、結果として生ずるエネルギースペクトルが誤っていることを確実になくすために廃棄する。

図２９ａおよび図２９ｂは、検出器のパーセント表示スループット（処理量）の計算結果を、すなわち、パルス累積により影響を受けない放射事象の入力を、入力計数率に対して、スクリーニングシステム２９０（３２０ａおよび３２０ｂで星印プロット）、および従来のデータ処理を行うように変更したスクリーニングシステム２９０（３２２ａおよび３２２ｂで丸印プロット）の双方についてプロットする。双方の場合について、スクリーニングシステム２９０のデッド時間を３μｓと仮定する。８０ｋＨｚの入力計数率において、検出器２９６上で衝突する全事象のおよそ４０％を、従来データ処理を実行するときのパルス累積のために失われる。

図３０は同様のデータを、スクリーニングシステム２９０（３２０ｃで星印プロット）、および従来のデータ処理を行うように変更したスクリーニングシステム２９０（３２２ｃで丸印プロット）の双方についてプロットするが、しかし、出力計数率（９ｋＨｚ）を入力計数率（ｋＨＺ）に対してプロットする。理想限界（すなわち、スループットは入力に等しい）を破線で示す。図から明らかなように、計数率はすぐに頂点となり（ポイント３３０参照）、入力計数率のさらなる増加は、検出事象数を増加しない。ＢＧＯ検出器は、固定デッド時間を有し、したがって、入力計数率が増加するにつれて、累積の可能性が増加する。この理由は、入力計数率が増加するにつれて、パルス累積による破損データを廃棄しなければならず、使用できないからである。

図２９ａを参照すると、従来のデータ処理を行うスクリーニングシステム２９０が４０％のデッド時間（つまり８０ｋＨｚ）を有する入力計数率において、本実施形態によるスクリーニングシステム２９０は９８％（ポイント３２６参照）程度のスループットを有する。したがって、分析する特定物品およびＥＮＧ２９４の中性子出力流束に基づいて、不法品の検出に必要な時間を減少する。したがって、物品のスクリーニングは従来のデータ処理に必要な時間の６５％以下で完了することが予想できて、例えば上記のシナリオのようにＴＮＴ爆発物１ｋｇに対して３．２５分、５ｋｇのＴＮＴ爆発物に対して１．３３分で済む。

さらに、スクリーニングシステム２９０は、ＢＧＯなどの従来シンチレーション検出器および従来電子機器の性能に対して著しく高い計数率で作動することができる。図２９ａおよび２９ｂは、入力計数率８００ｋＨＺでさえ、スクリーニングシステム２９０により達成するパーセント表示スループット内に小さな減少のみがあることを示す。８００ｋＨｚの入力計数率（点３２８）において、スループットは８５％以上を維持する。

検出器２９６に対する入力計数率を８００ｋＨｚとする作動点をＥＮＧ２９４について選択する場合、爆発物または他の不法品についてスーツケース２９２を検査するために必要な時間をさらに削減することが可能であり、これら結果から、１ｋｇのＴＮＴ爆発物をおよそ３０ｓで検出し、５ｋｇのＴＮＴ爆発物を２０ｓ以下で検出できることが予想できる。

図３１は、代替の実施形態の概略図であり、両側構成のスクリーニングシステム３４０示す（検査下にある物品３４２を、この実施形態においてトラック３４４の荷台上における船舶輸送用コンテナの形式として示す）。

スクリーニングシステム３４０は検査する物品３４２が通過するスクリーニング橋門（ポータル）３４６（第１および第２の側壁３４８ａ，３４８ｂを備える）を有する。第１壁３４８ａは第１放射源３５０ａを有し、放射源を概して上方からの扇状放射内に検査する物品３４２を配置する。第２壁３４８ｂは第２放射源３５０ｂを有し、放射源を概して下方からの扇状放射による検査する物品３４２を配置する。放射源３５０ａ，３５０ｂは、ガンマ線放射源、またはガンマ線源および中性子線源もしくはＸ線源のどちらかを備えるものとする。この実施形態において、各放射源３５０ａ，３５０ｂは、６６１．６ｋｅＶのガンマ線を発射する平行化（コリメート）した１．０キュリーセシウム１３７（Ｃｓ１３７）線源、または１１７３．２ｋｅＶガンマ線および１３３２．５ｋｅＶガンマ線を発射する平行化（コリメート）したコバルト６０（Ｃｏ６０）線源を備える。

スクリーニングシステム３４０は、第１および第２のポータル壁３４８ａ，３４８ｂ内にそれぞれ配置する第１および第２の２つの検出器アレイ３５２ａ，３５２ｂを有し、アレイは放射源３５０ａ，３５０ｂからの後方散乱放射およびよび透過放射を検出するよう配置する。各検出器アレイ３５２ａ，３５２ｂは、２５６ヨウ化ナトリウム（ＮａＩ）シンチレータ検出器を備え、これらＮａＩシンチレータのそれぞれは１．１２５平方インチ（２８．６ｍｍ^２）の前面を有し、それぞれ光電子増倍管（図示せず）に接続する。光電子増倍管からの信号を検出電子機器（図示せず）に出力して、図９の実施形態のパルス累積復元信号処理方法によって増幅信号を処理する。

各検出器は、コンテナ３４２を透過または背面で反射した後に相互作用する放射流束を記録する。トラックがポータル３４６を通過するにつれて、スライス状で画像を構築し、画像は透過画像または後方散乱画像であり、検出器アレイ３５２ａ，３５２ｂ内の各検出器は垂直分解（解像）の１画素を与える。

検出器アレイ３５２ａ，３５２ｂのシンチレーション材料であるヨウ化ナトリウム（ＮａＩ）は、妥当な優れたエネルギー分解能および停止能力を有し、比較的安価であるが、２４０ｎｓの減衰期間であるシンチレーション光出力を有する。この減衰期間のために、ＮａＩシンチレータに基づく検出器システムは、５μｓ程度のデッド時間を有する。エネルギー範囲を、背景を除外して信号−ノイズ比を改善するために放射源により発射する主要ガンマ線の周りに配置する場合（例えばＣｓ１３７線源に対して６６１．６±１５％の範囲）、累積は範囲（窓）外に落ちるために２つの事象を廃棄する。

図３２は、検出器のパーセント表示スループットの計算結果を、すなわち、パルス累積により影響を受けない放射事象の入力を、入力計数率に対して、スクリーニングシステム３４０（３６０で星印プロット）、および従来のデータ処理を行うように変更したスクリーニングシステム３４０（３６２で丸印プロット）の双方についてプロットしている。双方の場合について、スクリーニングシステム３４０のＮａＩ検出器のデッド時間は５μｓと仮定する。

入力計数率が８０ｋＨｚである場合、従来のデータ処理方法を使用するとき、検出器上の全衝突事象の約６０％を、パルス累積（例えば点３６４）のために失う。しかしながら、スクリーニングシステム３４０は９８％（点３６６）以上のスループットを有する。したがって、もしコンテナ３４２を、スクリーニングシステム３４０を用いて同様の入力計数率で検査するなら、従来の処理方法を用いるために必要な時間の４５％で検査を完了することができ、すなわち、１２０ｓの検査を５４ｓ程度で完了することが予想される。

さらにその上、スクリーニングシステム３４０は、例えばＮａＩシンチレーション検出器などを有する従来のシステムと比較して、著しく高い計数率で作動することができる。したがって、８０ｋＨｚの入力計数率を有する検査を８００ｋＨｚの入力計数率を使用するまで増加して、１０倍することによりコンテナ３４２を検査するために必要な時間を減少させることが可能である。このことは、８０ｋＨｚの入力計数率と比較していくらかのスループットのロスを生じるが（すなわち９８％〜９０％まで）、８０ｋＨｚにおける従来の処理よりは４０％のスループットであり１．４５倍（９０％／４０％＝１．４５）の改善がまだ得られる。したがって、全増加はおよそ１．４５×１０＝１４．５倍の検査速度か、少なくとも振幅のオーダーを、高計数率のスクリーニングシステム３４０を使用することにより達成できる。

本発明の範囲内における変更は、当業者によりすぐに実行できる。したがって、本発明は、実施形態を用いて本明細書に記載した特定実施形態に限定するものではない。

以下の特許請求の範囲および本発明の上述した説明において、本明細書が言語表現または必要な推定のために別の面を必要とする箇所以外では、用語「備える」は包括的な意味で用いて、すなわち記載した特徴の存在を明白にするが、本発明の様々な実施形態においてさらなる特徴の存在または追加を除外しない。

さらに、従来技術に対するいかなる参照も、そのような従来技術形態の暗示または通常一般知識の一部として形成する意図はない。

Claims (3)

1. スクリーニング方法であって、
   励起放射によりスクリーニングするよう対象物を照射するステップと、
   対象物近傍に配置した放射検出器から検出器出力データを収集するステップと、
   検出器出力データ内の個別信号を分解する分解ステップであって、(i)デジタル系列として検出器出力データを得るまたは表現するステップ、(ii)データ内に存在する信号の信号形状を決定するステップ、(iii)数学変換により信号形状を変換することによって変換した信号形状を形成するステップ、(iv)数学変換によりデジタル系列を変換することによって、変換した信号を有する変換したデジタル系列を形成するステップ、(v)少なくとも変換したデジタル系列および変換した信号形状の関数を評価し、これにより関数出力を得るステップ、(vi)モデルにより関数出力をモデル化するステップ、(vii)モデルに基づく関数出力の少なくとも一つのパラメータを決定するステップ、(viii)関数出力の少なくとも一つの決定したパラメータから信号のパラメータを決定するステップにより、前記分解を行う、該分解ステップと、
   を備え、
   スクリーニング時間を短縮し、ドウェル時間を短縮し、分解能を改善するおよび／またはスループットを増加する、方法。
2. スクリーニング装置であって、
   スクリーンすべき対象物を照射する放射源と、
   対象物が発生する放射を検出し、放射に応答する検出器データを出力する放射検出器と、
   デジタル系列として検出器データを受信するプロセッサであって、(i)デジタル系列として検出器出力データを得るまたは表現するステップ、(ii)データ内に存在する信号の信号形状を得るまたは決定するステップ、(iii)数学変換により信号形状を変換することによって変換した信号形状を形成するステップ、(iv)数学変換によりデジタル系列を変換することによって、変換した信号を有する変換した系列を形成するステップ、(v)少なくとも変換した系列および変換した信号形状の関数を評価することにより関数出力を得るステップ、(vi)モデルにより関数出力をモデル化するステップ、(vii)モデルに基づく関数出力の少なくとも一つのパラメータを決定するステップ、(viii)関数出力の少なくとも一つの決定したパラメータから信号のパラメータを決定するステップを行うようにプログラムした、該プロセッサと、
   を備え、
   スクリーニング時間を短縮し、ドウェル時間を短縮し、分解能を改善するおよび／またはスループットを増加する、方法。
3. 対象物または複数対象物内の化学的要素をスクリーニングする方法であって、
   スクリーニング装置の放射検出器から検出器出力データを収集するステップと、
   検出器出力データにおける個別信号を分解する分解ステップであって、(i)デジタル系列として検出器出力データを得るまたは表現するステップ、(ii)データ内に存在する信号の信号形状を得るまたは決定するステップ、(iii)数学的変換により信号形状を変換することによって変換した信号形状を形成するステップ、(iv)数学的変換によりデジタル系列を変換することによって、変換した信号を有する変換した系列を形成するステップ、(v)少なくとも変換した系列および変換した信号形状の関数を評価し、これにより関数出力を得るステップ、(vi)モデルにより関数出力をモデル化するステップ、(vii)モデルに基づく関数出力の少なくとも一つのパラメータを決定するステップ、（viii）関数出力の少なくとも一つの決定したパラメータから信号のパラメータを決定するステップにより、前記解を行う、該分解ステップと、
   対象物または複数対象物における前記化学的要素の存在から生ずる少なくとも前記信号形状、パラメータ、信号形状のエネルギーから前記化学的要素の量を決定するステップと、
   を備え、
   スクリーニング時間を短縮し、ドウェル時間を短縮し、分解能を改善するおよび／またはスループットを増加する、方法。

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