JP2014512531A - 特定区域内の放射線源を調査する方法及びシステムの改善 - Google Patents

Abstract

検出された放射の集合からの測定データの集合を利用することによって物質内部の放射線源をより正確でかつより信頼できるように評価する方法及びシステムが供される。前記測定データの集合は、特定区域のモデルによって生成される計算データの集合と比較される。前記モデルには、1つ以上のモデル放射線源の位置及び/又は放射能についての1つ以上の候補となる解が与えられる。前記測定データの集合と計算データの集合との一致を最適化させることで前記評価が行われる。

Description

本発明は、特定区域内の放射線源を調査する方法及びシステムの改善に関する。

様々な状況において、特定区域内での放射線源の調査が可能なことは有利となりうる。そのような調査の結果は、特定区域若しくはその環境での過去又は現在進行中の処理のモニタリングを行う際及び/又は前記特定区域又はその環境の将来の行動計画を決定する際の、前記特定区域及びその環境の安全な作業にとって有用である。

放射線源を調査する既存の方法及びシステムには様々なものが存在する。しかし最高の性能を与えるシステムは、コストがかかり、かつ複雑であるため、様々な状況で魅力がないものである。低コストの方法及びシステムの場合、性能に関して妥協してしまうため、多くの状況で魅力のないものとなる。

欧州特許第1012630号明細書

Kennedy, J; Eberhart, R. (1995). "Particle Conference on Neural Networks, IV, pp. 1942 Swarm Optimization", Proceedings of IEEE International―1948 Towards Hybrid and Adaptive Computing: A Perspective by A Shukla et al, Springer 21 Sept 2010

本発明の目的は、コストと性能との間での良好なバランスを与えることを可能にすることである。本発明の目的は、より正確な結果及び/又は不確実さの低い結果を与えることを可能にすることである。

本発明の第1態様によると、特定区域内での1つ以上の放射線源を調査する方法が供される。当該方法は：
a) 検出器を供する段階；
b) 1つ以上の測定位置を利用することによって、前記特定区域内での1つ以上の放射線源から1つ以上の放射を検出することで、測定放射の集合を与える段階；
c) 前記特定区域のモデルを供する段階；
d) 前記モデルを用いることで、1つ以上のモデル放射線源の計算放射の集合を与える段階；
e) 前記計算放射の集合を変化させることで、1つ以上の特性について、前記測定放射の集合と計算放射の集合との間での対応を改善する段階；
f) 対応を改善する計算放射の集合から校正因子を計算する段階；
g) 前記校正因子を用いて計算された、前記1つ以上の放射線源についての結果を宣言する段階；
を有する。

本発明の第1態様は、以下のうちの1つ以上をさらに供して良い。当該方法は特定区域を供して良い。1つ以上の放射線源からの1つ以上の放射は、測定位置から検出されうる。1つ以上の他の測定位置は、1つ以上の放射線源からの1つ以上の放射を検出するのに用いられて良い。前記測定放射は測定データの集合を供しうる。前記測定データの集合は、1つ以上の測定放射の集合を合わせることによって供されうる。前記計算放射の集合は計算データの集合を与えうる。前記計算データの集合は、1つ以上の計算放射の集合を合わせることによって供されうる。前記1つ以上の計算放射の集合−好適には計算データの集合−は、1つ以上のモデル放射線源の位置及び/又は放射能についての1つ以上の候補となる解を検討することによって供されうる。当該方法は、前記測定放射の集合−好適には測定データの集合−の1つ以上と、前記計算放射の集合−好適には測定データの集合−の1つ以上とを比較する段階を有して良い。前記比較は、前記測定放射の集合−好適には測定データの集合−の1つ以上と、前記計算放射の集合−好適には測定データの集合−の1つ以上との間での一致の指標を得るように供されうる。当該方法は、前記比較−好適には前記一致の指標−に基づく判断を行って良い。当該方法は、一の判断を行う段階を有して良い。前記一の判断を行う結果、当該方法の1つ以上の段階が繰り返されて良い。前記一の判断の結果として、他の計算データの集合が与えられ、及び/若しくは、前記他の計算データの集合が前記測定データの集合と比較され、並びに/又は、他の比較、並びに/又は、他の判断が行われる。当該方法は、前記比較他の判断を行って良い。前記他の判断が行われる結果、当該方法は他の段階−たとえば結果を宣言する段階−へ進む。

本発明の第2態様によると、特定区域内での1つ以上の放射線源を調査する方法が供される。当該方法は：
a) 検出器を供する段階；
b) 特定区域を供する段階；
c) 測定位置での前記1つ以上の放射線源からの1つ以上の放射を検出する段階；
d) 1つ以上の他の測定位置での前記1つ以上の放射線源からの1つ以上の放射を検出する段階；
e) 前記の検出された放射からの測定データの集合を供する段階；
f) 前記特定区域のモデルを供する段階；
g) 1つ以上のモデル放射線源の位置及び/又は放射能についての1つ以上の候補となる解を供する段階；
h) 前記モデルを用いることで、計算データの集合を供する段階；
i) 前記測定データの集合と前記計算データの集合とを比較することで、前記測定データの集合と前記計算データの集合との間での一致の指標を得る段階；
j) 前記一致の指標に基づいて判断を行う段階；
k) 一の判断がされた場合に、段階g)乃至j)を繰り返す段階；
l) 他の判断がされた場合に、結果を宣言する段階；
を有する。

本発明の第2態様は、以下のうちの1つ以上をさらに供して良い。当該方法は、たとえば段階i)の一部として、1つ以上の特性について、前記測定データの集合と前記計算データの集合との間での対応を改善する段階を供して良い。前記1つ以上の特性は、放射線源の位置、放射線源の放射能、全放射線源の合計放射能のうちの1つ以上であって良いし、又は、これらを含んでも良い。当該方法は、対応を改善する前記計算データの集合−計算放射の集合と考えられ得る−から校正因子を計算する段階を有して良い。当該方法は、前記校正因子を用いて計算される前記1つ以上の放射線源のうちの1つ以上の結果を宣言する段階を有して良い。当該方法は、前記他の判断を供する前記計算データの集合−計算放射の集合と考えられ得る−から校正因子を計算する段階を有して良い。当該方法は、前記校正因子を用いて計算される前記1つ以上の放射線源のうちの1つ以上の結果を宣言する段階を有して良い。

本発明の第3態様によると、特定区域内での1つ以上の放射線源を調査するシステムが供される。当該システムは以下の構成要素を有する。
a) 検出器。前記検出器は、1つ以上の測定位置を利用することによって、前記特定区域内での1つ以上の放射線源から1つ以上の放射を検出することで、測定放射の集合を与える。
b) 第1処理装置。前記第1処理装置には前記特定区域のモデルが供され、前記処理装置は、前記モデルを用いることで、1つ以上のモデル放射線源の計算放射の集合を与える。
c) 第2処理装置。前記第2処理装置は、前記計算放射の集合を変化させることで、1つ以上の特性について、前記測定放射の集合と計算放射の集合との間での対応を改善する。
d) 第3処理装置。前記第3処理装置は、対応を改善する計算放射の集合から校正因子を計算する。
e) 出力装置。前記出力装置は、前記校正因子を用いて計算された、前記1つ以上の放射線源についての結果を宣言する。

本発明の第4態様によると、特定区域内での1つ以上の放射線源を調査するシステムが供される。当該システムは以下の構成要素を有する。
a) 検出器。前記検出器は、測定位置での前記1つ以上の放射線源からの1つ以上の放射を検出し、かつ、1つ以上の他の測定位置での前記1つ以上の放射線源からの1つ以上の放射を検出する。前記検出器及び/又は該検出器に接続する構成要素は、前記の検出された放射からの測定データの集合を供する。
b) 第1処理装置。前記第1処理装置には前記特定区域のモデルが供され、前記第1処理装置にはさらに1つ以上のモデル放射線源の位置及び/又は放射能についての1つ以上の候補となる解が供される。前記モデルは計算データの集合を供する。
c) 第2処理装置。前記第2処理装置には比較器が供される。前記比較器は、前記測定データの集合と前記計算データの集合とを比較することで、前記測定データの集合と前記計算データの集合との間での一致の指標を得る。前記第2処理装置は、前記一致の指標に基づいて判断を行う。前記第2処理装置は、一の判断又は他の判断を行う。前記第2処理装置は、一の判断に応じて、他の1つ以上の候補となる解を供するか、又は、前記第1処理装置に他の1つ以上の候補となる解を供する。前記第2処理装置は、他の判断に応じて、結果を宣言する。

本発明の第1態様及び/又は第2態様及び/又は第3態様及び/又は第4態様は、本開示のどこかに記載された任意の特徴、付加的事項、又は可能性−本発明の上記態様を実施するための方法の段階若しくは処理及び/又は本発明の上記態様を実行するための装置を含む−を有して良い。

前記調査は、前記放射線源の1つ以上の特性を測定する。前記1つ以上の特性は、前記放射線源に関する情報を有して良い。前記1つ以上の特性は、前記放射線源の位置を有して良い。前記放射線源の位置は、複数の放射線源の複数の位置であっても良い。位置は座標−好適には基準位置又は軸に対する座標−で表されて良い。位置は、距離及び/又は1つ以上の角度−好適には基準位置若しくは1つ以上の軸に対する距離及び/又は角度−で表されて良い。前記1つ以上の特性は、前記放射線源の量を有して良い。前記放射線源の量、複数の放射線源の複数の量であっても良い。前記量は、前記放射線源の質量又は前記放射線源の1つ以上の同位体の質量であって良い。前記量は前記放射線源の放射能又は1種類以上のエネルギーでの放射能であって良い。前記調査は、前記特定区域の放射線計測に関する詳細を供することができる。前記調査は、前記特定区域内での（複数の）前記放射線源の分布を供することができる。前記分布は位置及び/又は放射能で表されて良い。

前記調査は、（複数の）前記放射線源の1つ以上の検出された特性−たとえば前記の宣言された（複数の）結果の中の前記放射線源の1つ以上の検出された特性−に校正因子を適用することによって、（複数の）前記放射線源の1つ以上の放射特性を測定しうる。（複数の）前記放射線源の1つ以上の検出された特性は計数率であっても良いし、又は、計数率を有しても良い。（複数の）前記放射線源の1つ以上の放射特性は計数率であって良い。前記の検出された放射線源の1つ以上の特性は、次式に従って前記の放射線源の1つ以上の特性に変換されて良い。

前記調査は、前記1つ以上の宣言された結果の1つ以上の特性をさらに処理することによって、（複数の）前記放射線源の1つ以上の特性−たとえば放射特性及び/又は検出特性−の指標を供しうる。前記1つ以上の宣言された結果は、前記1つ以上の放射線源の1つ以上の特性を有して良い。前記1つ以上の放射線源の1つ以上の特性は、前記1つ以上の放射線源の各々又は1つ以上の放射能値を含む。前記1つ以上の特性のさらなる処理は、前記1つ以上−好適には全て−の放射線源の1つ以上の合計放射能を供しうる。前記1つ以上の特性のさらなる処理は、前記合計放射能のうちの1つ以上を考慮することで最適な結果を明らかにする段階を含んで良い。前記最適な結果とは、たとえば最適化された合計放射能及び/又は平均の合計放射能及び/又は合計放射能の中央値及び/又は前記合計放射能値の分布特性である。（複数の）前記放射線源の1つ以上の検出された特性は計数率であって良いし、又は、計数率を有しても良い。（複数の）前記放射線源の1つ以上の放射特性は計数率であって良い。前記の検出された放射線源の1つ以上の特性は、前記の検出された放射線源に適用される項を用いることによって、前記の放射線源の1つ以上の特性に変換されて良い。

前記調査は、前記検出器の効率−たとえば真性検出器の効率−に関与する因子及び/又は校正因子−たとえば校正効率（前記特定区域に係る校正効率のような）−を適用することによって、（複数の）前記放射線源の1つ以上の検出された特性から（複数の）前記放射線源の1つ以上の放射特性を測定しうる。

前記調査は、前記特定区域内での前記放射線源の1つ以上の合計放射能を測定しうる。その測定の際には、ある不確定性の範囲並びに/又は上限及び/若しくは下限の不確定性値が存在する可能性がある。

前記調査は、全ての放射線源及び/又は該放射線源の位置及び/又は該放射線源の放射能の1つ以上の視覚的表現−たとえば画像−を供して良い。前記視覚的表現は2D及び/又は3Dであって良い。

前記調査は、得られた測定精度及び/又は測定の不確実性−好適には前記の宣言された結果（たとえば放射線源の分布）に係る−に関する情報を供しうる。前記調査は、前記位置の不確実性及び/又は放射能の不確実性に関する情報を供しうる。前記調査は、1つ以上の不確実性−たとえば前記位置の不確実性及び/又は放射能の不確実性−を定量化しうる。前記不確実性は、たとえば前記の宣言された結果の中の1つ以上の各独立する放射線源についての、前記の宣言された結果の一点及び/又は前記の宣言された結果のうちの1つ以上の結果であって良い。

前記特定区域は表面又は体積であって良い。前記特定区域は、建築物又はその一部の内部に存在する部屋、小部屋、若しくは建築構造物であって良い。前記特定区域は部材であって良い。前記部材は容器−たとえばバッグ、ドラム管等−であって良い。前記部材は、処理用の特定区域−たとえばグローブボックス、導管等−であって良い。前記特定区域は、放射性物質に曝され、及び/又は、放射性物質の処理若しくは貯蔵に用いられて良い。前記特定区域は廃棄物が供された容器であって良い。前記特定区域は、1つ以上の非放射性物質及び/又は1つ以上の放射性物質を有して良い。前記放射性物質は、その一部又は全部が、母体材料内部に供されても良い。

前記放射線源は、たとえば中性子、α線、β線、又はγ線のうちの1つ以上を放射しうる。前記放射線源は、1つ以上の異なるエネルギー又はエネルギー範囲で放射して良い。前記放射線源はウラン含有物であって良い。前記放射線源はプルトニウム含有物であって良い。

単一の検出器が提供又は使用されて良い。前記単一の検出器は、1つ以上−好適には複数−の測定位置に供されて良い。好適には、前記単一の検出器は、当該方法の実行中及び/又は当該方法の反復中、測定位置間で移動する。前記移動は、前記検出器の移動及び/又は前記特定区域の移動−たとえば回転−によって行われて良い。

複数の検出器が提供又は使用されても良い。各検出器は、各異なる測定位置に供されることが好ましい。複数の測定位置が供されて良い。各検出器は、当該方法の実行中及び/又は当該方法の反復中、前記測定位置に留まる。

前記測定位置の1つ以上−好適には全て−の1つ以上の特性が供されて良い。前記1つ以上の特性は、−たとえば座標並びに/又は1つ以上の距離及び角度の集合み合わせによって定められる−前記測定位置の位置を有して良い。前記位置は、前記測定位置での前記検出器の前面を基準にして定められて良い。

前記検出器は、前記放射線源からの放射−たとえば中性子、α線、β線、又はγ線−に対する感受性を有し、及び/又は、前記放射を検出しうる。前記検出器は、1つ以上の異なるエネルギー又はエネルギー範囲に対する感受性を有し、及び/又は、前記1つ以上の異なるエネルギー又はエネルギー範囲を検出しうる。前記検出器は、ウラン及び/若しくはプルトニウム及び/若しくはそれらの同位体に対する感受性を有し、並びに/又は、前記ウラン及び/若しくはプルトニウム及び/若しくはそれらの同位体を検出しうる。

前記検出器は検出効率−特に固有効率−を有して良い。前記検出効率は、入射する放射エネルギー−たとえば入射するγ線のエネルギー−の関数であって良い。検出器の固有効率は、1つ以上の既知の放射線源を用いて決定されて良い。前記1つ以上の既知の放射線源は、既知の放射能及び/又は放射エネルギー若しくはエネルギー範囲である。検出器の固有効率は、当該方法外で定められて良いし、又は、当該方法の一部として定められても良い。前記測定データの集合及び/又は測定放射の集合及び/又は測定計数及び/又は測定計数率は、固有効率に従って補正されて良い。前記固有効率の補正は、前記校正因子を用いた補正に加えて行われて良い。前記固有効率と校正因子−好適には校正効率−は、計数率及び/又は計数及び/又は放射能として表されうる放射を与えるように、前記の検出された放射を補正するのに用いられて良い。

前記検出器は、該検出器と相互作用する1つ以上の放射に応じて1つ以上の信号を発生させうる。前記1つ以上の信号は、測定データの集合を生成するのに用いられて良い。

前記測定データの集合は、あるエネルギーでの計数率、あるエネルギー範囲での計数率、たとえば検出器が感受性を有する全エネルギーでの合計計数率のうちの1つ以上を有して良い。前記測定データの集合は、複数−好適にはすべて−の測定位置について、ある測定位置のエネルギーでの計数率、ある測定位置のエネルギー範囲での計数率、たとえば検出器が感受性を有するある測定位置の全エネルギーでの合計計数率のうちの1つ以上の別個の値を有して良い。前記測定データの集合は、組み合わせられた全ての測定位置の合計計数率を有して良い。

前記測定データの集合は、1つ以上の測定データの部分集合を有して良い。ここで部分集合とは、1つ以上の他の部分集合と比較されるときの特定の放射線であり、及び/又は、1つ以上の他の部分集合と比較されるときの特定の放射線のエネルギー（範囲）であり、及び/又は、1つ以上の他の部分集合と比較されるときの特定の同位体若しくは複数の同位体からなる群である。

前記測定データの集合は1つ以上の対応する項を有して良い。前記測定データの集合の1つ以上の対応する項は、前記計算データの集合−好適にはすべての計算データの集合−によって供される1つ以上の対応する項と同一であって良い。前記1つ以上の対応する項は、あるエネルギーでの計数率、あるエネルギー範囲での計数率、たとえば前記検出器が感受性を有するすべてのエネルギーでの合計計数率であって良いし、又はそれらを含んでも良い。

前記モデルは数学的モデルであって良い。前記モデルは調査空間を定めうる。前記モデルは、前記特定区域−特に前記特定区域の実際の幾何学構造−の近似であるモデルの特定区域の幾何学構造を供して良い。前記モデルは、前記特定区域の1つ以上の特性に関して、前記特定区域を近似して良い。前記1つ以上の特性は、前記特定区域を画定する物質、前記特定区域内に存在する物質、前記特定区域を画定する及び/若しくは前記特定区域内に存在する物質の1種類以上についての減衰特性、前記特定区域を画定する及び/若しくは前記特定区域内に存在する物質の1種類以上についての放射線遮蔽特性、前記特定区域を画定する及び/若しくは前記特定区域内に存在する物質の質量、前記特定区域を画定する及び/若しくは前記特定区域内に存在する物質の1つ以上の表面（の一部）の幾何学形状、1つ以上の前記測定位置、前記特定区域を画定する及び/若しくは前記特定区域内に存在する素子のサイズ並びに/又は向きのうちの1つ以上を有して良い。

前記モデルは、前記特定区域の表面又は他の幾何学構造を近似して良い。前記モデルは、1つ以上の2次曲面で表されるように前記特定区域を近似して良い。前記モデルは、前記特定区域の1つ以上の小容積−たとえば小部屋−の1つ以上の特性を近似して良い。前記特定区域−特に前記特定区域の容積−は、複数の小容積−たとえば小部屋−に分割されて良い。1つ以上の前記小容積は、該小容積の密度値及び/又は減衰係数で評価されて良い。1つ以上の制約が、前記特定区域について定められた1つ以上の前記小容積に適用されて良い。前記1つ以上の制約は、放射線源が、特に最適化段階及び/又は比較段階及び/又は計算データの集合において、前記小容積内に存在しうるということであって良い。前記1つ以上の制約は、放射線源が、特に最適化段階及び/又は比較段階及び/又は計算データの集合において、前記小容積内に存在しえないということであって良い。前記放射線源は、前記小容積が母体及び/又は放射線源用の格納容器（の一部）である場合には許容されない。前記放射線源は、前記小容積が格納容器周辺の環境及び/又は母体及び/又は（複数の）放射線源である場合には許容されない。

前記モデルは、検出器による放射の検出への前記特定区域の1つ以上の態様の影響を少なくとも部分的に説明しうる。これは、1つ以上の前記測定位置での影響という観点であって良い。これは、減衰の影響という観点であって良い。これは、遮蔽の影響という観点であって良い。これは、幾何学構造の影響という観点であって良い。これは、物質の影響という観点であって良い。これは、前記特定区域内での放射線源の位置の影響という観点であって良い。これは、前記特定区域内での複数の放射線源の位置の影響という観点であって良い。これは、前記特定区域内での放射線源の放射能の影響という観点であって良い。これは、前記特定区域内での複数の放射線源の放射能の影響という観点であって良い。

前記モデルは、計算データの集合−特に前記計算データの集合に寄与する計算放射−を決定するときに、以下のうちの1つ以上を考慮して良い。それは、前記放射線源と検出器との間の経路長、前記放射線源と検出器との間の経路の向き、前記放射線源と検出器との間に存在する（複数の）物質の1つ以上の特性−たとえば物質密度及び/又は減衰係数−である。

前記モデルは、次式に従って、1つ以上の計算データの集合−特に前記計算データの集合に寄与する計算放射−を決定して良い。

前記モデルには1つ以上の入力が供されて良い。前記1つ以上の入力はユーザーによって供されて良い。前記1つ以上の入力は、他の方法の結果によって、前記モデルに供されて良い。前記1つ以上の入力は、前記モデル自体によって選択されて良い。前記1つ以上の入力は、当該方法の他の段階−たとえば計算方法又は計算方法を実施する段階−によって供されて良い。

前記1つ以上の入力は、前記調査空間、前記特定区域の近似であるモデルの特定区域の幾何学構造、前記特定区域の1つ以上の特性に関する前記特定区域の近似のうちの1つ以上を有して良い。前記1つ以上の入力は、1つ以上の特性に関する情報を有して良い。前記1つ以上の入力は、前記特定区域を画定する物質、前記特定区域内に存在する物質、前記特定区域を画定する及び/若しくは前記特定区域内に存在する物質の1種類以上についての減衰特性、前記特定区域を画定する及び/若しくは前記特定区域内に存在する物質の1種類以上についての放射線遮蔽特性、前記特定区域を画定する及び/若しくは前記特定区域内に存在する物質の質量、前記特定区域を画定する及び/若しくは前記特定区域内に存在する物質の1つ以上の表面（の一部）の幾何学形状、1つ以上の前記測定位置、前記特定区域を画定する及び/若しくは前記特定区域内に存在する素子のサイズ並びに/又は向きのうちの1つ以上を有して良い。

前記1つ以上の入力は、前記測定データの集合を生成した放射線源の位置及び/又は放射能についての1つ以上の候補となる解を有して良い。

前記1つ以上の入力は、1つ以上の放射線源の−特に前記調査空間内での−位置及び/又は1つ以上の放射線源の−特に前記調査空間内での−放射能を有して良い。

前記1つ以上の入力は、候補となる解の群を供しうる。少なくとも第1計算データの集合での前記群における放射線源の数は、ユーザー及び/又は前記モデル及び/又は前記計算方法によって設定されて良い。

前記1つ以上の入力−特に第1入力の場合−は、第1計算データの集合を供するように前記モデルによって用いられて良い。

前記モデルは、前記第1計算データの集合を、当該方法のある段階−たとえば計算方法又は該計算方法を実施する段階−に供して良い。

前記モデルには、1つ以上の他の入力が供されて良い。前記1つ以上の他の入力は、前記第1計算データの集合が供された段階−たとえば計算方法又は該計算方法を実施する段階−によって供されて良い。

前記1つ以上の他の入力は、1つ以上の他の計算データの集合を供するように前記モデルによって用いられて良い。

前記1つ以上の他の入力は、前記第1計算データの集合への1つ以上の入力の変化を有して良い。前記1つ以上の他の入力は、前記第1計算データの集合への1つ以上の入力の変化からの制約を受けることが好ましい。前記1つ以上の他の入力は、1つ以上の前記放射線源の位置及び/又は1つ以上の前記放射線源の放射能及び/又は放射線源の数の変化からの制約を受けないことが好ましい。

前記モデルは、当該方法でのある段階−たとえば計算方法又は該計算方法を実施する段階−に前記1つ以上の他の入力のうちの1つ以上を供しうる。

前記1つ以上の他の入力は、前記第1計算データの集合と比較される1つ以上の変化を有して良い。前記1つ以上の他の入力は、過去の計算データの集合と比較される1つ以上の変化を有して良い。前記1つ以上の変化は、放射線源の数及び/又は1つ以上の前記放射線源の位置及び/又は1つ以上の前記放射線源の放射能であって良い。前記1つ以上の変化は、前記第1計算データの集合が供される段階によって及び/又は前記計算方法若しくは当該方法を実施する段階によって実行されて良い。

前記モデルによって前記第1計算データの集合及び/又は1つ以上の他の計算データの集合が供される前記段階−たとえば計算方法又は段階−は、1つ以上の処理を供して良い。好適には、前記段階は、前記第1計算データの集合、前記測定データの集合、1つ以上の他の計算データの集合のうちの1つ以上に前記1つ以上の処理を適用する。

前記段階は、前記測定データの集合と計算データの集合とを比較して良い。前記段階は、前記測定データの集合と前記第1計算データの集合又は1つ以上の他の計算データの集合とを比較して良い。前記測定データの集合の対応する項は、計算データの集合の対応する項と比較されて良い。前記測定データの集合の対応する項は、前記第1計算データの集合又は1つ以上の他の計算データの集合の対応する項と比較されて良い。

前記比較は、前記測定データの集合と1つ以上の計算データの集合との間での一致の指標を供しうる。

1つ以上のパラメータを満たす比較は解であると考えられる。

1つ以上の解は、当該方法又は当該方法の反復によって供されうる。解が与えられる場合、当該方法は、当該方法の1つ以上の段階を繰り返して良い。前記繰り返しは、好適には1つ以上の入力からなる新たな集合及び/又は候補となる解の新たな群によって開始されることが好ましい。前記1つ以上の入力からなる新たな集合及び/又は候補となる解の新たな群は、1つ以上の入力からなる最初の集合及び/若しくは候補となる解の新たな群、並びに/又は、1つ以上の入力からなる過去の集合及び/若しくは候補となる解の新たな群と同一であって良いし、好適には異なっても良い。前記1つ以上の入力からなる新たな集合及び/又は候補となる解の新たな群は、前記入力の1つ以上が異なって良い。好適には、前記新たな集合は、放射線源の位置及び/又は前記放射線源の1つ以上の放射線源の放射能の点で異なる。前記新たな集合は、放射線源の数が異なる。

前記比較は、以下の関数のOBJは最小値を求めようとする。

前記解の1つ以上は、前記の宣言された結果に情報を供するか、及び/又は、前記の宣言された結果で報告されて良い。1つ以上の前記パラメータを満たす比較は、前記計算段階を中止させるか、及び/又は、当該方法を結果の段階へ進めうる。1つ以上の前記パラメータを満たす比較は、解の数及び/又は一致の数及び/又は当該方法の反復回数が限界以上になった場合、前記計算段階を中止させるか、及び/又は、当該方法を結果の段階へ進めうる。前記限界は、ユーザー及び/又は前記計算段階によって設定されて良い。

1つ以上の前記パラメータを満たさない比較は、解ではないと考えられる。1つ以上の前記パラメータを満たさない比較は、当該方法を継続させうる。当該方法は、前記工程の1つ以上を繰り返すことによって継続されて良い。当該方法は、候補の群における前記候補となる解のうちの1つ以上を変化させる段階、候補の分布中で1つ以上の候補となる解を追加又は削除する段階、前記モデルへ他の入力を供する−たとえば候補の群の変化を反映させる−段階、前記計算段階に1つ以上の他の計算データの集合を供する段階、1つ以上の比較を行う段階のうちの1つ以上の段階によって継続されうる。当該方法は、前記計算データの集合についての1回以上の反復を行って良い。各反復は、候補の群における前記候補となる解のうちの1つ以上を変化させる段階、候補の分布中で1つ以上の候補となる解を追加又は削除する段階、前記モデルへ他の入力を供する−たとえば候補の群の変化を反映させる−段階、前記計算段階に1つ以上の他の計算データの集合を供する段階、1つ以上の比較を行う段階のうちの1つ以上の段階を供しうる。

比較が前記パラメータについて定義された範囲内である場合、前記比較は、前記パラメータのうちの1つ以上を満たしうる。前記範囲は、前記計算データの集合に対する前記測定データの集合の比又はその1つ以上の値について定義されて良い。前記1つ以上の値は、前記計算計数（率）に対する合計の測定計数（率）又はその逆数であって良い。前記範囲は、上限についての式及び/又は下限についての式によって定義されて良い。

当該方法は、1つ以上の結果を宣言しうる。前記の宣言された1つ以上の結果は、前記測定データの集合と一致するそれらの計算データの集合から発生しうる。1つ以上の計算データの集合は、（複数の）結果の宣言を引き起こしうる。前記の宣言された結果のうちの1つ以上は、1つ以上の放射線源の位置、及び/又は1つ以上の放射線源の放射能、及び/又はすべての放射線源についての1つ以上の合計放射能を供しうる。前記結果のうちの1つ以上は、存在する合計の放射線源の定量化、及び/又は1つ以上の同位体に属する合計放射能の定量化、及び/又は存在する放射線源の質量の定量化、及び/又は1つ以上の同位体の質量の定量化を供しうる。

特に第1実施形態によると、前記1つ以上の宣言された結果は、前記（複数の）放射線源の1つ以上の検出された特性に校正因子を適用することによって、前記（複数の）放射線源の1つ以上の放射特性を測定しうる。前記1つ以上の宣言された結果は、前記特定区域での1つ以上の放射線源の合計放射能を測定しうる。このときその測定には、ある範囲の不確定性、並びに/又は、不確定値の上限及び/若しくは下限が存在する。

特に第1実施形態によると、前記校正因子は、放出された放射の量と比較された検出された放射の量に関連しうる。前記校正因子は、効率−たとえば当該システムの効率−の指標であって良い。前記校正因子は、前記特定区域、前記特定区域内の1つ以上の物品、前記検出器が感受性を有する1つ以上のエネルギー又はエネルギー範囲、前記放射線源、前記放射線源の1つ以上の同位体、1種類以上の放射、前記特定区域内の1種類以上の母体物質、前記特定区域内の1種類以上の遮蔽物質、前記特定区域内の1種類以上の減衰物質、前記特定区域内の1つ以上の視野、前記検出器の1つ以上の視野、前記測定位置のうちの1つ以上の位置からの1つ以上の視野のうちの1つ以上に固有であって良い。当該方法は、1つ以上−たとえば上で列挙した各異なる項目に固有である場合には2つ以上−の校正因子を供して良い。

特に第1実施形態によると、前記校正因子は、前記特定区域及び/若しくは調査空間内での放射線源の不均一−たとえば位置及び放射能という観点で不均一である−な分布を提供並びに/又は可能にする。

特に第1実施形態によると、当該方法は、次式で表される校正因子θ_calを供しうる。

ここで、A_iは放射線源iの放射能で、θ_i(x,y,z)は放射線源iの正味の検出効率で、nは放射線源の数である。

特に第1実施形態によると、当該方法は、次式で表される校正因子及び/又は全体の校正因子θ_PSIMを供しうる。

ここで、A_iは測定位置kでの放射線源iの放射能で、θ_i(x,y,z)は測定位置kでの放射線源iの正味の検出効率で、Qは実行された最適化の回数で、nは放射線源の数である。

特に第1実施形態によると、当該方法は、次式のうちの1つ以上の値を含む結果を宣言しうる。

ここで、A^Bestは前記放射線源の最尤放射能で、A^Maxは正の不確実性に対応する放射能で、A^Minは負の不確実性に対応する放射能で、｜θ_PSIM｜^maxと｜θ_PSIM｜^minはそれぞれ、θ_PSIMに係る正と負の不確実性の成分を表す。

特に第1実施形態によると、当該方法は、特定区域及び/又は調査空間内での均一な放射線源の分布−たとえば位置及び/又は放射能が均一な分布−を供する及び/又は可能にする校正因子を用いた1つ以上の宣言された結果の決定を行って良い。前記決定は、特定区域及び/又は調査空間内での不均一な放射線源の分布−たとえば位置及び/又は放射能が不均一な分布−を供する及び/又は可能にする校正因子を用いた1つ以上の宣言された結果の決定に続いて及び/又は並行して行われて良い。前記の宣言された結果は、前記の2つの決定についての放射能及び/若しくは不確実性並びに/又はその比較を含んで良い。

特に好適な第2実施形態によると、前記1つ以上の宣言された結果は、前記（複数の）放射線源の1つ以上の測定された放射特性、及び/又は、前記放射線源の1つ以上の検出された特性−たとえば個々の放射線源から導かれる合計放射能−を与えうる。前記の1つ以上の宣言された結果は、前記特定区域内の1つ以上の放射線源の合計放射能の測定結果を供して良い。その測定の際には、ある不確定性の範囲並びに/又は上限及び/若しくは下限の不確定性値が存在する可能性がある。

特に好適な第2実施形態によると、宣言された結果は、該宣言された結果内の1つ以上の特性−たとえば1つ以上の放射線源の放射能−から全体特性−たとえば合計放射能−を供し得る。前記の宣言された結果のうちの2つ以上は、前記の宣言された結果内の1つ以上の特性−たとえば1つ以上の放射線源の放射能−から全体特性−たとえば合計放射能−を供し得る。1つ以上の全体特性は、たとえば2つ以上の全体特性を結合することで処理された全体特性を供するようにさらに処理されて良い。1つ以上の合計放射能は、たとえば2つ以上の合計放射能を結合することで処理された合計放射能を供するようにさらに処理されて良い。前記の処理された全体特性及び/又は処理された合計放射能は、該処理された全体特性及び/又は処理された合計放射能の最適化された値並びに/又はたとえば所与の不確実性で最大値及び/若しくは所与の不確実性での最小値であって良い。前記最適化された値は、平均及び/又は中央値であって良い。

特に好適な第2実施形態によると、前記校正因子は、前記特定区域及び/又は調査空間内での不均一な放射線源の分布−たとえば位置及び/又は放射能が不均一な分布−を供する及び/又は可能にしうる。

特に好適な第2実施形態によると、当該方法は、以下の式のうちの1つ以上の値を含む宣言された結果及び/又は処理された全体特性を供して良い。

上式はたとえば合計放射能の最善の指標である。

上式はたとえば最大合計放射能の最善の指標である。

上式はたとえば最小合計放射能の最善の指標である。

特に好適な第2実施形態によると、当該方法は、前記特定区域及び/又は調査空間内での均一な放射線源の分布−たとえば位置及び/又は放射能が均一な分布−を供する及び/又は可能にする校正因子を用いた1つ以上の宣言された結果の決定を行って良い。前記決定は、特定区域及び/又は調査空間内での不均一な放射線源の分布−たとえば位置及び/又は放射能が不均一な分布−を供する及び/又は可能にする校正因子を用いた1つ以上の宣言された結果の決定に続いて及び/又は並行して行われて良い。前記の宣言された結果は、前記の2つの決定についての放射能及び/若しくは不確実性並びに/又はその比較を含んで良い。

前記の宣言された結果は、放射線源の情報としてのみ存在して良い。前記の宣言された結果は、放射線源の情報と前記特定区域の視覚的情報との結合を含んで良い。前記の宣言された結果は、3Dの特定区域の一連の2D表現−たとえば複数の水平方向のスライス及び/又は複数の垂直方向のスライス−で構成されて良い。前記の宣言された結果は、1つ以上の放射線源の1つ以上の視覚的表現−たとえば画像−並びに/又は前記放射線源の位置及び/若しくは放射能を供して良い。前記視覚表現は2D及び/又は3Dであって良い。

前記の宣言された結果の1つ以上は宣言された不確実性を有して良い。構成要素−たとえば位置及び/又は放射能−のうちの1つ以上は各独立する宣言された不確実性を有して良い。

特に定められた信頼性限界によると、前記の宣言された結果は、1つ以上の不確実性の宣言を含んで良い。高い不確実性又は最大不確実性が宣言されて良いし、及び/又は、低い不確実性又は最小不確実性が宣言されて良い。前記不確実性は、前記特定区域、前記特定区域の1つ以上の部分、放射線源の分布、たとえば母体及び/又は放射線源による減衰を考慮して良い。

前記の宣言された結果は、自動的に計算された（複数の）不確実性を含んで良い。記の宣言された結果は、前記放射線源のうちの1つ以上から得られた不確実性、並びに/又は、前記特定区域及び/若しくは調査空間内の放射線源の−たとえば位置及び/又は放射能の−不均一な分布を考慮することから得られた不確実性を供して良い。

本発明による方法の概略図である。 1つ以上の検出器を用いた特定区域の放射線測定調査用測定装置の概略図である。 当該方法の段階の概略図である。図中、数学的モデルと計算方法が強調されている。 本発明の実施例を応用するγ線システムの概略図である。 検出器、特定区域、及び廃棄物の側面図である。 図5aの上面図である。 試験装置内に既知の放射線源を設けるのに用いられる管の上面図である。 図5cの側面図である。 図5c及び図5dの放射線源の位置がX―H1のときの典型的な試験装置をXY平面、YZ平面、及びZX平面で視覚化した図である。 図5c及び図5dの放射線源の位置がY―H1のときの典型的な試験装置をXY平面、YZ平面、及びZX平面で視覚化した図である。 図5c及び図5dの放射線源の位置がZ―H1のときの典型的な試験装置をXY平面、YZ平面、及びZX平面で視覚化した図である。

[従来技術に係る方法の問題]
コストや複雑さを最小限にしながら、精度と性能の向上した放射線測定調査方法及びシステムの要求が高まっている。特定区域内での放射性核種の総種類の評価及び/又は定量化するそのような方法及びシステムが必要とされる。特定区域は、汚染処理用品（つまりドラム、ボックス、クレート、グローブボックス等）及び/又はより一般的に拡張された3D容積（つまり小部屋、部屋、人工池）−場合によっては汚染処理用品を含む−であって良い。

認められてきた「従来技術」を利用するシステム−たとえばトモグラフィックガンマスキャナ(TGS)及びセグメントガンマスキャナ(SGS)−と比較して、本発明のシステムは、コストを顕著に減少させながら同程度の放射線測定調査を与える可能性を有する。従来技術に係るシステムは、製造するのが高価で、機能させるのに複雑な解析アルゴリズムを必要とし、かつ、要求される性能を実現するのに相当な測定時間を必要とする。

現在利用可能な低コストのシステムと比較すると、本発明のシステムは、使用されるシステムのコストが低いにもかかわらず、動作するそれらのシステムに適用される校正及び/又は動作時の問題点並びに不正確な仮定の多くを解決する。通常これらは、校正法において、結果及びより重要なこととして測定の不正確さを引き起こす非現実的な仮定を用いる。これらは特定の場合でしか有効ではない。本発明の方法及びシステムは、相対的に低コストでありながら、最も利用可能なアッセイシステムよりも顕著に優れた性能を与える。

すべての方法及びシステムにおいて、測定精度は通常、放射線源の分布−たとえば特定区域内での放射線源の位置及び/又は放射能−に係る測定の不確実性によって支配される。たとえば放射線源自体及び/又は特定区域内の母体材料に起因する特定区域の減衰効果と組み合わせられる情報が書けることで、測定不確実性が相当な程度になってしまうことが避けられない。これらの効果は通常、調査についての宣言された結果−たとえば放射性核種の種類及びそれに係る不確実性−においては無視される。

本発明は、高精度でありながら低コストでこの問題を解決することを目的とする。

従来技術は、特許文献1に詳細が記載されている本願出願人によるDISPIMシステムのような方法を含む。この方法は、シミュレーション結果を生成して、そのシミュレーション結果を測定結果と一致するように修正する。しかし係る方法は、放射線源の放射能及び位置についてのモデルとなる解を与えようと探索することに留意して欲しい。一旦測定結果とシミュレーション結果との間で一致が得られると、それは処理の終了となる。一致したシミュレーション結果の位置と放射能の値は直接的に利用される。本発明は、本発明の方法によって校正効率を取得し、続いてその校正効率をさらに利用し、シミュレーション結果を取得しない。従来技術はまた、結果として1つの最適解を探索する。本発明は、合計放射能を与えるのに校正効率を取得する法と放射線源の放射能を取得する方法の両方が用いられるときに、組み合わせられ得る多数の最適解を探索する。両方とも以降で詳述する。

[本発明の概要]
本発明は方法及びシステムを供する。具体的には本発明は、多くの放射線測定調査に適用可能な、特定区域−たとえば容積−内の放射線源の分布を可視化する方法及びシステムを供する。当該方法及びシステムの性能は、シミュレーションデータと「実際の」測定データを用いて検証された。

本発明の重要な利点は、本発明のまさにその特性によって、様々な種類の調査及び係る調査で直面する様々な状況において本願発明が適用可能なことである。これらの例は以降で詳述する。

当該方法は、特定区域−たとえば汚染処理用品−内に供される任意の放射線源の位置及び放射能を可視化する。その結果当該方法は、たとえばTGSのような方法に匹敵する水準の情報を含む結果を宣言する。

当該方法及びシステムは図1において概略的に表されている。

特定区域1は放射3を引き起こす。放射3は、検出器5で検出され、信号7を信号処理装置9に与えることで、測定データの集合11を与える。当該方法及びシステムは、測定データの集合11を、以降で詳述する−好適にはコンピュータにより実装される−計算方法13へ与える。

当該方法及びシステムはまた、特定区域の実際の幾何学構造をモデル化するように、ユーザーによって設定可能な−好適にはコンピュータにより実装される−数学モデル15、インターフェース17、及び入力19をも有する。モデルは、処理装置又は他の電子素子によって供されて良い。物理的世界において考慮される特定区域に相当する、当該方法の調査空間が定義される。実際の特定区域の幾何学構造は、測定が行われる幾何学構造である。従って数学モデル15は、計算モデル13へ供される計算データの集合13を得るのに用いられ得る。

当該方法及びシステムはまた、受け取られる測定データの集合11と受け取られる計算データの集合21との間での一致を反復的に改善しようとする計算法13をも有する。計算法は、他の処理装置又は他の電子素子に供されて良い。計算法13は、反復を行い、修正された入力を数学モデル15へ与える。これらの修正された入力は、他の計算データの集合21を決定するのに用いられる。他の計算データの集合21は他の比較において用いられる。よって当該方法は、多くの反復によって、宣言された結果に到達する。各比較では、収束基準25が、良好な一致又は最善の一致が実現されたときを定義するのに用いられる。答えが「はい」である場合、計算法13は、実現された良好な一致又は最善の一致に基づいて宣言された結果27を与える。答えが「いいえ」である場合、計算法13は、さらなる反復を行い、その後収束評価を繰り返す。他の処理装置又はさらに他の電子素子が比較を行っても良い。前記他の処理装置又はさらに他の電子素子は、前記処理装置又は他の電子素子と同一であっても良いし、異なっていても良い。宣言された結果は、これらの処理装置又は素子のうちの1つ以上によってさらに考慮されて良い。

上述の形式の宣言された結果27はそれ自体有用であるが、他の形式に到達する際にさらに考慮されても良い。

よって宣言された結果27は、特に、計算された校正効率を供しうる。計算された校正効率は、測定された放射能を補正することで、存在する実際の放射能、放出された放射能を宣言された結果の一部として与えるのに用いられ得る。

あるいはその代わりに、宣言された結果27は、合計放射能の解の集合と最善の合計放射能の解から、合計放射能を直接与えるのに用いられ得る。

当該方法及びシステムのこれらの部分の各々についてここで詳述する。当該方法及びシステムの一部の詳細は、ある実施例で採用される方法についての情報及び説明によって補足される。

[測定装置]
本発明を図で表すため、図2の概略図を検討する。これは、ある体積の母体材料103と放射線源105a,105bを含む特定区域101を有する。特定区域101は、検出器107を用いて調査される。特定区域101の多数の測定結果は、各異なる測定位置109の各々で検出器107による測定を行うことによって、又は、測定位置109の各々に各異なる検出器107を供することによって得られて良い。図2では、5つの検出器107が5つの測定位置109に図示されている。特定区域は、放射線源105a,bとして2つの点線源を含む。

一般的に表現すると、測定装置は、n個の放射線源を含む特定区域(x,y,z)で一連の測定結果M−各測定結果は、合計の測定計数率C_Tで表される−を供する。

各特定の放射線源jは放射能A_jを有する。測定結果Mの各々は、各測定位置iで計数率C_iを有する。各測定位置iは、複数の異なる検出器を用いるか又は同一の検出器を用いるのかを考慮して、測定位置iでの各放射線源jに関する検出効率ε_i,j(x,y,z)を有する。各放射線源jについては、正味の検出効率θ_j(x,y,z)が存在する。

従って合計の測定計数率は次式で表すことができる。

不確実性は次式で表すことができる。

ここで、C_jは検出器又は測定位置jで測定される計数率を表し、σC_jは検出器又は測定位置jで測定される計数率に係る1σの不確実性を表し、A_iは線源iの放射能を表し、ε_j,i(x,y,z)は測定位置jでの点線源iの検出効率を表し、θ_i(x,y,z)は線源iの正味の検出効率を表す。

[数学モデル]
数学モデル15は、実際の特定区域の幾何学構造を表すモデルの特定区域の幾何学構造を供する。数学モデルは、その生成、修正、及び使用に関しては、コンピュータによって実施される。数学モデルは多目的で、かつ、モデルの特定区域の幾何学構造に関して何の制約も設けない。よって実際の特定区域1の幾何学構造についての正確なモデルが可能となる。モデルは、物理的世界で考慮される特定区域1に関する調査空間を定義する。調査空間は、特定区域1及びその一部の中の特徴についてのモデル特徴を含む。そのため、その調査空間は正確である。従ってモデル特徴−たとえば部屋内において他の物品の上に供される汚染物処理用具を有する体積を含む調査空間−は十分モデル化されうる。モデル15は、曲面群を用いてモデル特徴を表す。従ってモデル特徴及び/又はモデル特定区域の幾何学構造は、一部の市販されているアッセイシステムのように初期設定に制約されない。モデル15は、共通の幾何学構造−たとえばドラム、クレート、アイゾフレイトコンテナ(Isofreight container)、グローブボックス、及び、複数の物品や非対称な幾何学構造を含むより複雑な幾何学構造−をモデル化することができる。これらすべては、ユーザーによって容易に設定することができる。

数学モデル15を用いることによって、モデル放射線源のモデル分布とモデル特定区域の幾何学構造との間での相互作用の結果を表す計算データの集合21を得ることが可能である。修正された入力23を数学モデル15へ供することによって、修正された計算データの集合21を得ることができる。修正された入力23は、最適化された解の反復的探索の一部として計算モデル13から得ることができる。

使用されるモデル15の実際の形式とその実施に制限はない。モデル15は、有意義となるように、入力19,23から計算データの集合21を計算することが可能であることが必要である。しかし様々なモデル15は、本発明の方法から逸脱することなく、この目的のために用いられ得る。

数学モデル15の重要な目的の1つは、校正効率として定義される関数を考慮することを可能にすることである。これについては以降で詳述する。

[計算法]
計算法13は、対比可能な項に関して、計算データの集合21と測定データの集合11を検討する。計算法は、その生成、修正、及び使用に関してコンピュータによって実施される。対比可能な項が、計算法13によって得られる。計算法13は、測定データの集合11の対比可能な項に対して、候補となる解の群が考慮されるときに与えられる対比可能な項の形式を考慮する。候補となる解の群は、候補となる解の修正された群を与えるように反復的に変化する。これらは、数学モデル15に修正された入力23を供する。数学モデル15は、修正された計算データの集合21内の修正された対比可能な項を供する。

計算法13によって実行される各比較では、対比可能な項が測定データの集合11の項と比較されることで、一致程度が明確になる。一致程度は、閾値又は一致を特定する他の既知の形式若しくは基準−すなわち収束基準−と比較されて良い。候補となる解の群は、郡中に存在する各候補となる解の位置と放射能に関する。多数の解を与えるように、多数の最適化（たとえば段階13,15,25を含むループ）の反復が行われて良い。多数の解は、平均の解を与えるように一緒にされて良い。これは、全体的な校正効率−つまり宣言される結果27−の計算において用いられて良い（下の式24）。複数回の最適化の反復は、すべての信頼できる解を探索し、かつ、重み付けされた平均を与える。広がりは不確実性を決定する。この方法は、後述する別な形式の計算方法にも適用される。多数の解が、校正効率を与えるのには用いられず、放射能の分布ひいては合計放射能の解を直接決定するのに用いられる場合にも、その方法は用いられ得る。この別な形式もまた以降で詳述する。

好適な計算法13は、所与の品質指標に関して、候補となる解の群を反復的に改善しようとすることによって、粒子群最適化法(PSO)を用いる最適化に近い方法となる。品質指標は、定義された特定区域1の−外部又は内部で記録された−多数の測定位置から得られる測定信号7を考慮することによって得られる測定データの集合11と、候補となる解の群及び計算データの集合21との比較に基づく。

ここで測定信号7は、測定されたγ線若しくは中性子の計数率、照射測定量、又は、特定区域1内の1つ以上の放射線源の強度に何らかの形で関連する任意の定量化可能な信号に等しくて良い。特定区域1は任意の定義された形状又は容積であって良い。典型的な特定区域の例は、ドラム、クレート、アイゾフレイト等の内部容積又はその一部であって良い。より大きな特定区域−たとえば部屋等−が考慮されても良い。

PSOは、候補となる解の群又は粒子を得て、かつ、単純な数式に従って調査空間内でこれらの粒子を動き回らせることによって問題を最適化する。これらの詳細については様々な論文で述べられている。粒子の動き回りは、調査空間内で発見された最善の位置によって導かれる。前記の発見された最善の位置は、より良い位置が粒子によって発見されることで更新される。修正されたPSOの形式の詳細及びその応用は、非特許文献1に与えられるPSOについての詳細に基づく。

基本的なPSOのアルゴリズムは、候補となる解（大抵は粒子と呼ばれる）の群を得ることによって機能する。これらの粒子は、調査空間内を動き回る。粒子の動き回りは、調査空間内での粒子の最善の既知の位置及び全体的な群の最善の既知の位置によって導かれる。改善された位置が発見されるとき、これらは群の動き回りを導こうとする。処理は、満足できる解が発見されるまで繰り返される（つまり検出器から得られる測定データの集合11に対して良好に一致するということは、調査空間内の候補となる解の群が、特定区域1内の放射線源にとって良好な一致であることを示唆している）。十分良好な一致である候補となる解の群は解であると考えられる。解は、調査空間内での放射線源の位置と強度を含む。解の取得については、以降の収束基準の箇所でさらに述べる。多数の解が、多数のPSO最適化から生成されることが好ましい。多数のPSO最適化は、校正効率ひいては調査空間内での合計放射線源強度を計算し、かつ、調査空間内での分布の疑似像を生成するように一緒にされる。

当該方法を考える一の方法は、放射線源強度の密度が調査空間内のどこで最大になるのかを発見することである。あるいはその代わりに、放射線源強度の密度が調査空間内のどこで最小になるのか又は存在しないのかが考慮されても良い。

比較を行うことを可能にするため、候補となる解に計算データの集合を生成することが必要である。上述したように、数学モデル15によって実現される。調査空間内の任意の候補となる解の放射線源の位置と強度が、対比可能な計算データの集合21（測定信号に対する理論的信号として表現されて良いが、測定計数率に対する推定計数率として表現されることが好ましい）を生成するのに用いられ得、かつ、品質指標が計算されるように、数学モデル15は構築される。数学モデル15は、検出器への信号の物理的転送、又は、調査空間自体の所定の効率マップ若しくは特定の検出器の効率の評価に基づいて良い。

上述したように、好適な最適化法は、計算法において粒子群最適化法(PSO)を用いる。この計算法は、候補となる解の群から、その候補となる解の群の別な形式によって、候補となる解の修正された群にまで反復的に進めることによって最適化を行う。最適化は、所与の品質指標に関する最適化を探索する（式22）。

最適化は、候補となる解の群又は粒子を得て、かつ、単純な数式に従って調査空間内でこれらの粒子を動き回らせることによって機能する。粒子の動き回りは、各粒子の調査空間内での発見された最善の位置及び群全体についての最善の既知の位置によって導かれる。改善された位置が発見されるとき、これらは、群の動き回りを案内するようになる。その処理は、満足行く解（つまり測定計数率に対する良好な一致）に到達するまで繰り返される。

群中の粒子の数がSである場合を考える。群内の各粒子はn個の点線源を有する。各点線源は、特定区域内に放射能Aと解のベクトルq(x,y,z,A)を有する。続いてその方法は、関数f(q)を最小にしたものと考えることができる。ここで、Pは粒子iの最善の既知の位置で、Gは群全体の最善の既知の解である。

上述の汎用的なPSOアルゴリズムと考慮される測定シナリオとのアナロジーは明確である。群は調査空間内を動き回ることで、各検出器又は測定位置によって測定される計数率と良好に一致する解が探索される。続いて解の群は、要求される校正効率を導くように式(24)で用いられる。

上述して、かつ、以降で詳述するように、解の群を用いて校正効率を与える代わりに、解の群を用いて、直接的に合計放射能に関する解を生成することも可能である。

たとえばシンプレックス最適化、コロニー最適化、又は放射線源の位置と放射能を考慮して変化させることを可能にする他の最適化法のような他の最適化法が用いられても良い。そのような最適化法の形式の一は、人工蜂コロニーすなわちABCとして知られる群最適化型の方法である。これについては非特許文献2等を参照のこと。繰り返しになるがこの種類の最適化アルゴリズムは、群の空間内の群から良好な一致へ向かうように進める。

[収束基準]
ここでは、数学モデル15（PSO最適化）からの計算データの集合21に作用する計算法13を用いる最適化を終了させる方法について説明する。終了は、個々の測定計数率とそれらの不確実性から得られる基準の組を満たすか否かに基づく。

当該方法において用いられる終了のための方法は、従来用いられてきた方法とは異なる。最小にされるべき対象関数が、最小として定義された値に到達し、一定のままであるか若しくは一定数の反復に対してほとんど変化しないとき、又は、一定数の反復が実行されたときに、最適化ルーチンは通常終了する。

本発明の方法では、測定データの集合11と計算データの集合21とが、許容可能な程度に一致していると考えられるときに、終了が実行される。当該方法にとって、「許容可能」とは、計算データの集合21と測定データの集合11の「形状」が、所定の不確実性の範囲内で一致すること、及び、計算データの集合21と測定データの集合11（たとえば合計の測定計数率及び計算計数率）との間の差異が所定の許容範囲内であることの両方を必要とする。

そのような許容度の決定は様々な方法で供されて良いが、一の方法は、測定データの集合に対する計算データの集合のプロット上での位置に対する最適化の結果を考慮する段階を含む。理想的には、そのようなプロットは、一定の勾配を有し、かつ、原点を通る。許容度は、形式と切片について独自の式を有する他の線によって、この線よりも上及び下に設定されて良い。例は、直線であるがy軸と正の値で交差する一の側に対する許容度、及び、直線であるがy軸と負の値で交差する他の側に対する許容度である。

最適化法が（理想的には）、開始条件によらず同一に解に収束する従来の方法とは異なり、本発明の方法は、（計算データの集合21又はそれを生成する入力についての様々な開始点で）繰り返される。このとき各反復は、許容可能な解が発見されるときに終了する。結果は、将来の解析のために記憶される。これらの反復からの結果を一緒にすることは、後述する校正効率及び/又は後述する合計放射能へのより直接的な経路を決定するのに用いられる。

当該方法は、測定データの集合11と「一致する」放射線源の2つ以上の分布の可能性を許容する。他方従来方法は、仮定される絶対で固有な大域最小値に基づいて固有解を探索しようとする。

新たな方法はまた、測定された計数率における統計上の不確実性をも考慮し、かつ、ユーザーに、数学モデルの系統的な不確実性を定義させることを許容する。

[校正効率の考え方]
合計の測定された計数率は、合計放射能の推定値を与えるように変換される必要がある。つまり、検出された放射の一部を検出されたものとして考慮してきたのを、すべての放射を放射されたものとして考慮するように変換される。これは次式で表される校正効率を必要とする。

ここで、A^measは測定された放射能で、θ_calは校正効率である。

特定区域内での真の合計放射能は、個々の放射線源の放射能の合計によって与えられる。

ここで、A^trueは合計放射能である。

合計の測定された計数率、測定された放射能、及び合計放射能の上記式を一つにすることによって、以下の式に到達する。

理想的な測定では、測定された放射能は、特定区域内での合計放射能と一致する。つまり次式が成立する。

続いて上記の2つの式は、校正効率の表式を与えるように一つにされて良い。

よって校正効率が決定可能である場合、合計放射能の厳密な測定が得られる。

従来技術に係る方法では、校正効率について仮定がなされた。

本発明は、そのような仮定に依拠しない点で、最適化から直接得られる校正効率の計算による決定又は放射線源の決定を探索する従来技術に係る方法とは対照的である。

[従来技術に係る方法の例]
この方法では、測定を行う前に校正効率の値を定義する必要がある。測定を行う前に放射線源の位置又は個数を知ることは不可能なので、校正効率の式を解くことができるという仮定がなされた。

1つの放射線源しか特定区域内に存在しないと仮定する場合、式は次式のようになる。
θ_cal=θ₁(x,y,z) [8]
そのような場合、校正効率は、特定区域内の1つの放射線源に基づく。これは、特定区域の実際の位置とはめったにならない。しかし校正の式の形式を丁寧に検討することで、表式は実際には、各々がその放射能で重み付けされた、すべての放射線源についての効率の重み付けされた平均であることがわかる。従って、各放射線源の放射能すなわち「重み付け」因子が同一であると仮定すると（つまり特定区域内の各放射線源が同一の放射能を有すると仮定すると）、校正効率は次式のように書き表すことができる。

繰り返しになるが、各放射線源が同一の放射能を有するという仮定が有効なことはめったにない。

特定区域内の放射線源の位置に依存しないこの式の唯一の解は、放射線源の数が多いとき、つまりn→∞のときである。

繰り返しになるが、この仮定は実際には適用されない。そのような場合、校正効率は次式のようになる。

この校正効率は、特定区域内で空間的にも放射能の観点からも均一に配置される放射線源の「均一な」分布から得られる校正効率と厳密に等しい。ここから、この特別な解は、「均一な分布」の効率に等しい校正効率を有する「均一な分布」の解と呼ぶことにする。

均一な分布効率は、測定された計数率を実際の値へ変換するのに用いられて良い。しかしそのような変換の有効性は、使用される仮定が、調査空間内の放射線源と放射能の最も「起こりうる」分布に対応するとどの程度の確かさで主張できるのかに依存する。場合によっては正しいかもしれないが、そのような主張が有効となる条件（つまり調査空間内で空間的に均一に分布する等しい放射能を有する多数の放射線源）を認識することが重要である。

「均一な分布」の仮定が、特定区域内での放射能の分布の性質を最もよく表すと仮定すると、次式によって与えられる「最善推定」、「最大」、及び「最小」の放射能に関する測定結果を書き表すことができる。

ここで、GMU⁺は校正効率θ_UDに係る正の不確実性の成分で、GMU^―は校正効率θ_UDに係る負の不確実性の成分である。

ここで、正と負の不確実性成分は、「均一な分布」効率を用いた際にした仮定を正しく説明するため、放射能の「最善の推定」に乗じなければならない因子である。従って不確実性成分は校正の式によって次式のように表すことができる。

いずれの場合でも分母は、特定区域内での放射能分布のこれまでの知見又は校正効率の選択に組み込まれる仮定に基づく最小値及び最大値を表すことに留意して欲しい。

明らかに、測定前に高い信頼性で、線源及びその放射能が、調査空間内で真に均一に分布することが示された場合、いずれの不確実性成分も1に等しくなり、校正効率における不確実性は結果には存在しなくなる。この状況が正当化されることはめったにない。

上式における分母の一般的な解釈は、測定に適用する仮定（つまり線源の数、放射能の分布等）を説明するすべての考えられ得る値の分布から得られる「境界(bounding)」値とみなすことである。

たとえば1つの点線源すなわち放射能の「ホットスポット」が発生する確率が高く、かつ、測定結果に適用されるときの不確実性因子が、特定区域内での真の又は実際の放射能を完全に網羅していると100%信頼したいと仮定する。この場合、1つの点線源すなわち放射能の「ホットスポット」が存在することが可能なので、限界値は、測定上の幾何学構造の最小及び最大の正味の検出効率を有する任意の容積内の位置である。

全く対照的に、本発明の方法は、校正の式が明らかに解けるように測定データを利用する。、つまり、測定データ自体の内部に含まれる情報から校正効率と任意の不確実性成分を決定できるように利用される。このようにして、上述の「境界(bounding)」値は、より正確な測定を行うサイズにまで顕著に減少する。

[校正効率の決定]
前項では、式[18]で表される校正効率の式に対する厳密解が発見できた場合に、特定区域内での放射能が式[19]のように定義できることを提案した。

当該方法は、特定区域周辺での様々な測定位置で多数の測定を行うことによってこの解を探索する。M回の測定が実行される場合、合計の測定された計数率は次式のように定義されうる。

ここでjは測定位置である。

各測定位置での測定された計数率は、放射線源の分布の関数である。分布は、実際の放射線源の位置と放射能の組み合わせである。特定区域を合計でn個の別離する点線源を含むものとみなすことによって、別離した位置での一連の線源の放射能として放射線源の分布を表すことが可能となる。従って測定された計数率の集合は、次式のように書き直されうる。

実験的な決定について述べた前項で詳述したように、測定された計数率の集合を得たことで、放射線源の考えられ得る分布の対応は、先の式によって与えられる推定された計数率と測定された計数率との間での一致を評価することによって検討することができる。対応すなわち一致の良好な測定は、次式の目的関数によって与えられる。

この目的関数は、測定された計数率の集合の関数である。それらの関数は、実際の特定区域の幾何学構造に依存する。実際の特定区域の幾何学構造は、検出器の応答、検出器の位置、特定区域/廃棄物処理用具の幾何学構造、及び組成等、並びに、放射線源の未知の分布（放射能及び位置/効率）を含む。

未知のパラメータのすべてをベクトルpにまとめることで、式[22]を次式のように書き表すことができる。

計算法の基本は、上述の目的関数の最小値を決定することである。これは、粒子群最適化法(PSO)として知られる方法を用いることによって行うことができる。これについて以降で詳述する。

目的関数の最小値（又は減少した値）がこのようにして得られるとき、その目的関数は、式[21]で与えられる放射能と効率として表される放射線源の分布の結果を示す値を含む。

この段階に到達すると、合計放射能の最善の指標を決定するため、2つの方法が考えられ得る。

第1の方法は、校正効率の式[18]においてこれらの最適化された値を用いることで、校正効率の値を計算する。1つの固有（大域）最小値は存在しないので、PSO処理はQ回繰り返される。このとき最終的な校正効率は次式で与えられる。

この校正効率の推定に係る不確実性は、定義された信頼性レベルαでのQ個の各独立する最小の解での分布から決定される。つまり次式のようになる。

あるいはその代わりに第2の方法では、当該方法は、最適化の結果生じる式[21]での各独立する放射線源の放射能を用いる。これらの値は、合計の放射能の最善の指標を計算するように直接利用される。これに関するさらなる情報は以降で与えられる。

いずれの事象でも、本発明の方法は、「従来の」アッセイ法よりも顕著に正確な解を得る（式[11]、[12]、[13]）。その結果に係る不確実性は顕著に小さい。その理由は、その不確実性は、測定データの集合と「一致する」放射線源の解のとりうる分布の数を少なくした「集合」に基づくからである。従来技術に係る調査方法は、その不確実性をすべてのとりうる放射線源の分布に基づかせなければならないため、（十分な不確実性を網羅するためには）特定区域内に存在する1つの点線源すなわち放射能の「ホットスポット」の可能性に基づかなければならない。従って、上のようにして与えられる不確実性の成分は、この1つの放射線源が、その特定区域内のとりうる効率の極値に設けられるときに計算される。

全く対照的に、本発明の方法は、これらの位置から期待される計数率が説明してきた最適化によって発見された解である場合にのみ、これらの極端な場合を考慮すればよい。

[校正効率からの別な宣言された結果の取得]
上述したように、校正の式の解が発見できたとすると、本発明の方法の解は、式[15]で与えられる放射能の最善指標、式[16]で与えられる最大放射能の指標、及び、式[17]で与えられる最小放射能の指標を与えるように用いられて良い。

ここで、｜θ_PSIM｜^maxと｜θ_PSIM｜^minはそれぞれ、θ_PSIMに係る正と負の不確実性成分を表す。

[合計放射能の群から別な宣言された結果を取得する]
これまでの方法とは異なり、放射能の最善指標が校正効率を用いて計算されるとき、この方法では、最適化された解の合計放射能を用いることができる。各最適化は、各放射線源の放射能値を与え、各放射線源の放射能値の合計が合計放射能を与える。合計放射能の解の集合は、放射能の最善指標を計算するのに用いられる。これは、解の集合の平均（後で示す）、解の集合の中央値、又は、解の分布を特徴付ける他の方法を含んで良い。

合計放射能の指標は次式で与えられ得る。

最大の合計放射能の指標は次式で与えられ得る。

最小の合計放射能の指標は次式で与えられ得る。

[典型的な方法]
この項では、一の非限定的実施例による方法の実施が検討される。次章の順序は図3に示されている。記載されている各段階について以降で詳述する。

段階１：廃棄物処理用具周辺でのγ線測定を実行する
特定区域周辺でM回の測定を実行する。測定位置（つまり検出器の前面の中心点と検出器の法線の座標）が、特定区域に関して記録される。各測定位置では、計数率、計数率の不確実性、及び、最小の検出可能な放射能に対応する計数率が計算される。これらは、アルゴリズムへの入力として用いられる。

段階2：数学モデルを設定する
上述した数学モデルが、測定の幾何学構造を表し、かつ、調査空間とその内容の定義を明らかにするように設定される。モデルの定義は以下を含む。
− 曲面表記で表される幾何学構造を定義する表面（式[28]参照）
− 小部屋対表面マッピング（つまり、各小部屋は、境界をなす表面に対する「感度」によって定義されなければならない）
− すべての小部屋の物質の密度の定義
− すべての関心γ線エネルギーの小部屋の質量減衰係数の定義
− 幾何学構造内での放射線源の小部屋の宣言
− 測定位置（つまり、検出器の前面の中心点のx,y,z座標）
− 検出器の前面の面積
− 関心γ線エネルギーでの検出器の固有効率
− 各測定位置での検出器の法線ベクトルの定義
段階3：許容可能基準の設定及び可視化する線源数の計算
このルーチンは、可視化ルーチンを終了させて、結果に到達するための基準を設定する。これについては以降で詳述する。

この段階はまた、当該方法において可視化される放射線源の数をも決定する。当該方法は、測定及び可視化された計数率に関して、測定データの集合と計算データの集合とを良好に一致させる放射線源の最小数（つまり後述するように収束試験を成功させる放射線源の最小数）を利用する。従ってこの方法は、均一な分布ではなく、廃棄物処理用具内に離散的な放射能の「ホットスポット」を有している可能性が高いと推定する。それに加えて、ユーザーは、この最小値に追加される「追加の」放射線源の数を特定することができる。

非収束の事象では、可視化された解を生成することは不可能で、以降で出てくる段階5でしか解は与えられず、これが結果を構成する。

段階4：最適化の実行
この段階は最適化を実行するので、可視化を行い、かつ、調査空間内での合計放射能と放射能分布を計算するために必要な情報を出力する。この段階は多数の副段階を有する。

副段階4a：最適化
この副段階では、測定データの集合と計算データの集合とが比較される。その結果は、次の副段階である副段階4bに供される。

段階4の副段階によって与えられるループを循環する別な反復では、副段階4aもまた、モデルによって考慮される候補となる解の群（群中の粒子）を変化させることで、修正された計算データの集合を与える。

副段階4b：許容
この副段階では、収束基準が考慮される。はい/いいえの判断が行われる。いいえの判断の結果、最適化の範囲内でさらなる反復が行われ、当該方法は副段階4aに戻る。はいの判断の結果、最適化は終了し、当該方法は副段階4cへ移る。

副段階4c：最適化された解の保存
この副段階では、最適化目的で副段階4bにおいて得られた最適化された解が保存される。これは、最適化についての位置、放射能、及び効率の詳細を表す。当該方法は副段階4dへ進む。

副段階4d：さらなる最適化
上述したように、当該方法は多数の最適化を探索する。よってこの副段階は、これまでの当該方法の操作における最適化回数をチェックして、当該方法を副段階4aに戻して新たな最適化を開始するか、又は、十分な最適化が完了した場合には副段階4eへ移動させる。

副段階4e：一つにされた校正効率
多数の最適化の結果として、当該方法は、各最適化の解を記憶した。ルーチンを抜ける際、解/シミュレーションの各々についての可視化された位置、放射能、及び効率(x,y,z,A,ε)が利用可能で、かつ、これらは、全体の校正効率を決定するのに用いられ得る。このデータは、段階5で実行される解析に必要である。

段階5：アッセイ結果の生成
この段階は、出力された全体の校正効率から特定区域内での放射能の総量と、「従来の」方法に基づく測定された放射能の結果を計算する（副段階5a）。

それに加えて、新たな方法と該新たな方法が供する可視化に基づく特定区域内での放射能の分布を示す像が生成される（副段階5b）。

副段階5a：「従来の」結果を計算する
アッセイ結果は、測定された合計の計数率とその不確実性に基づく。GMU成分と計算された均一な分布効率を用いて「最善の推定」、「最大」、及び「最小」の放射能が次式によって与えられる。

ここで、n^σは標準偏差の数で、GMU⁺、GMU^―、及びθ_UDは、「効率のプロファイル生成」から計算される。「効率のプロファイル生成」は、PSIMモデルにおいて定義される線源内でn個の点線源をZ回サンプリングすることによって与えられる。

各サンプリングでは、各測定位置での正味の検出効率−つまりε_i：測定位置iでの正味の検出効率−を決定する。

効率値の分布から、平均効率又は均一な分布の効率計算する。つまり次式のようになる。

効率値の分布から、定義された信頼性レベルに基づいて最大効率と最小効率を計算する。つまり次式のようになる。

正と負の不確実性成分を計算する（式[14]参照）。

副段階5b：可視化の結果を計算する
結果は、測定された合計の計数率とその不確実性に基づく。この結果と副段階5bで計算される「従来の」計数結果との差異は、測定された計数率を放射能に変換するのに用いられる校正効率が、各シミュレーションでの点放射線源の放射能とその効率(A,ε)の解析解に基づくことである。

PSIMの「最善の推定」、「最大」、及び「最小」の放射能が、式[15]、[16]、及び[17]によって与えられる。効率値は式[24]によって与えられる。このとき係る不確実性は式[25]と[26]によって与えられる。

シミュレーションの結果p(x,y,z)は、特定区域−たとえば廃棄物処理用具−内での放射能分布を視覚的表示するのに用いられる。表示の可能性には、3D表現又は一連の2D表現（たとえばXY平面、XZ平面、及びYZ平面でプロットされたデータ）が含まれる。一部の例は、以降で、母体材料の大きなバッグ内での放射線源の実験結果に関連して与えられる。

γ線調査への当該方法の応用
この項では、当該方法のモデルがγ線アッセイに応用される。これまでは、放射線源の分布は、離散的な位置での一連の放射線源として表されてきた。このときの計数率は次式のように書き表される。

測定位置で計数率を計算するため、群内での各粒子（放射線源）の効率を計算するモデルが用いられる。効率が既知である場合、測定位置での計数率を推定することができる。

モデルは数学モデルを用いる。モデルは最初、特定区域の測定幾何学構造を定義する一連の曲面によって定義される。曲面は次式で表される。
Ax²+By²+Cz²+Dxy+Exz+Fyz+Gx+Hy+Iz+J=0 [28]
ここで、A〜Jは定数である。

表面−たとえば平面及び円筒−は、この表記によって容易に表すことができる。

測定幾何学構造を構成する表面に加えて、幾何学構造内に小部屋を定義することが必要である。調査空間はそのような小部屋に分割される。各小部屋は、各曲面に関する一連の「感度」によって定義される。各曲面に関する一連の「感度」は、測定幾何学構造内での小部屋の体積の空間的な広がりの程度を定義する。各小部屋には、物質の密度と、関心γ線に対応する質量減衰係数が割り当てられる（図4参照）。

小部屋内での放射線源は、線源の小部屋と表記され、かつ、幾何学構造の設定の一部として特定される。これらの放射線源の小部屋のみが、放射線源を含むことを許される。線源の小部屋の例はドラム内の母体である。ドラム自体の壁は小部屋を表す。その壁は、放射線源を含まないので、線源の小部屋にはなりえない。この方法は、群が、放射線源の小部屋内にのみ存在するという制約を保証する。

当該方法の最終部分は、測定が行われた測定位置と、検出器応答の兆候を定義することである。測定位置は、測定幾何学構造内での検出器の前面の中心座標(x,y,z)によって単純に定義される。特定区域−たとえば廃棄物処理用具−に対する検出器の向きは、検出器の前面に対して垂直な法線ベクトルによって定義される。

検出器の応答は、その検出器の前面の面積及び入射γ線エネルギーの関数であるその検出器の固有効率によって定義される。この固有効率は、検出器の前面に法線入射する（つまり定義された法線ベクトルに対して平行な）γ線に基づく。γ線エネルギーの関数としての検出器の固有効率は、事前の校正を必要とする唯一のパラメータである。他すべてのパラメータはユーザーによって定義され、かつ、具体的な測定幾何学構造に依存する。

与えられた例では、検出器での計数率は、次式を用いることによって推定される。

図4の測定幾何学構造では、2つの小部屋#1と#2が定義される。小部屋#1と#2のいずれも、4つの表面によって定義される。つまりXY平面に対して平行な3つの平面と、Z軸に平行な真円の円筒である。

測定位置で検出器によって測定される計数率を決定するため、小部屋#1と#2でのγ線の経路長を決定することが必要である。これは、パラメータ形式でγ線の方向ベクトルを表し、かつ、幾何学構造内での各定義された表面との交点を解くことによって実現される。すべての交点を計算すると、必要とされる母体の経路を決定することができる。これらの経路長は、ユーザーによって定義される物質（小部屋の）パラメータと共に、減衰因子を評価するのに用いられる（式[29]の第2項）。

点線源の位置に対して変化する検出器の可視表面積の効果は、γ線の経路と検出器の法線とがなすγ線の入射角の余弦をとることによって近似される。

当該方法及びシステムは最小限の校正しか必要としない。たとえばγ線を主とする調査又は測定の場合では、当該方法は、入射γ線のエネルギーの関数として知られている検出器の固有効率しか必要としない。この校正は、既知の校正法−たとえば1つで多数の放射を行う既知の放射能のγ線源−を用いることによってすぐに実行することができる。

[実験例]
上で概略を述べた方法の性能を試すため、既知の幾何学構造の廃棄物処理用具が設定された。図5a（側面）及び図5b（上面）は、特定区域1004内での廃棄物処理用具1000と検出器1002の配置を表している。図5c（上面）及び図5d（側面）は、既知の放射線源を既知の位置に供することを可能にするように母体1008内に設けられた再入射管1006の位置を表している。

問題となっている廃棄物処理用具の幾何学構造は、「ダンプティバッグ」（測定中に粉末母体1008を閉じこめる可撓性バッグ1010）用である。検出器1002は「開いた」コリメータを用いる。廃棄物処理用具1000は、様々な測定位置から当該方法によって必要とされる多数の測定を容易にする回転台1012上に設けられる。この場合、図5bにおいてA―Hのラベルが付された8つの測定位置が、廃棄物処理用具の周辺で定義された。

測定は、1つのHRGS検出器（40%の効率で、662keVで16.5%の固有効率）を用いて実行された。合計で9の線源の位置が考慮された。いずれの場合でも、Cs137線源が、図5c及び図5dに図示された測定位置のうちの一に設けられた。各位置は、半径方向位置（つまりX,Y,Z）及び廃棄物処理用具内の高さ（つまりH1,H2,H3）によって特定された。Cs137の放射能は23MBqだった。

各測定の結果は、上述した「従来の」方法と粒子群可視化(PSIM)法を用いて計算された。

「従来の」測定は、ダンプティバッグが40分間連続的に回転していた間、（図5aに図示されているように）1つの「固定された」検出器の位置を利用した。PSIMの結果が、図5aにおいてA―Hのラベルが付された測定位置でとられた8つの各独立する測定スペクトルの解析から得られた。各独立する測定の各々は5分間だった（つまり「従来の」測定で用いられたのと同一の計数時間）。

「従来の」方法によって得られた結果は、各場合で取得された1つの測定スペクトルと、上述の「均一な」分布の仮定を利用した。表Aに列挙されたGMU因子が計算され、かつ、そのGMU因子は、適切な不確実性を生成するように結果に適用された。これらは、1つの点線源すなわちCs137の放射能（662keVのγ線放出）の「ホットスポット」について99%の信頼区間で定義された。

PSIM解析について、上述した幾何学構造のモデルが生成された。PSIMモデルは、12の表面と7の小部屋を必要とした。表Bは、示された9の線源の位置の各々についての放射能の結果を示している。繰り返しになるが、真の放射能は宣言された不確定性の範囲内であった（99%の信頼区間）。

PSIM法を用いたアッセイ法の精度は、同一データを解析するのに「従来の」方法を用いて得られた結果と比較して、顕著に改善されている。またPSIM法による解析に係る不確定性は、「従来の」解析法によって得られる不確定性よりも顕著に小さい。

それに加えて、PSIM法による解析は、廃棄物処理用具内での放射能分布の「疑似」像を生成する。この像は、調査空間内での各最適化されたPSIM解に係る位置から構築される。実行された9回の測定に係るPSIM像の例は、図6a、図6b、及び図6cに表されている。

いずれの場合でも、PSIM可視化解析によって返ってくる点線源の位置は、真の位置と良く一致する。「点」クラスタリングの密度は、任意の「点」線源の最もとりうる位置を強く示す。この「クラスタリング」は、XY平面内の像（つまりダンプティバッグを上方から下に見る）において最も顕著である。その理由は、単一の高さの検出器が用いられたので、Z面の像での識別が不十分だからである。これらの「疑似」像は、最も高価な従来技術にかかるトモグラフィ撮像システム（つまりγ線TGSアッセイシステム）によって生成される像と同程度の結果を視覚化する像を与える。

Claims (15)

1. 特定区域内での1つ以上の放射線源を調査する方法であって：
   a) 検出器を供する段階；
   b) 特定区域を供する段階；
   c) 測定位置での前記放射線源のうちの1つ以上からの1つ以上の放射を検出する段階；
   d) 1つ以上の他の測定位置での前記放射線源のうちの1つ以上からの1つ以上の放射を検出する段階；
   e) 前記の検出された放射からの測定データの集合を供する段階；
   f) 前記特定区域のモデルを供する段階；
   g) 1つ以上のモデル放射線源の位置及び/又は放射能についての1つ以上の候補となる解を供する段階；
   h) 前記モデルを用いることで、計算データの集合を供する段階；
   i) 前記測定データの集合と前記計算データの集合とを比較することで、前記測定データの集合と前記計算データの集合との間での一致の指標を得る段階；
   j) 前記一致の指標に基づいて判断を行う段階；
   k) 一の判断がされた場合に、段階g)乃至j)を繰り返す段階；
   l) 他の判断がされた場合に、結果を宣言する段階；
   を有する方法。
2. 前記放射線源が、中性子、α線、β線、又はγ線のうちの1種類以上を放射する、請求項1に記載の方法。
3. 前記モデルは数学的モデルで、
   前記モデルは、前記特定区域の近似であるモデルの特定区域の幾何学構造を供し、
   前記モデルは、前記特定区域の1つ以上の特性に関して、前記特定区域を近似し、
   前記1つ以上の特性は、前記特定区域を画定する物質、前記特定区域内に存在する物質、前記特定区域を画定する及び/若しくは前記特定区域内に存在する物質の1種類以上についての減衰特性、前記特定区域を画定する及び/若しくは前記特定区域内に存在する物質の1種類以上についての放射線遮蔽特性、前記特定区域を画定する及び/若しくは前記特定区域内に存在する物質の質量、前記特定区域を画定する及び/若しくは前記特定区域内に存在する物質の1つ以上の表面若しくはその一部の幾何学形状、1つ以上の前記測定位置、前記特定区域を画定する及び/若しくは前記特定区域内に存在する素子のサイズ並びに/又は向きのうちの1つ以上を含む、
   請求項1又は2に記載の方法。
4. 前記モデルには1つ以上の他の入力が供され、
   前記1つ以上の他の入力は、他の計算データの集合を供するように前記モデルによって用いられる、
   請求項1乃至3のうちのいずれか一項に記載の方法。
5. 前記1つ以上の他の入力は、前記第1計算データの集合への1つ以上の入力の変化からの制約を受け、並びに/又は、
   前記1つ以上の他の入力は、1つ以上の前記放射線源の位置及び/若しくは1つ以上の前記放射線源の放射能及び/若しくは放射線源の数の変化からの制約を受けない、
   請求項4に記載の方法。
6. 段階i)による方法が、計算データの集合及び/又は前記第1計算データの集合及び/又は前記他の計算データの集合のうちの1つ以上の対比可能な項と比較される前記測定データの集合の対比可能な項を供し、
   1つ以上のパラメータを満たす比較が解と考えられ、
   前記比較は、前記測定データの集合と前記計算データの集合との間での一致の指標を供する、
   方法。
7. 前記解の1つ以上は、前記の宣言された結果に情報を供するか、及び/又は、前記の宣言された結果で報告される、請求項4に記載の方法。
8. 1つ以上の前記パラメータを満たす比較は、解の数及び/又は一致の数及び/又は当該方法の反復回数が限界以上になった場合、前記計算段階を中止させるか、及び/又は、当該方法を結果の段階へ進める、請求項1乃至7のうちのいずれか一項に記載の方法。
9. 前記の宣言された結果が、前記1つ以上の放射線源の1つ以上の特性の測定結果を供し、
   前記1つ以上の特性は：
   前記1つ以上の放射線源の1つ以上の位置；
   前記1つ以上の放射線源の1つ以上の量；
   前記特定区域内での前記1つ以上の放射線源の分布；
   のうちの1つ以上を含む、
   請求項1乃至8のうちのいずれか一項に記載の方法。
10. 前記調査が、前記の1つ以上の宣言された結果の1つ以上特性をさらに処理することによって、前記1つ以上の放射線源の1つ以上の特性の指標を供する、請求項1乃至9のうちのいずれか一項に記載の方法。
11. 前記1つ以上の宣言された結果は、前記1つ以上の放射線源の1つ以上の特性を有し、
    前記1つ以上の放射線源の1つ以上の特性は、前記1つ以上の放射線源の各々又は1つ以上の放射能値を含み、
    前記1つ以上の特性のさらなる処理は、前記1つ以上の放射線源の1つ以上の合計放射能を供する、
    請求項1乃至10のうちのいずれか一項に記載の方法。
12. 前記1つ以上の特性のさらなる処理は、前記合計放射能のうちの1つ以上を考慮することで最適な結果を明らかにする段階を含み、
    前記最適な結果とは、たとえば最適化された合計放射能及び/又は平均の合計放射能及び/又は合計放射能の中央値及び/又は前記合計放射能値の分布特性である、
    請求項1乃至11のうちのいずれか一項に記載の方法。
13. 前記調査は、得られた測定精度及び/又は測定の不確実性に関する情報を供する、請求項1乃至12のうちのいずれか一項に記載の方法。
14. たとえば合計放射能の最善の指標としての、
    

    

    たとえば最大合計放射能の最善の指標としての、
    

    

    たとえば最小合計放射能の最善の指標としての、
    

    

    のうちの1つ以上の値を含む宣言された結果及び/又は処理された全体特性を供する、請求項1乃至13のうちのいずれか一項に記載の方法。
15. 特定区域内での1つ以上の放射線源を調査するシステムであって：
    a) 検出器；
    b) 第1処理装置；及び、
    c) 第2処理装置；
    を有し、
    前記検出器は、測定位置での前記1つ以上の放射線源からの1つ以上の放射を検出し、かつ、1つ以上の他の測定位置での前記1つ以上の放射線源からの1つ以上の放射を検出する。前記検出器及び/又は該検出器に接続する構成要素は、前記の検出された放射からの測定データの集合を供し、
    前記第1処理装置には前記特定区域のモデルが供され、前記第1処理装置にはさらに1つ以上のモデル放射線源の位置及び/又は放射能についての1つ以上の候補となる解が供される。前記モデルは計算データの集合を供し、
    前記第2処理装置には比較器が供され、
    前記比較器は、前記測定データの集合と前記計算データの集合とを比較することで、前記測定データの集合と前記計算データの集合との間での一致の指標を得て、
    前記第2処理装置は、前記一致の指標に基づいて判断を行い、
    前記第2処理装置は、一の判断又は他の判断を行い、
    前記第2処理装置は、一の判断に応じて、他の1つ以上の候補となる解を供するか、又は、前記第1処理装置に他の1つ以上の候補となる解を供し、
    前記第2処理装置は、他の判断に応じて、結果を宣言する、
    システム。
    

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