WO2026009503A1 - プロファイル生成装置、プロファイル生成方法およびプロファイル生成プログラム - Google Patents

プロファイル生成装置、プロファイル生成方法およびプロファイル生成プログラム

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WO2026009503A1
WO2026009503A1 PCT/JP2025/012069 JP2025012069W WO2026009503A1 WO 2026009503 A1 WO2026009503 A1 WO 2026009503A1 JP 2025012069 W JP2025012069 W JP 2025012069W WO 2026009503 A1 WO2026009503 A1 WO 2026009503A1
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WO
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sampling
scattering
index
profile generation
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PCT/JP2025/012069
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English (en)
French (fr)
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孝 佐藤
崇 松本
智一 長谷川
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Rigaku Denki Co Ltd
Rigaku Corp
Original Assignee
Rigaku Denki Co Ltd
Rigaku Corp
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Publication date
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Pending legal-status Critical Current
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/20—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by using diffraction of the radiation by the materials, e.g. for investigating crystal structure; by using scattering of the radiation by the materials, e.g. for investigating non-crystalline materials; by using reflection of the radiation by the materials
    • G01N23/201—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by using diffraction of the radiation by the materials, e.g. for investigating crystal structure; by using scattering of the radiation by the materials, e.g. for investigating non-crystalline materials; by using reflection of the radiation by the materials by measuring small-angle scattering

Definitions

  • the present invention relates to a profile generation device, method, and program that generates an X-ray scattering profile by sampling X-ray intensity data obtained by a pixel array detector.
  • Non-Patent Document 1 discloses a method for dividing input pixels into multiple output pixels for astronomical observation image data in order to obtain high-resolution images without sacrificing the S/N ratio.
  • Non-Patent Document 2 proposes upsampling of speckle patterns for coherent X-ray diffraction imaging, referencing the method described in Non-Patent Document 1.
  • Non-patent document 3 discloses a method of increasing sensitivity by combining multiple pixels in areas with low sensitivity and low information density into a single piece of data.
  • the present invention was made in light of these circumstances, and aims to provide a profile generation device, method, and program that enables sampling at arbitrary intervals rather than fixed intervals (adaptive hypersampling), maintains a short distance between the sample and the detector, and can improve at least one of resolution and sensitivity depending on how it is applied.
  • the profile generation device of the present invention is a profile generation device that generates an X-ray scattering profile by sampling X-ray scattering intensity data obtained by a pixel array detector, and is characterized by comprising: a sampling position setting unit that sets multiple sampling positions that are not spaced at regular intervals in the wave number direction of the scattering vector based on a specific relationship; a data extraction unit that extracts intensity data at pixels that overlap with the set sampling positions; and a profile generation unit that generates a plotted profile based on the extracted intensity data.
  • the sampling position setting unit is characterized by setting sampling positions in which the sampling interval on the high-angle side is greater than the sampling interval on the low-angle side.
  • the sampling position setting unit is characterized in that it sets sampling positions at a sampling interval smaller than the pixel size on the low-angle side.
  • the sampling position setting unit is characterized in that it sets sampling positions at a sampling interval greater than the pixel size on the high-angle side.
  • the sampling position setting unit is characterized in that it sets sampling positions at a sampling interval greater than the pixel size on the high-angle side.
  • the sampling position setting unit sets the sampling positions using a function that gives a sampling interval for the wave number of the scattering vector as the specific relationship.
  • the sampling position setting unit is characterized in that, as the specific relationship, it sets the sampling positions in a relationship that provides a discrete, constant sampling width for each wavenumber range of the scattering vector.
  • the profile generation device described in any one of (1) to (7) above is characterized by further comprising a first index calculation unit that calculates a first index representing the variability of data from each profile generated by changing the parameters in the specific relationship, and a parameter determination unit that determines the parameters for which the first index satisfies a criterion.
  • the first index represents the irregularity of the generated profile using at least one of the standard deviation and distribution slope of the generated profile.
  • the first index is characterized in that it represents the occurrence of outliers in the generated profile using the standard deviation of the generated profile.
  • the profile generation device described in any one of (1) to (10) above is characterized by further comprising a position shift unit that shifts the multiple sampling positions that have already been set by a specific shift amount in the wave number direction of the scattering vector, and a shift amount determination unit that determines the specific shift amount at which the first index satisfies a criterion.
  • the profile generation device described in any one of (1) to (5) above is characterized by further comprising a Guinier plot execution unit that executes a Guinier plot for each profile generated by changing the parameters in the specific relationship, and a parameter determination unit that determines the parameter with the highest uniformity of the radius of gyration Rg obtained from the Guinier plot.
  • the parameter determination unit determines a parameter that specifies the sampling width in the low-angle scattering angle region based on the uniformity of the radius of gyration Rg, and determines a parameter that specifies the sampling width in the high-angle scattering angle region based on the type of sample.
  • the profile generation device described in any one of (1) to (13) above is characterized by further comprising: a second index calculation unit that calculates a second index indicating the degree of deviation due to processing of the profile generated by changing the parameters in the specific relationship; and a parameter determination unit that determines the parameters that are suitable for a criterion using the second index.
  • the profile generation device described in any one of (1) to (14) above is characterized by further comprising: a minimum wave number calculation unit that calculates the wave number of the smallest scattering vector having a significant standard deviation for a profile obtained based on each of the profiles generated by changing the parameters in the specific relationship; and a parameter determination unit that determines the parameter that is suitable for a criterion using the wave number of the calculated smallest scattering vector.
  • the profile generation method of the present invention is a profile generation method for generating an X-ray scattering profile by sampling X-ray scattering intensity data obtained by a pixel array detector, and is characterized by including the steps of: setting a plurality of sampling positions at irregular intervals in the wave number direction of the scattering vector based on a specific relationship; extracting intensity data at pixels that overlap with the set sampling positions; and generating a plotted profile based on the extracted intensity data.
  • the profile generation program of the present invention is a profile generation program that generates an X-ray scattering profile by sampling X-ray scattering intensity data obtained by a pixel array detector, and is characterized by causing a computer to execute the following processes: setting multiple sampling positions that are not spaced at regular intervals in the wave number direction of the scattering vector based on a specific relationship; extracting intensity data at pixels that overlap with the set sampling positions; and generating a plotted profile based on the extracted intensity data.
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a profile generation system according to the present invention
  • FIG. 1 is a perspective view showing an X-ray analysis device.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a profile generation system according to the present invention.
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a measurement method.
  • 10 is a flowchart showing a method for generating analysis data.
  • 4 is a flowchart illustrating a method for generating and determining a profile according to the first embodiment.
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating the acquisition of measurement data. 10 is a graph showing an example of sampling positions.
  • FIG. 10 is a schematic diagram showing an example of sampling.
  • FIG. 10 is a schematic diagram showing an example of intensity allocation.
  • FIG. 10 is a schematic diagram showing the integration of a profile.
  • FIG. 1 is a perspective view showing an X-ray analysis device.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a profile generation system according to the present
  • 10 is a diagram showing an example of a setting screen for adjusting the relationship between the wave number of the scattering vector and the interval between sampling positions.
  • 10 is a flowchart illustrating a method for generating and determining a profile according to a fourth embodiment.
  • 10 is a graph showing the relationship between the number of divisions and the evaluation value of the error function.
  • 10 is a graph showing profiles for different numbers of divisions. (a) and (b) are graphs showing unadjusted and adjusted profiles, respectively.
  • a pixel-divided sampling technique is used to sample the X-ray diffraction image obtained by measurement. While this technique is known as a common image processing technique, it has not been used to improve the resolution of X-ray diffraction images. This type of sampling enables the generation of high-resolution X-ray diffraction profiles using a measurement device that can be installed in a laboratory because the distance between the sample and the detector is small.
  • the importance of the acquired X-ray diffraction image varies depending on the area. For example, it may be necessary to observe the overall structure of a biopolymer as well as some of its surface structure. In such cases, high resolution on the low-angle side and high sensitivity on the high-angle side are required for the X-ray diffraction image acquired in a single measurement.
  • This invention achieves profile generation through non-uniform sampling that matches the purpose of the observation.
  • the real space measured by the detector is a reciprocal lattice, and the amount of information per unit space increases inversely proportionally at small scattering angles. For example, if the origin of the scattering angle is included, the amount of information reaches infinity.
  • the scattering angle increases, the information density decreases dramatically, and the diffraction intensity that can be theoretically obtained due to the finite atomic size is significantly reduced.
  • the diffraction intensity decreases significantly from the low-angle region to the high-angle region, with the variation reaching 106 to 10 times. In other words, this far exceeds the dynamic range of conventional detectors, photosensitive materials such as film, or imaging devices such as CCDs and CMOSs.
  • the scattering angle is equivalent to the wavenumber of the scattering vector, and conversion between the two is possible. Therefore, the expression "high-angle or low-angle wavenumber" means "the wavenumber corresponding to the high-angle or low-angle scattering angle.”
  • the pixel array detector which has revolutionized the world of X-ray diffraction, utilizes semiconductor technology to miniaturize the ultra-high-speed counting detector equivalent to a single unit and pack them into a single pixel to form a one-dimensional or two-dimensional array detector. As a result, it has become possible to routinely measure extremely high-intensity incident X-rays with high precision and ultra-high speed, as well as ultra-sensitive single-photon measurements.
  • each pixel that makes up a pixel array detector constitutes a single counting detector (sensor, counting circuit, and digital processing device)
  • one method to obtain diffraction data with sufficient spatial resolution is to increase the distance between the sample and the detector.
  • This method overcomes the pixel size limitation by measuring the radially expanding diffraction pattern at a long distance.
  • USAX Ultra-/Small Angle X-ray Scattering
  • the sample-detector distance must be at least several meters, usually several tens of meters.
  • the resolution in the low-angle region determines whether or not the measurement is possible, but the element size of a pixel array detector does not meet the required resolution. Therefore, the detector with the smallest available pixel size is placed far away from the sample. This comes at the expense of reduced sensitivity and extremely limited measurable range in the high-angle direction.
  • pixel binning Not only in pixel array detectors, but in pixel-type detectors in general (CCD detectors, etc.), there is a technique called pixel binning, which increases sensitivity by treating multiple pixels as a group. In fact, pixel binning is used in measurements where measurements are mainly performed at high angles and resolution at low angles is not required. However, with pixel binning, the side of the pixel used becomes two or three times larger, so it is not suitable for measurements in the low angle range where resolution is insufficient.
  • upsampling There is also a method called upsampling or oversampling, which virtually divides pixels and samples them to improve resolution. Upsampling can achieve high resolution when measuring low-angle areas. However, uniform upsampling is not suitable for analyzing high-angle areas with low sensitivity.
  • adaptive hypersampling Given the above circumstances, the inventors of the present invention came up with the idea of continuously varying the interval between sampling positions, enabling both upsampling and pixel binning at the same time. This is a method of performing non-uniform and free sampling on a single measured scattering image according to the angular region based on the scattering angle, which we call adaptive hypersampling. Adaptive hypersampling generates high-sensitivity, high-resolution profiles from the obtained diffraction data, enabling precise analysis of macromolecules in particular. The configuration and operation for achieving these functions are described in detail below.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a profile generation system 10.
  • the profile generation system 10 includes an X-ray analysis apparatus 100 and a profile generation apparatus 200.
  • the X-ray analysis apparatus 100 irradiates a sample S0 with X-rays and detects small-angle scattered X-rays.
  • the sample S0 is preferably a polymer in solution, particularly a biopolymer. This is particularly effective when the sample is a pharmaceutical molecule, molecular complex, or structure in solution that requires structural analysis of 30 ⁇ or less.
  • the profile generation device 200 is composed of a computer 210, an input device 280, and an output device 290, and controls the operation of the X-ray analysis device 100, as well as acquiring and processing measurement data from the X-ray analysis device 100.
  • the X-ray analysis device 100 comprises an X-ray generation unit 110, a sample loading mechanism 120, a pixel detector 130, and a control unit 140.
  • the detector X-ray generation unit 110 has an X-ray source 111 and irradiates X-rays onto the sample S0. It is preferable to use Cu as the target of the X-ray source 111, but Co may also be used.
  • the sample loading mechanism 120 sends the target solution along with the sample holding tube to the X-ray irradiation position. Alternate irradiation of each solution is possible by switching the sample holding tubes 125 using the sample loading mechanism.
  • Target solutions include sample solutions and reference solutions.
  • a sample solution is a solution containing a sample, such as a solution containing a biopolymer and a special component for retaining the biopolymer.
  • a reference solution is a solution from which the sample has been removed.
  • the reference solution in the above example is a solution that does not contain a biopolymer but does contain a special component.
  • the pixel detector 130 detects X-rays scattered by the sample S0 and transmits the resulting scattered image to the computer 210 as measurement data.
  • the pixel detector 130 is preferably a hybrid pixel array detector.
  • the device can be configured with the distance between the sample S0 and the pixel detector 130 set to within 1 m.
  • the X-ray analysis device 100 can be configured for desktop use with the sample-detector distance set to approximately 40 cm.
  • one pixel detector 130 is provided for one X-ray beam emitted from the X-ray source 111, but other configurations may also be used.
  • the X-ray analysis device 100 may be configured to emit two equal parallel beams in the same direction using a mirror or slit, and detect the scattered rays from these with one pixel detector.
  • the X-ray analysis device 100 may be configured to emit two equal beams in opposite directions, and detect the scattered rays from these with two pixel detectors, respectively.
  • Computer 210 is, for example, a PC, and is composed of a processor that executes processing, and memory or a hard disk that stores programs and data.
  • Computer 210 receives user input from input devices 280 such as a keyboard or mouse, and outputs profiles and the like to output devices 290 such as a display.
  • the computer 210 may be a server device located on the cloud. Furthermore, in terms of processing load, the function of controlling the operation of the X-ray analysis device 100 and the function of processing measurement data may be separated, with control being performed by a PC installed on-site and data processing being performed by a server device.
  • [X-ray analyzer] 2 is a perspective view showing the X-ray analysis apparatus 100.
  • the X-ray analysis apparatus 100 includes an X-ray source 111, an optical system 115, a Kratsky block 117, a sample holding tube 125, and a pixel detector 130.
  • the X-ray source 111 is a line radiation source or a point radiation source, and emits a diverging beam.
  • the optical system 115 is, for example, a KB parallel type or serial type optical system.
  • a pair of Kratsky blocks 117 interact with the X-rays with their respective edges to define one side of the X-ray beam, thereby removing parasitic scattering from the irradiated X-rays.
  • the sample holding tube 125 delivers and holds 5 ⁇ l to 10 ⁇ l of solution.
  • the pixel detector 130 detects X-rays scattered by the solution.
  • the pixel detector 130 is a pixel array detector in which ultra-high-speed counting detectors are miniaturized using semiconductor technology and densely packed into one pixel.
  • the X-ray analysis device 100 transmits the detected scattered image to the profile generation device 200.
  • the scattered image detected every predetermined time t is transmitted as measurement data.
  • [Profile Generator] 3 is a block diagram showing the configuration of the profile generation system 10.
  • the profile generation device 200 acquires a scattered image as measurement data from the X-ray analysis device 100, and generates a profile by sampling the scattered image.
  • the functions of the profile generation device 200 are mainly realized by a computer 210.
  • the computer 210 includes an input/output control unit 211, a measurement control unit 215, a measurement data storage unit 217, a sampling position setting unit 223, a data extraction unit 225, a profile generation unit 227, a first index calculation unit 232, a minimum wavenumber calculation unit 236, a parameter determination unit 238, a position shift unit 241, a Guinier plot execution unit 242, a second index calculation unit 244, a shift amount determination unit 247, and an analysis data generation unit 251.
  • Each unit can send and receive information via a control bus L.
  • the input/output control unit 211 accepts input from the input device 280 and controls output to the output device 290.
  • the input/output control unit 211 can accept input of measurement conditions, for example. Measurement conditions include the intensity of the generated X-rays, the position of the sample and the solution to which the X-rays are irradiated, the placement of the pixel detector 130, and the measurement time t when the scattering image is acquired.
  • the input/output control unit 211 can also output measurement data, sampling positions, indices, profiles, etc.
  • the measurement control unit 215 controls the operation of the X-ray analysis device 100. Controlled operations include sending out the sample, generating X-rays, moving the sample position and pixel detector 130, and transmitting measurement data. Each part of the X-ray analysis device 100 is controlled by control instructions sent to the control unit 140 within the X-ray analysis device 100. This operational control causes the X-ray analysis device 100 to irradiate the solution with X-rays, detect scattered X-rays with the pixel detector 130, and transmit a scattered image. In addition, the solution to be irradiated with X-rays is alternately changed between the reference solution and the sample solution at predetermined time intervals.
  • the measurement data storage unit 217 stores the scattering image detected by the pixel detector 130 as measurement data.
  • the stored measurement data is subject to sampling and is used for generating profiles, etc.
  • the sampling position setting unit 223 sets multiple sampling positions that do not have a fixed interval for the wave number of the scattering vector based on a specific relationship.
  • the specific relationship is a relationship that determines the wave number of the scattering vector and the interval between the sampling positions, and is, for example, a function. This makes it possible to perform sampling (adaptive hypersampling) that is set at any interval rather than a fixed interval.
  • the interval between the sampling positions does not need to be an integer division or integer multiple of the basic bin defined by the pixels, but the following explanation will use an integer division or integer multiple of the basic bin as an example.
  • the wave number may be divided into several areas, and the divided regions may be called bins.
  • upsampling it is possible to sample at intervals smaller than one pixel on the low-angle side of the wave number direction of the scattering vector (upsampling), or to sample at intervals larger than one pixel on the high-angle side of the wave number direction of the scattering vector (downsampling).
  • upsampling or to sample at intervals larger than one pixel on the high-angle side of the wave number direction of the scattering vector (downsampling).
  • sampling interval on the high-angle side is larger than the sampling interval on the low-angle side. This allows sampling to be performed under conditions where the sampling interval distribution is inclined along the wavenumber of the scattering vector.
  • the sampling position setting unit 223 can set sampling positions at a sampling interval smaller than the pixel size on the low-angle side. In this way, upsampling can be performed on the low-angle side, improving resolution.
  • the sampling position setting unit 223 can also set sampling positions at sampling intervals greater than the pixel size on the high-angle side. In this way, it is possible to generate a profile with high sensitivity and an excellent S/N ratio even in the high-angle q range where signal strength drops off rapidly.
  • the sampling position setting unit 223 preferably sets the sampling positions using a function that gives the sampling interval for the wave number of the scattering vector as a specific relationship. This makes it possible to set the sampling interval for each sampling position. As a result, flexible sampling is possible depending on the sample and purpose, and the sampling position can be adjusted to avoid artifacts caused by changes in sampling conditions.
  • sampling intervals can be adjusted by changing the parameters (coefficients) of the function. Changing the parameters makes it easier to compare conditions.
  • the sampling position setting unit 223 can also set sampling positions in a specific relationship that provides a discrete, constant sampling width for each wave number range of the scattering vector. This makes it possible to perform adaptive hypersampling by changing the sampling interval for each range, even in programs where a constant sampling interval is the basic setting. In other words, the sampling interval can be distributed in a stepped manner in line with the wave number of the scattering vector.
  • the data extraction unit 225 extracts intensity data for pixels occupying an area including the set sampling position. Because intensity data is extracted for each set sampling position in the direction of the wave number q of the scattering vector, sampling can be performed at any position without being restricted by pixel division or group size. In this embodiment, the sampling interval is set based on the wave number of the scattering vector, but the sampling interval may also be set based on the scattering angle 2 ⁇ .
  • the profile generation unit 227 generates a profile plotted based on the extracted intensity data against the wave number of the scattering vector. It generates a profile for each fixed angle in the circumferential direction ( ⁇ direction) around the center of the scattering image, and integrates the intensity along the ⁇ direction to generate the profile.
  • the first index calculation unit 232 calculates a first index representing the variability of data from each profile generated by changing parameters in a specific relationship.
  • the first index can be expressed as a combination of indices that indicate the variability of the data in the generated profile or the deviation from the original value.
  • the index can be obtained by multiplying and adding the standard deviation of the profile, the second derivative of the profile, the maximum value of the profile slope, etc.
  • the original value refers to the value of the profile when sampled at equal intervals. The deviation from the original value includes artifacts caused by this correction.
  • the first index may also be one that uses the standard deviation of the generated profile to represent the occurrence of outliers in the generated profile. In this case, it is possible to identify profiles with fewer outliers.
  • the minimum wave number calculation unit 236 calculates the wave number of the smallest scattering vector with a significant standard deviation for profiles obtained based on each profile generated by changing parameters in a specific relationship. This makes it possible to identify profiles with high resolution.
  • the parameter determination unit 238 determines parameters that improve the resolution on the low-angle side of the profile and the sensitivity on the high-angle side.
  • the parameter determination unit 238 can determine parameters whose first index meets the criteria for parameter determination. This makes it possible to identify the parameters of the generated profiles that have an improved S/N ratio. This is particularly effective when upsampling at low scattering angles, as the optimal sampling position varies slightly for each sample.
  • a region with a narrow range on the low-angle side means, for example, a range of q of 0.1 ⁇ ⁇ 1 or less.
  • the "range of 0.1 ⁇ ⁇ 1 or less” includes ranges slightly larger and smaller than this. This range may be one bin or may span several bins.
  • the parameter determination unit 238 can also determine parameters that are suitable for the criteria using the second index. This allows for binning on the high-angle side, with a larger sampling width, without smoothing out the unevenness of the profile too much.
  • the second index will be described later.
  • the parameter determination unit 238 can also determine parameters that are appropriate for a criterion using the wave number of the smallest calculated scattering vector. In this case, a profile with high resolution can be identified. When determining parameters using two or more criteria, it is also possible to narrow down the profiles to a certain number using one criterion and identify the parameters of the optimal profile from that set of profiles.
  • the parameter determination unit 238 can also determine a parameter with high uniformity for the radius of gyration Rg obtained from the Guinier plot. In this case, the standard deviation of the radius of gyration Rg can be used. This makes it possible to determine the sampling width on the low-angle side without calculating the first index and without imposing a processing burden. Furthermore, if the type of sample is known, it is also possible to determine a parameter that specifies the sampling width in the high-angle scattering angle region depending on the type of sample.
  • the position shift unit 241 shifts multiple sampling positions that have already been set by a specific shift amount in the wave number direction of the scattering vector.
  • beat patterns Moiré artifacts
  • Such beat patterns can be reduced by slightly shifting the phase of the periodic sampling positions.
  • By shifting the sampling positions by a specific shift amount it is possible to check how the beat pattern appears due to sampling.
  • This type of shift is known as an origin shift. Note that while there is a method of shifting the sampling positions by a specific shift amount as described above, there is also a method of shifting the sampling positions by changing the number of divisions.
  • the Guinier plot execution unit 242 executes a Guinier plot for each profile generated by changing parameters in a specific relationship. Specifically, the horizontal axis represents the square of the scattering angle and the vertical axis represents the logarithm of the scattering intensity, the measurement results are plotted, and the radius of gyration Rg is calculated from the gradient of the approximation line.
  • the second index calculation unit 244 calculates a second index that indicates the degree of deviation from the profile obtained by uniform sampling.
  • the second index can be used to determine how gentle the binning width on the high-angle side should be.
  • the second index may be the difference between the difference between each of the profiles generated by changing parameters in a specific relationship and the profile obtained by uniform sampling, and ⁇ . This makes it possible to evaluate binning that does not smooth out unevenness too much.
  • the shift amount determination unit 247 determines a specific shift amount for which the first index satisfies the criteria for shift amount determination. This determination makes it possible to identify a profile in which the beat pattern has been reduced. Note that when determining the shift amount, the first index for the entire wave number q of the scattering vector is used.
  • the analysis data generation unit 251 adjusts the scale so that the background intensities of the sample solution profile and the reference solution profile match within the wavenumber range of the obtained predetermined scattering vector. Then, the profile of the reference solution is subtracted from the profile of the sample solution to generate analysis data.
  • Fig. 4 is a schematic diagram showing the measurement method. As shown in Fig. 4, first, a reference solution and a sample solution are prepared, and then X-rays are irradiated onto each solution to obtain scattering images as measurement data. At this time, it is preferable to alternately obtain measurement data for the reference solution and the sample solution.
  • the obtained sample profile can be used for structural analysis.
  • the cubic volume of the real space containing the particle is represented by cubic voxels discretized into an NxNxN grid, and an electron density map can be calculated by searching for structure factors based on the measured profile.
  • multiple structural models are generated from the measured X-ray scattering profile, and a calculated X-ray scattering profile is calculated from each of the multiple structural models.
  • An index representing the degree of agreement between the calculated calculated X-ray scattering profile and the measured X-ray scattering profile is calculated, and the multiple structural models are output as an ensemble of molecular shape data based on the calculated index.
  • one representative structural model may be selected from the multiple structural models. In this way, a structural model of a polymer in solution that has a structure with dynamic fluctuations can be accurately reproduced.
  • Fig. 5 is a flowchart showing the method for generating analysis data.
  • the profile generating device 200 acquires measurement data of the reference solution by irradiating it with X-rays (step S1). Similarly, it acquires measurement data of the sample solution (step S2).
  • Sampling is performed based on the measurement data obtained for each of the reference solution and sample solution, and a profile is generated.
  • the profile to be used for analysis is determined based on the obtained profile (step S3), completing the series of processes.
  • the optimal profile is determined from multiple profiles by trying each parameter.
  • the profile to be compared may be the profile obtained by subtracting the profile of the reference solution from the profile of the sample solution after adjusting the scale. Details of the generation and determination of the profile shown in step S3 will be described later.
  • [Profile Generation and Determination Method] 6 is a flowchart showing a method for generating and determining a profile (step S3 in the flowchart shown in FIG. 5 above).
  • the profile generating device 200 accepts input of measurement conditions, including sample information and the purpose of the measurement (step T101). Then, based on the input sample information, it determines a function that represents the relationship between the wavenumber of the scattering vector and the interval between sampling positions (step T102). At this time, the function form is determined according to the sample information, but the parameters (coefficients) are not.
  • the sample information includes the type of sample (measurement target).
  • step T103 the parameters of the function are set (step T103), the measurement data is sampled at the sampling positions determined by the function (step T104), and a profile is generated (step T105).
  • the generated profile is subjected to a phase shift (a shift of less than a single bin of the sampling position) by one of multiple shift amounts (step T106).
  • a first index c1 representing the data variability across the entire wavenumber q of the scattering vector is calculated for the shifted profile (step T107). It is determined whether all position shifts have been completed (step T108), and if not, the process returns to step T106. If completed, the profile that has undergone a position shift with the smallest first index c1 is identified from all the shifted profiles (step T109).
  • the minimum wavenumber qmin having a significant standard deviation for the identified profile is calculated (step T110), and a first index d1 representing the variability of the data for the wavenumber q of each scattering vector is calculated (step T111). It is then determined whether or not the generation of all profiles has been completed (step T112). Note that the number of profiles to be generated is fixed because the range of parameter values is determined for multiple parameter sets, and the loop process continues until the maximum number of profiles is generated.
  • step T3 If profile generation for each parameter set has not been completed, return to step T3. Then, set different parameters, generate a profile, and calculate the minimum wavenumber qmin and first index d1.
  • the parameters for which the minimum wavenumber qmin is at its minimum and the first index d1 is at its smallest are selected from the multiple profiles obtained, and the profile is determined as the data for analysis (step T113), ending the series of processes.
  • the phase shift is adjusted each time a profile is generated, but after the optimal profile is determined, the phase shift may also be adjusted for the determined profile. Details of each process are explained below.
  • [Acquisition of measurement data] 7 is a schematic diagram showing the acquisition of measurement data. As shown in FIG. 7, scattered images detected at predetermined time intervals t are acquired as measurement data obtained by irradiating a target solution with X-rays. The accumulated n pieces of measurement data are integrated. When X-rays are irradiated alternately onto a reference solution and a sample solution, the respective measurement data are accumulated to obtain integrated data.
  • sampling positions are set using a specific relationship.
  • the specific relationship is a relationship in which the sampling positions are determined relative to the wave number of the scattering vector.
  • FIG. 8 is a graph showing an example of sampling positions. As shown in FIG. 8, the specific relationship can be expressed by a function that determines the interval between sampling positions relative to the wave number q of the scattering vector. This function is an increasing function, and the interval y also increases as the wave number q of the scattering vector increases.
  • any function in which the interval y between sampling positions increases as q increases can also be used.
  • the function form is determined based on the sample being measured and the purpose of the measurement, and the function is further determined by parameters (coefficients). By changing the parameters (coefficients), multiple settings can be generated, and the optimal setting can be determined by using an evaluation function.
  • the error function E ( ⁇ based) is expressed as the sum of the squares of the second derivatives for each data point interval, the sum of the ⁇ outliers before and after each data point, the absolute value of the maximum slope for each interval point, the average ⁇ per data point, and the reciprocal of the number of bins in the first region (Nb: Number of bins in the first region).
  • the error function E ( ⁇ -based) has a total of five evaluation items. The power of the five terms makes up the error function, and as any one term increases, the overall value increases and the evaluation decreases. You can use all the terms as shown above, or just some of them.
  • Absolute value of the maximum slope at each section point indicates abrupt changes in the profile that cannot be detected by the second derivative alone.
  • the absolute value of the maximum slope at each section point becomes large at points where the value changes drastically, and indicates, for example, whether there is a point where the value is large only in a flat straight line portion.
  • items 1, 3, and 4 are basically determined empirically depending on the type of sample (target substance), such as virus, antibody, etc.
  • Items 2 and 5 can vary slightly from sample to sample, not just depending on the type of sample.
  • the sum of the ⁇ outliers before and after each data point in item 2 of equation (2) is multiplied by the sum of the intensity data outliers before and after each data point. For example, a certain value in the data is determined as a cutoff value, and the sum of all intensity data values that exceed this value corresponds to the sum of the intensity data outliers before and after each data point.
  • FIG. 9 is a schematic diagram showing an example of sampling. Sampling is performed at set sampling positions b0 to bm while discretely moving the sampling axis a in the direction of the circumferential angle ⁇ . At each sampling position b0 to bm, intensity values are extracted from the pixels that overlap that position, and a profile for each ⁇ is generated using the extracted intensity. Then, a primary profile can be generated by integrating the profiles for each ⁇ over one circumference in the ⁇ direction.
  • the intensity value of the extracted pixel is apportioned according to the amount of overlap between the pixel and the axis along the wave number direction of the scattering vector.
  • Figure 10 is a schematic diagram showing an example of intensity apportionment.
  • the sampling axes specified by the circular angles ⁇ 1, ⁇ 2, and ⁇ 3 overlap pixel Px1 in a ratio of 1:5:2.
  • 1/8, 5/8, or 2/8 of the intensity of pixel Px1 are apportioned depending on the length of overlap between pixel Px1 and the sampling axes of circular angles ⁇ 1, ⁇ 2, and ⁇ 3. Sampling adjusted by such intensity apportionment can reduce the S/N ratio.
  • [Parameter evaluation] 11 is a schematic diagram showing the integration of profiles.
  • the variance of the generated profile is calculated as a first index, and the optimal sampling position is determined based on these values.
  • at least one of the minimum wavenumber and the first index is used.
  • the minimum wavenumber qmin is the wavenumber of the smallest scattering vector with a significant standard deviation for the profile. "Significant" means, for example, that the standard deviation is smaller than the intensity value.
  • the minimum wavenumber qmin is calculated based on each profile generated by changing the parameters of the function, and a search is made for the qmin that results in a minimum. Of the profiles where qmin has a minimum value, a more optimal profile can be identified using the first index. This allows profiles with improved resolution to be used for analysis.
  • an index indicating the overall intensity variance in the generated profile can be used.
  • An example of such an index is ⁇ prof.
  • an index indicating the occurrence of outliers that exceed the intensity variance in the generated profile can be used.
  • An example of such an index is ⁇ of ⁇ profile.
  • the sampling positions may be shifted to reduce beat patterns, and an optimal sampling position may be searched for.
  • a shift amount is set to shift the sampling positions b0 to bm in the direction of the wave number q of the scattering vector. It is preferable that the shift amount is sufficiently smaller than the pixel size.
  • the positions of the entire bins may be shifted multiple times in increments of 1/100 of the pixel size, and conditions under which beat patterns do not occur in the profile generated by sampling may be searched for.
  • Phase shifting is particularly effective for upsampling, which is prone to producing beat patterns. It is possible to find the optimal shift amount to improve resolution and suppress moire.
  • the maximum phase shift amount is the spacing between sampling positions.
  • the shift amount is the value obtained by multiplying the spacing between sampling positions by a phase shift value between 0 and n-1.
  • the error function E for each shift amount can be calculated, and the shift amount that minimizes the error function E can be identified. Note that beat patterns can also be reduced by simply adjusting the spacing between sampling positions, so phase shifting is not necessarily required. Beat pattern reduction by phase shifting is not a required process, and users may omit it depending on their purposes.
  • a profile can be generated under optimal sampling conditions. Then, by subtracting the profile of the reference solution from the profile of the sample solution, data for analysis can be obtained.
  • parameters that satisfy the criteria are identified using only the first index representing the data variability, but a second index indicating the degree of deviation between each profile generated by non-uniform sampling and a profile generated by uniform sampling may also be used.
  • the sampling width at low scattering angles is basically determined by the first index
  • the sampling width at high scattering angles is determined by the second index.
  • the sampling width is determined by determining the parameters.
  • proc indicates that the non-uniform sampling process of the present invention has been performed.
  • the evaluation function J(q) is obtained by subtracting the standard deviation due to non-uniform sampling from the pixel-by-pixel difference between the profile obtained by non-uniform sampling and the profile obtained by uniform sampling, and then adding the result across the entire wavenumber q of the scattering vector. Using the evaluation function J(q), it is possible to determine whether the wavenumber region of the scattering vector on the high-angle side has been overly smoothed by binning.
  • the evaluation function J(q) may be the following formula:
  • the sampling positions are set by determining a function as a specific relationship that represents the interval between sampling positions and the wave number of the scattering vector, but the sampling positions may also be set based on a relationship that provides a discrete, constant sampling width for each wave number range of the scattering vector.
  • the scattering profile to be analyzed is divided into several wave number regions, and the divided wave number regions are called areas. The region on the lowest wave number side is called the first area.
  • the parameters that can be set in this case include the type of sample (target substance), the number of regions, the number of bins or divisions in the first region (Number of bins first region), the width of the first region (q max of first region), the increment factor for the area width (q space factor), and the increment factor for the number of divisions (Divisor factor).
  • the number of areas is determined by the characteristics of the target substance.
  • the number of bins in the initial area or the number of 22 divisions depends on the instrument conditions and sample conditions (concentration, structure, solution state) and is determined by an evaluation function.
  • the width of the initial area and the area width increment factor are each determined by the characteristics of the target substance.
  • the sampling position is determined and the profile is generated and determined as follows. First, the division position of the first area and the number of divisions are determined. This determines the width of the first bin. Next, the division position of the area is determined. This determines the total number of divisions.
  • the target material is input, and some parameters are set according to the input target material. That is, the number of areas, the width of the first area, and the area width increment factor are set.
  • the error function is determined, and the range of q for determining the number of bins or divisions in the first area is determined.
  • the area width increment factor is then automatically set, and a profile is generated and output by data conversion. Beat patterns may also be reduced by adjusting the shift amount.
  • a plot of the error function may also be output.
  • the error function may be, for example, the above equation (4) or (5).
  • Figure 12 is a diagram showing an example of a settings screen for adjusting the relationship between the wavenumber of the scattering vector and the interval between sampling positions.
  • the minimum and maximum wavenumber of the scattering vector and the bin width of each area are displayed, and the number of areas, the number of bins or divisions in the first area, the width of the first area, the increment factor for the area width, and the increment factor for the number of divisions are displayed as adjustable.
  • the wavenumber range of the scattering vector of the profile to be saved is also displayed as adjustable.
  • the profile may be evaluated using Rg and its standard deviation obtained by a Guinier plot instead of directly evaluating the profile using the first index. By plotting these for each parameter set, it is possible to determine the optimal parameters.
  • FIG. 13 is a flowchart showing the method for generating and determining a profile.
  • the profile generating device 200 first accepts input of measurement conditions, including sample information and the purpose of the measurement (step T201). Then, based on the input sample information, it determines a function that represents the relationship between the wavenumber of the scattering vector and the spacing between sampling positions (step T202). At this time, the function form is determined according to the sample information, but the parameters (coefficients) are not.
  • the sample information includes the type of sample (measurement target).
  • step T203 the parameters for the low scattering angle of the function are set (step T203), and measurement data is sampled at the sampling position determined by the function (step T204), generating a profile (step T205).
  • a Guinier plot is performed on the generated profiles (step T206). It is determined whether all profiles have been generated (step T207). Note that the number of profiles to be generated is fixed, and the loop process continues until the maximum number of profiles is generated.
  • step T203 If profile generation for each parameter set at low scattering angles has not been completed, return to step T203. Then, set different parameters, generate a profile, and perform a Guinier plot.
  • the Guinier plot determines the radius of gyration Rg and its standard deviation.
  • parameters with a small standard deviation and high uniformity of the radius of gyration Rg are selected and determined (step T208).
  • it is determined whether the type of sample is known is known (step T209). If the type of sample is known, the parameters for high scattering angles can be determined according to the type of sample. If parameter data for a certain sample has been accumulated and the optimal parameters can be identified in advance, the parameters for high scattering angles can be easily determined by setting them.
  • step T210 parameters for scattering angles on the high side are set.
  • Measurement data is sampled at sampling positions determined by a function of the set parameters (step T211) to generate a profile (step T212).
  • a second index is calculated for the generated profile (step T213), and it is determined whether all profiles have been generated (step T214).
  • the number of profiles to be generated is fixed, and the loop processing is continued until the maximum number of profiles is reached.
  • step T210 If profile generation for each parameter set at low scattering angles has not been completed, the process returns to step T210. Then, different parameters are set, profiles are generated, and a Guinier plot is performed. The second index calculated for each parameter set is evaluated, and the sampling width at high scattering angles is determined (step T215), and the process ends. The sampling width is determined by the parameter settings.
  • the shift amount can be further adjusted to reduce the beat pattern.
  • profiles can be generated with an appropriate sampling width at both high and low scattering angles.
  • Example 2 X-rays were irradiated onto a solution containing biopolymers, and small-angle scattered X-rays were detected.
  • the obtained measurement data was sampled by changing the sampling position settings, and a profile was generated. For each setting, the value of the error function corresponding to the first index was plotted against the number of pixel size divisions, which corresponds to the reciprocal of the interval between the sampling positions.
  • Figure 14 is a graph showing the relationship between the number of divisions and the evaluation value of the error function. As shown in Figure 14, the error function value is smallest when the number of divisions is 56, and in this evaluation, the sampling position setting when the number of divisions is 56 was evaluated as optimal.
  • Figure 15 is a graph showing profiles with different numbers of divisions.
  • each profile has been intentionally shifted in the q direction to make it easier to see.
  • the measurement data used in the example shown in Figure 15 was originally 763 pixels per side. Sampling positions were set at intervals obtained by dividing this measurement data into 1838, 1839, 1840, 1841, 1842, and 1843, and sampling was performed to generate profiles P1, P2, P3, P4, P5, and P6. When ⁇ of ⁇ profile and ⁇ prof were calculated as second indices for each of these profiles, it was found that both were small for profile P2.
  • suitable splitting conditions were identified for the measurement data of the sample solution and the measurement data of the reference solution. Sampling was then performed under those splitting conditions to generate adjusted profiles. These profiles were then subtracted to generate data for analysis. For comparison, unadjusted profiles and data for analysis were also generated and compared.
  • Figures 16(a) and (b) are graphs showing unadjusted and adjusted profiles, respectively.
  • the analysis data Su1 shown in Figure 16(a) is data obtained by subtracting the measurement data Re1 of the reference solution from the measurement data Sa1 of the sample solution.
  • the analysis data Su2 shown in Figure 16(b) is data obtained by subtracting the measurement data Re2 of the reference solution from the measurement data Sa2 of the sample solution. It can be seen that the analysis data shown in Figure 16(b) has less data variance on the high-angle side compared to the analysis data shown in Figure 16(a). This demonstrates that highly accurate analysis data can be obtained by adjusting the sampling conditions.
  • Profile generation system 100 X-ray analysis apparatus 110 X-ray generation unit 111 X-ray source 115 Optical system 117 Kratsky block 120 Sample loading mechanism 125 Sample holding tube 130 Pixel detector 140 Control unit 200 Profile generation device 210 Computer 211 Input/output control unit 215 Measurement control unit 217 Measurement data storage unit 223 Sampling position setting unit 225 Data extraction unit 227 Profile generation unit 232 First index calculation unit 236 Minimum wave number calculation unit 238 Parameter determination unit 241 Position shift unit 242 Guinier plot execution unit 244 Second index calculation unit 247 Shift amount determination unit 251 Analysis data generation unit 280 Input device 290 Output device L Control bus a Sampling axis b0 to bm Sampling position P1 to P6 Profile S0 Sample qmin Minimum wave number Px1 Pixel

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Abstract

一定間隔ではなく任意の間隔に設定されたサンプリング（アダプティブ・ハイパーサンプリング）を可能にし、試料と検出器間の距離を短く維持しつつ、分解能またはＳ／Ｎ比を向上できるプロファイル生成装置、方法およびプログラムを提供する。ピクセルアレイ検出器で得られたＸ線散乱強度データに対しサンプリングによりＸ線散乱プロファイルを生成するプロファイル生成装置２００であって、特定の関係に基づいて散乱ベクトルの波数方向に一定間隔でない複数のサンプリング位置を設定するサンプリング位置設定部２２３と、設定されたサンプリング位置と重なるピクセルにおける強度データを抽出するデータ抽出部２２５と、抽出された強度データに基づいてプロットしたプロファイルを生成するプロファイル生成部２２７と、を備える。

Description

プロファイル生成装置、プロファイル生成方法およびプロファイル生成プログラム
　本発明は、ピクセルアレイ検出器で得られたＸ線の強度データに対しサンプリングを行ってＸ線散乱プロファイルを生成するプロファイル生成装置、方法およびプログラムに関する。
　生体高分子の観察には、Ｘ線小角散乱法が利用され、その一次データ処理とデータ解析のためのプログラムが開発されている。測定データの取得の際に、［１］高分解能かつ［２］高感度のピクセル検出器が用いられるが、それぞれの性能には限界がある。
　［１］分解能の不足に対しては、試料と検出器との間の距離を数メートルから場合によっては１０ｍ以上にすることで、分解能が補われていた。ただし、その場合、試料と検出器との間を真空にしたとしても真空度１００％にはできず、Ｘ線は減衰して感度が下がる。
　一方、Ｘ線回折分野以外では、分解能を向上させるための画像処理方法が開発されてきた。例えば、非特許文献１には、Ｓ／Ｎ比を犠牲にすることなく高解像度の画像を得るために、天体観測画像データに対し入力画素を複数の出力画素に分割する方法が開示されている。非特許文献２では、非特許文献１に記載された方法を参照しコヒーレントＸ線回折の撮像のためにスペックルパターンのアップサンプリングを行う提案がなされている。
　［２］感度の不足に対しては、ピクセルをグループ化し、一つのピクセルあたりの受光面積を増加させるピクセルビニングで補われることがある。非特許文献３では、感度低く情報密度が低い領域の複数のピクセルを合わせて一つのデータにして感度を稼ぐ方法が開示されている。
A. S. Fruchter and R. N. Hook, "Drizzle: A Method for the Linear Reconstruction of Undersampled Images", U.S.A., [v1] Mon, 10 Aug 1998, [v2] Fri, 19 Oct 2001, Publications of the Astronomical Society of the Pacific, 2002, Vol.114 (792), p.144-152 Y. Chushkin and F. Zontone, "Upsampling speckle patterns for coherent X-ray diffraction imaging", Journal of Applied Crystallography, (2013). 46, 319-323 Tatsuya Arai, Rena Inamasu, Hiroki Yamaguchi, Daisuke Sasaki, Ayana Sato-Tomita, Hiroshi Sekiguchi, Kazuhiro Mio, Sakae Tsuda, Masahiro Kuramochi, Yuji C. Sasaki, "Laboratory diffracted x-ray blinking to monitor picometer motions of protein molecules and application to crystalline materials", Struct Dyn, 2021 Jul 8
　上記のように、画像解析の分野では様々な試みがなされてきたが、Ｘ線回折像の解析分野では、カメラ長を長くすればよいという考え方が支配的であり、単一画素からの信号を複数の画素に分割するアップサンプリングの応用まではなされていない。
　Ｘ線小角散乱の測定では、検出位置によって［１］データ密度および［２］強度の異なるＸ線を、画素の密度と感度が一様なピクセルアレイ検出器で検出する。そのため、特にＸ線検出によるデータ取得において、強度が大きくデータ密度の高いＸ線を受光する散乱角の低角側の領域（以下、「低角側」または「低角領域」と省略）では低感度で分解能を向上させたいという要求があり、強度が小さくデータ密度の低い散乱角の高角側の領域（以下、「高角側」または「高角領域」と省略）では、高分解能は不要で感度を向上させたいという要求がある。
　特に、例えば１０００Å～３０００Å程度の生体高分子を測定して得られたＸ線の回折像の上の処理では、低角側で分解能の向上が望まれている。近年、このような需要が高まりつつあるが、イメージングの分野で位置に寄らず一様に適用される画像処理技術としてしかアップサンプリングは認識されていない。
　本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、一定間隔ではなく任意の間隔に設定されたサンプリング（アダプティブ・ハイパーサンプリング）を可能にし、試料と検出器間の距離を短く維持しつつ、適用の仕方次第で分解能および感度の少なくとも一方を向上できるプロファイル生成装置、方法およびプログラムを提供することを目的とする。
　（１）上記の目的を達成するため、本発明のプロファイル生成装置は、ピクセルアレイ検出器で得られたＸ線散乱強度データに対しサンプリングによりＸ線散乱プロファイルを生成するプロファイル生成装置であって、特定の関係に基づいて散乱ベクトルの波数方向に一定間隔でない複数のサンプリング位置を設定するサンプリング位置設定部と、前記設定されたサンプリング位置と重なるピクセルにおける強度データを抽出するデータ抽出部と、前記抽出された強度データに基づいてプロットしたプロファイルを生成するプロファイル生成部と、を備えることを特徴としている。
　（２）また、上記（１）記載のプロファイル生成装置において、前記サンプリング位置設定部は、低角側のサンプリング間隔より高角側のサンプリング間隔の方が大きいサンプリング位置を設定することを特徴としている。
　（３）また、上記（２）記載のプロファイル生成装置において、前記サンプリング位置設定部は、低角側でピクセルサイズより小さいサンプリング間隔でサンプリング位置を設定することを特徴としている。
　（４）また、上記（２）記載のプロファイル生成装置において、前記サンプリング位置設定部は、高角側でピクセルサイズより大きいサンプリング間隔でサンプリング位置を設定することを特徴としている。
　（５）また、上記（３）記載のプロファイル生成装置において、前記サンプリング位置設定部は、高角側でピクセルサイズより大きいサンプリング間隔でサンプリング位置を設定することを特徴としている。
　（６）また、上記（１）～（５）のいずれかに記載のプロファイル生成装置において、前記サンプリング位置設定部は、前記特定の関係として、散乱ベクトルの波数に対してサンプリング間隔を与える関数を用いてサンプリング位置を設定することを特徴としている。
　（７）また、上記（１）～（５）のいずれかに記載のプロファイル生成装置において、前記サンプリング位置設定部は、前記特定の関係として、散乱ベクトルの波数範囲ごとに離散的に一定値のサンプリング幅を与える関係でサンプリング位置を設定することを特徴としている。
　（８）また、上記（１）～（７）のいずれかに記載のプロファイル生成装置において、前記特定の関係におけるパラメータを変更して生成されたプロファイルのそれぞれからデータのばらつきを表す第１指標を算出する第１指標算出部と、前記第１指標が基準を満たす前記パラメータを判定するパラメータ判定部と、をさらに備えることを特徴としている。
　（９）また、上記（８）記載のプロファイル生成装置において、前記第１指標は、前記生成されたプロファイルの標準偏差および分布の傾きの少なくとも一方を用いて、前記生成されたプロファイルの不規則性を表すことを特徴としている。
　（１０）また、上記（８）記載のプロファイル生成装置において、前記第１指標は、前記生成されたプロファイルの標準偏差を用いて、前記生成されたプロファイルの外れ値の出現性を表すことを特徴としている。
　（１１）また、上記（１）～（１０）のいずれかに記載のプロファイル生成装置において、すでに設定された前記複数のサンプリング位置を特定のシフト量だけ散乱ベクトルの波数方向にずらす位置シフト部と、前記第１指標が基準を満たす前記特定のシフト量を判定するシフト量判定部と、をさらに備えることを特徴としている。
　（１２）また、上記（１）～（５）のいずれかに記載のプロファイル生成装置において、前記特定の関係におけるパラメータを変更して生成されたプロファイルのそれぞれに対しギニエプロットを実行するギニエプロット実行部と、前記ギニエプロットで得られた慣性半径Ｒｇの均一性の高い前記パラメータを判定するパラメータ判定部と、をさらに備えることを特徴としている。
　（１３）また、上記（１２）記載のプロファイル生成装置において、前記パラメータ判定部は、前記慣性半径Ｒｇの均一性により低角側の散乱角の領域におけるサンプリング幅を特定するパラメータを決定し、試料の種類に応じて高角側の散乱角の領域におけるサンプリング幅を特定するパラメータを決定することを特徴としている。
　（１４）また、上記（１）～（１３）のいずれかに記載のプロファイル生成装置において、前記特定の関係におけるパラメータを変更して生成されたプロファイルの処理による乖離度を示す第２指標を算出する第２指標算出部と、前記第２指標を用いた基準に適した前記パラメータを判定するパラメータ判定部と、をさらに備えることを特徴としている。
　（１５）また、上記（１）～（１４）のいずれかに記載のプロファイル生成装置において、前記特定の関係におけるパラメータを変更して生成されたプロファイルのそれぞれに基づいて得られたプロファイルに対して、有意な標準偏差を有する最小の散乱ベクトルの波数を算出する最小波数算出部と、前記算出された最小の散乱ベクトルの波数を用いた基準に適した前記パラメータを判定するパラメータ判定部と、をさらに備えることを特徴としている。
　（１６）また、本発明のプロファイル生成方法は、ピクセルアレイ検出器で得られたＸ線散乱強度データに対しサンプリングによりＸ線散乱プロファイルを生成するプロファイル生成方法であって、特定の関係に基づいて散乱ベクトルの波数方向に一定間隔でない複数のサンプリング位置を設定するステップと、前記設定されたサンプリング位置と重なるピクセルにおける強度データを抽出するステップと、前記抽出された強度データに基づいてプロットしたプロファイルを生成するステップと、を含むことを特徴としている。
　（１７）また、本発明のプロファイル生成プログラムは、ピクセルアレイ検出器で得られたＸ線散乱強度データに対しサンプリングによりＸ線散乱プロファイルを生成するプロファイル生成プログラムであって、特定の関係に基づいて散乱ベクトルの波数方向に一定間隔でない複数のサンプリング位置を設定する処理と、前記設定されたサンプリング位置と重なるピクセルにおける強度データを抽出する処理と、前記抽出された強度データに基づいてプロットしたプロファイルを生成する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴としている。
本発明に係るプロファイル生成システムを示す概略図である。 Ｘ線分析装置を示す斜視図である。 本発明に係るプロファイル生成システムの構成を示すブロック図である。 測定方法を示す概略図である。 解析用データの生成方法を示すフローチャートである。 第１実施形態によるプロファイルの生成および決定方法を示すフローチャートである。 測定データの取得を示す概略図である。 サンプリング位置の一例を示すグラフである。 サンプリングの一例を示す概略図である。 強度の按分の一例を示す概略図である。 プロファイルの積算を示す概略図である。 散乱ベクトルの波数とサンプリング位置の間隔との関係を調整するための設定画面例を示す図である。 第４実施形態によるプロファイルの生成および決定方法を示すフローチャートである。 分割数とエラー関数の評価値との関係を示すグラフである。 異なる複数の分割数によるプロファイルを示すグラフである。 （ａ）、（ｂ）それぞれ未調整および調整済みのプロファイルを示すグラフである。
　次に、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては同一の参照番号を付し、重複する説明は省略する。
　［原理］
　本発明では、測定で得られるＸ線回折像のサンプリングに画素を分割する手法を取り入れている。これは一般的な画像処理の一つとしては知られているが、Ｘ線回折像の分解能を向上させる目的では用いられてこなかった。このようなサンプリングにより、本発明では、試料と検出器との距離が小さく実験室に設置できる測定装置を用いて高分解能のＸ線回折プロファイルを生成できる。
　生体高分子のように様々な形態をとりうる対象を観察する場合には、取得されたＸ線回折像はエリアに応じて重要度が異なる。例えば、生体高分子の全体構造とともに一部の表面構造を観察したい場合がある。そのような場合には、一度の測定で取得されたＸ線回折像に対して、低角側での高分解能と高角側での高感度とが求められる。本発明では観察の目的に合致させた不均等サンプリングによるプロファイル生成を実現している。
　（Ｘ線回折強度の変化幅）
　Ｘ線回折法においては、検出器が測定する実空間においては逆格子となっており、散乱角の小さい部分では一定空間あたりの情報量が反比例に増大する。例えば、散乱角の原点まで含めるとその情報量は∞に至る。
　一方、散乱角が大きくなると、情報密度が劇的に減少し、原子サイズが有限であることで原理的に得られる回折強度が著しく低下する。実際には原子の揺らぎも存在するため、回折強度は低角領域から高角領域にかけて大きく減少し、その変化幅は１０６～１０倍に達する。すなわち、通常の検出素子、フィルム等の感光体またはＣＣＤ／ＣＭＯＳに代表される画像デバイスのダイナミックレンジを遥かに超えている。その変化幅に対応するため様々な工夫がなされてきたが、効果は限定的であった。なお、散乱角は、散乱ベクトルの波数と等価であり、両者の間で変換が可能である。したがって、「高角側または低角側の波数」という表現は、「高角側または低角側の散乱角に対応する波数」を意味する。
　（ピクセルアレイ検出器の物理的限界）
　Ｘ線回折の世界に革命をもたらしたピクセルアレイ検出器は、半導体技術を駆使して一台分の超高速計数検出器を超小型化し１ピクセルとして密集させることにより、１次元あるいは２次元アレイ検出器を構成する。その結果、超高感度１光子測定と同時に、極めて強度の高い入射Ｘ線の高精度かつ超高速の測定を日常的に可能ならしめている。
　しかし、ピクセルアレイ検出器を構成する各々ピクセルが、１台の計数式検出器（センサ、計数回路およびデジタル処理装置）を構成するという原理上、ピクセルサイズの小型化には物理的な限界が存在する。この物理的な限界により、現状、ピクセルアレイ検出器は、通常のＸ線回折測定のために利用される検出器として十分でない。
　（長距離測定）
　そこで、試料と検出器との間の距離を大きくとることで十分な空間分解能をもって回折データを取得する方法がある。遠距離にて放射状に広がる回折像を測定し、ピクセルサイズの限界を克服できる。例えば、ＵＳＡＸ（Ultra-/Small Angle X-ray Scattering）と呼ばれる小角測定では、試料検出器間距離を少なくとも数ｍ、通常数十ｍに設定する必要がある。
　しかし、試料検出器間の距離を大きくとると、測定装置の汎用性を大きく損なう。また、大気圧で破壊されないチャンバーの作製が必要になるなど、大きな体積を高度真空に保つという装置構成上の困難を伴う。一方で、Ｘ線の拡散および散乱などにより信号強度が低下する。長距離測定により、原理的に信号強度が弱くなる高角領域においては、ますますＳ／Ｎ（感度）が低下することになる。
　例えば、高分子測定では、低角領域の分解能が測定の可否を決定するが、ピクセルアレイ検出器の素子サイズは必要な分解能には及ばない。そのため、利用可能な最もピクセルサイズの小さい検出器を、試料から遠い距離に置く対応がなされる。その代償として感度が低下し、高角方向へ測定可能な範囲は極めて限定される。
　（ピクセルビニング）
　ピクセルアレイ検出器に限らず、一般にピクセル形式の検出器（ＣＣＤ検出器等）においては、複数のピクセルを集合体として扱うことにより感度を増強するピクセルビニングという手法が存在する。実際、高角側の測定が主体で低角側の分解能を必要としない測定において、ピクセルビニングは利用されている。しかし、ピクセルビニングでは、利用するピクセルの一辺が２倍あるいは３倍になるため、分解能が足りない低角領域の要請には適さない。
　（アップサンプリング）
　ピクセルを仮想的に分割してサンプリングし、分解能を向上するアップサンプリングまたはオーバーサンプリングと呼ばれる方法も存在する。低角領域の測定では、アップサンプリングにより高い分解能を実現できる。しかし、一律なアップサンプリングは感度の低い高角領域の解析には適さない。
　（アダプティブ・ハイパーサンプリング）
　以上のような事情のもと、本発明の発明者らは、サンプリング位置の間隔を連続的に変化させ、アップサンプリングとピクセルビニングを同時に可能にするという発想に至った。これは、１つの測定された散乱像に対し、散乱角に基づく角度領域に応じて不均等で自由なサンプリングを行う方法であり、アダプティブ・ハイパーサンプリングと呼ぶこととする。アダプティブ・ハイパーサンプリングにより、得られた回折データに対し、高感度高分解能のプロファイルを生成し、特に巨大分子の精密な解析が可能になる。以下に、それらの機能を実現するための構成および動作の詳細を説明する。
　［第１実施形態］
　［プロファイル生成システム］
　図１は、プロファイル生成システム１０を示す概略図である。プロファイル生成システム１０は、Ｘ線分析装置１００およびプロファイル生成装置２００を備えている。Ｘ線分析装置１００は、試料Ｓ０にＸ線を照射し、小角散乱Ｘ線を検出する。試料Ｓ０は、溶液中の高分子、特に生体高分子が好ましい。特に、３０Å以下の構造解析を必要とする溶液中の医薬分子、分子複合体または構造体が試料である場合には有効である。
　プロファイル生成装置２００は、コンピュータ２１０、入力装置２８０および出力装置２９０で構成され、Ｘ線分析装置１００の動作を制御するとともにＸ線分析装置１００から測定データを取得して処理する。
　Ｘ線分析装置１００は、Ｘ線生成部１１０、サンプルローディング機構１２０、ピクセル検出器１３０および制御ユニット１４０を備えている。検出器Ｘ線生成部１１０は、Ｘ線源１１１を有し、試料Ｓ０へＸ線を照射する。Ｘ線源１１１のターゲットにはＣｕを用いるのが好ましいが、Ｃｏを用いてもよい。
　サンプルローディング機構１２０は、対象の溶液を試料保持管ごとＸ線照射位置へと送り出す。各溶液の交互の照射は、サンプルローディング機構により試料保持管１２５を入れ替えることで可能になる。
　対象の溶液には、試料溶液および基準溶液が含まれる。試料溶液は、試料を含む溶液であり、例えば、生体高分子およびその生体高分子を保持するための特殊成分を含む溶液である。基準溶液は、試料溶液から試料を取り除いた溶液である。例えば、上記の例の基準溶液は、生体高分子は含まないが、特殊成分を含む溶液である。
　ピクセル検出器１３０は、試料Ｓ０により散乱されたＸ線を検出し、得られた散乱像を測定データとしてコンピュータ２１０へ送信する。ピクセル検出器１３０は、ハイブリッドピクセルアレイ検出器であることが好ましい。試料Ｓ０とピクセル検出器１３０との距離は１ｍ以内にして装置を構成できる。例えば、試料検出器間距離を４０ｃｍ程度にして、Ｘ線分析装置１００をデスクトップ用に構成することができる。
　なお、上記の構成では、Ｘ線源１１１から照射される一つのＸ線のビームに対して一つのピクセル検出器１３０が設けられているが、それ以外の構成も採用されうる。例えば、Ｘ線分析装置１００は、ミラーやスリットを用いて同等の２つの平行ビームを同一方向に照射し、それらの散乱線を１つのピクセル検出器で検出する構成であってもよい。また、Ｘ線分析装置１００は、同等の２つのビームを反対方向に照射し、それらの散乱線を２つのピクセル検出器でそれぞれ検出する構成であってもよい。
　コンピュータ２１０は、例えばＰＣであり、処理を実行するプロセッサおよびプログラムやデータを記憶するメモリまたはハードディスク等により構成される。コンピュータ２１０は、キーボード、マウス等の入力装置２８０からユーザの入力を受け、ディスプレイ等の出力装置２９０へプロファイル等を出力する。
　コンピュータ２１０は、クラウド上に置かれたサーバ装置であってもよい。また、処理負担の観点で、Ｘ線分析装置１００の動作を制御する機能と、測定データを処理する機能とを分離し、制御を現場に設置されたＰＣで実行し、データ処理をサーバ装置で実行してもよい。
　［Ｘ線分析装置］
　図２は、Ｘ線分析装置１００を示す斜視図である。Ｘ線分析装置１００は、Ｘ線源１１１、光学系１１５、クラツキーブロック１１７、試料保持管１２５およびピクセル検出器１３０を有している。Ｘ線源１１１は、線放射源または点放射源であり、発散ビームを放出する。光学系１１５は、例えばＫＢ並列型または直列型光学系である。
　一対のクラツキーブロック１１７は、それぞれのエッジによりＸ線と相互作用をしてＸ線ビームの一方側と他方側を画定する。これにより、照射Ｘ線から寄生散乱を取り除くことができる。試料保持管１２５は、５μｌから１０μｌの溶液を送り出し保持する。
　ピクセル検出器１３０は、溶液で散乱されたＸ線を検出する。ピクセル検出器１３０は、超高速計数検出器を半導体技術により超小型化して１ピクセルに密集させたピクセルアレイ検出器である。Ｘ線分析装置１００は、検出された散乱像をプロファイル生成装置２００へ送信する。所定時間ｔごとに検出された散乱像が測定データとして送信される。
　［プロファイル生成装置］
　図３は、プロファイル生成システム１０の構成を示すブロック図である。プロファイル生成装置２００は、Ｘ線分析装置１００から測定データとして散乱像を取得し、散乱像に対しサンプリングを行ってプロファイルを生成する。プロファイル生成装置２００の機能は、主にコンピュータ２１０により実現される。
　コンピュータ２１０は、入出力制御部２１１、測定制御部２１５、測定データ記憶部２１７、サンプリング位置設定部２２３、データ抽出部２２５、プロファイル生成部２２７、第１指標算出部２３２、最小波数算出部２３６、パラメータ判定部２３８、位置シフト部２４１、ギニエプロット実行部２４２、第２指標算出部２４４、シフト量判定部２４７および解析用データ生成部２５１を備えている。各部は、制御バスＬにより情報を送受できる。
　入出力制御部２１１は、入力装置２８０からの入力を受け付けるとともに、出力装置２９０への出力を制御する。入出力制御部２１１は、例えば、測定条件の入力を受け付けることができる。測定条件としては、発生Ｘ線の強度、試料、Ｘ線が照射される溶液の位置やピクセル検出器１３０の配置および散乱像の取得時の測定時間ｔが挙げられる。また、入出力制御部２１１は、測定データ、サンプリング位置、指標、プロファイル等を出力させることができる。
　測定制御部２１５は、Ｘ線分析装置１００の動作を制御する。制御される動作には、試料の送り出し、Ｘ線の発生、および試料位置とピクセル検出器１３０の移動、測定データの送信等が挙げられる。Ｘ線分析装置１００内の制御ユニット１４０に送信された制御指示により、Ｘ線分析装置１００の各部が制御される。この動作制御によりＸ線分析装置１００に、溶液に対しＸ線を照射させるとともに散乱Ｘ線をピクセル検出器１３０で検出させ、散乱像を送信させる。また、所定時間ごとにＸ線が照射される溶液を基準溶液と試料溶液とで交互に変更させる。
　測定データ記憶部２１７は、ピクセル検出器１３０により検出された散乱像を測定データとして記憶する。記憶された測定データは、サンプリングの対象となり、プロファイルの生成等に利用される。
　サンプリング位置設定部２２３は、特定の関係により散乱ベクトルの波数に対して一定間隔を持たない複数のサンプリング位置を設定する。特定の関係とは、散乱ベクトルの波数とサンプリング位置の間隔を決める関係であり、例えば関数である。これにより、一定間隔ではなく任意の間隔に設定されたサンプリング（アダプティブ・ハイパーサンプリング）を行うことができる。なお、サンプリング位置の間隔は、ピクセルにより規定される基本的なビンを整数分割または整数倍である必要はないが、以下の説明では、基本的なビンを整数分割または整数倍したものを一例として説明する。なお、後述のように波数をいくつかのエリアに分けてそれを分割した領域をビンと呼んでもよい。
　例えば、散乱ベクトルの波数方向の低角側で１ピクセルより小さい間隔でサンプリングする（アップサンプリング）、または散乱ベクトルの波数方向の高角側で１ピクセルより大きい間隔でサンプリングする（ダウンサンプリング）ことができる。これにより、試料と検出器間の距離を短く維持しつつ、低角側でアップサンプリングによる読取りの空間分解能の向上または高角側でダウンサンプリングによるＳ／Ｎ比の向上が可能になる。
　低角側のサンプリング間隔より高角側のサンプリング間隔の方が大きいことが好ましい。これにより、散乱ベクトルの波数に沿ってサンプリング間隔の配分を傾斜させた条件でサンプリングできる。
　サンプリング位置設定部２２３は、低角側でピクセルサイズより小さいサンプリング間隔でサンプリング位置を設定することができる。このようにして、低角側でアップサンプリングを行い、分解能を向上できる。
　サンプリング位置設定部２２３は、高角側でピクセルサイズより大きいサンプリング間隔でサンプリング位置を設定することもできる。このようにして、信号強度が急激に減少する高角側のｑレンジでも高い感度でＳ／Ｎ比の優れたプロファイルを生成できる。
　１枚の測定データに対して、低角側でのアップサンプリングおよび高角側でのダウンサンプリングの両方を行うこともできる。特に溶液中の高分子の観察の場面で、１枚の散乱像をもとに分子構造について精密な情報を容易に得ることができる。
　サンプリング位置設定部２２３は、特定の関係として、散乱ベクトルの波数に対してサンプリング間隔を与える関数を用いてサンプリング位置を設定することが好ましい。これにより、サンプリング位置毎のサンプリング間隔を設定できる。その結果、試料や目的に応じて柔軟なサンプリングが可能になり、サンプリング条件の変化により生じるアーティファクトを避けてサンプリング位置を調整できる。
　例えば、対象とする試料および目的に応じた関数形のものを利用できる。関数は、パラメータ（係数）を変更することでサンプリング間隔の分布を調整可能である。パラメータを変えることで条件の比較が容易になる。
　サンプリング位置設定部２２３は、特定の関係として、散乱ベクトルの波数範囲ごとに離散的に一定値のサンプリング幅を与える関係でサンプリング位置を設定することもできる。これにより、一定のサンプリング間隔が基本設定であるプログラムにおいても、範囲ごとにサンプリング間隔を変えることでアダプティブ・ハイパーサンプリングが可能になる。すなわち、散乱ベクトルの波数に沿って階段状にサンプリング間隔を配分できる。
　データ抽出部２２５は、設定されたサンプリング位置を含む領域を占めるピクセルにおける強度データを抽出する。散乱ベクトルの波数ｑの方向の設定されたサンプリング位置ごとに強度データを抽出するため、ピクセルの分割や集合のサイズに囚われることなく自由な位置でサンプリングを行うことができる。なお、本実施形態では、散乱ベクトルの波数に基づいてサンプリング間隔を設定しているが、散乱角２θに基づいてサンプリング間隔を設定してもよい。
　プロファイル生成部２２７は、散乱ベクトルの波数に対して抽出された強度データに基づいてプロットしたプロファイルを生成する。散乱像の中心回りの円周方向（φ方向）の一定角度ごとにプロファイルを生成し、φ方向に沿って強度を積算し、プロファイルを生成する。
　第１指標算出部２３２は、特定の関係におけるパラメータを変更して生成されたプロファイルのそれぞれからデータのばらつきを表す第１指標を算出する。第１指標は、生成されたプロファイルのデータのばらつきもしくは本来の値からのズレを示す指標の組み合わせによって表すことができる。指標としてはプロファイルの標準偏差またはプロファイルの２次微分、プロファイルの傾きの最大値等の乗算加算によって求めることができる。本来の値とは、等間隔でサンプリングした場合のプロファイルの値を指す。本来の値からのずれには、本補正により生じたアーティファクトを含む。
　これにより、不規則性が低減されたプロファイルを識別でき、自然で滑らかなプロファイルが得られる。また、第１指標は、生成されたプロファイルの標準偏差を用いて、生成されたプロファイルの外れ値の出現性を表すものを用いてもよい。その場合、外れ値の出現の少ないプロファイルを識別できる。
　最小波数算出部２３６は、特定の関係におけるパラメータを変更して生成されたプロファイルのそれぞれに基づいて得られたプロファイルに対して、有意な標準偏差を有する最小の散乱ベクトルの波数を算出する。これにより、分解能の高いプロファイルを識別できる。
　パラメータ判定部２３８は、プロファイルの低角側での分解能および高角側での感度を向上させるパラメータを決定する。パラメータ判定部２３８は、第１指標がパラメータ判定向けの基準を満たすパラメータを判定できる。これにより、生成されたプロファイルのうち、Ｓ／Ｎ比が向上したプロファイルのパラメータを特定できる。特に低角側の散乱角におけるアップサンプリングでは、試料ごとに最適なサンプリング位置が微妙に異なるので有効である。
　なお、サンプリング位置を特定する際には、散乱ベクトルの波数ｑの低角側の範囲が狭い領域の第１指標が基準を満たすか否かで判定し、シフト量の判定の際には、散乱ベクトルの波数ｑ全体にわたる第１指標が基準を満たすか否かで判定する。第１指標の算出の際には、横軸のｑに対する縦軸の強度のデータに付随する値を利用する。また、低角側の範囲が狭い領域は、たとえば、ｑの範囲で０．１Å－１以下の範囲を意味する。「０．１Å－１以下の範囲」は、これより多少大きい範囲および小さい範囲を含む。この範囲において、１ビンであってもよいし、数ビンにわたっていてもよい。
　パラメータ判定部２３８は、第２指標を用いた基準に適したパラメータを判定することもできる。これにより、高角側で、サンプリング幅を大きくしつつプロファイルの凹凸が均され過ぎないビニングを行うことができる。第２指標については後述する。
　パラメータ判定部２３８は、算出された最小の散乱ベクトルの波数を用いた基準に適したパラメータを判定することもできる。その場合、分解能の高いプロファイルを特定できる。２つ以上の基準でパラメータを判定する場合には、一つの基準である程度の数にプロファイルを絞って、そのプロファイルの集合の中で最適なプロファイルのパラメータを特定してもよい。
　パラメータ判定部２３８は、ギニエプロットで得られた慣性半径Ｒｇの均一性の高いパラメータを判定することもできる。その場合には、慣性半径Ｒｇの標準偏差を利用することができる。これにより、第１指標を算出せずに処理負担をかけることなく、低角側のサンプリング幅を決めることができる。さらに試料の種類が既知である場合には、試料の種類に応じて高角側の散乱角の領域におけるサンプリング幅を特定するパラメータを決定することもできる。
　位置シフト部２４１は、すでに設定された複数のサンプリング位置を特定のシフト量だけ散乱ベクトルの波数方向にずらす。周期的な間隔でデータをサンプリングすると、ビートパターン（モアレアーティファクト）が顕著に表れる場合がある。このようなビートパターンは、周期的なサンプリング位置の位相をわずかにずらすことで低減できる。特定のシフト量だけサンプリング位置をずらし、サンプリングによるビートパターンの表れ方を確認できる。このようなシフトは、いわゆる原点シフトである。なお、上記のように特定のシフト量だけサンプリング位置をずらす方法もあるが、分割数を変えてサンプリング位置をずらす方法もある。
　ギニエプロット実行部２４２は、特定の関係におけるパラメータを変更して生成されたプロファイルのそれぞれに対しギニエプロットを実行する。具体的には、横軸に散乱角の二乗，縦軸に散乱強度の対数をとり、測定結果をプロットし、近似直線の勾配から慣性半径Ｒｇを求める。
　第２指標算出部２４４は、均等サンプリングによるプロファイルとの乖離度を示す第２指標を算出する。第２指標により、高角側のビニングの幅をどれだけ緩やかにするかを判定できる。第２指標は、特定の関係におけるパラメータを変更して生成されたプロファイルのそれぞれと均等サンプリングによるプロファイルとの差分とσとの差分であってもよい。これにより、凹凸が均されすぎないビニングを評価できる。
　シフト量判定部２４７は、第１指標がシフト量判定向けの基準を満たす特定のシフト量を判定する。この判定により、ビートパターンが低減されたプロファイルを特定できる。なお、シフト量の判定の際には、散乱ベクトルの波数ｑ全体に対する第１指標を用いる。
　解析用データ生成部２５１は、得られた所定の散乱ベクトルの波数範囲で試料溶液のプロファイルおよび基準溶液のプロファイルのバックグラウンドの強度が一致するようにスケールの調整を行う。そして、試料溶液のプロファイルから基準溶液のプロファイルを差し引き、解析用データを生成する。
　［測定方法］
　図４は、測定方法を示す概略図である。図４に示すように、まず、基準溶液と試料溶液とを準備し、それぞれの溶液にＸ線を照射して測定データとして散乱像を取得する。その際には、交互に基準溶液と試料溶液の測定データを取得することが好ましい。
　複数の測定データを時間軸で積算する。そして、合計の測定データに対して、サンプリングを行い、それぞれのφにおけるプロファイルを生成する。このとき、ピクセルサイズに囚われないアダプティブ・ハイパーサンプリングを行う。さらにφ方向にプロファイルを積算し、積算のプロファイルを生成する。そして、スケールの調整後に試料溶液のプロファイルから基準溶液のプロファイルを差し引いて試料のプロファイルを生成する。
　得られた試料のプロファイルは、構造解析に用いることができる。粒子を含む実空間の立方体の体積を、Ｎ×Ｎ×Ｎグリッドに離散化された立方体のボクセルで表し、実測のプロファイルに基づいて構造因子を探索することで電子密度マップを算出できる。
　具体的には、実測のＸ線散乱プロファイルから複数の構造モデルを生成し、複数の構造モデルのそれぞれから計算上のＸ線散乱プロファイルを算出する。算出された計算上のＸ線散乱プロファイルと実測のＸ線散乱プロファイルとの一致度を表す指標を算出し、算出された指標に基づいて複数の構造モデルを分子形状データのアンサンブルとして出力する。なお、複数の構造モデルから一つの代表の構造モデルを選択してもよい。このようにして動的な揺らぎを持つ構造をとる溶液中の高分子の構造モデルを正確に再現できる。
　［解析用データの生成方法］
　上記の測定方法のうち、測定データの取得から解析用データの生成までのプロセスを以下に説明する。図５は、解析用データの生成方法を示すフローチャートである。まず、図５に示すように、プロファイル生成装置２００は、Ｘ線の照射により基準溶液の測定データを取得し（ステップＳ１）。同様に試料溶液の測定データも取得する（ステップＳ２）。
　得られた基準溶液および試料溶液ぞれぞれの測定データに基づいて、サンプリングを行い、プロファイルを生成し、得られたプロファイルに基づいて解析に用いるプロファイルを決定し（ステップＳ３）、一連の処理を終了する。その際には、それぞれのパラメータを試すことで複数のプロファイルから解析用データとして最適なプロファイルを決定する。なお、比較するプロファイルは、スケールの調整後に試料溶液のプロファイルから基準溶液のプロファイルを差し引いて得られるプロファイルであってもよい。ステップＳ３に示すプロファイルの生成および決定の詳細は後述する。
　［プロファイルの生成および決定方法］
　図６は、プロファイルの生成および決定方法を示すフローチャートである（上記の図５に示すフローチャートのステップＳ３）。図６に示すように、まず、プロファイル生成装置２００は、試料情報や測定の目的を含む測定条件の入力を受け付ける（ステップＴ１０１）。そして、入力された試料情報に基づいて散乱ベクトルの波数に対するサンプリング位置の間隔との関係を表す関数を決定する（ステップＴ１０２）。このとき、試料情報に応じて関数形は決まるが、パラメータ（係数）は決まらない。なお、試料情報には試料の種類（測定対象）が含まれる。
　次に、関数のパラメータを設定し（ステップＴ１０３）、関数により決定されるサンプリング位置で測定データをサンプリング（ステップＴ１０４）して、プロファイルを生成する（ステップＴ１０５）。
　生成されたプロファイルに対して、複数のシフト量の一つでフェーズシフト（サンプリング位置の単一ビン以下のシフト）を行う（ステップＴ１０６）。ずらされたプロファイルに対し、散乱ベクトルの波数ｑ全体にわたりデータのばらつきを表す第１指標ｃ１を算出する（ステップＴ１０７）。全ての位置シフトが終了したか否かを判定し（ステップＴ１０８）、終了していない場合にはステップＴ１０６に戻る。終了した場合には、すべてのシフト後のプロファイルから第１指標ｃ１が最小のシフト量の位置シフトを行ったプロファイルを特定する（ステップＴ１０９）。
　特定されたプロファイルについて有意な標準偏差を有する最小波数ｑｍｉｎを算出し（ステップＴ１１０）、各散乱ベクトルの波数ｑに対しデータのばらつきを表す第１指標ｄ１を算出する（ステップＴ１１１）。そして、すべてのプロファイルの生成が終了したか否かを判定する（ステップＴ１１２）。なお、複数のパラメータセットでパラメータの値を振る範囲が決まっていることからプロファイルの生成数が決まっており、その最大の生成数に達するまでループ処理が行われる。
　各パラメータセットでのプロファイルの生成が終了していなければステップＴ３に戻る。そして、異なるパラメータを設定して、プロファイルを生成し、最小波数ｑｍｉｎおよび第１指標ｄ１を算出する。
　すべてのプロファイルの生成が終了した場合には、得られた複数のプロファイルのうち、最小波数ｑｍｉｎが極小値を取り、第１指標ｄ１が最小を取るパラメータを選択し、プロファイルを解析用データとして決定し（ステップＴ１１３）、一連の処理を終了する。なお、上記の例ではプロファイルが生成される度にフェーズシフトの調整を行っているが、最適なプロファイルを決定した後に、決定されたプロファイルに対しフェーズシフトの調整を行ってもよい。各プロセスの詳細について以下で説明する。
　［測定データの取得］
　図７は、測定データの取得を示す概略図である。図７に示すように、対象となる溶液にＸ線を照射して得た測定データとして、所定時間ｔごとに検出された散乱像を取得する。蓄積されたｎ個の測定データは積算する。基準溶液と試料溶液とを交互にＸ線照射する場合には、それぞれの測定データを蓄積して、積算データを得る。
　［サンプリング位置の設定］
　散乱像を示す測定データに対しては、特定の関係を用いてサンプリング位置を設定する。特定の関係は、散乱ベクトルの波数に対してサンプリング位置が決まる関係である。図８は、サンプリング位置の一例を示すグラフである。図８に示すように、特定の関係は、散乱ベクトルの波数ｑに対してサンプリングの位置の間隔が決まる関数で表すことができる。この関数は、増加関数であり、散乱ベクトルの波数ｑが大きくなると間隔ｙも大きくなる。
　具体例として、後述の図１２に示す“qmin of first region”と“qspace factor”を用いた以下に示す関数が挙げられる。
　このような関数に限らず、ｑの増加に対してサンプリングの位置の間隔ｙが大きくなる関数を用いることができる。測定対象の試料や測定の目的に応じて関数形が決まり、さらにパラメータ（係数）により関数が確定される。パラメータ（係数）を変えることで複数の設定を生成でき、評価関数を用いることで、その中で最適な設定を決定できる。
　［評価関数の例］
　評価関数として、例えば以下の式（２）で表されるエラー関数を用いることができる。
　エラー関数Ｅ（σbased）は、各データ点区間の２次微分値の二乗和、各データ点の前後σの外れ値の和、各区間点の傾きの最大値の絶対値、１データ点あたりのσの平均値およびビンの分割数（Nb: Number of bins first region）の逆数の乗で表されている。
　エラー関数Ｅ（σbased）では、全部で５つの評価項目がある。５つの項の乗がエラー関数を構成しており、いずれかの項が大きくなると全体の値が大きくなり、評価は低下する。上記のように全部の項を用いてもよいし、いずれかのみを用いてもよい。
　（項目１）各データ点区間の２次微分値の二乗和
　生成されたプロファイルの形状がギザギザすればするほど、各点の２次微分値が大きくなる。プロファイル全体にわたった２次微分値の二乗和が大きいかで、プロファイルのギザギザの程度を示している。
　（項目２）各データ点の前後σの外れ値の和
　サンプリングを強引にやると、統計的にデータの取り難い箇所でσが非常に大きくなる。したがって、プロファイル上に生じる著しく大きいひげは、各データ点前後のσの外れ値（σoutlier）に表れる。例えばデータの１σをカットオフ値として決め、１σ超えたときのσの値を全部足した値が、各データ点の前後σの外れ値の和であり、統計的なデータの取り難さを示している。
　（項目３）各区間点の傾きの最大値の絶対値
　各区間点の傾きの最大値の絶対値は、２次微分値だけでは拾えないプロファイルの急峻な変化を示している。各区間点の傾きの最大値の絶対値は、前後で極端に値が変わった点で大きくなり、例えば、平坦な直線部分で一部だけ大きい値の箇所があるかを示している。
　（項目４）１データ点あたりのσの平均値
　１データ点あたりのσの平均値は、曲線全体に混じり込む一点だけの外れ値がどれだけあるかを示している。
　（項目５）ビンの分割数の逆数
　式（２）のエラー関数Ｅ（σbased）は、上記の４項目の掛け算をビンの分割数で割ったものであり、ビンの分割数が大きくなると小さくなる。したがって、プロファイル全体で判断すると問題無い場合には、エラー関数Ｅ（σbased）は小さい値になる。
　（各項目の比較）
　上記の項目のうち基本的に項目１、３、４は、ウイルス、抗体等の試料の種類（対象物質）に応じて経験的にほぼ決まる。項目２、５は、試料の種類ではなく、試料ごとに細かく変化しうる。
　エラー関数として、以下の式（３）を用いることもできる。
　式（３）のエラー関数Ｅ（value-based）では、式（２）の項目２の各データ点前後のσの外れ値の和に代えて各データ点前後の強度データの外れ値の和が乗算されている。例えばデータのある値をカットオフ値として決め、その値を超えた強度データの値を全部足した値が、各データ点の前後の強度データの外れ値の和に相当する。
　［サンプリング］
　複数の異なる設定でサンプリングし、プロファイルを生成する。図９は、サンプリングの一例を示す概略図である。サンプリング軸ａを円周角φ方向に離散的に移動させながら、設定されたサンプリング位置ｂ０～ｂｍでサンプリングする。サンプリングにより各サンプリング位置ｂ０～ｂｍでその位置に重なるピクセルから強度値を抽出し、抽出された強度で各φのプロファイルを生成する。そして、各φのプロファイルをφ方向の一周にわたって積算することで１次プロファイルを生成できる。
　その際には、散乱ベクトルの波数方向に沿った軸とピクセルとの重複量に応じて抽出されるピクセルの強度値を按分する。図１０は、強度の按分の一例を示す概略図である。
　図１０に示す例では、ピクセルＰｘ１に対し、各円周角φ１、φ２、φ３で特定されるサンプリング軸がそれぞれ１：５：２の割合で重複している。この場合、円周角φ１、φ２、φ３のサンプリング軸でピクセルＰｘ１と重複する長さに応じて、ピクセルＰｘ１の強度の１／８、５／８、２／８を按分する。このような強度の按分で調整したサンプリングによりＳ／Ｎ比を低減できる。
　［パラメータの評価］
　図１１は、プロファイルの積算を示す概略図である。第１指標として、生成されたプロファイルの分散等を算出し、これらの値に基づいて最も適したサンプリング位置の設定を決定する。パラメータの評価の際には、最小波数および第１指標の少なくとも一方を用いる。
　最小波数ｑｍｉｎは、プロファイルに対して、有意な標準偏差を有する最小の散乱ベクトルの波数である。「有意な」とは、例えば強度値より標準偏差が小さいことを意味する。関数のパラメータを変更して生成されたプロファイルのそれぞれに基づいて最小波数ｑｍｉｎを算出し、極小となるｑｍｉｎを探索する。ｑｍｉｎが極小値をとるプロファイルのうち、第１指標を用いてさらに最適なプロファイルを特定できる。これにより、分解能の向上したプロファイルを解析に用いることができる。
　第１指標としては、生成されたプロファイルにおける全体的な強度のばらつきを示す指標を用いることができる。その指標には、例えばΣσ profが挙げられる。また、第１指標には、生成されたプロファイルにおける強度のばらつきを超えた外れ値の出現性を示す指標を用いることができる。その指標には、例えばσ of σ profileが挙げられる。Σσ profおよびσ of σ profileを用いる場合には、いずれの指標も小さい方が好ましいが、一方のみが小さい場合には、σ of σ profileが小さい方を優先することが好ましい。このようなパラメータの評価により決定された設定を活かしつつ、さらに以下に例示されるビートパターン抑制のための最適なシフト量を決定する、より適切なプロファイルを得ることが可能である。
　［フェーズシフト（オプショナル）］
　さらに、フェーズシフトとして、ビートパターンを低減するためにサンプリング位置をシフトさせて最適なサンプリング位置を探索してもよい。上記のようにして決定されたプロファイルに対し、サンプリング位置ｂ０～ｂｍを散乱ベクトルの波数ｑ方向にシフトさせるシフト量を設定する。シフト量は、ピクセルサイズより十分に小さいことが好ましい。例えば、ピクセルサイズの１／１００を単位に複数回ビン全体の位置をシフトさせ、サンプリングにより生成したプロファイルにビートパターンの生じない条件を探索することができる。
　フェーズシフトは、特にビートパターンが生じやすいアップサンプリングに有効である。分解能の向上とモアレの抑制のためにシフト量の最適値を探索できる。フェーズシフトのシフト量は、サンプリング位置の間隔が最大値である。サンプリング位置の間隔に０～ｎ－１のフェーズシフト値を掛けた値が、シフト量である。各シフト量に対するエラー関数Ｅを算出し、エラー関数Ｅが最小となるシフト量を特定できる。なお、サンプリング位置の間隔の調整のみによるビートパターンの低減もできるため、フェーズシフトは必ずしも必要ない。フェーズシフトによるビートパターンの低減は、必須の処理ではなく、ユーザが目的に応じて省略してもよい。
　以上のような動作により、最適なサンプリング条件でプロファイルを生成できる。そして、試料溶液のプロファイルから基準溶液のプロファイルを差し引くことで、解析用データを得ることができる。
　［第２実施形態］
　上記の実施形態では、データのばらつきを表す第１指標のみを用いて基準を満たすパラメータを特定しているが、さらに不均等サンプリングで生成されたプロファイルのそれぞれと均等サンプリングによるプロファイルとの乖離度を示す第２指標を用いてもよい。その場合には、基本的に、第１指標により低角側の散乱角におけるサンプリング幅を決定し、第２指標により高角側の散乱角におけるサンプリング幅を決定する。サンプリング幅は、パラメータが決まることで決定される。
　第２指標として、以下の評価関数Ｊ（ｑ）を用いることができる。
　上記の数式において、ｐｒｏｃは本発明の不均等サンプリングの処理がなされたことを示している。評価関数Ｊ（ｑ）は、不均等サンプリングにより得られたプロファイルと均等サンプリングで得られたプロファイルとの１ピクセルごとの差分に対して、不均等サンプリングによる標準偏差を差し引いた値を散乱ベクトルの波数ｑ全体にわたって加算して得られる。評価関数Ｊ（ｑ）を用いることで高角側の散乱ベクトルの波数の領域においてビニングにより均されすぎていないかを判定できる。
　なお、評価関数Ｊ（ｑ）は、以下の数式であってもよい。
　［第３実施形態］
　上記の実施形態では、散乱ベクトルの波数に対するサンプリング位置の間隔を表す特定の関係として関数を決めることでサンプリング位置を設定するが、散乱ベクトルの波数範囲ごとに離散的に一定値のサンプリング幅を与える関係でサンプリング位置を設定してもよい。ここでは、解析する散乱プロファイルを、いくつかの波数領域に分割し、分割された波数領域をエリアという。また、最も低波数側の領域を最初のエリアという。
　この場合に設定できるパラメータには、試料の種類（対象物質）、エリア数（Number of regions）、最初エリアのビンの数または分割数（Number of bins first region）、最初のエリアの幅（qmax of first region）、エリア幅の増分因子（q space factor）および分割数の増分因子（Divisor factor）が挙げられる。
　エリア数は、対象物質の特徴で所与の値が決まる。最初エリアのビンの数または２２分割数は、装置条件およびサンプル条件（濃度、構造、溶液状態）に依存し、評価関数により決まる。最初のエリアの幅およびエリア幅の増分因子は、それぞれ対象物質の特徴で所与の値が決まる。
　本実施形態では、以下のようにサンプリング位置を決定し、プロファイルの生成および決定を行う。まず、最初のエリアの分割位置と、分割数を決める。これにより、最初のビンの幅が決まる。次に、エリアの分割位置を決める。これにより、全体の分割数が決まる。
　次に、対象物質の入力を受け付け、入力された対象物質に応じて一部のパラメータが設定される。すなわち、エリア数、最初のエリアの幅およびエリア幅の増分因子が設定される。エラー関数が決まり、最初のエリアのビンの数または分割数を決めるためのｑの範囲が決まる。そして、エリア幅の増分因子を自動設定し、データ変換によりプロファイルを生成し出力する。さらにシフト量の調整によりビートパターンを低減してもよい。また、エラー関数のプロットを出力してもよい。この場合のエラー関数としては、例えば上記の式（４）または（５）を用いることができる。
　この場合の特定の関係は、自動で調整されることが好ましい。しかし、画面上に表示し、作業者が調整できるようにしてもよい。図１２は、散乱ベクトルの波数とサンプリング位置の間隔との関係を調整するための設定画面例を示す図である。図１２に示す例では、各領域の最小最大の散乱ベクトルの波数およびビンの幅が表示されており、エリア数、最初エリアのビンの数または分割数、最初のエリアの幅、エリア幅の増分因子および分割数の増分因子が調整可能に表示されている。また、保存するプロファイルの散乱ベクトルの波数範囲も調整可能に表示されている。
　図１２に示す例では、“Number of bins first region”は、一番目のビンの幅を決めており、“Number of regions”が１０と決まるとアップサンプリング側にビンを１０分割する。一方で“q space factor”が１．４７４であるので、高角側でサンプリング幅を１．４７４倍ずつ広げている。
　［第４実施形態］
　試料溶液のプロファイルから基準溶液のプロファイルを差し引いた差分プロファイルを対象とする場合には、第１指標を用いて直接プロファイルの評価を行う代わりに、ギニエプロット（Guinier Plot）で得られるＲｇおよびその標準偏差値を用いて評価してもよい。各々のパラメータセットに対してそれらをプロットすることにより、最適パラメータを決定することが可能である。
　図１３は、プロファイルの生成および決定方法を示すフローチャートである。図１３に示すように、まず、プロファイル生成装置２００は、試料情報や測定の目的を含む測定条件の入力を受け付ける（ステップＴ２０１）。そして、入力された試料情報に基づいて散乱ベクトルの波数に対するサンプリング位置の間隔との関係を表す関数を決定する（ステップＴ２０２）。このとき、試料情報に応じて関数形は決まるが、パラメータ（係数）は決まらない。なお、試料情報には試料の種類（測定対象）が含まれる。
　次に、関数の低角側の散乱角におけるパラメータを設定し（ステップＴ２０３）、関数により決定されるサンプリング位置で測定データをサンプリング（ステップＴ２０４）して、プロファイルを生成する（ステップＴ２０５）。
　生成されたプロファイルに対して、ギニエプロットを行う（ステップＴ２０６）。すべてのプロファイルの生成が終了したか否かを判定する（ステップＴ２０７）。なお、プロファイルの生成数が決まっており、その最大の生成数に達するまでループ処理が行われる。
　低角側の散乱角における各パラメータセットでのプロファイルの生成が終了していなければステップＴ２０３に戻る。そして、異なるパラメータを設定して、プロファイルを生成しギニエプロットを行う。ギニエプロットにより、慣性半径Ｒｇおよびその標準偏差が求まる。
　すべてのプロファイルの生成が終了した場合には、標準偏差が小さく慣性半径Ｒｇの均一性が高いパラメータを選択し、パラメータを決定する（ステップＴ２０８）。次に、試料の種類が既知か否かを判定する（ステップＴ２０９）。試料の種類が既知である場合には、試料の種類に応じて高角側の散乱角におけるパラメータを決定できる。ある試料に対してパラメータのデータが蓄積され、そこから最適なパラメータをあらかじめ特定できる場合には、設定により容易に高角側の散乱角におけるパラメータを決定できる。
　一方、試料の種類が未知である場合には、高角側の散乱角におけるパラメータを設定する（ステップＴ２１０）。設定されたパラメータの関数により決定されるサンプリング位置で測定データをサンプリング（ステップＴ２１１）して、プロファイルを生成する（ステップＴ２１２）。生成されたプロファイルに対し、第２指標を算出し（ステップＴ２１３）、すべてのプロファイルが生成されたか否かを判定する（ステップＴ２１４）。第１指標の算出の際と同様に、プロファイルの生成数が決まっており、その最大の生成数に達するまでループ処理が行われる。
　低角側の散乱角における各パラメータセットでのプロファイルの生成が終了していなければステップＴ２１０に戻る。そして、異なるパラメータを設定して、プロファイルを生成しギニエプロットを行う。各パラメータセットに対して算出された第２指標を評価し、高角側の散乱角におけるサンプリング幅を決定し（ステップＴ２１５）、一連の処理を終了する。サンプリング幅は、パラメータの決定により決定される。
　なお、この場合も、さらにシフト量を調整し、ビートパターンを低減してもよい。このようにして高角側と低角側の散乱角の両方で、適したサンプリング幅でプロファイルを生成することができる。
　［実施例］
　生体高分子を含む溶液にＸ線を照射し、小角散乱Ｘ線を検出した。得られた測定データに対し、サンプリング位置の設定を変えてサンプリングし、プロファイルを生成した。各設定に対し、サンプリング位置の間隔の逆数に相当するピクセルサイズの分割数に対し、第１指標に相当するエラー関数の値をプロットした。
　図１４は、分割数とエラー関数の評価値との関係を示すグラフである。図１４に示すように、分割数が５６のときのエラー関数の値が最小であり、本評価では、分割数が５６のときのサンプリング位置の設定が最適と評価された。
　図１５は、異なる複数の分割数によるプロファイルを示すグラフである。図１５では、見やすくするために、ｑ方向に各プロファイルを意図的にずらして表示している。図１５に示す例の対象となる測定データは、もともと一辺７６３ピクセルである。この測定データをそれぞれ１８３８、１８３９、１８４０、１８４１、１８４２、１８４３分割した間隔でサンプリング位置を設定し、サンプリングしてプロファイルＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６を生成した。これらのプロファイルそれぞれに対し、第２指標としてσ of σ profileおよびΣσ profを算出したところ、プロファイルＰ２ではいずれも小さいことが分かった。
　上記のように、試料溶液の測定データおよび基準溶液の測定データに対し、適した分割条件を特定した。そして、その分割条件でサンプリングして調整済みのプロファイルを生成した。また、それらのプロファイルを差し引き、解析用データを生成した。比較のため、未調整のプロファイルおよび解析用データも生成し、両者を比較した。
　図１６（ａ）、（ｂ）は、それぞれ未調整および調整済みのプロファイルを示すグラフである。図１６（ａ）に示す解析用データＳｕ１は、試料溶液の測定データＳａ１から基準溶液の測定データＲｅ１を差し引いたデータである。また、図１６（ｂ）に示す解析用データＳｕ２は、試料溶液の測定データＳａ２から基準溶液の測定データＲｅ２を差し引いたデータである。図１６（ａ）に示す解析用データに対して図１６（ｂ）に示す解析用データでは、高角側においてデータのばらつきが小さいことが分かる。このようにサンプリング条件の調整により高精度の解析用データが得られることが示された。
１０　プロファイル生成システム
１００　Ｘ線分析装置
１１０　Ｘ線生成部
１１１　Ｘ線源
１１５　光学系
１１７　クラツキーブロック
１２０　サンプルローディング機構
１２５　試料保持管
１３０　ピクセル検出器
１４０　制御ユニット
２００　プロファイル生成装置
２１０　コンピュータ
２１１　入出力制御部
２１５　測定制御部
２１７　測定データ記憶部
２２３　サンプリング位置設定部
２２５　データ抽出部
２２７　プロファイル生成部
２３２　第１指標算出部
２３６　最小波数算出部
２３８　パラメータ判定部
２４１　位置シフト部
２４２　ギニエプロット実行部
２４４　第２指標算出部
２４７　シフト量判定部
２５１　解析用データ生成部
２８０　入力装置
２９０　出力装置
Ｌ　制御バス
ａ　サンプリング軸
ｂ０～ｂｍ　サンプリング位置
Ｐ１～Ｐ６　プロファイル
Ｓ０　試料
ｑｍｉｎ　最小波数
Ｐｘ１　ピクセル
 
 
 

Claims (17)

  1. 　ピクセルアレイ検出器で得られたＸ線散乱強度データに対しサンプリングによりＸ線散乱プロファイルを生成するプロファイル生成装置であって、
    　特定の関係に基づいて散乱ベクトルの波数方向に一定間隔でない複数のサンプリング位置を設定するサンプリング位置設定部と、
    　前記設定されたサンプリング位置と重なるピクセルにおける強度データを抽出するデータ抽出部と、
    　前記抽出された強度データに基づいてプロットしたプロファイルを生成するプロファイル生成部と、を備えることを特徴とするプロファイル生成装置。
  2. 　前記サンプリング位置設定部は、低角側のサンプリング間隔より高角側のサンプリング間隔の方が大きいサンプリング位置を設定することを特徴とする請求項１記載のプロファイル生成装置。
  3. 　前記サンプリング位置設定部は、低角側でピクセルサイズより小さいサンプリング間隔でサンプリング位置を設定することを特徴とする請求項２記載のプロファイル生成装置。
  4. 　前記サンプリング位置設定部は、高角側でピクセルサイズより大きいサンプリング間隔でサンプリング位置を設定することを特徴とする請求項２記載のプロファイル生成装置。
  5. 　前記サンプリング位置設定部は、高角側でピクセルサイズより大きいサンプリング間隔でサンプリング位置を設定することを特徴とする請求項３記載のプロファイル生成装置。
  6. 　前記サンプリング位置設定部は、前記特定の関係として、散乱ベクトルの波数に対してサンプリング間隔を与える関数を用いてサンプリング位置を設定することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載のプロファイル生成装置。
  7. 　前記サンプリング位置設定部は、前記特定の関係として、散乱ベクトルの波数範囲ごとに離散的に一定値のサンプリング幅を与える関係でサンプリング位置を設定することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載のプロファイル生成装置。
  8. 　前記特定の関係におけるパラメータを変更して生成されたプロファイルのそれぞれからデータのばらつきを表す第１指標を算出する第１指標算出部と、
    　前記第１指標が基準を満たす前記パラメータを判定するパラメータ判定部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載のプロファイル生成装置。
  9. 　前記第１指標は、前記生成されたプロファイルの標準偏差および分布の傾きの少なくとも一方を用いて、前記生成されたプロファイルの不規則性を表すことを特徴とする請求項８記載のプロファイル生成装置。
  10. 　前記第１指標は、前記生成されたプロファイルの標準偏差を用いて、前記生成されたプロファイルの外れ値の出現性を表すことを特徴とする請求項８記載のプロファイル生成装置。
  11. 　すでに設定された前記複数のサンプリング位置を特定のシフト量だけ散乱ベクトルの波数方向にずらす位置シフト部と、
    　前記第１指標が基準を満たす前記特定のシフト量を判定するシフト量判定部と、をさらに備えることを特徴とする請求項８記載のプロファイル生成装置。
  12. 　前記特定の関係におけるパラメータを変更して生成されたプロファイルのそれぞれに対しギニエプロットを実行するギニエプロット実行部と、
    　前記ギニエプロットで得られた慣性半径Ｒｇの均一性の高い前記パラメータを判定するパラメータ判定部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載のプロファイル生成装置。
  13. 　前記パラメータ判定部は、前記慣性半径Ｒｇの均一性により低角側の散乱角の領域におけるサンプリング幅を特定するパラメータを決定し、試料の種類に応じて高角側の散乱角の領域におけるサンプリング幅を特定するパラメータを決定することを特徴とする請求項１２記載のプロファイル生成装置。
  14. 　前記特定の関係におけるパラメータを変更して生成されたプロファイルの処理による乖離度を示す第２指標を算出する第２指標算出部と、
    　前記第２指標を用いた基準に適した前記パラメータを判定するパラメータ判定部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載のプロファイル生成装置。
  15. 　前記特定の関係におけるパラメータを変更して生成されたプロファイルのそれぞれに基づいて得られたプロファイルに対して、有意な標準偏差を有する最小の散乱ベクトルの波数を算出する最小波数算出部と、
    　前記算出された最小の散乱ベクトルの波数を用いた基準に適した前記パラメータを判定するパラメータ判定部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載のプロファイル生成装置。
  16. 　ピクセルアレイ検出器で得られたＸ線散乱強度データに対しサンプリングによりＸ線散乱プロファイルを生成するプロファイル生成方法であって、
    　特定の関係に基づいて散乱ベクトルの波数方向に一定間隔でない複数のサンプリング位置を設定するステップと、
    　前記設定されたサンプリング位置と重なるピクセルにおける強度データを抽出するステップと、
    　前記抽出された強度データに基づいてプロットしたプロファイルを生成するステップと、を含むことを特徴とするプロファイル生成方法。
  17. 　ピクセルアレイ検出器で得られたＸ線散乱強度データに対しサンプリングによりＸ線散乱プロファイルを生成するプロファイル生成プログラムであって、
    　特定の関係に基づいて散乱ベクトルの波数方向に一定間隔でない複数のサンプリング位置を設定する処理と、
    　前記設定されたサンプリング位置と重なるピクセルにおける強度データを抽出する処理と、
    　前記抽出された強度データに基づいてプロットしたプロファイルを生成する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とするプロファイル生成プログラム。
     
     
     
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