(57)【要約】【課題】  ミクロ分析データキューブのスペクトルミクロ分析及び統計学的分析を遂行する方法、並びにこのような方法を実施するための装置及びシステムを提供する。【解決手段】  スペクトルミクロ分析を遂行するためのシステムは、データ収集の進行中に分析結果を与える。試料におけるピクセルからスペクトルが収集されるにつれて、このシステムは、スペクトルを周期的に分析して、提案される試料成分を表す基礎的スペクトルを統計学的に導出し（Ａ）、この導出されたスペクトルは、変化する割合で合成されて、各ピクセルにおいて測定されたスペクトルを（少なくとも近似的に）生じさせる。次いで、同じ優勢な提案される成分を有し、及び／又は提案される成分の少なくともほぼ同じ割合を含むピクセルは、それらの測定されたスペクトルを合成（即ち、加算又は平均化）することができる（Ｃ、Ｄ）。次いで、これらのスペクトルは、基準ライブラリーを経て相互参照され、実際に存在する成分を識別することができる（Ｅ）。前記分析中に、前記測定されたスペクトルは、好ましくは、その測定されたスペクトルを構成するエネルギーチャンネル／インターバルの数を減少することにより及び／又は隣接ピクセルの測定されたスペクトルを合成することにより凝縮されて、データキューブのサイズを減少すると共に、分析結果を促進させる（Ｇ）。【選択図】      図１
2009544980.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料のスペクトルミクロ分析を遂行する方法において、
ａ．試料の当該領域上に離間されたピクセルからスペクトルを収集し、各々のスペクトルは、ある範囲のエネルギーにわたって測定された放出カウントを含むものであり、
ｂ．前記収集中に、周期的に、
(1) それまで収集されたスペクトルを分析して、前記ピクセルに存在する有望な成分を決定し、そして
(2)前記のピクセルに存在する有望な成分を出力する、
という段階を備えた方法。
【請求項２】
それまで収集されたスペクトルを分析する前記段階の前に、前記エネルギー範囲内の隣接エネルギーインターバルにおいて前記放出カウントを合成することによりスペクトルを凝縮する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
放出カウントが合成される隣接エネルギーインターバルの数は、収集が進行するにつれて変化される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
放出カウントが合成される隣接エネルギーインターバルの数は、収集が進行するにつれて減少される、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
それまで収集されたスペクトルを分析する前記段階の前に、前記隣接ピクセルにおいてスペクトルを合成することによってピクセルも凝縮する、請求項２ないし４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
ピクセルに存在する有望な成分を出力する前記段階は、
ａ．前記当該領域内の少なくとも幾つかのピクセルの映像、及び
ｂ．前記当該領域内の少なくとも幾つかのピクセルの有望な成分の名前を示すラベル、
を表示することを含む、請求項１ないし５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
ピクセルに存在する有望な成分を出力する前記段階は、更に、前記当該領域内の１つ以上のピクセルのスペクトルを表示することも含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
ピクセルに存在する有望な成分を出力する前記段階は、ユーザが選択したピクセルに対して、
ａ．前記ユーザが選択したピクセルにおいて収集されたスペクトル、及び
ｂ．前記ユーザが選択したピクセルに存在する有望な成分の１つ以上、
を表示することを含む、請求項１ないし７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
ピクセルに存在する有望な成分を出力する前記段階は、更に、前記当該領域内の少なくとも幾つかのピクセルについての１つ以上の有望な成分のスペクトルを表示することを含む、請求項６又は７に記載の方法。
【請求項１０】
当該領域上に離間されたピクセルからスペクトルを収集する前記段階は、
ａ．当該領域を少なくとも２回スキャンし、
ｂ．各スキャン中にピクセルからスペクトルを収集する、
ことを含み、これにより、各ピクセルに対して２つ以上のスペクトルを収集する、請求項１から９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
第２及びその後のスキャンの後に、各々のピクセルに対して収集されたスペクトルを合成する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
それまで収集されたスペクトルを分析して、ピクセルに存在する有望な成分を決定する前記段階は、
ａ．提案される成分スペクトルのセットを計算し、この提案される成分スペクトルは、各ピクセルにおいて変化する割合で合成されて、前記ピクセルから収集されたスペクトルを少なくとも近似的に生じさせ、
ｂ．同じ提案される成分スペクトルが存在するピクセルのスペクトルを、それらの提案される成分スペクトルの最大の割合として合成し、
ｃ．その合成されたスペクトルを、基準スペクトルの１つ以上のライブラリーに対して相互参照して、前記ピクセルに存在する成分を決定する、
という段階を含む請求項１ないし１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
それまで収集されたスペクトルを分析して、ピクセルに存在する有望な成分を決定する前記段階は、
ａ．提案される成分スペクトルのセットを計算し、この提案される成分スペクトルは、各ピクセルにおいて変化する割合で合成されて、前記ピクセルから収集されたスペクトルを少なくとも近似的に生じさせ、
ｂ．ピクセルのスペクトルを合成し、前記提案される成分スペクトルは、少なくとも実質的に同じ割合で合成され、
ｃ．その合成されたスペクトルを、基準スペクトルの１つ以上のライブラリーに対して相互参照して、前記ピクセルに存在する成分を決定する、
という段階を含む請求項１ないし１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
試料のスペクトルミクロ分析を遂行する方法において、
ａ．試料の当該領域上に離間されたピクセルからスペクトルを収集し、各々のスペクトルは、ある範囲の個別のエネルギーインターバルにわたって測定された放出カウントを含むものであり、
ｂ．前記収集されたスペクトルを、隣接エネルギーインターバルにおいて前記放出カウントを合成することにより凝縮して、凝縮されたスペクトルを発生し、
ｃ．前記収集され凝縮されたスペクトルを分析して、前記ピクセルに存在する有望な成分を決定し、そして
ｄ．前記ピクセルに存在する有望な成分を出力する、
という段階を備えた方法。
【請求項１５】
前記収集されたスペクトルを凝縮し、前記凝縮されたスペクトルを分析し、そして有望な成分を出力する前記段階は、スペクトルを収集する前記段階中に遂行される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
スペクトルを収集する前記段階は、試料の当該領域を繰り返しスキャンすることを含み、各スキャン中にピクセルからスペクトルを収集して、各ピクセルに対して２つ以上のスペクトルを収集する、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記収集されたスペクトルは、更に、各々のピクセルに対して前記収集されたスペクトルを合成することにより凝縮される、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記ピクセルからのスペクトルの収集が進行するにつれて、その収集されたスペクトルを凝縮するために放出カウントが合成される隣接エネルギーインターバルの数を減少させる、請求項１４から１７のいずれかに記載の方法。
【請求項１９】
ピクセルを凝縮する段階を更に備え、隣接ピクセルにおいてスペクトルを合成することによりピクセルを凝縮する、請求項１４ないし１８のいずれかに記載の方法。
【請求項２０】
試料のスペクトルミクロ分析を遂行する方法において、
ａ．試料の当該領域を繰り返しスキャンし、
(1) 各々のスキャン中に、当該領域上に離間されたピクセルのセットからスペクトルを収集し、
(2) 各ピクセルから収集されたピクセルは、放出カウントを含み、その放出カウントは、個別のエネルギーインターバルへと分類され、
ｂ．当該領域の全てのスキャンが完了する前に、
(1) 各ピクセルに対して、
(a)それまでに収集された全てのスペクトルを合成して、合成されたスペクトルを発生し、
(b)隣接エネルギーインターバルにおいて放出カウントを合成することにより前記合成されたスペクトルを凝縮して、凝縮されたスペクトルを発生し、
(2) 前記ピクセルに対して凝縮されたスペクトルを分析して、前記ピクセルに存在する有望な成分を識別し、そして
(3) 次のものを表示する、
(a)映像、及び
(b)少なくとも幾つかのピクセルの前記有望な成分の名前を示すラベル、
という段階を備えた方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、スペクトルミクロ分析（即ち、試料の化学的ミクロ分析特徴付け）に係り、より詳細には、ミクロ分析の速度を向上させる方法に係る。
【０００２】
関連出願への相互参照：本出願は、参考としてここに全体を援用する２００６年７月２７日に出願された米国仮特許出願第６０／８２０，５３７号に対して３５ＵＳＣ§１１９（ｅ）のもとで優先権を主張する。
【背景技術】
【０００３】
科学者、技術者、及び他のユーザは、試料のスペクトルミクロ分析をしばしば行って、試料のスペクトル組成を決定し、換言すれば、試料の当該領域の種々の点において試料が何でできているか（元素、化合物、合金、相、等）を決定する。本質的に、スペクトルミクロ分析は、試料の組成のマップを生成し、そしてそれを顕微鏡レベルで行い、科学及び産業に対する非常に有用なツールを生み出すことができる。
【０００４】
スペクトルミクロ分析は、通常、電子ビーム又はＸ線ビームのような励起ビームを試料に向け、次いで、その励起ビームに応答して試料により放出される放射線及び／又は粒子を捕獲して分析することにより遂行される。しばしば、放出された放射線及び／又は粒子に関するデータは、試料からの放出のカウント（数）がそれらのエネルギーに対してプロットされたスペクトルヒストグラム（又は単に「スペクトル」）としてユーザに提示される。ほとんどの異なる物質は、独特のスペクトルを発生し、従って、物質のスペクトルは、その物質の「指紋」として働く。試料からのスペクトルを捕獲し、次いで、それらスペクトルを、既知の物質から捕獲されたスペクトルである「基準スペクトル」のカタログ／データベースに対して相互参照することにより、そのスペクトルに存在する物質を決定することができる。通常、上述したスペクトルは、試料の映像と共にしばしば収集することができ、従って、分析者には有用な視覚上の基準が許され、これに対しスペクトル（物質識別）データを検討することができる。従って、試料の当該分析領域を見ることができると共に、見た領域において試料の組成を決定することもできる。
【０００５】
多数のファクタがミクロ分析を複雑にする傾向がある。最初に、試料が純粋な物質より成ることは滅多にないので、通常、「最も近い」基準スペクトルを単純に識別して、それが物質を識別すると仮定することはできない。むしろ、試料から捕獲したスペクトルは、試料の中に異なる量で各々存在する多数の物質の存在をしばしば反映する。従って、試料のスペクトルは、成分物質のスペクトルの合成に等しく、各成分スペクトルは、その合成の中でその成分の相対的な量に対応する強度を有している。その結果、試料から捕獲したスペクトルを分析してその成分スペクトル（及びその成分物質）を決定するには、複雑で且つ時間浪費な統計学的方法がしばしば必要となる。
【０００６】
更に、上述した方法は、励起ビームを受ける試料の領域に関する情報（即ち、そのスペクトル）しか与えない。従って、試料のより大きな領域に関する情報を得たい場合には、試料を横切って（例えば、Ｘ−Ｙ「ラスタ」パターンで）励起ビームをスキャンさせ、そしてそのスキャン中に複数の点においてスペクトルを収集しなければならない。これは、大量のデータを招き、その結果、データ分析時間が長くなる。
【０００７】
これらの問題を良く説明するには、普通のスペクトルミクロ分析方法を詳細に考慮するのが有用であろう。試料に分布した領域又は「ピクセル」間で励起ビームがスキャンされるときに、各ピクセルにおいてスペクトルが収集される。各スペクトルは、そのスペクトルが捕獲されたピクセルにおいて試料に存在する元素に関する情報を含んでいる。更に、励起ビームから生じるデータも各ピクセルにおいて捕獲され、これを使用してピクセルの映像を発生することができる。例えば、励起ビームが電子ビームである場合には、映像は、ピクセルの後方散乱電子（試料から「反射」された励起ビームからの電子）、又はピクセルの二次電子（励起ビームにより試料から打ち出される電子）を描くことができる。いずれの場合にも、映像は、ピクセルの視覚表現を与えるが、この視覚表現は、標準的な光線のもとで目で見た場合にピクセルの見掛けに対応しないことがあり、例えば、後方散乱電子の映像は、ピクセル密度のビューを有効に与え、そして二次電子の映像は、ピクセル表面の粗さのビューを有効に与える。特定のピクセルにおけるスペクトル及び映像データの合成は、しばしば「ハイパースペクトル映像」と称され、又は全スキャン領域にわたる（即ち、全てのピクセルにわたる）スペクトル及び映像データを参照するときには「ハイパースペクトルデータキューブ」と称される。
【０００８】
次いで、種々のピクセルからのスペクトルが主要成分分析（ＰＣＡ）を経て統計学的に分析されて、試料のスキャン領域に、及びスキャン領域の各ピクセルに、どんな成分（即ち、化合物、又は他の元素結合）が存在する見込みが最も高いと思われるかを決定する。ＰＣＡ方法では、スキャン領域にわたる種々のピクセルに存在すると思われる基礎的成分のスペクトルを抽出するために、ピクセルスペクトル間の相関が決定される。これは、ある成分を各々表す統計学的に導出されるスペクトルのセットを生じさせ、全てのこれら（導出された）成分のこれら導出されたスペクトルが各々のピクセルにおいて変化する割合で合成されて、それらピクセルにおいて測定されたスペクトルを生じさせる。
【０００９】
導出された成分及びそれらの割合に関する情報は、次いで、測定されたハイパースペクトル映像へと拡張されて、それらの有望な成分を決定することができる。例えば、各ピクセルを見て、そのピクセルにおける優勢な成分（即ち、そのピクセルに最大の量で存在すると思われ及び／又はそのピクセルに存在する見込みが最も高いと思われる導出成分）を決定し、次いで、その同じ優勢成分を有する全てのピクセルの測定スペクトルを合成し／平均化することができる。各々のピクセルに存在する成分（１つ又は複数）を少なくとも理論的に表わす合成スペクトルを、次いで、その同じ優勢成分を有するピクセルの各々に指定することができる。各ピクセルに対して測定されたスペクトルをそれに対応する合成スペクトルに置き換えるこのステップは、ピクセルに対するより小さく且つより管理し易いスペクトルセットを形成することができる。これらのスペクトルは、次いで、基準スペクトルのデータベースに対して各々処理されて、各ピクセルにおいて考えられる実世界の成分を決定することができる。もし希望があれば、試料の映像（１つ又は複数）は、計算された成分の名前（１つ又は複数）をそれらに対応する領域上に重ねることもできるし、又はユーザが試料の組成を目で見ることができるように映像をカラーコード化又はその他エンコード／ラベル表示することもできる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
測定されたピクセルスペクトルの前記統計学的分析は、ＣＯＭＰＡＳＳとして知られた商業的に入手可能なソフトウェアパッケージによってしばしば遂行され、これは、米国特許第６，５８４，４１３号及び第６，６７５，１０６号に詳細に説明されている。ＣＯＭＰＡＳＳは、貴重なミクロ分析ツールであるが、使用するのに時間を浪費するという欠点に悩まされている。即ち、多数のピクセルがあり（例えば、１０２４ｘ１０２４のピクセル領域にわたって百万ピクセル以上）、そして考えられる成分を決定するのに独特の測定スペクトル間の相関を計算しなければならない（及びそれらのスペクトル自体が４０９６エネルギーインターバル又は「ビン」にわたって測定された数千のデータ点、例えば、カウントより成ることもある）ので、著しく高速のコンピュータ処理速度が使用されたとしても、希望の出力を与えるのに何分も要することになる。上述した特許以外の異なる統計学的処理方法を使用する他の分析パッケージも、同様の処理時間を招く傾向がある。分析者は、当然、できるだけ早くミクロ分析の結果を望むので、これは欠点である。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、ミクロ分析データキューブのスペクトルミクロ分析及び統計学的分析を遂行する方法、並びにこのような方法を実施するための装置及びシステムに関するもので、本発明は、前記問題に少なくとも一部分対処することが意図される。読者が本発明の効果的な特徴の幾つかを基本的に理解できるようにするため、添付図面を参照して、この方法の好ましい態様の概要を以下に簡単に述べる。これは、概要に過ぎず、好ましい態様に関する詳細は、本明細書の詳細な説明に見られることも理解されたい。特許請求の範囲は、排他的な権利が確保される本発明の種々の態様を限定する。
【００１２】
最初に、試料の当該領域上に離間されたピクセルのセットからスペクトルが収集される。これは、好ましくは、試料の当該領域にわたって励起ビームのスキャンを繰り返すことにより行われ、各スキャン中にピクセルからスペクトルが収集される。これは、図１にステップＡで概略的に示されており、放射器１００は、励起ビームを試料１０に向けるように示されており、ピクセル１２（即ち、励起ビームが衝突する位置）により放出される放射線及び／又は粒子は、検出器１０２で検出することができる。ここでは、１６個のピクセルが示されており（通常、当該スキャン領域は、４ｘ４アレーではなく、遥かに多くの、例えば、１０２４ｘ１０２４のピクセルアレーを有するが）、放射器１００は、ピクセルを行ごとにスキャンし、次いで、スキャンを繰り返し、スキャン進行中に各ピクセルに対して２つ以上のスペクトルが収集される。ピクセル１２から収集されたスペクトルが、放出カウント（即ち、入射する励起ビームに応答してピクセルから生じる放出のカウント）を含むヒストグラムの形態で試料１０の下に示されており、これらのカウントは、一連の個別のエネルギーインターバルに分類され、あるインターバル内の全てのカウントは、そのインターバル内に適合する対応エネルギーを有する。各次々のスキャンに伴い、各ピクセルに対して収集される全てのスペクトルを合成（例えば、加算又は平均化）し、各ピクセルに対する合成スペクトルを発生することができる。この合成プロセスは、有益なことに、信号対雑音比が向上されたスペクトルを生じさせる。というのは、ピクセルの次々の個々のスペクトルに存在するノイズは、その合成スペクトルにおいて「平均的なところに落ち着く」傾向があるからである。
【００１３】
従って、スペクトルを分析し、ピクセルに存在する有望な成分を出力するのは、（ＣＯＭＰＡＳＳ及び他の従来のミクロ分析方法のように）スペクトルの収集後ではなく、収集中に行われるのが好ましい。その結果、分析者には、スペクトルの収集が依然行われている間に前もってミクロ分析結果を与えることができる。このような結果は、おおよそのもの、又は不完全なものであるが、それでも、分析者は、試料に関して結論を引き出し始め、更に別の実験を計画し、又はミクロ分析結果に基づいて行う他のステップを取ることが許される。上述したように、従来の分析は、計算上厄介で時間浪費であり、従って、データ収集の進行中に従来の分析を行うことは若干実際的でない（少なくとも、本書を準備している時点で一般に利用できるコンピュータ処理速度を使用したのでは）。従って、分析時間及び負担を低減し、そして出力を早めるために、次のステップの１つ以上が推奨される。
【００１４】
第１に、データのサイズ（例えば、ハイパースペクトルデータキューブ）は、ピクセルから収集されるスペクトルを「凝縮(condensing)」することにより、即ち、図１においてステップＢで概略的に示すように、各スペクトル内の隣接エネルギーインターバルに放出カウントを合成することにより、著しく減少することができる。例えば、各チャンネルが１０ｅＶのエネルギーインターバルに及ぶような４０９６個のチャンネルにわたって測定されたカウントを各々有するスペクトルを収集するのが従来のやり方である。このようなスペクトルは、２０ｅＶ巾のチャンネルを各々有する２０４８チャンネルスペクトル（図１に示すステップＢで例示される；ここでは、２つの隣接チャンネル／インターバルの各セットにおける放出カウントが合成される）、４０ｅＶ巾のチャンネルを各々有する１０２４チャンネルスペクトル、又は８０ｅＶ巾のチャンネルを各々有する５１２チャンネルスペクトルに凝縮することができる。ｎの係数でスペクトルを凝縮すると、分析速度がほぼｎの二乗で高くなる（例えば、チャンネル又は「ビン」の数を１／２に減少すると、分析速度は、約４倍に高くなる）ことが分かった。従って、本発明は、（例えば）試料の当該領域にわたって第１スキャンを遂行して、第１セットのピクセルスペクトルを収集することができ、次いで、これらのスペクトルをその後のスキャンと並列に処理し（及び出力を配送し）、第２セットのピクセルスペクトルを収集することができる。第１セットの分析は、上述したようにスペクトルを凝縮することにより著しく促進することができ、そして分析により決定される有望な成分を、データ収集が進行するにつれて分析者に与えることができる。
【００１５】
スペクトルをより少数のチャンネル／インターバルに凝縮することは、それらの解像度を本来的に低下することに注意されたい。又、これが分析に著しい悪影響を及ぼすことが予想される。即ち、スペクトル内に存在する有望な成分は、それらの相関性を見つけて、そこから共通の構成要素を抽出することにより統計学的に決定されるので、チャンネル／インターバルの数が減少すると、偽の又は不正確な相関を生成し、誤った成分識別を招くと思われる。意外なことに、少なくともチャンネルの数がより小さなもの（例えば、半分又は四半分）に凝縮されたときには、このようなことが見られていない。いずれにせよ、スペクトルを凝縮することから生じる一次的欠陥は、１つ以上の成分、一般的に、試料の中に僅かな量で存在する成分が、誤って識別されるのではなく、識別されなくなる傾向である。更に、データ収集が進行し、そして少なくともある程度の事前のミクロ分析結果が分析者に与えられるときには、スペクトルが凝縮される程度を減少して、出力の解像度を向上させることができる。例えば、第１のスキャンの後に、スペクトルのチャンネルを４のファクタで減少し、そのピクセルに存在する有望な成分を識別する事前の出力を分析者に迅速に与えることができる（おそらく、この点において出力が近似的なものに過ぎないという警告と共に）。第２のスキャンが完了すると、スペクトルのチャンネルを２の係数で減少し、有望な資料成分を識別する更新された出力を分析者に与えることができる。これらの結果は、以前の出力を単に検証するだけでもよいし、或いはあるピクセルにおいてより正確な成分識別を示してもよい。第３の又はそれに続くスキャンの後に、スペクトルを凝縮せずに分析が続けられ、成分識別の更に高い精度が分析者に与えられる。この解決策に続いて、少なくとも近似的なミクロ分析結果が分析者に迅速に与えられ、これらは、その後、それらの解像度を向上させるために周期的に更新される。
【００１６】
分析時間を短縮する第２の有用な方法は、ピクセルを空間的に凝縮することであり、即ち図１においてステップＣに概略的に示すように、隣接ピクセルにおいてスペクトルを合成することである。例えば、１０２４ｘ１０２４ピクセルマトリクスは、２ｘ２ピクセルの隣接セットのスペクトルを平均化又は加算することにより５１２ｘ５１２マトリクスへ凝縮することができ、４ｘ４ピクセルの隣接セットのスペクトルを平均化又は加算することにより２５６ｘ２５６マトリクスへ凝縮することができ、等々である。図１に示すステップＣでは、４つの隣接ピクセルの各セットのスペクトルが合成され、これにより、ステップＡに示す１６スペクトルを、ステップＣに示す４スペクトルへ凝縮する。スペクトルのエネルギーを凝縮するのと同様に、ピクセルを凝縮することも、データキューブのサイズを減少し、分析時間を短縮するように働き、そして分析の精度は、著しく低下しない（少なくとも、直接的に隣接するピクセルのみが合成されるとき、例えば、１０２４ｘ１０２４が５１２ｘ５１２マトリクスへ凝縮されるとき）。又、スペクトルエネルギーを凝縮するのと同様に、ピクセルが凝縮される程度を、データ収集の進行中に変更することができ、例えば、データ収集の早期段階中には非常に多数のピクセルを凝縮して、成分出力を分析者により迅速に与えることができ、そしてデータ収集が進行し、分析者が少なくとも事前の出力を得ると、凝縮の程度を減少することができるか、又はピクセルを全く凝縮する必要がなくなる。
【００１７】
従って、スペクトル及び／又は空間凝縮は、より迅速な分析を許すために適用することができると共に、分析を更に別のデータ収集と並列に行って、分析者が、標準的なデータキューブ全体の収集及び分析からの結果を待機する必要をなくすことができる。説明上、両方の凝縮方法が適用される場合には、統計学的な分析に要求される処理時間は、一般的に、数分から数秒のみに短縮される（本書を準備した時点で普通に使用されるコンピュータプロセッサを使用することにより）。或いは又、プロセッサの容量に限度がある場合には、データ収集を周期的に停止して、データの分析及び出力を行い、データ収集を再開する前に暫定的な分析結果を分析者に提示することができる。いずれの場合にも、分析者の生産性が効果的に高められる。というのは、分析者は、従来のミクロ分析方法より早期の段階で結論を引き出し判断し始めることができるからである。
【００１８】
図１のステップＤに示された（好ましくは凝縮された）スペクトルの分析は、前記米国特許第６，５８４，４１３号及び第６，６７５，１０６号に説明された多変量の統計学的方法、又は他の適当な方法により遂行することができる。スペクトル間の相関を計算して、提案される成分スペクトルのセットを生成するのが好ましく、ここで、提案される成分スペクトルは、各ピクセルにおいて変化する割合で合成されて、ピクセルから実際に収集されるスペクトルを少なくとも近似的に生じさせる。次いで、同様の提案される成分コンテンツを有するピクセルを合成し（例えば、それらスペクトルを、ステップＥに示すように、平均化し又は加算し）、そしてそれらの合成されたスペクトルを、基準スペクトルの１つ以上のライブラリーに対して相互参照して、そのピクセルにおそらく存在する成分を決定することができる（ステップＦに示すように）。簡単な例として、特定の提案される成分が優勢である（即ち主としてそれを含む）と決定されたピクセルは、それらのスペクトルを合成して、基準ライブラリーに対して相互参照し、それらピクセルに有望な成分を指定することができる。それとは別に又はそれに加えて、同じ成分を同様の割合で有するピクセル（例えば、提案される成分Ａを３０−３５％、提案される成分Ｂを３０−３５％、及び提案される成分Ｃを３０−３５％有する全てのピクセル）は、それらのスペクトルを合成し、基準ライブラリーに対して相互参照し、それらのピクセルに有望な成分を指定することができる。
【００１９】
有望な成分がピクセルに指定されると、それらを種々の形態で分析者に出力することができる（図１のステップＧに示すように）。好ましくは、出力は、少なくとも３つの成分を含み、即ち当該領域（又は少なくともその一部分）の映像、例えば、後方散乱又は二次電子映像（好ましくは、異なる有望成分の存在を指示するためにカラーコード化又は他のコード化を適用して）と、当該領域内の少なくとも幾つかのピクセルの有望成分の名前を示すラベル（例えば、基準ライブラリーにおいて識別されたときの有望成分の名前のリストを、おそらく当該領域内の各有望成分の割合と共に単に設けることにより）と、各有望成分のスペクトルとを含む。又、分析者は、当該領域の表示映像内のピクセル上にカーソル又は他のポインタを移動させて、そのピクセルに対して収集されたスペクトル及び他の情報（例えば、そのピクセルに存在する有望な成分、それらの割合、等）を表示できることも好ましい。
【００２０】
本発明の更に別の効果、特徴及び目的は、添付図面を参照した以下の詳細な説明から明らかとなろう。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】試料の当該領域１０をスキャンして、ピクセル１２のセットからスペクトルを収集し（ステップＡ）、次いで、スペクトル内の隣接エネルギーインターバル（チャンネル）における放出カウントを合成し（ステップＢ）及び／又は隣接ピクセルのスペクトルを合成する（ステップＣ）ことによりスペクトルを凝縮し、次いで、その凝縮したスペクトルを分析して、ピクセルに存在する有望な成分を識別し（ステップＤ）、次いで、同様の有望成分（及びその割合）を有するピクセルのスペクトルを合成し（ステップＥ）、それにより得たスペクトルを、基準スペクトルを経て相互参照して、それらの実際の成分を決定し（ステップＦ）、そしてその結果を分析者に出力する（ステップＧ）という本発明の好ましい形態を概略的に示すフローチャートである。
【図２】試料の当該領域の映像（例えば、電子映像）である。
【図３Ａ】図２の当該領域の１０秒のデータ収集及び分析の後に本発明により得られる出力を示す図で、密度（暗さ）又はピクセル／領域が、３つの有望な成分の１つがそのピクセルに存在する確率を示すところの確率マップである。
【図３Ｂ】図２の当該領域の１０秒のデータ収集及び分析の後に本発明により得られる出力を示す図で、暗いピクセルは、ある有望な成分がそのピクセルにおいて優勢（最も有望）であることを指示する（そして逆に、白いピクセルは、ある有望な成分がそのピクセルにあり得ないことを指示する）対応バイナリーマップである。
【図３Ｃ】図２の当該領域の１０秒のデータ収集及び分析の後に本発明により得られる出力を示す図で、図３Ａ−３Ｃの各々のピクセルが、各々、それらの各スペクトルを合成して、スペクトルの基準ライブラリーに対して相互参照したときに得られる基準スペクトルを示す。
【図４Ａ】図２の当該領域の３０秒のデータ収集及び分析の後に本発明により得られる出力を示す図で、より大きなデータキューブ（単に１０秒ではなく３０秒のデータ）であるために付加的な成分（Ｆｅ、Ｃｕ−Ｚｎ及びＡｇ−Ｃｄに加えて、Ｃｕ）が識別された状態を示す。
【図４Ｂ】図２の当該領域の３０秒のデータ収集及び分析の後に本発明により得られる出力を示す図で、より大きなデータキューブ（単に１０秒ではなく３０秒のデータ）であるために付加的な成分（Ｆｅ、Ｃｕ−Ｚｎ及びＡｇ−Ｃｄに加えて、Ｃｕ）が識別された状態を示す。
【図４Ｃ】図２の当該領域の３０秒のデータ収集及び分析の後に本発明により得られる出力を示す図で、より大きなデータキューブ（単に１０秒ではなく３０秒のデータ）であるために付加的な成分（Ｆｅ、Ｃｕ−Ｚｎ及びＡｇ−Ｃｄに加えて、Ｃｕ）が識別された状態を示す。
【図５】図２の当該領域においてデータ収集が完了した後に（例えば、６０秒のデータ収集の後に）発生されて分析者へ提示される最終的なレポートを、各予想成分が優勢であるところを示す対応バイナリー映像と一緒に提示される当該領域の映像と、各優勢成分に対応するピクセルが各々それらの各スペクトルを合成しそしてスペクトルの基準ライブラリーに対して相互参照したときに得られる基準スペクトルと共に示している。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
前記概要を展開させるために、図２ないし５は、本発明の実施例から得られる出力を示している。分析者は、希望の形式の分光計、例えば、エネルギー分散Ｘ線分光計測（ＥＤＳ）のための分光計、ＦＴ−ＩＲ及び／又はラマン分光計、電子エネルギーロス分光計（ＥＥＬＳ）、二次イオン質量分光計（ＳＩＭＳ）、オージェ電子分光計、又は試料の特性（質量、エネルギー、又は波数放射、等）をピクセルごとに収集する他の分光計へ希望の試料を装填することができる。次いで、分析者は、希望の測定設定、例えば、当該領域の場所及びサイズ（例えば、２５６ｘ２５６ピクセル、１０２４ｘ１０２４ピクセル、等）、各ピクセルから放射を捕獲すべき「フレーム」又は「露出」時間、ピクセルのセットをスキャンすべき回数、等を入力することができる。データの収集が始まると、収集されたデータを周期的に分析して、データ収集が進行するときに出力を分析者に与えることができる。例えば、当該領域に対する各スキャンの後、又はある時間インターバル（例えば、１０秒）が経過した後、システムは、それまでに収集されたデータを分析し、そして分析者に出力を与えて、分析者がデータ取得を進めながら結論のまとめ及び将来のアクションを開始できるようにする。事前のデータ分析結果に基づく結論は、データ収集が進行するときに、及び更新された又は最終的な分析結果が分析者に得られたときに、変更することができる。
【００２３】
このプロセスを詳細に説明するために、図３Ａ−３Ｃは、データが１０秒間収集され（図１のステップＡのように）、凝縮され（図１のステップＢ及び／又はＣ）、そして分析及び出力された（図１のステップＤ−Ｇ）後に図２の試料から得られる結果を例示している。収集されたスペクトルを凝縮するステップ、即ちスペクトルを「エネルギービン処理(binning)する」（隣接エネルギーインターバル／チャンネルを合成する）及び／又は「空間的ビン処理する」（隣接ピクセルのスペクトルを合成する）ステップは、任意であるが、これら又は同様のステップによりデータキューブが減少されない限り、データ収集の進行中に意味のある分析結果を供給できるに充分な速度で収集されたデータを処理することが困難になる。先に述べたように、分析中には、種々のピクセルのスペクトルがそれらの相関について分析されて、提案される成分スペクトルのあるセットを決定し、ここで、提案される成分スペクトルは、変化する割合で合成されて、種々のピクセルにおける測定されたスペクトルを生じると思われる。図３Ａ−３Ｃにおいて、３つの提案される成分、Ｃｕ−Ｚｎ（銅−亜鉛の半田）、Ａｇ−Ｃｄ（銀−カドミウムの半田）、及びＦｅ（鉄）は、それまでに収集したデータキューブに基づいて有望であると思われ、図３Ａは、有望な成分の指定の１つが所与のピクセルに存在する確率をピクセル密度（ピクセルの暗さ）が表わしている計算された確率マップを示す。図３Ｂは、図３Ａに対応するマップを示すが、確率がバイナリー形態で表わされ、暗いピクセルは、ある有望な成分がそのピクセルにおいて優勢（最も有望）であることを指示し、逆に、白いピクセルは、ある有望な成分がそのピクセルにあり得ないことを指示する。図３Ｃのスペクトルは、各成分ピクセルに対応する測定されたスペクトル、即ち図３ＢのＣｕ−Ｚｎ、Ａｇ−Ｃｄ及びＦｅバイナリーマップの各々に対する暗いピクセルが合成され、次いで、基準スペクトルのライブラリーに対して相互参照される場合に得られる。
【００２４】
図４Ａ−４Ｃは、３０秒のデータ収集後の対応する提案された成分、確率マップ、及びスペクトルを示す。この点において、データキューブはより大きく、そして試料中に今や存在すると思われる異なる第４の有望な成分（Ｃｕ）の存在を示すに充分なスペクトルが存在する。
【００２５】
図５は、分析者に提示されるレポートを示す図であり、このレポートは、試料の映像、各有望な成分に対するバイナリー確率マップ（これは、実際上、各有望な成分が試料において優勢な成分となるところのマップになる）、及びそれに対応する基準スペクトルを示している。このレポートは、全てのデータ収集が完了した後に分析者に提示されてもよいし、及び／又はある程度早い時間に（例えば、ある周期又は時間或いはデータ収集スキャン数の後に）提示することもできる。
【００２６】
以上に述べた本発明の態様は、単なる例示に過ぎず、本発明は、これらの態様に限定されないことを理解されたい。むしろ、本発明の権利範囲は、特許請求の範囲のみによって限定され、本発明は、特許請求の範囲内に逐語的に又は同意義で入る全ての異なる態様も包含する。
【符号の説明】
【００２７】
１０・・・試料、１２・・・ピクセル、１００・・・放出器、１０２・・・検出器
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図５】
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【国際調査報告】
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