(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
粒子検出システムを使用して取得したスペクトルを処理し、前記検出システムにおける粒子のパイルアップ事象から生じるスペクトルアーチファクトを低減する方法であって、
ａ．スペクトルアーチファクトを含む入力スペクトルを前記粒子検出システムから取得するステップと、
ｂ．前記入力スペクトルを用いて、粒子のパイルアップ事象の第１の推定値を評価するステップと、
ｃ．前記入力スペクトルから前記第１の推定値に応じて前記粒子のパイルアップ事象が除去された、第１の補正された入力スペクトル（ａｃ１）を生成するステップと、
ｄ．前記第１の補正された入力スペクトルを用いて、粒子のパイルアップ事象の第２の推定値を評価するステップと、
ｅ．前記入力スペクトルから前記第２の推定値に応じて前記粒子のパイルアップ事象が除去された、第２の補正された入力スペクトル（ａｃ２）を生成するステップと、
ｆ．前記第１及び第２の補正されたスペクトルの組み合わせに基づいて出力スペクトル（ａｃ）を生成するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記第１及び第２の推定値の各々は、対の粒子のうちの個々の粒子を分離するための最小時間よりも短い期間内に前記検出システムが受け取った対の粒子の計算された影響である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１及び第２の補正されたスペクトルの１つ又は各々は、失われたカウントに関して補正される、請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１及び第２の推定値の１つ又は各々は、粒子のパイルアップ事象スペクトルとして評価される、請求項１から３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
ステップｆにおいて、前記組み合わせは、前記第１及び第２の補正されたスペクトルの平均である、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記スペクトルは、５００００カウント／秒を超えるカウント率にて取得される、請求項１から５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記入力スペクトルは、複数のチャネルで表されるＸ線スペクトルデータのセットを含み、各チャネルは、Ｘ線光子のエネルギー範囲に対応し、各チャネルは、それぞれの前記チャネルのエネルギー範囲内のエネルギーを有するＸ線光子の数を表す関連したカウント数を有する、請求項１から６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記第１及び第２の推定値は、入力されるスペクトルにおける２つの粒子についてのパイルアップ事象の影響を計算したものであり、前記出力スペクトルは、前記検出システムにおける２つの粒子のパイルアップ事象及び３つの粒子のパイルアップ事象について補正された前記入力スペクトルを含む、請求項１から７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記データは、ヒストグラムとして表され、前記チャネルは、連続した粒子特性範囲を表す、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
粒子検出システムで粒子のパイルアップ事象から生じるスペクトルアーチファクトを低減するためにスペクトルを処理する方法であって、スペクトルは、サンプル上の複数の場所から取得した複数のスペクトルの合計であり、
ａ．各グループ内の全てのスペクトルが類似したスペクトル成分を有するように、前記複数のスペクトルを複数のスペクトルのグループにクラスタリングするステップと、
ｂ．各グループ内の前記スペクトルを合計して、各グループについて合計されたスペクトルを形成するステップと、
ｃ．請求項１から９のいずれかに記載の方法を使用して前記各グループの合計されたスペクトルを処理するステップと、
ｄ．すべての前記グループの合計され処理されたスペクトルを合計することによって出力スペクトルを形成するステップと、
を含む、方法。
【請求項１１】
前記スペクトルは、粒子エネルギー、粒子運動量、粒子質量、及び、粒子速度の群から選択された特性のスペクトルである、請求項１から１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
前記方法は、コンピュータによって実行される、請求項１から１１のいずれかに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エネルギー分散型Ｘ線スペクトルなど粒子スペクトルを処理する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
エネルギー分散型Ｘ線（ＥＤＸ）分光計では、電子機器を使用して、検出器における単一の光子の到着によって生じるパルスを検出及び測定し、かくして光子のエネルギーを判定し、デジタル化されたエネルギースペクトルを表すカウントのヒストグラムにおいて対応するエネルギー「ビン」を増分する。高い光子速度では、第１の光子が測定されている間に第２の光子が到着する可能があり、これによって、「パルス累積（パルスパイルアップ）」による間違った結果がもたらされる。従って、大部分のシステムは、そのような間違った測定結果を検出及び拒否するパイルアップ検査回路を含む。この回路は、典型的には、廃棄された測定結果を補償するために指定の「ライブタイム」を超えて取得時間を延長することによって補正を行う。２つの寄与光子は、取得期間が短期間に「不感期間」であるかのように事実上失われるが、そのような不良な測定を排除することによって、そうでない場合にはスペクトルにおいて間違ったエネルギーにて出現することになる、間違ったカウントが排除されることになる。しかしながら、パイルアップ排除回路は完全ではなく、エネルギーＥ1の早い方の光子の後にエネルギーＥ2の光子がパイルアップ検査器の「不感時間」内に到着した場合、結果的に得られる間違いの多い測定値は、エネルギーＥ1＋Ｅ2近傍に出現することになる。従って、Ｘ線スペクトルにおいて２つの大きなピークが認識できる場合、同様に、スプリアス（疑似）の「合計ピーク（サムピーク）」が２つのピークエネルギーの合計時に出現し得る。文献［Ｐ・Ｊ・Ｓｔａｔｈａｍ著（１９７７年）、「パイルアップ排除：エネルギー分散分光計における残余誤差の制約及び補正」、Ｘ線分光法、６、９４〜１０３頁］では、１次までのＥ1及びＥ2での親ピークは、以下の式によって与えられた面積を伴ってＥ1＋Ｅ2においてサムピークを生じることが示唆されている。
ＡSum＝Ａ1．Ａ2．（Ｔ12＋Ｔ21）／Ｌ      （式１）
式中、Ｌは、スペクトルの「ライブタイム」（電子不感期間について補正された取得時間）であり、ＡSumは、サムピークのカウント内の面積であり、Ａ1、Ａ2は、親ピークの面積であり、Ｔ12は、パイルアップ排除システムが、エネルギーＥ2の光子が後に続くエネルギーＥ1の光子を分解することができる最小時間である。Ｔ21は、Ｅ1光子に続くＥ2エネルギー光子についての分解される最小時間に関係する。
【０００３】
正確な元素識別のために、エネルギー和が他の元素ピークのエネルギーの近くで発生して間違った指示を生じさせる可能性があるので、サムピークを排除する必要がある。例えば、Ｃ  Ｋα＋Ｃ  Ｋαが、Ｏ  Ｋα近傍に出現し、Ｏ  Ｋα＋Ｏ  Ｋαが、Ｎａ  Ｋα近傍に出現し、Ｓｉ  Ｋα＋Ｃａ  Ｋαが、Ｃｒ  Ｋα近傍に出現する。パイルアップが発生したとき、元素ピークに出現するはずだったカウントが、ここではスペクトルの他の部分に出現するので、同様に、相対ピーク強度及び定量分析の正確度に影響を与えるパイルアップ損失がある。サムピーク及びカウント損失の他に、スペクトル形状が、「パイルアップ連続体」により変形する場合がある。例えば、制動放射光子との特徴的な光子のほぼ同時の到着によって、通常、スペクトルにおける可能な限り高いＸ線エネルギーを表すことになるＤｕａｎｎｅ−Ｈｕｎｔ限界（ＤＨＬ）を超えた制動放射連続体の拡張部が生成されることになる。他の厄介な問題は、２つのパルスが分解されない場合に、測定値の大きさが若干Ｅ1＋Ｅ2を下回る場合があることであり、その理由は、Ｅ2光子の到着時間が０〜Ｔ12間のどこかにある可能性があるからである。
【０００４】
パイルアップについてスペクトルを補正する処置は、前述の「Ｐ．Ｊ．Ｓｔａｔｈａｍ  （２００６年）Ｍｉｃｒｏｃｈｉｍ．Ａｃｔａ  １５５、２８９〜２９４頁」に記載されている。これは式（１）の原理を拡張し、ピークだけではなく、デジタル化されたエネルギースペクトルにおける個々のチャネルをカバーする。ピーク面積全体を使用する代わりに、式（１）は、全ての可能性のある第２の光子Ｅj（チャネルｊに記録）に関して、第１の光子Ｅiに相当する各チャネルｉで評価され、それぞれのスペクトルチャネルの成分を使用してどんな寄与分がエネルギーチャネルｉ＋ｊに発生することになるかを見出すようになっている。Ｔ（ｉ，ｊ）は、Ｅjがこの不感期間内に到着した場合にパイルアップが発生して和事象を生成するようにエネルギーｉ及びこれに続くエネルギーｊに対応する光子の有効分解時間である。これらの和事象からの寄与分は、その後、元のスペクトルから差し引くことができる。また、Ｓｔａｔｈａｍ（１９７７年）に記載されるように、より高いスペクトルエネルギーへのパイルアップによって「失われる」各チャネル内のパルスの割合を計算することができ、これは式（１）が適用される前に行う必要がある。損失カウント係数ｌ（ｉ）は、ｅｘｐ（Σkａ［ｋ］．Ｔ（ｉ，ｋ）／Ｌ）として推定することができる。ここでは、ａ（ｉ）は、元のスペクトル内のチャネルｉ内のカウント数であり、ａｌ（ｉ）＝ａ（ｉ）．ｌ（ｉ）は、入射スペクトルをより正確に反映するパイルアップ損失補正後のカウントである。従って、全体的補正において、サムピーク及びパイルアップ連続体を除去して、ピークを回復してパイルアップ損失を補正する。全チャネルにわたる式（１）の適用によって、和に寄与する親ピークの幅の求積和に等しい幅を有するサムピークが効果的に生成される。しかしながら、サムピークの真の幅は、電子ノイズ幅を伴う求積内の２つのエネルギーでの検出器寄与分の求積和である。この若干の幅の過大評価は、計算前に小さな高解像度化によって補正することができる。Ｓｔａｔｈａｍ（２００６年）に記載されるように、２つの光子エネルギーＥ1、Ｅ2の関数としての分解時間Ｔ12の判定には、システムにおいてパイルアップ検査器の詳細設計及び電子ノイズの検討が必要である。
【０００５】
Ｓｔａｔｈａｍ（２００６）の図４は、ステップ高が光子エネルギーに比例する測定チャネル（信号入力）を示す。ステップ高の測定は、ステップ前後の信号の平均を差し引くことによって行われる。各々異なる時間定数、従って、異なる雑音寄与を伴う、図４に示す３つのパイルアップ検査チャネルがある。高速の分解時間チャネルほどノイズが多いので、常に「ステップ」の到着が容易に分かるものではない。僅かに遅い「中間」分解チャネルでは、一緒にそれほど密接には各ステップを分解することができないがノイズが低くなるので、確かに第２のステップの到着が分かる。これは測定期間内のはずなので、測定値は拒否され、スペクトルには現われない。補正を行って取得時間を延長して、測定値が得られなかった時間を補正する。全ての損なわれた測定値が検出されるわけではなく、第２の事象Ｅ２がパイルアップ検査システムにより認識されない可能性がある、事象Ｅ１に続く平均「不感期間」Ｔ12を、パイルアップ検査システムの設計及び分光計のノイズ特性から計算することができる。
【０００６】
パイルアップ補正のこの既知のプロセスを実行するアルゴリズムは、以下の通りである。
【０００７】
アルゴリズム１：従来技術による単パルス「パイルアップ補正」
１．カウントの大きさを各スペクトルチャネルａ［ｉ］において増大させて失われたカウントを補償する。
ａｌ［ｉ］＝ａ［ｉ］＊ｌ（ｉ）
２．各チャネルｉについて、各チャネルｊについて、
寄与分ａｌ［ｉ］＊（ａ［ｊ］／Ｌ）＊Ｔ（ｉ，ｊ）をチャネルｓｐ［ｉ＋ｊ］に追加する。
３．和事象スペクトルｓｐ［ｉ］をａ［ｉ］から差し引いて結果の大きさを増大させて失われたカウントを補償する。
補正されたスペクトルａｃ［ｉ］＝（ａ［ｉ］−ｓｐ［ｉ］）＊ｌ（ｉ）
【０００８】
ステップ１のａｌ［ｉ］の計算結果は、ステップ２において「和事象」スペクトルのより正確な計算を保証するために使用されることに留意されたい。また、単一パイルアップに関して、「不感」期間内で第２の光子の次に別の光子が続いてはいけないので、損失補正値ａｌ［ｉ］ではなく、ａ［ｊ］がステップ２で使用されることに留意されたい。この条件は、パイルアップによって高いチャネル数にプッシュされるのではなく、基本的にａ［ｉ］に現われるカウントに必要とされる条件と同じである。第３のステップにおいて、（本質的に和事象ピークのみを含む）「和事象」スペクトルを元のスペクトルａ［ｉ］から差し引く。従って、ステップ（１）において失われたカウントを考慮する第１のインスタンスは、ステップ（２）において和事象スペクトルの正確度を最大化することであり、一方、ステップ（３）において失われたカウントを考慮する第２のインスタンスは、検出器に入射した「実際の」スペクトルを最も正確に再構成することである。更に、Ｔ（ｉ，ｊ）は、（１−ｅｘｐ（−ＮＴ．Ｔ（ｉ，ｊ）））／ＮＴの近似値であり、ＮＴは、所望であれば計算時間に対していくらかのコストで改善することができる、総スペクトルカウント率である。
【０００９】
図１ａ、図１ｂ及び図１ｃは、２０ｋｅＶの電子ビームによって励起されたＡｌ2Ｏ3のサンプルからのスペクトルに関するアルゴリズム１の使用例を示す。図１ａは、毎秒２００００カウント（ｃｐｓ）の取得に対応し、かつ、１２１２３カウントのフルスケール縦座標を有する補正前のスペクトルを示し、横座標はキロ電子ボルト（ｋｅＶ）である。２０ｋｃｐｓ取得率は、従来技術の規格による適度なカウント率である。図１ａは、アルミニウム及び酸素のスペクトルピークを表記する。図１ｂは、スペクトルの拡大バージョンを５７３カウントのフルスケール縦座標で示す。このスケールにおいて、図１ｂではＡｌ＋Ｏ及びＡｌ＋Ａｌのサムピークが明らかであり表記されている。これらのエネルギーは、元素Ｐ及びＡｇ特性ピークのエネルギーに近く、従って、未知の組成物のサンプルにおいて、小さな濃度のＰ又はＡｇが誤って識別される可能性がある。図１ｃは、図１ｃの補正されたスペクトルが間違った元素の識別を生じさせないようにこれらのサムピークを除去するパイルアップ補正アルゴリズム１の応用例を示す。
【００１０】
この方法は、低カウント率で良好に機能するが、カウント率が増大するにつれて、パイルアップが２つ以上のパルスと共に発生する可能性が高くなる。即ち、３つのパルスのパイルアップが存在する確率が高くなる。アルゴリズム１の方法の原理を拡張して、２つ（１つではない）の後続パルスを有する１つのパルスの分解前のパイルアップを伴うサムピークの大きさは、以下のアルゴリズム２に示すアプローチで評価することができる。
【００１１】
アルゴリズム２：可能性のある二重パルス「パイルアップ補正」
１．カウントの大きさを各スペクトルチャネルａ［ｉ］において増大させて失われたカウントを補償する。
ａｌ［ｉ］＝ａ［ｉ］＊ｌ（ｉ）
２．各チャネルｉについて、各チャネルｊについて、各チャネルｋについて、
ａｌ［ｉ］＊（ａｌ［ｊ］／Ｌ）＊Ｔ（ｉ，ｊ）＊（ａ［ｋ］／Ｌ）＊Ｔ（ｊ，ｋ）をチャネルｓｐ［ｉ＋ｊ＋ｋ］に追加する。
【００１２】
これはアルゴリズム１の方法の延長であり、従って、この場合の完全な補正では、アルゴリズム２の場合と同様に二重パルススパイルアップに加えてアルゴリズム１の場合と同様に単一パルスパイルアップの検討を行うことに留意されたい。しかしながら、実際には、これによって計算上の問題が発生する。スペクトルが１０００個のチャネルから成る場合、アルゴリズム２での計算に必要な入れ子形ループは、アルゴリズム１の単一パイルアップ計算の１０００倍の動作を必要とする。結果的に、従来技術によるアプローチによる単一パルスパイルアップの補正は、多くの場合、妥当な計算回数で実現できるが、類似したアプローチによる二重パルスパイルアップの補正は実現困難な場合がある。実際には、そのようなスペクトル分析装置のユーザは、スペクトルの「リアルタイム」補正に慣れており、これは計算を１秒未満で実行する必要があることを意味する。
【００１３】
アルゴリズム１に関する１つの問題点は、パイルアップ損失及び和事象への寄与分を正確に計算することができるのは、入力スペクトルが既知の場合に限られるという点である。それゆえに、測定されたスペクトルはパイルアップの影響を既に受けているので固有の不正確さがある。その結果として、取得したスペクトルと「真の」スペクトルとの間の形態の違いは、カウント率が高くなるほど顕著になる。前述のように、パイルアップ損失は、パイルアップ事象に関与する光子が真のチャネルエネルギーに寄与することが許容されない場合にスペクトルに発生する。パイルアップ損失の影響は、アルゴリズム１のステップ（１）に記載されるそれぞれのエネルギーでの「増大」によって補正することができる。しかしながら、サムピークが顕著になった場合、アルゴリズム１の手順は、サムピークを真の元素ピークと区別することができず、実際には、これによって、二重パイルアップ事象に相当するエネルギー位置での「オーバーストリッピング（ｏｖｅｒ−ｓｔｒｉｐｐｉｎｇ）」が発生する。この影響は図２ａ及び図２ｂに示されており、スペクトル入力は、図１ａ、図１ｂ及び図１ｃと本質的に同じであるが、強度が高くなっているので、カウント率が高く、従って、Ａｌ＋Ｏ及びＡｌ＋Ａｌでより大きな単一パイルアップサムピークを生成するほど十分に高い。図２ａの補正前のスペクトルでは、縦座標全体は、１０３２３カウントである。「Ａｌ＋Ｏ」及び「Ａｌ＋Ａｌ」の有意なパイルアップピークを示す。また、二重パイルアップによって引き起こされる約３．５ｋｅＶ（Ａｌ＋Ａｌ＋Ｏに相当）及び約４．５ｋｅＶ（Ａｌ＋Ａｌ＋Ａｌに相当）でのより小さいピークを見ることが可能である。
【００１４】
アルゴリズム１の手順が適用される場合、大きなサムピーク（Ａｌ＋Ｏ及びＡｌ＋Ａｌ）は、非常に良好に補正されるが、計算ではＡｌ＋Ｏ及びＡｌ＋Ａｌサムピークを実際のスペクトル入力であるかのように取り扱うので、オーバーストリッピングは、二重パイルアップに相当するエネルギー、Ａｌ＋Ａｌ＋Ｏ及びＡｌ＋Ａｌ＋Ａｌにおいて発生する。このオーバーストリッピングの影響は、バックグランドレベルを下回るそれぞれのエネルギーの局所的レベルの強度の低減として顕著である。従って、パイルアップ和寄与のオーバーストリッピングは、スペクトルの非現実的「低下」つまり負のピークを作り出し、見かけ上の連続体バックグランドレベルを低減し、元素固有の発光ピークを識別する際に誤差をもたらす。
【００１５】
「スペクトル画像」と呼ばれる場合もあるスペクトルを各画素において取得するために画素グリッド上でビームをスキャンする場合、この単一パイルアップ補正方法の別の問題が生じる。典型的なスペクトル画像は、６５５３６画素を有する２５６×２５６グリッドのデータを含むことができ、全ての画素にソフトウェア補正を適用するのに時間がかかり過ぎることが多い。更に、単一画素スペクトルは、特に２５６×２５６よりも高い分解能が使用された場合に多くのカウントを含む場合があるので、統計変動によって、アルゴリズム１の結果において精度不良が生じることがある。スペクトル画像の全ての画素からのスペクトル成分を合計する単一のスペクトル（「サムスペクトル」として知られていることが多い）を表示することが標準的に行われており、通常、この集合スペクトルを目視検査するか、又はアルゴリズムによって処理してピークを見つけてどのような元素がサンプル内に存在するか判定する。アルゴリズム１のパイルアップ補正をサムスペクトルに適用した場合、スペクトルの何らかの変動が視野全体にわたってある場合、結果は、不正確になることになる。
【００１６】
図３は、多くの異なる鉱物から成る典型的なサンプルの関心領域を示す。従って、スペクトル応答は、この視野の異なる領域において著しく異なる。図４ａは、画素のこの領域のサムスペクトルがパイルアップアーチファクトを提示することを示す。図４ｂは、図４ａのスペクトルに及ぼすパイルアップ補正アルゴリズム１の影響を示す。上側曲線は、記録されたスペクトルを表すが、下側曲線は、パイルアップに関して補正されたスペクトルを示す。パイルアップ補正は、有効ではなく、負のピーク又はサムピークの不十分な補正などの異常な結果をもたらす。例えば、図４ｂにおいて、小さなサムピークが８．２ｋｅＶに存在するが、補正アルゴリズムはこの寄与分を過大評価して、このエネルギーにおける結果スペクトルの非現実的な低下を引き起こす。この不正確さは、主として、サムスペクトルが作成される視野の異なる領域における様々な元素からのスペクトル寄与の相違に起因する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１７】
【非特許文献１】Ｐ・Ｊ・Ｓｔａｔｈａｍ著（１９７７年）、「パイルアップ排除：エネルギー分散分光計における残余誤差の制約及び補正」、Ｘ線分光法、６、９４〜１０３頁
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
アルゴリズム１の従来技術に関する補正方法の重要な仮定は、測定されたスペクトルは任意のＸ線エネルギーに関するカウント率を予測するために使用でき、このカウント率は、取得期間を通して一定のままであるということである。明らかに、スペクトルが異なる領域から取得された異なるスペクトルの集合である場合はこの限りではない。更に、この仮定は、カウント率が２つ以上のパルスによる分解されないパイルアップが顕著になるほど高い場合にはあてはまらない。従って、図２ａ及び図４ｂで例示した問題に対応するが、計算負荷の大きな増大を伴わない、パイルアップに対するスペクトル補正の改善されたアプローチに対するニーズがある。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明の第１の態様により、非分解の粒子事象から生じるスペクトルアーチファクトを粒子検出システムにおいて低減するように、粒子検出システムを使用して取得したスペクトルを処理する方法であって、
ａ．スペクトルアーチファクトを含む入力スペクトルを粒子検出システム取得するステップと、
ｂ．入力スペクトル上の、粒子検出システムでは分解できない対の粒子事象の第１の影響を評価するステップと、
ｃ．入力スペクトルから第１の影響に従って対の粒子事象が除去された、第１の補正された入力スペクトル（ａｃ１）を生成するステップと、
ｄ．第１の補正されたスペクトル上の、粒子検出システムでは分解できない対の粒子事象の第２の影響を評価するステップと、
ｅ．入力スペクトルから第２の影響に従って対の粒子事象が除去された、第２の補正された入力スペクトル（ａｃ２）を生成するステップと、
ｆ．第１及び第２の補正されたスペクトルの組み合わせに基づいて出力スペクトル（ａｃ）を生成するステップと、を含む方法を提供する。
【００２０】
本発明は、スペクトルを取得するために使用される検出システムにおいて「パイルアップ」に由来する問題を除去するように粒子スペクトルを処理する効率的な方法を提供する。この方法は、特に個々の光子のエネルギーを測定し、かつ、個々の光子の接近した到着時間のために損なわれる可能性がある測定結果を無視する「パイルアップ」検査ユニットが取り付けられる非分散検出システムと共に使用するのに適する。しかしながら、他の粒子及び関連する特性のスペクトルへのより広範な応用例を有する。本発明は、入力スペクトル内のパイルアップによる第１の影響の評価を使用し、第１の影響について調整された入力スペクトルから導かれた第２の評価を使用することによってパイルアップによる第２の影響に対する補正を達成する。これは、検出器が受け取った際の実際のスペクトル（本方法の出力スペクトル）の形態の計算を改善することができる。
【００２１】
典型的に、第１及び第２の影響の各々は、対の粒子のうちの個々の粒子を分解できない期間中に検出システムが受け取った対の粒子（例えば、２つの光子）のみの計算された影響である。カウント率が大きいほど、そのような対の事象が発生した確率が高くなる。
【００２２】
原則的に、スペクトルは「失われた（損失）」カウントに対する処理を行うことなく使用できるが、実際には、第１及び第２の補正されたスペクトルの１つ又は好ましくは各々が損失カウントに関して補正される場合、より正確な出力スペクトルが生成される。補正は、数学的関数として表することができる。典型的には、補正は、対象チャネル及び受け取った対の粒子のそれぞれの特性の大きさ（エネルギーなど）に左右される。損失カウントに対する補正は、各粒子特性に関する入力スペクトル、従ってパイルアップの確率を支配するカウント率のより正確な表現をもたらすことに留意されたい。
【００２３】
第１及び第２の影響は、いくつかの異なる方法で表すことができるが、処理の便宜上、これらの影響を「和事象」スペクトルとして表すことが有利である。そのようなスペクトルは、入力つまり補正されたスペクトルとして類似した数のチャネルを有することができるが、チャネルのカウントの大きさは、「パイルアップ」の影響を表す。従って、表された構造は、例えば、単一パイルアップ（２つの粒子）又は二重パイルアップ（３つの粒子）の非分解の事象としての「パイルアップ」構造である。このようなサムの影響を受けたスペクトルは、提示されたスペクトル内の個々のチャネルの検討によって計算することができる。例えば、以下の関係によって表すことができる。
ｓａ［ｐ＋ｑ］＝ａｌ［ｐ］＊ａ［ｑ］＊Ｔ（ｐ，ｑ］／Ｌ
式中、ｐ及びｑは、それぞれの粒子（光子など）の第１及び第２のチャネル特性（エネルギーなど）を示し、ｓａ［ｐ＋ｑ］は、チャネルａ［ｐ＋ｑ］のカウント値に対する追加の寄与分であり、ａｌ［ｐ］は、チャネルａ［ｐ］のカウントの損失調整された値であり、ａ［ｑ］は、チャネルｑのカウント数であり、Ｔ（ｐ，ｑ）は、ｑパルスがその後に続くｐパルスの分解時間であり、Ｌは、スペクトルのライブタイムである。
【００２４】
本出願人は、良好な近似値に対して、第１及び第２の補正されたスペクトルの平均が正確な出力スペクトルを提示することを見出した。しかしながら、これは、検出システム電子機器に幾分依存する。従って、重み付けされた組み合わせといった他の組み合わせも想定される。
【００２５】
パイルアップ事象は、任意のカウント率にて統計学的に可能性がある。しかしながら、カウント率が小さな値を超えて大きな値に、例えば、５００００カウント／秒以上になる場合、大きなカウント率が、検出されたスペクトル、特に追加の「二重パイルアップ」事象に有意なパイルアップの影響をもたらすので、本発明の方法は特に有用となる。
【００２６】
原則的に、本方法は、粒子を検出する任意の検出システム、従って、任意の適切な粒子エネルギー又は実際には他の粒子特性のために設計された検出器と共に使用することができる。例えば、本方法は、原則的に粒子を検出するシステムに使用することができ、各粒子の到着は、エネルギー、運動量、質量、又は速度などの粒子の何らかの特性に比例する信号をセンサで生成し、分光計は、その特性の特定の値と共に粒子数を示すヒストグラムを蓄積するように設計される。しかしながら、本方法は、Ｘ線スペクトルを処理する際に使用されることが好ましい。この場合、典型的には、入力スペクトルは、Ｘ線スペクトルデータセットを含む。データセットは、（例えば、検出システムのチャネルに関連する）複数のチャネルとして表され、各チャネルは、Ｘ線光子のエネルギー範囲に対応し、各チャネルは、それぞれのチャネルエネルギー範囲内のエネルギーを有するＸ線光子の数を表す関連するカウント数を有する。従って、データは、連続エネルギー範囲を表すチャネルと共に（カウントの）ヒストグラムとして表すと考えることができる。
【００２７】
一般に、第１及び第２の影響の各々は、スペクトル上の単一パイルアップ事象の影響を計算する。各計算に関して異なるスペクトルを使用するので、出力スペクトルは、検出システムにおいて単一パイルアップ及び二重のパイルアップ事象に関して補正されたような入力スペクトルを含む。
【００２８】
前述のように、本発明の別の利点は、サムスペクトルの処理にある。従って、本発明の第２の態様により、サンプルの複数の場所から取得された複数のスペクトルを含むサムスペクトルであるスペクトルを処理して、粒子検出システムにおいて非分解の粒子事象から生じるスペクトルアーチファクトを低減する方法が提供され、本方法は、
ａ．グループ内の全てのスペクトルが粒子特性の関数としてカウントの類似した分布を有するように、複数のスペクトルをスペクトルのグループに割り当てるステップと、
ｂ．各グループ内のスペクトルを合計して、各グループについて合計されたスペクトルを形成するステップと、
ｃ．本発明の第１の態様による方法を使用して各グループの合計されたスペクトルを処理するステップと、
ｄ．各グループの出力スペクトルを結合することによって出力サムスペクトルを形成するステップと、を含む。
【００２９】
理解できるように、本発明の第１及び第２の態様に関連して上述した方法の各々は、コンピュータで実行されることが好ましい。本発明の実行は、既知の方法より実質的に大きなプロセッサリソースの必要性を回避するので、本発明は、市販の分析システムに関連したプロセッサを含む、従来の方法と類似のコンピュータシステムハードウェアで実行することができる。これによって、本発明を本システムに対するソフトウェアアップグレードによって実行することができる。
【００３０】
例示的な方法をここで添付図面を参照して説明する。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１ａ】従来技術によるパイルアップ補正方法を示す、補正前のスペクトルを示す図である。
【図１ｂ】従来技術によるパイルアップ補正方法を示す、補正前の拡大されたスペクトルを示す図である。
【図１ｃ】従来技術によるパイルアップ補正方法を示す、補正されたスペクトルを示す図である。
【図２ａ】図１ｃのパイルアップ補正が高カウント率スペクトルに適用されたときの「オーバーストリッピング」の影響を示す補正前の拡大されたスペクトルを示す図である。
【図２ｂ】図１ｃのパイルアップ補正が高カウント率スペクトルに適用されたときの「オーバーストリッピング」の影響を示す補正されたスペクトルを示す図である。
【図３】異なる化学元素の分布を示す複数の位相を有する例示的な供試体の例示的な視野を示す図である。
【図４ａ】図３に例示する視野の典型的なサムスペクトルを示す図である。
【図４ｂ】従来技術によるパイルアップ補正技術がスペクトルを補正する際にどのように効果がないのかを示す図である。
【図５】本発明の第１の例示的な方法に従って処理される図２ａのスペクトルを示す図である。
【図６】各々が類似したスペクトルの複数のグループを使用することによるサムスペクトル補正に適用可能な第２の例示的な方法における１つのクラスタリンググループからのスペクトルを示す図である。
【図７】第２の実施例による、対応するパイルアップ補正後のサムスペクトルを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
ここで、Ｘ線スペクトルにおける二重「パイルアップ」事象を補正する方法の実施例を説明する。サムスペクトルを向上させる方法の使用の実施例も論じる。
【００３３】
まず、本方法を完全に理解するために、「オーバーストリッピング」がなぜ従来技術による方法で発生するか理解することが必要である。
【００３４】
アルゴリズム１の計算において、検出器「パルス」ｐ、これに続くパルスｑ（これらのパルスはそれぞれのエネルギーの２つの光子の検出器での到着を表す）について、「ｐ＋ｑ」チャネル（パルスｐ及びパルスｑ光子の和であるエネルギーを有するチャネルである）への寄与分は、以下により与えられ、
ｓａ［ｐ＋ｑ］＝ａｌ［ｐ］＊ａ［ｑ］＊Ｔ（ｐ，ｑ）／Ｌ    （式２）
式中、ｓａ［ｐ＋ｑ］は、チャネルａ［ｐ＋ｑ］におけるカウント値への追加の寄与分であり、ａｌ［ｐ］は、チャネルａ［ｐ］のカウントの損失調整された値（即ち増加）であり、ａ［ｑ］は、チャネルｑ内のカウント数であり、Ｔ（ｐ，ｑ）は、ｑパルスがその後に続くｐパルスの分解時間であり、Ｌは、スペクトルの「ライブタイム」（電子不感時間期間について補正された取得時間）である。
【００３５】
ｓａ［ｐ＋ｑ］の値は、チャネルａ［ｐ＋ｑ］への推定又は見積り単一パイルアップ寄与分であり、この寄与分は、実際の事象と区別がつかない。
【００３６】
ここで、パルス「ｒ」によって表された別の光子の到着を検討する。上述したように、アルゴリズム１による計算において、「ｐ＋ｑ」による寄与分は、実際のスペクトル入力（即ち、ｐ及びｑの結合エネルギーを有する単一の光子）であるかのように考えることができる。そのような入力は、その後の単一のパルスｒでパイルアップすることになり、以下により与えられるより高いエネルギーａ［ｐ＋ｑ＋ｒ］を有するチャネルに寄与分を与える。
ｓａ［ｐ＋ｑ＋ｒ］＝ｓａｌ［ｐ＋ｑ］＊ａ［ｒ］＊Ｔ（ｐ＋ｑ，ｒ）／Ｌ
式中、ｓａｌ［ｐ＋ｑ］は、パイルアップ損失を構成するために係数ｌ（ｐ＋ｑ）により上昇した（即ち、増大された）元の寄与分ｓａ［ｐ＋ｑ］である。更に、アルゴリズム１表記を再び参照すると、上記の式において、「ｉ」は「ｐ＋ｑ」であり、「ｊ」は「ｒ」である。しかしながら、以下のようにｉ＝ｒ及びｊ＝ｐ＋ｑである逆の状況では、更なる計算された寄与分がある。
ａｌ［ｒ］＊ｓａ［ｐ＋ｑ］＊Ｔ（ｒ，ｐ＋ｑ）／Ｌ
【００３７】
従って、パルスｐ、次に、単一ｑ、その後、単一ｒがくる事象については、アルゴリズム１は、チャネルｐ＋ｑ＋ｒへの以下の寄与分を計算することになる。
Ｓ１［ｐｑｒ］＝（ａｌ［ｐ］＊ａ［ｑ］＊Ｔ（ｐ，ｑ）／Ｌ）＊ｌ（ｐ＋ｑ）＊ａ［ｒ］＊Ｔ（ｐ＋ｑ，ｒ）／Ｌ＋ａｌ［ｒ］＊ａｌ［ｐ］＊ａ［ｑ］＊Ｔ（ｐ，ｑ）／Ｌ＊Ｔ（ｒ，ｐ＋ｑ）／Ｌ    （式３）
【００３８】
これは、パルス順位「ｐｑｒ」に関する。類似したアプローチを、全てがチャネルｐ＋ｑ＋ｒへの寄与を成すパルス順位ｑｐｒ、ｑｒｐ、ｒｑｐ、ｐｒｑ、ｒｐｑについて寄与分を予測するために利用することができる。
【００３９】
前記のアルゴリズム２の計算に示したように、パルスｐの後に単一パルスｑ、次に単一パルスｒが続く事象の数は、以下により与えられる。
ＳＴ［ｐｑｒ］＝ａｌ［ｐ］＊ａｌ［ｑ］／Ｌ＊Ｔ［ｐ，ｑ］＊ａ［ｒ］／Ｌ＊Ｔ［ｑ，ｒ］    （式４）
【００４０】
本出願人は、
0006550376.tif 000002
及び、分解時間Ｔ（＊、＊）は同じオーダーであるので、従来技術によるアルゴリズムによって計算されるｐ＋ｑ＋ｒ和への寄与分Ｓ１（ｐｑｒ）は、そのようなパルス組み合わせに予想される寄与分ＳＴ（ｐｑｒ）のほぼ２倍であることに気付いた。類似した分析がパルス順位ｑｐｒ、ｑｒｐ、ｒｑｐ、ｐｒｑ、又は、ｒｐｑについて適用されるので、アルゴリズム１の従来技術による方法は、一般にチャネルｐ＋ｑ＋ｒへの総和寄与を約２倍過大評価することになる。項を約分すると、予想寄与分に対する算出寄与分の比率が得られる。
Ｓ１［ｐｑｒ］／ＳＴ［ｐｑｒ］＝（ｌ（ｐ＋ｑ）／ｌ（ｑ））＊（Ｔ（ｐ＋ｑ，ｒ）／Ｔ（ｑ，ｒ））＋（ｌ（ｒ）／ｌ（ｑ））＊（Ｔ（ｒ，ｐ＋ｑ）／Ｔ（ｑ，ｒ））    （式５）
【００４１】
典型的な電子システムにおいて、パイルアップ損失ｌ（ｐ＋ｑ）、ｌ（ｑ）、ｌ（ｒ）及びｌ（ｑ）に対応する係数は、主として総スペクトルカウント率及びエネルギーに依存するので、式（５）の比率は、スペクトルカウント分布と無関係である。更に、一定の分解時間を有する単一パイルアップ検査チャネルを有するシステムにおいて、係数は厳密に２である。
【００４２】
本出願人は、この有用な関係を、「複数の」パイルアップへの寄与分をスペクトルの残余部から隔離することによって利用できることに気付いた。アルゴリズム１の計算は、それぞれ約２ｋｅＶ及び３ｋｅＶにおいて図１ｂのＡｌ＋Ｏ及びＡｌ＋Ａｌなどの単一パイルアップサムピークを除去する場合に有効である。二重パイルアップサムピークは、単一パイルアップサムピークと比較して小さく、「オーバーストリッピング」の影響があったとしても、これらは、第１のアルゴリズムを通過する第１のパスでは小さいままである。従って、アルゴリズムが、入力スペクトルのより有効な推定値としてここで使用される補正されたスペクトルで繰り返された場合、予測パイルアップサムスペクトルｓｐ［ｉ］は、式（３）に示す形式の任意の寄与分をもはや含まないが、それでも単一パイルアップピークの正確な予測値を含むことになる。従って、この新しいｓｐ［ｉ］をａ［ｉ］から差し引いた場合、全ての単一パイルアップサムピークを除去することになるが、複数のパイルアップサムピークからの何らかのストリッピングは行われない。
【００４３】
従って、計算を通して第２のパスを使用して、補正されたスペクトルを取得するが、このスペクトルは、単一パイルアップサムピークをもたないが、元の二重パイルアップサムピークを保持する。第１及び第２のパスからの各結果の差分を半分にすると、多パイルアップからの寄与が明らかになり、これは、アルゴリズム２のｋを上回る第３のループの費用のかかる計算を行うことなく取得される。２つのパスの結果の平均は、単一パイルアップサムピーク寄与部及び二重パイルアップサムピーク寄与分が除去された補正されたスペクトルである。
【００４４】
この新しい手順をアルゴリズム３で要約する。図２ａに使用したのと同じデータに適用した場合、結果（図５に図示）は改善され、かつ（図２ｂと比較して）二重パイルアップサムピークのオーバーストリッピングはない。
【００４５】
アルゴリズム３：改善されたパイルアップ補正
１．カウントの大きさを各スペクトルチャネルａ［ｉ］において増大させて失われたカウントを補償する。
ａｌ［ｉ］＝ａ［ｉ］＊ｌ［ｉ］
２．各チャネルｉについて、各チャネルｊについて、
ａｌ［ｉ］＊ａ［ｊ］＊Ｔ（ｉ，ｊ）／Ｌをチャネルｓｐ［ｉ＋ｊ］に追加する。
３．パイルアップ事象スペクトルｓｐ［ｉ］をａ［ｉ］から差し引いて、結果におけるカウントの大きさを増大させ、失われたカウントについて補償して第１の補正されたスペクトルを生成する。
ａｃ１［ｉ］＝（ａ［ｉ］−ｓｐ［ｉ］）＊ｌ（ｉ）
４．新しいゼロに設定されたアレイｓｐ［ｉ］で開始して、各チャネルｉについて、各チャネルｊについて、
寄与分ａｃ１［ｉ］＊（ａｃ１［ｊ］／ｌ（ｊ））＊Ｔ（ｉ，ｊ）／Ｌをチャネルｓｐ［ｉ＋ｊ］に追加する。
５．パイルアップ事象スペクトルｓｐ［ｉ］をａ［ｉ］から差し引き、結果のカウントの大きさを増大させ、失われたカウントについて補償して第２の補正されたスペクトルを生成する。
ａｃ２［ｉ］＝（ａ［ｉ］−ｓｐ［ｉ］）＊ｌ（ｉ）
６．最終的な補正されたスペクトルを計算する。
ａｃ［ｉ］＝（ａｃ１（ｉ）＋ａｃ２（ｉ））／２
【００４６】
この実施例に使用される電子機器において、２の係数は、式（５）に適合する近似値であるが、別の電子システムの手順を変更することが容易であり、若干異なる係数又はエネルギー依存の係数であっても使用するようになっている。
【００４７】
Ｘ線分析に使用される典型的なシステムにおいて、有用なスペクトルは、１秒程度の時間で取得してモニタ上で表示することができる。従って、アーチファクトについてスペクトルを補正するために使用されるいずれの方法も、対話型ディスプレイを実現するために１秒間よりも遙かに短い時間で完了させる必要がある。従来技術による方法では、係数ｌ（ｉ）のパイルアップ損失を計算するために予備パスが必要なので、計算コストは、２Ｎ2に比例し、Ｎは、スペクトルチャネルの数である。同じアプローチが、アルゴリズム２のような二重パルスパイルアップを処理するように拡張された場合、計算コストは、２Ｎ2．（１＋Ｎ／２）で拡大することになり、典型的な値Ｎ＞１０００では、計算時間は何桁も大きくなり、このアプローチは対話型利用には有用ではない。
【００４８】
新しい方法の計算コストは、３Ｎ2として拡大するにすぎず、即ち、追加計算コスト５０％のみを必要とする。従って、この方法は、単一パルスパイルアップ及び二重パルスパイルアップの両方の補正を実現し、依然として典型的な機器コンピュータで１００ｍｓよりも遙かに短い時間で完了することができる。
【００４９】
また、本発明は、スペクトルイメージングの要求がある状況において使用することができる。実用的用途において、サムスペクトルは、元素がスペクトル画像の視野全体に存在する第１の表示として使用することができる。次に、それらの元素分布のマップを構築するために存在する元素を識別する必要がある。しかしながら、新しい補正方法は、画素スペクトルが異なる場合には全ての画素について単純にサムスペクトルに適用することはできない。アルゴリズム３の使用によるような本発明によって、二重パイルアップピークのオーバーストリッピングに対応する場合であっても、パイルアップの統計上の推定値は、取得期間を通してほぼ一定であるスペクトル成分に依存する。サムスペクトルは、取得物と同等であり、スペクトル成分は、取得期間を通して絶えず変わっており、新しい補正方法は、依然として図４ｂに見られるものと類似のアーチファクトを生成する傾向にある。これは、サムスペクトルの利用の幾分想定外の結果であり、対処しない場合、例えば、元素組成にほとんどばらつきが無いことが分かっている画像領域に対して和スペクトルの分析を制限することによって、新しい方法の実用的用途に関する制限を加える。この制限は、スペクトル画像内の各画素にパイルアップ補正を適用することによって除去することができる。しかしながら、これは多大な処理を必要とし、そのようなスペクトルを処理及び表示する「リアルタイム」能力が損なわれる。
【００５０】
しかしながら、本出願人は、類似のスペクトル成分を有する画素をグループに集合するクラスタリング技法を使用することによって、ここではパイルアップの影響に対する正確な補正に適切であるスペクトルを、各グループから取得できるとことに気付いた。これは、今日まで、パイルアップアーチファクトに対応する際に使用されていないそのようなクラスタ化技法の新規な使用を意味する。一例として、適応クラスタリングアルゴリズム（Ｏｘｆｏｒｄ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ  ＡＺｔｅｃ「ＡｕｔｏＰｈａｓｅＭａｐ」）を図４ａ及び図４ｂに使用したサムスペクトルを生成したスペクトル画像データに適用した。このアルゴリズムでは、類似したスペクトルを有する画素のグループを識別する。各グループ内の画素からスペクトルが単一の集合スペクトルを形成するために合計される場合、そのスペクトルは、スペクトル成分が取得中に変わらない取得物に対応するので、ここではパイルアップ補正に適切である。スペクトルを合計するため方法の応用例をアルゴリズム４において要約する。
【００５１】
アルゴリズム４：サムスペクトルへのパイルアップ補正の応用例
１．スペクトル画像データセット内で類似したスペクトルを有する画素のグループをクラスタリングする。
２．各グループについて、
画素スペクトル及び関連の取得ライブタイム（Ｌ）を合計する。
アルゴリズム３を使用してパイルアップについてグループサムスペクトルを補正する。
３．全ての補正されたグループスペクトルを合計する。
４．データセット全体に対応する補正されたサムスペクトルを表示する。
【００５２】
図６は、オーバーストリッピングがスペクトルの他の所になく、強力なパイルアップアーチファクトが新しい補正方法の応用例で排除された典型的なグループスペクトルを示す。パイルアップ補正は、ここでは、全ての画素スペクトルが類似材料に由来するので正確である。全ての異なるグループに関するパイルアップ補正されたスペクトルは、ここでは一緒に合計することができ、パイルアップの影響が補正されたサムスペクトルを与えるようになっている。アーチファクトのないサムスペクトルは、ここでは表示することができ、元素の存在を特性ピークから識別することができるように視野にわたって平均スペクトル成分の正確な図が得られる。これは図７に示されており、これは、図４ａと同じデータを使用してパイルアップ補正されたスペクトルを全てのグループから集めることによって形成された、新しい補正されたサムスペクトルを示す。
【００５３】
問題の解法は、画素間のスペクトル類似に影響を与えて、画素間で統計上の変動を考慮する高速クラスタリングアルゴリズムの使用によって実際的に実行することができる。パイルアップに関して補正される、サムスペクトルを生成するクラスタリングを使用することで、例えば、材料分析のためにマッピングする価値がある元素を識別する際の第１のステップとして実際に使用することができる、補正されたサムスペクトルのリアルタイム生成を可能にする実際的で業界レベルで適用可能な解決策が可能になる。
【図１ａ】
0006550376.tif 000003
【図１ｂ】
0006550376.tif 000004
【図１ｃ】
0006550376.tif 000005
【図２ａ】
0006550376.tif 000006
【図２ｂ】
0006550376.tif 000007
【図３】
0006550376.tif 000008
【図４ａ】
0006550376.tif 000009
【図４ｂ】
0006550376.tif 000010
【図５】
0006550376.tif 000011
【図６】
0006550376.tif 000012
【図７】
0006550376.tif 000013