(57)【要約】【課題】サンプリングレートが十分でなくても、時間分解能を向上させること。【解決手段】実施形態の放射線検出システムは、検出器と、アナログデジタル変換回路と、処理部とを備える。検出器は、複数のフォトセンサを有する。アナログデジタル変換回路は、複数のフォトセンサに接続され、複数のフォトセンサが出力したアナログ信号群をデジタル化してデジタル信号群を生成する。処理部は、異なる時間に可変の重要度を割り当てる重み関数を、各デジタル信号の前縁が最も重み付けされる状態で適用することで、各デジタル信号を原型波形にフィッティングして、各デジタル信号の到達時間及び振幅を決定する。処理部は、初期原型波形及び初期重み関数をパラメータ化し、キャリブレーションプロセスによって初期原型波形及び初期重み関数のパラメータを最適化する生成処理により、原型波形及び重み関数を決定する。【選択図】図４
2013140160.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のフォトセンサを有する検出器と、
前記複数のフォトセンサに接続され、前記複数のフォトセンサが出力したアナログ信号群をデジタル化して当該アナログ信号群に対応するデジタル信号群を生成するアナログデジタル変換回路と、
原型波形の中で異なる時間に可変の重要度を割り当てる重み関数を、各デジタル信号の前縁が最も重く重み付けされる状態で適用することで、前記デジタル信号群それぞれを前記原型波形にフィッティングして、前記デジタル信号群それぞれの到達時間及び振幅を決定する処理部と、
を備え、
前記処理部は、初期原型波形及び初期重み関数をパラメータ化し、キャリブレーションプロセスによって前記初期原型波形及び前記初期重み関数のパラメータを最適化することを含む生成処理により、前記原型波形及び前記重み関数を決定する、放射線検出システム。
【請求項２】
前記原型波形及び前記重み関数は、共に、前記生成処理を実行中に経験的に決定される、請求項１に記載の放射線検出システム。
【請求項３】
前記重み関数は、前記アナログデジタル変換回路のサンプリングレート及び前記放射線検出システム内のノイズに応じて変更される、請求項１に記載の放射線検出システム。
【請求項４】
前記原型波形は、深さ方向の相互作用位置に応じて異なる、請求項２に記載の放射線検出システム。
【請求項５】
前記原型波形は、結晶位置に応じて異なる、請求項２に記載の放射線検出システム。
【請求項６】
前記原型波形は、深さ方向の相互作用位置及び結晶位置に応じて異なる、請求項２に記載の放射線検出システム。
【請求項７】
少なくとも１つのフォトセンサを有する検出器によって生成された複数の波形を取得する取得ステップと、
原型波形及び重み関数に対する初期推定を生成し、該原型波形及び該重み関数を一式のパラメータを使ってパラメータ化する生成ステップと、
前記取得ステップにより取得された複数の波形それぞれに対して、前記原型波形の最適振幅及び最適時間オフセットを決定する最適決定ステップと、
前記最適決定ステップにより決定された前記複数の波形それぞれの時間オフセットに基づいて、前記複数の波形から波形対を形成する対形成ステップと、
前記対形成ステップにより形成された各波形対の到達時間差を計算し、計算した各波形対の到達時間差に基づいて、タイミング分解能値を決定する計算ステップと、
前記計算ステップにより決定されたタイミング分解能値が所定の最小化基準を満たすか否かを決定する決定ステップと、
前記タイミング分解能値が前記所定の最小化基準を満たさない場合、前記原型波形及び前記重み関数に対する前記一式のパラメータを更新し、前記最適決定ステップによる決定処理と前記対形成ステップによる波形対形成処理と前記計算ステップによる計算処理と前記決定ステップによる決定処理とを反復させる更新ステップと、
を含む、生成方法。
【請求項８】
前記最適決定ステップは、更に、
前記複数の波形の処理対象である第１波形について、前記原型波形の初期振幅及び初期時間オフセットに対する初期推定を生成する第２生成ステップと、
前記第１波形のタイムベース上で前記原型波形及び前記重み関数を決定するために、前記初期時間オフセットの初期推定を用いて前記原型波形及び前記重み関数の補間処理を行なう補間ステップと、
前記第２生成ステップにより生成された振幅及び時間オフセットに対する初期推定と、前記第１波形のタイムベース上で決定された原型波形及び重み関数と、前記第１波形とを用いて、ペナルティ関数値を計算する第２計算ステップと、
前記ペナルティ関数値の計算結果に基づいて、ペナルティ最小化基準が満たされたか否かを決定する第２決定ステップと、
前記第２決定ステップにより前記ペナルティ最小化基準が満たされていないと決定された場合、前記第１波形について、前記原型波形の振幅及び時間オフセットに対する新規推定を生成し、前記補間ステップによる補間処理と前記第２計算ステップによる計算処理と前記第２決定ステップによる決定処理とを反復させる第３生成ステップと、
前記第１波形について、前記原型波形に対する前記振幅及び前記時間オフセットの最終値を出力する出力ステップと、
を含む、請求項７に記載の生成方法。
【請求項９】
前記最適決定ステップによる最適化処理は、前記複数の波形それぞれの最適時間オフセット及び最適振幅を生成するために、前記複数の波形それぞれに対して、前記原型波形の最適化処理及び前記重み関数の最適化処理を反復することを含む、請求項８に記載の生成方法。
【請求項１０】
前記最適決定ステップによる前記原型波形の最適化処理及び前記重み関数の最適化処理は、外部プロセッサにより制御され、
前記重み関数を用いて、取得された波形を前記原型波形に対してフィッティングするフィッティング処理は、ＦＰＧＡで実行され、
前記フィッティング処理が繰り返されるごとに、新たな一式のパラメータによる一式のデータが収集され処理される、請求項８に記載の生成方法。
【請求項１１】
少なくとも１つのフォトセンサを有する検出器によって生成された複数の波形を取得する取得部と、
原型波形及び重み関数に対する初期推定を生成し、該原型波形及び該重み関数を一式のパラメータを使ってパラメータ化する生成部と、
前記取得部により取得された複数の波形それぞれに対して、前記原型波形の最適振幅及び最適時間オフセットを決定する最適決定部と、
前記最適決定部により決定された前記複数の波形それぞれの時間オフセットに基づいて、前記複数の波形から波形対を形成する対形成部と、
前記対形成部により形成された各波形対の到達時間差を計算し、計算した各波形対の到達時間差に基づいて、タイミング分解能値を決定する計算部と、
前記計算部により決定されたタイミング分解能値が所定の最小化基準を満たすか否かを決定する決定部と、
前記タイミング分解能値が前記所定の最小化基準を満たさない場合、前記原型波形及び前記重み関数に対する前記一式のパラメータを更新し、前記最適決定部による決定処理と前記対形成部による波形対形成処理と前記計算部による計算処理と前記決定部による決定処理とを反復させる更新部と、
を備える、生成装置。
【請求項１２】
前記最適決定部は、更に、
前記複数の波形の処理対象である第１波形について、前記原型波形の初期振幅及び初期時間オフセットに対する初期推定を生成する第２生成部と、
前記第１波形のタイムベース上で前記原型波形及び前記重み関数を決定するために、前記初期時間オフセットの初期推定を用いて前記原型波形及び前記重み関数の補間処理を行なう補間部と、
前記第２生成部により生成された振幅及び時間オフセットに対する初期推定と、前記第１波形のタイムベース上で決定された原型波形及び重み関数と、前記第１波形とを用いて、ペナルティ関数値を計算する第２計算部と、
前記ペナルティ関数値の計算結果に基づいて、ペナルティ最小化基準が満たされたか否かを決定する第２決定部と、
前記第２決定部により前記ペナルティ最小化基準が満たされていないと決定された場合、前記第１波形について、前記原型波形の振幅及び時間オフセットに対する新規推定を生成し、前記補間部による補間処理と前記第２計算部による計算処理と前記第２決定部による決定処理とを反復させる第３生成部と、
前記第１波形について、前記原型波形に対する前記振幅及び前記時間オフセットの最終値を出力する出力部と、
を備える、請求項１１に記載の生成装置。
【請求項１３】
前記最適決定部による最適化処理は、前記複数の波形それぞれの最適時間オフセット及び最適振幅を生成するために、前記複数の波形それぞれに対して、前記原型波形の最適化処理及び前記重み関数の最適化処理を反復する、請求項１２に記載の生成装置。
【請求項１４】
前記最適決定部による前記原型波形の最適化処理及び前記重み関数の最適化処理は、外部プロセッサにより制御され、
前記重み関数を用いて、取得された波形を前記原型波形に対してフィッティングするフィッティング処理は、ＦＰＧＡで実行され、
前記フィッティング処理が繰り返されるごとに、新たな一式のパラメータによる一式のデータが収集され処理される、請求項１２に記載の生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、放射線検出システム、生成方法及び生成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ポジトロン放射断層撮影（ＰＥＴ：Positron  Emission  Tomography)イメージングでは、注射、吸入、及び／又は、摂取によって、患者に放射性医薬品が投与される。投与後、かかる薬品は、当該薬品の物理的性質及び生体分子的性質により、人体内の特定の部位に集積する。薬品の実際の空間分布、蓄積点若しくは蓄積領域の強度、及び、投与から捕獲そして最終的な排出に至るプロセスの動態は、全て、臨床的に重要な意味を持つ。このプロセスの間に、放射性医薬品に付着させたポジトロン放出体は、半減期、分岐比といった同位体の物理的性質に従ってポジトロン（陽電子）を放出する。各ポジトロンは、被検体の電子と相互に作用して対消滅し、５１１ｋｅＶにおいて２つのガンマ線を生成する。それら２つのガンマ線は、略１８０度離れて進行する。そして、それら２つのガンマ線は、ＰＥＴ検出器のシンチレーション結晶においてシンチレーションイベント（scintillation  event）を誘発し、これにより、ＰＥＴ検出器は、ガンマ線を検出する。それら２つのガンマ線を検出し、検出位置同士を結ぶ線、すなわち、同時計数線（Ｌｉｎｅ−Ｏｆ−Ｒｅｓｐｏｎｓｅ：ＬＯＲ）を引くことによって、高い確率で元の対消滅位置が決定される。このプロセスは、相互作用が起こっている可能性のある線を１本識別するだけのことであるが、それらの線を数多く蓄積し、断層を再構成するプロセスを用いることにより、実用的な精度で元の分布が推定される。２つのシンチレーションイベントの位置に加えて、数百ピコ秒以内の正確なタイミングが利用可能なら、飛行時間（Ｔｉｍｅ−Ｏｆ−Ｆｌｉｇｈｔ：ＴＯＦ）の算出によって、識別した線において、対消滅イベント（annihilation  event）が起こった可能性の高い位置に関する情報を、更に、加えることができる。スキャナが有するタイミング分解能の限界によって、この線に沿った位置判定の精度が決まることになる。更に、元のシンチレーションイベントの部位を決定する際の限界によって、スキャナの最終的空間分解能が決まることになる。同位体の特定の特性（例えば、ポジトロンのエネルギー）は、（ポジトロンの飛程及び２つのガンマ線の共直線性を介して）特定の放射性医薬品に対する空間分解能が決まる要因となる。
【０００３】
上記のプロセスは、多数の対消滅イベントに対して反復される。所望のイメージング作業を行うための裏づけとなるのにシンチレーションイベントがどれだけ必要になるのかを判定するには、あらゆる事例を解析しなければならないものの、典型的な長さ１００ｃｍのスキャンにおけるＦＤＧ（Ｆｌｕｏｒｏ−Ｄｅｏｘｙｇｌｕｃｏｓｅ：フルオロデオキシグルコース）の研究では、従来から約１億の計数（count）、又は、イベントが蓄積されている。これだけの計数を蓄積するために要する時間は、薬品の注入量、並びにスキャナの感度及び計数能力によって決まる。
【０００４】
ＰＥＴイメージングは、高速且つ高輝度のシンチレーション結晶によってガンマ線が光に変換されて、上述したシンチレーションイベントが発生することに依存している。ＴＯＦ−ＰＥＴは、更に、サブナノ秒のタイミング分解能を必要としており、数百ピコ秒の分解能も想定されている。シンチレーション光を発する結晶、光電子増倍管（Photomultiplier  Tube：ＰＭＴ）等のフォトセンサ(photo  sensor)、及び電子装置から成る２つのチャネルを同調し調節することはかなり複雑であり、結晶のアレイ及びセンサのアレイが大規模化すると、この複雑性は着実に増大する。
【０００５】
近年のＰＥＴシステムは、５００〜６００ｐｓのタイミング分解能に対応している。
【０００６】
個々の光子が引き起こすディスクリート（discrete）な要素（element）の重ね合わせがＰＭＴ出力信号であるという制約があるため、ＰＭＴ出力信号の到達時間を、高精度で決定することは、従来から困難である。しかも、アナログ信号であるＰＭＴ出力信号をデジタル信号に変換する際に、現在のＡＤＣ（Analog-Digital  Converter）のサンプルレート技術では、ＰＭＴ出力信号の前  縁には、少数のサンプルしか入らないことになる。このため、タイムスタンプ（time  stamp）の決定精度は、低くなってしまう。
【０００７】
加えて、少なくサンプリングされた波形からタイミング情報を抽出することを試みるために、ある種の方法が使用されてきた。例えば、原型関数の平均関数、及び、理論的に導出された重み関数又はフィルタ関数が使用されてきた。平均関数は、原型関数に対する厳密な類推であるが、平均関数には、平均化プロセスによって、最も重要なタイミング情報が含まれているパルスの前縁そのものに、ぼけが必ず加わるという、重大な問題がある。また、最適化フィルタ手法で使用されるフィルタ係数は、共分散行列から重み関数を導出する数学的定式に基づいていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１２／０２６８１０５号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１２／０２６８３０３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明が解決しようとする課題は、サンプリングレートが十分でなくても、時間分解能を向上させることができる放射線検出システム、生成方法及び生成装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
実施形態の放射線検出システムは、検出器と、アナログデジタル変換回路と、処理部とを備える。検出器は、複数のフォトセンサを有する。アナログデジタル変換回路は、前記複数のフォトセンサに接続され、前記複数のフォトセンサが出力したアナログ信号群をデジタル化して当該アナログ信号群に対応するデジタル信号群を生成する。処理部は、原型波形の中で異なる時間に可変の重要度を割り当てる重み関数を、各デジタル信号の前縁が最も重く重み付けされる状態で適用することで、前記デジタル信号群それぞれを前記原型波形にフィッティングして、前記デジタル信号群それぞれの到達時間及び振幅を決定する。前記処理部は、初期原型波形及び初期重み関数をパラメータ化し、キャリブレーションプロセスによって前記初期原型波形及び前記初期重み関数のパラメータを最適化することを含む生成処理により、前記原型波形及び前記重み関数を決定する。
【００１１】
本明細書に記載する実施形態とこれに付随する多くの利点は、以下の詳細な説明を参照し添付図面と関連付けて考えれば、より完全に理解できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本実施形態に係るフォトセンサに基づく放射線検出システムの一例を示す図である。
【図２Ａ】図２Ａは、アナログ入力信号からサンプリングされたイベントの一例を示す図（１）である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、アナログ入力信号からサンプリングされたイベントの一例を示す図（２）である。
【図２Ｃ】図２Ｃは、アナログ入力信号からサンプリングされたイベントの一例を示す図（３）である。
【図３Ａ】図３Ａは、ＬＹＳＯ系検出器等の光検出器によって生成された波形の一例を示す図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、１．２５ＧＨｚでサンプリングされた波形の前縁を示す図である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、３００ＭＨｚでサンプリングされた波形の前縁を示す図である。
【図３Ｄ】図３Ｄは、１．２５ＧＨｚでサンプリングされた信号に対して決定された原型波形及び重み関数の一例を示す図である。
【図３Ｅ】図３Ｅは、３００ＭＨｚでサンプリングされた信号に対して決定された原型波形及び重み関数の一例を示す図である。
【図３Ｆ】図３Ｆは、２つの検出器で同時計数されたタイミングスペクトルを示す図である。
【図３Ｇ】図３Ｇは、デジタル式前縁弁別器により実現されるタイミング分解能が本実施形態により改善されることを示す図である。
【図４】図４は、原型波形及び重み関数を探索するための処理を示すフローチャートである。
【図５】図５は、原型関数をパラメータ化する方法の一例を示す図である。
【図６】図６は、重み関数をパラメータ化する方法の一例を示す図である。
【図７】図７は、ｔ０及びＡに対する初期推定に基づく関数の一例を示す図である。
【図８】図８は、図７に示すサンプリング波形に対して行なった、最適な重み付けによるフィッティングの一例を示す図である。
【図９】図９は、重み関数を使って実測波形を原型波形にフィッティングするための処理を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、本実施形態に係るコンピュータシステムの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照して、放射線検出システム、生成方法及び生成装置の実施形態を詳細に説明する。
【００１４】
一実施形態では、放射線検出システムについて説明される。上記放射線検出システムは、複数のフォトセンサを有する検出器と、複数のフォトセンサに接続され、複数のフォトセンサが出力したアナログ信号群をデジタル化して当該アナログ信号群に対応するデジタル信号群を生成するアナログデジタル変換回路とを備える。上記放射線検出システムは、更に、処理部を備える。上記処理部は、原型波形の中で異なる時間に可変の重要度を割り当てる重み関数を、各デジタル信号の前縁が最も重く重み付けされる状態で適用することで、デジタル信号群それぞれを原型波形にフィッティングして、デジタル信号群それぞれの到達時間及び振幅を決定する。上記処理部は、初期原型波形及び初期重み関数をパラメータ化し、キャリブレーションプロセスによって初期原型波形及び初期重み関数のパラメータを最適化することを含む生成処理により、原型波形及び重み関数を決定する。
【００１５】
別の実施形態では、原型波形及び重み関数は、共に、上記生成処理を実行中に経験的に決定される。
【００１６】
別の実施形態では、重み関数は、アナログデジタル変換回路のサンプリングレート及び放射線検出システム内のノイズに応じて変更される。
【００１７】
別の実施形態では、原型波形は、深さ方向の相互作用位置に応じて異なる。
【００１８】
別の実施形態では、原型波形は、結晶位置に応じて異なる。
【００１９】
別の実施形態では、原型波形は、深さ方向の相互作用位置及び結晶位置に応じて異なる。
【００２０】
更に、別の実施形態では、原型波形及び重み関数を生成する生成方法について説明される。上記生成方法は、少なくとも１つのフォトセンサを有する検出器によって生成された複数の波形を取得する取得ステップと、原型波形及び重み関数に対する初期推定を生成し、該原型波形及び該重み関数を一式のパラメータを使ってパラメータ化する生成ステップと、上記取得ステップにより取得された複数の波形それぞれに対して、原型波形の最適振幅及び最適時間オフセットを決定する最適決定ステップとを含む。更に、上記生成方法は、上記最適決定ステップにより決定された複数の波形それぞれの時間オフセットに基づいて、複数の波形から波形対を形成する対形成ステップと、上記対形成ステップにより形成された各波形対の到達時間差を計算し、計算した各波形対の到達時間差に基づいて、タイミング分解能値を決定する計算ステップと、上記計算ステップにより決定されたタイミング分解能値が所定の最小化基準を満たすか否かを決定する決定ステップとを含む。そして、上記生成方法は、タイミング分解能値が所定の最小化基準を満たさない場合、原型波形及び重み関数に対する上記一式のパラメータを更新し、上記最適決定ステップによる決定処理と上記対形成ステップによる波形対形成処理と上記計算ステップによる計算処理と上記決定ステップによる決定処理とを反復させる更新ステップを含む。
【００２１】
別の実施形態では、上記最適決定ステップは、更に、複数の波形の処理対象である第１波形について、原型波形の初期振幅及び初期時間オフセットに対する初期推定を生成する第２生成ステップと、第１波形のタイムベース上で原型波形及び重み関数を決定するために、初期時間オフセットの初期推定を用いて原型波形及び重み関数の補間処理を行なう補間ステップとを含む。更に、上記最適決定ステップは、上記第２生成ステップにより生成された振幅及び時間オフセットに対する初期推定と、第１波形のタイムベース上で決定された原型波形及び重み関数と、第１波形とを用いて、ペナルティ関数値を計算する第２計算ステップと、ペナルティ関数値の計算結果に基づいて、ペナルティ最小化基準が満たされたか否かを決定する第２決定ステップとを含む。更に、上記最適決定ステップは、上記第２決定ステップによりペナルティ最小化基準が満たされていないと決定された場合、第１波形について、原型波形の振幅及び時間オフセットに対する新規推定を生成し、上記補間ステップによる補間処理と上記第２計算ステップによる計算処理と上記第２決定ステップによる決定処理とを反復させる第３生成ステップと、第１波形について、原型波形に対する振幅及び時間オフセットの最終値を出力する出力ステップとを含む。
【００２２】
別の実施形態では、上記最適決定ステップによる最適化処理は、複数の波形それぞれの最適時間オフセット及び最適振幅を生成するために、複数の波形それぞれに対して、原型波形の最適化処理及び重み関数の最適化処理を反復することを含む。
【００２３】
別の実施形態では、上記最適決定ステップによる原型波形の最適化処理及び重み関数の最適化処理は、外部プロセッサにより制御され、重み関数を用いて、取得された波形を前記原型波形に対してフィッティングするフィッティング処理は、ＦＰＧＡで実行され、上記フィッティング処理が繰り返されるごとに、新たな一式のパラメータによる一式のデータが収集され処理される。
【００２４】
更に、別の実施形態では、原型波形及び重み関数を生成するための生成装置について説明される。上記生成装置は、少なくとも１つのフォトセンサを有する検出器によって生成された複数の波形を取得する取得部と、原型波形及び重み関数に対する初期推定を生成し、該原型波形及び該重み関数を一式のパラメータを使ってパラメータ化する生成部と、上記取得部により取得された複数の波形それぞれに対して、原型波形の最適振幅及び最適時間オフセットを決定する最適決定部とを備える。更に、上記生成装置は、上記最適決定部により決定された複数の波形それぞれの時間オフセットに基づいて、複数の波形から波形対を形成する対形成部と、上記対形成部により形成された各波形対の到達時間差を計算し、計算した各波形対の到達時間差に基づいて、タイミング分解能値を決定する計算部と、上記計算部により決定されたタイミング分解能値が所定の最小化基準を満たすか否かを決定する決定部とを備える。更に、上記生成装置は、タイミング分解能値が所定の最小化基準を満たさない場合、原型波形及び重み関数に対する一式のパラメータを更新し、上記最適決定部による決定処理と上記対形成部による波形対形成処理と上記計算部による計算処理と上記決定部による決定処理とを反復させる更新部を備える。
【００２５】
別の実施形態では、上記最適決定部は、更に、複数の波形の処理対象である第１波形について、原型波形の初期振幅及び初期時間オフセットに対する初期推定を生成する第２生成部と、第１波形のタイムベース上で原型波形及び重み関数を決定するために、初期時間オフセットの初期推定を用いて原型波形及び重み関数の補間処理を行なう補間部とを備える。上記最適決定部は、更に、上記第２生成部により生成された振幅及び時間オフセットに対する初期推定と、第１波形のタイムベース上で決定された原型波形及び重み関数と、第１波形とを用いて、ペナルティ関数値を計算する第２計算部と、ペナルティ関数値の計算結果に基づいて、ペナルティ最小化基準が満たされたか否かを決定する第２決定部とを備える。上記最適決定部は、更に、上記第２決定部によりペナルティ最小化基準が満たされていないと決定された場合、第１波形について、原型波形の振幅及び時間オフセットに対する新規推定を生成し、上記補間部による補間処理と上記第２計算部による計算処理と上記第２決定部による決定処理とを反復させる第３生成部と、第１波形について、原型波形に対する振幅及び時間オフセットの最終値を出力する出力部とを備える。
【００２６】
いくつかの図面全体にわたって同一又は対応する部品に類似の参照番号を示した図面を以下で参照する。図１は、本実施形態に係るフォトセンサに基づく放射線検出システムの一例を示す図である。図１は、ＰＭＴ等のフォトセンサ２０００から出力されたアナログ出力信号が、フィルタ２００３、増幅器（ＶＧＡ：Variable  Gain  Amplifier）２００１、及び、アナログデジタル変換器（ＡＤＣ：Analog-to-Digital  Converter）２００４を使ってサンプリングされることを示している。イベントに関する情報は、複数のフォトセンサから集められたサンプリングデータから取得することができる。
【００２７】
図２Ａ、図２Ｂ及び図２Ｃは、アナログ入力信号からサンプリングされたイベントの一例を示す図である。各フォトセンサが図１に示すフォトセンサ２０００のようなフォトセンサである複数のフォトセンサは、シンチレーション光を検出し、アナログ信号をそれぞれ出力する。イベントは、フォトセンサが出力したアナログ信号に反映されている。アナログ−デジタル変換器は、この信号を入力して、図２Ａに示すようなデジタル信号を生成する。信号を解析する際に、イベントの前縁（leading  edge）は、前縁に存在する情報を使って図２Ｂに示すようなイベントタイミング情報を抽出できるという理由により、重要である。ＰＥＴ検出器へのガンマ線入射時刻を特定するトリガー法として、一般的には、図２Ｂに示すように、信号レベルが所定の閾値を越えた時点でトリガー信号を発生する「leading  edge法」が用いられている。このため、信号の前縁は、ガンマ線入射時刻を検出するために、重要である。ただし、信号全体も、積分すれば図２Ｃに示すようにイベントのエネルギーを定めるために使用可能であるため、重要である。更に、信号の積分結果は、いわゆるブロック検出器（block  detector）といった従来の光多重方式が活用される場合に、通常、他のフォトセンサからの信号と組み合わされて、イベント位置を計算することにも使用される。
【００２８】
飛行時間情報を提供する程度に十分に高速なＰＥＴ検出器は、シンチレーション光に対する１又は複数のＰＭＴの応答を超高速に解析できる能力を有する。典型的には、応答の前縁は、タイミング情報を得るために使用され、信号全体の積分結果は、図２Ｃに示すようにイベントのエネルギーを決定するために使用される。エネルギー及びタイミングの評価は、通常、バックグランドノイズが多い状態で実施されるため、容易なことではない。
このような種類の信号のトリガー回路及びフィルタ回路を設計することは、アナログ電子工学の専門的設計者と、費用のかかる開発努力とが必要となる。ＰＭＴの特性（利得や平均遷移時間等）は、本質的にばらつくものであるため、回路機構はいくつかの条件に適応できることが必要になるという事実によって、この作業は一層複雑なものとなっている。
【００２９】
アナログ信号から取得したデジタル信号（又はその一部）は、信号変形及び信号劣化が起こらないのであれば、フィルタ処理、時間的な遅延処理、格納処理等の処理を行なうことができる。イベントを反映した信号は、比較的広帯域であるため、サンプリングレートの条件は、信号をどれだけ取り込む必要があるかによって、重要な意味を持つ。例えば、多くの場合、より高速のシンチレータ結晶に適応するために、少なくとも１ＧＨｚのサンプルレートが必要になる。更に、多くの場合、その結晶に適応するために、少なくとも８ビットのＡＤＣが必要になる。検出器の他のコンポーネントと併せて４ＧＨｚ、１２ビットの能力を有するＡＤＣが入手可能であれば、高度な機能を有する卓越した下位システムを実現することができる。しかしながら、往々にして、高速ＡＤＣは入手することができない。
【００３０】
本実施形態は、少なくサンプリングされた信号から得られる情報の質を、一定条件下で、どのようにして改善できるのかを例示している。この改善は、サンプリングされた信号に追加的処理を使用することで実現されており、その結果、より良好なタイミング推定が抽出される。
【００３１】
追加的処理は、単一のフォトセンサ（例えば、ＰＭＴ）に結合された単一のシンチレータ結晶から取得した信号に適用することができる。追加的処理は、複数のＰＭＴ（ＰＥＴスキャナによく使用される）に結合されたアレイ状のシンチレータ結晶から取得した信号にも適用することができる。加えて、追加的処理は、サンプリング前にアナログ領域で合算することで生成された複数のＰＭＴからの合成信号にも適用することができる。或いは、追加的処理は、サンプリング後の複数のＰＭＴ信号を合算することによってデジタル領域で生成された合成信号にも適用することができる。
【００３２】
複数のサンプリング信号から合成信号を形成する時、合成信号は、全てのイベントに対する各フォトセンサからの信号間で固定した相対遅延を使うことで生成することができる。或いは、合成信号は、相互作用結晶（crystal-of-interaction）に応じた遅延を使うことで生成することができる。相互作用結晶に応じた遅延を生成する一例は、Burr及びGagnonの米国特許出願第１２／６４９，１５９号明細書（米国特許第８，０８０，７８０号明細書）に記載されている。この出願内容は、本明細書において参照することにより援用されている。
【００３３】
少なくサンプリングされた波形から時間情報を抽出するためには、この波形を原型波形（prototype  waveform）にフィット（fit）させればよい。本実施形態は、原型波形及び重み関数（weighing  function）を取得するための処理と、少なくサンプリングされた波形を原型波形にフィッティングして時間情報を取得するための処理とについて説明している。
【００３４】
上述したように、原型関数（prototype  function）を得るために平均関数（average  function）を使用することには問題が１つあり、平均化プロセスによって、最も重要なタイミング情報が含まれているパルスの前縁そのものに、ぼけが必ず加わる。本実施形態は、原型関数及び重み関数を経験的に決定するものであり、これにより、優れたタイミング分解能を得ることができる。
【００３５】
原型関数の初期推定として、平均関数を使用することができる。そして、原型関数に変更を加えてタイミング分解能を計算し、タイミング分布の幅を最小化する原型関数、又は、タイミング分布の振幅を最大化する原型関数を探索することを反復することで、最適原型関数を探索することができる。
【００３６】
同様に、重み関数に対して、前縁の始まり付近に中心を有するガウシアン（Gaussian）等の初期推定が行なわれる。そして、重み関数も、原型関数と同時に、最良のタイミング分解能を与えるように最適化される。原型関数に対する初期推定は、平均関数である必要はない。平均関数は、初期原型関数に対する妥当な１つの選択であるに過ぎない。初期推定が真値又は最終値に近ければ近いほど、より迅速に最適化処理を完了することができる。
【００３７】
原型波形が決定されると、少なくサンプリングされた各波形は、原型波形にフィットされ、重み関数から決定される可変の相対的な重み付けが、波形の異なる領域に適用される。原型波形と重み関数とは、共に、キャリブレーションプロセスの間に最適化されたパラメータでパラメータ化されている。最適重み関数は、原型波形の形状、波形内の統計的ノイズ、及び、サンプリングレート等のファクターによって変わる。一般に、サンプルレートが下がると（即ち、データがより少なくサンプリングされると）、重み関数は、より広がる（即ち、前縁に近くない点にも、より重い重み付けが行なわれる）。イベントに関する情報の多くは、イベントの前縁に存在する。図３Ｂは、１．２５ＧＨｚでサンプリングされた波形の前縁を示す図であり、図３Ｃは、３００ＭＨｚでサンプリングされた波形の前縁を示す図である。図３Ｃに示すように、３００ＭＨｚでサンプリングされた波形では、図３Ｂに示す１．２５ＧＨｚでサンプリングされた波形と比較して、前縁に存在するイベントに関する重要な情報は、失われている。
【００３８】
図４は、原型波形及び重み関数を探索するための処理を示すフローチャートである。図４は、原型関数及び重み関数を探索するために使用されるキャリブレーションプロセスを例示している。以下のプロセスは、各検出器が単一のフォトセンサの上に単一のシンチレータ結晶が置かれた構成となる検出器群の場合に適用される。ただし、以下のプロセスは、各検出器が複数のシンチレータ結晶、及び／又は、複数のフォトセンサを有する場合であっても利用することができる。
【００３９】
ステップＳ９９において、検出器群及び５１１ｋｅＶの同時発生源を設置する。ステップＳ９９では、２つ以上の検出器は、検出器の間に５１１ｋｅＶのガンマ線源（例えば、６８Ｇｅ又は２２Ｎａ）が置かれた状態で、配置される。ステップＳ１００において、Ｎ個の波形の収集及び保存が行なわれる。ステップＳ１００では、例えば１０００以上といった多数のＮ個の波形が収集され、コンピュータ可読媒体に格納される。これらの波形は、同時発生（同時計数）の波形の対（ペア）として形成されうる。
【００４０】
図３Ａは、ＬＹＳＯ系検出器等の光検出器によって生成された波形の一例を示す図である。図３Ａにあるように、ＰＥＴプロセスで使用される光検出器は、各波形がイベントの経過を追跡している、多数のＮ個の波形を出力する。図３Ａでは、５個の波形を例示している。検出器の出力信号は、ガンマ線がシンチレータで光学光子群に変換された後、ＰＭＴ等のフォトセンサで増幅された信号である。このため、出力信号は、図３Ａに示すように、個々の光学光子が引き起こすディスクレートな信号の重ね合わせとなる。従って、検出器の出力信号は、原理的に統計的な揺らぎを伴う。「leading  edge法」のトリガー精度は、この統計的揺らぎの影響を受ける。また、「leading  edge法」のトリガー精度は、図３Ｂ及び図３Ｃを用いて上述したように、フォトセンサの出力信号（アナログ信号）に対するＡＤＣのサンプリングレートが十分でない場合、低下する。本実施形態では、原理的に統計的揺らぎを伴うフォトセンサの出力信号に対してサンプリングレートが十分でなくても、ガンマ線の入射時刻の検出精度、すなわち、時間分解能を向上させるために、以下に説明するステップＳ１０１以降の処理を行なう。以下の処理では、フォトセンサからの出力信号がデジタル化された波形と、予め用意した原型波形とのフィッティングが行なわれる。その際、以下の処理では、原型波形とのフィッティングを調整する重み関数を可変する。そして、以下の処理では、時間分解能が最適化されるように、キャリブレーションプロセスを通じて、原型波形の形状と重み関数の形状とが逐次的に変形され、その結果、型波形の形状と重み関数の形状とが最適化される。
【００４１】
ステップＳ１０１において、（１つ又は複数の）原型関数及び（１つ又は複数の）重み関数に対する初期推定が生成される。この処理は、例えば、デジタル式前縁弁別器や定比率弁別器を使って波形それぞれに対して「ｔ０」を推定することを含んでいる。この推定は、例えば、波形がピーク値の５％又は１０％に到達した時間を「ｔ０」として定義する処理を含んでいる。そして、各検出器の波形群は、例えば、各波形で推定されたｔ０を用いて時間軸を合わせることで、整列される。そして、整列された各検出器の波形群は、例えば、各検出器に対する暫定原型波形を得るために、平均化される。暫定原型波形を生成させる方法としては、他の方法も使用可能である。次いで、重み関数の初期推定が生成される。重み関数の初期推定は、例えば、上記で定義したｔ０が中心となり、サンプル期間の３倍に等しい半値全幅（ＦＷＨＭ：Full  Width  at  Half  Maximum）を有するガウシアンとすることができる。
【００４２】
ステップＳ１０２において、原型波形（原型関数）及び重み関数をパラメータ化する。原型波形のパラメータ化は、例えば、数個の固定時間における原型関数値をパラメータ化することを含んでいる。
【００４３】
原型波形のパラメータは、例えば、いくつかの時間点における関数値とすることができる。そして、それ以外の時間、すなわち、関数値が特定されている時間点の間の時間における関数値は、例えば、区分的連続エルミート多項式又はスプラインを使って補間することで、決定することができる。
【００４４】
原型関数をパラメータ化する方法の一例を図５に示す。図５は、原型関数をパラメータ化する方法の一例を示す図である。図５に示す場合、パルスの前縁上の６個の時間点における関数値それぞれに対応して、６個のパラメータ（ｐｙ１〜ｐｙ６）が存在している。前縁の手前にも２つの時間点が存在しているが、そこでは、関数値はゼロに固定されている。最適化された重み関数は、前縁付近の点にしか相当程度の重みを適用しないため、前縁付近の値は、有用である。
【００４５】
更に、ステップＳ１０２において、例えば、中心位置及びＦＷＨＭを使って、重み関数がパラメータ化される。
【００４６】
重み関数をパラメータ化する方法の一例を図６に示す。図６は、重み関数をパラメータ化する方法の一例を示す図である。図６に示す場合、重み関数は、ガウシアンであり、そのガウシアンの中心及び幅に対応して２個のパラメータ（ｐｗ１、ｐｗ２）が存在している。後述するペナルティ関数の分母に規格化因子があるため、重み関数の絶対振幅は重要ではなく、重み関数における各点の相対的な重み付けだけが重要である。これについては、後で論述する。
【００４７】
ステップＳ１０３で、原型関数及び重み関数に使用されるパラメータを処理するための反復プロセスが開始される。ステップＳ１０３において、カウンター（counter）の値「ｉ」が「１」に初期化される。
【００４８】
ステップＳ１０４において、「ｉ」がＮ以下の場合、処理は、ステップＳ１０５に移る。一方、「ｉ」がＮ以下ではない場合、処理は、ステップＳ１１２に移る。
【００４９】
ステップＳ１０５において、波形「ｉ」について、時間オフセット「ｔ０」及び振幅「Ａ」に対する初期推定が生成される。初期推定は、一度だけ取得して保存しておけばよい。例えば、Ａは、平均波形の積分に対する現在の波形の積分の相対値から得ることができる。また、ｔ０は、デジタル式前縁弁別器から得ることができる。振幅Ａは、イベントのエネルギーの推定に用いることができる。或いは、数値積分によりエネルギーを決定しても良い。かかる場合、振幅Ａは、単に破棄される。
【００５０】
ステップＳ１０６において、推定された現在のｔ０に対し、波形ｉのタイムベース（time  base）上で、原型関数及び重み関数を探索するための補間処理が行なわれる。ステップＳ１０６では、推定された現在のｔ０に対し、現在の波形と同じ時間点（タイムベース）における原型関数の値を特定するために、原型波形に対する補間が行なわれ、現在の波形の時間点（タイムベース）のサンプルそれぞれに対して重み関数が計算される。換言すると、波形ｉの各サンプリング時間に対応する原型関数の値と重み関数の値とが、補間処理により計算される。
【００５１】
ステップＳ１０７において、ペナルティ関数を計算する。ステップＳ１０７では、現在の波形（波形「ｉ」）と同じタイムベース上にある上記の原型関数の値と、現在の波形のタイムベース内でのサンプルそれぞれに対して計算された上記の重み関数の値を考慮して、このＡ及びｔ０に対するペナルティ関数が計算される。
【００５２】
例えば、以下の式（１）に示すペナルティ関数（最小二乗ペナルティ関数）を最小化する計算処理が実施される。なお、式（１）において、「ｔｉ」は、サンプル時間を示す。また、式（１）において、「ｗ（ｔ，ｐｗ１，ｐｗ２，．．．)  」は、パラメータ「ｐｗ１，ｐｗ２，．．．」を有する重み関数を示す。また、式（１）において、「ｙｐ（ｔ，ｐｙ１，ｐｙ２，．．．）」は、パラメータ「ｐｗ１，ｐｗ２，．．．」を有する原型関数を示す。また、式（１）において、「ｙ（ｔｉ）」は、サンプリングされた波形（波形「ｉ」）を示す。ただし、本実施形態は、例えば、最小二乗ペナルティ関数ではなく、他のペナルティ関数を定義しても良い。
【００５３】
【数１】
2013140160.tif 000003
【００５４】
ステップＳ１０８において、ペナルティ最小化基準が満たされたか否かが決定される。この処理では、サンプリングされた波形それぞれに対して、ペナルティ関数を最小化するｔ０（時間オフセット）及びＡ（振幅）が決定される。ペナルティ関数の最小化を達成するために、多くのアルゴリズムが使用可能である。
【００５５】
これらのアルゴリズムは、一般的に、前のステップからの結果に基づいて、「次に試すべきパラメータ値を決定するための基準」と、「最小化プロセスを終了させることを判断することを目的とするファクター、又は、ペネルティ最小化基準が満たされたことを判断することを目的とするファクター」とを含む。最小化プロセスを終了させるためのファクターの例として、例えば、「（ａ）ステップ間のペナルティ関数の変化が所定の閾値よりも小さく変動しているかどうかの判断」、「（ｂ）特定の最小化アルゴリズムに従って計算されたステップサイズが所定の最小ステップサイズよりも小さいかどうかの判断」、「（ｃ）反復回数（又はステップ数）が所定値を超えたかどうかの判断」、又は「（ｄ）他のファクター」を含むことができる。
【００５６】
ペネルティ最小化基準が満たされたか否かを判断する方法の一例は、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）を使用することである。例えば、ペネルティ最小化基準が満たされたか否かを決定するために、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のＦＭＩＮＳＥＡＲＣＨ関数を使用することができる。ＦＭＩＮＳＥＡＲＣＨは、本明細書において参照することにより援用されている「Lagarias,  J.C.,  J.  A.  Reeds,  M.  H.  Wright,  and  P.  E.  Wright,  "Convergence  Properties  of  the  Nelder-Mead  Simplex  Method  in  Low  Dimensions,"  SIAM  Journal  of  Optimization,  Vol.  9  Number  1,  pp.  112-147,  1998」に記載のシンプレックス探索法（simplex  search  metohod）に記載の「Nelder-Mead  simplex  algorithm」を用いた関数である。これは、数値的な勾配又は解析的な勾配を使用しない直接的な探索法である。
【００５７】
「χ」を、最適化すべきパラメータを含むベクトルと定義し、「ｎ」が「χ」の長さであるとすると、ｎ次元空間のシンプレックスは、その頂点である「ｎ＋１」個の個別ベクトルにより、特徴付けられる。シンプレックスは、２次元では三角形であり、３次元ではピラミッド形である。探索の各ステップにおいて、現在のシンプレックスの中、又は、近傍に、１つの新規の点が生成される。この新規点における関数値は、このシンプレックスの頂点群それぞれの関数値と比較され、通常は、それら頂点群のうちの１つの頂点が新規点に置き換えられ、新たなシンプレックスが与えられる。このステップは、シンプレックスの直径が所定の許容値を下回るまで反復される。
【００５８】
このアルゴリズムは、ｎ次元のベクトルχに対する「ｎ＋１」個の点から成るシンプレックスを使用している。上記アルゴリズムでは、まず、各成分χ０（ｉ）の５％をχ０に加えてｎ個のベクトルを得て、これらのｎ個のベクトルをχ０に追加してシンプレックスのエレメントとして使用することによって、初期推定χ０の周辺にシンプレックスを形成する。例えば、「χ０（ｉ）＝０」の場合、成分ｉとして０．０００２５を使用する。次いで、アルゴリズムは、以下の手順（１〜７）に従って、シンプレックスに繰り返し変更を加える。「Nelder-Mead  simplex  algorithm」では、与えられた初期シンプレックスに対して、終了条件が満たされるまで、「Reflect,  Expand,  Contract,  Shrink」等の基本処理を行なって、シンプレックスを更新する。
【００５９】
「手順１」では、「χ（ｉ）、ｉ＝１，・・・，ｎ＋１」が現在のシンプレックス内の一連の点を示すとされる。
【００６０】
「手順２」では、シンプレックス内の各点を、最低の関数値「ｆ（χ（１））」から最高の関数値「ｆ（χ（ｎ＋１））」の順に配列する。反復の各ステップにおいて、アルゴリズムは、現在の最悪点「χ（ｎ＋１）」を破棄し、別の点をシンプレックス内に受け入れる。或いは、後述の「手順７」において、ｎ個の点全てを、「f（χ（１））」を上回る値の点に変更する。
【００６１】
「手順３」では、反射点（reflected  point）である「ｒ」を「ｒ＝２ｍ−χ（ｎ＋１）」により生成し、ｆ（ｒ）を計算する。なお、上記の式において、「ｍ」は、「χ（ｉ），ｉ＝１，・・・，ｎ」の平均である。
【００６２】
「手順４」では、「ｆ（χ（１））≦ｆ（ｒ）＜ｆ（χ（ｎ））」である場合、「ｒ」を受け入れて、この反復処理を終了する（Reflect）。
【００６３】
「手順５」では、「ｆ（ｒ）＜ｆ（χ（１））」である場合、拡張点（expansion  point）である「ｓ」を「ｓ＝ｍ＋２（ｍ−χ（ｎ＋１））」により計算して、ｆ（ｓ）を計算する。ここで、「ｆ（ｓ）＜ｆ（ｒ）」の場合、「手順５のａ」として、「ｓ」を受け入れて、この反復処理を終了する（Expand）。一方、それ以外の場合、「手順５のｂ」として、「ｒ」を受け入れて、この反復処理を終了する（Reflect）。
【００６４】
一方、「手順６」では、「ｆ（ｒ）≧ｆ（χ（ｎ））」である場合、「ｍ」と、「χ（ｎ＋１）」及び「ｒ」で良い方との間で、コントラクション（contraction）を行なう。ここで、「ｆ（ｒ）＜ｆ（χ（ｎ＋１））」の場合、すなわち、「ｒ」が「χ（ｎ＋１）」より良い場合、「手順６のａ」として、「ｃ＝ｍ＋（ｒ−ｍ）／２」を計算し、「ｆ（ｃ）」を計算する。そして、「ｆ（ｃ）＜ｆ（ｒ）」の場合、「ｃ」を受け入れて、この反復処理を終了する（Contract  outside）。一方、それ以外の場合、「手順７」に移行する（Shrink）。また、「ｆ（ｒ）≧ｆ（χ（ｎ＋１））」の場合、「手順６のｂ」として、「ｃｃ＝ｍ＋（χ（ｎ＋１）−ｍ）／２」を計算し、「ｆ（ｃｃ）」を計算する。そして、「ｆ（ｃｃ）＜ｆ（χ（ｎ＋１））」の場合、「ｃｃ」を受け入れて、この反復処理を終了する（Contract  inside）。一方、それ以外の場合、「手順７」に移行する（Shrink）。
【００６５】
「手順７」では、ｎ個の点を「ν（ｉ）＝χ（１）＋（χ（ｉ）−χ（１））／２」により計算し、「ｆ（ν（ｉ）），ｉ＝２，・・・，ｎ＋１」を計算する。次の反復におけるシンプレックスは、「χ（１），ν（２），・・・，ν（ｎ＋１）」となる（Shrink）。
【００６６】
ステップＳ１０８でペナルティ最小化基準が満たされている場合、ステップＳ１１０に進み、満たされていない場合、ステップＳ１０９に進む。
【００６７】
ステップＳ１０９では、上述したように、波形「ｉ」について、ｔ０及びＡに対する次の推定（新規推定）が生成される。そして、本プロセスは、ステップＳ１０６に戻り、ステップＳ１０６において、新規のｔ０に対して、補間処理が行なわれる。
【００６８】
ステップＳ１０８でペナルティ最小化基準が満たされている場合、本プロセスは、Ｓ１１０に進む。
【００６９】
ステップＳ１１０では、波形「ｉ」のｔ０及びＡの最終値が保存される。これらの値は、波形「ｉ」のペナルティ関数を最小化するものである。
【００７０】
ステップＳ１１１でカウンターは増分されて「ｉ＝ｉ＋１」とされ、本プロセスは、ステップＳ１０４に戻り、ステップＳ１０５からステップＳ１１１にて、次の波形が処理される。
【００７１】
ステップＳ１０４において、カウンターの値「ｉ」がＮ以上の場合、本プロセスは、ステップＳ１１２に進む。
【００７２】
ステップＳ１１２では、ｔ０の値及び予め設定された同時計数用のタイムウィンドウ（time  window）に基づいて波形対が形成される。
【００７３】
波形対が形成されると、ステップＳ１１３において、波形対それぞれのΔｔが計算される。ステップＳ１１３では、波形対の第１波形のｔ０である「ｔ０１」と、波形対の第２波形のｔ０である「ｔ０２」とを用いて、この波形対の「Δｔ」が推定される。なお、「Δｔ＝ｔ０１−ｔ０２」となる。
【００７４】
ステップＳ１１４において、Δｔの値からタイミング分解能値（Δｔ値のヒストグラムの標準偏差等）が計算される。例えば、同時発生のイベント対それぞれに対して、時間差（Δｔ＝ｔ０１−ｔ０２）が決定され、全ての同時発生対のΔｔ値のヒストグラムが生成される。例えば、図３Ｆは、２つの検出器で同時計数されたタイミングスペクトルを示す図である。キャリブレーションプロセスの間に、原型波形及び重み関数を記述するパラメータ群は、タイミングスペクトル（図３Ｆに例示する実測ヒストグラム）を最適化するように調整される。例えば、パラメータ群は、タイミングスペクトルのピーク振幅を最大化するように、又は、タイミングスペクトルの幅を最小化するように調整される。すなわち、パラメータ群は、図３Ｆに例示する実測ヒストグラムが、図３Ｆに例示するように、フィットされた曲線となるように、調整される。
【００７５】
ステップＳ１１５において、タイミング分解能最小化基準が満たされたか否かが決定される。タイミング分解能最小化基準が満たされていない場合、プロセスはＳ１１６に進む。タイミング分解能最小化基準が満たされている場合、本プロセスが終了して、原型関数及び重み関数が決まる。このキャリブレーション処理の結果として、時間差分布の幅は、最小限に抑えられる。又は、このキャリブレーション処理の結果として、時間差分布のピーク振幅は最大化される。
【００７６】
プロセスがＳ１１６に進んだ場合、原型関数及び重み関数に対する次のパラメータが生成される。プロセスがＳ１１６では、原型関数及び重みに対する一式のパラメータが新たに決定される。その結果、これらのパラメータ（すなわち、可変パラメータ）に対して、上述した反復処理が、Δｔの標準偏差、又は、分布幅の別の尺度を最小にするパラメータが探索されるまで、実施されることになる。例えば、図５及び図６を参照すると、タイミング分布の幅が最小になるまで、ｐｙ１〜ｐｙ６及びｐｗ１〜ｐｗ２が変更される。ステップＳ１１５及びステップＳ１１６を実行するために、上述したシンプレックス法等の種々の最小化アルゴリズムを使用することができる。
【００７７】
ステップＳ１１６で次のパラメータが生成されると、本プロセスは、ステップＳ１０３に戻り、ステップＳ１０３〜ステップＳ１１５の処理が再度繰り返される。このように、本プロセスは、最適原型関数及び最適重み関数の生成処理である。本プロセスは、「Ａ及びｔ０」を変更して最適原型関数及び最適重み関数を探索する最適化ループと、一式のパラメータ（ｐｙ及びｐｗ）を変更して最適原型関数及び最適重み関数を探索する最適化ループとを実行する。「Ａ及びｔ０」の更新により、原型関数及び重み関数に対して、時間軸に沿った平行移動や、相似形への拡大縮小が行なわれる。また、一式のパラメータの更新により、原型関数及び重み関数に対する変形が行なわれる。このような更新により、本プロセスは、ペナルティ最小化基準及びタイミング分解能最小化基準を満たす最適原型関数及び最適重み関数を探索する。換言すると、本プロセスは、最適原型関数及び最適重み関数を探索するために、関数空間での変分を行なう。関数空間での変分を行なうことで、本実施形態では、全てのチャンネル（全ての検出器）の組み合わせで、タイミングスペクトルがシャープな形状となる原型波形及び重み関数を、チャンネルごとに（検出器ごとに）に生成する。その結果、本実施形態では、原理的に統計的揺らぎを伴うフォトセンサの出力信号に対するサンプリングレートが十分でなくても、時間分解能を向上させることができる。
【００７８】
図３Ｄは、１．２５ＧＨｚでサンプリングされた信号に対して決定された原型波形及び重み関数の一例を示す図である。また、図３Ｅは、３００ＭＨｚでサンプリングされた信号に対して決定された原型波形及び重み関数の一例を示す図である。図３Ｄ及び図３Ｅそれぞれに例示する原型波形の形状及び重み関数の形状は、キャリブレーションプロセスを通じて、時間分解能が最適化されるように、サンプリングレートに応じて最適化されている。サンプリング元の信号が同一であるため、図３Ｄに例示する原型波形の形状と、図３Ｅに例示する原型波形の形状とは、略同一となる。また、図３Ｅに例示する重み関数の形状は、１．２５ＧＨｚより低頻度の３００ＭＨｚでサンプリングされた信号に対して決定されていることから、図３Ｄに例示する重み関数の形状より、広がっている。また、上記の処理により、重み関数は、サンプリングレートだけでなく、放射線検出システムのシステムノイズに応じても、変更されることとなる。
【００７９】
図９は、重み関数を使って実測波形を原型波形にフィッティングするための処理を示すフローチャートである。図９は、固定された原型波形及び固定された重み関数を使って、単一のイベントに対応する実測波形を処理する手順を例示している。図９に例示するプロセスは、図４に示すステップＳ１０５〜Ｓ１０９に類似している。図４に示す生成処理により原型波形及び重み関数が決定されれば、図９に示すフィッティングプロセスが実施される。
【００８０】
各波形に実施されるフィッティングプロセスにおいて、一般的には、ｔ０及びＡに対する初期推定が必要になるであろう。ｔ０に対する初期推定は、パルス［ｙ（ｔｉ）］にデジタル式前縁弁別器又は定比率弁別器を適用することによって行うことができる。振幅Ａに対する初期推定は、ｙｐの積分に対するｙ（ｔｉ）の積分の比を求めることによって、或いは、平均パルスの積分に対するｙ（ｔｉ）の積分の比を求めることによって行うことができる。代案として、Ａは、積分結果に基づいて予め決定して、Ａの値を固定した状態で、フィッティングによってｔ０だけが決定されるようしても良い。多くの変形例が実施可能である。
【００８１】
フィッティングの目的は、（重み関数を使って）実測データに対して最適にフィットする原型関数のｔ０及び振幅Ａを求めることである。ＡＤＣサンプルクロックは、ＰＬＬ（Phase  Locked  Loop）によってシステムクロックをアップサンプリング（up  sampling）することによって導出できる。このため、常に、システムクロックとの関係でｔ０を知ることができる。次いで、通常のＰＥＴタイミングキャリブレーション（即ち、結晶依存性）を適用することで、実際のガンマ線到達時間を割り出すことができる。
【００８２】
具体的には、ステップＳ２００において、波形（実測波形）について、ｔ０及びＡに対する初期推定が生成される。例えば、Ａは、平均波形の積分に対する実測波形の積分の比から得ることができ、ｔ０は、ＬＥＤから得ることができる。図７は、ｔ０及びＡに対する初期推定に基づく関数の一例を示す図である。図７は、初期推定後の関数を例示している。サンプリングされた波形と同じタイムベース上で値を求めるために、原型関数は、図７に示すように、補間される。同様に、重み関数の値は、図７に示すように、サンプリングされた波形において、サンプリング点それぞれに対して計算される。
【００８３】
ステップＳ２０１において、推定された現在のｔ０に対し、波形のタイムベース上で、原型関数及び重み関数を探索するための補間処理が行なわれる。ステップＳ２０１では、処理対象の実測波形と同じタイムベース上で原型関数の値を求めるために、ｔ０決定後に補間が行なわれる。加えて、処理対象の実測波形のタイムベース内で、サンプルそれぞれに対して重み関数が計算される。
【００８４】
ステップＳ２０２では、現在のＡ及びｔ０に対し、ペナルティ関数が計算される。
【００８５】
ステップＳ２０３において、ペナルティ最小化基準が満たされたか否かが決定される。満たされていなければ、本プロセスは、処理対象の実測波形について、ｔ０及びＡに対する次の推定を生成するステップＳ２０５に進む。図９に示す処理でも、ステップＳ２０３及びステップＳ２０５を実現するために、図４で説明した処理と同様に、種々の最小化アルゴリズムを使用することができる。次いで、本プロセスは、ステップＳ２０１に戻る。
すなわち、ペナルティ関数を最小化してＡ及びｔ０を最適化するために、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０３のプロセスが繰り返される。すなわち、キャリブレーション後に行なわれる実測波形に対する処理では、「Ａ及びｔ０」を変更して最適原型関数及び最適重み関数を探索する最適化ループのみが行われる。或いは、上述したように、キャリブレーション後に行なわれる実測波形に対する処理では、「ｔ０」を変更して最適原型関数及び最適重み関数を探索する最適化ループのみが行われても良い。
【００８６】
図８は、図７に示すサンプリング波形に対して行なった、最適な重み付けによるフィッティングの一例を示す図である。図８は、図７に示すサンプリング波形に対して、最終的に決定された最適な重み付けによりベストフィットを例示している。図７に例示する重み関数は、初期推定のｔ０を中心とするガウシアンであり、図８に例示する重み関数は、ペナルティ関数を最小化するｔ０の最終値を中心とするガウシアンである。図８に示す重み関数を用いた結果、実測波形の前縁の最初の部分が、原型関数により、非常に良好にフィッティングされる。一方、最終値のｔ０より後の時間部分において、重み関数の重み付けが最終値のｔ０の時間部分より遥かに低い場合、最終値のｔ０より後の時間部分のサンプリングデータ（実測波形）と原型関数とは、必ずしもフィットしない。タイミング情報の大部分は、前縁付近のサンプルに含まれている。
【００８７】
ステップＳ２０３にてペナルティ最小化基準が満たされたと判断された場合、ステップＳ２０４において、波形（処理対象である実測波形）のｔ０及びＡの最終値を保存する。ステップＳ２０４では、ペナルティ最小化基準を満たすｔ０が、到達時間として割り当てられる。
【００８８】
原型関数及び重み関数が決定された結果として、より高いタイミング分解能が達成される。図３Ｇは、デジタル式前縁弁別器により実現されるタイミング分解能が本実施形態により改善されることを示す図である。図３Ｇに例示するように、デジタル式前縁弁別器を用いた場合、タイミング分解能は、サンプリングレートが低くなると急激に低下する。一方、図３Ｇに例示するように、本実施形態で説明した処理により重みフィッティングを適用した場合、タイミング分解能は、サンプリングレートが低くなっても、わずかに低下するに留まる。このように、本実施形態では、原理的に統計的揺らぎを伴うフォトセンサの出力信号に対するサンプリングレートが十分でなくても、時間分解能を向上させることができる。
【００８９】
図４及び図９に示す処理は、各フォトセンサからの波形を合算することによって形成される合成波形を使用することによって、複数のフォトセンサから構成される検出器にも容易に拡張することができる。波形を合算する処理には、キャリブレーション処理中に決定された時間オフセットを各信号に適用し、合算前に共通のタイムベースを補間するステップを含ませることができる。本実施形態は、全てのイベントに対して各フォトセンサに同じ遅延を適用しても良い。しかし、本実施形態は、本明細書において参照することにより援用されているBurr及びGagnonの米国特許出願第１２／６４９，１５９号明細書（米国特許第８，０８０，７８０号明細書）に記載されている各フォトセンサに対する結晶依存的な遅延（結晶位置に応じた遅延）を適用することも可能である。
【００９０】
更に、図４及び図９に示す処理は共に、アレイ状のシンチレータ結晶を使用する検出器の結晶それぞれに対して、原型関数及び重み関数を個別に決定する場合であっても良い。例えば、上記の処理を拡張して、結晶依存的に、すなわち結晶の位置に応じて、単一のイベントを処理することは、各フォトセンサからの情報（即ち、積分後の信号）を使って相互作用結晶を決定することを含むことになる。更に、この処理は、各フォトセンサからの波形を合算することにより合成波形を生成することも含むであろう。合成波形の生成は、例えば、キャリブレーション手順から決定される各フォトセンサに対する固定的な遅延、又は、米国特許出願第１２／６４９，１５９号明細書（米国特許第８，０８０，７８０号明細書）に記載されている各フォトセンサに対する結晶依存的な遅延を用いることにより行なわれる。
【００９１】
このプロセスは、合成波形について、Ａ及びｔ０に対する初期推定を決定する初期ステップを含む。Ａは、平均波形の積分に対する現在の波形の積分の相対値相から得ることができ、ｔ０は、デジタル式前縁弁別器「leading  edge  discriminator：ＬＥＤ」から得ることができる。
【００９２】
ｔ０を決定した後、現在の波形と同じタイムベース上で原型関数の値を求めるために補間が行なわれ、現在の波形のタイムベース内で、サンプルそれぞれに対して重み関数が計算される。
【００９３】
次いで、Ａ及びｔ０に対するペナルティ関数が計算され、Ａ及びｔ０の推定が反復処理（ペナルティ関数を最小化する反復処理）により最適化される。ペナルティ関数が最小化されると、到達時間としてｔ０が割り当てられる。
【００９４】
更に、保存されている一式のデータを何度も再処理することによって、パラメータの最適化を行うことができる。例えば、同時発生波形（coincidence  waveforms）の大きな集合を収集し、ハードドライブに保存することができる。そして、コンピュータは、最適パラメータが抽出されるまで、保存データを反復的に再処理することになるであろう。しかし、データを保存することが実用的ではなく、かつ、フィッティングをリアルタイムに（例えば、検出器のＦＰＧＡで）行なえる場合、例えば、ＦＰＧＡが、パラメータを変更し、一式のパラメータそれぞれについて、新たに収集されたデータセットに対してタイミング分布を計算すればよい。パラメータは、最も狭いタイミング分布に帰着するものが選択されることになるであろう。この場合、最適化プロセスは、ＦＰＧＡの外部にあるプロセッサ（コンピュータ）によって制御されることになるであろう。
【００９５】
必要とされる保存波形の数、又は、必要とされる処理済み波形の数は、一般的に、１つの原型関数に対して概ね１０００以上になるであろう。例えば、検出器全体に対して単一の原型関数しか使用されない場合、約１０００以上のイベントを収集して処理する必要がある。一方、検出器が例えば１６９個の結晶（１３×１３のアレイ）で構成され、かつ、各結晶に対して異なる原型関数が存在する場合、約１６９，０００（＝１６９×１０００）以上の波形を処理することが必要になるであろう。
【００９６】
一部の検出器設計では、ガンマ線がシンチレータ内で起こした相互作用の深さ（ＤＯＩ：Depth  Of  Interaction）を推定することができる。この関数により、径方向の有効視野（radial  field  of  view）の中心から離れて発生しているイベントの視差誤差（parallax  error）を低減することができる。ＤＯＩ検出器の設計は、デュアルエンドリードアウト検出器（dual-end  readout  detector）、ホスウィッチ検出器（phoswich  detector）、パルス形状判別検出器（pulse-shape  discrimination  detector）等、多くのものが公知である。相互作用の深さを検出器によって推定できるのであれば、ある相互作用の深さ、又は、ある結晶位置に特異的な原型関数を決定することができる。この場合、結晶アレイは３次元の領域に細分化され、単なる２次元ではない。相互作用の深さを測定又は推定することが可能になるように検出器をそのように設計することで、相互作用結晶及び相互作用の深さに基づく原型関数が使用される。
【００９７】
一連の処理の一定部分は、何らかの形態のコンピュータプロセッサを使って実現することができる。当業者には自明であるが、コンピュータプロセッサは、個別論理ゲート、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Application  Specific  Integrated  Circuit）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：Field  Programmable  Gate  Array）、又は、他のコンプレックスプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ：Complex  Programmable  Logic  Device）として構築することができる。ＦＰＧＡ又はＣＰＬＤの実施態様は、ＶＨＤＬ（VHSIC  Hardware  Description  Language）、Ｖｅｒｉｌｏｇ、又は、他の任意のハードウェア記述言語でコード化することができる。そして、そのコードは、そのＦＰＧＡ若しくはＣＰＬＤ内部に直接搭載されている電子メモリ又は独立した電子メモリとしての電子メモリに格納することができる。更に、その電子メモリは、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Electrically  Programmable  Read  Only  Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically  Erasable  Programmable  Read  Only  Memory）、又はフラッシュメモリ(flash  memory)といった不揮発性とすることができる。電子メモリは更に、スタティックＲＡＭ又はダイナミックＲＡＭといった揮発性とすることも可能であり、ＦＰＧＡ又はＣＰＬＤと電子メモリとの間の対話のみならず電子メモリを管理するのに、マイクロコントローラ又はマイクロプロセッサ等のプロセッサを設けることができる。
【００９８】
或いは、コンピュータプロセッサは、本明細書に記載の機能を実施する一組のコンピュータ可読命令を含むコンピュータプログラムであって、前述の様々な非一時的電子メモリのうちのいずれか、及び／又は、ハードディスクドライブ、ＣＤ、ＤＶＤ、フラッシュドライブ、若しくは他の任意の公知の記憶媒体に格納されているプログラムを実行することができる。更に、そのコンピュータ可読命令は、米国インテル社によるＸｅｎｏｎプロセッサ（登録商標）、又は、米国ＡＭＤ社によるＯｐｔｅｒｏｎプロセッサ（登録商標）等のプロセッサ、並びに、ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＶＩＳＴＡ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ  ＭＡＣ−ＯＳＸ（登録商標）、及び当業者に公知の他のオペレーティングシステム等のオペレーティングシステムと一緒に動作する、ユーティリティアプリケーション、バックグラウンドデーモン、又はオペレーティングシステムの構成要素として提供することができ、それらの組み合わせとして提供することもできる。
【００９９】
加えて、本実施形態の幾つか特徴は、図１０に示すコンピュータベースのシステムであるコンピュータ１０００を使って実施することができる。図１０は、本実施形態に係るコンピュータシステムの一例を示す図である。図１０に例示するコンピュータ１０００は、バスＢ、又は、情報を交信する他の通信機構と、バスＢに結合された情報処理用のプロセッサであるＣＰＵ１００４とを備えている。コンピュータ１０００は、更に、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Random  Access  Memory）又は他のダイナミック記憶装置（例えば、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ：dynamic  RAM）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ：Static  RAM）、及びシンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ：Synchronous  DRAM）といった、情報及びＣＰＵ１００４が実行する命令を格納するように、バスＢに結合された主記憶装置であるメモリ部１００３も備えている。加えて、ＣＰＵ１００４が命令を実行する際に、メモリ部１００３を使って、一時的変数又は他の中間的情報を格納することができる。コンピュータ１０００は、更に、静的な情報及びＣＰＵ１００４用の命令を格納するように、バスＢに結合された読出専用メモリ（ＲＯＭ：Read  Only  Memory）又は他のスタティック記憶装置（例えば、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ：Programmable  ROM）、消去可能ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ：Erasable  PROM）、及び電気的消去可能ＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ：Electrically  erasable  PROM）も備えることができる。
【０１００】
コンピュータ１０００は、更に、バスＢに結合されて、大容量記憶装置１００２等の情報及び命令を格納するための１つ又は複数の記憶装置を制御するディスク制御部、及び駆動装置１００６（例えば、フロッピディスクドライブ、読出専用コンパクトディスクドライブ、読出／書込コンパクトディスクドライブ、コンパクトディスクジュークボックス、テープドライブ、及びリムーバブル磁気光学ドライブ）も備えることができる。それらの記憶装置は、適切なデバイスインターフェース（スモールコンピュータシステムインターフェース（ＳＣＳＩ：Small  Computer  System  Interface）、インテグレーテッドデバイスエレクトロニクス（ＩＤＥ：Integrated  Device  Electronics）、エンハンストＩＤＥ（Ｅ−ＩＤＥ：Enhanced-IDE）、ダイレクトメモリアクセス（ＤＭＡ：Direct  Memory  Access：）、又はウルトラＤＭＡ）を使って、コンピュータ１０００に加えることができる。
【０１０１】
コンピュータ１０００は、更に、専用論理デバイス（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Application  Specific  Integrated  Circuits）又は構成可能論理デバイス（例えば、シンプルプログラマブルロジックデバイス（ＳＰＬＤ：Simple  Programmable  Logic  Device）、コンプレックスプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ：Complex  Programmable  Logic  Device）、及び、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：Field  Programmable  Gate  Array））も備えることができる。
【０１０２】
コンピュータ１０００は、更に、バスＢに結合されて、陰極線管（ＣＲＴ：Cathode  Ray  Tube）等のコンピュータ使用者に情報を表示するためのディスプレイを制御するディスプレイコントローラも備えることができる。コンピュータシステムは、キーボード及びポインティングデバイス等の、コンピュータ使用者と対話するとともにプロセッサに情報を提供するための入力デバイスを備えている。そのポインティングデバイスは、プロセッサへの指示情報及びコマンド選択を交信すること、及び、ディスプレイ上のカーソルの動きを制御することを目的とする、例えば、マウス、トラックボール、又はポインティングスティックとすることができる。加えて、プリンタは、コンピュータシステムによって格納されたデータ一覧、及び／又は、生成されたデータ一覧の印刷物を提供することができる。
【０１０３】
コンピュータ１０００は、メモリ部１００３等のメモリに収容された１つ又は複数の命令から成る１つ又は複数のシーケンスをＣＰＵ１００４が実行することに応答して、本実施形態に係る諸処理ステップのうちの少なくとも一部分を実施する。かかる命令は、大容量記憶装置１００２又はリムーバブルな記録媒体１００１等の別のコンピュータ可読媒体からメモリ部１００３に読み込むことができる。メモリ部１００３に収容されている命令のシーケンスを実行するのに、１つ又は複数のマルチプロセッシング構成のプロセッサも活用することができる。別の実施形態において、ソフトウェアによる命令に代えて、又は、ソフトウェアによる命令との組み合わせで、ハードワイヤ回路も使用することができる。従って、実施形態は、ハードウェア回路機構及びソフトウェアのいかなる特定の組み合わせにも限定されない。
【０１０４】
上述したように、コンピュータ１０００は、コンピュータ可読な記憶媒体１００１、又は、「本実施形態の教示に従ってプログラムされた命令を保持すること、及びデータ構造、テーブル、レコード、若しくは本実施形態に記載の他のデータを収容することを目的とするメモリ」を少なくとも１つ備えている。コンピュータ可読媒体の例には、コンパクトディスク、ハードディスク、フロッピディスク、テープ、磁気光学ディスク、ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ）、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、又はコンピュータが読める他の任意の磁気媒体、コンパクトディスク（例えばＣＤ−ＲＯＭ）、若しくは他の任意の媒体がある。
【０１０５】
コンピュータ可読媒体のいずれか又はその組み合わせに格納されるものとして、本実施形態は、ＣＰＵ１００４を制御すること、本実施形態を実施するように１つ又は複数のデバイスを駆動すること、及びＣＰＵ１００４がユーザたる人間と対話できるようにすることを目的とするソフトウェアを含む。かかるソフトウェアは、デバイスドライバ、オペレーティングシステム、開発ツール、及びアプリケーションソフトウェアを例として挙げることができるが、これらに限定されるものではない。かかるコンピュータ可読媒体は更に、本実施形態を実施する際に実行される処理の全部又は一部（処理が分散されている場合）を実行するための、本実施形態のコンピュータプログラム製品を含んでいる。
【０１０６】
本実施形態の媒体上のコンピュータ用コードエレメントは、任意の解釈可能な又は実行可能なコード構造とすることができる。スクリプト、解釈可能プログラム、ダイナミックリンクライブラリ（ＤＬＬ：Dynamic  Link  Library）、Ｊａｖａ（登録商標）クラス、及び完全実行可能プログラムが例として挙げられるが、これらに限定されるものではない。更に、本実施形態の処理の一部を分散させて、性能、信頼性、及び／又はコストを良化することができる。
【０１０７】
本実施形態では、「コンピュータ可読媒体」なる用語は、ＣＰＵ１００４に命令を提供して実行させることに関与する任意の媒体を指す。コンピュータ可読媒体は、多くの形態を成すことができる。不揮発性媒体及び揮発性媒体が例として挙げられるが、これらに限定されるものではない。不揮発性媒体の例として、例えば、大容量記憶装置１００２、又は、リムーバブルな記憶媒体１００１等としての光ディスク、磁気ディスク、及び磁気光学ディスクが挙げられる。揮発性媒体の例として、メモリ部１００３等のダイナミックメモリが挙げられる。
【０１０８】
ＣＰＵ１００４に実行させる１つ又は複数の命令から成る１つ又は複数のシーケンスを実施するのに、種々の形態のコンピュータ可読媒体が必要になるであろう。例えば、命令は、最初は遠隔コンピュータの磁気ディスク上に保持しておくことができる。バスＢに結合された入力部は、バスＢを介して、データを出し入れすることができる。バスＢは、データをメモリ部１００３まで搬送する。ＣＰＵ１００４は、そこから命令を取り出して実行する。メモリ部１００３によって取り込まれた命令は、必要に応じて、ＣＰＵ１００４による実行の前又は後に、大容量記憶装置１００２上に格納することができる。
【０１０９】
コンピュータ１０００は、更に、バスＢに結合された通信インターフェース１００５も備えている。通信インターフェース１００５は、双方向通信を可能にするものであり、例えばローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：Local  Area  Network）又はインターネット等の別の通信ネットワークに接続されたネットワークと接続される。例えば、通信インターフェース１００５は、任意のパケット交換式ＬＡＮに装着できるネットワークインターフェースカードとすることができる。別の例として、通信インターフェース１００５は、非対称デジタル加入者線（ＡＤＳＬ：Asymmetrical  Digital  Subscriber  Line）カード、総合サービスデジタル網（ＩＳＤＮ：Integrated  Services  Digital  Network）カード、又は、対応する様式の通信回線へのデータ通信接続を提供するモデムとすることができる。ワイヤレスリンクを構築することも可能である。かかる実施態様のいずれにおいても、通信インターフェース１００５は、様々な種類の情報に相当するデジタルデータストリームを搬送する電気信号、電磁信号、又は光信号を送受信する。
【０１１０】
ネットワークは、典型的には、１つ又は複数のネットワークを介した他のデータデバイスへのデータ通信を可能にする。例えば、ネットワークは、ローカルなネットワーク（例えばＬＡＮ）を経由して、又は通信ネットワークを介して通信サービスを提供するサービスプロバイダが運用する機器を経由して、他のコンピュータへの接続を提供することができる。ローカルなネットワーク及び通信ネットワークは、例えば、デジタルデータストリームを搬送する電気信号、電磁信号、又は光信号及び関連の物理層（例えば、ＣＡＴ５ケーブル、同軸ケーブル、光ファイバ、等）を使用する。更に、ネットワークは、携帯情報端末（ＰＤＡ：Personal  Digital  Assistant）、ノートパソコン、又は携帯電話といった移動デバイスへの接続を提供することができる。
【０１１１】
以上、説明したとおり、本実施形態によれば、サンプリングレートが十分でなくても、時間分解能を向上させることができる。
【０１１２】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１１３】
１０００  コンピュータ
１００１  記録媒体
１００２  大容量記憶装置
１００３  メモリ部
１００４  ＣＰＵ
１００５  通信インターフェース
１００６  駆動装置
２０００  フォトセンサ
２００１  増幅器（ＶＧＡ）
２００３  フィルタ
２００４  アナログデジタル変換器（ＡＤＣ）
【図１】
2013140160.tif 000004
【図２Ａ】
2013140160.tif 000005
【図２Ｂ】
2013140160.tif 000006
【図２Ｃ】
2013140160.tif 000007
【図３Ａ】
2013140160.tif 000008
【図３Ｂ】
2013140160.tif 000009
【図３Ｃ】
2013140160.tif 000010
【図３Ｄ】
2013140160.tif 000011
【図３Ｅ】
2013140160.tif 000012
【図３Ｆ】
2013140160.tif 000013
【図３Ｇ】
2013140160.tif 000014
【図４】
2013140160.tif 000015
【図５】
2013140160.tif 000016
【図６】
2013140160.tif 000017
【図７】
2013140160.tif 000018
【図８】
2013140160.tif 000019
【図９】
2013140160.tif 000020
【図１０】
2013140160.tif 000021