"分光測定値を分析する方法であって、前記測定値C={c1,...,cr}がヒストグラムに編成され、前記ヒストグラムが蓄積チャネルで構成されていて、チャネルjがエネルギー区間Bjに対応しており、少なくとも3個の処理ステップ、すなわち-各蓄積チャネルについて、振幅を表す分布pおよびピークの正規化されたスペクトルを構成するディラックパルスの位置を表す分布Z、並びに正規化された背景スペクトルを特徴付けるPolya木を表す分布qを決定し、前記要素はギブスサンプリングにより得られる第1のステップ100と、-前記有意チャネルを検出し、前記検出が前記第1のステップ100の結果に基づいて前記ヒストグラムの各蓄積チャネルに対するコルモゴロフ-スミルノフ検定の適用により実行される第2のステップ101と、-前記第2のステップ101を通じて識別された前記有意チャネルの区間Bjをグループ化することにより前記スペクトルの有意領域を識別し、前記領域が少なくとも1個の有意ピークを含む第3のステップ102とを含むことを特徴する方法。次式、ここで、は、MCMC過程のl番目の抽出に対するチャネルBjの確率質量に対応し、Lは、ギブスサンプラーにおけるモンテ-カルロ抽出の回数に対応し、w∈[0,1]は、ピークの正規化されたスペクトルおよび正規化された背景スペクトルの加重合計として定義される完全スペクトルにおけるピークのスペクトルの確率であり、wlは、前記MCMC過程のl番目の抽出に対するピークのスペクトルの重みを表し、nは記録された光子の個数である、などで定義されるモンテ-カルロ推定量を用いることにより、添え字jの任意の蓄積チャネルについて前記ピークのスペクトルが決定され202ることを特徴とする、請求項1に記載の方法。前記背景スペクトルが、次式、ここで、は、サンプラーのl回目の反復において生成された確率変数Φjの値を表し、Φjは、各jについて正規化された背景スペクトルのチャネルBjの確率質量の表す、を用いて、添え字jの任意の蓄積チャネルに対して決定されることを特徴とする、請求項1または2に記載の方法。各エネルギーチャネルに付随する不確実性が、次式、ここで、任意のxに対して、表記{x}↑は昇順にソートされたサンプルxの集合を表し、任意のxおよび任意のjに対して、表記{x}↑jは昇順にソートされた集合xのj番目のサンプルを表し、従って、は生成されたサンプルの昇順にソートされた集合を表し、は整数部を示し、nは記録される光子の総数を表し、ηは、考慮する前記エネルギーチャネルに対するピークのスペクトルの強度を特徴付ける変数を表す、を用いて決定される95信頼区間を定義することにより推定されることを特徴とする、請求項1~3のいずれか1項に記載の方法。次式、ここで、Σjは、完全正規化スペクトルにおけるチャネルBjの確率に対応し、Γjは、背景だけに対応する量であり、は、l≦Lに対して生成されたサンプルの集合を表し、は、l≦Lに対して生成されたサンプルの集合を表し、は、であるようなΣjの経験的累積分布関数であり、は、であるようなΓjの経験的累積分布関数であり、ηは、考慮する前記エネルギーチャネルに対する完全スペクトルの強度を特徴付ける変数を表す、を用いてコルモゴロフ-スミルノフ検定210を適用すべく、量DLΓj,Σjが決定されることを特徴とする、請求項1~4のいずれか1項に記載の方法。区間Bjにわたる有意ピークの要素の存在は、DLΓj,Σj>Kαならば検出され、KαはPrK≦Kα=1-αのように定義されていて、αは選択された有意水準に対応していることを特徴とする、請求項5に記載の方法。有意領域Rmにわたり前記ピークの強度を推定するステップを含み、前記強度が次式、ここで、条件Condが真ならば関数lCond=1、さもなければlCond=0であり、{Rm}はスペクトルの有意領域の集合であり、Zkは、前記MCMC手順により生じたディリクレ過程の成分kの位置である、を用いて決定されることを特徴とする、請求項1~6のいずれか1項に記載の方法。次式、ここで、集合は、昇順に編成されたサンプルの集合に対応している、を用いてλmに対する95信頼区間を計算するステップを含むことを特徴とする、請求項7に記載の方法。次式、ここで、は、次式、を用いて各有意領域Rmにわたり、および前記MCMC手順の各抽出に対して推定される量であり、分母は、前記領域Rmに属する少なくとも1個の成分が存在するMCMC抽出の回数に対応しており、他の抽出はモンテ-カルロ推定で考慮に入れることができない、を用いて有意ピークの各領域の重心を推定するステップを含むことを特徴とする、請求項1~8のいずれか1項に記載の方法。次式、ここで、集合は、昇順に編成されたサンプルの集合に対応している、を用いてμmに対する95信頼区間を計算するステップを含むことを特徴とする、請求項9に記載の方法。次式、ここで、である、を用いて領域Rmに制約されたエネルギー分布の標準偏差σmを推定するステップを含むことを特徴とする、請求項1~10のいずれか1項に記載の方法。次式、ここで、集合は、昇順に編成されたサンプルの集合に対応している、を用いてσmに対する95信頼区間を計算するステップを含むことを特徴とする、請求項11に記載の方法。次式、ここで、である、を用いて、エネルギー密度Δm,99と表記のRmに対する制約より99高い確率の区間として定義される、ベースにおける非重畳領域の幅を推定するステップを含むことを特徴とする、請求項1~12のいずれか1項に記載の方法。次式、ここで、集合は昇順に編成されたサンプルの集合に対応している、を用いてΔm,99に対する95信頼区間を計算するステップを含むことを特徴とする、請求項13に記載の方法。分光測定値を分析する装置であって、前記測定値C={c1,...,crがヒストグラムに編成され、前記ヒストグラムが蓄積チャネルで構成され、チャネルjがエネルギー区間Bjに対応し、前記装置が請求項1~14のいずれか1項に記載の方法を実装する手段を含むことを特徴とする装置。上述の分光分析方法では、存在するピークの個数が潜在的に無限である場合、スペクトル内に存在するピークを高い信頼性で検出することができない。更に、各蓄積チャネルについて前記検出の不確実性のレベルを推定することは不可能である。ここに提案する方法は、従来の取得システムが測定値のサンプルをヒストグラムに保存するという事実により量子化ノイズを考慮に入れる点が有利である。本発明はまた、処理動作は各サンプル毎にではなく各蓄積チャネル毎に実行され、強力な計算能力を必要としない実装を可能にする利点をもたらす。本発明の目的の一つは特に、上述の短所を軽減することにある。この目的のため、本発明の主題は、分光測定値を分析する方法であって、前記測定値C={c1,...,cr}がヒストグラムに編成され、前記ヒストグラムが蓄積チャネルで構成されていて、チャネルjがエネルギー区間Bjに対応している。前記方法は、少なくとも3個の処理ステップを含んでいる。第1のステップは、各蓄積チャネルについて、振幅を表す分布pおよびピークの正規化されたスペクトルを構成するディラックDiracパルスの位置を表す分布Z、並びに正規化された背景スペクトルを特徴付けるPolya木を表す分布qを決定するものであり、前記要素はギブスGibbsサンプリングにより得られる。第2のステップは有意チャネルを検出するものであり、前記検出は第1のステップの結果に基づいてヒストグラムの各蓄積チャネルに対するコルモゴロフ-スミルノフKolmogorov-Smirnov検定の適用により実行される。第3のステップは、第2のステップを通じて識別された有意チャネルの区間Bjをグループ化することによりスペクトルの有意領域を識別するものであり、前記領域が少なくとも1個の有意ピークを含んでいる。本発明の一態様による方法において、次式で定義されるモンテ-カルロMonte-Carlo推定量を用いることにより、添え字jの任意の蓄積チャネルについてピークのスペクトルが決定される:ここで、は、MCMC過程のl番目の抽出に対するチャネルBjの確率質量に対応し、Lは、ギブスサンプラーにおけるモンテ-カルロ抽出の回数に対応し、w∈[0,1]は、ピークの正規化されたスペクトルおよび正規化された背景スペクトルの加重合計として定義される完全スペクトルにおけるピークのスペクトルの確率であり、wlは、MCMC過程のl番目の抽出に対するピークのスペクトルの重みを表し、nは記録された光子の個数である。背景スペクトルは、例えば、次式を用いて、添え字jの任意の蓄積チャネルに対して決定される:ここで、は、サンプラーのl回目の反復において生成された確率変数Φjの値を表し、Φjは、各jについて正規化された背景スペクトルのチャネルBjの確率質量の表す。各エネルギーチャネルに付随する不確実性は、例えば次式を用いて決定される95信頼区間を定義することにより推定される。ここで、任意のxに対して、表記{x}↑は昇順にソートされたサンプルxの集合を表し、任意のxおよび任意のjに対して、表記{x}↑jは昇順にソートされた集合xのj番目のサンプルを表し、従って、は生成されたサンプルの昇順にソートされた集合を表し、は整数部を示し、nは記録される光子の総数を表し、ηは、考慮するエネルギーチャネルに対するピークのスペクトルの強度を特徴付ける変数を表す。例えば次式を用いてコルモゴロフ-スミルノフ検定210を適用すべく、量DLΓj,Σjが決定される:ここで、Σjは、完全正規化スペクトルにおけるチャネルBjの確率に対応し、Γjは、背景だけに対応する量であり、は、l≦Lに対して生成されたサンプルの集合を表し、は、l≦Lに対して生成されたサンプルの集合を表し、は、であるようなΣjの経験的累積分布関数であり、は、であるようなΓjの経験的累積分布関数であり、ηは、考慮するエネルギーチャネルに対する完全スペクトルの強度を特徴付ける変数を表す。区間Bjにわたる有意ピークの要素の存在は、例えば、DLΓj,Σj>Kαならば検出され、KαはPrK≦Kα=1-αのように定義されていて、αは選択された有意水準に対応している。本発明の方法は、例えば、有意領域Rmにわたりピークの強度を推定するステップを含み、前記強度は次式を用いて決定される:ここで、条件Condが真ならば関数lCond=1、さもなければlCond=0であり、{Rm}はスペクトルの有意領域の集合であり、Zkは、MCMC手順により生じたディリクレDirichlet過程の成分kの位置である。本発明の方法は、例えば、次式を用いてλmに対する95信頼区間を計算するステップを含んでいる。ここで、集合は、昇順に編成されたサンプルの集合に対応している。本発明の方法は、例えば、次式を用いて有意ピークの各領域の重心を推定するステップを含んでいる:ここで、は、次式、を用いて各有意領域にわたり、およびMCMC手順の各抽出に対して推定される量であり分母は、領域Rmに属する少なくとも1個の成分が存在するMCMC抽出の回数に対応しており、他の抽出はモンテ-カルロ推定で考慮に入れることができない。本発明の方法は、例えば、次式を用いてμmに対する95信頼区間を計算するステップを含んでいる:ここで、集合は、昇順に編成されたサンプルの集合に対応している。本発明の方法は、例えば、次式を用いて領域Rmに制約されたエネルギー分布の標準偏差σmを推定するステップを含んでいる:ここで、本発明の方法は、例えば、次式を用いてσmに対する95信頼区間を計算するステップを含んでいる:ここで、集合は、昇順に編成されたサンプルの集合に対応している。本発明による方法は、例えば、次式を用いて、エネルギー密度Δm,99と表記のRmに対する制約より99高い確率の区間として定義される、ベースにおける非重畳領域の幅を推定するステップを含んでいる:ここで、本発明の方法は、例えば、次式を用いてΔm,99に対する95信頼区間を計算するステップを含んでいる:ここで、集合は昇順に編成されたサンプルの集合に対応している。本発明の別の主題は、分光測定値を分析する装置であって、前記測定値C={c1,...,crがヒストグラムに編成され、前記ヒストグラムが蓄積チャネルで構成され、チャネルjがエネルギー区間Bjに対応し、前記装置は上述の方法を実装する手段を含むことを特徴とする。本発明の他の特徴および利点は、添付の図面を参照しながら例示的且つ非限定的に与える以下の説明から明らかになろう。図1に、本発明によるスペクトル分析方法の原理を示す。これは、ギブスサンプラーモジュール100およびサンプリング済みスペクトル形成および分析モジュール101を含んでいる。E.Baratら、T.Dautremer、およびT.Montagu他による論文Nonparametricbayesianinferenceinspectrometry、IEEENuclearScienceSymposiumRecord、NSS/MI2007において.上述の自動ピーク検出方法が示されている。この拡張は、ピークの個数が潜在的に無限であると見なすことを提案するものである。その原理は、カーネルの重畳により、ランク付けされたサンプルが観察されるヒストグラムを構成する確率分布を与える確率測定値を探すことであり、ここでのカーネルは1で正規化された陽関数であって、ヒストグラム上での位置に応じて変動する装置ノイズの分布に対応し、前記位置は、例えばエネルギーまたは質量レベルに対応している。ヒストグラムは、確率分布により生じた実現回数の数え上げのランク付けに対応するため、蓄積チャネルのノイズの統計的性質が考慮に入れられる。このアプローチは、位置の空間にわたる確率分布の空間内のどこにでも広がり得る量が推定される限り、ノンパラメトリック特徴を有している。従って、潜在的に無限のピークが存在し得るため、求められた確率測定値に、装置ノイズに対応するピークの形でモデルの欠陥が含まれる恐れがある。更に、背景はまた、同一カーネルを有する重畳により得られた確率測定値によってもモデル化される。ピークに対応する確率測定値と、背景に対応する確率測定値との区別は、重畳無しのピークの分布が、当該モデリングレベルでは連続であると仮定される背景の重畳無しの分布と比較して離散的な特徴を示すという事実に基づいている。更に、この方法はまた、装置ノイズ分布の密度がパラメータ的であると仮定される点でパラメータ的な特徴を有しているが、ピークの潜在的に複雑な形状を必ずしも完全に推定しようとするものではない。この密度は、例えば、ガンマスペクトルの場合はガウシアン分布であることも、Xスペクトルの場合はVoigt関数に対応していることもできる。これらの理由のため、本アプローチは準パラメータ的であると見なされる。この方法は、上述の技術とは異なり、観察されたスペクトルに存在する衝撃の全てがスペクトルと非重畳背景の和の範囲内にあることを保証する。従って、スペクトル全体が保存される。ヒストグラムから出発して、非重畳スペクトルが、一方でピークと共に、他方で背景と共に得られる。前記スペクトルの全体は、出発ヒストグラムのスペクトル全体と厳密に同一である。得られたスペクトルの解像度は、有限数のピークの探索には一切限定されることなく、最初のスペクトルに比べて大幅に向上している。この結果は、ギブスサンプリング法を用いて得られ、前記方法はMCMC法の一部を形成し、MCMCはMarkovChainMonteCarloマルコフ連鎖モンテカルロを表す。本発明において提案する方法は、ギブスサンプラー100を使用し、前記サンプラーには特に3個の目的がある。第1の目的は、スペクトルの全体にわたり背景から自動的にピークを分離し、且つこれをノンパラメトリックに行なう。第2の目的は、ガウシアン形式の非重畳を生じることにより出力解像度を向上させることである。実際には、検出されるピークは通常、処理の前に展開しており、ガウシアン曲線に類似した形状を有している。非重畳により、検出されるピークの幅を狭めることが可能になる。その結果、ピークの幅が狭まり、従って検出精度が向上する。最後に、サンプラーは正規化されたピークスペクトルおよび1に正規化された背景スペクトルを構成する要素の無作為抽出を行なう。これらの異なる無作為抽出は以下のものに対応している。-ディラックパルスの振幅p、前記パルスはまたディラック質量とも呼ばれる、-前記ディラック質量の位置Z、-背景の振幅q。pおよびZはピークの正規化されたスペクトルを表す無作為抽出であって、エネルギー空間においてベクトル形式で表される。qは正規化された背景スペクトルを表す無作為抽出であって、ベクトル形式で表されている。E.Barat他による上述の論文に記述されているように分光分析において適用されたギブスサンプリングは、p、Z、およびqの分布を得るために実施することができる。サンプリングモジュール100は、多チャネルアナライザによりヒストグラム104の形状で集められた測定値のサンプルを処理可能であって、前記入力データはベクトルCの形式で書くことが可能である:C={c1,...,cr}ここで、要素cjはj番目の蓄積チャネルBj内の衝撃の個数を表し、衝撃の個数cjは検出器により生成されたパルスに個数に等しい。無作為抽出p、Z、およびqを生成するためにギブスサンプラーは他の入力データを必要とする。従って、予見、すなわち条件付き確率分布をノンパラメトリックベイジアン推論技術を用いて計算する。従ってディリクレ過程、Polya木を用いて、本明細書において上で引用したE.Barat他による論文で記述されているように前記予見を決定することができる。上述のピークおよび背景の非重畳および分離技術は多くの特性を有している。第1の特性は、当該技術がノンパラメトリックなことである。換言すれば、解は正の実数値を有する確率の全分布を含む集合内で求められる。当該集合をと表記する。第2の特性は、自身のベイジアン特徴に紐付られている。ディリクレ過程の帰納的分布は、ギブスサンプリングの後で利用可能になり、pおよびZの無作為抽出の集合により決定することができる。Polya木の帰納的分布はqの無作為抽出の集合により決定することができる。当該技術のノンパラメトリック特徴により、エネルギーピークの可能な位置のいかなる有限且つ所定のリストにも制約されないため、モデリングの大幅な柔軟性を考慮している。有利な点として、非重畳ピークのスペクトルに対するMCMCサンプリング手順100ディリクレ過程で生じる各無作為抽出は従って、質量の、すなわち非重畳ピークの個数が潜在的に無限である離散的な確率分布である。このモデリングの柔軟性は、しかし、解釈の困難さをもたらす。MCMC手順が反復される間、任意のエネルギー値にディラック質量が出現する可能性があり、準連続測定量に漸近的に至る。ユーザーに位置のリストおよび解釈可能なピークの強度を提供すべく、有意領域、すなわち背景の無作為な変動のため統計学的に説明できないエネルギー区間を決定することが可能である。ここでのベイジアン特徴がキーとなる要素を与える。分布への帰納的接近により、第1に、ピークの非重畳スペクトルの推定量を与えることが可能になり、また任意のエネルギー区間領域について当該ピークのスペクトルに付随する不確実性の推定も可能になる。不確実性はまた、背景スペクトルについても決定することができる。以下に記述において、ギブスサンプラーによる無作為抽出の実行はMCMC手順とも表現される。従って、MCMC手順による無作為抽出の実行に続いて、追求される目的は、有意ピーク、すなわち分光分析により測定されている媒体に存在する物理量を表すスペクトルのピークを検出および特徴付けるすべくエネルギーチャネル内でサンプリングされたスペクトルを分析することにある。従って、有意チャネルの検出が実行され101、有意チャネルとは有意ピークに関する測定値を含むチャネルである。有意チャネルは次いで、有意領域102内にグループ化される、前記領域に存在するピークは次いで分析され103、その結果が出力として例えば画面に表示される。これらの処理動作の実施例について、図2~4を参照しながら後で詳述する。図2に、有意チャネルを形成および検出する方法の例を示す。以下に述べる方法は、準パラメータ的ベイジアン推論方法、すなわち上述のギブスサンプラーにより得られた帰納的分布の使用を必要とする。蓄積チャネルは1個づつ処理され、添え字jのチャネルBjが現行チャネルである。ギブスサンプリングの後で、ディラック質量の振幅p、前記ディラック質量の位置Z、および背景の振幅qが、本発明によるサンプリング済みスペクトル形成および分析方法で用いられる。初期化200の後、ピークを含む有意領域の検出を可能にすべく各蓄積チャネルのエネルギーがサンプリングされたピークのスペクトルが形成される201。有意領域の検出原理は第1義的に、チャネルを形成する各エネルギー区間Bjにわたり実行される統計的検定に依存する。次いで、有意領域を、統計的検定が肯定的である隣接チャネルの集合として定義する。ギブスサンプラーのモンテ-カルロ抽出の回数Lは、統計的検定の実行に用いる事象の母集団の大きさを定義する。限られた値Lは、有意領域の各区間Bjにわたる有意な数においてディリクレ過程の抽出から得られた確率質量が見つかることを保証しない。モンテ-カルロ抽出の回数が十分であることを保証する条件は√L>>Tmaxであり、ここでTmaxは最も大きな有意領域のチャネルの個数である。実際には、得られた有意領域の大きさに応じてユーザーが数Lを調整する。MCMC手順の各々の無作為抽出、および任意のjに対して、量Πjを正規化されたピークのスペクトルのチャネルBjの確率変数massとして定義される。上式において、jは所与の区間Bjに関連付けられた添え字、Nは考慮する抽出に対するディリクレ過程の成分ディラック質量の個数、ZkはMCMC手順により生じたディリクレ過程の成分kの位置であり、状態Condが真ならば関数lCond=1、さもなければlCond=0である。上と並行して、正規化された背景スペクトルのチャネルBjの確率質量Φjは、各jについて次式により定義される。Φj=qj2ピークの正規化されたスペクトルは次いで、推定201可能であるため、ピークを含む有意領域の検出に用いることができる。ギブスサンプラーからL個の抽出が利用できる。本明細書において以後、表記は、サンプラーの反復lで確率変数Πjに対して生成された値を表す。同様に、表記は、サンプラーの反復lで確率変数Φjに対して生成された値を表す。ピークのスペクトルの推定量は、例えば、ピークwnに割り当てられた、記録された光子の平均数で重み付けされたΠjの条件付き平均として選択され、ここでnは記録された光子の個数、w∈[0,1]は、ピークの正規化されたスペクトルと正規化された背景スペクトルの加重合計として定義される完全スペクトルにおけるピークのスペクトルの確率である。選択された例示的な適用はガンマスペクトルの適用であるが、本明細書に記載する方法は、いくつかの例を挙げれば、X線分光法のまたは飛行時間型質量分光において用いることができる。添え字jの任意の蓄積チャネルに対して、モンテ-カルロ推定量は次式を用いて形成される。ここで、Cは、各チャネルBjにおいて、エネルギーがBjに属する事象光子の和を含む観察されたヒストグラムを表す。Cはまた、データまたは観察という表現で指示することができる。背景の推定に関しては、次式が用いられる:ここで、wlは、MCMC過程のl番目の抽出に対するピークのスペクトルの重みを表す。EwnΠj|CおよびE1-wnΦj|Cの値は、例えば、ディスプレイ装置を用いてグラフィカルに表すことができる。これらの推定量は、ユーザーに対し非重畳エネルギー分布の密度の大域的表現を示す。有利には、本明細書で提案する方法は、各区間Bjにわたり、単に帰納的平均を計算することだけでなく、例えば95信頼区間を決定可能にする。従って、例えば、次式を用いて決定される95信頼区間を定義することにより、各エネルギーチャネルに付随する不確実性が推定される:ここで、任意のxに対して、表記{x}↑は昇順にソートされたサンプルの集合を表し、任意のxおよび任意のjに対して、表記{x}↑jは昇順にソートされた集合のj番目のサンプルを表す。従って、は、生成されたサンプルの昇順にソートされた集合を表し、は整数部を示し、nは記録される光子の総数を表し、ηは、考慮するエネルギーチャネルに対するピークのスペクトルの強度を特徴付ける変数を表す。エネルギーがサンプリングされたピークのスペクトルが決定されると、コルモゴロフ-スミルノフ検定210を適用することができる。当該検定210の目的は、各区間Bjにわたり、正規化された完全スペクトル内のチャネルBjの確率に対応し、且つ次式により定義される量Σjの分布が、Σj=wΠj1-wΦj7Γjの分布とは大幅に異なるか否かを判定することであり、Γjはj番目のチャネルの背景だけに対応し、且つ次式により定義される量である。Γj=1-wΦj8これを行なうため、例えば、j番目の蓄積チャネルに関連付けられた2個のサンプルΣjおよびΓjが同じ法則に従うか否かを判定可能にするノンパラメトリック仮定の検定を実施することが可能である。2個のサンプルを用いるコルモゴロフ-スミルノフ検定を本発明において用いることができる。このため、量DLΓj,Σjが次式を用いて決定される:ここで、はl≦Lに対して生成されたサンプルの集合を表し、はl≦Lに対して生成されたサンプルの集合を表し、は、であるようなΣjの経験的累積分布関数であり、は、であるようなΓjの経験的累積分布関数である。グリベンコ-カンテリGlivenko-Cantelli定理は、ΣjおよびΓjが同じ分布を有するならば、Lが無限大に発散するにつれて量DLΓj,Σjがほぼ確実に0に収束することを保証する。コルモゴロフは、収束の速度に関して更なる結果を与える。すなわち、実際には、ΣjおよびΓjが同じ分布を有するならば次式が成り立つ:ここで、式BはブラウンBrownian橋であり、分布は次式により定義される。従って、2個のサンプルΣjおよびΓjが異なる分布を有する、すなわち区間Bjにわたり有意ピーク要素が存在するとの仮定は、次式が成り立てば検証される:DL=Γj,Σj>Kα12ここで、PrK≦Kα=1-ααは有意度または危険度である。αの典型的な値は0.05程度である。Kαの値は、式11を反転させることにより得られるコルモゴロフ分布の1-α分位数である。分光分析の適用において、のサンプルは、2個のサンプル内の背景の存在により相関が求められる。いずれのも0以上であるため、である。従って、以下の等式によりDLΓj,Σjを決定することが可能になる。ここで、ηは、考慮するエネルギーチャネルに対する完全スペクトルの強度を特徴付ける変数を表す。量DLΓj,Σjの計算203の後、例えば不等式12に対応する検定が適用される204。簡略化されたアルゴリズムを用いて、図3を参照しながら本明細書で後述するようなコルモゴロフ-スミルノフ検定210を実行することができる。コルモゴロフ-スミルノフ検定の結果は、次いで適用される処理ステップを決定する。実際には、-DLΓj,Σj>Kαならば、区間Bjにわたり有意ピークが検出されたと考えられ、この場合、前記ピークを分析すべく処理動作205が実行される、-これに対し、DLΓj,Σj≦Kαならば、現行区間Bjが有意ピークを一切含まないものと考えられる。次いで、分析すべき蓄積チャネルが依然として存在あるか否かが調べられる207。現行区間Bjが処理すべき最後の蓄積チャネルに対応していない場合、jが増分され208、新たな現行区間にコルモゴロフ-スミルノフ検定が適用される。現行区間Bjが最後の蓄積チャネルに対応している場合、処理プロセスは終了される。図3に、チャネルBj内の準パラメータ的ベイジアン分光分析適用におけるコルモゴロフ-スミルノフ検定の適用例を示す。本例は3個のフェーズからなる。第1フェーズは初期化フェーズ301であり、第2フェーズ311は計算ループに、第3フェーズ312はいわゆる終了フェーズに対応している。初期化フェーズの目的は、第2311および第3312フェーズで用いる中間変数を初期化することである。これらの変数は特に、変数lΓ、lΣ、およびdmaxであって、lΓ=0lΣ=0dmax=0のように初期化される301。lΓは集合の範囲添え字に対応し、lΣは集合の範囲添え字に対応し、dmax=maxlΓ-lΣは上で定義された2個の添え字間の最大差分に対応している。次いで第2フェーズ311、すなわち計算ループが実行される。以下に説明において、任意の区間Bjに対して、集合は、ギブスサンプリングにより得られ昇順に編成されたサンプルの集合に対応している。同じ表記法原理に従い、任意の区間Bjに対して、集合はギブスサンプリングにより得られて昇順に編成されたサンプルの集合に対応している。次いで以下の不等式を調べるべく第1の検定302が適用される。ここで、は、昇順にソートされた集合のlΓ番目のサンプルに対応している。同様に、は、昇順にソートされた集合のlΣ番目のサンプルである。不等式14が検証されると、変数lΓが増分され303、すなわちlΓ=lΓ1となる。不等式14が検証されなかった場合、変数lΣが増分され304、すなわちlΣ=lΣ1となる。次いで以下の不等式を調べるべく第2の検定305が適用される。dmax<lΓ-lΣ15不等式15が検証されると、変数dmaxがdmax=lΓ-lΣのように更新される306。次いで、第3の検定307が適用される。不等式15が検証されなかった場合、第3の検定307が直接適用される。第3の検定307の目的は、以下の不等式が検証されるか否かをについて調べることである。lΓ<L16不等式16が検証されると、第2フェーズ311が反復され、すなわち上述の処理動作が検定302から再び実行されて不等式14を調べる。不等式16が検証されなかった場合、終了フェーズ312が実行される。終了フェーズ312は、以下の不等式を調べることを目的とする検定308を含んでいる。ブーリアンBoolean出力変数vjが定義され、区間Bjにわたり有意ピーク要素の存在が検出されると値1をとり、さもなければ値0をとる。vjの値は、不等式17を調べる検定308の結果に応じて決定される。不等式17が検証された310場合、vj=1であり、且つ区間Bjにわたりピークの存在が検出された。不等式17が検証されなかった309場合、vj=0である。図4に、有意ピークの領域の連続的形成処理の例を示す。有意ピークの領域は、少なくとも1個の有意ピークを含む領域に対応し、前記領域は、vj=1である連続的な蓄積チャネルBjの決定により決定される。この動作は、エネルギーチャネルのセグメント化に対応している。この処理動作の目的は、の添え字により定義されるM個の領域Rmm∈[1,...,M]のリストを提供することであり、前記添え字は蓄積チャネルの添え字に対応している。領域Rmは、次式を用いて決定することができる。の添え字、並びに識別される領域の個数Mは、後述する処理動作を実行することにより決定される。第1のステップ400の目的は、中間変数を初期化することである。これらの変数は特に、各々が現行有意領域の添え字および前記領域のチャネルの大きさを個数で表す蓄積チャネルの添え字mおよびδに対応する変数jである。これらの3個の変数はゼロに設定される。次いで、vj=1であるか否かを調べるべく第1の検定401が適用される。換言すれば、現行蓄積チャネルが有意ピークまたは有意ピーク部分を含んでいることを検証する。vj=1ならば、変数δが増分され402、すなわちδ=δ1となる。さもなければ、第2の検定403が適用され、前記検定の目的はvj-1=1である否かを調べる、すなわち現行チャネルに先行する蓄積チャネルがピークまたは有意ピーク部分を含むか否かを調べることである。vj-1=1ならば、変数およびmは次式のように更新される405。次いで第3の検定406が適用され、前記検定は以下の不等式を調べる。j<Jここで、Jはエネルギーチャネルの個数である。不等式j<Jが検証されると、変数jが増分され404、すなわちj=j1となり、上述の処理動作が第1の検定401から再実行される。不等式がj<Jが検証されなかった場合、変数MはM=mのように更新される407。図5に、検出されたピークを分析すべくコルモゴロフ-スミルノフ検定の適用後に実行可能な分析を示す。有意領域の集合{Rm}により、ピークの各領域の強度およびエネルギーの位置に関する特徴、特に重心および前記ピークの広がりをMCMC手順により統計的に推定することが可能になる。本明細書で提案する方法は、これらの特徴に付随する不確実性を帰納的な分布の形状で利用する点が有利である。実際、これらの量に関する帰納的平均に加え、信頼区間、またはピークの領域に関連付けられた他の任意の統計量を推定することができる。従って、ピークの強度を推定することができる500。任意のm<Mに対して、各Rmにわたり、且つMCMC手順の各抽出に対して、例えば次式を用いて量が決定される:ここで、条件Condが真ならば関数lCond=1、さもなければlCond=0である。次いで、領域mに対する強度推定量が次式の帰納的平均により与えられる。λmに対する95信頼区間は、例えば次式を用いて集合の分位数により与えられる:ここで、集合は、昇順に編成されたサンプルの集合に対応している。準パラメータ的ベイジアン技術により、λmの分布の他の任意の積率または汎関数を直接計算することが可能になる。また、有意ピークの各領域の重心のエネルギー位置を推定する501ことが可能である。このために、Pmに制約されたエネルギー分布の平均の推定値が決定される。任意のm<M、MCMC手順の各抽出、およびであるような任意のkに対して、次式を用いてを決定することができる:各反復lに対して、位置がであるディリクレ過程の成分の個数がと表記され、例えば次式を用いて決定される:次いで、任意のm<Mに対して、量が、例えば次式を用いて、各有意領域Rmにわたり、且つMCMC手順の各抽出に対して推定される:次いで、領域mの重心の推定量が、例えば次式を用いて量22および23から決定される帰納的平均により与えられる:式24の分母は、領域Rmに属する少なくとも1個の成分が存在するMCMC抽出の回数に対応しており、他の抽出はモンテ-カルロ推定で考慮に入れることができない。μmに対する95信頼区間は、例えば次式を用いて集合の分位数により与えられる:ここで、集合は、昇順に編成されたサンプルの集合に対応している。準パラメータ的ベイジアン技術により、μmの分布の他の任意の積率または汎関数を直接計算することが可能になる。ピークの領域はまた、有意ピーク502の各領域の範囲を推定することにより分析することができる。多くの量を、当該量を評価すべく提供することができる。例えば、領域Rmに制約されたエネルギー分布の標準偏差σmの推定を用いることができる。任意のm<Mに対して、各Rmにわたり、且つMCMC手順の各抽出に対して、例えば次式を用いて量が推定される。Rmに制約されたエネルギー分布の標準偏差の推定量は次いで、例えば次式を用いての帰納的平均により推定される。σmに対する95信頼区間は、集合の分位数により与えられる。ここで、集合は、昇順に編成されたサンプルの集合に対応している。準パラメータ的ベイジアン技術により、σmの分布の他の任意の積率または汎関数を直接計算することが可能になる。Rmにわたるガウシアン法則の場合、標準偏差σmは、と表記されるRmの範囲の指標であってよく、例えば、次式を用いて決定することができる。任意のRmに対するエネルギー分布の制約は、ガウシアン法則と大幅に異なっていてよいため、推定量は領域の範囲の推定は無関係であってよい。Δm、99と表記されるエネルギー密度のRmに対する制約より99強い確率区間の推定値を推定することができる。Δm、99は、ベースで測られたピークの領域の幅に対応している。当該量に対して、その条件付き平均に基づく推定量および95信頼区間が示される。任意のm<Mに対して、各Rmにわたり、且つMCMC手順の各抽出に対して、例えば次式を用いて、Rmに制約されたエネルギーの分布の累積分布関数が推定される:ここで、ζはエネルギーを表す変数である。次いでΔm、99を次式から推論することができる。ここで、は分位関数であって、任意のα∈[0,1]に対して、である。Δm、99のRmに制約されたエネルギー分布より99大きい確率区間に等しい推定量は次いで、の帰納的平均、すなわち次式により与えられる:Δm、99の95信頼区間は、集合の分位数、すなわち次式により与えられる:ここで、集合は、昇順に編成されたサンプルの集合に対応している。準パラメータ的ベイジアン技術により、有利には、Δm、99の分布の他の任意の積率または汎関数を直接計算することが可能になる。"