Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図 3.29. GREI の前段の検出器の中心を起点とし、距離 1.7 m で視野の中心から 28° の位置に、5.0MBq の $ {}^{137} $ Cs 溶液を封入した試験管を配置し、90 分間撮像して得られたデータのうち、10 分間のデータを用いて作成した画像。線源の位置を正しく画像化できていることが分かる。(線源位置・強度は図 2.9 参照)

異なる位置に配置した複数の $ {}^{137}Cs $ の線源を同時に撮像した結果を次に示す。まず、2.0 MBq の $ {}^{137}Cs $ 溶液を封入した試験管を距離 1 m、視野中心から 0° および 30° の位置に配置し、10 分間の撮像を行った結果を図 3.30 および図 3.31 に示した。2 つの $ {}^{137}Cs $ の線源を正しい位置に画像化することに成功し、線源の分布画像を取得するための基本的な性能を有していることが示された。
図 3.30. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0° および 30° の位置に配置した 2.0MBq の $ {}^{137} $ Cs 溶液を封入した線源を 10 分間撮像して得られたガンマ線のエネルギースペクトル。エネルギー 662 keV のガンマ線が鋭いピークとして測定されている。
図 3.31. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0° および 30° の位置に配置した 2.0MBq の $ {}^{137}Cs $ 溶液を封入した線源を 10 分間撮像して得られたデータから作成した画像。線源の分布を正しく画像化できていることが分かる。（線源位置・強度は図 2.10 参照）

図 3.32 及び図 3.33 は、2.0 MBq の $ {}^{137}Cs $ 溶液を封入した試験管を距離 1 m、視野中心から 0° および 15° の位置に配置し、10 分間の撮像を行った結果であり、また、図 3.34 および図 3.35 は 2.0 MBq の $ {}^{137}Cs $ 溶液を封入した試験管を距離 1 m、視野中心から 0° および 10° の位置に配置し、10 分間の撮像を行った結果である。どちらの撮像結果も、2 つの $ {}^{137}Cs $ の線源の位置を明確に分解して画像化することに成功しており、10 分間の撮像で 10° の角度分解能が得られることを実証した。
図 3.32. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0° および 15° の位置に配置した 2.0MBq の $ {}^{137} $ Cs 溶液を封入した線源を 10 分間撮像して得られたガンマ線のエネルギースペクトル。エネルギー 662 keV のガンマ線が鋭いピークとして測定されている。
図 3.33. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0° および 15° の位置に配置した 2.0MBq の $ {}^{137} $ Cs 溶液を封入した線源を 10 分間撮像して得られたデータから作成した画像。線源の分布を正しく画像化できていることが分かる。（線源位置・強度は図 2.11 参照）
図 3.34. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0° および 10° の位置に配置した 2.0MBq の $ {}^{137} $ Cs 溶液を封入した線源を 10 分間撮像して得られたガンマ線のエネルギースペクトル。エネルギー 662 keV のガンマ線が鋭いピークとして測定されている。
図 3.35. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0° および 10° の位置に配置した 2.0MBq の $ {}^{137} $ Cs 溶液を封入した線源を 10 分間撮像して得られたデータから作成した画像。2つの線源の位置が分解され、分布を正しく画像化できていることが分かる。(線源位置・強度は図 2.12 参照)

図 3.36 および図 3.37 は、 $ ^{137} $ Cs の線源をさらに分散させ、1.0 MBq の $ ^{137} $ Cs 溶液を封入した試験管を距離 1 m、視野中心から 0°、30° および 60° の位置に配置し、90 分間の撮像を行った結果である。3 つの $ ^{137} $ Cs の線源がある条件でも正しい位置にそれらの線源を画像化することに成功し、線源の分布画像を取得するための基本的な性能を有していることを再確認した。ただし、60° の位置では約 50% の感度の低下が見られた。また、上述の通り、90 分間の撮像データから任意の時区分の 10 分間の撮像結果を生成することが可能であり、その結果を図 3.38 および図 3.39 に示した。撮像時間が 10 分でも正しく画像化できていることが示されたが、やはり 60° の位置では感度の低下が見られ、背景のノイズ成分との識別が困難な様子が見られた。この問題の解決策としては、本研究課題でも並行して開発を行った LM-ML-EM 法等のノイズに強い画像再構成法を適用し、適切な感度補正を適用することが考えられる。
図 3.36. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0°、30° および 60° の位置に配置した 1.0MBq の $ {}^{137}Cs $ 溶液を封入した線源を 90 分間撮像して得られたガンマ線のエネルギースペクトル。エネルギー662 keV のガンマ線が鋭いピークとして測定されている。
図 3.37. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0°、30° および 60° の位置に配置した 1.0MBq の $ {}^{137}Cs $ 溶液を封入した線源を 90 分間撮像して得られたデータから作成した画像。3つの $ {}^{137}Cs $ 線源の分布を正しく画像化できていることが示され、120° 以上の撮像視野を有することが分かった。（線源位置・強度は図 2.13 参照）
図 3.38. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0°、30° および 60° の位置に配置した 1.0MBq の $ {}^{137}Cs $ 溶液を封入した線源を 90 分間撮像して得られたデータのうち、10 分間のデータを用いて作成したガンマ線のエネルギースペクトル。エネルギー662 keV のガンマ線が鋭いピークとして測定されている。
図 3.39. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0°、30° および 60° の位置に配置した 1.0MBq の $ {}^{137}Cs $ 溶液を封入した線源を 90 分間撮像して得られたデータのうち、10 分間のデータを用いて作成した画像。3つの $ {}^{137}Cs $ 線源の分布を正しく画像化できていることが示されたが、60° の位置については背景ノイズ成分との識別が困難であった。(線源位置・強度は図 2.13 参照)

GREI の顕著な特徴の 1 つは、複数の核種が同時に存在する場合でも、それらの核種を識別して同時に画像化分析できるということである。図 3.40、図 3.41 および図 3.42 は、1.0 MBq の $ {}^{137} $ Cs 溶液を封入した試験管を距離 1 m、視野中心から 0°、30° および 60° の位置に配置、同時に 2.8MBq の $ {}^{131} $ I 溶液を距離 1m、視野中心から 30° の位置に配置し、60 分間の撮像を行った結果であり、図 3.43、図 3.44、図 3.45、および図 3.46 は、2.0 MBq の $ {}^{137} $ Cs 溶液を封入した試験管を距離 1 m、視野中心から 0° および 30° の位置に配置、同時に 2.8MBq の $ {}^{131} $ I 溶液を距離 1m、視野中心から 30° の位置に配置、さらに同時に 2.2MBq および 1.0MBq の $ {}^{85} $ Sr 溶液をそれぞれ 0° および 30° の位置に配置し、150 分間の撮像を行った結果である。どちらの撮像実験の結果も、同時に存在する複数の核種を識別して正しい位置に画像化できたことを示している。また、図 3.47、図 3.48、図 3.49 および図 3.50 は 10 分間の撮像結果を示しており、どちらも正しく画像化することに成功しており、GREI の優れた複数核種同時イメージング性能を遠方に存在する線源にも適用することに成功した。
図 3.40. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0°、30° および 60° の位置に 1.0MBq の $ ^{137}Cs $ 溶液を封入した線源を配置し、同時に距離 1.0 m 角度 30° の位置に 2.8MBq の $ ^{131}I $ 溶液を封入した線源を配置し、60 分間の撮像を行って得られたガンマ線のエネルギースペクトル。662 keV の $ ^{137}Cs $ のガンマ線と 364 keV のガンマ線が鋭いピークとして測定されている。
図 3.41. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0°、30° および 60° の位置に 1.0MBq の $ ^{137}Cs $ 溶液を封入した線源を配置し、同時に距離 1.0 m 角度 30° の位置に 2.8MBq の $ ^{131}I $ 溶液を封入した線源を配置し、60 分間の撮像を行って得られたデータを用いて作成した $ ^{137}Cs $ の分布画像。3つの $ ^{137}Cs $ 線源の分布を正しく画像化できていることが分かる。（線源位置・強度は図 2.14 参照）
$$ \theta_{x} $$

図 3.42. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0°、30° および 60° の位置に 1.0MBq の $ ^{137}Cs $ 溶液を封入した線源を配置し、同時に距離 1.0 m 角度 30° の位置に 2.8MBq の $ ^{131}I $ 溶液を封入した線源を配置し、60 分間の撮像を行って得られたデータを用いて作成した $ ^{131}I $ の分布画像。3つの $ ^{137}Cs $ 線源と同時に撮像した $ ^{131}I $ の位置を正しく画像化できていることが分かる。(線源位置・強度は図 2.14 参照)
図 3.43. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0° および 30° の位置に 2.0MBq の $ {}^{137} $ Cs 溶液を封入した線源を配置し、同時に距離 1.0 m 角度 30° の位置に 2.8MBq の $ {}^{131} $ I 溶液を封入した線源を配置し、さらに同時に、距離 1.0 m 角度 0° および 30° の位置に、それぞれ 2.2MBq および 1.0MBq の $ {}^{85} $ Sr 溶液を注入した線源を配置して、150 分間の撮像を行ってえられたガンマ線のエネルギースペクトル。662 keV の $ {}^{137} $ Cs のガンマ線と 364keV の $ {}^{131} $ I のガンマ線、および 514keV の $ {}^{85} $ Sr のガンマ線が鋭いピークとして測定されている。
$$ \theta_{x} $$

図 3.44. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0° および 30° の位置に 2.0MBq の $ {}^{137}Cs $ 溶液を封入した線源を配置し、同時に距離 1.0 m 角度 30° の位置に 2.8MBq の $ {}^{131}I $ 溶液を封入した線源を配置し、さらに同時に、距離 1.0 m 角度 0° および 30° の位置に、それぞれ 2.2MBq および 1.0MBq の $ {}^{85}Sr $ 溶液を注入した線源を配置して、150 分間の撮像を行って得られたデータから作成した、 $ {}^{137}Cs $ の分布画像。 $ {}^{137}Cs $ 線源の分布を正しく画像化できていることが分かる。（線源位置・強度は図 2.15 参照）
図 3.45. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0° および 30° の位置に 2.0MBq の $ {}^{137} $ Cs 溶液を封入した線源を配置し、同時に距離 1.0 m 角度 30° の位置に 2.8MBq の $ {}^{131} $ I 溶液を封入した線源を配置し、さらに同時に、距離 1.0 m 角度 0° および 30° の位置に、それぞれ 2.2MBq および 1.0MBq の $ {}^{85} $ Sr 溶液を注入した線源を配置して、150 分間の撮像を行って得られたデータから作成した、 $ {}^{131} $ I の画像。他の線源と同時に撮像した $ {}^{131} $ I の位置を正しく画像化できていることが分かる。(線源位置・強度は図 2.15 参照)
図 3.46. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0° および 30° の位置に 2.0MBq の $ {}^{137}Cs $ 溶液を封入した線源を配置し、同時に距離 1.0 m 角度 30° の位置に 2.8MBq の $ {}^{131}I $ 溶液を封入した線源を配置し、さらに同時に、距離 1.0 m 角度 0° および 30° の位置に、それぞれ 2.2MBq および 1.0MBq の $ {}^{85}Sr $ 溶液を注入した線源を配置して、150 分間の撮像を行って得られたデータから作成した、 $ {}^{85}Sr $ の分布画像。 $ {}^{85}Sr $ 線源の分布を正しく画像化できていることが分かる。(線源位置・強度は図 2.15 参照)
図 3.47. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0° および 30° の位置に 2.0MBq の $ {}^{137}Cs $ 溶液を封入した線源を配置し、同時に距離 1.0 m 角度 30° の位置に 2.8MBq の $ {}^{131}I $ 溶液を封入した線源を配置し、さらに同時に、距離 1.0 m 角度 0° および 30° の位置に、それぞれ 2.2MBq および 1.0MBq の $ {}^{85}Sr $ 溶液を注入した線源を配置して、150 分間の撮像を行って得られたデータのうち、10 分間のデータを用いて作成したガンマ線のエネルギースペクトル。662 keV の $ {}^{137}Cs $ のガンマ線と 364keV の $ {}^{131}I $ のガンマ線、および 514keV の $ {}^{85}Sr $ のガンマ線が鋭いピークとして測定されている。
$$ \theta_{x} $$

図 3.48. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0° および 30° の位置に 2.0MBq の $ {}^{137} $ Cs 溶液を封入した線源を配置し、同時に距離 1.0 m 角度 30° の位置に 2.8MBq の $ {}^{131} $ I 溶液を封入した線源を配置し、さらに同時に、距離 1.0 m 角度 0° および 30° の位置に、それぞれ 2.2MBq および 1.0MBq の $ {}^{85} $ Sr 溶液を注入した線源を配置して、150 分間の撮像を行って得られたデータのうち、10 分間のデータを用いて作成した、 $ {}^{137} $ Cs の分布画像。 $ {}^{137} $ Cs 線源の分布を正しく画像化できていることが分かる。（線源位置・強度は図 2.15 参照）
図 3.49. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0° および 30° の位置に 2.0MBq の $ {}^{137} $ Cs 溶液を封入した線源を配置し、同時に距離 1.0 m 角度 30° の位置に 2.8MBq の $ {}^{131} $ I 溶液を封入した線源を配置し、さらに同時に、距離 1.0 m 角度 0° および 30° の位置に、それぞれ 2.2MBq および 1.0MBq の $ {}^{85} $ Sr 溶液を注入した線源を配置して、150 分間の撮像を行って得られたデータのうち、10 分間のデータを用いて作成した、 $ {}^{131} $ I の画像。他の線源と同時に撮像した $ {}^{131} $ I の位置を正しく画像化できていることが分かる。（線源位置・強度は図 2.15 参照）
図 3.50. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.0 m、角度 0° および 30° の位置に 2.0MBq の $ {}^{137} $ Cs 溶液を封入した線源を配置し、同時に距離 1.0 m 角度 30° の位置に 2.8MBq の $ {}^{131} $ I 溶液を封入した線源を配置し、さらに同時に、距離 1.0 m 角度 0° および 30° の位置に、それぞれ 2.2MBq および 1.0MBq の $ {}^{85} $ Sr 溶液を注入した線源を配置して、150 分間の撮像を行って得られたデータのうち、10 分間のデータを用いて作成した、 $ {}^{85} $ Sr の分布画像。 $ {}^{85} $ Sr 線源の分布を正しく画像化できていることが分かる。（線源位置・強度は図 2.15 参照）

### 3.10 遠方撮像用画像再構成法の高度化開発

GREI による放射線検出に関わる物理現象を詳細に検討し、遠方撮像用に高度化した画像再構成法を、モンテカルロシミュレーションにより生成したデータおよびGREIを用いた撮像実験で取得したデータに適用した結果を示す。図3.51は、モンテカルロシミュレーションのソフトウェア上でGREI撮像へッドとその5m前方に配置した $ ^{137} $ Csの点状の線源をモデル化し、線源をGREI撮像視野の中央から0°、15°、30°、45°および60°の位置に配置して生成したデータにLM-ML-EM法に基づいた画像再構成法を適用した結果である。図3.51の左図は、ガンマ線のコンプトン散乱角に応じて変化するシステム応答関数の詳細な情報を反映せずに再構成した画像である。図3.51の右図のシステム応答関数の変化を組み込んで再構成した画像に比べて、線源位置の周辺にアーチファクトが目立つ結果となっており、詳細な物理現象を考慮した画像再構成法により画質が向上することが示された。
散乱角推定誤差をイベント毎に変化

図 3.51. GREI による放射線検出に関わる物理現象を詳細に検討し、遠方撮像用に高度化した画像再構成法を、モンテカルロシミュレーションにより生成したデータに適用した結果。

図 3.52 は、福島県県中浄化センターで行った指定廃棄物の撮像データから選別した $ {}^{137} $ Cs の 662 keV のガンマ線のデータに画像再構成法を適用した結果である。モンテカルロシミュレーションで生成したデータに適用した結果と同様に、図 3.52 の左図のガンマ線のコンプトン散乱角に応じて変化するシステム応答関数の詳細な情報を反映せずに再構成した画像では、画像中に円弧状のアーチファクトが顕著に出現する結果となった。それに対し、図 3.52 の右図のシステム応答関数の変化を組み込んで再構成した画像では、円弧状のアーチファクトが消え、画質を著しく向上させることに成功した。
図 3.52. GREI による放射線検出に関わる物理現象を詳細に検討し、遠方撮像用に高度化した画像再構成法を、GREI 装置を用いた撮像実験で取得したデータに適用した結果。

### 3.11 デジタル信号処理技術による GREI システムの小型化技術開発

## （1） サイズと消費電力

図 3.53. （左）新規モジュールの構成、（右）新規信号処理システムの構成、左から2枚目、3枚目が新規モジュール、4枚目以降は従来のモジュール、およびクロックモジュール（左端）、コインシデンスモジュール（右端）

図 3.53 に本研究で新規に開発した GREI 専用デジタル信号処理モジュールを示した。モジュールは、ゲルマニウム半導体検出器の前置増幅器からの信号を直接入力して使用する。入力コネクターの直後には、ADC のダイナミックレンジとのマッチングを取るためのアナログ微分増幅器（アナログ処理部）がある。入力された信号は、アナログ処理部を通過した後、100MHz サンプリングレートの
ADC によりデジタルデータに変換され、演算用 FPGA に送られる。FPGA により、ガンマ線のエネルギーと検出時刻、ヒットチャンネルの判定、誘起信号も含めた波形解析の演算が行われ、演算結果はデータ転送用 CPU ボードのデータ・バッファーに送られる。データ・バッファーに集められたイベントデータは、CPU のコントロールにより、イーサネットを介して、PC に転送され記録される。本研究で開発した、新しい GREI 用デジタル信号処理システムでは、1 モジュールで 13 チャンネル分の信号を処理することが可能であり、4 モジュールで GREI 1 台分すべての信号を処理することができる（旧システムでは 12 モジュール）。これにより、信号処理システムを縦×横×奥行が、31×15×40 cm 程のサイズに収めることができ、旧システムの 31×30×40 cm と比較しておおよそ半分の大きさにコンパクト化することに成功した。また、モジュール数が減ったことに伴い、消費電力も従来の 60% 程度に省電力化することに成功した。

## （２）電荷信号と誘起信号の識別フィルターの効果

1モジュール

GREI（4モジュール）

図 3.54. 新規フィルターの有無による有効イベントの数（入力レートと有効出力レートの相関）

誘起信号を電荷信号と誤認識して有効イベントが減るのを防ぐために、電荷信号と誘起信号を判別する新規のフィルターを、各チャンネルに実装した。新規フィルターの導入により、実測の結果、電荷信号と誘起信号をほぼ完全に弁別することに成功した。図3.54（左）に、1モジュールの場合（1つのチャンネルについてと同じ）、新規フィルターが有る場合と無い場合の有効イベントの割合を、信号入力レートと有効出力レートの相関として示した。入力レート5～20 kcpsの時、新規フィルターが無い場合約半分であった有効イベント数が、新規フィルターを導入することにより、ほぼ100%になっている事がわかった。全体の傾向として入力レートが増えると出力レートが減るのは、信号処理による不感時間が発生するためである。GREI検出器の前段・後段検出器それぞれの陽極側・陰極側分割電極の4セットすべてのデータが揃わないと、コンプトンカメラとして有効なイベントとならないため、画像化に有効なイベントの割合は単純計算で、1つの検出器片面の有効イベントの割合の4乗となる。実測においても、従来のシステムでは、画像化に有効なイベントの割合が10%
程度になっていたが（4乗の6%にならないのは、検出器両面のエネルギー相関等があるためと考えられる）。新規のシステムでは、これがほぼ100%の有効イベント率（図3.54（右））となり、大幅に改善した。

図 3.55. 新規システムによる GREI 前段検出器におけるマルチヒット数

## （３）マルチヒットイベントの取得

新規に開発したモジュールは、コンプトン散乱等により、一つの検出器内で複数の相互作用が起きた場合の出力信号も、すべて取得できる設計となっている。図3.55に、新規モジュールで $ ^{22} $ Na(511,1274 keVのガンマ線を放出)を用いて測定した、前段検出器のマルチヒット数を示した。これらの数は、モンテカルロシミュレーターGeant4を用いた数値シミュレーションによる多重相互作用数の計算結果と一致しており、新規に開発したモジュールで、正しくマルチヒットイベントが取得できていることが確かめられた。

## （4） エネルギー分解能と制御プログラム
図 3.56. 専用モジュール・コントロール・ソフトウェアとエネルギー分解能の測定例

新規に開発したモジュールの基本性能を確かめるために、エネルギー分解能の測定を行った。測定には、Princeton Gamma Tech 社製のゲルマニウム半導体検出器 IGC10200（P 型同軸、相対効率 10%）を使用した。 $ ^{60} $ Co を用いた測定の結果、1333 keV のガンマ線に対してのエネルギー分解能（半値幅）は、26 チャンネル（13 チャネルモジュール 2 台分）の平均値で、1.695 keV となり非常に高いエネルギー分解能を有していることがわかった。また、最も分解能の悪いチャネルで、半値幅 1.729 keV であり、いずれのチャンネルも、設計目標値 1.75 keV をクリアしていた。図 3.56 にエネルギー分解能の測定例を示す。

また、ナショナルインスツルメンツ社が提供するグラフィック型言語による LabVIEW [8] によるモジュール制御プログラムを新たに開発した。図3.56は、制御用プログラムの表示画面である。これにより、測定のスタート、ストップ、およびパラメータ設定、エネルギースペクトルの確認などが、GUI操作で行えるようになった。さらに、従来のモジュールでは、アナログ入力部の設定（アンプのゲイン、ポールゼロキャンセラレーション値）は、モジュールフロントパネルのポテンションメーターにより調整を行っていたが、新規モジュールでは、これらもすべてPC上から設定できる仕様となった。これにより、すべての測定パラメータをPC上から設定することが可能となり、調整のための設定値の変更が容易に行える様になった。
### 3.12 機械式冷凍機を装備した両面直交ストリップ電極式 Ge 半導体検出器の作製

図 3.57 に、本研究項目で作製した、パルス管冷凍機を装備した両面直交ストリップ電極式 Ge 半導体検出器を示す。本装置は、米国 PHDs 社が販売している GeGI という名称のガンマ線探知装置を基にしており、GREI の構成要素として利用可能にするための出力回路系を装備した。

この装置の性能を確認するため、 $ ^{152} $ Eu の較正用ガンマ線源を用いてガンマ線の計測を行い、エネルギー分解能を調べた。表 3.3 および表 3.4 に、 $ ^{152} $ Eu の主要なガンマ線ピークに対するエネルギー分解能を測定した結果を示した。Ge 半導体検出器としての優れたエネルギー分解能が得られており、このパルス管冷凍機を装備した両面直交ストリップ電極式 Ge 半導体検出器を構成要素として GREI を構築することが可能であると考えられる。

図 3.57. 機械冷凍式両面直交ストリップ Ge 半導体検出器
表 3.3. 作製した機械冷凍式両面直交ストリップ Ge 半導体検出器のすべての出力のエネルギー分解能を測定した結果（122keV および 344keV）。

ストリップ電極番号	エネルギー分解能(FWHM)@122keV [keV]	エネルギー分解(FWHM)@344keV [keV]
Xストリップ	1	1.77 (1.5%)	1.96 (0.57%)
2	1.64 (1.3%)	1.85 (0.54%)
3	1.68 (1.4%)	1.82 (0.53%)
4	1.77 (1.5%)	1.92 (0.56%)
5	1.85 (1.5%)	2.01 (0.58%)
6	1.95 (1.6%)	2.10 (0.61%)
7	1.97 (1.6%)	2.14 (0.62%)
8	2.10 (1.7%)	2.22 (0.65%)
9	2.24 (1.8%)	2.38 (0.69%)
10	2.07 (1.7%)	2.22 (0.65%)
11	2.17 (1.8%)	2.33 (0.68%)
12	2.08 (1.7%)	2.20 (0.64%)
13	2.07 (1.7%)	2.18 (0.63%)
14	1.86 (1.5%)	2.05 (0.60%)
15	1.65 (1.4%)	1.79 (0.52%)
16	1.54 (1.3%)	1.69 (0.49%)
Yストリップ	17	2.07 (1.7%)	2.70 (0.78%)
18	2.10 (1.7%)	2.60 (0.76%)
19	2.20 (1.8%)	2.66 (0.77%)
20	2.37 (1.9%)	2.79 (0.81%)
21	2.65 (2.2%)	3.03 (0.88%)
22	2.98 (2.4%)	3.27 (0.95%)
23	3.22 (2.6%)	3.50 (1.02%)
24	2.82 (2.3%)	3.10 (0.90%)
25	2.30 (1.9%)	2.60 (0.76%)
26	2.26 (1.9%)	2.59 (0.75%)
27	2.21 (1.8%)	2.58 (0.75%)
28	2.15 (1.8%)	2.56 (0.74%)
29	2.11 (1.7%)	2.51 (0.73%)
30	1.93 (1.6%)	2.33 (0.68%)
31	2.09 (1.7%)	2.57 (0.75%)
32	1.75 (1.4%)	2.29 (0.67%)
表 3.4. 作製した機械冷凍式両面直交ストリップ Ge 半導体検出器のすべての出力のエネルギー分解能を測定した結果（779keV および 1408keV）。

ストリップ	エネルギー分解能(FWHM) @779keV [keV]	エネルギー分解(FWHM) @1408keV [keV]
Xストリップ	1	1.94 (0.25%)	2.67 (0.19%)
2	2.30 (0.30%)	2.61 (0.19%)
3	2.13 (0.27%)	2.47 (0.18%)
4	2.05 (0.26%)	2.70 (0.19%)
5	2.26 (0.29%)	2.80 (0.20%)
6	2.31 (0.30%)	2.71 (0.19%)
7	2.26 (0.29%)	2.66 (0.19%)
8	2.30 (0.30%)	2.70 (0.19%)
9	2.44 (0.31%)	3.14 (0.22%)
10	2.45 (0.31%)	2.84 (0.20%)
11	2.53 (0.32%)	3.01 (0.21%)
12	2.49 (0.32%)	2.83 (0.20%)
13	2.46 (0.32%)	2.67 (0.19%)
14	2.30 (0.30%)	2.91 (0.21%)
15	2.05 (0.26%)	2.52 (0.18%)
16	1.79 (0.23%)	2.33 (0.17%)
Yストリップ	17	3.95 (0.51%)	6.83 (0.49%)
18	3.35 (0.43%)	5.81 (0.41%)
19	3.58 (0.46%)	4.98 (0.35%)
20	3.83 (0.49%)	5.57 (0.40%)
21	3.74 (0.48%)	5.34 (0.38%)
22	3.53 (0.45%)	4.96 (0.35%)
23	3.99 (0.51%)	5.33 (0.38%)
24	4.13 (0.53%)	5.12 (0.36%)
25	3.29 (0.42%)	4.82 (0.34%)
26	3.09 (0.40%)	4.82 (0.34%)
27	3.47 (0.45%)	5.20 (0.37%)
28	3.34 (0.43%)	4.90 (0.35%)
29	3.26 (0.42%)	4.78 (0.34%)
30	3.12 (0.40%)	4.58 (0.33%)
31	3.39 (0.44%)	5.29 (0.38%)
32	3.65 (0.47%)	5.10 (0.36%)
### 4. 結論

本研究により、医学・生物学用のガンマ線イメージング装置として本研究代表者らが開発してきた半導体コンプトンカメラ GREI の技術を応用し、放射性物質によって汚染された廃棄物の汚染部位と放射性核種を一度に検査することを可能にするイメージング分析を実現するための技術開発が行われた。

屋外での GREI 撮像実験を可能にするため、従来の GREI 処理システムを小型化して自動車に搭載可能な GREI 撮像システムを構築し、屋外でも遜色の無い撮像性能が得られることが確認された。この撮像システムを実際に自動車に搭載して福島県内に運搬し、指定廃棄物等のイメージング分析実験を行うことに成功した。この実験の結果、当初より課題となっていた GREI の遠方撮像性能の最適化の必要性が明確に示され、既有の GREI の撮像装置に搭載されている 2 台の Ge 検出器間の距離を変更することで、遠方撮像性能を当初の目標値まで向上させることが提案された。

計算機シミュレーションの手法を活用した装置の設計に基づいて遠方撮像に最適化したGREI撮像ヘッドを作製し、設計通りの撮像性能の向上が得られた。例えば、撮像ヘッドから1 m離れた位置に2つの2 MBqの $ ^{137}Cs $ のガンマ線源を置いて10分間撮像した結果、10°以下の角度分解能が得られることが示された。

さらに装置を小型化して可搬性を向上させるため、デジタル信号処理技術を用いて集積度が向上した処理システムの開発や、液体窒素が不要なパルス管冷凍機を装備した両面直交ストリップ電極式Ge半導体検出器の導入を検討中である。今後これらの小型化技術を継続することにより、手で持ち運びが可能なサイズの可搬型システムの実現に発展することを期待している。

### 5. 参考文献（章末に入れても可）

[1] S. Motomura, Y. Kanayama, H. Haba, Y. Watanabe, and S. Enomoto: "Multiple molecular simultaneous imaging in a live mouse using semiconductor Compton camera," Journal of Analytical Atomic Spectrometry, 23, pp. 1089-1092 (2008).

[2] S. Motomura, S. Enomoto, H. Haba, K. Igarashi, Y. Gono, and Y. Yano: "Gamma-ray Compton imaging of multitracer in biological samples using strip germanium telescope," IEEE Transactions on Nuclear Science, 54 pp.710-717(2007).

[3] Geant4: A toolkit for the simulation of the particles through matter, CERN, Geneva, Switzerland, Web site: http://geant4.web.cern.ch/geant4/

[4] S. Wilderman, N. H. Clinthorne, J. A. Fessler, and W. L. Rogers, “List-mode maximum likelihood reconstruction of Compton scatter camera images in nuclear medicine,” in Proc. IEEE Nucl. Sci. Symp., vol. 3, pp. 1716–1720 (1998).

[5] T. Fukuchi, Y. Arai, F. Watanabe, S. Motomura, S. Takeda, Y. Kanayama, H. Haba, Y. Watanabe and S. Enomoto, A digital signal processing module for Ge semiconductor detectors, IEEE Trans. Nucl. Sci., 58, 461-467(2011).

[6] M. A. Deleplanque, I. Y. Lee, K. Vetter et al., “GRETA: utilizing new concepts in $ \gamma $ -ray detection,” Nucl. Inst. Meth. A vol. 430, pp. 292-310 (1999)

[7] V. T. Jordanov, G. F. Knoll, A. C. Huber, J. A. Pantazis, “Digital techniques for real-time pulse shaping
in radiation measurements," Nucl. Inst. Meth. A vol. 353, pp. 261-264 (1994)

[8] LabVIEW (Laboratory Virtual Instrumentation Engineering Workbench), National Instruments, http://www.ni.com/labview/ja/

### 6. 研究発表

論文発表：

なし

## 学会発表：

[1] S. Motomura, T. Fukuchi, T. Ida, M. Hiromura, H. Haba, Y. Watanabe, and S. Enomoto, "Improvement of Low-Energy Gamma-Ray Imaging Performance of Semiconductor Compton Camera GREI," 2012 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference, Anaheim, CA, USA, Oct. 27-Nov. 3, 2012.

[2] T. Ida, S. Motomura, M. Hiromura, S. Enomoto, “Development of Iterative Image Reconstruction Method for Environmental Radioactive Distribution with Germanium Semiconductor Compton Camera,” 2013 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference, Seoul, Korea, Oct. 27-Nov. 2, 2013.

[3] T. Fukuchi, S. Motomura, T. Ida, H. Haba, Y. Watanabe, S. Enomoto, “On-Line Digital Pulse-Shape Analysis for Segmented Semiconductor Detectors,” 2013 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference, Seoul, Korea, Oct. 27-Nov. 2, 2013.

その他:

[1] 「CMIS ラボツアー（GREI）」，独立行政法人理化学研究所一般公開 2012，平成 24 年 10 月 20 日

[2] 「CLST ラボツアー (GREI)」，独立行政法人理化学研究所一般公開 2013，平成 25 年 10 月 19 日

### 7. 知的財産権の取得状況

[1] 「放射線検出器のための信号データ処理方法、信号データ処理装置、および放射線検出システム」，特願 2013-150809，平成 25 年 7 月 19 日
# 課題名: 半導体コンプトンカメラ技術を用いた放射性汚染物のイメージング分析技術の開発 ■ 東日本大震災により、災害廃棄物の放射性物質による汚染の可能性も考慮しなければならないことが喫緊の課題として浮上

廃棄物中の放射性汚染部位と核種を一度に回像化、適切な处置へ

放射性汚染廃棄物のイメージング分析技術への開

H25年度に遠方撮像に最適化したGREIの撮像性能を実証 撮像時間10分で、10°の角度分解能で $ ^{137} $ Csの分布画像の取得に成功

ダイズ中の複数核種の同時イメージング

[S. Motomura et al., IEEE Trans. Nucl. Sci., 54, 710-717, 2007.]

動植物を用いた世界初の成果

生きたマウス体内における複数核種の同時イメージング [S. Motomura et al., J. Anal. At. Spectrom., 23, 1089-1092, 2008.]

医学・生物学用に半導体コンプトンカメラ「GREI」を開発複数の放射性核種を識別した同時イメージングが可能

理研の半導体コンプトンカメラ技術
# 第一次年次推計における代替推計 $ ^{※} $

### 1. はじめに

我が国国民経済計算では、市場生産者により産出される財貨・サービスの供給と需要を推計する手法として、コモディティ・フロー法（以下、「コモ法」という。）が用いられている。コモ法とは、2000品目以上に及ぶ詳細な財貨・サービスの各商品について、当該年における出荷額、輸出入、在庫増減等を把握して国内総供給を推計し、さらにこれらの商品について、流通段階ごとに、消費や投資などの需要額を把握するものである。

コモ法に必要な出荷額や各種在庫変動率については、製造業の大部分の品目に関して、第一次年次推計 $ ^{1} $ においては『工業統計（速報）』（経済産業省）、第二次年次推計 $ ^{2} $ においては『工業統計（確報）』（経済産業省）を用いてきた。ここで、『工業統計』は、『経済センサス-活動調査』（総務省、経済産業省）の実施に伴い、同調査の一部として実施されることになっているが、平成27年分の調査（すなわち同年を対象とする『平成28年経済センサス-活動調査』のうち『工業統計』相当部分）において、調査実施時期がこれまでより遅くなったことから、平成27年の第一次推計段階では、従来のように『工業統計（速報）』の結果を用いることができなくなった。こうした状況に対応するため、内閣府経済社会総合研究所国民経済計算部では、従来、第一次年次推計の段階で『工業統計』をもとに推計していた製造業品目の出荷額、製品在庫変動率、半製品・仕掛品在庫変動率、原材料在庫変動率について、『経済産業省生産動態統計』（経済産業省）や『鉱工業指数』（経済産業省。以下、「IIP」という。）をはじめとした各種基礎統計をもとに推計する手法ーいわゆる「代替推計」－の開発に努めてきたところであり、平成27年第一次年次推計の推計に実装することになった。

本稿では、平成27年第一次年次推計値作成時に行っ内閣府経済社会総合研究所国民経済計算部国民生産課研究専門職 時子山真紀

た代替推計について、推計手法や推計結果についてみることとする。以下では、第2節では、代替推計における出荷額、産出額、各種形態別在庫変動率の推計方法について解説し、第3節では、平成27年値の推計結果について、過去の時系列との比較を踏まえつつ概観する。第4節はまとめとする。

### 2. 推計手法

## （1） 出荷額

従来のコモ法では、『工業統計』から直接出荷額を求めていた。これに対して、『経済産業省生産動態統計』をはじめとした基礎統計の多くは生産に関する統計であることから、代替推計では、基礎統計から求めた産出額、製品在庫変動率、半製品・仕掛品在庫変動率を用いて、以下の式により出荷額を導出した。

$$ \begin{aligned} 出荷额 &= 產出額 - 仕掛品 \cdot 半製品 在庫変動 - 製品 在庫変動 \\&= 產出額 -\left( 仕掛品 \cdot 半製品 在庫変動率 \times 產出額 \right)\\&\quad-\left( 製品 在庫変動率 \times 出荷額 \right)\\&= 產出額 \times\frac{\left(1- 半製品 \cdot 仕掛品 在庫変動率 \right)}{\left(1+ 製品 在庫変動率 \right)}\end{aligned} $$

## （2） 產出額

産出額については、品目別に、『経済産業省生産動態統計』をはじめとした基礎統計の前年から当年の伸びを、コモ法による前年の名目産出額に乗じて延長推計する形を基本とした（ここで、前年の名目産出額については、第二次年次推計として、『工業統計（確報）』等から推計された値となる）。ただし、品目によっては適当な基礎統計が存在しないものもあることから、基礎統計の利用可能性の状況に対応して、あらかじめ以下の8つに代表されるケースを想定し、それぞれのケースにおける推計
図表 1 パターン別産出額推計方法

ケース	推計方法	割合(注)
①『経済産業省生産動態統計』から生産額が得られる場合	『経済産業省生産動態統計』の生産額(ProdV)の変化率で、前年コモ産出額(Xt-1)を延長する。
$ X_{t}=\frac{ProdV_{t}}{ProdV_{t-1}}\times X_{t-1} $	25.9%
②『経済産業省生産動態統計』から生産数量、販売(出荷)金額、販売(出荷)数量が得られる場合	『経済産業省生産動態統計』の販売金額(ShipV)を販売数量(ShipQ)で除して販売単価(ShipP)を求める。つぎに、『経済産業省生産動態統計』の生産数量(ProdQ)に販売単価(ShipP)をかけて『経済産業省生産動態統計』生産金額相当を求め、この変化率で前年コモ値を延長する。
$ X_{t}=\frac{ProdQ_{t}\times ShipP_{t}}{ProdQ_{t-1}\times ShipP_{t-1}}\times X_{t-1} $
ただし、
Ship P = $ \frac{ShipV}{ShipQ} $	14.4%
③『経済産業省生産動態統計』から生産数量のみが得られる場合	『経済産業省生産動態統計』の生産数量に価格指数(Pc6)を乗じて生産金額相当を求め、この変化率で前年コモ値を延長する。
$ X_{t}=\frac{ProdQ_{t}\times Pc6}{ProdQ_{t-1}\times Pc6}\times X_{t-1} $	3.3%
④『経済産業省生産動態統計』以外の基礎統計(業界統計等)から生産金額や生産数量が得られる場合	生産金額が取得できる場合は、その変化率で前年コモ値を延長する。
$ X_{t}=\frac{ProdV_{t}}{ProdV_{t-1}}\times X_{t-1} $
生産数量が取得できる場合は、生産数量に価格指数を乗じて生産金額相当を求め、この変化率で前年コモ値を延長する。
$ X_{t}=\frac{ProdQ_{t}\times Pc6}{ProdQ_{t-1}\times Pc6}\times X_{t-1} $	11.1%
⑤適当な基礎統計が存在せず、当該品目の産出額が、他の特定品目の産出額の動きに比例することが想定される場合	生産額の変化率が近似すると予想される他のコモ8桁品目(参照品目)の変化率で、当該品目の前年コモ値を延長する。
$ X_{t}=\frac{X_{t}^{Sansyo}}{X_{t-1}^{Sansyo}}\times X_{t-1} $	0.6%
⑥適当な基礎統計が存在せず、当該品目の産出額が、関連する品目の動きに比例することが想定される場合	同じ上位コモ6桁品目(約400品目ベース)に含まれる他のコモ8桁品目の生産額(Xc6,8)の変化率を、前年生産額ウェイト(wC6,8)で加重平均したもので、前年コモ値を延長する。
$ X_{t}=\sum_{wC6,8}\frac{X_{t}^{C6,8}}{X_{t-1}^{C6,8}}\times X_{t-1} $
ただし、
$ w_{C6,8}^{c6,8}=\frac{X_{t-1}^{c6,8}}{\sum X_{t-1}^{c6,8}} $	16.4%
⑦以上全てのケースに当てはまらない場合	当該品目の産出額の過去2時点分の変化率の平均で、前年コモ値を延長する。
$ X_{t}=X_{t-1}\times\left\{\left(\frac{X_{t-2}}{X_{t-3}}+\frac{X_{t-1}}{X_{t-2}}\right)\times\frac{1}{2}\right\} $	3.3%
ケース	推計方法	割合(注)
⑧元々『工業統計』以外の統計から推計している場合	従来と同様の方法で『経済産業省生産動態統計』等により推計する(代替推計対象外)。	25.0%
平成27年製造業産出額合計	100.0%

（注）製造業全体に占める当該推計方法で推計した品目の産出額の割合

パターンを設定した（図表1）。

## （3） 製品在庫変動率

従来の第一次年次推計では、『工業統計（速報）』より取得した期首・期末の名目在庫残高の差分を在庫変動額として、これを同統計の出荷額で除し、製品在庫変動率を推計していた。平成27年第一次年次推計では、同年の『工業統計（速報）』の調査結果が調査実施時期の関係で利用できないことから、製品在庫変動率については、前年の『工業統計（確報）』（産業編）とIIPを利用して推計した。具体的には、前年の『工業統計（確報）』の期末残高を、対応するIIP在庫指数とコモ6桁ベース価格指数（内閣府推計値）の積で延長して当期の期末残高を推計し、そこから前年の『工業統計（確報）』の期末残高を控除することで、当期の在庫変動相当額を算出した。同様に、前年の『工業統計（確報）』の出荷額を、対応するIIP出荷指数とコモ6桁ベース価格指数（内閣府推計値）の積で延長して当期の出荷相当額を推計した。その後、当期の在庫変動相当額を当期の出荷相当額で除して、当期の製品在庫変動率を推計した。ただし、ここまでの作業で求まる製品在庫変動率は在庫品評価調整³を加味していないので、適当な方法でそれを行う必要がある。代替推計では、後述する3.（4）に記載した方法で在庫品評価調整を加味したものを使用した。なお、以上の作業はコモ8桁品目ベースで行った。

## （4） 半製品・仕掛品在庫変動率

従来の第一次年次推計における半製品・仕掛品在庫変動率については、製品在庫変動率と同様、『工業統計（速報）』から産業ごとの半製品・仕掛品在庫変動額を求め、それを同統計表の製造品出荷額等から求めた産出額相当額で除して推計していた。平成27年第一次年次推計における半製品・仕掛品在庫変動率については、『工業統計（速報）』の代わりに『法人企業統計』を利用することとした。具体的には、我が国国民経済計算の『四半期別GDP速報』（以下、QEという。）の供給側推計においても『法人企業統計』を用いて半製品・仕掛品在庫変動額を推計していることから、平成17年基準の平成27年1-3月期（2次速報）から10-12月期（2次速報）までのQE供給側推計の半製品・仕掛品在庫変動額の合計額を半製品・仕掛品在庫変動額として用いることとし、半製品・仕掛品在庫変動率は、QE供給側推計の半製品・仕掛品在庫変動額、同製品在庫変動額、同出荷額を用いて、以下の式で導出した。

半製品・仕掛品在庫変動率＝

$$ QE 半製品 \cdot 仕掛品 在庫 変動額 $$

QE 出荷額 + QE 半製品・仕掛品在庫変動額 + QE 製品在庫変動額

また、上式により求まる半製品・仕掛品在庫変動率はQE推計ベースであることから、コモ91品目別なので、同一コモ91品目に含まれるコモ8桁分類は、全て同じ半製品・仕掛品在庫変動率を持つと仮定して、コモ8桁分類に対応させることとした。

なお、QE 供給側推計では、基礎統計より推計した在庫変動額の各四半期値に、年次推計値が存在する期間においては、同暦年合計値と年次推計暦年値の差を四等分した額を、また年次推計が存在しない期間においては、直近の年次推計四半期値を推計した際に加算した額と同額を加算して推計している $ ^{4} $ 。同手順により、年次推計値が存在する期間についてはQE供給側推計の暦年合計値と年次推計値が一致し、また年次推計が存在しない期間についてはQE供給側推計から年次推計への改定が縮小することが期待される。しかしながら、代替推計では、この調整額を加算する前の、基礎統計より推計されたQE供給側推計の暦年合計値を用いた $ ^{5} $ 。これは、平成27年QE供給側推計値に加算される調整額は、平成17年基準の平成26年年次推計値に基づいているのに対し、
作成対象である平成27年第一次年次推計値は平成23年基準であることから、調整額加算による精度向上は期待できないと考えたためである。こうしたこともあり、平成27年第一次年次推計における半製品・仕掛品在庫変動額は、QE供給側推計の推計に基づいてはいるが、平成27年QE供給側推計の暦年合計額とは異なる金額となっている。

なお、製品在庫変動率と同様、半製品・仕掛品在庫変動率についても、在庫品評価調整を施した計数を推計した。

## （５）原材料在庫変動率（その他産業向け）

原材料在庫のうち建設業向けについては従来から『法人企業統計』を元に推計しており、代替推計では、建設業向けを除くその他産業向けの在庫変動率の推計が必要となる。従来の第一次年次推計におけるその他産業向け原材料在庫変動率については、製品在庫変動率と同様、『工業統計（速報）』の原材料在庫変動額と原材料使用額等を用いて推計していた。しかしながら、同統計調査は半製品・仕掛品在庫変動率と同様の理由で平成27年第一次年次推計には利用できないため、『法人企業統計』を利用することとした。また、半製品・仕掛品在庫変動率と同様、原材料在庫変動額についても、QE供給側推計で『法人企業統計』を用いて推計していることから、平成27年第一次年次推計においては、平成27年1－3月期（2次速報）から10－12月期（2次速報）までのQE供給側推計の原材料在庫変動額の合計額を原材料在庫変動率の分子となる在庫変動額として利用することとした。他方、その分母となる原材料使用額についてはQE供給側推計では推計されないことから、次のような方法で求めた。

① QE 供給側推計の原材料在庫変動額を QE 供給側推計の国内総供給で除して、コモ 91 部門別の国内総供給に占める原材料在庫変動額の比率を求める。なお、この比率は、同じコモ 91 部門に含まれる全ての 8 桁品目で共通とした。

② コモ8桁品目別国内総供給額に、①の比率を乗じて、コモ8桁品目別の原材料在庫変動額を求める。

③ 平行して、建設向け以外のその他産業向け原材料在庫変動率をゼロと仮置きして、コモ推計の仮計算を行い、その他産業向け中間需要額と建設業向け原材料在庫変動額を求める。

④ ②で求めたコモ8桁品目別の原材料在庫変動額から、③で求めた建設業向け原材料在庫変動額を控除して、その他産業向け原材料在庫変動額を求める。

⑤ ④で求めたその他産業向け原材料在庫変動額を、③で求めたその他産業向け中間需要額で除して、その他産業向け原材料在庫変動率を求める。

なお、半製品・仕掛品在庫変動率と同様の理由で、原材料在庫変動額についても、QE供給側推計で基礎統計から推計された数字を用いた。この結果、平成27年第一次年次推計における在庫変動率を求めるための原材料在庫変動額は、QE供給側推計の暦年合計額とは異なる数字となっている。製品在庫変動率と同様、原材料在庫変動率についても、在庫品評価調整を加味した数字を推計した。

### 3. 推計結果

代替推計の推計値の評価は、事後的に判明する第二次年次推計値との比較が有用であるが、同計数（すなわち、平成27年の第二次年次推計値）はまだ作成されていないことから、こうした比較検証は不可能である⁶。本稿では、これに代えて、代替推計対象品目の各種計数を時系列に並べ、代替推計対象年である平成27年の動態について簡単に解説する。なお、ここで過去の値として使用したのは、それぞれ現時点で公表されている最新の平成23年基準の計数で、平成25年以前の値についてはSUTバランス後の第三次年次推計値、平成26年の値については第二次年次推計値である。

## （1） 出荷額

出荷額については、平成27年は、平成26年の水準を若干下回った（3年ぶりの対前年比減少。図表2）。内訳を見ると、原油価格の下落に伴い「石油・石炭製品」や「化学」が減少、また輸送用機械についても減少した一方で、「電子部品・デバイス」や「食料品」等が増加