Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
### 2.5 低エネルギーガンマ線に対する撮像性能の向上

既有の Ge 半導体検出器のみを用いた GREI では、エネルギーが約 200 keV 以下のガンマ線に対するコンプトン散乱の生起確率が著しく低下するため、コンプトンカメラとしての感度も著しく低下する。本研究代表者らは、図 22 に示したシリコン(Si)検出器装着型 GREI で低いエネルギーのガンマ線に対する感度を向上させることを既に考案しており、日本および米国の特許を取得している。さらに、既有の GREI の前方に設置することが可能な両面直交ストリップ電極式の Si(Li) 検出器も保有している。そこで本研究では、Si(Li) 検出器を既有の GREI に装着した撮像システムを用いて撮像実験を行い、低エネルギーガンマ線に対する撮像性能が向上するかどうかを確かめた。

図 23 に示した通り、 $ ^{57} $ Co（122keV，200 kBq）、 $ ^{137} $ Cs（662keV，920kBq）、および $ ^{54} $ Mn（835keV，580 kBq）のガンマ線源を準備した。撮像へッドから6 cmの位置にガンマ線源を配置して撮像を行った。十分なデータ量の取得を勘案し、撮像時間は10時間とした。

### 2.6 GREI 信号処理システムの小型化

本研究の屋外撮像実験で使用した処理システムは、本研究代表者の所属機関で既に保有していた回路モジュールを組み合わせて構築した装置であり、回路モジュールの出力信号の規格等を整合させるため、信号変換回路モジュール等が追加され、それに必要な配線なども追加されていた。そこで本研究項目では、屋外撮像用 GREI システム用にカスタマイズした回路モジュールを準備し、回路モジュール数や配線数を減らしてさらに小型化した GREI 信号処理システムの構築を行った。屋外撮像用 GREI システム用に、回路モジュールで使用される入出力信号の規格をカスタマイズして統一した波形整形処理回路やアナログーデジタル変換回路モジュール等を準備し、これらを用いて GREI 信号処理システムを構築した。

### 2.7 GREI 撮像ヘッドを用いた放射性物質モニタリング技術の開発

既有の GREI は、半導体検出器としては大体積の Ge 検出器を 2 台搭載しており、そのままそれらの検出器を高感度ガンマ線スペクトロメトリー装置として用いることが可能である。またそれと同時に、ガンマ線が GREI の検出器のどこに当たったかを三次元的に検出することが出来る。これを利用して、ガンマ線が GREI の検出器に当たった位置の異方性から、ガンマ線源が存在する大まかな方向と核種を同定することが可能であると考えられる。そこで本研究では、この新規サーベイ手法の実現可能性を調べるための予備実験を行った。

### 2.8 遠方撮像に最適化した GREI 撮像ヘッドの作製

本研究項目では、平成24年度に行ったGREI撮像へッドの遠方撮像最適化設計の結果得られた知見をさらに検討し、まず実際に作製するGREI撮像へッドの仕様を決定した。その仕様に基づいて既有のGREI撮像へッドを改造し、遠方撮像に最適化したGREI撮像へッドを作製した。

平成24年度に行ったモンテカルロシミュレーションによる最適化設計の結果、2台のGe検出器の中心間距離を、改造前の6 cmから2.5 cmにまで近づければ、検出効率が5倍以上に向上することが判明していた。しかしながら、このときの2台の検出器の間の空間は1 cmであり、配線のための空間の不足や、検出器表面の電極同士が接近することによる検出信号の相互干涉が問題になる可能
性があるため、実際の装置として実現可能な検出器の配置を選択し、撮像へッドの仕様を決定した。作製した GREI 撮像へッドを用いてガンマ線の計測を行った時のエネルギー分解能を調べ、Ge 半導体検出器としての性能が保たれているかどうかを確認した。

### 2.9 遠方撮像に最適化した GREI 撮像システムの構築と実証実験

作製した GREI 撮像ヘッドを、平成 24 年度に小型化した GREI 信号処理システムに接続し、遠方撮像に最適化した GREI 撮像システムの構築を行った。GREI 撮像ヘッドの最適化は、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行っており、出力信号線の数および規格は従来と同一であるので、小型化した GREI 信号処理システムをそのまま利用することができた。

構築した GREI 撮像システムを用いて放射性核種の撮像実験を行い、遠方撮像性能向上の実証を行った。まず、平成 24 年度に行った既有の GREI によるガンマ線源の短時間撮像と同様に、GREI の撮像へッドの中心軸上で 12cm 離れた位置に、1.0 MBq の $ {}^{137} $ Cs 溶液を封入した試験管を配置し、10 秒間の撮像を行ってその撮像結果を調べた（図 2.7）。2 台の Ge 検出器間の距離を近づけたことによる検出効率の向上を調べるため、画像生成に有効な検出事象の計数を比較した。

図2.7. 本研究で屋外撮像用に最適化した GREI 撮像へッドを用いた、ガンマ線源の撮像の様子
次に、従来の GREI で遠方に存在するガンマ線源を撮像した時に生じていた円弧状のアーチファクトの問題が、最適化した撮像システムで解決されたかどうかを、撮像実験を行って調べた。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、合計で 5.0MBq の $ {}^{137} $ Cs 溶液を封入した試験管（1.5mL 容量マイクロチューブ）を配置した（図 2.8、図 2.9）。この時の GREI 撮像ヘッドの位置での空間線量率は、0.28 μSv/h であった。この空間線量率は、福島県で指定廃棄物のイメージング実験を行った際の 10 分の 1 以下であり、十分な計数を取得するため 90 分間の撮像を行った。

なお、GREI の撮像実験における記録データは、タイムスタンプ情報を含んだリストモードデータとして保存しており、長時間の撮像データからでもより短時間の撮像のデータを抽出して評価することが可能である。そこで、最初の10分間のデータのみを用いた画像も作成した。

図 2.8. 本研究項目の撮像実験で用いた $ {}^{137}Cs $ のガンマ線源。放射能濃度が 24.7 kBq/ $ \mu $ L の $ {}^{137}Cs $ 溶液を 1.5 mL 容量の 5 本のマイクロチューブ先端に 1.0 MBq ずつ注入した。
図 2.9. GREI の前段の検出器の中心から距離 1.7 m、角度 $ 28^{\circ} $ の位置に置いた、合計で 5.0MBq の $ {}^{137}Cs $ 溶液を封入した線源位置を示す魚眼カメラ画像。90 分間の撮像を行い、全データを用いた画像と 10 分間のみのデータを用いた画像を作成した。

放射性物質の空間分布画像を正しく取得できることを示すための最も単純な試験として、 $ ^{137} $ Cs 溶液を封入した複数の試験管を同時に異なる位置に配置して撮像実験を行い、得られた画像を評価した。行った撮像実験の条件は次のとおりである：①2.0 MBq の $ ^{137} $ Cs 溶液を封入した2本の試験管を距離1m、視野中心から0°および30°の位置に配置（図2.10）、撮像時間：10分、②2.0 MBq の $ ^{137} $ Cs 溶液を封入した試験管を距離1m、視野中心から0°および15°の位置に配置（2.11）、撮像時間：10分、③2.0 MBq の $ ^{137} $ Cs 溶液を封入した試験管を距離1m、視野中心から0°および10°の位置に配置（図2.12）、撮像時間：10分、④1.0 MBq の $ ^{137} $ Cs 溶液を封入した試験管を距離1m、視野中心から0°、30°および60°の位置に配置（図2.13）、撮像時間：90分。それぞれの撮像条件における GREI 撮像へッド位置の空間線量率は、①～③のとき0.57μSv/h、④のとき0.43μSv/hであった。
図 2.10. 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位置を示す魚眼カメラ画像。10 分間の撮像を行い、画像を作成した。
図 2.11. 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位置を示す魚眼カメラ画像。10 分間の撮像を行い、画像を作成した。
図 2.12. 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位置を示す魚眼カメラ画像。10 分間の撮像を行い、画像を作成した。
図 2.13. 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位置を示す魚眼カメラ画像。90 分間の撮像を行い、全データを用いた画像と 10 分間のみのデータを用いた画像を作成した。

また、異なる放射性核種の分布画像を同時に取得できることを示すために、次の条件で撮像実験を行った：⑤1.0 MBq の $ {}^{137}Cs $ 溶液を封入した3本の試験管を距離1m、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(図2.14)、撮像時間：60分、⑥2.0 MBq の $ {}^{137}Cs $ 溶液を封入した2本の試験管を距離1m、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（図2.15）、撮像時間：150分。
図 2.14. 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位置と、距離 1.0 m 角度 30° の位置に配置した 2.8MBq の $ {}^{131}I $ 溶液を封入した線源位置を示す魚眼カメラ画像。60 分間の撮像を行い、それぞれの核種毎の画像を作成した。
図2.15. 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位置と、距離1.0 m角度30°の位置に配置した2.8MBqの $ ^{131} $ I溶液を封入した線源位置、さらに、距離1.0 m角度0°および30°の位置に配置した、それぞれ2.2MBqおよび1.0MBqの $ ^{85} $ Sr溶液を注入した線源の位置示す魚眼カメラ画像。150分間の撮像を行い、全データを用いた画像と10分間のみのデータを用いた画像をそれぞれの核種毎に作成した。

### 2.10 遠方撮像用画像再構成法の高度化開発

平成 24 年度に福島県で行った屋外 GREI 撮像実験の結果、撮像システムが遠方に存在する放射性物質の撮像用に最適化されていないことに起因する問題点が如実に示された。すなわち、撮像視野中央部の感度の損失と周辺部の円弧状のアーチファクトが顕著に現れた。平成 24 年度の研究では、画像化に利用する撮像データに制限を設け、視野中央部の画像を重点化することで画質を改善することに成功した。それに加え、さらに検討を重ねた結果、画像化に利用する撮像データに制限を設けなくても、GREI による放射線検出に関わる物理現象を詳細に検討することで当該問題を改善できる可能性が浮上した。そこで本研究項目では、検出した一つ一つのガンマ線に対する物理現象を効果的に反映させることが可能な、List-Mode Maximum-Likelihood Expectation

Maximization（LM-ML-EM）法 $ ^{[4]} $ に基づいて高度化した画像再構成法を開発し、実際の撮像データに適用してその効果を調査した。

LM-ML-EM 法は、コンプトンカメラの画像再構成法として広く用いられている画像再構成法であり、次の数式で表される：
$$ \lambda_{j}^{(l+1)}=\frac{\lambda_{j}^{(l)}}{s_{j}}\sum_{i}\frac{t_{ij}}{\sum_{k}t_{ik}\lambda_{k}^{(l)}} $$

この数式は、 $ (l+1) $ 番目の推定画像 $ \lambda_{j}^{(l+1)} $ が、 $ (l) $ 番目の推定画像 $ \lambda_{j}^{(l)} $ に、その画像を基にして算出した補正項 $ \frac{1}{s_{j}}\sum_{i}\frac{t_{ij}}{\sum_{k}t_{ik}\lambda_{j}^{(l)}} $ を画素毎に乗算することによって生成されることを表しており、 $ \lambda_{j}^{(l)} $ は画像を生成する球面上の画素 j の画像強度、 $ t_{ij} $ はシステム応答関数、 $ s_{j} $ は画素 j におけるガンマ線の検出感度である。システム応答関数 $ t_{ij} $ は、画素 j から放出されたガンマ線が i 番目のデータとして検出される過程の確率的なモデルに基づいており、本研究では次の式のように定義した：

$$ \begin{aligned}t_{ij}=&\exp\left\{-\sigma_{t}(E_{\gamma})d_{j1,i}\right\}\frac{\mathrm{d}\sigma_{c,ij}}{\mathrm{d}\Omega}p_{ij}\\&\times\exp\left\{-\sigma_{t}(E_{\gamma}^{\prime})d_{12,i}\right\}\sigma_{p}(E_{\gamma}^{\prime})\end{aligned} $$

ここで、 $ \exp\left\{-\sigma_{t}\left(E_{\gamma}\right)d_{j1,i}\right\} $ は画素jから放出されたエネルギー $ E_{\gamma} $ のガンマ線が、コンプトン散乱するまでに起こる検出器内での減弱、 $ \exp\left\{-\sigma_{t}\left(E_{\gamma}^{\prime}\right)d_{12,i}\right\} $ はコンプトン散乱位置から光電吸収位置までに起こるガンマ線の検出器内での減弱、 $ \frac{d\sigma_{c,ij}}{d\Omega} $ はガンマ線画素jから放出されたと仮定した場合のコンプトン散乱微分断面積、 $ \sigma_{p}\left(E_{\gamma}^{\prime}\right) $ はコンプトン散乱されたガンマ線の光電吸収断面積、 $ p_{ij} $ はコンプトン散乱角の推定誤差に起因する広がりを表す成分である。また、本開発手法では、画像を生成する球面上の位置を極座標で表現するため、画素毎にその面積 $ A_{j} $ が異なり、検出感度 $ s_{j} $ は画素の面積の逆数 $ 1/A_{j} $ を考慮した。

本開発手法でポイントとなるのは、コンプトン散乱角度の推定精度、すなわち $ P_{ij} $ がコンプトン散乱角度によって変化することを詳細に画像再構成に反映することである。コンプトン散乱角度の推定に誤差をもたらす要因として、①検出器のエネルギー分解能と②検出器材料物質中の電子がもつ運動量分布による散乱角度の広がり（ドップラーブロードニング）の2つを考慮した。エネルギー分解能に起因する散乱角度推定値の分布関数 $ f_{\mathrm{E}}(\theta) $ と、ドップラーブロードニングよる散乱角推定値の分布関数 $ f_{\mathrm{D}}(\theta) $ は、それぞれ次の式の式で表されると仮定した：

$$ \begin{align*}f_{E}(\theta)&=\frac{1}{\sigma_{E}\sqrt{2\pi}}\exp\left\{-\frac{(\theta-\theta_{c})^{2}}{2\sigma_{E}^{2}}\right\},\\f_{D}(\theta)&=\frac{1}{Z\sqrt{2\pi}}\sum_{l}\frac{n_{l}}{\sigma_{D,l}}\exp\left\{-\frac{(\theta-\theta_{c})^{2}}{2\sigma_{D,l}{}^{2}}\right\}.\end{align*} $$

ここで、$\sigma_{E}$ はエネルギー分解能に起因する散乱角度推定値分布の標準偏差、$\sigma_{E}$ はドップラーブロードニングに起因する散乱角度推定値分布の標準偏差、$\theta_{c}$ は真のコンプトン散乱角、Zは検出器材料物質の原子番号、$n_{l}$ は電子軌道$l$ に属する電子の数である。これらを総合した散乱角推定値の分布関数$f_{\mathrm{o}}(\theta)$ は、$f_{\mathrm{E}}(\theta)$ と$f_{\mathrm{D}}(\theta)$ の畳み込みとなり、
$$ f_{o}(\theta)=\frac{1}{Z\sqrt{2\pi}}\sum_{l}\frac{n_{l}}{\sqrt{\sigma_{D,l}{}^{2}+\sigma_{E}{}^{2}}}\exp\left\{-\frac{(\theta-\theta_{c})^{2}}{2\left(\sigma_{D,l}{}^{2}+\sigma_{E}{}^{2}\right)}\right\} $$

である。

ある1つの検出されたガンマ線のコンプトン散乱に対するシステム応答関数 $ t_{ij} $ は、 $ f_{0}(\theta) $ で表される厚みを持った円錐が画像を生成する球面と交差した円状の領域の分布となる。LM-ML-EM法においては、(l) 番目の計算を行う毎に、検出した全てのコンプトン散乱に対するシステム応答関数が計算されるため、多数の演算を要する。この計算負荷を軽減するため、 $ f_{0}(\theta) $ は図2.16のように離散化して用い、また、GPGPUを用いて実装することにより高速化を図っている。

図 2.16. 本研究項目で開発した画像再構成で考慮した、コンプトン散乱角度の推定誤差を表す分布関数。離散化して計算の高速化を図っている。

本研究項目で開発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、詳細な物理現象を考慮することの画質への影響を調べた。モンテカルロシミュレーションでは、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°の位置に配置した。GREIを用いた撮像実験で取得したデータとしては、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、 $ ^{137} $ Csの662keVのガンマ線のデータのみを選別して用いた。
図 2.17. 本研究項目で開発した詳細な物理現象を考慮した画像再構成法を適用するデータを生成するための、モンテカルロシミュレーションで用いた $ {}^{137} $ Cs 線源配置の条件。

### 2.11 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

本研究代表者らは、従前からの研究でコンプトンカメラ GREI 用のデジタル信号処理装置の開発に成功していた $ ^{[6]} $ 。デジタル信号処理装置が、従来のアナログベースの信号処理装置と異なるのは、検出器からの信号を、早い段階（前置増幅器からの出力等）でデジタル数値に変換し、エネルギー値や検出時刻等を導出する処理をすべてデジタル演算により行う点である（図2.18）。デジタル演算は、FPGA（Field Programmable Gate Array）やASIC（Application Specific Integrated Circuit）など集積回路で行わるのが一般的である。この様なデジタル信号処理装置は、高周波数帯域である放射線計測信号に対応できる高速なサンプリングADCが普及し始めた1990年代から用いられる様になってきた $ ^{[5]} $ 。特徴としては、信号処理の大部分に集積回路を用いているため、汎用的なモジュールを組み合わせたアナログベースの信号処理装置と比較してコンパクトかつ省電力である。また、デジタル数値に変換したデータはノイズの影響を受けにくいため、複雑な演算を実行してもデータの劣化が無い。加えて、デジタルデータは温度変化の影響を受けないため、アナログ増幅器等に見られる温度変化による増幅率の変化が起こらないため、長時間の使用でも安定して高い精度を保つことが可能である。さらには、検出器からの出力信号の形状（信号波形）をデジタルデータとして記録しているために、このデータを用いて、粒子識別や検出位置の導出等の複雑な波形解析が可能である。
図 2.18. 開発済のデジタル信号処理装置の構成 ([5] より)。

既に開発済の GREI 用デジタル信号処理システムは、ゲルマニウム半導体検出器のエネルギーと時間情報を導出する汎用的なデジタルモジュールと GREI 用の信号波形解析に特化したデジタル演算モジュールを組み合わせたシステムとなっている。8 チャンネル仕様の汎用モジュール 2 台と、専用のデジタル演算モジュール 1 台を組み合わせて 1 セットとし、これを 4 セット用いて、GREI の前段・後段検出器それぞれの陽極側・陰極側分割電極 (各 13 チャンネル) の信号を処理している。これに、すべてのモジュールの同期を取るためのクロックを分配するモジュール 1 台と、4 つのセットの同時計測を行うモジュール 1 台を加えて、合計 14 台のモジュールでシステムが構成されている。すべてのモジュールは VME 規格 6U サイズ（縦横 23×16 cm、厚さ 2 cm）のカードであり、これを合計 14 台用いており、電源クレートに収めると、縦×横×奥行が、おおよそ 31×30×40 cm の大きさとなる。

図 2.19. 従来の GREI 用デジタル信号処理装置
## <従来装置の問題点>

前述の通り、既に GREI 用デジタル信号処理システムを構築し、コンプトンカメラ・イメージングに成功している。しかしながら、さらに GREI の実用性能を向上させ、小型化したシステムを構築するには、いくつかの改善すべき課題が残されている。これらの課題を以下に述べる：

## （1） サイズと消費電力

集積度の高い回路を用いたデジタル信号処理装置の開発により、従来の汎用アナログモジュールによる信号処理装置と比較して、装置のサイズと消費電力は非常に小さくなった。しかしながら、演算回路等の集積度は年々高くなって来ており、最新の演算回路を用いることにより、さらにコンパクトかつ省電力なシステムの構築が可能であると考えられる。コンパクトで消費電力の少ないシステムを構築することは、装置の可搬性を考えると非常に重要である。

## （２）誘起信号の誤認識

電極分割型の半導体検出器では、放射線が入射した電極から電荷収集による信号（電荷信号）が出力されるのに加えて、その周辺の電極にも電荷の移動により誘起された信号（誘起信号）が現れる（図3）。GREI用デジタル信号処理システムでは、この誘起信号を解析することにより、電極の分割サイズよりさらに細かいガンマ線相互作用位置の導出を実現している。しかしながら、この誘起信号をシステムが電荷信号と誤認識し、有効イベントが減少してしまう問題が発生していた。これは、誘起信号を電荷信号と誤認識した場合には、エネルギーおよび時間情報を導出できないために無効なイベントとなってしまうためであり、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の有効イベントにならず、その影響は非常に大きい。

図 2.20 電荷信号と誘起信号の例

## （3） マルチヒットイベントの取得

一般的に、検出器内でガンマ線は、1回の相互作用のみでエネルギーが吸収される場合もあれば、コンプトン散乱により複数回の相互作用を行う場合もある。単一電極の半導体検出器では、相互作用回数を特定するのは困難であるが、電極分割型の半導体検出器では、複数回の相互作用が異なる電極内で起きた場合には、相互作用回数を特定することが可能である。しかしながら、半導体検出器の時間分解能では、相互作用の起きた順番を時間情報により推定することはできない。そこで、GREIでは、この様なマルチヒットイベントをガンマ線トラッキング技術（相互作用の起きた順番を
運動学的に推定する）により有効にし、感度の向上を目指す開発も行っている[5]。したがって、マルチヒットイベントが取得できる方が望ましい。

＜本研究での解決策と改良点＞

これらの課題を解決するために、今回新規のデジタル信号処理装置を開発した。新規のデジタル信号処理装置の開発は株式会社テクノエーピー社との協力により行った。前述の3つの課題について、以下に順番に改良点と解決策を示す。

## （１）「サイズと消費電力」に対する改良点

従来は複数の FPGA に分担しないと GREI 検出器片面 13 チャンネルのための演算が実行できなかったが、ここ数年の FPGA の高集積化により、最新のものを使用すると単一の FPGA で 13 チャンネル分の演算を、波形解析も含めて実行できるようになってきた。そこで、本研究では、最新の FPGA 演算チップを使用した GREI での使用に特化したデジタル信号処理モジュールを新たに設計した。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設計となっており、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、大幅なシステムのコンパクト化とモジュール数が減ったことに伴う省電力化を実現する。

## （２）「誘起信号の誤認識」に対する解決策

図 2.21. 新規フィルターの仕組みの概念図

誘起信号の誤認識を無くすために、電荷信号と誘起信号を識別する、新規の信号フィルターを発案し作成した。このフィルターは、時間情報を導出するために、デジタル信号処理装置に元から導入されているファースト・トラペゾイダル信号[7]を利用している。従来は、ファースト・トラペゾイダル信号もしくは、それにコンスタント・フラクション処理をした信号に閾値を設けることにより、信号発生のトリガーとしていた。この方法だと、エネルギー値が大きく誘起信号が大きい場合に、偽のトリガーを発生させてしまう。特に、誘起信号は電荷信号よりも信号立ち上がりが早い場合が多く、誤認識の発生確率が高い。トリガーの閾値を高く設定すると誤認識を減らすことができるが、低いエネルギーのガンマ線を測定することができなくなってしまう。従って、コンプトンカメラの様に、二つの検出器でのエネルギー吸収比を元にしてイメージングを行う装置では、様々なエネル
ギーを取得する必要があり、従来の方法では、有効イベントを選別するのには限界があった。そここ、電荷信号と誘起信号を弁別する方法として、ファースト・トラペゾイダル信号を用い、この信号の遅延した位置に二つめの閾値を設けた、新規のフィルターを考案した。誘起信号はその特徴として、電荷信号と比較して信号立ち上がり後すぐに減衰する。そのため、遅れた位置での閾値により明確に、電荷信号と分離することが可能となる仕組みである。また、この新規フィルターは、既存のファースト・トラペゾイダル信号を用いているために、フィルターの追加により演算量が大きくは増えない特徴も持っている。新規に開発したデジタル信号処理モジュールには、この新規のフィルターを実装した。

## （３）「マルチヒットイベントの取得」のための解決策

従来の装置は、開発のベースに汎用的なデジタル信号処理装置を使用したこともあり、マルチヒットイベントを取り込むことができない仕様になっていた。この仕様では、検出器内でマルチヒットが起きた場合には、最初に閾値を超えたチャンネルが採用され、それ以後のチャンネルはブロックされる。前述の誘起信号の誤認識問題も、マルチヒットイベントが取得できないことが、解決が困難である理由の1つとなっている。すなわち、閾値を超えたチャンネルのデータをすべて取得可能であれば、データ取得後にオフラインで、電荷信号と誘起信号を選別することができる。マルチヒットイベントが取得できない仕様になっていた主な理由は、ヒットしたチャンネルの数によりデータ長が変化するため、その後の波形解析等のアルゴリズムがこれに対応したものでなくてはならず、複雑なものになるためである。今回、前述の電荷信号と誘起信号をオンラインで弁別するフィルターを新規に導入したことにより、ガンマ線がヒットしたチャンネルを早い段階で同定することが可能となったこと、および、ここ数年のFPGA回路の高集積化により、より複雑なアルゴリズムを実装できる様になったことにより、マルチヒットイベントが取得可能な設計ができた。

### 2.12 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

現有の GREI に搭載されている放射線検出器は Ge 半導体検出器であり、動作させるためには約 80K まで冷却する必要があるため、液体窒素による冷却方式を採用している。この方式では、液体窒素を補給するだけで必要な低温が安定して得られるため、Ge 検出器の冷却方式として大変優れた実績のある有効な方式である。しかしながら、液体窒素が常に蒸発していくため、使用中に液体窒素が枯渇しないように補給を続けなければならないという欠点がある。長時間にわたって液体窒素を補給せずに使用できるようにするには、液体窒素を充填する容器の容量を大きくすれば良いが、寸法・重量共に大きくなり、可搬性が損なわれる。逆に、可搬性を確保するために液体窒素の充填容器の容量を小さくすると、今度は頻繁に液体窒素を補給しなければならず、利便性・保守性に問題が生じる。そもそも、屋外で撮像を行う際には、液体窒素の供給が困難な条件で使用しなければならないことも考えられる。

そこで本研究項目では、液体窒素による冷却方式を廃し、電源を供給するだけで使用可能な機械式冷凍機を装備した Ge 半導体検出器で GREI を構築することを検討する。近年、低振動・長寿命のパルス管冷凍機が入手可能になり、Ge 半導体検出器の冷凍機として採用した製品も登場しているため、GREI 用の両面直交ストリップ電極式 Ge 半導体検出器にも適用可能であることが期待される。
こで、GREI の構成要素として利用することが可能で、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 半導体検出器を作製し、その性能を調べた。
### 3. 結果と考察

### 3.1 屋外撮像用 GREI システムの構築と撮像実験

## 県中浄化センターでの撮像実験の結果

前述の通り（2.1節）、本研究項目で構築した撮像装置は、医学・生物学用に作製されたGREI撮像ヘッドをそのまま採用しており、環境中などの比較的遠方に存在する放射性物質に対して効率的なイメージング分析を行うことは期待していない。しかしながら、県中浄化センターでの撮像実験においては、高濃度の放射性物質が存在する領域が既知で限られており、今回の屋外実験では最も良い条件で撮像が出来たため、まずこの実験の結果を示し、画像処理の効果などを考察した。

図 3.1 は、本研究で開発した遠方撮像用の画像再構成アルゴリズムをそのまま撮像データに適用して、魚眼カメラの画像に重ね合わせた結果である。この画像には、現在の GREI による遠方撮像の課題が如実に表れている。すなわち、視野の中心付近の感度が低く画像が抜けており、また、周辺から入射したガンマ線の応答に起因する円弧状のアーチファクトが生じている。

図3.1. 遠方撮像用の画像再構成アルゴリズムをそのまま撮像データに適用した結果

そこで、画像再構成に用いるデータを、散乱角が37°以下のコンプトン散乱事象に限定し、視野の周辺部から大きな散乱角で入射するガンマ線を棄却し、中央部の感度を重点化した処理を行った。その結果、図3.2に示す通り、魚眼カメラの画像のドラム缶の位置とGREI画像が一致し、既有のGREI撮像へッドで遠方撮像における画質の改善に成功した。ただし、中央の白いドラム缶の位置には依然として画像が抜けているように見える部分がある。この原因としては、左隣りのドラム缶に比べて6割程度しか内容物が充填されていないことが確認されており、その影響も含まれていると考えられる。
図 3.2. 遠方撮像用の画像再構成アルゴリズムに中央部の感度の重点化を適用した結果

図 3.3 は、この撮像実験で得られたガンマ線のエネルギースペクトルである。同図を見て分かる通り、GREI は極めてエネルギー分解能が優れていることが大きな特徴であり、 $ ^{137}Cs $ および $ ^{134}Cs $ に固有のガンマ線が非常にシャープなピークとして得られている。このそれぞれの核種に固有のガンマ線のエネルギーの違いを利用して撮像データを選別することで、それぞれの核種毎の画像化を行うことは容易である。図 3.4 及び図 3.5 はそれぞれ $ ^{134}Cs $ および $ ^{137}Cs $ の分布を画像化した結果である。両核種はほぼ同等の分布をしており、それぞれの分布画像を足し合わせることで図 3.2 のように画質を向上させることが可能であることが示された。
図3.3. 県中浄化センターでの撮像実験で測定したガンマ線のエネルギースペクトル

図 3.4. $ ^{134} $ Cs の GREI 画像

図 3.5. $ ^{137}Cs $ の GREI 画像

## 飯舘村での撮像実験の結果

図 3.6 及び図 3.7 は、飯舘村で撮像したデータに本研究の画像再構成アルゴリズムを適用し、魚眼カメラの画像に重ね合わせた結果である。これらの画像は、県中浄化センターでの撮像結果で示した中央部重点化の処理を適用済みの画像である。そのため、GREI の撮像視野は、魚眼カメラの画像の中央部に限られている。図 3.6 を見ると、斜面のラインと道路の縁に沿って GREI の画像が分布していることが分かる。また図 3.7 では、道路の縁に沿った分布が見られた。
図3.6. 飯舘村での撮像結果1

図3.7. 飯舘村での撮像結果2

## 福島大学構内での撮像結果

図 3.8 及び図 3.9 は、福島大学構内で撮像したデータに本研究で開発した画像再構成アルゴリズムを適用し、魚眼カメラの画像に重ね合わせた結果である。これらの画像も、県中浄化センターでの撮像結果で示した中央部重点化の処理を適用済みの画像である。図 3.8 を見ると、汚染した土を置いた位置と GREI の画像の強度が高い位置が一致していることが分かる。また、土を取り除いた画像では、GREI の画像でも強度が消失していることが分かる。背景の表面における空間線量率が $ 1 \mu Sv/h $ であるとき、 $ 1.7 \mu Sv/h $ の空間線量率の領域が存在すれば、その違いを GREI で画像として表示できることが分かった。

図 3.8. 福島大学での撮像結果（汚染土あり）

図 3.9. 福島大学での撮像結果（汚染土なし）

本研究項目では、これまで医学・生物学研究用のガンマ線撮像装置として屋内で使用していた GREI を、屋外に持ち出して撮像実験を行うという初めての試みであったが、撮像システムとしては商用電源を用いた場合と遜色の無い性能が得られ、今後の屋外撮像用 GREI の実用化の可能性に対して大きな自信となった。ただし、雨天の中で撮像実験を行った際に装置が濡れてしまい、それが原因と考えられる不具合が後々まで続いたため、今後は雨天時の対策をより万全に行うこととした。
屋外での撮像実験に関しては、やはり当初より現在のGREIの撮像へッドの課題として想定していたことが如実に撮像結果に表れた。ただし、本研究で開発した中央部重点化の処理を施すことで現在のGREIによる遠方撮像での画質を改善することに成功し、遠方に存在するガンマ線源も正しく画像化できることが示された。

### 3.2 遠方撮像用画像再構成法の開発

この研究項目で開発した画像再構成法を撮像データに適用した結果は、屋外撮像実験の結果で示した通りである。魚眼カメラ画像への重ね合わせについては、レーザーマーカーの十字点を魚眼カメラの視野中心から10°ずつ回転させながら撮影した結果、一定の角度の回転に対してほぼ一定の距離だけ変位していることが分かり、使用した魚眼カメラは等距離射影で近似できることが判明した。そこで、魚眼カメラ画像へ等距離射影で重ね合わせを行うソフトウェアを実装した。

### 3.3 GREI 撮像ヘッドの遠方撮像最適化設計

放射線検出器のモンテカルロシミュレーションを行うことが可能なツールキットであるGeant4を用い、検出器中心間の距離を6 cm、4 cm、および2.5 cmに設定したGREI撮像ヘッドの、 $ ^{137} $ Csに対する検出感度を求めた結果を図3.10に示す。このモンテカルロシミュレーションの結果、検出器間の距離を6 cmから4 cmに近づけると感度が2倍向上し、2.5 cmまで近づけると感度が5倍向上することが示された。また、それぞれの検出器間の距離のとき、ガンマ線源の距離を、5 cm、30 cm、1 m、および5 mと変化させ、さらに、検出器の中心から見たガンマ線源の存在する方向を0°、15°、30°、45°、及び60°と変化させたとき、 $ ^{137} $ Csの点線源を撮像した結果の画像を図3.11から図3.13に示す。検出器間の距離を近づけるほど、視野周辺の画像がつくるリング状のアーチファクトが軽減し、より広い視野角のイメージングが可能になることが示された。つまり、検出器間の距離を2.5 cmまで近づけることにより、当初の目標として設定していた5倍程度の感度の向上が実現できるだけでなく、遠方撮像における画質も向上し、遠方の放射性物質に対する撮像感度をさらに向上させることが可能であることが判明した。
図 3.10. 放射線検出器のモンテカルロシミュレーション用ツールキット Geant4 を用いて求めた、検出器中心間の距離を 6 cm、4 cm、および 2.5 cm に設定した GREI 撮像へッドの、 $ ^{137} $ Cs に対する検出感度の相対値。2.5 cm まで近づけると、感度が 5 倍向上することが示された。
検出器中心から見た線源位置の角度

図3.11. 放射線検出器のモンテカルロシミュレーション用ツールキット Geant4 を用いて求めた、検出器中心間の距離を 6 cm に設定した GREI 撮像へッドで、ガンマ線源の距離を、5 cm、30 cm、1 m、および 5 m と変化させ、さらに、検出器の中心から見たガンマ線源の存在する方向を 0°、15°、30°、45°、及び 60° と変化させたときの、 $ ^{137} $ Cs の点線源を撮像したデータから作成した単純逆投影画像（画像再構成適用前の中間画像）。
検出器中心から見た線源位置の角度

図3.12. 放射線検出器のモンテカルロシミュレーション用ツールキット Geant4 を用いて求めた、検出器中心間の距離を 4 cm に設定した GREI 撮像へッドで、ガンマ線源の距離を、5 cm、30 cm、1 m、および 5 m と変化させ、さらに、検出器の中心から見たガンマ線源の存在する方向を 0°、15°、30°、45°、及び 60° と変化させたときの、 $ ^{137} $ Cs の点線源を撮像したデータから作成した単純逆投影画像（画像再構成適用前の中間画像）。
検出器中心から見た線源位置の角度

図 3.13. 放射線検出器のモンテカルロシミュレーション用ツールキット Geant4 を用いて求めた、検出器中心間の距離を 4 cm に設定した GREI 撮像へッドで、ガンマ線源の距離を、5 cm、30 cm、1 m、および 5 m と変化させ、さらに、検出器の中心から見たガンマ線源の存在する方向を 0°、15°、30°、45°、及び 60° と変化させたときの、 $ ^{137} $ Cs の点線源を撮像したデータから作成した単純逆投影画像（画像再構成適用前の中間画像）。

### 3.4 既有の GREI によるガンマ線源の短時間撮像

図3.14に、この実験で得られた撮像データを用いて画像再構成を行った結果を示す。同図に見られる通り、 $ 5\mu Sv/h $ の空間線量率を与える $ ^{137}Cs $ ガンマ線源を、10秒間の撮像で、 $ 7^{\circ} $ の半値幅で画像化することが出来た。
図 3.14. $ 5 \mu S v/h $ の空間線量率を与える $ {}^{137}Cs $ ガンマ線源を、最適化前の GREI の前方 12 cm の位置に置き、10 秒間撮像して作成した画像。画像の広がりは半値幅で $ 7^{\circ} $ であった。

### 3.5 低エネルギーガンマ線に対する撮像性能の向上

図 3.15 及び図 3.16 は、それぞれ Ge 検出器のみ、及び Si 検出器＋Ge 検出器のデータから画像再構成を行った結果である。Ge 検出器のみのデータからは $ {}^{57}Co $ の 122keV という低エネルギーガンマ線の画像を得ることができなかったが、Si 検出器を装着した GREI では $ {}^{57}Co $ を含め全てのガンマ線源の画像化が出来た。
図 3.15. Ge のみのデータを用いた結果

図 3.16. Si+Ge のデータを用いた結果

この撮像実験により、本研究代表者らが特許を保有している GREI の技術を実証することができた。

### 3.6 GREI 信号処理システムの小型化

図 3.17 に、本研究で構築した屋外撮像用 GREI システムを示す。幅 60cm×奥行 80cm×高さ 80cm 以内のスペースで完全に動作する GREI システムの構築に成功した。従来は、幅 60cm×奥行 80cm×高さ 180cm の回路ラック 2 台分のスペースを占有していたため、本研究で従来の 4 分の 1 以下の小型化が達成された。
図 3.17. 本研究で構築した屋外撮像用 GREI システム

### 3.7 GREI 撮像ヘッドを用いた放射性物質モニタリング技術の開発

図 3.18 及び図 3.19 は、それぞれ 1.0 MBq の $ {}^{137}Cs $ ガンマ線源を GREI の撮像へッドの側面から X 方向に 12cm 離れた位置にガンマ線源を配置した場合、及び GREI の撮像へッドの側面から Y 方向に 12cm 離れた位置にガンマ線源を配置した場合の、GREI の検出器にガンマ線が当たった位置を示している。ガンマ線源が X 方向にある場合には検出器の X 方向にガンマ線が当たった位置が偏り、また、ガンマ線源が Y 方向にある場合には検出器の Y 方向にガンマ線が当たった位置が偏っていることが分かる。
図 3.18. 線源が X 方向（右）にある場合の異方性

図 3.19. 線源が Y 方向（上）にある場合の異方性

本研究では10秒間の測定を行ったが、図3.18及び図3.19を見ると十分な統計変動が得られているため、より短時間でもガンマ線源が当たった位置の異方性を観察すことが可能であると考えられる。今後の研究でさらに詳しい検討を継続し、本提案手法の有用性を明らかにしたいと考えている。

### 3.8 遠方撮像に最適化した GREI 撮像ヘッドの作製

まず、既有の GREI 撮像へッドに搭載されている 2 台の Ge 半導体検出器間の距離をどこまで近づけることが可能かを確認したところ、2 つの検出器間の空間が 12 mm 以上必要であることが判明した。そこで、実際に作製する GREI 撮像へッドの検出器間の距離として 30 mm を候補とした。このとき、前段検出器の厚さが 10 mm、後段検出器の厚さが 20 mm であるので、2 検出器間の間隙の距離は 15 mm である。

モンテカルロシミュレーションの手法を用いて、検出器間距離を 35 mm および 30 mm としたときの GREI 撮像へッドの性能を評価した。ソフトウェア上に GREI 撮像へッドとその前方に配置した $ {}^{137}\mathrm{Cs} $ の点状のガンマ線源をモデル化し、ガンマ線源の距離を 5 cm、30 cm、1 m、および 5 m と変化させ、それぞれの距離において検出器の中心から見たガンマ線源の存在する方向を 0°、15°、30°、45°、および 60° と変化させた時に得られる GREI 撮像の結果を見積もった。図 3.20 と図 3.21 にこのモンテカルロシミュレーションで得られた撮像データを用いて生成した単純逆投影画像を示している。検出器間距離を 30 mm とした場合、近距離から遠距離まで、円弧状のアーチファクトが十分に抑制された画像が得られていることが分かる。また、図 3.22 には、平成 24 年度に行ったモンテカルロシミュレーションの結果を組み込み、既有の GREI の検出効率を基準とした相対的な検出効率を示している。検出器間距離を 30 mm としたとき、検出効率が 4 倍になることが分かる。つまり、遠方に存在するガンマ線源に対しても撮像データに制限を加えることなく画像化が可能であるので、画像化に利用可能なデータの量が 3 倍になり、さらに、検出効率が 4 倍になるので、遠方撮像に対する
る撮像感度は12倍に向上することが見込まれた。これは申請当初に設定した目標値を大幅に上回る数値であり、遠方撮像に最適化したGREI撮像へッドの仕様として採用した。

検出器中心から見た線源位置の角度

図3.20. 放射線検出器のモンテカルロシミュレーション用ツールキット Geant4 を用いて求めた、検出器中心間の距離を 35 mm に設定した GREI 撮像へッドで、ガンマ線源の距離を、5 cm、30 cm、1 m、および 5 m と変化させ、さらに、検出器の中心から見たガンマ線源の存在する方向を 0°、15°、30°、45°、及び 60° と変化させたときの、 $ ^{137} $ Cs の点線源を撮像したデータから作成した単純逆投影画像（画像再構成適用前の中間画像）。
図3.21．放射線検出器のモンテカルロシミュレーション用ツールキット Geant4を用いて求めた、検出器中心間の距離を30 mmに設定したGREI撮像へッドで、ガンマ線源の距離を、5 cm、30 cm、1 m、および5 mと変化させ、さらに、検出器の中心から見たガンマ線源の存在する方向を0°、15°、30°、45°、及び60°と変化させたときの、 $ ^{137} $ Csの点線源を撮像したデータから作成した単純逆投影画像（画像再構成適用前の中間画像）。
図 3.22. 放射線検出器のモンテカルロシミュレーション用ツールキット Geant4 を用いて求めた、検出器中心間の距離を 6 cm、4 cm、3.5 cm、3 cm および 2.5 cm に設定した GREI 撮像へッドの、 $ ^{137} $ Cs に対する検出感度の相対値。3 cm まで近づけると、検出感度が 4 倍向上することが示された。

そこで、搭載されている検出器間の距離を30 mmとして遠方撮像に最適化したGREI撮像ヘッドを作製した（図3.23）。このGREI撮像ヘッドに搭載されている前段の検出器が後段検出器に近付けられたため、外容器の長さも140 mmから110 mmに短縮された。表3.1及び表3.2は、この撮像ヘッドに搭載された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である。エネルギー分解能の劣化等の異常は特に観測されず、Ge半導体検出器としての優れた性能が保たれていることが分かる。
表 3.1. 屋外撮像用に最適化した GREI 撮像へッドに搭載された前段の 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。

ストリップ電極番号	エネルギー分解能(FWHM)@60keV [keV]	エネルギー分解(FWHM)@1332keV [keV]
Xストリップ	1	1.28 (2.1%)	2.34 (0.18%)
2	1.26 (2.1%)	2.32 (0.17%)
3	1.25 (2.1%)	2.16 (0.16%)
4	1.28 (2.1%)	2.18 (0.16%)
5	1.32 (2.2%)	2.42 (0.18%)
6	1.25 (2.1%)	2.20 (0.17%)
7	1.26 (2.1%)	2.10 (0.16%)
8	1.25 (2.1%)	2.16 (0.16%)
9	1.27 (2.1%)	2.20 (0.17%)
10	1.31 (2.2%)	2.28 (0.17%)
11	1.29 (2.2%)	2.29 (0.17%)
12	1.32 (2.2%)	2.17 (0.16%)
13	1.33 (2.2%)	2.52 (0.19%)
Yストリップ	14	1.50 (2.5%)	2.72 (0.20%)
15	1.52 (2.5%)	3.03 (0.23%)
16	1.53 (2.6%)	3.06 (0.23%)
17	1.46 (2.4%)	3.46 (0.26%)
18	1.49 (2.5%)	3.32 (0.25%)
19	1.49 (2.5%)	3.73 (0.28%)
20	1.52 (2.5%)	3.85 (0.29%)
21	1.48 (2.5%)	3.05 (0.23%)
22	1.51 (2.5%)	3.37 (0.25%)
23	1.49 (2.5%)	3.09 (0.23%)
24	1.49 (2.5%)	2.69 (0.20%)
25	1.50 (2.5%)	2.62 (0.20%)
26	1.48 (2.5%)	2.78 (0.21%)
表 3.2. 屋外撮像用に最適化した GREI 撮像へッドに搭載された後段の 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。

ストリップ電極番号	エネルギー分解能(FWHM)@60keV [keV]	エネルギー分解(FWHM)@1332keV [keV]
Xストリップ	1	1.28 (2.1%)	1.92 (0.14%)
2	1.27 (2.1%)	2.03 (0.15%)
3	1.25 (2.1%)	2.06 (0.15%)
4	1.37 (2.3%)	2.10 (0.16%)
5	1.78 (3.0%)	2.54 (0.19%)
6	1.30 (2.2%)	2.10 (0.16%)
7	1.24 (2.1%)	1.97 (0.15%)
8	1.25 (2.1%)	2.13 (0.16%)
9	1.29 (2.2%)	1.90 (0.14%)
10	1.29 (2.2%)	2.05 (0.15%)
11	1.30 (2.2%)	2.12 (0.16%)
12	1.27 (2.1%)	1.75 (0.13%)
13	1.23 (2.1%)	2.08 (0.16%)
Yストリップ	14	1.44 (2.4%)	3.09 (0.23%)
15	1.56 (2.6%)	2.98 (0.22%)
16	1.49 (2.5%)	3.17 (0.24%)
17	1.54 (2.6%)	2.91 (0.22%)
18	1.55 (2.6%)	3.76 (0.28%)
19	1.52 (2.5%)	3.67 (0.28%)
20	1.54 (2.6%)	3.29 (0.25%)
21	1.57 (2.6%)	3.79 (0.28%)
22	1.59 (2.7%)	3.70 (0.28%)
23	1.56 (2.6%)	3.47 (0.26%)
24	1.59 (2.7%)	3.23 (0.24%)
25	1.49 (2.5%)	3.39 (0.25%)
26	1.48 (2.5%)	2.98 (0.22%)
図 3.23. 搭載されている検出器間の距離を 30 mm として遠方撮像に最適化した GREI 撮像へッドを用いて新たに構築した撮像システム。

### 3.9 遠方撮像に最適化した GREI 撮像システムの構築と実証実験

前節で示した遠方撮像用に最適化した GREI 撮像へッドと、平成 24 年度に従来の 1/4 以下に小型化した GREI 信号処理システムを接続して構築した GREI 撮像システムを用いて行った、種々の撮像実験の結果を示す。まず、GREI の撮像へッドの中心軸上で 12cm 離れた位置に、1.0 MBq の $ {}^{137} $ Cs 溶液を封入した試験管を配置し、10 秒間の撮像を行った結果を図 3.24 および図 3.25 に示す。まず、撮像で得られた画像生成に利用可能な検出事象の計数は 105 で、これは最適化前の 25 と比べて 4 倍になった。このことは、近距離の撮像において検出感度が 4 倍になったことを示しており、モンテカルロシミュレーションの手法を用いた見積り通りの数値が得られた。また、得られた画像の角度分解能も改善しており、5 μSv/h の空間線量率を与える $ {}^{137} $ Cs の線源を 10 秒間撮像して約 6° の半値幅で画像化することに成功した。
図 3.24. GREI の撮像へッドの中心軸上で 12cm 離れた位置に、1.0 MBq の $ {}^{137} $ Cs 溶液を封入した試験管を配置し、10 秒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。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 3.25. GREI の撮像へッドの中心軸上で 12cm 離れた位置に、1.0 MBq の $ {}^{137} $ Cs 溶液を封入した試験管を配置し、10 秒間の撮像を行って得られたデータから作成した画像。画像の広がりの半値幅が 6° であることが分かる。

次に、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て 90 分間撮像した結果を図 3.26 及び図 3.27 に示す。最適化前の GREI 撮像システムで取得した画像中に見られた円弧状のアーチファクトは見られず、GREI 撮像へッドの最適化によって撮像データに制限を加えることなく画像化が可能なことが示された。また、GREI の撮像データにはタイムスタンプの情報を含んでいるため、撮像後に任意の時区間で撮像した画像を生成して評価することが可能である。図 3.28 及び図 3.29 に示す通り、0.28 μ Sv/h の空間線量を与える $ {}^{137} $ Cs を 10 分間測定するだけでその位置を画像化することが可能であることが分かった。
図 3.26. 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ガンマ線のエネルギースペクトル。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 3.27. 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から作成した画像。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）
図 3.28. 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。