理化学研究所,科学技術振興機構（ＪＳＴ）

平成３１年４月６日

理化学研究所
科学技術振興機構（ＪＳＴ）

データで推定、真のＸ線感度

～画像による病状の診断精度向上へ期待～

理化学研究所（理研） 放射光科学研究センター 放射光イメージング利用システム開発チームの加藤 健一　専任研究員（ＪＳＴ　さきがけ研究者）らの共同研究グループは、Ｘ線検出器の感度ムラによるノイズに埋もれていた信号を浮き彫りにする「レリーフ補正法」を開発しました。

本研究成果は、さまざまなタイプの検出器にも応用できる高い汎用性を秘めているため、画像検出器を用いた病状の診断精度の向上などにも貢献すると期待できます。

今回、共同研究グループは、原子レベルの構造解析を妨げている一因であるＸ線検出器の感度ムラを補正する「レリーフ補正法」を開発しました。同法は、観測データに基づき真の感度を統計的に推定するもので、補正前には１％近くあった感度ムラが約０．１％へ１０分の１に減少することが分かりました。その結果、これまで感度ムラによるノイズに埋もれて検出困難だった微弱な散乱信号を観測できるようになり、Ｘ線構造解析の精度が飛躍的に向上します（図）。

本研究は、英国の科学雑誌「Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｙｎｃｈｒｏｔｒｏｎ Ｒａｄｉａｔｉｏｎ」（５月号）の掲載に先立ち、オンライン版（２０１９年４月５日付け）に掲載されます。

本研究の一部は、ＪＳＴ 戦略的創造研究推進事業 チーム型研究（ＣＲＥＳＴ）・個人型研究（さきがけ）複合領域「計測技術と高度情報処理の融合によるインテリジェント計測・解析手法の開発と応用（研究総括：雨宮 慶幸、副研究総括：北川 源四郎）」のさきがけ研究課題「データ駆動型全散乱計測に基づく不均質現象可視化システムの開発と応用（研究者：加藤 健一）」および日本学術振興会（ＪＳＰＳ） 科学研究費補助金 基盤研究Ｃ「放射光全散乱によるナノＰｄの水素吸蔵非平衡状態における構造可視化（研究代表者：加藤 健一）」の支援を受けて行われました。

＜背景＞

Ｘ線を試料に照射すると、強さも形もさまざまなＸ線があらゆる方向に散乱されます。それらの散乱Ｘ線には、原子の並び方やその乱れに関する情報が含まれているため、広範囲にわたって高いＳＮ比注１）と解像度で検出することが必要です。しかし、そのような要求を満たす仕様のＸ線検出器を用いるだけでは十分とはいえません。

一般に、検出器には「感度ムラ」と呼ばれる個々の画素のＸ線に対する感度のばらつきが少なからず存在します。検出器の実質的なダイナミックレンジ注２）は、この感度ムラに大きく左右されます。つまり、検出器の良し悪しは、感度ムラの補正次第といっても過言ではありません。その補正には、あらかじめ強度の分かっているＸ線を用いるのが一般的でした。

ただし、補正の基準となる値にも誤差があり、それが統計誤差注３）の範囲を超えると使えないため、放射光のような極めて強いＸ線に対しても有効な感度補正法はこれまで確立されていませんでした。

＜研究手法と成果＞

共同研究グループはまず、散乱データをもとに検出器の真の感度を統計的に推定できないかと考えました。ある試料にＸ線を照射し、一定の角度（Δ２Θ）に散乱されるＸ線を検出器の異なる領域１と２で測定したとします（図１）。測定時間が同じであれば、互いの強度は統計誤差の範囲で一致するはずです。しかし、感度ムラによるノイズが統計誤差を上回ると一致しなくなります。今回開発した方法は、この不一致度を利用して感度を統計的に推定しようとするもので、従来法と異なり、補正のための基準は一切不要です。

感度ムラは、原理的には一度補正すれば済むはずですが、実際には検出器の経年変化や実験環境の変化などが感度に影響を及ぼすため、その都度補正する必要があります。そこで、「観測結果（散乱データ）から見えない状態（真の感度）を推測し明らかにする」というベイズ推定の考え方をもとに、さまざまな試行実験を行いました。その際、散乱データを測定するたびに補正係数を更新することにより、真の感度に近づく速度が向上するのではないかという着想に至りました（図２）。

この方法によると、３日以上かかっていた測定を半日以下に短縮でき、検出器の状態や実験環境に合わせてその都度補正することが可能になりました。さらに、更新の回数や順序を最適化することで、更新しない場合より高い精度で補正できることが分かりました。

この補正法を、大型放射光施設「ＳＰｒｉｎｇ－８注４）」の理研物質科学ビームラインＢＬ４４Ｂ２にある全散乱計測システム（図３）に適用しました。その結果、これまで感度ムラによるノイズに埋もれて検出できなかった微弱な散漫散乱注５）（図４ａ）やブラッグ反射注６）（図４ｃ）を観測できるようになりました。今回、見えなかったものが「浮き彫り」になったことから、この方法を「レリーフ（Ｒｅｌｉｅｆ）補正法」と名付けました。さらに、補正前でも検出されていたブラッグ反射はより一層鮮明になりました（図４ｂ）。これらの散乱の一部から、補正前はＸ線強度に対して１％近くあった感度ムラが約０．１％へ減少していることが分かりました（図５）。

＜今後の期待＞

今回開発したレリーフ補正法は、画像検出器などさまざまなタイプの検出器にも応用できる高い汎用性を秘めているため、病状の画像診断の信頼性向上などにも貢献すると期待できます。また、計測器の持つ本来の性能を最大限発揮させるものであり、放射光施設のような限られた大型研究基盤の有効活用にもつながると期待できます。

＜参考図＞

＜用語解説＞

注１）ＳＮ比
信号（Ｓｉｇｎａｌ）とノイズ（Ｎｏｉｓｅ）との比。
注２）ダイナミックレンジ
その機器の扱える最高のＳＮ比。強い信号と同時に弱い信号を測定するには、高いダイナミックレンジが必要とされる。
注３）統計誤差
個々に予測できない統計的性質を持つ偶然誤差の一種。Ｘ線計測の場合は、計数値の平方根に相当する誤差を持つ。
注４）ＳＰｒｉｎｇ－８
兵庫県播磨科学公園都市にある世界最高性能の放射光を生み出す大型放射光施設。放射光は、電子を光とほぼ等しい速度まで加速し、磁石によって進行方向を曲げた時に発生する細く強力な電磁波。Ｘ線は電磁波の一種で紫外線より波長が短い。
注５）散漫散乱
ガラスなどの非晶質によるＸ線などの散乱。方向性は鋭くないが特徴的な方向分布を持つ。結晶でも原子の並び方の乱れなどでも生じる。
注６）ブラッグ反射
結晶によるＸ線などの散乱のうち鋭い方向性を持つ回折で生じる。複数の反射の位置や強度から原子の並び方を知ることができる。

＜論文情報＞

タイトル
“A statistical approach to correct X-ray response non-uniformity in microstrip detectors for high-accuracy and high-resolution total-scattering measurements”
ＤＯＩ
10.1107/S1600577519002145

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