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Enregistrement W1929885196 · doi:10.1109/ccece.2004.1349743

Custom column readout circuitry to extend the dynamic range of a-Si:H current mediated pixel amplifiers for large area diagnostic X-ray imaging applications

2004· article· en· W1929885196 sur OpenAlexafffund
Tony Ottaviani, K. S. Karim

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Radiography and Breast Imaging
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSimon Fraser University
Mots-clésPixelFluoroscopyDynamic rangeAmplifierImage resolutionWide dynamic rangeOpticsDigital radiographyNoise (video)Image sensorPhysicsOptoelectronicsMaterials scienceRadiographyComputer scienceArtificial intelligenceCMOSImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In real-time X-ray fluoroscopy, the patient is continuously exposed to radiation, hence requiring a reduced X-ray dose which results in small input signals to the digital imaging pixel electronics. Conventional switch based amorphous silicon imagers result in poor signal-to-noise ratios (SNR) at low fluoroscopic exposure levels due to noise added by pixel readout electronics. In contrast, amorphous silicon amplified pixels have been reported to give a good SNR for fluoroscopy but their output becomes non-linear for higher doses, limiting their use to low exposure X-ray imaging applications. In this research, we present modifications to column readout amplifier electronics that can extend the dynamic range of an amplified pixel. The larger dynamic range is of particular relevance for amplified pixels used in dual-mode imagers that can switch instantaneously between fluoroscopy and higher contrast chest radiography imaging modes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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