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Enregistrement W1964350109 · doi:10.1117/12.912287

High performance amorphous selenium lateral photodetector

2012· article· en· W1964350109 sur OpenAlexaff
Shiva Abbaszadeh, Nicholas Allec, Karim S. Karim

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence Properties of Advanced Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotodetectorOptoelectronicsMaterials scienceDetectorDark currentCapacitanceElectrodeFabricationElectric fieldOpticsTransistorPhotodiodeElectrical engineeringPhysicsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lateral amorphous selenium (a-Se) detectors based on the metal-semiconductor-metal (MSM) device structure have been studied for indirect detector medical imaging applications. These detectors have raised interest due to their simple structure, ease of fabrication, high-speed, low dark current, low capacitance per unit area and better light utilization. The lateral device structure has a benefit that the electrode spacing may be easily controlled to reduce the required bias for a given desired electric field. In indirect conversion x-ray imaging, the scintillator is coupled to the top of the a-Se MSM photodetector, which itself is integrated on top of the thin-film-transistor (TFT) array. The carriers generated at the top surface of the a-Se layer experience a field that is parallel to the surface, and does not initially sweep them away from the surface. Therefore these carriers may recombine or get trapped in surface states and change the field at the surface, which may degrade the performance of the photodetector. In addition, due to the finite width of the electrodes, the fill factor of the device is less than unity. In this study we examine the effect of lateral drift of carriers and the fill factor on the photodetector performance. The impact of field magnitude on the performance is also investigated.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,204 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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