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Enregistrement W1966388424 · doi:10.1118/1.3469077

MO‐D‐201B‐04: Emerging X‐Ray Detector Technologies

2010· article· en· W1966388424 sur OpenAlexaff
Wei Zhao, Hsien-kai Hsiao, M. Wronski, J. A. Rowlands

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDetectorX-ray detectorDetective quantum efficiencyPhysicsBreast imagingMedical physicsOpticsPhotonMedical imagingComputer scienceElectronic engineeringImage qualityMammographyArtificial intelligenceEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main topic of this Symposium talk is new development of selenium based x‐ray imaging detectors. Some of these new developments include: 1. Very high‐resolution direct‐conversion detectors for breast imaging; 2. Large area detector with low‐noise CMOS readout; 3. Large‐area indirect conversion flat‐panel imager with avalanche gain obtained with an optically sensitive selenium layer; 4. Possible approaches for 2D photon‐counting detector with selenium. The physics of direct and indirect conversion x‐ray imaging detectors will be described, and the limitations of existing detector technologies outlined. The basic principle of operation of the emerging detector technologies will be explained, and the rationales for their improved performance and potential clinical applications will be summarized. Learning Objectives: 1. Understand the basic physics of x‐ray imaging detectors using either direct or indirect conversion 2. Understand the factors affecting imaging performance, and the limitations of different detector approaches 3. Learn the advantages of some emerging x‐ray imaging detector technologies that can address existing problems

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 enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,556

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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