Characterization of bias induced metastability of amorphous silicon thin film transistor based passive pixel sensor switch and its impact on biomedical x-ray imaging application
Notice bibliographique
Résumé
Active Matrix Flat Panel Imagers (AMFPIs) based on amorphous silicon (a-Si:H) thin film transistor (TFT) array is the most promising technology for large area biomedical x-ray imaging. a-Si:H TFT exhibits a metastable shift in its characteristics when subject to prolonged gate bias that results in a change in its threshold voltage (V<sub>Τ</sub>) and a corresponding change in ON resistance (R<sub>ON</sub>). If not properly accounted for, the V<sub>Τ</sub> shift can be a major constraint in imaging applications as it contributes to the fixed pattern noise in the imager. In this work, we investigated the timedependent shift in V<sub>Τ</sub> (ΔV<sub>Τ</sub>) of a-Si:H TFTs stressed with the same bipolar pulsed bias used for static (chest radiography, mammography, and static protein crystallography) and real time imaging (low dose fluoroscopy at 15, 30 and 60 frames/second, and dynamic protein crystallography). We used the well known power law model of time dependent ΔVT to estimate the change in RON over time. Our calculation showed that RON can be decreased ~ 0.03 % per frame and ~ 5 % over 10,000 hours at 30 frames/second. We verified the theoretical results with measurement data. The implication of TFT metastability on the performance (NPS, and DQE) of biomedical imagers is discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».