Indirect flat‐panel detector with avalanche gain: Fundamental feasibility investigation for SHARP‐AMFPI (scintillator HARP active matrix flat panel imager)
Notice bibliographique
Résumé
An indirect flat-panel imager (FPI) with avalanche gain is being investigated for low-dose x-ray imaging. It is made by optically coupling a structured x-ray scintillator CsI(Tl) to an amorphous selenium (a-Se) avalanche photoconductor called HARP (high-gain avalanche rushing photoconductor). The final electronic image is read out using an active matrix array of thin film transistors (TFT). We call the proposed detector SHARP-AMFPI (scintillator HARP active matrix flat panel imager). The advantage of the SHARP-AMFPI is its programmable gain, which can be turned on during low dose fluoroscopy to overcome electronic noise, and turned off during high dose radiography to avoid pixel saturation. The purpose of this paper is to investigate the important design considerations for SHARP-AMFPI such as avalanche gain, which depends on both the thickness d(Se) and the applied electric field E(Se) of the HARP layer. To determine the optimal design parameter and operational conditions for HARP, we measured the E(Se) dependence of both avalanche gain and optical quantum efficiency of an 8 microm HARP layer. The results were used in a physical model of HARP as well as a linear cascaded model of the FPI to determine the following x-ray imaging properties in both the avalanche and nonavalanche modes as a function of E(Se): (1) total gain (which is the product of avalanche gain and optical quantum efficiency); (2) linearity; (3) dynamic range; (4) gain nonuniformity resulting from thickness nonuniformity; and (5) effects of direct x-ray interaction in HARP. Our results showed that a HARP layer thickness of 8 microm can provide adequate avalanche gain and sufficient dynamic range for x-ray imaging applications to permit quantum limited operation over the range of exposures needed for radiography and fluoroscopy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».