Low noise signal-to-noise ratio enhancing readout circuit for current-mediated active pixel sensors
Notice bibliographique
Résumé
Diagnostic digital fluoroscopic applications continuously expose patients to low doses of x-ray radiation, posing a challenge to both the digital imaging pixel and readout electronics when amplifying small signal x-ray inputs. Traditional switch-based amorphous silicon imaging solutions, for instance, have produced poor signal-to-noise ratios (SNRs) at low exposure levels owing to noise sources from the pixel readout circuitry. Current-mediated amorphous silicon pixels are an improvement over conventional pixel amplifiers with an enhanced SNR across the same low-exposure range, but whose output also becomes nonlinear with increasing dosage. A low-noise SNR enhancing readout circuit has been developed that enhances the charge gain of the current-mediated active pixel sensor (C-APS). The solution takes advantage of the current-mediated approach, primarily integrating the signal input at the desired frequency necessary for large-area imaging, while adding minimal noise to the signal readout. Experimental data indicates that the readout circuit can detect pixel outputs over a large bandwidth suitable for real-time digital diagnostic x-ray fluoroscopy. Results from hardware testing indicate that the minimum achievable C-APS output current that can be discerned at the digital fluoroscopic output from the enhanced SNR readout circuit is 0.341nA. The results serve to highlight the applicability of amorphous silicon current-mediated pixel amplifiers for large-area flat panel x-ray imagers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».