Sci—Fri AM: Imaging — 03: Temperature dependence of a SiPM detector for an MR compatible PET system
Notice bibliographique
Résumé
Silicon photomultiplier (SiPM) detectors are rapidly becoming the detector of choice for research and development of new detectors for positron emission tomography (PET) due to their combination of high gain, fast timing, compact form factor and ability to function in a magnetic field. We are investigating using SiPM based detectors in a compact PET system designed to be inserted into a 7T animal MRI system and enable simultaneous PET/MRI imaging. In order to understand the level of thermal stability required for this PET system, we examined the stability of a prototype SiPM detector vs. temperature. A detector was constructed using a SensL SPMArray4 SiPM array coupled to a LYSO scintillator crystal array. The temperature of the detector was varied between 23 and 60°C in 5°C steps. At each temperature setting data were collected to characterize the detector flood histogram, photopeak amplitude and energy resolution at 511 keV, timing resolution and signal arrival time. While the flood image showed no noticeable changes with temperature, the 511 keV photopeak amplitude showed a linear decrease of 1.5%/°C and the energy resolution degraded by 0.08%/°C. The timing resolution degraded by 1.5 ns, from 3.5 ns to 5 ns when the temperature changed from 23 to 60°C. Over this temperature range there was a shift in the signal arrival time of approximately 3 ns. These results demonstrate that the detector can be operated over a wide range of temperature, giving a large degree of flexibility in choosing an operating temperature set-point for our PET system.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».