Investigation of imaging performance of amorphous selenium flat-panel detectors for digital mammography
Notice bibliographique
Résumé
Our work is to investigate and understand the factors affecting the imaging performance of amorphous selenium (a-Se) flat-panel detectors for digital mammography. Both theoretical and experimental methods were developed to investigate the spatial frequency dependent detective quantum efficiency [DQE(f)] of a-Se flat-panel detectors for digital mammography. Since the k-edge of a-Se is 12.66 keV and within the energy range of a mammographic spectrum, a cascaded linear system model was developed which takes into account the effect of k-fluorescence on the modulation transfer function (MTF), noise power spectrum (NPS) and DQE(f) of the detector. This model was used to understand the performance of a prototype detector with 85 mm pixel size. The presampling MTF, NPS and DQE(f) of the prototype were measured, and compared to the theoretical calculation by the model. The calculation showed that k-fluorescence reduces the MTF by 15% at the Nyquist frequency (f<SUB>NY</SUB>) of the prototype detector, and the NPS at f<SUB>NY</SUB> was reduced to 82% of that at zero spatial frequency. Because of the decrease in both MTF and NPS at high spatial frequencies, k-fluorescence only has a small degradation effect on DQE(f) for mammography. The measurement of presampling MTF of the prototype detector revealed an additional source of blurring, which was attributed to the blocking layer at the interface between a-Se and the active matrix. This introduced high frequency drop in both presampling MTF and NPS, and reduced aliasing in the NPS. As a result, the DQE(f) of the prototype detector at f<SUB>NY</SUB> approaches 50% of that at zero spatial frequency.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».