Effect of repeated x‐ray exposure on the resolution of amorphous selenium based x‐ray imagers
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A numerical model and the experimental methods to study the x-ray exposure dependent change in the modulation transfer function (MTF) of amorphous selenium (a-Se) based active matrix flat panel imagers (AMFPIs) are described. The physical mechanisms responsible for the x-ray exposure dependent change in MTF are also investigated. METHODS: A numerical model for describing the x-ray exposure dependent MTF of a-Se based AMFPIs has been developed. The x-ray sensitivity and MTF of an a-Se AMFPI have been measured as a function of exposure. The instantaneous electric field and free and trapped carrier distributions in the photoconductor layer are obtained by numerically solving the Poisson's equation, continuity equations, and trapping rate equations using the backward Euler finite difference method. From the trapped carrier distributions, a method for calculating the MTF due to incomplete charge collection is proposed. RESULTS: The model developed in this work and the experimental data show a reasonably good agreement. The model is able to simultaneously predict the dependence of the sensitivity and MTF on accumulated exposure at different applied fields and bias polarities, with the same charge transport parameters that are typical of the particular a-Se photoconductive layer that is used in these AMFPIs. Under negative bias, the MTF actually improves with the accumulated x-ray exposure while the sensitivity decreases. The MTF enhancement with exposure decreases with increasing applied field. CONCLUSIONS: The most prevalent processes that control the MTF under negative bias are the recombination of drifting holes with previously trapped electrons (electrons remain in deep traps due to their long release times compared with the time scale of the experiments) and the deep trapping of drifting holes and electrons.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».