SU‐E‐I‐11: Cascaded Linear System Model for Columnar CsI Flat Panel Imagers with Depth Dependent Gain and Blur
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To implement a depth dependent gain and blur cascaded linear system model (CLSM) for optimizing columnar structured CsI indirect conversion flat panel imager (FPI) for advanced imaging applications. Methods: For experimental validation, depth dependent escape efficiency, e(z), was extracted from PHS measurement of different CsI scintillators (thickness, substrate and light output). The inherent MTF and DQE of CsI was measured using high resolution CMOS sensor. For CLSM, e(z) and the depth dependent MTF(f,z), were estimated using Monte Carlo simulation (Geant4) of optical photon transport through columnar CsI. Previous work showed that Monte Carlo simulation for CsI was hindered by the non‐ideality of its columnar structure. In the present work we allowed variation in columnar width with depth, and assumed diffusive reflective backing and columns. Monte Carlo simulation was performed using an optical point source placed at different depth of the CsI layer, from which MTF(z,f) and e(z) were computed. The resulting e(z) with excellent matching with experimental measurements were then applied to the CLSM, Monte Carlo simulation was repeated until the modeled MTF, DQE(f) also match experimental measurement. Results: For a 150 micron FOS HL type CsI, e(z) varies between 0.56 to 0.45, and the MTF at 14 cycles/mm varies between 62.1% to 3.9%, from the front to the back of the scintillator. The overall MTF and DQE(f) at all frequencies are in excellent agreement with experimental measurements at all frequencies. Conclusion: We have developed a CLSM for columnar CsI scintillators with depth dependent gain and MTF, which were estimated from Monte Carlo simulation with novel optical simulation settings. Preliminary results showed excellent agreement between simulation results and experimental measurements. Future work is aimed at extending this approach to optimize CsI screen optic design and sensor structure for achieving higher DQE(f) in cone‐beam CT, which uses high kVp.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».