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Enregistrement W2046123741 · doi:10.1109/jsen.2012.2234450

Characterization of Low Dark-Current Lateral Amorphous-Selenium Metal-Semiconductor-Metal Photodetectors

2013· article· en· W2046123741 sur OpenAlexaff
Shiva Abbaszadeh, Nicholas Allec, KarimS. Karim

Notice bibliographique

RevueIEEE Sensors Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDark currentMaterials sciencePhotodetectorOptoelectronicsPhotocurrentElectrodePolyimideContact resistanceCurrent densityOpticsLayer (electronics)NanotechnologyChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a lateral amorphous-selenium (a-Se) metal-semiconductor-metal photodetector with a blocking contact. The blocking contact, a polyimide layer, is shown to significantly reduce the dark current even at high applied biases that result in high photo-to-dark-current ratios, thus leading to wide dynamic range and high signal-to-noise ratio. The use of the polyimide blocking contact prevents the injection of both holes and electrons and improves considerably upon the dark current of previously reported lateral a-Se detectors. The presence of charge trapping at the polyimide/a-Se interface is found to be negligible through the use of pulsed light experiments. The effects of electrode spacing and electrode width on device performance are investigated through experiment and simulation for device optimization. From the devices that are fabricated, it is found that the dark current is strongly dependent on the comb fingers density while the same trend is not observed for the photocurrent. It is found that the device with 10- μm electrode spacing and 10-μm electrode width has the best performance in terms of photo and dark current. This paper demonstrates the promise of low-cost lateral a-Se devices for use in indirect conversion large area digital medical X-ray imaging applications, such as chest radiography, real-time fluoroscopy, and cone beam computed tomography.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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