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Enregistrement W2047724213 · doi:10.1117/12.844809

Amorphous selenium lateral Frisch photodetector and photomultiplier for high performance medical x-ray and gamma-ray imaging applications

2010· article· en· W2047724213 sur OpenAlexafffund
Amir H. Goldan, K. Wang, F. Chen, K. S. Karim

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadiation Detection and Scintillator Technologies
Établissements canadiensThunder Bay Regional Research InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésPhotodetectorOptoelectronicsPhotomultiplierMaterials scienceOpticsX-ray detectorPhotocurrentDiodeAnodeDetectorSilicon photomultiplierDark currentElectrodePhysicsScintillator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a new indirect x-ray and gamma-ray detector which is comprised of a scintillating crystal coupled with an amorphous selenium (a-Se) metal-semiconductor-metal (MSM) photodetector. A lateral Frisch grid is embedded between the anode and the cathode to provide (1) unipolar charge sensing and (2) avalanche multiplication gain during hole transport inside the detection region. Unipolar charge sensing operation reduces the persistent photocurrent lag and increases the speed of the photodetector because most of the pixel charge is induced during carrier transport inside the detection region. Also, with proper biasing of the electrodes, we can create a high-field region between the lateral Frisch grid and the cathode for avalanche multiplication gain. Thus, we can convert the photodetector into a photomultiplier for higher signal-to-noise ratio and single photon-counting gamma-ray imaging. We present for the first time, a fabricated amorphous selenium lateral Frisch photodetector and present preliminary results of the measured photocurrents in response to a blue light emitting diode.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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