Screen optics effects on detective quantum efficiency in digital radiography: Zero‐frequency effects
Notice bibliographique
Résumé
Indirect flat panel imagers have been developed for digital radiography, fluoroscopy and mammography, and are now in clinical use. Screens made from columnar structured cesium iodide (CsI) scintillators doped with thallium have been used extensively in these detectors. The purpose of this article is to investigate the effect of screen optics, e.g., light escape efficiency versus depth, on gain fluctuation noise, expressed as the Swank factor. Our goal is to obtain results useful in optimizing screens for digital radiography systems. Experimental measurements from structured CsI samples were used to derive their screen optics properties, and the same methods can also be applied to powder screens. CsI screens, all of the same thickness but with different optical designs and manufacturing techniques, were obtained from Hamamatsu Photonics Corporation. The pulse height spectra (PHS) of the screens were measured at different x-ray energies. A theoretical model was developed for the light escape efficiency and a method for deriving light escape efficiency versus depth from experimental PHS measurements was implemented and applied to the CsI screens. The results showed that the light escape efficiency varies essentially linearly as a function of depth in the CsI samples, and that the magnitude of variation is relatively small, leading to a high Swank factor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».