Low dose digital X-ray imaging with avalanche amorphous selenium
Notice bibliographique
Résumé
Active Matrix Flat Panel Imagers (AMFPI) based on an array of thin film transistors (TFT) have become the dominant technology for digital x-ray imaging. In low dose applications, the performance of both direct and indirect conversion detectors are limited by the electronic noise associated with the TFT array. New concepts of direct and indirect detectors have been proposed using avalanche amorphous selenium (a-Se), referred to as high gain avalanche rushing photoconductor (HARP). The indirect detector utilizes a planar layer of HARP to detect light from an x-ray scintillator and amplify the photogenerated charge. The direct detector utilizes separate interaction (non-avalanche) and amplification (avalanche) regions within the a-Se to achieve depth-independent signal gain. Both detectors require the development of large area, solid state HARP. We have previously reported the first avalanche gain in a-Se with deposition techniques scalable to large area detectors. The goal of the present work is to demonstrate the feasibility of large area HARP fabrication in an a-Se deposition facility established for commercial large area AMFPI. We also examine the effect of alternative pixel electrode materials on avalanche gain. The results show that avalanche gain > 50 is achievable in the HARP layers developed in large area coaters, which is sufficient to achieve x-ray quantum noise limited performance down to a single x-ray photon per pixel. Both chromium (Cr) and indium tin oxide (ITO) have been successfully tested as pixel electrodes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».