A Fine Resolution TDC Architecture for Next Generation PET Imaging
Notice bibliographique
Résumé
A fine resolution and process scalable CMOS time-to-digital converter (TDC) architecture is presented. A 6-bit fine resolution TDC design using the new architecture is evaluated for positron emission tomography (PET) imaging application. The TDC architecture uses a hierarchical delay processing structure to achieve single cycle latency and high speed of operation. The fine resolution converter, realized in 130 nm CMOS, is designed to operate over a reference clock frequency of 500 MHz but can be scaled to multi GHz operation through time interleaving. Without external calibration, the TDC is used as a 5-bit fine resolution converter with 4.65 ENOB (effective number of bits). Under this condition, the 6-bit TDC has an INL (integral non-linearity) measurement of less than 1.45 LSB and a DNL (differential non-linearity) measurement of less than 1.25 LSB. With external calibration, a reduction of more than 50% in INL/DNL nonlinearities is demonstrated improving the ENOB to 5.5 bits, pushing the TDC to a 6-bit fine resolution operation. The TDC has a 31 ps timing resolution and power consumption of less than 1 mW. The design is believed to be the fastest and the lowest power consuming fine resolution TDC in the literature.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».