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Enregistrement W2112512591 · doi:10.1118/1.1713298

Lag measurement in an active matrix flat‐panel imager

2004· article· en· W2112512591 sur OpenAlexafffund
C. Schroeder, T. Stanescu, S Rathee, B. G. Fallone

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Radiography and Breast Imaging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOpticsResidualActive matrixPhotonLagDetectorPhoton energyMaterials scienceSIGNAL (programming language)PhysicsNuclear medicineElectrodeThin-film transistorMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lag and residual contrast have been quantified in an amorphous selenium (a-Se) active-matrix flat-panel imager (AMFPI) as a function of frame time, kilovoltage (kV) and megavoltage (MV) x-ray photon energies and amount of radiation incident on the detector. The AMFPI contains a 200 microm thick a-Se layer deposited on a thin film transistor (TFT) array of size 8.7 cm x 8.7 cm with an 85-microm pixel pitch. For all energies, the lag (signal normalized to the signal due to exposure) for the first (n = 1) and second (n = 2) frame after exposure ranges from 0.45% to 0.91% and from 0.29% to 0.51%, respectively. The amount of lag was determined to be a function of the time after the x-ray exposure irrespective of frame time or the magnitude of exposure. The lag for MV photon energies was slightly less than that for kV photon energies. The residual contrast for all energies studied ranges from 0.41% to 0.75% and from 0.219% to 0.41% for the n = 1 and n = 2 frames, respectively. These results show that lag and residual contrast in kV and MV radiographic applications are always less than 1% for the detection system used and only depend on the time after x-ray exposure.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations18
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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