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Enregistrement W2173925012 · doi:10.1109/rtc.2007.4382813

Timing improvement by low-pass filtering and linear interpolation for the LabPET<sup>TM</sup> scanner

2007· article· en· W2173925012 sur OpenAlexaff
Réjean Fontaine, François Lemieux, Nicolas Viscogliosi, Marc‐André Tétrault, M. Bergeron, Joël Riendeau, P. Bérard, J. Cadorette, Roger Lecomte

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadiation Detection and Scintillator Technologies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpolation (computer graphics)ScannerTimestampLyso-AlgorithmEnergy (signal processing)Computer scienceImage resolutionFilter (signal processing)CoincidenceResolution (logic)PhysicsArtificial intelligenceComputer visionReal-time computingOpticsDetector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital processing for positron emission tomography (PET) scanners commonly relies on low frequency sampling (≪65 MHz) for reducing power consumption. Timestamps must then be interpolated between samples to achieve adequate time resolution for coincidence detection of annihilation radiation. A low-pass filter based interpolation algorithm adding up to 31 samples between original samples was designed to improve both the energy and timing resolution of the LabPET <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">TM</sup> scanner. An energy resolution refinement of ˜2 bits can be achieved with such a technique. The better estimation of triggering threshold leads to a more accurate timestamp generation. Timestamp accuracy was investigated as a function of trigger level (5-50% of maximum value). With the trigger threshold set at 20%, coincidence time resolution of ˜5.0 ns for LYSO-LYSO and ˜9.6 ns for LGSO-LGSO are obtained. A real time implementation of the algorithm was achieved in a Xilinx FPGA.

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 enseignants0,721
Score d'incertitude au seuil0,444

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations5
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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