An Amorphous Selenium Based Positron Emission Mammography Camera with Avalanche Gain
Notice bibliographique
Résumé
Early diagnosis of breast cancer is crucial for effective treatment, and the need exists for greater detection ability and specificity than possible by screening x-ray mammography (currently the primary imaging technique for the detection of breast lesions). Positron Emission Tomography (PET) using the radiotracer 2-[fluorine-18]-fluoro-2-deoxy-D-glucose (FDG) offers a noninvasive, highly sensitive method for the diagnosis of breast cancer. Images from PET contain unique metabolic information that is not available from anatomical imaging techniques. We propose a Positron Emission Mammography (PEM) imaging system that maintains the established high specificity of FDG PET while providing improved collection efficiency for the radiotracer signal and the potential for images with better spatial resolution. This PEM system will enable detection of lesions that are considerably smaller than those that can be visualized using whole body PET imaging. The compact dual-head PEM camera will be based on an amorphous selenium (a-Se) avalanche photodetector and the scintillator lutetium oxyorthosilicate (LSO). The camera promises high collection efficiency by combining the fast scintillation light decay and high light yield of LSO with the excellent quantum efficiency, large avalanche gain, and rapid response time of a-Se. We have measured the gain and readout time of an 8 microm a-Se layer and demonstrated the feasibility of the proposed PEM camera.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».