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Enregistrement W2336872402 · doi:10.1149/ma2014-01/40/1484

Single Photon Avalanche Diode Imaging Systems for Biomedical Applications

2014· article· en· W2336872402 sur OpenAlexaff
Darek Palubiak, M. Jamal Deen

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Optical Sensing Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotomultiplierPhysicsAvalanche photodiodePhotonCMOSDetectorPhotonicsOpticsOptoelectronicsElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ever since the discovery of the photon by Einstein and Planck, scientists have continually strived to achieve single photon imaging; considered the holy grail of photosensing, since it represents the ultimate detection and precision limit of electromagnetic radiation. With the invention of the photomultiplier tube (PMT) in the 1930s, single-photon detection became feasible. Since then, PMTs have been developed to meet a wide range of application needs. For the most demanding time-resolved measurements, micro-channel plate (MCP) PMTs have been used. However, PMT devices are inherently limited due to their large size, high-cost, fragility, high operating voltages, and magnetic field susceptibility. On the other hand, Geiger-mode APDs realized in CMOS technology do not suffer from these limitations, and in recent years, their performance has significantly improved so they are now comparable to PMTs. As such, single photon imagers based on CMOS single-photon avalanche detectors (SPAD) have been realized for applications where speed, cost, miniaturization and power consumption are critical [1]. The main components of a high-speed single photon imaging system is the SPAD, which converts a single photon to an electrical pulse, the SPAD front-end circuit, which shapes the pulse and controls the SPAD, and the time-to-digital converter (TDC), which converts the time interval between the detected photon and a reference pulse, or the time between two detected photons, into a digital code. Deep sub-micron (DSM) CMOS technology lends itself very well to the realization of such a system; all the components can be integrated together with very high reliability at a very low cost, digital processing can be readily applied to the detected photons, and dense arrays can be realized for multi-dimensional processing. Over the last decade, CMOS single-photon imaging systems have been applied in the fields of biomedical research, astronomy, nuclear physics, ranging and communications [2], [3], [4]. This work describes the design of the main components of a high-speed single photon imaging system for biomedical applications, implemented in a standard, commercial CMOS 0.13 μm technology from IBM. A passively-quenched SPAD pixel was characterized in terms of its noise, temporal resolution, efficiency, and temperature performance. By fabricating the SPAD in a DSM technology, we were able to take advantage of the inherent speed, lower parasitic capacitance, and increased integration density afforded by the CMOS process. Indeed, a dead-time down to 20 ns was achievable with the SPAD front-end circuit, since the total capacitance of the 9.6 x 8.5 μm 2 SPAD remained below 100 fF. Also, a new dual-interpolating tapped-delay-line TDC prototype chip was designed and evaluated for a future integration with an SPAD in a multichannel fluorescent lifetime imaging / positron emission tomography (FLIM/PET) system. The design goals were to achieve simultaneously a high-resolution, high throughput, good linearity, wide measurement range, small size and low power. The 8-bit TDC chip measures time intervals with a 156 ns least-significant bit (LSB) between a common STOP pulse from a laser and a START pulse generated by an SPAD, as in a typical time-correlated single-photon counting (TCSPC) acquisition chain shown in figure 1. In this presentation, details of the key design issues and the results from extensive testing will be provided and discussed. References [1] Cova, S.D.; Ghioni, M., IEEE Photon. J. , vol.3, no.2, pp.274-277, April 2011 [2] Markovic, E.; Tisa, S.; Tosi, A.; Zappa, F., Proc. SPIE , vol. 8033, no. 80330A, 2011 [3] Maruyama, Y.; Blacksberg, J.; Charbon, E., Proc. IEEE Int. Solid-State Circuits Conf., pp.110-111, 2013 [4] Fisher, E.; Underwood, I.; Henderson, R., IEEE J. Solid-State Circuits , vol.48, no.7, pp.1638-1650, 2013

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil0,543

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2014
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