TH‐CD‐207B‐07: Noise Modeling of Single Photon Avalanche Diode (SPAD) for Photon Counting CT Applications
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Silicon photomultiplier (SiPM) has recently emerged as a promising photodetector for biomedical imaging applications. Due to its high multiplication gain (comparable to PMT), fast timing, low cost and compactness, it is considered a good candidate for photon counting CT. Dark noise is a limiting factor which impacts both energy resolution and detection dynamic range. Our goal is to develop a comprehensive model for noise sources for SiPM sensors. Methods: The physical parameters used in this work were based upon a test SPAD fabricated in 130nm CMOS process. The SPAD uses an n+/p‐well junction, which is isolated from the p‐substrate by a deep n‐well junction. Inter‐avalanche time measurement was used to record the time interval between two adjacent avalanche pulses. After collecting 1×106 counts, the histogram was obtained and multiple exponential fitting process was used to extract the lifetime associated with the traps within the bandgap. Results: At room temperature, the breakdown voltage of the SPAD is ∼11.4V and shows a temperature coefficient of 7.7mV/°C. The dark noise of SPAD increases with both the excess biasing voltage and temperature. The primary dark counts from the model were validated against the measurement results. A maximum relative error of 8.7% is observed at 20 °C with an excess voltage of 0.5V. The probabilities of after‐pulsing are found to be dependent of both temperature and excess voltage. With 0.5V excess voltage, the after‐pulsing probability is 63.5% at ‐ 30 °C and drops to ∼6.6% at 40 °C. Conclusion: A comprehensive noise model for SPAD sensor was proposed. The model takes into account of static, dynamic and statistical behavior of SPADs. We believe that this is the first SPAD circuit simulation model that includes the band‐to‐band tunneling dark noise contribution and temporal dependence of the after‐pulsing probability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».