MO‐AB‐BRA‐07: Low Dose Imaging with Avalanche Amorphous Selenium Flat Panel Imager
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We present the first active matrix flat panel imager (AMFPI) capable of producing x‐ray quantum noise limited images at low doses by overcoming the electronic noise through signal amplification by photoconductive avalanche gain (gav). The indirect detector fabricated uses an optical sensing layer of amorphous selenium (a‐Se) known as High‐Gain Avalanche Rushing Photoconductor (HARP). The detector design is called Scintillator HARP (SHARP)‐AMFPI. This is the first image sensor to utilize solid‐state HARP technology. Methods: The detector's electronic readout is a 24 × 30 cm 2 array of thin film transistors (TFT) with a pixel pitch of 85 µm. The HARP structure consists of a 15 µm layer of a‐Se isolated from the high voltage (HV) and signal electrode by a 2 µm thick hole blocking layer and electron blocking layer, respectively, to reduce dark current. A 150 µm thick structured CsI scintillator with reflective backing and a fiber optic faceplate (FOP) was coupled to the semi‐transparent HV bias electrode of the HARP structure. Images were acquired using a 30 kVp Mo/Mo spectrum typically used in mammography. Results: Optical sensitivity measurements demonstrate that gav = 76 ± 5 can be achieved over the entire active area of the detector. At a constant dose to the detector of 6.67 µGy, image quality increases with gav until the effective electronic noise is negligible. Quantum noise limited images can be obtained with doses as low as 0.18 µGy. Conclusion: We demonstrate the feasibility of utilizing avalanche gain to overcome electronic noise. The indirect detector fabricated is the first solid‐state imaging sensor to use HARP, and the largest active area HARP sensor to date. Our future work is to improve charge transport within the HARP structure and utilize a transparent HV electrode.
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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 | 0,001 |
| 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 ».