Near-Infrared Light Detection using CMOS Silicon Avalanche Photodiodes (SiAPDs)
Notice bibliographique
Résumé
Infrared sensors have been available since the 1940s to detect, measure, and monitor the thermal radiation emitted by objects. Silicon avalanche photodiodes (SiAPDs) are a potential candidate for low-level light detection, especially in the visible and near-infrared (NIR) regions due to their bias-dependent internal gain and their ability to amplify the photogenerated signal by avalanche multiplication. SiAPDs became popular for several applications including light detection and ranging (LIDAR), military, astronomy, photon counting, and fiber optic communication. They are potential candidates for applications such as quantum cryptography, profilometry of remote objects, fluorescence spectroscopy, and biomedical imaging systems such as positron emission tomography (PET), singlephoton emission computed tomography (SPECT), and NIR spectroscopy (NIRS) as a functional and noninvasive tool for brain monitoring and imaging. In all of these applications, SiAPD plays a critical role, affecting the overall performance and functionality of the device. As an example, in NIRS, the brain tissue is illuminated by NIR radiation, and the reflected signal is observed to investigate the brain's function. In the NIR range (650- 950 nm), water has relatively low absorption, while oxy- and deoxyhemoglobin have high absorption. Due to these properties, NIR light can penetrate biological tissues in the range of 0.5-3 cm, allowing investigation of relatively deep brain tissue and a potential to differentiate between healthy and diseased tissues. A critical element for NIRS front-end receivers includes a low-noise, sensitive photodetector to ensure maximum detection of the reflected NIR light that is strongly attenuated (seven to nine orders of magnitude) by the biological tissues.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».