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Enregistrement W2528716396 · doi:10.1109/nssmic.2015.7581980

System architecture of a fully combined PET/CT scanner using LabPET™ electronics with an upgraded analog front-end optimized for PET and CT counting mode operation

2015· article· en· W2528716396 sur OpenAlexaff
Mohamed Seydou Traore, Christian Thibaudeau, Konin Koua, Marc‐André Tétrault, C. Pépin, J. Cadorette, J.‐F. Pratte, Roger Lecomte, Réjean Fontaine

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLyso-ScannerFirmwareSilicon photomultiplierComputer hardwareApplication-specific integrated circuitData acquisitionDetectorAnalog signalAvalanche photodiodeComputer sciencePhysics12-bitScintillatorCMOSOpticsOptoelectronicsDigital signal processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High light yield lutetium based crystals, such as LYSO, enable new potentials in medium and low energy radiation detection. Such scintillators combined with high quantum efficiency avalanche photodiodes (APD), have shown promising results for fully integrated PET/CT scanners. In such systems, a single detection apparatus is used for the acquisition of both PET and CT signals, allowing reduced hardware and potentially lower effective scanner cost. Using this approach, a prototype PET/CT scanner is developed using the LabPET™ digital electronics and a new upgraded front-end analog board optimized for PET and CT operation. The upgraded analog board has 2 × 64 acquisition channels based on LYSO crystal arrays (pixel size of 1.125 × 1.125 × 12 mm3) coupled 1:1 to pixelated APD photodetectors. The analog signal outputs are amplified by an optimized application-specific integrated circuit (ASIC) that offers dual charge sensitive pre-amplifier (CSP) and shaper gain modes for individual channels. For PET acquisition, the CSP-Shaper gain is adjustable from 8 to 48 mV/fC, while CT acquisition can operate from 65 to 390 mV/fC. Moreover, the LabPET™firmware was updated and optimized to meet the new hardware requirements. This paper describes the architecture of the prototype PET/CT scanner and focuses on the effect of these updates on the counting performance for both PET and CT acquisition modes. In PET operation, the events processing rate has shown a 15% improvement compared to the previous firmware version. Each channel has reached an average count rate of ~17 500 cps (counts per second). In CT mode, the firmware recorded a maximum average count rate of 400 000 cps per channel, thus allowing a total of ~25 million cps considering all 64 channels of one LabPET™digital board.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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