Simulation of signal losses in highly pixelated scintillator arrays read out by discrete photodetectors
Notice bibliographique
Résumé
The performance of scintillation detectors used in Positron Emission Tomography imaging strongly depends on the scintillation light transport from the crystal to the photodetector. In highly pixelated scintillator arrays with individual pixels approaching millimetric cross section, the loss of signal is compounded with crosstalk effects, squandering valuable signal to adjacent pixels, and with light absorption in lateral faces adhesive materials and imperfect reflectors. The purpose of this simulation study is to uncover processes responsible for light losses in scintillator arrays. Four sources of losses through crosstalk between pixels were identified, namely 1) escaping photoelectrons to other pixels after photoelectric interactions, 2) X-ray fluorescence and Auger emission, 3) reflector transparency to scintillation light, and 4) light leakage to other crystals due to adhesive material between reflectors and scintillators in which optical photons can propagate to other crystals. An important source of signal loss and energy resolution degradation was found to be related to the transmittance of the adhesive material used to bond reflectors to scintillators. Moreover, the angular distribution of scintillation photons impinging on the detection face was assessed in order to weigh the proportion of trapped photons through total internal reflection due to the refractive index difference between scintillators and optical coupling medium.
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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 ».