MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2546354034 · doi:10.1109/tns.2013.2293426

Modeling of Single Photon Avalanche Diode Array Detectors for PET Applications

2014· article· en· W2546354034 sur OpenAlexaff
Audrey Corbeil Therrien, Benoît-Louis Bérubé, Serge A. Charlebois, Roger Lecomte, Réjean Fontaine, J.‐F. Pratte

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Nuclear Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Optical Sensing Technologies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDetectorScintillatorPhysicsPhotonSingle-photon avalanche diodeAvalanche photodiodeSilicon photomultiplierMonte Carlo methodPhotodetectorDiodePhoton countingEnergy (signal processing)OpticsParticle detectorElectronic engineeringOptoelectronicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We developed a configurable model of single photon avalanche diodes (SPAD) array photodetectors with intelligent control and active quenching. In this model individual components can be simulated independently and subsequently linked to provide the overall detector response. The model enables the simulation of the entire detector and analysis of performance, including photon detection efficiency, timing and energy resolution. It can be used to optimize detector performance for specific applications, such as positron emission tomography (PET). The simulator consists of multiple configurable and interchangeable modules to model the array geometry as well as physical and optical characteristics based on physical models and statistical equations. Readout electronics are also simulated in an algorithmic form. Monte Carlo simulations are used to model the 511 keV annihilation photon interactions and the optical photon transport in the scintillator, as well as carrier random walk in the silicon. Different methods to extract information from the digital output signal can be investigated. The simulator paves the way to the developement of new algorithms to extract relevant information in PET, but also for other applications such as Cerenkov radiation and fluorescence microscopy. Simulation results for photon detection efficiency, energy resolution and timing resolution are reported, showing the functionality of the simulator.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations27
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Nuclear ScienceMême sujetAdvanced Optical Sensing TechnologiesTravaux en français237 207