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Enregistrement W2574816486 · doi:10.1109/tns.2017.2654686

Design and Optimization of a Dual-HPGe Gamma Spectrometer and Its Cosmic Veto System

2017· article· en· W2574816486 sur OpenAlexaff
Weihua Zhang, Hyunje Ro, Ian Hoffman, Kurt Ungar

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Nuclear Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadiation Detection and Scintillator Technologies
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSemiconductor detectorVetoPhysicsSpectrometerCosmic rayElectromagnetic shieldingDetectorNuclear physicsCOSMIC cancer databaseGermaniumData acquisitionNuclear engineeringComputer scienceOpticsEngineeringOptoelectronicsAstrophysicsOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a dual high purity germanium (HPGe) gamma spectrometer detection system with an increased solid angle was developed. The detection system consists of a pair of Broad Energy Germanium (BE-5030p) detectors and an XIA LLC digital gamma finder/Pixie-4 data-acquisition system. A data file processor was developed containing five modules that parses Pixie-4 list-mode data output files and classifies detections into anticoincident/coincident events and their specific coincidence types (double/triple/quadruple) for further analysis. A novel cosmic veto system was installed in the detection system. It was designed to be easy to install around an existing system while still providing sufficient cosmic veto shielding comparable to other designs. This paper describes the coverage and efficiency of this cosmic veto and the data processing system. It has been demonstrated that the cosmic veto system can provide a mean background reduction of 66.1%, which results in a mean MDA improvement of 58.3%. The counting time to meet the required MDA for specific radionuclide can be reduced by a factor of 2-3 compared to those using a conventional HPGe system. This paper also provides an initial overview of coincidence timing distributions between an incoming event from a cosmic veto plate and HPGe detector.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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