Increased temporal resolution of amorphous selenium detector using preferential charge sensing approach
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Amorphous selenium (a-Se) is a direct conversion photoconductor capable of very high spatial resolution that can enable early detection of small and subtle lesions. A-Se also offers cost effective and reliable coupling to large area readout circuitry. Currently, the highest performance commercial flat panel detectors used for mammography are based on a-Se technology. However, this inherent spatial resolution has not been leveraged for real-time imaging applications, e.g. micro- angiography for imaging fine brain vessels that requires spatial resolution approaching 20 lp/mm, which is achievable with selenium technology. The challenge is that a-Se detectors suffer from memory artifacts such as lag that limits the frame rate of the X-ray imager. The frame rate reduction is attributed primarily to lag, which manifests itself as an increased dark conductivity after an X-ray exposure. Increased lag degrades the temporal response of the detector and makes a-Se photoconductor impractical for real-time imaging. Furthermore, high ionization energy required for electron-hole pair creation with a-Se limits the sensitivity of detector for a given X-ray dose, achieving a quantum noise limited system become a challenge. In this study, we investigate preferential sensing of those charge carriers having a higher mobility, i.e. holes for a-Se, to improve the temporal response of a-Se detectors for real-time imaging. A new preferential charge sensing detector with a field shaping internal grid, called Multi Pixel Proportional Counter, is fabricated and tested under the typical clinical usage conditions similar to that of fluoroscopy. The fabricated detector offers high frame rate and low noise imaging through avalanche gain. Conventional a-Se detectors are also fabricated for comparison purposes. Experimental results show that image lag as low as 1% can be achieved with the new structure with an internal grid while the conventional detector exhibits higher lag around 5%.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle