MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2994877128

The RatCAP front-end electronics

2008· article· en· W2994877128 sur OpenAlexfundno aff
J.‐F. Pratte

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCCD and CMOS Imaging Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryBrookhaven National LaboratoryBiological and Environmental ResearchCMC MicrosystemsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaStony Brook UniversityFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesU.S. Department of Energy
Mots-clésElectronicsFront and back endsFront (military)Computer scienceEngineeringElectrical engineeringMechanical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Center for Translational Neuroimaging of the Brookhaven National Laboratory has been studying the phenomenon of addiction, which has a direct impact on millions of people worldwide. This requires the development of new radiotracers for imaging specific neurotransmitter systems in the brain, and the design and implementation of novel imaging devices to measure the neuroactivity of the brain. The RatCAP, or Rat Conscious Animal Positron Emission Tomography (PET), is a head-mounted miniature PET scanner for brain metabolism imaging of awake rats with minimal mobility restriction to enable correlation with the animal's behavior. The RatCAP detector is based on LSO scintillator crystals and avalanche photodiode (APD) arrays. The design of the RatCAP imposed stringent requirements on the readout electronics. First, due to its size and limited power budget, VLSI of the front-end electronics was mandatory. Second, due to the weak signal to noise ratio from the APD detectors, the analog front-end noise had to be minimized, within the power budget, to provide the best possible timing resolution. Finally, the number of interconnections with the data acquisition system had to be minimal in order to maximize the animal's mobility. This thesis presents the design and implementation of the ASIC for the RatCAP. The final ASIC integrates 32 channels consisting of a charge sensitive preamplifier, programmable gain, a bipolar shaping amplifier, and timing and energy discriminators. A novel 32-to-1 address and timing serial encoder is integrated on-chip to multiplex the acquired data through a single output. The ASIC was realized in 0.18 [mu]m CMOS technology from TSMC, has a size of 3.3 mm × 4.5 mm, and power consumption of 117 mW. The ASIC is fully operational. Noise characterization led to a measured equivalent noise charge of 650 electrons rms with the APD biased at the input. A coincidence timing resolution of 6.7 ns FWHM was measured between two typical LSO-APD-ASIC modules using a 68 Ge source (threshold at 420 keV). An energy resolution of 18.7% FWHM at 511 keV was measured for a 68 Ge source. The ASIC and the technology developed for the RatCAP have opened the door to the realization of many other systems, such as a PET-MRI scanner, and led to the granting of three patents and the publication of numerous scientific presentations.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,027

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,164 · 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
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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke)Même sujetCCD and CMOS Imaging SensorsTravaux en français237 207