Performance of amorphous selenium based unipolar charge sensing detector for photon-counting X-ray imaging
Notice bibliographique
Résumé
Practical photon counting detectors that have been adopted for commercial use are typically based on crystalline or polycrystalline materials. However, these types of materials are challenging to scale to large-area medical imaging applications because of yield and cost issues associated with the crystal growth and bonding technology required to interface the sensor with the readout IC. An alternate approach is to use a large-area-compatible, mature, direct conversion X-ray-detection sensor such as amorphous selenium (a-Se). The technical challenges for photon counting with a-Se lie in overcoming (1) the slow carrier-transport material property of a-Se, which leads to count-rate limitations due to pile-up, and (2) the lower X-ray-to-charge conversion gain, which degrades SNR and can be resolved by improved design of pixel readout circuits. In this paper, we address the a-Se material limitation by leveraging a unipolar charge sensing detector design. We demonstrate that the proposed unipolar charge sensing detector provides an effective method to detect charge of the polarity type having a higher mobility-lifetime product, obviating the need for detection of the opposite polarity slow transport charge. Transient signal measurements indicate that a quasi depth independent signal rise-time is achieved with the unipolar charge sensing detector. Moreover, two orders of magnitude improvement is observed compared to the conventional a-Se detector rise-time (0.15 μs vs. 25 μs).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».