Transparent capacitive micromachined ultrasonic transducer (CMUT) arrays for real-time photoacoustic applications
Notice bibliographique
Résumé
Photoacoustic imaging has shown great potential for non-invasive high-resolution deep-tissue imaging. Minimizing the optical and acoustic paths for excitation and detection could significantly increase the signal-to-noise ratio. This could be accomplished by transparent transducers permitting through-transducer illumination. However, most ultrasound transducers are not optically transparent. Capacitive micromachined ultrasound transducer (CMUT) technology has compelling properties compared to piezoelectric transducers such as wide bandwidth and high receive sensitivity. Here, we introduce transparent CMUT linear arrays with high transparency in the visible and near-infrared range. To fabricate the devices, we used an adhesive wafer bonding technique using photosensitive benzocyclobutene (BCB) as both a structural and adhesive layer with a glass-indium-tin-oxide (ITO) substrate. Silicon nitride is used as the membrane material ensuring hermiticity and optical transparency. Our fabricated transducer arrays consist of 64 and 128 elements with immersion operation frequency of 8 MHz, enabling high-resolution imaging. ITO, along with thin metal strips, are used as a conductive layer for the top electrodes with minimal impact on device transparency. Fabricated devices have shown average transparency of 70% in the visible wavelength range that goes up to 90% in the near-infrared range. Arrays are wire-bonded to interfacing electronics and connected to a research ultrasound platform for phantom imaging. Arrays exhibited signal-to-noise (SNR) of 40 dB with 30V bias voltage and laser fluence of 13.5 mJ / cm 2 . Arrays with 128 channels provided lateral and axial resolutions of 234 µm and 220 µm , respectively.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».