Frequency‐dependent signal and noise in spectroscopic x‐ray imaging
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We present a new framework for theoretical analysis of the noise power spectrum (NPS) of photon-counting x-ray detectors, including simple photon-counting detectors (SPCDs) and spectroscopic x-ray detectors (SXDs), the latter of which use multiple energy thresholds to discriminate photon energies. METHODS: We show that the NPS of SPCDs and SXDs, including spatio-energetic noise correlations, is determined by the joint probability density function (PDF) of deposited photon energies, which describes the probability of recording two photons of two different energies in two different elements following a single-photon interaction. We present an analytic expression for this joint PDF and calculate the presampling and digital NPS of CdTe SPCDs and SXDs. We calibrate our charge sharing model using the energy response of a cadmium zinc telluride (CZT) spectroscopic x-ray detector and compare theoretical results with Monte Carlo simulations. RESULTS: Our analysis shows that charge sharing increases pixel signal-to-noise ratio (SNR), but degrades the zero-frequency signal-to-noise performance of SPCDs and SXDs. In all cases considered, this degradation was greater than 10%. Comparing the presampling NPS with the sampled NPS showed that degradation in zero-frequency performance is due to zero-frequency noise aliasing induced by charge sharing. CONCLUSIONS: Noise performance, including spatial and energy correlations between elements and energy bins, are described by the joint PDF of deposited energies which provides a method of determining the photon-counting NPS, including noise-aliasing effects and spatio-energetic effects in spectral imaging. Our approach enables separating noise due to x-ray interactions from that associated with sampling, consistent with cascaded systems analysis of energy-integrating systems. Our methods can be incorporated into task-based assessment of image quality for the design and optimization of spectroscopic x-ray detectors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 tête enseignante, 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 ».