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Enregistrement W3018018507 · doi:10.1117/12.2554209

Design and development of a rotating-anode x-ray tube coherent scatter projection imaging system

2020· article· en· W3018018507 sur OpenAlexaff
Christopher Dydula, Tong Xu, Paul C. Johns

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced X-ray Imaging Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollimated lightOpticsPhysicsDetectorCollimatorProjection (relational algebra)SynchrotronBeam (structure)Synchrotron radiationComputer scienceLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coherent x-ray scatter is material specific, and imaging systems utilizing information from coherently scattered x rays are promising for security and medical applications requiring material identification with high sensitivity. A persistent challenge for practical implementation of these systems has been slow image acquisition. Our approach to reducing acquisition time is to develop a multibeam projection imaging system rather than a volumetric (CT or otherwise) imaging system. Previously we implemented a synchrotron-based system with five coplanar pencil beams and continuous motion of the object. Now we present a tabletop x-ray scatter imaging system built using a rotating-anode x-ray tube and a scintillating, energy-integrating flat-panel detector. A conventional source is more challenging to use than a synchrotron beam due to polychromaticity, low intensity, beam divergence, and x-ray tube thermal considerations. Simulations were performed to determine the system layout that optimized the intensity and angular resolution of scatter signals. The tube is inclined 6.1° to reduce apparent focal spot size. The primary collimation allows for an array of up to three rows by five columns of pencil beams, 3mm diameter and 2 cm apart at the object midplane 35 cm from the source, to irradiate the object simultaneously. There is no scatter collimation and the multiplexed scatter signals are disentangled using a maximum-likelihood expectation maximization algorithm. Motorized translation stages scan the object through the beams. The system can image objects up to 10 × 10 × 10 cm3 and 1 kg. Post-object primary beam attenuators allow for the same detector to measure transmitted and scattered x rays simultaneously. Initial images acquired with the system are presented. Using 15 beams, a 6000-pixel scatter image of a 6 cm × 10 cm region was acquired in 4.6 min.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,236 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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