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Enregistrement W4291163808 · doi:10.3390/s22165998

Comparative Analysis of Multilayer Lead Oxide-Based X-ray Detector Prototypes

2022· article· en· W4291163808 sur OpenAlexafffund
Emma Pineau, Oleksandr Grynko, Tristen Thibault, A. Alexandrov, A. Csík, S. Kökényesi, Alla Reznik

Notice bibliographique

RevueSensors · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Semiconductor Detectors and Materials
Établissements canadiensThunder Bay Regional Research InstituteLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInnovációs és Technológiai Minisztérium
Mots-clésLead oxideDetectorX-ray detectorMaterials scienceCrystalliteOxideAmorphous solidOptoelectronicsX-rayBilayerOpticsPhysicsChemistryCrystallography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lead oxide (PbO) photoconductors are proposed as X-ray-to-charge transducers for the next generation of direct conversion digital X-ray detectors. Optimized PbO-based detectors have potential for utilization in high-energy and dynamic applications of medical X-ray imaging. Two polymorphs of PbO have been considered so far for imaging applications: polycrystalline lead oxide (poly-PbO) and amorphous lead oxide (a-PbO). Here, we provide the comparative analysis of two PbO-based single-pixel X-ray detector prototypes: one prototype employs only a layer of a-PbO as the photoconductor while the other has a combination of a-PbO and poly-PbO, forming a photoconductive bilayer structure of the same overall thickness as in the first prototype. We characterize the performance of these prototypes in terms of electron–hole creation energy (W±) and signal lag—major properties that define a material’s suitability for low-dose real-time imaging. The results demonstrate that both X-ray photoconductive structures have an adequate temporal response suitable for real-time X-ray imaging, combined with high intrinsic sensitivity. These results are discussed in the context of structural and morphological properties of PbO to better understand the preparation–fabrication–property relationships of this material.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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