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Enregistrement W4320491374 · doi:10.1038/s41598-023-29580-2

Self-aligned multi-layer X-ray absorption grating using large-area fabrication methods for X-ray phase-contrast imaging

2023· article· en· W4320491374 sur OpenAlexafffund
Abdollah Pil-Ali, Sahar Adnani, Karim S. Karim

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced X-ray Imaging Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of WaterlooCMC Microsystems
Mots-clésGratingMaterials scienceFabricationPhotoresistLithographyOpticsOptoelectronicsAbsorption (acoustics)X-Ray Phase-Contrast ImagingElectroplatingResistLayer (electronics)NanotechnologyPhase-contrast imagingPhase contrast microscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

X-ray phase-contrast (XPCi) imaging methods are an emerging medical imaging approach that provide significantly better soft tissue contrast and could function as a viable extension to conventional X-ray, CT, and even some MRI. Absorption gratings play a central role in grating-based XPCi systems, especially because they enable the acquisition of three images in a single exposure: transmission, refraction, and dark-field. An impediment to commercial development and adoption of XPCi imaging systems is the lack of large area, high aspect ratio absorption gratings. Grating technology development, primarily due to technological limitations, has lagged system development and today prevents the scaling up of XPCi system into a footprint and price point acceptable to the medical market. In this work, we report on a self-aligned multi-layer grating fabrication process that can enable large-area X-ray absorption gratings with micron-scale feature sizes. We leverage large-area fabrication techniques commonly employed by the thin-film transistor (TFT) display industry. Conventional ITO-on-glass substrates are used with a patterned film of Cr/Au/Cr that serves as a self-aligned lithography mask for backside exposure. Commonly available SU-8 photoresist is patterned using the backside exposure mask followed by an electroplating step to fill the gaps in the SU-8 with X-ray attenuating material. Consequently, the electroplated patterned material acts as a self-aligned photomask for subsequent SU-8 layer patterning and so forth. The repeatability of the reported process makes it suitable for achieving higher aspect ratio structures and is advantageous over previously reported X-ray LIGA approaches. A prototype three-layer grating, with a thickness of around [Formula: see text], having a visibility of 0.28 at [Formula: see text] with a [Formula: see text] active area was fabricated on a 4-inch glass substrate and demonstrated by modifying a commercially available 3D propagation-based XPCi Microscope. The scalable and cost-effective approach to build larger area X-ray gratings reported in this work can help expedite the commercial development and adoption of previously reported Talbot-Lau, speckle-tracking, as well as coded-aperture XPCi systems for large-area clinical and industrial applications.

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)0,000
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,352 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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