MétaCan
Menu
Retour à la cohorte

A Monolithic Amorphous-Selenium/CMOS Small-Pixel-Effect-Enhanced X-Ray-Energy-Discriminating Quantum-Counting Pixel for Biomedical Imaging

2023· article· en· W4385192370 sur OpenAlexaff
Reza Mohammadi, Peter M. Levine, Karim S. Karim

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPixelCMOSPhysicsQuantum efficiencyOffset (computer science)X-ray detectorDetectorImage resolutionImage sensorOptoelectronicsComputer scienceMaterials scienceOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate the first dual-energy-discriminating quantum-counting-detector (ED-QCD) pixel with an amorphous X-ray-sensitive semiconductor, amorphous selenium (a-Se), monolithically integrated with a custom CMOS readout IC (ROIC). Our $92\times 92\mu \mathrm{m}^{2}$ large-area scalable pixel is also the first to exploit the small pixel effect (SPE) in amorphous semiconductors for dual-X-ray-energy quantum counting. SPE enables 7.9keV energy resolution and $35\mathrm{Mcps}/\mathrm{mm}^{2}$ count rate density that can satisfy even demanding medical-imaging applications like dedicated breast computed tomography (DBCT). Our novel pixel architecture achieves the design objectives by leveraging (1) area-efficient SPE-enhanced sub-pixels with shared counters, and (2) a partially-shared foreground input-offset-correction circuit employing a (3) new area-efficient current-steering calibration DAC.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced X-ray and CT ImagingTravaux en français237 207