Exploring the Feasibility of Implementation of a Whole TOF-CT System with Current Technology
Notice bibliographique
Résumé
Recently, Time-of-Flight (ToF) X-ray imaging gained attention as an approach to negate the adverse effects of scattered photons as well as increase the CNR of the images. The principle is based on the analysis of each individual photon to identify and eliminate those with a longer time of flight than expected for ballistic photons. This technology is based on a pulsed X-ray source synchronized with an array of time-accurate detectors. Currently, Université de Sherbrooke is developing this new technology and aims to design the first scanner able to produce ToF radiography and CT images. The next step toward clinical use of this technology is the design of a fan-beam scanner based on 100 mm2detector circuits distributed on a rotating ring. We are designing a new ASIC to integrate all the front-end electronics for this scanner which is able to timestamp X-ray photons with better than 300~ps~FWHM resolution. In this paper, the first digital architecture based on time histogramming and distributed signal processing in ASICs and FPGAs is proposed. Also, a model based on the aforementioned specifications is simulated to further study the requirements for the front-end electronics. These simulations, along with the physical constraints, provide insights into validating the proposed digital architecture and estimating the data rates at different stages of the signal processing and system. These estimations and calculations showed a good agreement with the feasibility of implementing time-of-flight computed tomography with existing technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».