Auto-thresholding for unbiased electron counting
Notice bibliographique
Résumé
As interest in fast real-space frame-rate scanning transmission electron microscopy for both structural and functional characterization of materials increases, so does the need for precise and fast electron detection techniques. Electron counting, with monolithic, segmented, or 4D detectors, has been explored for many years. Recent studies have shown that a retrofittable signal digitizer for a monolithic or segmented detector can be a sustainable and accessible way to enhance the performance of existing detectors, especially for imaging at fast scan speeds. Since such signal digitization uses a threshold on the gradient of the detector signal to identify electron events, appropriate threshold choice is key. Previously, this threshold has been set manually by the operator and is therefore inherently susceptible to human bias. In this work, we introduce an auto-thresholding approach for electron counting to determine the optimal threshold by maximizing the difference in identified counts from a stream with real electron events and a stream with only noise. This leads to easier operation, increased throughput and eliminates human bias in signal digitization. When pixel dwell time becomes shorter than scintillator response time, digitization of the detector signal is needed to avoid artefacts in STEM images. Optimizing the threshold for this digitization process automatically is crucial to achieve high-quality quantitative digitized images, free of human bias for what threshold yields the best digitization.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».