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Record W2182260436

Identification de cristaux dans un phoswich par la méthode de mesure de temps au dessus d'un seuil (ToT) pour le scanner LabPET II

2014· article· fr· W2182260436 on OpenAlexaboutno aff
Haithem Bouziri

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicIndustrial Vision Systems and Defect Detection
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La performance d’un scanner TEP se mesure par sa sensibilité, son contraste et sa résolution spatiale. Cette dernière doit être idéalement uniforme dans tout le champ de vue utile (CDV) du scanner. Cependant, le problème de parallaxe dû à l’éloignement de la source du centre de CDV, entraîne une dégradation de la résolution spatiale radiale. Ce problème est très présent dans les scanners avec une grande densité de détecteurs et de petit diamètre notamment dans le LabPET II, le scanner en cours de développement à l’Université de Sherbrooke par le Groupe de recherche en appareillage médicale de Sherbrooke (GRAMS) et le Centre d’imagerie moléculaire de Sherbrooke (CIMS), avec [tilde]37 000 détecteurs pour un CDV de 16 cm de diamètre et 12 cm de longueur axiale. Chaque détecteur a une surface de 1,2[indice supérieur *] 1,2 mm[indice supérieur 2] et une longueur supérieure à 10 mm. La mesure de profondeur d’interaction (PDI) demeure très utile pour résoudre le problème de parallaxe. La PDI peut être réalisée par l’assemblage de deux cristaux en phoswich, tout en gardant la même longueur totale pour assurer une bonne efficacité de détection, et puis, le cristal dans lequel une interaction est faite sera déterminé à l’aide d’algorithme d’identification de cristaux. Pour le traitement des signaux issus des modules de détection, un ASIC de 64 canaux a été développé. L’ASIC utilise une nouvelle technique de mesure de temps à doubles seuils inspirée de la technique de mesure de temps au-dessus d’un seuil (ToT). Cette technique repose sur l’utilisation de deux discriminateurs à seuil afin de déterminer le temps d’arrivée du photon d’annihilation et son énergie. Le temps d’arrivée est estimé par le moment de discrimination du signal avec le premier discriminateur. Tandis que l’énergie du signal est calculée par la différence des moments de discrimination du signal avec le premier et le deuxième discriminateur. Cette différence de temps est non linéaire en fonction de l’énergie. Donc une correction d’énergie est faite pour déterminer le spectre d’énergie. Les seuils des discriminateurs sont méticuleusement choisis afin de minimiser l’erreur sur les temps de croisement. Cette méthode de ToT à doubles seuils est une technique innovatrice pour identifier les cristaux qui ont scintillés [i.e. scintillé] dans un scanner TEP. Avec une erreur inférieure à 5%, cette technique discrimine entre un LGS045ns et un LYSO40ns. Malgré le taux d’erreur élevé comparé à d’autres méthodes d’identification, cette technique possède l’avantage d’être facilement intégrable dans l’ASIC du LabPET II.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.007
Threshold uncertainty score0.022

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.003

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.205
Teacher spread0.193 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2014
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