MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7070948477

Réalisation d’un convertisseur temps-numérique pour une application de détection monophotonique

2015· other· fr· W7070948477 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2015
Typeother
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicCell Image Analysis Techniques
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhotonX-ray detectorSolid-state
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Groupe de recherche en appareillage médical de Sherbrooke possède une expertise unique dans la conception de scanners à tomographie d’émission par positrons. Le fonctionnement de la tomographie d’émission par positrons repose sur la détection de photons d’annihilation colinéaires par un agencement de cristaux scintillateurs, photodétecteurs, convertisseurs temps-numérique et électronique de traitement. Une partie du groupe de recherche s’oriente vers l’utilisation des matrices de photodiodes à avalanches opérées en mode Geiger, afin d’obtenir une meilleure résolution temporelle du système et un seuil de détection plus faible que les générations précédentes,ce qui permet de détecter les premiers photons émis par le cristal scintillateur. Le convertisseur temps-numérique (TDC) développé se veut un bloc polyvalent et réutilisable mesurant des intervalles de temps avec grande précision. Son développement cible des applications de détection monophotoniques avec estampilles temporelles comme la tomographie optique dffuse, les caméras 3D ou la tomographie d’émission par positrons. Il s’intègre ici dans un circuit intégré en CMOS 130 nm assemblé verticalement avec plusieurs gaufres et dédié à la détection en tomographie d’émission par positron. La méthodologie de conception du convertisseur temps-numérique s’inspire d’une approche en signaux mixtes avec suprématie du numérique. En simulation, le TDC développé arbore une résolution de 14,5 ps, une non-linéarité différentielle de 1 bits de poids faible, une non-linéarité intégrale de 2,2 bits de poids faible, une fréquence de conversion de 11,1 millions d’échantillons par seconde, une plage dynamique de 5 ns, une puissance moyenne consommée en moyenne de 4,5 mW et une taille de 0,029 mm². Un mécanisme pour améliorer la résolution du TDC a été intégré dans un exemplaire du TDC. Son utilisation a permis d’obtenir une résolution de 12,6 ps sur un exemplaire du circuit fabriqué. Ces travaux ont permis d’explorer l’architecture en oscillateur vernier avec anneaux et d’en faire ressortir plus clairement les avantages, les inconvénients et les écueils à surveiller lors de la conception.

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)0.000
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: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.019

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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 head0.007
GPT teacher head0.213
Teacher spread0.206 · 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
GenreOther

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

Citations0
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke)Same topicCell Image Analysis TechniquesFrench-language works237,207