今天,临床成像的支柱仍然极大地取决于传统的解剖成像方法如超声波(美国),计算x射线断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)。起义的基因组和蛋白质组学技术,癌症检测不再仅仅是检测肿瘤的位置和大小,它还涉及到更精确的理解细胞的解剖结构会导致不同的癌症临床治疗管理。这个新的转换分子成像的中心,一项新技术,它允许一个与生理研究结合分子信息。很多研究人员认为,这种新的开发将检测分子改变与癌症有关,将有助于评估现有实时癌症治疗,并最终将重塑癌症医学交付过程在不久的将来(gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba 3gydF4y2Ba]。这里,“实时”是指跟踪治疗,医生和病人之间的信息共享和协作在同一时间。分子成像技术的两个关键趋势包括磁共振成像(MRI)和光学成像。然而,高成本和可能的入侵入侵主要路障。例如,据估计,每个病人MRI可能成本从2000美元到3800美元为每个访问(gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba),而光学探针需要预先筛分使用传统的解剖成像方法首先找到有问题的区域,然后穿透皮肤和肌肉的可疑的地方。这些技术将不会适合癌症发展的实时跟踪和检测。gydF4y2Ba

在过去的几年中,很多精力都集中在如何提高主流技术来提高癌症检出率不增加成本和额外biopsy-type缝隙。一个趋势是改善现有的x光技术。在这篇文章中,我们打算复习我们最近进展X-ray-based乳腺癌检测系统的设计。我们专注于设备、电路和嵌入式软件和硬件的角度揭示了潜在的未来的乳房摄影系统设计考虑纳米CMOS技术的新发展。gydF4y2Ba

值得一提的是,当前电影基于屏幕的乳房x光检查是非常成熟和成功。然而这仍受欢迎的技术失误多达20%的癌症病例(gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba)由于解剖噪音。这种类型的噪声是由于在乳房组织正常结构的重叠。标准二维乳房x光片是很常见的,组织结构倾向于相互重叠。一种方法来减少解剖tomosynthesis噪音。研究人员(gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba,gydF4y2Ba 7gydF4y2Ba)报道,tomosynthesis可能增加癌症检出率16%,假阳性病例减少85%相比,胶卷的乳房x光检查。然而,这样一个系统的设计来支持tomosynthesis是很棘手的。这是因为tomosynthesis算法需要的多个图像成像乳房。因此,它还要求多个图像收购。另一方面,我们想限制同等数量的辐射剂量。也就是说,如果我们希望读出10到15图片,每张图片应该只使用1/10到1/15单一图像辐射剂量没有tomosynthesis算法。然而,如此低的x射线剂量会导致高水平的噪音在当前乳房摄影设计。如何设计一个系统,克服这些矛盾的需求是本文的重点。gydF4y2Ba

本文的其余部分,我们首先讨论潜在的绝缘体新像素传感器及其设备的设计。然后,我们介绍当前研究快速数据采集和高动态范围设计为基于CMOS的分子成像和他们的贡献。最后,我们回顾即将到来的新一代的x射线发电机和发现癌细胞病理发展的潜力。gydF4y2Ba

一起活组织检查的公司,我们是最早的设计架构使用绝缘体(SOI)和后端照明蚀刻基板。这个新的体系结构可以增加填充因数(100%)和分离的光敏二极管其余设备的电子减少耦合噪声(gydF4y2Ba 8gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

标准主要基于CMOS技术的成像面临两大障碍:短n阱深度和高寄生电容。众所周知,高分辨率要求需要长时间曝光。越短,越少的曝光时间。加上寄生电容的影响,CMOS成像的速度和性能都是有限的。SOI技术的一个优点是其低寄生电容导致高速度和提取图像减少曝光时间的潜力。目前,主流SOI技术包括两种类型的技术:全耗尽SOI (FD-SOI)和部分耗尽SOI (PD-SOI),而在制造过程中,PD-SOI便宜但患有扭结效果(不同坡率在饱和区域gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba - - - - - -gydF4y2Ba VgydF4y2Ba 曲线),会影响信噪比成像仪(比gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba]。这就是为什么我们选择FD-SOI代替PD-SOI。图gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba演示了设备截面。数据gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba和gydF4y2Ba 3gydF4y2Ba显示的设计架构和测试结构新SOI-based分子成像,分别。gydF4y2Ba

要充分利用SOI技术的优势,我们还开发了一种新的混合架构设计传感器及其辅助电路。这是不同于整体架构,我们需要整合探测器和读出电路在高电阻率的硅衬底(gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

一般来说,这需要双面圆片过程。在混合像素结构中,探测器的读出集成电路连接材料(焊料gydF4y2Ba 11gydF4y2Ba,gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba]。与单片技术相比,混合动力技术能够集成不同探测器读出电路相同的平台。混合动力技术也降低了设计成本,因为它简化了读出电路的设计过程,可以独立于探测器进行了优化。测试架构(图gydF4y2Ba 3gydF4y2Ba)包括一个电荷灵敏放大器(CSA)、鉴频器、法模拟数字转换器(gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba),和14-bit计数器/移位寄存器。最后两个测试模块是一个完整的128×128光子计数数组和一个128×128像素模拟数字数组(gydF4y2Ba 8gydF4y2Ba]。表gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba记录的读出噪声128×128阵图gydF4y2Ba 3gydF4y2Ba。两种不同的方式来存储的输出信号包括光子计数方法和集成方法。后来的一个总结所有的输入信号包括噪音导致低信噪比、短的动态范围,重新分配的光子具有不同的能级。更高的能量储存更多的指控的光子探测器,将生成一个更高的电压或电流。注意,尽管更高能级x射线可以轻易通过病人的乳房,他们不一定比低能的携带更多有用的信息。另一方面,这些高能量的也可能推迟光子集成。光子计数法,输入信号相比,高度从光子能量窗口比较器阈值集。如果信号能量窗口阈值范围内,一个计数器的值是递增的。每个光子在这个窗口阈值相同的值。因此,光子计数方法有能力设置适当的阈值去除背景噪声,从而提高信噪比和动态范围(gydF4y2Ba 8gydF4y2Ba,gydF4y2Ba 14gydF4y2Ba]。初步Silvaco /阿特拉斯pin光电二极管侦探量子效率(DQE)仿真结果50 V是图gydF4y2Ba 4(一)gydF4y2Ba。估计剂量效率提出设备可以在图中找到gydF4y2Ba 4 (b)gydF4y2Ba,在那里gydF4y2Ba 问gydF4y2Ba CsIgydF4y2Ba =光子吸收效率CsI (Tl) 30凯文,gydF4y2Ba ggydF4y2Ba CsIgydF4y2Ba = CsI (Tl)光增益,gydF4y2Ba OgydF4y2Ba CsIgydF4y2Ba _gydF4y2Ba 纤维gydF4y2Ba =之间的光耦合CsI (Tl)和纤维面板,和gydF4y2Ba 问gydF4y2Ba 如果gydF4y2Ba =硅量子效率。gydF4y2Ba

避免解剖的声音一个有效的方法是通过使用高维方法,也就是说,3 d和4 d胸部计算机断层扫描(胸部CT) [gydF4y2Ba 15gydF4y2Ba)和tomosynthesis。不过,主要的挑战是在数据量大幅增加:3 d tomosynthesis 15帧所需的图像与传统2 d 2帧的。这相当于7 x增加数据量(即。,因为cone-beam CT;这是关于300的预测)(gydF4y2Ba 16gydF4y2Ba]。此外,将会有一个提高x射线剂量。“平均”乳房(压缩厚度5.0厘米,腺分数50%),数字乳房tomosynthesis(印度生物技术部)收购的结果增加了8%的x射线剂量与2 d的进行比较。高密度乳房,增加金额可高达83%gydF4y2Ba 17gydF4y2Ba,gydF4y2Ba 18gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

在过去的几年中,努力投入到analog-to-information转换器(AIC) [gydF4y2Ba 19gydF4y2Ba)获得原始样本率低而准确地重构压缩信号。调查下的关键组件是数模转换器,随机滤波和解调。作者从[gydF4y2Ba 20.gydF4y2Ba)是第一个应用压缩感知到的像素阵列数据采集系统。而不是直接提取像素阵列数据列的缓冲区,然后处理与A / D转换器,作者使用随机选择测量矩阵重组像素数据。然后,数据被送入A / D采样率远低于最初的设计。通过这样做,他们实现了随机选择使用模拟测试和乘数的组件。这样的设计选择“重”模拟前端降低采样率,在A / D数据量。例如,在传统的信号/数据流,A / D转换器放置后像素数组。即像素数据直接数字化的奈奎斯特采样率和压缩传感的A / D转换器放置后随机选择/解调。采样率很低。即使压缩感知算法帮助我们减少A / D转换器的采样率,它带有一个价格。它需要模拟前端实现随机测量进而导致大型模拟计算单元的前端。 These components are cumbersome and slow. For example, an analog multiplier works at 10 MHz with over 200 ns set-up time. Not to mention that most elements in the front end use 0.25 um technology node, some exploit 0.5 um technology node (i.e., floating gate technology to store random selection coefficients). While compressive sensing algorithms provide a promising future to reduce data, how to effectively implement such a scheme on hardware is still an open question.

高动态范围成像是一个新兴领域,有可能导致一个伟大的科技影响在不久的将来。在本文中,我们针对覆盖高动态范围成像及其应用领域的扩展成像仪动态范围和影响x射线剂量减少医疗成像应用。在一个典型的像素周期integrating-type图像传感器接收一个恒定的光强度如图gydF4y2Ba 3gydF4y2Ba。一个初始复位周期零强度信号,后来在整个集成时间线性增加。照明信号从而限制制造工艺参数,系统因素,无论使用何种类型的像素电路实现。此外,像素读出电路的噪声和其他噪声来源压倒在低光情况下照明信号。照明,浸透像素之间的比例,最低可检测照明是图像传感器的动态范围(博士)。低噪声电路,小心工程光电二极管的反向饱和电流,和其他改进可以帮助降低噪声地板,和之前尝试了几个技术。先前的努力提高CMOS成像的博士介绍了各种image-acquiring方案包括对数、线性和对数,well-capacitance调整,双重或多重抽样,多个集成(gydF4y2Ba 21gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba 23gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

基于我们的经验(gydF4y2Ba 8gydF4y2Ba,gydF4y2Ba 24gydF4y2Ba和现有的研究工作gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba,gydF4y2Ba 7gydF4y2Ba,gydF4y2Ba 17gydF4y2Ba,gydF4y2Ba 25gydF4y2Ba),很明显,新技术在CMOS图像传感器的设计有很大的潜力在改善当前乳腺癌乳腺检测。更具体地说,使用SOI技术可以提供低噪声(信噪比约为87.8 db)和高增益(30 v / v) CMOS成像。这种类型的成像系统和高速数据采集的设计可能扮演了一个重要的角色在不久的将来高维图像。这也是值得一提的新X-ray-free电子激光技术(gydF4y2Ba 25gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba 27gydF4y2Ba]。与分子成像综述摘要(我们可以图片揭示细胞大小的数万micro-meters),这种新技术可以把分子大小的快照对象飞秒(fs)。这是第一次我们可以实时监测蛋白质和染色体。人们相信这项新技术可以揭示基因组和蛋白质组学技术和肿瘤生长的关系。其承诺的乳腺癌检测还需要进一步确认,并呼吁科学家和研究人员来自不同学科之间的紧密协作包括放射学、病理学、设备设计、电路和系统设计师。gydF4y2Ba