Отзывы владельцев х рей: комплектации 1,6 1,8

Легковой хэтчбек Lada XRAY был представлен на внутреннем рынке более 5 лет назад. Автомобиль заслужил достаточно большую популярность благодаря простоте обслуживания и совершенно новому необыкновенному дизайну.

Заинтересованные покупатели могут сравнить реальные факты владения с заводской информацией и на основе полученных данных сделать определенные выводы относительно модели автомобиля.

Для Лада Хрей цена, комплектация, характеристики и отзывы указаны исходя из рыночных показателей. В списке отзывов рассматриваются наиболее популярные модификации авто с двигателями 1,6-1,8 литра.

Комплектация	Цена	Двигатель	КПП
1.6  Optima MT	599 900 ₽	бензиновый 1.6, 106 л.с.	Механическая 5
1.6  Optima Аdvanced MT	660 900 ₽	бензиновый 1.6, 106 л.с.	Механическая 5
1.8  Optima Аdvanced MT	685 900 ₽	бензиновый 1. 8, 122 л.с.	Механическая 5
1.6 Luxe MT	710 900 ₽	бензиновый 1.6, 106 л.с.	Механическая 5
1.8  Optima Аdvanced AMT	710 900 ₽	бензиновый 1.8, 122 л.с.	Автоматическая 5
1.8 Luxe MT	735 900 ₽	бензиновый 1.8, 122 л.с.	Механическая 5
1.6 Luxe Prestige MT	739 900 ₽	бензиновый 1.6, 106 л.с.	Механическая 5
1.8 Luxe AMT	760 900 ₽	бензиновый 1.8, 122 л.с.	Автоматическая 5
1.8 Luxe Prestige MT	773 900 ₽	бензиновый 1.8, 122 л.с.	Механическая 5
1.8 Luxe Prestige AMT	798 900 ₽	бензиновый 1.8, 122 л.с.	Автоматическая 5
1.8 Exclusive MT	805 900 ₽	бензиновый 1.8, 122 л.с.	Механическая 5
1.8 Exclusive AMT	830 900 ₽	бензиновый 1.8, 122 л.с.	Автоматическая 5

[divider]

Владимир из Самары

Комплектация: бензин 1,6 на механике

Машина была приобретена порядка 3 месяцев назад. Заводская комплектация предусматривает установку двигателя 1,6 с ручной механикой на 5 скоростей.

По индивидуальному набору опций присутствуют кондиционер и передние подушки безопасности. За последний месяц автомобиль наездил 800 км. При этом часть пути была преодолена вне городской черты. Двигателя 106 л/с вполне достаточно для интенсивного ускорения в случае обгона.

В городе 16 клапанный мотор в совокупности с ручной коробкой обеспечивает максимальный комфорт движения на малых оборотах. По трансмиссии за данный период эксплуатации вопросов не возникало. Подвеска отрабатывает любые неровности с очень редкими пробоями на глубоких ямах. Общие положительные впечатления можно выразить в нескольких пунктах:

1. Информативное рулевое управление.
2. Мягкая подвеска при любом режиме езды.
3. Достаточно хорошая шумоизоляция.
4. Вместительный багажный отсек.
5. Динамичный разгон.
6. Тихая работа двигателя.
7. Качественная отделка салона.

В красных оттенках авто выглядит более стильно и индивидуально. Однако практически на все преимущества имеются и свои минусы. В первую очередь необходимо выделить:

1. Мало места на заднем диване. Даже при достаточно значительном перемещении передних кресел к панели сзади пассажирам с высоким ростом не комфортно. Автоконцерн Лада проектирует автомобили в старых традициях.
2. Некорректная работа центрального замка. Часто случаются сбои и проблемы с открыванием дверей. Проблема устраняется в сервисном центре путем подачи дополнительного питания на систему блокирования.

Общие выводы и оценка

Продукция отечественного завода, несмотря на свой новый облик, не избавлена от большого количества мелких проблем, которые будут постепенно проявляться в ходе ежедневной эксплуатации. Однако за такие деньги данный автомобиль можно признать лучшим в сегменте.[divider]

Илья из Хабаровска

Комплектация: 1,8 на механике

Автомобиль был приобретен фактически по счастливой случайности в одном из местных дилерских центров. При общем сроке владения 7 месяцев можно отметить, что двигатель 1,8 с МТ действительно мощный и неприхотливый к отечественному топливу.

При рекомендуемом бензине для заправки марки 95 вполне реально ездить и на 92. Мощности 122 л/с достаточно для движения с крейсерской скоростью 120 км/час с расходом 5,6 л по бортовому компьютеру.

Что понравилось в машине больше всего:

1. Мощный и экономичный двигатель. Обеспечивает хорошую динамику на любых оборотах.
2. Короткоходная педаль сцепления. Отличный вариант для любителей быстрых переключений.
3. Просторный и уютный салон с удобными передними сидениями для пассажиров.
4. Экономичный и неприхотливый автомобиль для городской эксплуатации.
5. Отсутствуют крены и сносы во время преодоления поворотов.
6. Яркая задняя светотехника и красивые передние фары.
7. Хороший пакет шумоизоляции. Очень большой плюс для авто такого класса.

За достаточно непродолжительное время владения автомобилем больших минусов выявлено не было. Машина отлично подходит женщинам и мужчинам, которые имеют незначительный опыт вождения.[divider]

Дмитрий из Брянска

Комплектация: 1,8 на автомате

Сроки владения — 1,2 года. За период эксплуатации не было выявлено ни одной поломки, что достаточно большой плюс для отечественной марки. Машина полностью соответствует семейным требованиям.

Внешний вид, отделка салона и техническая начинка позволяют быть одновременно примерным семьянином и горячим молодым парнем, который предпочитает динамику и драйв.

Комплектация предусматривает наличие робота на 5 скоростей и полного набора электронных опций. Главным преимуществом является кондиционер с возможностью тонкой регулировки. Для климата Краснодара в летний сезон данная опция считается самой актуальной.

Общие плюсы машины:

1. Недорогое обслуживание в любом сервисе.
2. Наличие кондиционера и автоматического климат-контроля.
3. Хороший двигатель с большим запасом мощности.
4. Комфортабельный салон с удобным расположением всех опций.
5. Работа автомата без рывков.
6. Надежность автомобиля при длительных путешествиях.

Несмотря на все плюсы за год эксплуатации автомобиль преподнес немало сюрпризов, которые озадачили даже дилерских сервисных специалистов. В первую очередь следует выделить:

1. Малоэффективная работа усилителя руля на парковке.
2. Проблемы с датчиком температуры охлаждения двигателя.
3. Задумчивость коробки на старте в летнюю жару.
4. Небольшой выбор цветов кузова при покупке.

В средней ценовой категории в такой комплектации практически нет достойных конкурентов, которые бы удовлетворяли требованиям. Поэтому исходя из перечисленных преимуществ можно сделать выводы, что Lada X-Ray является неплохим отечественным автомобилем.

[divider]

Михаил из Омска

Комплектация: 1,8 МТ Exclusive

Приобрел данный автомобиль без каких-либо предварительных оценок или анализов у местного дилера. Из комплектации 1,8 МТ выделяются опции: обогрев всех сидений, мультируль, охлаждение ящика для вещей, мощная мультимедиа.

Из плюсов за 2 месяца владения можно отметить:

1. Надежный кондиционер.
2. Динамичный двигатель до 140 км/час.
3. Большие и красивые колеса.
4. Эффектный цвет кузова.
5. Четкое включение передач.

Из минусов был выявлен один недостаток в виде замка багажника, который невозможно закрыть без сильного хлопка.[divider]

Максим из Твери

Комплектация: 1.6 Optima на механике

Долго откладывал деньги на приобретение личного автомобиля. Однако за весь период не было достойного варианта в сегменте новых авто. Появление Лады Хрей позволило решить вопрос с транспортом за несколько дней.

Машина в достаточно бюджетной комплектации с ДВС 1.6 на 106 сил и механикой. За 8 месяцев владения хэтчбек зарекомендовал себя с положительной стороны, а именно понравилась работа подвески и рулевого.

Все кочки на отечественных дорогах машина глотает мягко и без лишней тряски. Руль очень информативен даже с высоким профилем резины. Также Хрей удивил и качеством шумоизоляции.

Главные плюсы:

1. Хороший разгон и тяга.
2. Экономичность (расход в городе при экономной езде не больше 8 литров).
3. Эффективный обогрев салона.
4. Мягкая подвеска.
5. Качественная акустика.
6. Большой дорожный просвет.

Минусы в авто:

1. Отсутствие гидравлических подпор капота.
2. Небольшой багажник.
3. Слабый дальний свет.

Новым автомобилем доволен. Ведь за такие деньги практически невозможно найти новую машину в хорошей комплектации. Автомобиль прощает любые ошибки водителя.

дилер LADA в г. Москва (Москва и МО)

Когда-нибудь это случается. Чувство, зреющее в сердце, вырывается наружу. Энергия, аккумулировавшаяся годами, высвобождается. Кто-то очень долго ждет этого дня — но ты готов реализовать желание прямо сейчас. Просто наконец появилась возможность проявить свой настоящий характер.

Настоящий, функциональный, уверенный

LADA XRAY Cross

Дорог становится
больше

LADA XRAY создан, чтобы сочетать несколько талантов. Острую управляемость обеспечивает мощный подрамник, на котором смонтирована передняя подвеска и рулевое управление. Энергоемкое шасси позволяет уверенно проехать по дорогам любого качества. Именно проходимость является важнейшим качеством кроссовера, и развить ее позволила тонкая настройка конструкции автомобиля. Одна простая цифра: дорожный просвет увеличен со 195 мм до 215 мм. Встречайте LADA XRAY Cross — автомобиль, способный открыть новые дороги и направления.

«Акулий плавник» — cтильная и аэродинамичная антенна.

Обзорные зеркала с повторителями поворота.

Мультимедийная
система

LADA EnjoY Pro с Яндекс.Авто — мультимедийная система нового поколения, обеспечивающая полноценный функционал современного смартфона, интегрированного в автомобиль. LADA EnjoY Pro с Яндекс.Авто — это экран с HD-разрешением и высоким быстродействием, поддержка проецируемых систем Apple CarPlay и Android Auto.

Вся мощь современного смартфона в вашем автомобиле

УЗНАТЬ ПОДРОБНЕЕ

Автоматическая
трансмиссия

Обеспечивая принципиально новый уровень комфорта, автоматическая трансмиссия обладает необходимым функционалом для наиболее эффективного выполнения самых разных задач.

Автоматическая трансмиссия — это удобно, надежно и практично!

Полезные
трансформации

Салон LADA XRAY Cross — это рационально организованное пространство. Каждый элемент салона продуман для того, чтобы LADA XRAY Cross был удобен и в туристической поездке, и для покупки новой мебели.

LADA Ride Select:

5 режимов движения

Сложная дорога требует особой концентрации и нередко — решительности. А на хорошем шоссе порой хочется дать волю темпераменту…
Новые настройки шасси LADA XRAY Cross — это и способ реализовать жажду драйва, и помощь в разных условиях движения.

Режим: «esc on»

Программа, активирующаяся после запуска мотора. Единый комплекс настроек контроллера двигателя и электронных систем обеспечивает безопасность движения в критических ситуациях и наиболее эффективно помогает преодолевать участки со смешанным типом дорожного покрытия.

Режим: «esc off»

Системы противобуксовки и контроля устойчивости отключены полностью, но антиблокировочная система не отключается.

Деактивация функции «ESC Off» происходит автоматически при достижении скорости 54 км/ч.

Режим: «sport»

Противобуксовочная система дает больше свободы ведущим колесам, позволяя энергично стартовать. Кнопка «Sport» отключает все другие режимы, сам же спортивный режим действует, пока водитель не отключит его или не перезапустит мотор.

Режим: снег/грязь

Система помогает больше пробуксовывать ведущим колесам, повышена чувствительность электронного дифференциала. Отключение функции «Снег/грязь» происходит автоматически при достижении скорости 54 км/ч.

Режим: песок

Функция позволяет еще больше, чем в режиме «Снег/грязь», пробуксовывать ведущим колесам, чувствительность электронного дифференциала максимально увеличена.

Отключение функции «Песок» происходит автоматически при достижении скорости 54 км/ч.

USB-разъем

Для подзарядки гаджетов пассажиров второго ряда — смонтирован на центральном подлокотнике вместе с кнопками подогрева задних сидений и 12-вольтовой розеткой.

Выдвижной контейнер

Держать нужные вещи под рукой поможет выдвижной контейнер под передним пассажирским сиденьем.

Зимние опции

Подогрев рулевого колеса и всех сидений создает приятный микроклимат в холодную погоду.

Мультифункциональный руль

Рулевое колесо с кнопками управления мультимедиа и круиз-контролем.

Камера заднего вида

При движении задним ходом вы сможете видеть то, что находится непосредственно за вами, в том числе и объекты, которые не видны в зеркале заднего вида.

Настройка сиденья водителя

Регулировка в диапазоне 40 мм.

Сила
и гибкость

Проявить силу, где она необходима. А где нужно — быть гибким. Быть начеку каждую секунду и реагировать мгновенно.
Эти слова могли бы быть философией боевого искусства, но стали принципами конструирования автомобиля. Современного безопасного автомобиля.

Динамика

Двигатель объемом 1.8 л. обеспечивает возможность динамичного разгона в любой ситуации

Рабочий объем
1598 см
Мощность
113 л.с. (83 кВт) при 5500 об/мин
Момент крутящий
152 Нм при 4000 об/мин
Нормы токсичности
ЕВРО-5

Рабочий объем
1774 см
Мощность
122 л.с. (90 кВт) при 5900 об/мин
Момент крутящий
170 Нм при 3700 об/мин
Нормы токсичности
ЕВРО-5

Цветовая гамма

Узнайте больше интересной и полезной информации о модели LADA XRAY Cross

Скачать брошюру

Придайте своему автомобилю индивидуальность с оригинальными аксессуарами

Скачать брошюру

fgf

Технические характеристики

• Двигатель

• Максимальная мощность, кВт (л.с.) / об. мин.

• Рекомендуемое топливо

• Динамические характеристики

• Максимальная скорость, км/ч

• Время разгона 0-100 км/ч, с

• Расход топлива

• Смешанный цикл, л/100 км

• Трансмиссия

• Тип трансмиссии

Данные по расходу топлива определены в стандартизованных условиях с применением специального измерительного оборудования, в соответствии с требованиями ГОСТ Р41. 101–99 (Правила ЕЭК ООН №101). Служат для сравнения автомобилей различных автопроизводителей. Эксплуатационной нормой не являются.

Учебное пособие по детектору счета рентгеновских фотонов характеристика

1. Barber WC, et al. Характеристика нового детектора счета фотонов для клинического применения. КТ: скорость счета, энергетическое разрешение и шумовые характеристики. Proc SPIE 7258, Медицинская визуализация. 2009 [Google Scholar]

2. Taguchi K, et al. Включение подсчета фотонов для клинической рентгеновской КТ. Конференция симпозиума по ядерным наукам (NSS/MIC), 2009 г. [Google Scholar]

3. Cammin J, et al. Настольный клинический рентгеновский компьютерный томограф с фотоном, разрешающим энергию. счетчики детекторов. Процедура SPIE 7961, Медицинская визуализация. 2011 [Google Scholar]

4. Cammin J, et al. Компенсация нелинейных искажений в спектре счета фотонов КТ: мертвое время, спектральная характеристика и ужесточение луча последствия. Proc SPIE 8313, Медицинская визуализация. 2012 [Google Scholar]

5. Kobayashi T, et al. Точность линейных коэффициентов затухания, измеренных с помощью КТ система подсчета фотонов. Симпозиум по ядерным наукам и конференция по медицинской визуализации (NSS/MIC) 2012 [Google Scholar]

6. Kaibuki F, Matsumoto M, Ogawa K. Оценка КТ-изображений при очень низкой рентгеновской экспозиции с детектор счета фотонов с полупроводником CdTe. Симпозиум по ядерным наукам и конференция по медицинской визуализации (NSS/MIC) 2013 [Google Scholar]

7. Тагучи К., Иванчик Дж.С. Vision 20/20: Рентгеновские детекторы со счетом одиночных фотонов в медицине визуализация. Медицинская физика. 2013;40(10):100901. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

8. Lee S, Choi Y-N, Kim H-J. Имитационное исследование рентгеновской компьютерной томографии высокого разрешения визуализация с использованием нерегулярной выборки с подсчетом фотонов детектор. Ядерные приборы и методы в физических исследованиях Раздел А: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование. 2013; 726: 175–180. [Академия Google]

9. Tomita Y, et al. Рентгеновский цветной сканер с множественной дифференциацией энергии способность. Симпозиум по ядерной науке. 2004 [Google Scholar]

10. Steadman R, et al. ChromAIX: быстрая ASIC для подсчета фотонов для спектральных вычислений Томография. Ядерные приборы и методы в физических исследованиях Раздел А: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование. 2011; 648 (Приложение 1): S211–S215. [Google Scholar]

11. Kraft E, et al. Подсчет и интегрирование показаний для рентгеновского излучения с прямым преобразованием Визуализация: концепция, реализация и первый прототип Измерения. Транзакции IEEE по ядерной науке. 2007; 54(2):383–39.0. [Google Scholar]

12. Атак Х, Шихалиев ПМ. Рентгеновское изображение со счетом фотонов с рентгеновским фильтром по K-краю: A симуляционное исследование. Медицинская физика. 2016;43(3):1385–1400. [PubMed] [Google Scholar]

13. Силквуд Д.Д., Мэтьюз К. Л., Шихалиев П.М. Спектральная КТ молочной железы с подсчетом фотонов: эффект адаптивной фильтрации по номерам КТ, шуму и отношению контраста к шуму. Медицинская физика. 2013;40(5):051905. [PubMed] [Google Scholar]

14. Roessl E, Proksa R. Визуализация K-края в рентгеновской компьютерной томографии с использованием мультибина детекторы счета фотонов. Физика в медицине и биологии. 2007;52(15):4679. [PubMed] [Google Scholar]

15. Schlomka JP, et al. Экспериментальная возможность многоэнергетического счета фотонов K-края визуализации в доклинической компьютерной томографии. Физика в медицине и биологии. 2008;53(15):4031. [PubMed] [Google Scholar]

16. Kraft P, et al. Характеристика и калибровка PILATUS Детекторы. Транзакции IEEE по ядерной науке. 2009;56(3):758–764. [Google Scholar]

17. Kanai Y, et al. Диагностика пародонтита с помощью энергетической информации в стоматологии Панорамное изображение. В: Лонг М, редактор. Всемирный конгресс по медицинской физике и биомедицинской инженерии 26-31 мая, 2012, Пекин, Китай. Спрингер Берлин Гейдельберг; Берлин, Гейдельберг: 2013. стр. 1117–1120. [Академия Google]

18. Langlais R, et al. Датчик подсчета фотонов на теллуриде кадмия в панорамном режиме. радиология: разделение оттенков серого и его потенциальное применение для костей оценка плотности. Оральная хирургия, оральная медицина, оральная патология и оральная радиология. 2015;120(5):636–643. [PubMed] [Google Scholar]

19. Yu Z, et al. Оценка эффективности традиционной визуализации в исследовании система КТ всего тела с детекторной матрицей, подсчитывающей фотоны. Физика в медицине и биологии. 2016;61(4):1572. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

20. Алессио А.М., Макдональд Л.Р. Количественная характеристика материала по мультиэнергетическому фотону считая КТ. Медицинская физика. 2013;40(3):031108. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

21. Maji T, et al. Разложение материала с использованием разложения по сингулярным числам метод. Симпозиум по ядерным наукам и конференция по медицинской визуализации (NSS/MIC) 2013 [Google Scholar]

22. Niwa N, et al. Визуализация груди: 12-й международный семинар, IWDM 2014, город Гифу, Япония, 29 июня– 2 июля 2014 г. Материалы. Международное издательство Спрингер; Чам: 2014. Разработка маммографической системы с использованием подсчета фотонов CdTe. Детектор снижения дозы облучения; стр. 468–474. [Google Scholar]

23. J Bushberg JS, Leidholdt M, Jr, Boone J. Основная физика медицинской визуализации. Третий. Липпинкотт Уильямс и Уилкинс; 2012. [Google Scholar]

24. Пачелла Д., Беллаццини Р., Финкенталь М. Двумерная мягкая рентгеновская рентгенография с энергетическим разрешением с газоанализатор с микроструктурой. Обзор научных инструментов. 2006;77(4):043702. [Академия Google]

25. Pacella D, et al. Спектроскопическая визуализация X-VUV с микроструктурным газом детектор. Ядерные приборы и методы в физических исследованиях Раздел А: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование. 2003;508(3):414–424. [Google Scholar]

26. Мартин Н. Сцинтилляционные детекторы рентгеновских лучей. Измерительная наука и техника. 2006;17(4):R37. [Google Scholar]

27. Микеров В. и др. Мультиэнергетические рентгеновские датчики на основе пиксельных Сцинтиллятор. Транзакции IEEE по ядерной науке. 2013;60(2):963–967. [Google Scholar]

28. Prekas G, et al. Прямые и непрямые детекторы для подсчета рентгеновских фотонов системы. Симпозиум по ядерным наукам и конференция по медицинской визуализации (NSS/MIC) 2011 [Google Scholar]

29. Ponchut C, et al. Оценка массива гибридных пиксельных детекторов, подсчитывающих фотоны, с источник синхротронного рентгеновского излучения. Ядерные приборы и методы в физических исследованиях Раздел А: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование. 2002; 484(1–3):396–406. [Академия Google]

30. Bergamaschi A, et al. Детектор MYTHEN для экспериментов по порошковой рентгеновской дифракции в Швейцарский источник света. Журнал синхротронного излучения. 2010;17(5):653–668. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

31. Руат М., Пончут С. Характеристика пиксельного детектора рентгеновского излучения CdTe с использованием Чип для считывания счетчика фотонов Timepix. Транзакции IEEE по ядерной науке. 2012;59(5):2392–2401. [Google Scholar]

32. Cho HM, et al. Характеристическая оценка производительности фотонного счетчика Si полосовой детектор для низкодозовой спектральной КТ молочной железы. Медицинская физика. 2014;41(9):091903. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

33. Ding H, et al. Характеристика энергетического отклика детекторов со счетом фотонов с помощью рентгеновской флуоресценции. Медицинская физика. 2014;41(12):121902. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

34. Xu C, et al. Эксплуатационные характеристики кремниевого ленточного детектора для спектральная компьютерная томография с использованием лазерного контроля система. Proc SPIE 7961, Медицинская визуализация. 2011 [Google Scholar]

35. Wang X, et al. МикроКТ со счетчиком фотонов с энергетическим разрешением детекторы. Физика в медицине и биологии. 2011;56(9):2791. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

36. Spartiotis K, et al. Счетчик фотонов CdTe гамма- и рентгеновская камера. Ядерные приборы и методы в физических исследованиях Раздел А: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование. 2005; 550 (1–2): 267–277. [Google Scholar]

37. Locker M, et al. Рентгеновское изображение со счетом одиночных фотонов с одним чипом Si и CdTe пиксельные детекторы и многочиповые пиксельные модули. Транзакции IEEE по ядерной науке. 2004;51(4):1717–1723. [Академия Google]

38. Llopart X, et al. Timepix, программируемый чип для считывания времени прибытия на 65 тыс. пикселей, измерения энергии и/или подсчета фотонов. Ядерные приборы и методы в физических исследованиях Раздел А: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование. 2007; 581(1–2):485–494. [Google Scholar]

39. Song J, Liu QH, Johnson GA, Badea CT. Итеративная реконструкция изображения на основе априорной разреженности для микро-КТ сердца с ретроспективным гейтированием. Медицинская физика. 2007; 34:4476. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

40. Yu L, Liu X, McCollough CH. Дореконструкционное трехматериальное разложение в двухэнергетическом КТ. SPIE Medical Imaging, Международное общество оптики и фотоники. 2009;7258:72583В. [Google Scholar]

41. Yu Z, et al. Первоначальные результаты прототипа подсчета фотонов всего тела система компьютерной томографии. Proc SPIE 9412, Медицинская визуализация. 2015 [бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

42. Gutjahr R, et al. Визуализация человека с помощью вычислений на основе подсчета фотонов Томография при клинических уровнях дозы: отношение контраста к шуму и труп Исследования. Исследовательская радиология. 2016;51(7):421–429. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

43. Kalender WA, et al. Доказательство технической осуществимости низкодозового анализа с высоким разрешением. КТ молочной железы с подсчетом фотонов. Европейская радиология. 2016: 1–6. [PubMed] [Google Scholar]

44. Pourmorteza A, et al. Визуализация брюшной полости с помощью КТ с контрастным усилением и подсчетом фотонов: Первый человеческий опыт. Радиология. 2016;279(1):239–245. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

45. Ren L, et al. Оптимизированное время получения рентгенофлуоресцентного изображения золота. наночастицы: предварительное исследование с использованием подсчета фотонов детектор. Процедура SPIE 9709, Биофотоника и иммунные реакции XI. 2016 [Google Scholar]

46. Yu Z, et al. Как низко мы можем снизить дозу радиации для сканирования завершения данных на исследовательской компьютерной томографии с подсчетом фотонов всего тела Система. Журнал компьютерной томографии. 2016;40(4):663–670. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

47. Zhang Q, et al. Прогресс в разработке униполярных детекторов CdZnTe для Различные геометрические формы анодов и корректировка данных. Датчики. 2013;13(2):2447. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

48. Баллабрига Р. и др. Обзор ASIC для считывания гибридных пиксельных детекторов для спектроскопии. Рентгеновское изображение. Журнал приборостроения. 2016;11(01):P01007. [Google Scholar]

49. Liu X, et al. Энергетическая калибровка детектора с кремниевой лентой для Спектральная КТ со счетом фотонов с прямым использованием рентгеновской трубки Спектр. Транзакции IEEE по ядерной науке. 2015;62(1):68–75. [Google Scholar]

50. Iwanczyk JS, et al. Энергодисперсионные детекторные решетки со счетом фотонов для рентгеновского излучения Визуализация. Транзакции IEEE по ядерной науке. 2009 г.;56(3):535–542. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

51. Procz S, et al. Оптимизация пороговых масок Medipix-2 для спектроскопической рентгенографии Визуализация. Транзакции IEEE по ядерной науке. 2009;56(4):1795–1799. [Google Scholar]

52. Ухер Дж., Якубек Дж. Выравнивание порогов энергии детектора изображений Medipix2 с использованием измерение ослабления полихроматического рентгеновского луча. Журнал приборостроения. 2011;6(11):C11012. [Google Scholar]

53. Bates R, et al. Характеристики рентгеновского пикселя с энергетическим разрешением детектор. Ядерные приборы и методы в физических исследованиях Раздел А: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование. 2002; 477 (1–3): 161–165. [Академия Google]

54. Barber WC, et al. Массивы рентгеновских изображений большой площади со счетом фотонов для клинического применения двухэнергетические приложения. Симпозиум по ядерной науке. 2009 [Google Scholar]

55. Thomas K, et al. Свойства изображения мелкопиксельных спектроскопических детекторов рентгеновского излучения на основе сенсоров на теллуриде кадмия. Физика в медицине и биологии. 2012;57(21):6743. [PubMed] [Google Scholar]

56. Xu C, et al. Энергетическое разрешение сегментированного кремниевого полосового детектора для спектральная КТ со счетом фотонов. Ядерные приборы и методы в физических исследованиях Раздел А: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование. 2013; 715:11–17. [Академия Google]

57. Barber WC, et al. Энергодисперсионные детекторы CdTe и CdZnTe для спектральных клинических исследований. Применение КТ и НК. Ядерные приборы и методы в физических исследованиях Раздел А: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование. 2015; 784: 531–537. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

58. Taguchi K, et al. Моделирование работы детектора рентгеновского излучения со счетом фотонов для КТ: Энергетический отклик и эффекты наложения импульсов. Медицинская физика. 2011;38(2):1089–1102. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

59. Abbene L, Gerardi G, Principato F. Улучшение цифровых характеристик пиксельного детектора CdTe для рентгеновское изображение с высоким потоком и энергетическим разрешением. Ядерные приборы и методы в физических исследованиях Раздел А: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование. 2015; 777: 54–62. [Google Scholar]

60. Ogawa K, et al. Разработка детектора счета фотонов с накоплением энергии для Рентгеновское и гамма-излучение. Ядерные приборы и методы в физических исследованиях Раздел А: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование. 2012;664(1):29–37. [Google Scholar]

61. Abbene L, Gerardi G. Высокоскоростная коррекция мертвого времени в цифровом приборе общего назначения. система обработки импульсов. Журнал синхротронного излучения. 2015;22(5):1190–1201. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

62. Якубек Дж. Точная энергетическая калибровка пиксельного детектора, работающего в режим превышения времени над порогом. Ядерные приборы и методы в физических исследованиях Раздел А: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование. 2011; 633 (Приложение 1): S262–S266. [Академия Google]

63. Ballabriga R, et al. Характеристика считывания пикселей Medipix3 чип. Журнал приборостроения. 2011;6(01):C01052. [Google Scholar]

64. Uher J, Harvey G, Jakubek J. Рентгенофлуоресцентная визуализация с помощью однофотонной системы Medipix2. счетный детектор. Отчет о конференции симпозиума по ядерным наукам. 2010 [Google Scholar]

65. Cho HM, et al. Калибровка энергетического отклика детекторов, считающих фотоны, с использованием рентгенофлуоресценция: технико-экономическое обоснование. Физика в медицине и биологии. 2014;59(23):7211. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

66. Кэмпбелл-Рикеттс Т., Дас М. Прямое спектральное восстановление с использованием рентгенофлуоресцентных измерений для разложения материалов с использованием спектрального рентгеновского излучения со счетом фотонов детекторы. Proc SPIE 9033, Медицинская визуализация. 2014 [Google Scholar]

67. Ren L, et al. Выявление сзади расположенных опухолей молочной железы с помощью золота наночастицы: исследование фантома, имитирующего грудь. Журнал рентгеновской науки и техники. 2014; 22(6):785–79.6. [PubMed] [Google Scholar]

68. Ren L, et al. Методы оценки фона для количественной рентгенофлуоресценции анализ наночастиц золота в биомедицинских приложениях. Proc SPIE 8944, Биофотоника и иммунный ответ IX. 2014 [Google Scholar]

69. Ren L, et al. Трехмерное рентгенофлуоресцентное картирование золота фантом с наночастицами. Медицинская физика. 2014;41(3):031902. [PubMed] [Google Scholar]

70. Ren L, et al. Метод определения модуляционной передаточной функции рентгеновского излучения система флуоресцентного картирования. Экспресс Оптика. 2014;22(18):21199–21213. [PubMed] [Google Scholar]

71. Boone JM, Seibert JA. Точный метод компьютерной генерации рентгеновского излучения вольфрамового анода спектры от 30 до 140 кВ. Медицинская физика. 1997;24(11):1661–1670. [PubMed] [Google Scholar]

72. Хаббелл Дж. Х., Зельцер С. М. Таблицы массовых коэффициентов ослабления рентгеновского излучения и массового поглощения энергии коэффициенты от 1 кэВ до 20 МэВ для элементов Z= от 1 до 92 и 48 дополнительные вещества, представляющие дозиметрический интерес. Национальный инст. стандартов и технологий-PL; Гейтерсберг, Мэриленд, США: 1995. Отделение ионизирующего излучения. [Google Scholar]

73. Youn H, et al. Энергетическая калибровка пикселя, считающего фотоны, с энергетическим разрешением детекторы, использующие лабораторные полихроматические рентгеновские пучки. Ядерные приборы и методы в физических исследованиях Раздел А: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование. 2014; 760:79–85. [Google Scholar]

74. Tlustos L, et al. Свойства изображения системы Medipix2, использующей одиночные и двойные энергетические пороги. Симпозиум по ядерной науке. 2004 [Google Академия]

75. Maier D, Limousin O. Калибровка энергии посредством корреляции. Ядерные приборы и методы в физических исследованиях Раздел А: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование. 2016; 812:43–49. [Google Scholar]

76. Tomita Y, et al. Рентгеновский цветной сканер с множественной энергетической дискриминацией способность. Proc SPIE 5922, Физика детекторов жесткого рентгеновского и гамма-излучения VII. 2005 [Google Scholar]

77. Мацумото М., Кайбуки Ф., Огава К. Визуализация K-края с помощью системы компьютерной томографии со счетом фотонов. Симпозиум по ядерным наукам и конференция по медицинской визуализации. 2013 [Google Академия]

78. Cho HM, et al. Влияние потока фотонов на энергетические спектры и визуализацию Характеристики рентгеновского детектора со счетом фотонов. Физика в медицине и биологии. 2013;58(14):4865. [PubMed] [Google Scholar]

79. Taguchi K, et al. Аналитическая модель влияния наложения импульсов на энергию спектр, зарегистрированный с помощью рентгеновского счета фотонов с разрешением по энергии детекторы. Медицинская физика. 2010;37(8):3957–3969. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

80. Taguchi K, et al. Статистика наложения импульсов для энергочувствительного подсчета фотонов детекторы с амплитудным анализом импульсов. Proc SPIE 8313, Медицинская визуализация. 2012 [Академия Google]

81. Roessl E, Daerr H, Proksa R. Фурье-подход к наложению импульсов в рентгеновском излучении со счетом фотонов. детекторы. Медицинская физика. 2016;43(3):1295–1298. [PubMed] [Google Scholar]

82. Broennimann C, et al. Детектор PILATUS 1M. Журнал синхротронного излучения. 2006;13(2):120–130. [PubMed] [Google Scholar]

83. Мариньо Ф., Акиба К. Моделирование пиксельного рентгеновского гибрида на основе GEANT4. детекторы. Ядерные приборы и методы в физических исследованиях Раздел А: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование. 2015; 772: 50–51. [Академия Google]

84. Berger MJ, et al. Таблицы тормозной способности и дальности для электронов, протонов и гелия ионы. Лаборатория физики НИСТ; 1998. [Google Scholar]

85. Используя XRAYLIB, C. et al. Таблицы XRAYLIB (поперечное сечение рентгеновской флуоресценции) 2003 [Google Scholar]

86. Brunetti A, et al. Библиотека сечений взаимодействия рентгеновских лучей с веществом для Рентгенофлуоресцентные приложения. Spectrochimica Acta Часть B: Атомная спектроскопия. 2004; 59 (10–11): 1725–1731. [Google Scholar]

87. Нолл Г.Ф. Обнаружение и измерение радиации. Джон Уайли и сыновья; 2010. [Google Академия]

88. Wu D, et al. Характеристика высокоэнергетического линейного фазового контраста прототип томосинтеза. Медицинская физика. 2015;42(5):2404–2420. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

89. Wu D, et al. DQE характеристика высокоэнергетического линейного фазового контраста прототип при разных кВп и лучевой фильтрации. Proc SPIE 9324, Biophotonics and Immune Responses X. 2015 [Google Scholar]

90. Ghani MU, et al. Исследование характеристик пространственного разрешения in vivo система микрокомпьютерной томографии. Ядерные приборы и методы в физических исследованиях Раздел А: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование. 2016;807:129–136. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

91. Ghani MU, et al. Характеристика рабочих параметров микроКТ in vivo система. Proc SPIE 9709, Биофотоника и иммунный ответ XI. 2016 [Google Scholar]

92. Zhou Z, et al. Монотонная сплайн-регрессия для точного измерения MTF при низких частоты. Экспресс Оптика. 2014;22(19):22446–22455. [PubMed] [Google Scholar]

93. Wong MD, Zhang D, Liu H. Пошаговый анализ оптимального алгоритма MTF с использованием ребра тестовое устройство. Журнал рентгеновской науки и техники. 2009 г.;17(1):1–15. [PubMed] [Google Scholar]

94. Zhang D, et al. Характеристики изображения компьютерной рентгенографии высокого разрешения система. Журнал рентгеновской науки и техники. 2006;14(4):273–282. [Google Scholar]

95. Zhou Z, et al. Повышение точности измерения ЧКХ на низких частотах на основе деконволюции передискретизированной функции распространения краев. Журнал рентгеновской науки и техники. 2015;23(4):517–529. [PubMed] [Google Scholar]

96. Zhang D, Liu H, Wu X. Анализ DQE на двухдетекторном фазовом рентгеновском изображении. система. Физика в медицине и биологии. 2008;53(18):5165. [PubMed] [Академия Google]

97. Гани М.Ю. и соавт. Характеристики мощности шума микрокомпьютерного Томографическая система. Журнал компьютерной томографии. 2017;41(1):82–89. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

98. Liu H, Fajardo LL, Penny BC. Соотношение сигнал/шум и анализ квантовой эффективности обнаружения оптически связанных ПЗС маммографических систем визуализации. Академическая радиология. 1996;3(10):799–805. [PubMed] [Google Scholar]

99. Jiang H, Chen WR, Liu H. Методы повышения точности и уменьшения дисперсии в измерение спектра мощности шума. IEEE Transactions по биомедицинской инженерии. 2002;49(11): 1270–1278. [PubMed] [Google Scholar]

100. Ouandji F, et al. Характеристика цифровой рентгеновской системы визуализации на основе ПЗС для исследования мелких животных: свойства пространственного разрешения. Прикладная оптика. 2002;41(13):2420–2427. [PubMed] [Google Scholar]

101. Zhang D, et al. Предварительное технико-экономическое обоснование встроенного фазово-контрастного рентгеновского аппарата Прототип изображения. IEEE Transactions по биомедицинской инженерии. 2008;55(9):2249–2257. [PubMed] [Google Scholar]

102. Wu X, Wong MD, Deans AE, Liu H. Рентгенодиагностические методы, в кн.: Vo-Dinh T, редактор. Справочник по биомедицинской фотонике, Том II: Биомедицинская диагностика. КПР Пресс; 2015. С. 415–451. [Академия Google]

103. Дамманн Х. Модель MTF для обычных систем рентгеновской визуализации. Optica Acta: Международный журнал оптики. 1977; 24(4):385–390. [Google Scholar]

104. Козырев Е.А., Купер К.Е., Лемзяков А.Г., Петрожицкий А.В., Попов А.С. Характеристики и характеристики тонких пленок CsI:Tl для рентгенографии Приложение для визуализации. Труды по физике. 2016;84:245. [Google Scholar]

105. Duan Y, et al. Метод неравномерной выборки по лезвию ножа для модуляции камеры измерение передаточной функции. Proc SPIE 10023, Оптическая метрология и контроль в промышленности Приложения IV. 2016 [Google Академия]

106. Гани М.Ю. и соавт. Характеристика непрерывных и импульсных режимов излучения гибридный микрофокусный источник рентгеновского излучения для медицинской визуализации Приложения. Ядерные приборы и методы в физических исследованиях Раздел А: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование. 2017; 853:70–77. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

107. Tanguay J, et al. Детективная квантовая эффективность рентгеновского излучения со счетом фотонов детекторы. Медицинская физика. 2015;42(1):491–509. [PubMed] [Академия Google]

108. Мишель Т. и соавт. Фундаментальный метод определения отношения сигнал/шум (SNR) и квантовая эффективность обнаружения (DQE) для пикселя, считающего фотоны. детектор. Ядерные приборы и методы в физических исследованиях Раздел А: Ускорители, спектрометры, детекторы и сопутствующее оборудование. 2006;568(2):799–802. [Google Scholar]

109. Пончут К. Характеристика детекторов области рентгеновского излучения для синхротрона. лучи. Журнал синхротронного излучения. 2006;13(2):195–203. [PubMed] [Академия Google]

Поддержка AWS Lambda для AWS X-Ray

к Рэндалл Хант | на 16 МАЯ 2017 | в AWS Lambda, AWS X-Ray, Java | Постоянная ссылка | Делиться

Сегодня мы объявляем об общедоступной поддержке AWS Lambda для AWS X-Ray. Как вы, возможно, уже знаете из GA POST Джеффа, X-Ray — это сервис AWS для анализа выполнения и производительности распределенных приложений. Традиционные методы отладки не так хорошо работают для приложений на основе микрослужб, в которых есть несколько независимых компонентов, работающих в разных службах. X-Ray позволяет быстро диагностировать ошибки, замедления и тайм-ауты, анализируя задержки в ваших приложениях. Я продемонстрирую, как вы можете использовать X-Ray в своих собственных приложениях, проведя нас через создание и анализ простого приложения на основе Lambda.

Если вы просто хотите сразу приступить к работе, вы можете легко включить X-Ray для существующих функций Lambda, перейдя на страницу конфигурации вашей функции и включив трассировку:

Или в интерфейсе командной строки AWS (AWS CLI), обновив tracing-config функций (не забудьте также передать --function-name ):

$ aws lambda update-function-configuration --tracing-config '{"Mode": "Active"}'

Когда активен режим трассировки, Lambda попытается отследить вашу функцию (если вышестоящая служба явно не запретит трассировку). В противном случае ваша функция будет трассироваться только в том случае, если ей явно указано сделать это вышестоящей службой. Как только трассировка включена, вы начнете генерировать трассировки и получите визуальное представление ресурсов в вашем приложении и соединений (ребер) между ними. Следует отметить, что демон X-Ray потребляет часть ресурсов вашей функции Lambda. Если вы приближаетесь к пределу памяти, Lambda попытается убить демона X-Ray, чтобы избежать ошибки нехватки памяти.

Давайте проверим эту новую интеграцию, создав быстрое приложение, использующее несколько разных сервисов.

---

Как двадцать с чем-то со смартфоном у меня есть много фотографий селфи (10000+!), и я подумал, что было бы здорово проанализировать их все. Мы напишем простую функцию Lambda со средой выполнения Java 8, которая реагирует на новые изображения, загруженные в корзину Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Мы будем использовать Amazon Rekognition для фотографий и хранить обнаруженные метки в Amazon DynamoDB.

Во-первых, давайте определим несколько быстрых терминов рентгеновского словаря: подсегменты , сегменты и трассы . Понял? X-Ray легко понять, если вы помните, что подсегменты и сегменты составляют трассировки, которые X-Ray обрабатывает для создания графиков обслуживания . Графы сервисов дают хорошее визуальное представление, которое мы можем видеть выше (с разными цветами, обозначающими разные ответы на запросы). Вычислительные ресурсы, на которых выполняются ваши приложения, отправляют данные о выполняемой ими работе в виде сегментов. Вы можете добавить дополнительные аннотации к этим данным и более точную синхронизацию вашего кода, создав подсегменты. Путь запроса через ваше приложение отслеживается с помощью трассировки. Трассировка собирает все сегменты, сгенерированные одним запросом. Это означает, что вы можете легко отслеживать события Lambda, поступающие из S3 в DynamoDB, и понимать, где возникают ошибки и задержки.

Итак, мы создадим корзину S3 с именем selfies-bucket , таблицу DynamoDB с именем selfies-table и функцию Lambda. Мы добавим триггер в нашу функцию Lambda для корзины S3 для событий ObjectCreated:All. Код нашей лямбда-функции будет очень простым, и вы можете посмотреть его полностью здесь. С без изменений кода мы можем включить X-Ray в нашей функции Java, включив пакеты aws-xray-sdk и aws-xray-sdk-recorder-aws-sdk-instrumentor в наш JAR.

Давайте запустим несколько фотографий и посмотрим на следы в X-Ray.

У нас есть данные! Мы можем щелкнуть по одной из этих отдельных трасс для получения подробной информации о нашем вызове.

В первом сегменте AWS::Lambda мы видим время ожидания функции, сколько времени она провела в ожидании выполнения, а затем количество попыток выполнения.

Во второй AWS::Lambda::Function сегмент есть несколько возможных подсегментов:

• Подсегмент инициализации включает все время, затраченное до того, как ваш обработчик функции начнет выполняться
• Исходящая служба звонит
• Любой из ваших пользовательских подсегментов (их очень легко добавить)

Хм, похоже, проблема на стороне DynamoDB.