Применение математического моделирования рентгенодиагностической процедуры при разработке диагностических референтных уровней

  • Виктор Федорович Миненко
  • Кирилл Андреевич Веренич

Аннотация

Исследована входная доза на коже пациента при рентгенографии. Эта величина используется для определения диагностических референтных уровней (ДРУ). Данные уровни являются основным инструментом оптимизации радиационной защиты пациентов. Показаны возможности математического моделирования диагностического облучения для разработки ДРУ на примере стандартной рентгенографии органов грудной полости в переднезадней проекции. С этой целью использовался спектр излучения рентгеновской трубки, который рассчитывался с помощью компьютерной программы «SpekPy», а также применялся расчет переноса рентгеновского излучения методом Монте-Карло в воксельных антропоморфных фантомах. Фокальное пятно рентгеновской трубки моделировалось точечным источником. Прямоугольное поле пучка излучения формировалось с помощью свинцовых шторок. При этом рассчитаны входная доза на коже пациента, коэффициент обратного рассеяния и доза в плоскости приемника изображения для различных сочетаний параметров облучения (напряжения на рентгеновской трубке, расстояние от источника излучения до пациента, размер поля излучения, пол пациента). Установлена линейная зависимость входной дозы и радиационного выхода от квадрата анодного напряжения на рентгеновской трубке. Полученная зависимость позволяет рассчитывать эти величины при значениях анодного напряжения, отличных от того, при котором был измерен радиационный выход. Найдены оптимальные параметры облучения, при которых не будет превышено значение входной поверхностной дозы. Установлено, что входные дозы мало зависят от размера поля излучения при рентгенографии грудной клетки. Таким образом, подбор оптимальных условий облучения может осуществляться с опорой на диагностические
референтные уровни до проведения облучения. Для этого может быть использована компьютерная программа с базой данных значений входной дозы, предварительно рассчитанных методом математического моделирования. Входная доза может определяться на основе коэффициента обратного рассеяния и измерений радиационного выхода.

Литература

  1. Patient Dosimetry for X Rays Used in Medical Imaging. Journal of the ICRU. 2005;5(2):1–113. Doi:10.1093/jicru_ndi016.
  2. Valentin J. Radiation and your patient: A guide for medical practitioners: ICRP Supporting Guidance 2: Approved by ICRP Committee 3 in September 2001. Annals of the ICRP. 2001;31(4):1–52. Doi:10.1016/S0146-6453(02)00007-6.
  3. Vañó E, Miller DL, Martin CJ, et al. ICRP Publication 135: Diagnostic Reference Levels in Medical Imaging. Annals of the ICRP. 2017;46(1):1–144. Doi:10.1177/0146645317717209.
  4. Radiological protection and safety in medicine. Annals of the ICRP. 1996;26(2):1–31. Doi:10.1016/S0146-6453(00)89195-2.
  5. Vodovatov AV. Practical implementation of the diagnostic reference levels concept for the common radiographic examinations. Radiacionnaja gigiena [Radiation Hygiene]. 2017;10(1):47–55. Russian.
  6. Menzel HG, Clement C, DeLuca P. ICRP Publication 110. Realistic reference phantoms: an ICRP/ICRU joint effort. A report of adult reference computational phantoms. Annals of the ICRP. 2009;39(2):1–164. Doi:10.1016/j.icrp.2009.09.001.
  7. Omrane LB, Verhaegen F, Chahed N, Mtimet S. An investigation of entrance surface dose calculations for diagnostic radiology using Monte Carlo simulations and radiotherapy dosimetry formalisms. Physics in Medicine & Biology. 2003;48(12):1809–24.
  8. Kramer R, Khoury HJ, Vieira JW. CALDose_X—a software tool for the assessment of organ and tissue absorbed doses, effective dose and cancer risks in diagnostic radiology. Physics in Medicine & Biology. 2008;53(22):6437–59.
  9. Miró R, Soler J, Gallardo S, Campayo JM, Díez S, Verdú G. MCNP simulation of a Theratron 780 radiotherapy unit. Radiation Protection Dosimetry. 2005;116(1–4):65–8.
  10. Poludniowski G, Omar A, Bujila R, Andreo P. Technical Note: SpekPy v2.0 – a software toolkit for modeling x‐ray tube spectra. Medical Physics. 2021;48(7):3630–7.
  11. Toivonen M. Patient Dosimetry Protocols in Digital and Interventional Radiology. Radiation Protection Dosimetry. 2001;94(1):105–8.
  12. Boone JM, Seibert JA. An accurate method for computer-generating tungsten anode x-ray spectra from 30 to 140 kV. Medical Physics. 1997;24(11):1661–70.
  13. Kishkovskii AN, Tyutin LA, Esinovskaya GN. Atlas ukladok pri rentgenologicheskih issledovanijah [Atlas of placements during X-ray radiography examinations]. Leningrad: Meditsina; 1987. 519 p. Russian.
  14. Kothan S, Tungjai M. An Estimation of X-Radiation Output using Mathematic Model. American Journal of Applied Sciences [Internet, cited 2023 February 6]. URL: https://thescipub.com/abstract/ajassp.2011.923.926
  15. Petoussi-Henss N, Zankl M, Drexler G, Panzer W, Regulla D. Calculation of backscatter factors for diagnostic radiology using Monte Carlo methods. Physics in Medicine & Biology. 1998;43(8):2237–50.
  16. Verenich KA, Minenko VF, Kuten SA. Computer program for rapid estimation of patients’ radiation doses in diagnostic radiography. Zdorov’e i okruzhajushhaja sreda [Health and environment]. 2019:29; 27–30. Russian.
  17. Annex B and All references. Annals of the ICRP. 2007;37(2–4):247–332. Doi:10.1016/j.icrp.2007.10.010.
Опубликован
2023-11-08
Ключевые слова: входная доза, рентгеновское излучение, диагностическая рентгенография, метод Монте-Карло, вычислительный фантом
Как цитировать
Миненко, В., & Веренич, К. (2023). Применение математического моделирования рентгенодиагностической процедуры при разработке диагностических референтных уровней. Журнал Белорусского государственного университета. Экология, 3. Доступно по https://journals.bsu.by/index.php/ecology/article/view/5934
Выпуск
№ 3 (2023): Журнал Белорусского государственного университета. Экология.
Раздел
Радиоэкология и радиобиология, радиационная безопасность