Влияние детализации трабекулярной структуры фантомов кости на оценку дозы облучения костного мозга от 89,90Sr

В настоящее время существует 2 основных подхода к созданию вычислительных фантомов для костной дозиметрии. В рамках первого подхода микроархитектура заполняющей фантомы спонгиозы включает отдельно трабекулы и отдельно костный мозг, т.е. ткань-источник и тканьдетектор разделены. Второй подход заключается в моделировании костной ткани как гомогенной среды, в которой трабекулярная кость и костный мозг объединены. Результатами моделирования в обоих случаях являются коэффициенты конверсии, которые позволяют преобразовывать удельную активность инкорпорированных радионуклидов в поглощенную в костном мозге дозу. Моделирование скелета необходимо для дозиметрии облученного населения р. Теча от инкорпорированных 89,90Sr. С этой целью были созданы фантомы, включающие описание микроструктуры спонгиозы для людей разного пола и возраста. Для внутриутробной дозиметрии были разработаны фантомы плода и беременной женщины, которые предполагают моделирование кости как гомогенной среды. Использование двух принципиально разных подходов к костной дозиметрии для пре- и постнатального периода ставит вопрос об их совместимости. Цель: оценить влияние детализации трабекулярной структуры фантомов кости на оценку коэффициентов конверсии облучения костного мозга от ^89,90Sr. В рамках данной работы были сгенерированы фантомы 8 участков скелета новорожденного, занятых спонгиозой. Для каждого участка скелета было сгенерировано по одному фантому с детальным описанием микроструктуры спонгиозы и по одному фантому, в котором трабекулярная кость смоделирована как гомогенная среда. Для всех фантомов была проведена имитация транспорта излучений от инкорпорированных в ткани – источнике ^89,90Sr с использованием программы MCNP 6.2 и рассчитаны значения коэффициентов конверсии. В результате было получено 16 коэффициентов конверсии для всех фантомов. Коэффициенты конверсии, полученные для фантомов с гомогенной спонгиозой, превышают таковые для фантомов с детальным описанием микроструктуры в среднем в 2,4 раза. Такие значительные различия между результатами моделирования позволяют сделать вывод, что детализация трабекулярной структуры фантомов кости оказывает существенное влияние на оценку дозы облучения костного мозга от инкорпорированных ^89,90Sr.

1. Krestinina L.Yu., Davis F.G., Schonfeld S., et al. Leukaemia incidence in the Techa River Cohort: 1953–2007 // British Journal of Cancer. 2013. Vol. 109. P. 2886-2893. DOI: 10.1038/bjc.2013.614. PubMed PMID: 24129230; PubMed Central PMCID: PMCPMC3844904.

2. Preston D.L., Sokolnikov M.E., Krestinina L.Y., et al. Estimates of Radiation Effects on Cancer Risks in the Mayak Worker, Techa River and Atomic Bomb Survivor Studies // Radiation Protection Dosimetry. 2017. Vol. 173, No 1-3. P. 26-31. DOI: 10.1093/rpd/ncw316. PubMed PMID: 27885076.

3. ICRP, 2009. Adult reference computational phantoms. ICRP Publication 110. Ann. ICRP 39(2).

4. Cristy M., Eckerman K.F. Specific Absorbed Fractions of Energy at Various Ages from Internal Photon Sources. Oak Ridge, TN: Oak Ridge National Laboratory. 1987. ORNL/TM8381. Vol. 1-6.

5. Han E., Bolch W., Eckerman K. Revisions to the ORNL series of adult and pediatric computational phantoms for use with the MIRD schema // Health Physics. 2006. Vol. 90. No 4. P. 337-56.

6. Maynard M.R., Shagina N.B., Tolstykh E.I., et al. Fetal organ dosimetry for the Techa River and Ozyorsk offspring cohorts, part 1: Urals-based series of fetal computational phantoms // Radiation and Environmental Biophysics. 2015. Vol. 54, No 1. P. 37-46. DOI:10.1007/s00411-014-0571-4.

7. Maynard M.R., Shagina N.B., Tolstykh E.I., et al. Fetal organ dosimetry for the Techa River and Ozyorsk Offspring Cohorts, part 2: radionuclide S values for fetal self-dose and maternal cross-dose // Radiation and Environmental Biophysics. 2015. Vol. 54, No 1. P. 47-59. DOI:10.1007/ s00411-014-0570-5.

8. Hough M., Johnson P., Rajon D., et al. An image-based skeletal dosimetry model for the ICRP reference adult male—internal electron sources // Physics in Medicine and Biology. 2011. Vol. 56, No 8. P. 2309–46. https://doi. org/10.1088/0031-9155/56/8/001 PMID: 21427487.

9. Bolch W.E., Eckerman K., Endo A., et al. ICRP Publication 143: Paediatric Reference Computational Phantoms // Annals of the ICRP. 2020. Vol. 49, No 1. P. 5–297. https://doi. org/10.1177/0146645320915031 PMID: 33000625

10. Pafundi D., Lee C., Watchman C., et al. An image-based skeletal tissue model for the ICRP reference newborn // Physics in Medicine and Biology. 2009. Vol. 54, No 14. P. 4497–531. https://doi.org/10.1088/0031-9155/54/14/009 PMID: 19556686.

11. Shah A.P., Jokisch D.W., Rajon D.A., et al. Chord-based versus voxel-based methods of electron transport in the skeletal tissues // Medical Physics. 2005. Vol. 32, No 10. P. 3151-9. DOI: 10.1118/1.2040712. PubMed PMID: 16279069

12. Abadi E., Segars W.P., Sturgeon G.M., et al. Modeling “Textured” Bones in Virtual Human Phantoms // IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences. 2019. Vol. 3, No 1. P. 47–53.

13. Degteva M.O., Tolstykh E.I., Shishkina E.A., et al. Stochastic Parametric Skeletal Dosimetry model for humans: General description // PLoS ONE. 2021. Vol. 16, No 10. https://doi. org/10.1371/journal. pone.0257605

14. Дёгтева М.О., Шишкина Е.А., Толстых Е.И., и др. Методологический подход к разработке дозиметрических моделей скелета человека для бета-излучающих радионуклидов // Радиационная гигиена. 2019. Т. 12, № 2. С. 66- 75. https://doi.org/10.21514/1998-426X-2019-12-2-66-75.

15. Shishkina E.A., Zalyapin V.I., Timofeev Yu.S., et al. Parametric stochastic model of bone structures to be used in computational dosimetric phantoms of human skeleton // Radiation & Applications. 2018. Vol. 3, No 2. P. 133-137.

16. Shishkina E.A., Timofeev Y.S., Volchkova A.Yu., et al. Trabecula: A Random Generator of Computational Phantoms for Bone Marrow Dosimetry // Health Physics. 2020. Vol. 118, No 1. P. 53-9. DOI: 10.1097/hp.0000000000001127. PMID: 31764420.

17. Шарагин П.А., Толстых Е.И., Шишкина Е.А., и др. Дозиметрическое моделирование кости для остеотропных бета-излучающих радионуклидов: размерные параметры и сегментация. Материалы международной научной конференции «Современные проблемы радиобиологии». Беларусь, Гомель, 23-24 сентября 2021. C. 200-204.

18. Толстых Е.И., Шарагин П.А., Шарагин П.А., и др. Формирование доз облучения красного костного мозга человека от 89,90Sr, оценка параметров трабекулярной кости для дозиметрического моделирования. Материалы международной научной конференции «Современные проблемы радиобиологии». Беларусь, Гомель, 23-24 сентября 2021. C. 176-179.

19. Acquaah F., Robson Brown K.A., Ahmed F. Early Trabecular Development in Human Vertebrae: Overproduction, Constructive Regression, and Refinement // Frontiers in Endocrinology. 2015. Vol. 6, No 67. DOI: 10.3389/ fendo.2015.00067.

20. Kneissel M., Roschger P., Steiner W., et al. Cancellous Bone Structure in the Growing and Aging Lumbar Spine in a Historic Nubian Population // Calcified Tissue International. 1997. No 61. P. 95–100.

21. Ponrartana S., Aggabao P.C., Dharmavaram N.L., et al. Sexual Dimorphism in Newborn Vertebrae and its Potential Implications // The Journal of Pediatrics. 2015. No 167. P. 416–21.

22. Pafundi D. Image-based skeletal tissue and electron dosimetry models for the ICRP reference pediatric age series Biomedical Engineering. PhD Dissertation. University of Florida, 2009.

23. ICRP, 2002. Basic Anatomical and Physiological Data for Use in Radiological Protection: Reference Values. ICRP Publication 89. Ann. ICRP 32(3-4).

24. Robinson R.A. Chemical analysis and electron microscopy of bone // Bone as a Tissue. In: Rodahl K., Nicholson J.T., Brown E.M., editor. Bone as a Tissue. New York: McGraw-Hill Book Company, 1960. P. 186-250.

25. Tissue Properties Database V4.0. URL: https://itis.swiss/virtual-population/tissue-properties/database/elements (Дата обращения: 15.05.2018.)

26. Zalyapin V., Timofeev Yu., Shishkina E. A parametric stochastic model of bone geometry // Bulletin of the South Ural State University Ser Mathematical Modelling, Programming & Computer Software (Bulletin SUSU MMCS). 2018. Vol. 11. P. 44-57. DOI: 10.14529/mmp180204.

27. Volchkova A.Yu., Sharagin P.A., Shishkina E.A. Internal bone marrow dosimetry: the effect of the exposure due to 90Sr incorporated in the adjacent bone segments // Bulletin of the South Ural State University. Ser. Mathematical Modelling, Programming & Computer Software (Bulletin SUSU MMCS). (In press).

28. Шишкина Е.А., Шарагин П.А., Волчкова А.Ю. Аналитическое описание дозообразования в костном мозге от 90Sr, инкорпорированного в кальцифицированных тканях // Вопросы радиационной безопасности. 2021. № 3. C. 72-82.