Использование байесовского подхода для случая острой ингаляции промышленных соединений Pu-239

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение: Байесовский подход нашёл широкое применение для задач оценки доз внутреннего облучения человека при различных сценариях поступления радионуклидов. В Южно-Уральском институте биофизики накоплен значительный опыт использования байесовского подхода для оценок ожидаемых эффективных доз внутреннего облучения для текущего индивидуального дозиметрического контроля при поступлении различными путями радионуклидов в организм работника. Приписывание типа соединений ‟промежуточные” или ‟медленные” по классификации НРБ-99/2009 при остром ингаляционном поступлении промышленных соединений Pu-239 смещает оценки доз на легкие, что приводит к необходимости разработки новой методики.

Цель: Разработка методики выполнения расчетов с применением байесовского подхода для случая острого ингаляционного поступления промышленных соединений Pu-239 в организм человека и её тестирование на искусственных случаях.

Материал и методы: Представлена методика интерпретации серий результатов измерений активности Pu-239 в суточной моче и/или суточном кале для оценки распределения величины поступления, двух ключевых параметров биокинетической модели Публикации 66 МКРЗ (доля быстрой абсорбции fr и скорость медленной абсорбции в кровь ss), а также годовых взвешенных эквивалентных доз на легкие. Методика позволяет использовать априорную информацию об искомых параметрах и корректно обрабатывать результаты измерения ниже предела обнаружения.

Результаты: Создана программа jDose, реализующая методику за ~20 мин на современном офисном компьютере. Программа была протестирована на искусственных случаях с 10 измерениями активности Pu-239 в суточной моче и 10 в суточном кале в течение первых 10 суток с момента острого ингаляционного поступления при АМАД=1 мкм. Тестирование показало воспроизводимость заданных «истинных» величин параметров в диапазоне (среднее ± 2 стандартных отклонения) при увеличении доли недостоверных результатов измерений. Наибольшее влияние увеличение доли недостоверных результатов измерения оказывало на оценку коэффициента вариации параметра скорости медленной абсорбции в кровь ss.

Об авторах

В. В. Востротин

Южно-Уральский институт биофизики ФМБА России

Email: vostrotin@subi.su
Озёрск

Список литературы

  1. Schadilov A.E., Belosokhov M.V., Levina E.S. A Case of Wound Intake of Plutonium Isotopes and 241am in a Human: Application and Improvement of the Ncrp Wound Model // Health Physics. 2010. V.99. No.4. P.560-567.
  2. Молоканов А.А., Яценко В.Н., Кухта Б.А., Бурцев С.Л., Соколова Т.Н., Кононыкина Н.Н., Максимова Е.Ю., Яценко О.В. Расследование аварийного случая с нетипичным поступлением плутония и америция-241 в организм работника // Медицина катастроф. 2014. №1. C. 10-11.
  3. Sugarman S.L., Findley W.M., Toohey R.E., Dainiak N. Rapid Response, Dose Assessment, and Clinical Management of a Plutonium-Contaminated Puncture Wound // Health Physics. 2018. V.115. No.1. P.57-64.
  4. Молоканов А.А., Кухта Б.А., Галушкин Б.А. Расчет дозы внутреннего облучения и возможные варианты нормирования при раневом поступлении радионуклидов плутония // Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2021. Т.65, №6. C. 27-37.
  5. Vostrotin V.V., Yanov A.Y., Finashov L.V. Assessment of The Committed Effective Dose Equivalent and its Uncertainty from Incidental Internal Tritium Exposure // Radiation Protection Dosimetry. 2022. ncac078.
  6. Ефимов А.В., Соколова А.Б., Суслова К.Г. Основные итоги научно-практической деятельности Южно-Уральского института биофизики в области радиационной безопасности // Вопросы радиационной безопасности. 2023. Т.111, №3. C.4-15.
  7. Кочетков О.А. Дозиметрический контроль профессионального внутреннего облучения. Общие требования: Методические указания МУ 2.6.1.065-2014. Утв. Федеральным медико-биологическим агентством 6 ноября 2014 г. М.: ФМБА России, 2014.
  8. Нормы радиационной безопасности (НРБ-99/2009): Санитарные правила и нормативы СанПиН 2.6.1.2523-09. М.: Федеральный центр гигиены и эпидемиологии Роспотреднадзора, 2009.
  9. Востротин В.В., Жданов А.Н., Ефимов А.В. Индивидуальный дозиметрический контроль (ИДК) внутреннего облучения профессиональных работников с помощью компьютерной программы «iDose 2» на основе Байесовского подхода // Вопросы радиационной безопасности. 2016. Т.2, №82. C.45-54.
  10. Востротин В.В., Жданов А.Н., Ефимов А.В. Тестирование системы индивидуального дозиметрического контроля (ИДК) внутреннего облучения профессиональных работников при ингаляционном поступлении нерастворимых соединений плутония с помощью компьютерной программы iDose 2 // Вопросы радиационной безопасности. 2016. Т.3, №83. C.78-83.
  11. Востротин В.В., Жданов А.Н., Ефимов А.В. Апробация компьютерной программы iDose 2 применительно к задачам индивидуального дозиметрического контроля (ИДК) внутреннего облучения персонала ФГУП ПО «МАЯК» при ингаляционном поступлении плутония // АНРИ. 2017. Т.4, №91. C.45-54.
  12. Востротин В.В. Интеграция моделей Oir Мкрз в дозиметрическую систему idose 2 // Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2023. Т.68, №5. C.19-27.
  13. Востротин В.В. Методические указания по методам контроля МУК 2.6.5.045-2016: Указания по методам контроля (МУК) для определения доз внутреннего облучения персонала при стандартных и специальных условиях. Методика выполнения расчётов. МУК 2.6.5.045-2016. Озерск:ЮУрИБФ, 2016.
  14. Востротин В.В. и др. Патент RU 2650075 C2. Способ индивидуального дозиметрического контроля внутреннего облучения профессиональных работников с помощью компьютерной программы «iDose 2»; опубл. 2018.
  15. Miller G., Inkret W.C., Little T.T., Martz H.F., Schillaci M.E. Bayesian Prior Probability Distributions for Internal Dosimetry // Radiation Protection Dosimetry. 2001. V.94. No.4. P.347-352.
  16. Miller G., Martz H.F., Little T.T., Guilmette R. Bayesian Internal Dosimetry Calculations Using Markov Chain Monte Carlo // Radiation Protection Dosimetry. 2002. V.98. No.2. P.191-198.
  17. Miller G., Martz H., Little T., Bertelli L. Bayesian Hypothesis Testing-Use in Interpretation of Measurements // Health Physics. 2008. V.94. No.3. P.248-254.
  18. Puncher M., Birchall A. A Monte Carlo Method for Calculating Bayesian Uncertainties in Internal Dosimetry // Radiation Protection Dosimetry. 2008. V.132. No.1. P.1-12.
  19. Puncher M., Birchall A., Bull R.K. A Method for Calculating Bayesian Uncertainties on Internal Doses Resulting from Complex Occupational Exposures // Radiation Protection Dosimetry. 2012. V.151. No.2. P. 224-236.
  20. Poudel D., Miller G., Klumpp J.A., Bertelli L., Waters T.L. Bayesian Analysis of Plutonium Bioassay Data at Los Alamos National Laboratory // Health Physics. 2018. V.115. No.6. P.712-726.
  21. ICRP Publication 66 Human Respiratory Tract Model for Radiological Protection. ICRP 66. Pergamon. Pergamon Press. 1994.
  22. ICRP Publication 30 (Part 1) Limits for Intakes of Radionuclides by Workers. 1979.
  23. ICRP Publication 67 Age-dependent Doses to Members of the Public from Intake of Radionuclides. Part 2 Ingestion Dose Coefficients. Pergamon Press. 1993.
  24. Hastings W.K. Monte Carlo Sampling Methods Using Markov Chains and their Applications // Biometrika. 1970. V.57. No.1. P.97-109.
  25. Gelman A., Rubin D.B. Inference from Iterative Simulation Using Multiple Sequences // Statistical Science. 1992. V.7. No.4., P.457-472.
  26. Brooks S.P., Gelman A. General Methods for Monitoring Convergence of Iterative Simulations // Journal of Computational and Graphical Statistics. 1998. V.7. No.4. P.434-455.
  27. Востротин В.В., Введенский В.Э. Методические указания по методам контроля МУК 2.6.5.XXX-20XX: Методика выполнения расчета доз внутреннего облучения на основе байесовской статистики. НИР Контроль-22. Озерск: ЮУрИБФ, 2024.
  28. Востротин В.В., Введенский В.Э. Программа jDose, реализующая метод выполнения расчета доз внутреннего облучения на основе Байесовской статистики. НИР Контроль-22. Озерск: ЮУрИБФ, 2023.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».