Вычислительный фантом для дозиметрии красного костного мозга для взрослых мужчины и женщины

Введение. Оценка доз внутреннего облучения красного костного мозга (ККМ) от остеотропных радионуклидов основана на дозиметрическом моделировании с использованием вычислительных фантомов. Создание таких фантомов для ^89,90Sr требует аккуратного описания формы и размеров костей, а также их микроархитектуры. В настоящее время опубликованы описания фантомов новорожденного, годовалого, 5-летного и 10-летнего детей. Данное исследование — очередной этап работы по созданию набора вычислительных фантомов скелета для людей разного возраста.

Цель. Разработка вычислительных фантомов скелета взрослых мужчины и женщины для оценки доз в ККМ от инкорпорированных бета-излучающих радионуклидов.

Материалы и методы. В работе был использован SPSD-метод (stochastic parametric skeletal dosimetry) создания фантомов. Участки скелета с активным гемопоэзом разделяли на сегменты. По литературным данным были оценены параметры моделей сегментов: линейные размеры, толщина кортикального слоя, характеристики костной микроархитектуры, плотность, химический состав и доля содержания ККМ.

Результаты. Разработанные фантомы взрослых мужчины и женщины являются составными и включают по 46 сегментов; параметры 21 сегмента не зависели от пола. Размеры фантомов-сегментов были в пределах 4–66 мм, толщина кортикального слоя — в пределах 0,3–2,2 мм. Параметры микроархитектуры костных сегментов представлены в статье.

Выводы. Полученные фантомы имитируют микро- и макроархитектуру костной ткани и вместе с наборами дополнительных фантомов отражают популяционную вариабельность отдельных костей скелета, а также учитывают половые различия. Сгенерированные фантомы могут быть использованы для внутренней дозиметрии остеотропных бета-излучателей, в том числе в составе радиофармпрепаратов.

1. Krestinina LY, Epifanova S, Silkin S, Mikryukova L, Degteva M, Shagina N, et al. Chronic low-dose exposure in the Techa River Cohort: risk of mortality from circulatory diseases. Radiat Environ Biophys. 2013;52(1):47–57. https://doi.org/10.1007/s00411-012-0438-5

2. Аклеев АВ. Хронический лучевой синдром у жителей прибрежных сел реки Теча. Челябинск: Книга; 2012. EDN: QMDBZR

3. Preston DL, Sokolnikov ME, Krestinina LY, Stram DO. Estimates of Radiation Effects on Cancer Risks in the Mayak Worker, Techa River and Atomic Bomb Survivor Studies. Radiat Prot Dosimetry. 2017;173(1–3):26–31. https://doi.org/10.1093/rpd/ncw316

4. Degteva MO, Napier BA, Tolstykh EI, Shishkina EA, Shagina NB, Volchkova AY, et. al. Enhancements in the Techa River Dosimetry System: TRDS-2016D Code for Reconstruction of Deterministic Estimates of Dose From Environmental Exposures. Health physics. 2019;117(4):378–87. https://doi.org/10.1097/HP.0000000000001067

5. Spiers FW, Beddoe AH, Whitwell JR. Mean skeletal dose factors for beta-particle emitters in human bone. Part I: volume-seeking radionuclides. The British journal of radiology.1978;51(608):622–7. https://doi.org/10.1259/0007-1285-51-608-622

6. O’Reilly SE, DeWeese LS, Maynard MR, Rajon DA, Wayson MB, Marshall EL, et al. An 13 image-based skeletal dosimetry model for the ICRP reference adult female-internal electron 14 sources. Phys Med Biol. 2016;61(24):8794–824. https://doi.org/10.1088/1361-6560/61/24/8794

7. Xu XG, Chao TC, Bozkurt A. VIP-Man: an image-based whole-body adult male model constructed from color photographs of the Visible Human Project for multi-particle Monte Carlo calculations. Health Phys. 2000;78(5):476–86. https://doi.org/10.1097/00004032-200005000-0000

8. Shah AP, Bolch WE, Rajon DA, Patton PW, Jokisch DW. A paired-image radiation transport model for skeletal dosimetry. J Nucl Med. 2005;46(2):344–53. PMID: 15695796

9. Hough M, Johnson P, Rajon D, Jokisch D, Lee C, Bolch W. An image-based skeletal dosimetry model for the ICRP reference adult male–internal electron sources. Phys Med Biol. 2011;56(8):2309–46. https://doi.org/10.1088/0031-9155/56/8/001

10. Bolch WE, Eckerman, K, Endo A, Hunt JGS, Jokisch DW, Kim CH, et al. ICRP Publication 143: Paediatric Reference Computational Phantoms. Ann ICRP.2020;49(1):5–297. https://doi.org/10.1177/0146645320915031

11. Degteva MO, Tolstykh EI, Shishkina EA, Sharagin PA, Zalyapin VI, Volchkova AY, et al. Stochastic parametric skeletal dosimetry model for humans: General approach and application to active marrow exposure from bone-seeking beta-particle emitters. PLoS ONE.2021;16(10):e0257605. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0257605

12. Volchkova AYu, Sharagin PA, Shishkina EA. Internal bone marrow dosimetry: the effect of the exposure due to 90 Sr incorporated in the adjacent bone segments. Bulletin of the South Ural State University. Ser. Mathematical Modelling, Programming & Computer Software.2022;15(4):44–58. https://doi.org/10.14529/mmp220404

13. Шишкина ЕА, Шарагин ПА, Волчкова АЮ. Аналитическое описание дозообразования в костном мозге от 90 Sr, инкорпорированного в кальцифицированных тканях. Вопросы радиационной безопасности. 2021;3:72–82 EDN: LYGTKD

14. Шарагин ПА, Шишкина ЕА, Толстых ЕИ. Вычислительный фантом для дозиметрии красного костного мозга новорожденного ребенка от инкорпорированных бета-излучателей. Медицина экстремальных ситуаций. 2022;4:74–82 https://doi.org/10.47183/mes.2022.045

15. Шарагин ПА, Шишкина ЕА, Толстых ЕИ. Вычислительный фантом для дозиметрии красного костного мозга годовалого ребенка от инкорпорированных бета-излучателей. Медицина экстремальных ситуаций. 2023;3:44–55 https://doi.org/10.47183/mes.2023.030

16. Шарагин ПА, Толстых ЕИ, Шишкина ЕА. Вычислительный фантом для дозиметрии красного костного мозга пятилетнего ребенка от инкорпорированных бета-излучателей. Медицина экстремальных ситуаций. 2023;4:86–97. https://doi.org/10.47183/mes.2023.061

17. Шарагин ПА, Толстых ЕИ, Шишкина ЕА. Вычислительный фантом для дозиметрии красного костного мозга десятилетнего ребенка от инкорпорированных бета-излучателей. Медицина экстремальных ситуаций. 2024;2:38–48. https://doi.org/10.47183/mes.2024.032

18. Campbell BA, Callahan J, Bressel M, Simoens N, Everitt S, Hofman MS, et al. Distribution Atlas of Proliferating Bone Marrow in Non-Small Cell Lung Cancer Patients Measured by FLT-PET/ CT Imaging, With Potential Applicability in Radiation Therapy Planning. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2015;92(5):1035–43. https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2015.04.027

19. Cristy M. Active bone marrow distribution as a function of age in humans. Phys Med Biol. 1981;26(3):389–400. https://doi.org/10.1088/0031-9155/26/3/003

20. Robinson RA. Chemical analysis and electron microscopy of bone. Bone as a tissue. 1960;186–250.

21. Vogler JB. 3rd, Murphy WA. Bone marrow imaging. Radiology. 1988;1683:679–93. https://doi.org/10.1148/radiology.168.3.3043546

22. Vande Berg BC, Malghem J, Lecouvet FE, Maldague B. Magnetic resonance imaging of the normal bone marrow. Skeletal Radiology. 1998;27:471–83. https://doi.org/10.1007/s002560050423

23. Vande Berg BC, Malghem J, Lecouvet FE, Maldague B. Magnetic resonance imaging of normal bone marrow. Eur Radiol. 1998;8(8):1327–34. https://doi.org/10.1007/s003300050547

24. Taccone A, Oddone M, Dell’Acqua AD, Occhi M, Ciccone MA. MRI “road-map” of normal age-related bone marrow. II. Thorax, pelvis and extremities. Pediatr Radiol. 1995;25(8):596–606. https://doi.org/10.1007/bf02011826

25. Taccone A, Oddone M, Occhi M, Dell’Acqua AD, Ciccone MA. MRI «road-map» of normal age-related bone marrow. I. Cranial bone and spine. Pediatr Radiol.1995;25(8):588–95. https://doi.org/10.1007/bf02011825

26. Tolstykh EI, Sharagin PA, Shishkina EA, Volchkova AYu, Smith MA, Napier BA. Stochastic parametric skeletal dosimetry model for human: anatomical-morphological basis and parameter evaluation. PlosOne. 2024. Submitted.

27. Sharagin PA, Shishkina EA, Tolstykh EI, Volchkova AYu, Smith MA, Degteva MO. Segmentation of hematopoietic sites of human skeleton for calculations of dose to active marrow exposed to bone-seeking radionuclides. Conference proceedings of sixth international conference on radiation and applications in various fields of research. Macedonia; 2018. https://doi.org/10.21175/RadProc.2018.33

28. Valentin J. Basic anatomical and physiological data for use in radiological protection: reference values. Annals of the ICRP. 2002;32(3–4):1–277. https://doi.org/10.1016/S0146-6453(03)00002-2

29. Woodard HQ, White DR. The composition of body tissues. Br.J. Ru&oI. 1986;59:1209–18. https://doi.org/10.1259/0007-1285-59-708-1209

30. Shishkina EA, Timofeev YS, Volchkova AY, Sharagin PA, Zalyapin VI, Degteva MO, et al. Trabecula: A Random Generator of Computational Phantoms for Bone Marrow Dosimetry. Health Phys. 2020;118(1):53–9. https://doi.org/10.1097/hp.0000000000001127

31. Parisien MV, McMahon D, Pushparaj N, Dempster DW. Trabecular architecture in iliac crest bone biopsies: infra-individual variability in structural parameters and changes with age. Bone.1988;9(5):289–95. https://doi.org/10.1016/8756-3282(88)90012-9

32. Hazrati Marangalou J, Ito K, Taddei F, van Rietbergen B. Inter-individual variability of bone density and morphology distribution in the proximal femur and T12 vertebra. Bone. 2014;60:213–20. https://doi.org/10.1016/j.bone.2013.12.019

33. Van Dessel J, Huang Y, Depypere M, Rubira-Bullen I, Maes F, Jacobs R. A comparative evaluation of cone beam CT and micro-CT on trabecular bone structures in the human mandible. Dento maxillo facial radiology. 2013;42(8):20130145. https://doi.org/10.1259/dmfr.20130145

34. Fanuscu MI, Chang TL. Three-dimensional morphometric analysis of human cadaver bone: microstructural data from maxilla and mandible. Clinical oral implants research. 2004;15(2):213–8. https://doi.org/10.1111/j.1600-0501.2004.00969.x

35. Ibrahim N, Parsa A, Hassan B, van der Stelt P, Aartman IH, Nambiar P. Influence of object location in different FOVs on trabecular bone microstructure measurements of human mandible: a cone beam CT study. Dento maxillo facial radiology. 2014;43(2):20130329. https://doi.org/10.1259/dmfr.20130329

36. Shishkina EA, Sharagin PA, Tolstykh EI, Smith MA, Napier BA, Degteva MO. Uncertainty of stochastic parametric approach to bone marrow dosimetry of 89,90 Sr. Heliyon. 2024;10(4):e26275. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e26275

37. Wang Y, Videman T, Boyd SK, Battié MC. The distribution of bone mass in the lumbar vertebrae: are we measuring the right target? The spine journal: official journal of the North American Spine Society. 2015;15(11):2412–6. https://doi.org/10.1016/j.spinee.2015.06.059