Вычислительный фантом для дозиметрии красного костного мозга для 15-летних юношей и девушек

Введение. Вычислительные фантомы широко применяются для оценки доз облучения красного костного мозга от остеотропных радионуклидов. Наиболее распространенными такими радионуклидами являются изотопы стронция. Создание фантомов для ^89,90Sr требует аккуратного описания формы, размеров и микроархитектуры костей. На сегодняшний день опубликованы описания фантомов новорожденного, годовалого, 5-летних и 10-летних детей, а также взрослых мужчины и женщины. Данное исследование является продолжением работы по созданию цифровых моделей скелета для людей разного пола и возраста.

Цель. Разработка вычислительных фантомов скелетов 15-летних юношей и девушек для оценки доз в красном костном мозге (ККМ) от инкорпорированных бета-излучающих радионуклидов.

Материалы и методы. Для создания фантомов был использован SPSD (stochastic parametric skeletal dosimetry) подход. Были выделены участки скелета с активным гемопоэзом, которые были разделены на сегменты. Параметры моделей сегментов были оценены по данным литературы и включали в себя: характеристики микроструктуры кости, толщину слоя кортикальной кости, размеры костей и их участков, а также долю содержания ККМ, химический состав и плотность моделируемых сред. Также были оценены значения вариабельности этих параметров.

Результаты. Разработанные фантомы 15-летних юношей и девушек включают по 46 сегментов; параметры 14 из них различались для юношей и девушек. Размеры фантомов были 3,5–66 мм, а толщина кортикальной кости 0,3–2,3 мм.

Выводы. Фантомы, полученные в рамках данной работы, отражают размеры и структуру участков скелета с активным гемопоэзом 15-летних юношей и девушек, учитывают половые различия, а также имитируют вариабельность характеристик скелета.

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. Radiation ang Environmental Biophysics. 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.

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. Radiation Protection Dosimetry. 2017;173(1–3):26–31. https://doi.org/10.1093/rpd/ncw316

4. 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

5. 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

6. O’Reilly SE, DeWeese LS, Maynard MR, Rajon DA, Wayson MB, Marshall EL, et al. An image-based skeletal dosimetry model for the ICRP reference adult female–internal electron sources. Physics in Medicine and Biology. 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 Physics. 2000;78(5):476–86. https://doi.org/10.1097/00004032-200005000-00003

8. Shah AP, Bolch WE, Rajon DA, Patton PW, Jokisch DW. A paired-image radiation transport model for skeletal dosimetry. Journal of Nuclear Medicine. 2005;46(2):344–53.

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. Physics in Medicine and Biology. 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. Annals of the ICRP. 2020;49(1):5–297.

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. Шарагин ПА, Шишкина ЕА, Толстых ЕИ. Вычислительный фантом для дозиметрии красного костного мозга новорожденного ребенка от инкорпорированных бета-излучателей. Медицина экстремальных ситуаций. 2022;24(4):74–82. https://doi.org/10.47183/mes.2022.045

13. Шарагин ПА, Шишкина ЕА, Толстых ЕИ. Вычислительный фантом для дозиметрии красного костного мозга годовалого ребенка от инкорпорированных бета-излучателей. Медицина экстремальных ситуаций. 2023;25(3):44–55. https://doi.org/10.47183/mes.2023.030

14. Шарагин ПА, Толстых ЕИ, Шишкина ЕА. Вычислительный фантом для дозиметрии красного костного мозга пятилетнего ребенка от инкорпорированных бета-излучателей. Медицина экстремальных ситуаций. 2023;25(4):86–97. https://doi.org/10.47183/mes.2023.061

15. Шарагин ПА, Толстых ЕИ, Шишкина ЕА. Вычислительный фантом для дозиметрии красного костного мозга десятилетнего ребенка от инкорпорированных бета-излучателей. Медицина экстремальных ситуаций. 2024;26(2):38–48. https://doi.org/10.47183/mes.2024.032

16. Шарагин ПА, Толстых ЕИ, Шишкина ЕА. Вычислительный фантом для дозиметрии красного костного мозга для взрослых мужчины и женщины. Медицина экстремальных ситуаций. 2025;27(2):220–8. https://doi.org/10.47183/mes.2025-286

17. Cristy M. Active bone marrow distribution as a function of age in humans. Physics in Medicine and Biology. 1981;26(3):389–400. https://doi.org/10.1088/0031-9155/26/3/003

18. Robinson RA. Chemical analysis and electron microscopy of bone. Bone as a tissue. New York: McGraw-Hill; 1960.

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

20. 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

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

22. 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. Pediatric Radiology. 1995;25(8):596–606. https://doi.org/10.1007/bf02011826

23. 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. Pediatric Radiology. 1995;25(8):588–95. https://doi.org/10.1007/bf02011825

24. 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. PLOS One. 2025;20(7):e0327156. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0327156

25. 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

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

27. 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

28. Woodard HQ, White DR. The composition of body tissues. British Journal of Radiology. 1986;59:1209–18. https://doi.org/10.1259/0007-1285-59-708-1209

29. 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 Physics. 2020;118(1):53–9. https://doi.org/10.1097/hp.0000000000001127

30. 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

31. 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

32. 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

33. 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

34. 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

35. 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

36. Sharagin PA, Shishkina EA, Tolstykh EI, Smith MA, Napier BA. Stochastic parametric skeletal dosimetry model for humans: Pediatric and adult computational skeleton phantoms for internal bone marrow dosimetry. PLOS One. 2025;20(7):e0327479. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0327479