Background: A model to assess the activity concentration of agricultural products and the public ingestion dose as result of a nuclear accident is necessarily required to manage the contaminated agricultural systems by the accident, or to estimate the effects of chronic exposure due to food ingestion at a Level 3 PSA. Materials and Methods: A dynamic compartment model, which is composed of three sub-modules, namely, an agricultural plant contamination assessment model, an animal product contamination assessment model, and an ingestion dose assessment model has been developed based on Korean farming characteristics such as the growth characteristics of rice and stockbreeding. Results and Discussion: The application study showed that the present model can predict well the characteristics of the activity concentration for agricultural products and ingestion dose depending on the deposition date. Conclusion: The present model is very useful to predict the radioactivity concentration of agricultural foodstuffs and public ingestion dose as consequence of a nuclear accident. Consequently, it is expected to be used effectively as a module for the ingestion dose calculation of the Korean agricultural contamination management system as well as the Level 3 PSA code, which is currently being developed.
Exponential growth has been observed in nuclear medicine procedures worldwide in the past decades. The considerable increase is attributed to the advance of positron emission tomography and single photon emission computed tomography, as well as the introduction of new radiopharmaceuticals. Although nuclear medicine procedures provide undisputable diagnostic and therapeutic benefits to patients, the substantial increase in radiation exposure to nuclear medicine patients raises concerns about potential adverse health effects and calls for the urgent need to monitor exposure levels. In the current article, model-based internal dosimetry methods were reviewed, focusing on Medical Internal Radiation Dose (MIRD) formalism, biokinetic data, human anatomy models (stylized, voxel, and hybrid computational human phantoms), and energy spectrum data of radionuclides. Key results from many articles on nuclear medicine dosimetry and comparisons of dosimetry quantities based on different types of human anatomy models were summarized. Key characteristics of seven model-based dose calculation tools were tabulated and discussed, including dose quantities, computational human phantoms used for dose calculations, decay data for radionuclides, biokinetic data, and user interface. Lastly, future research needs in nuclear medicine dosimetry were discussed. Model-based internal dosimetry methods were reviewed focusing on MIRD formalism, biokinetic data, human anatomy models, and energy spectrum data of radionuclides. Future research should focus on updating biokinetic data, revising energy transfer quantities for alimentary and gastrointestinal tracts, accounting for body size in nuclear medicine dosimetry, and recalculating dose coefficients based on the latest biokinetic and energy transfer data.
Kim, Dong Wook;Park, Kwangwoo;Kim, Hojin;Kim, Jinsung
한국의학물리학회지:의학물리
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제31권3호
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pp.54-62
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2020
Dose calculation algorithms play an important role in radiation therapy and are even the basis for optimizing treatment plans, an important feature in the development of complex treatment technologies such as intensity-modulated radiation therapy. We reviewed the past and current status of dose calculation algorithms used in the treatment planning system for radiation therapy. The radiation-calculating dose calculation algorithm can be broadly classified into three main groups based on the mechanisms used: (1) factor-based, (2) model-based, and (3) principle-based. Factor-based algorithms are a type of empirical dose calculation that interpolates or extrapolates the dose in some basic measurements. Model-based algorithms, represented by the pencil beam convolution, analytical anisotropic, and collapse cone convolution algorithms, use a simplified physical process by using a convolution equation that convolutes the primary photon energy fluence with a kernel. Model-based algorithms allowing side scattering when beams are transmitted to the heterogeneous media provide more precise dose calculation results than correction-based algorithms. Principle-based algorithms, represented by Monte Carlo dose calculations, simulate all real physical processes involving beam particles during transportation; therefore, dose calculations are accurate but time consuming. For approximately 70 years, through the development of dose calculation algorithms and computing technology, the accuracy of dose calculation seems close to our clinical needs. Next-generation dose calculation algorithms are expected to include biologically equivalent doses or biologically effective doses, and doctors expect to be able to use them to improve the quality of treatment in the near future.
It has been about 5 years since the Fukushima nuclear power plant accident, which contaminated large area with radioactive materials. It is necessary to assess radiation dose to establish evacuation areas and to set decontamination goal for the large contaminated area. In this study, we assessed temporal trend of radiation dose to the public living in the large area contaminated with radioactive materials after the Fukushima nuclear power plant accident. The dose assessment was performed based on Chernobyl model and RESRAD model for two evacuation lift areas, Kawauchi and Naraha. It was reported that deposition densities in the areas were $4.3{\sim}96kBq\;m^{-2}$ for $^{134}Cs$, $1.4{\sim}300kBq\;m^{-2}$ for $^{137}Cs$, respectively. Radiation dose to the residents depended on radioactive cesium concentrations in the soil, ranging $0.11{\sim}2.4mSv\;y^{-1}$ at Kawauchi area and $0.69{\sim}1.1mSv\;y^{-1}$ at Naraha area in July 2014. The difference was less than 5% in radiation doses estimated by two different models. Radiation dose decreased with calendar time and the decreasing slope varied depending on dose assessment models. Based on the Chernobyl dosimetry model, radiation doses decreased with calendar time to about 65% level of the radiation dose in 2014 after 1 year, 11% level after 10 years, and 5.6% level after 30 years. RESRAD dosimetry model more slowly decreased radiation dose with time to about 85% level after 1 year, 40% level after 10 years, and 15% level after 30 years. The decrease of radiation dose can be mainly attributed into radioactive decays and environmental transport of the radioactive cesium. Only environmental transports of radioactive cesium without consideration of radioactive decays decreased radiation dose additionally 43% after 1 year, 72% after 3 years, 80% after 10 years, and 83% after 30 years. Radiation doses estimated with cesium concentration in the soil based on Chernobyl dosimetry model were compared with directly measured radiation doses. The estimated doses well agreed with the measurement data. This study results can be applied to radiation dose assessments at the contaminated area for radiation safety assurance or emergency preparedness.
This paper aimed to analyse dose sensitivity to the controllable parameters of in-door radon $(^{222}Rn)$ and its decay products(Rn-D) by applying the input-output linear system theory. Physical behaviors of $^{222}Rn$ & Rn-D were analyzed in terms of $^{222}Rn$ gas generation, -migation and - infiltration to indoor environments, and the performance output-function(i.e. mean dose equivalent to Tracho-Bronchial(TB) lung region was assessed to the following ranges of the controllable parameters; a) the ventilation rate constant $({\lambda}_v)$ : $0{\sun}500[h^{-1}]$. b) the attachment rate constant$({\lambda}_a)$ : 0-500 $[h^{-1}]$. c) deposition rate constant $({\lambda}{_{d}^{u}})$: 0-50$[h^{-1}]$. A linear input-output model was reconstructed from the original models in literatures, as follows, which was modified into the matrices consisting of 111 nodal equations. a) indoor ${222}Rn$ & Rn-D Behaviour: jacobi- Porstendorfer- Bruno model. b) lung dosimerty : Jacobi-Eisfeld model. Some of the major findings, which identify the effectiveness of this model, were as follows. a) ${\lambda}_v$ is most effective, dominant controllable parameters in dose reduction, if mechanical ventilation is applied. b) ${\lambda}_v$, depending on the air particle-concentration, reduces the dose somewhat within ${\lambda}_v$<1 $h^{-1}R range. However, the dose increases conversely, ${\lambda}_v$>1 $h^{-1}R range range. c) ${\lambda}{_{d}^{4}}$ reduces the dose linearly as ${\lambda}_v$ dose. Such dose(z-axis) sentivities are shown with three-dimensional plots whoes x,y-axes are combined 2out the 3 parameter${\lambda}_v{\lambda}_s,\;{\lambda}_d^s$.
Objective: The aim of this study is to investigate the effective managerial factors influencing dose reduction of the nozzle dam installation and removal tasks ranking within top 3 in viewpoint of average collective dose of nuclear power plant maintenance job. Background: International Commission on Radiation Protection (ICRP) recommended to reduce unnecessary dose and to minimize the necessary dose on the participants of maintenance job in radiation fields. Method: Seven sessions of nozzle dam installation and removal task logs yielded a multiple regression model with collective dose as a dependent variable and work time, number of participants, space doses before and after shield as independent variables. From the sessions in which a significant reduction in collective dose occurred, the effective managerial factors were elicited. Results: Work time was the most important factor contributing to collective dose reduction of nozzle dam installation and removal task. Introduction of new technology in nozzle dam design or maintenance job is the most important factor for work time reduction. Conclusion: With extended task logs and big data processing technique, the more accurate prediction model illustrating the relationship between collective dose reduction and effective managerial factors would be developed. Application: The effective managerial factors will be useful to reduce collective dose of decommissioning tasks as well as regular preventive maintenance tasks for a nuclear power plant.
In this study, a biodegradation model of based on molecular cellulose was established. It is a mathematical, kinetic model, assuming that two major enzymes randomly break glycosidic bonds of cellulose molecules, and calculates the number of molecules by applying the corresponding probability and degradation reaction coefficients. Model calculations considered enzyme dose, cellulose chain length, and reaction rate constant ratio. Degradation increased almost by two folds with increase of temperature (5℃→25℃). The change of degradation was not significant over the higher temperatures. As temperature increased, the degradation rate of the molecules increased along with higher production of shorter chain molecules. As the reaction rates of the two enzymes were comparative the degree of degradation for any combinations of enzyme application was not affected much. Enzyme dose was also tested through experiment. While enzyme dose ranged from 1 mg/L to 10 mg/L, the gap between real data and model calculations was trivial. However, at higher dose of those enzymes (>15 mg/L), the experimental result showed the lower concentrations of reductive sugar than the corresponding model calculation did. We determined that the optimal enzyme dose for maximum generation of reductive sugar was 10 mg/L.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권3호
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pp.287-299
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2022
In radiation epidemiology, the excess relative risk (ERR) model is used to determine the dose-response relationship. In general, the dose-response relationship for the ERR model is assumed to be linear, linear-quadratic, linear-threshold, quadratic, and so on. However, since none of these functions dominate other functions for expressing the dose-response relationship, a Bayesian semiparametric method using splines has recently been proposed. Thus, we improve the Bayesian semiparametric method for the selection of the tuning parameters for splines as the number and location of knots using a Bayesian knot selection method. Equally spaced knots cannot capture the characteristic of radiation exposed dose distribution which is highly skewed in general. Therefore, we propose a nonparametric Bayesian knot selection method based on a Dirichlet process mixture model. Inference of the spline coefficients after obtaining the number and location of knots is performed in the Bayesian framework. We apply this approach to the life span study cohort data from the radiation effects research foundation in Japan, and the results illustrate that the proposed method provides competitive curve estimates for the dose-response curve and relatively stable credible intervals for the curve.
Yang, Li-qun;Liu, Yong-kuo;Peng, Min-jun;Li, Meng-kun;Chao, Nan
Nuclear Engineering and Technology
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제51권5호
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pp.1436-1443
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2019
A fast gamma-ray dose rate assessment method for complex geometries based on stylized model reconstruction and point-kernel method is proposed in this paper. The complex three-dimensional (3D) geometries are imported as a 3DS format file from 3dsMax software with material and radiometric attributes. Based on 3D stylized model reconstruction of solid mesh, the 3D-geometrical solids are automatically converted into stylized models. In point-kernel calculation, the stylized source models are divided into point kernels and the mean free paths (mfp) are calculated by the intersections between shield stylized models and tracing ray. Compared with MCNP, the proposed method can implement complex 3D geometries visually, and the dose rate calculation is accurate and fast.
본 연구의 목적은 뇌정위적 방사선수술시 최적 선량분포를 얻기 위하여 빠른 multiple isocenter 계획을 효과적으로 수행할 수 있는 방법을 개발하는 데 있다. 18cm 직경의 구형 머리 팬톰과 정확한 선량 알고리듬을 이용하여 선량값을 계산한 뒤 fltting 기술을 이용하여 빠른 구형선량 모델을 개발하였다. 구형선량 모델을 이용하여 single isocenter에 대한 선량값은 합산에 의하여 쉽게 얻어졌다. Isocenter들간의 이동에 따른 선량분포의 변화를 이용하여 컴퓨터 자동추적 방법이 개발되었으며, isocenter 간격 및 collimator 크기가 빠른 시간내에 결정될 수 있었다. 구형선량모델은 beam data에 의한 선량데이타와 같은 선량분포를 나타냈으며 고속으로 삼차원 선량계산을 가능하게 하였다. 컴퓨터 자동추적 방법은 지금까지의 시행착오적 방법에 비해 보다 빠르게 최적 isocenter setting을 제공할 수 있었다. 구형선량모델 및 컴퓨터 자동추적방법은 multiple isocenter를 이용한 수술 계획시 최적선량 분포를 보다 빨리 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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