Using the Bayesian Approach for the Case of Acute Inhalation of Pu-239 Industrial Compounds

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction: The Bayesian approach has found wide application for the tasks of estimating doses of internal exposure under various intake scenarios. The South Ural Institute of Biophysics has accumulated considerable experience in using the Bayesian approach to estimate the expected effective doses of internal exposure for current individual dosimetry control when radionuclides intake into body by various ways. Attributing the type of compounds Moderate or Slow according to the NRB-99/2009 classification for acute inhalation of industrial Pu-239 compounds bias dose estimates to the lungs, which leads to the need to develop a new methodology.

Purpose: The development of a calculation methodology using the Bayesian approach for the case of acute inhalation of industrial Pu-239 compounds into the human body and its testing in artificial cases.

Material and methods: A technique is presented for interpreting a series of measurement results of Pu-239 activity in daily urine and/or daily feces to assess the distribution of intake, two key parameters of the biokinetic model of ICRP Publication 66 (the proportion of rapid absorption fr and the rate of slow absorption into the blood ss), as well as annual weighted equivalent doses to the lungs. The technique allows using a prior information about the estimated parameters and correctly processing measurement results below the detection limit.

Results: A jDose program has been created that implements the technique in ~ 20 minutes on a modern office computer. The program was tested on artificial cases with 10 measurements of Pu-239 activity in daily urine and 10 in daily feces during the first 10 days after acute inhalation intake at AMAD = 1 µm. Testing showed reproducibility of the set «true» parameter values in the range (average ± 2 standard deviations) with an increase in the proportion of unreliable measurement results. The increase in the proportion of unreliable measurement results had the greatest impact on the estimation of the coefficient of variation of the slow absorption rate parameter into the blood ss.

About the authors

V. V. Vostrotin

Southern Urals Biophysics Institute

Email: vostrotin@subi.su
Ozyorsk

References

  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;4;99:560-567.
  2. Molokanov A.A., Yatsenko V.N., Kukhta B.A., Burtsev S.L., Sokolova T.N., Kononykina N.N., Maksimova E.Yu., Yatsenko O.V. Investigation of Work Accident with Atypical Plutonium Intake. Meditsina Katastrof = Disaster Medicine. 2014;1:10-11 (In Russ.).
  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;1;115:57-64.
  4. Molokanov A.A, Kukhta B.A., Galushkin B.A. Calculation of Internal Dose and Possible Limits for Intakes of Radionuclides in Case of Plutonium Wounds. Meditsinskaya Radiologiya i Radiatsionnaya Bezopasnost’ = Medical Radiology and Radiation Safety. 2021;6;65:27-37 (In Russ.).
  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. Efimov A.V., Sokolova A.B., Suslova K.G. Main Results of Scientific and Practical Activities of Southern Ural Biophysics Institute in the Field of Radiation Safety. Voprosy Radiatsionnoy Bezopasnosti = Issues of Radiation Safety. 2023;3;111:4-15 (In Russ.).
  7. Kochetkov O.A. Dozimetricheskiy Kontrol’ Professional’nogo Vnutrennego Oblucheniya. Obshchiye Trebovaniya= Dosimetric Control of Professional Internal Exposure. General Requirements. Methodological Guidelines MU 2.6.1.065-2014. Approved by the Federal Medical and Biological Agency on November 6, 2014. Moscow, FMBA of Russia Publ., 2014 (In Russ.).
  8. Normy Radiatsionnoy Bezopasnosti = Radiation Safety Standards (NRB-99/2009). Sanitary Rules and Regulations SanPiN 2.6.1.2523-09. Moscow, Federal Center for Hygiene and Epidemiology of Rospotrednadzor Publ., 2009 (In Russ.).
  9. Vostrotin V.V., Zhdanov A.N., Efimov A.V. Individual Dosimetry Monitoring (IDC) of Internal Exposure of Professional Workers Using the Computer Program “iDose 2” Based on the Bayesian Approach. Voprosy Radiatsionnoy Bezopasnosti = Issues of Radiation Safety. 2016;2;82:45-54 (In Russ.).
  10. Vostrotin V.V., Zhdanov A.N., Efimov A.V. Testing the System of Individual Dosimetry Monitoring (IDC) of Internal Exposure of Professional Workers during Inhalation Intake of Insoluble Plutonium Compounds Using the iDose 2 Computer Program. Voprosy Radiatsionnoy Bezopasnosti = Issues of Radiation Safety. 2016;3;83:78-83 (In Russ.).
  11. Vostrotin V.V., Zhdanov A.N., Efimov A.V. Approbation of the iDose 2 Computer Program in Relation to the Tasks of Individual Dosimetry Control (IDK) of Internal Irradiation of Personnel of FSUE PO “MAYAK” during Inhalation of Plutonium. ANRI. 2017;4;91:45-54 (In Russ.).
  12. Vostrotin V.V. Integration of Icrp Oir Models into the iDose 2 Dosimetry System. Meditsinskaya Radiologiya i Radiatsionnaya Bezopasnost’ = Medical Radiology and Radiation Safety. 2023;5;68:19-27 (In Russ.).
  13. Vostrotin V.V. Guidelines on Control Methods MUK 2.6.5.045-2016. Instructions on Control Methods for Determining Internal Exposure Dose for Personnel under Standard and Special Conditions. Methodology for Performing Calculations. Ozersk Publ., 2016 (In Russ.).
  14. Vostrotin V.V., et al. Patent RU 2650075 C2. A Method of Individual Dosimetric Control of Internal Irradiation of Professional Workers Using the Computer Program “Idose 2”. Publ. 2018. (In Russ.).
  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;4;94:347-352.
  16. Miller G., Martz H.F., Little T.T., Guilmette R. Bayesian Internal Dosimetry Calculations Using Markov Chain Monte Carlo. Radiation Protection Dosimetry. 2002;2;98:191-198.
  17. Miller G., Martz H., Little T., Bertelli L. Bayesian Hypothesis Testing-Use in Interpretation of Measurements. Health Physics. 2008;3;94:248-254.
  18. Puncher M., Birchall A. A Monte Carlo Method for Calculating Bayesian Uncertainties in Internal Dosimetry. Radiation Protection Dosimetry. 2008;1;132:1-12.
  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;2;151:224-236.
  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;6;115:712-726.
  21. ICRP Publication 66 Human Respiratory Tract Model for Radiological Protection. ICRP 66. Pergamon. Pergamon Press Publ. 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 Publ. 1993.
  24. Hastings W.K. Monte Carlo Sampling Methods using Markov Chains and their Applications. Biometrika. 1970;1;57:97-109.
  25. Gelman A., Rubin D.B. Inference from Iterative Simulation Using Multiple Sequences. Statistical Science.1992;4;7:457-472.
  26. Brooks S.P., Gelman A. General Methods for Monitoring Convergence of Iterative Simulations. Journal of Computational and Graphical Statistics. 1998;4;7:434-455.
  27. Vostrotin V.V., Vvedenskiy V.E. Guidelines on Control Methods MUK 2.6.5.XXX-20XX. Methodology for Calculating Internal Radiation Doses Based on Bayesian Statistics. Scientific Research Works “Control-22”. Ozersk Publ., 2024 (In Russ.).
  28. Vostrotin V.V., Vvedenskiy V.E. The jDose PROGRAM, which Implements a Method for Calculating Internal Radiation Doses Based on Bayesian Statistics. Scientific Research Works “Control-22”. Ozersk Publ., 2023 (In Russ.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».