Background: After the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station (FDNPS) accident, a model was developed to estimate the external exposure doses for residents who were expected to return to their homes after evacuation orders were lifted. However, the model's accuracy and uncertainties in parameters used to estimate external doses have not been evaluated. Materials and Methods: The model estimates effective doses based on the integrated ambient dose equivalent (H*(10)) and life patterns, considering a dose reduction factor to estimate the indoor H*(10) and a conversion factor from H*(10) to the effective dose. Because personal dose equivalent (Hp(10)) has been reported to agree well with the effective dose after the FDNPS accident, this study validates the model's accuracy by comparing the estimated effective doses with Hp(10). The Hp(10) and life pattern data were collected for 36 adult participants who lived or worked near the FDNPS in 2019. Results and Discussion: The estimated effective doses correlated significantly with Hp(10); however, the estimated effective doses were lower than Hp(10) for indoor sites. A comparison with the measured indoor H*(10) showed that the estimated indoor H*(10) was not underestimated. However, the Hp(10) to H*(10) ratio indoors, which corresponds to the practical conversion factor from H*(10) to the effective dose, was significantly larger than the same ratio outdoors, meaning that the conversion factor of 0.6 is not appropriate for indoors due to the changes in irradiation geometry and gamma spectra. This could have led to a lower effective dose than Hp(10). Conclusion: The estimated effective doses correlated significantly with Hp(10), demonstrating the model's applicability for effective dose estimation. However, the lower value of the effective dose indoors could be because the conversion factor did not reflect the actual environment.
To determine the factors affecting the external radiation dose rates of patients undergoing PET-MRI examinations and to assess the trends of these differences, we measured the changes in the dose rates of $^{18}F$-FDG during a set period of time for each body region. Consistent with theoretical predictions, the dose rate decreased over time in patients undergoing PET-MRI examinations. Furthermore, immediately after the $^{18}F$-FDG injection, the dose rate in the chest region was the highest, followed by the abdominal region, the head region, and the foot region. The dose rate decreased drastically as time passed, by 2.47-fold, from $339.23{\pm}74.70mSv\;h^{-1}$ ($6.73{\pm}5.79$ min) at the time point immediately after the $^{18}F$-FDG injection to $102.71{\pm}26.17mSv\;h^{-1}$ ($136.11{\pm}25.64$ min) after the examination. In the foot region, there were no significant changes over time, from $32.05{\pm}20.23mSv\;h^{-1}$ ($6.73{\pm}5.79$ min) at the time point immediately after the $^{18}F$-FDG injection, to $23.89{\pm}9.14mSv\;h^{-1}$ ($136.11{\pm}25.64$ min) after the examination. The dose rate is dependent on the individual characteristics of the patient, and differed depending on the body region and time point. However, the dose rates were higher in patients who had a lower body weight, shorter stature, fewer urinations, lower fluid intake, and history of diabetes mellitus. To decrease radiation exposure, it is difficult or impossible to change factors inherent to the patient, such as sex, age, height, body weight, obesity, and history of diabetes mellitus. However, factors which can be changed, such as the $^{18}F$-FDG dose, fasting time, fluid intake, number of urinations, and contrast agent dose can be controlled to minimize the external radiation exposure of the patient.
감마선원과 피폭자 사이의 거리, 방사선원의 크기 그리고 평균 감마에너지에 따른 외부 감마 피폭선량률의 변화를 분석하였다. 임의 형태로 공기중과 지표에 침적된 방사성물질로부터 외부 감마 피폭선량을 평가하기 위해 개발된 방법을 이용하여 분석을 수행하였다. 공기중의 점선원과 피폭자 사이의 거리가 10 m 이내로 짧은 경우에는 평균 감마에너지가 0.07 MeV에서 피폭선량률이 최소값을 나타내고, 거리가 20 m 이상으로 멀어지면 감마에너지의 증가에 따라 계속적으로 피폭선량률이 증가한다. 반경 40 m 이상의 반구형태의 방사능 구름으로부터 반구의 중심에 위치한 피폭자의 경우에는 감마에너지 증가에 따라 계속적으로 피폭선량률이 증가한다. 지표에 침적된 방사선원으로부터 피폭을 받는 경우에는 지표선원의 면적크기에 상관없이 0.07 MeV에서 최소 피폭선량률이 나타난다. 분석결과 방사선원의 분포형태와 평균 감마에너지가 외부 감마피폭선량의 변화에 큰 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다.
We have studied, by a nonisotopic in situ end-labeling(ISEL) technique, frequency of apoptosis in the external granular layer(EGL) of the cerebellum of immature mice by ${\gamma}$-rays irradiation from $^{60}Co$ or diagnostic ultrasound exposure. The total number of normal cells and cells showing morphological features of apoptosis were counted. The frequency of apoptotic cells was expressed as a percentage of the total number of cells in EGL. The extent of changes following 200 cGy(1090 cGy/min) was studied at 2, 4, 6, 8, 12, or 24 hours after exposure. The maximal frequency was found 6~8 hours after exposure. The immature mice that received 18, 36, 54, 108, 198, 396 cGy of ${\gamma}$-rays or diagnostic ultrasound(7.5MHz, 4.2mW, $I_{SPTA}=7.9mW/cm^2$, $I_{SPTA}=114.3W/cm^2$) for 10 or 30 minutes were examined 6 hours after irradiation. Measurements performed after ${\gamma}$-ray irradiation showed a dose-related increase in apoptotic cells in each of the mice studied. The dose-response curves were analyzed by a linear-quadratic model ; frequency of apoptotic cell in the EGL was y = $(0.1349{\pm}0.01175)D$+$(-0.0001522{\pm}0.0000334)D^2$+0.048($r^2$ = 0.981, D = dose in cGy). In the experiment of ultrasound exposure, the frequency of apoptotic cell was $0.106{\pm}0.130$(10 minutes exposure) and $0.167{\pm}0.220$(30 minutes exposure). We estimated the relative dose of the yield from the experiment with ultrasound by substituting the yield from ultrasound exposure into the curve from the ${\gamma}$-irradiation. The relative dose of ultrasound exposure compared with ${\gamma}$-irradiation were 0.432 cGy(10 minutes exposure) and 0.885 cGy(30 minutes exposure). We have found that there is no evidence to indicate that diagnostic ultrasound involves a significant risk.
The effect of average gamma energy on the external radiation dose has been analyzed. Cloud- and groundshine have been calculated according to the average gamma energy. Monte Carlo integration method was used for the calculation of cloudshine and Romberg quadrature method was adopted for groundshine. The analysis shows that the external gamma exposure is strong]y dependent on the gamma energy and the distribution of radiation sources.
Lee, ChoongWie;Lee, Donghyun;Kim, Hee Reyoung;Lee, Seung Jun
Nuclear Engineering and Technology
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제52권9호
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pp.2085-2091
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2020
The license for Kori-1, the first commercial reactor in Busan, Korea, was terminated in June 2017; therefore, preparations are being made for its decommissioning. Because the radioactivity of Bio-shield varies greatly throughout the structure, the doses received by the workers depend on the location, order, and duration of dismantling operations. Thus, a model for evaluating the worker external dose during the dismantling of the Kori-1 bio-shield was developed, and work scenarios for dose assessment were designed. The Dose evaluation code VISIPLAN was used for dose assessment. The dose rate around the bio-shield was evaluated and the level of exposure to the operator was evaluated according to the work scenario. The maximum annual external dose was calculated as 746.86 mSv for a diamond wire saw operator under dry cutting conditions, indicating that appropriate protective measures, such as changing dismantling sequence, remote monitoring, shield installation, and adjustment of work team are necessary for the safe dismantling of the bio-shield. Through these protective measures, it was found that the worker's dose could be below the dose limit.
Jeong, Hae Sun;Hwang, Won Tae;Han, Moon Hee;Kim, Eun Han;Lee, Jo Eun;Lee, Cheol Woo
Nuclear Engineering and Technology
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제53권8호
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pp.2652-2660
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2021
The gamma-ray exposure doses in decontamination operation after a nuclear accident were evaluated with a consideration of various geometrical conditions and specific gamma-ray energies. The calculation domain is organized with three residence types and each form is divided into two kinds of geometrical arrangements. The position-wise air KERMA values were calculated with an assumption of evenly distributed gamma-ray source based on Monte Carlo radiation transport analysis using the MCNP code. The radioactivity is initially set to be unity to be multiplied by the deposition value measured in the actual accident condition. The workforce data set depending on the target object was determined by modifying the Fukushima report. The external exposure doses for decontamination workers were derived from the calculated KERMA values and the workforce analysis. These results can be used to efficiently determine the workforce required by the characteristics of the area and the structure to be decontaminated within the dose limits.
Background: This study aims to reevaluate natural radiation exposure, following up on our previous study conducted in 2019, and to assess the associated risk of lung cancer to the public residing in the gold mining areas of Betare-Oya, east Cameroon, and its vicinity. Materials and Methods: Gamma-ray spectra collected using a 7.62 cm×7.62 cm in NaI(Tl) scintillation spectrometer during a car-borne survey, in situ measurements and laboratory measurements performed in previous studies were used to determine the outdoor absorbed dose rate in air to evaluate the annual external dose inhaled by the public. For determining internal exposure, radon gas concentrations were measured and used to estimate the inhalation dose while considering the inhalation of radon and its decay products. Results and Discussion: The mean value of the laboratory-measured outdoor gamma dose rate was 47 nGy/hr, which agrees with our previous results (44 nGy/hr) recorded through direct measurements (in situ and car-borne survey). The resulting annual external dose (0.29±0.09 mSv/yr) obtained is similar to that of the previous study (0.33±0.03 mSv/yr). The total inhalation dose resulting from radon isotopes and their decay products ranged between 1.96 and 9.63 mSv/yr with an arithmetic mean of 3.95±1.65 mSv/yr. The resulting excess lung cancer risk was estimated; it ranged from 62 to 216 excess deaths per million persons per year (MPY), 81 to 243 excess deaths per MPY, or 135 excess deaths per MPY, based on whether risk factors reported by the U.S. Environmental Protection Agency, United Nations Scientific Committee on the effects of Atomic Radiation, or International Commission on Radiological Protection were used, respectively. These values are more than double the world average values reported by the same agencies. Conclusion: There is an elevated level of risk of lung cancer from indoor radon in locations close to the Betare-Oya gold mining region in east Cameroon. Therefore, educating the public on the harmful effects of radon exposure and considering some remedial actions for protection against radon and its progenies is necessary.
High-dose I-131 used for the treatment of thyroid cancer causes localized exposure among radiology technologists handling it. There is a delay between the calibration date and when the dose of I-131 is administered to a patient. Therefore, it is necessary to directly measure the radioactivity of the administered dose using a dose calibrator. In this study, we attempted to apply machine learning modeling to measured external dose rates from shielded I-131 in order to predict their radioactivity. External dose rates were measured at 1 m, 0.3 m, and 0.1 m distances from a shielded container with the I-131, with a total of 868 sets of measurements taken. For the modeling process, we utilized the hold-out method to partition the data with a 7:3 ratio (609 for the training set:259 for the test set). For the machine learning algorithms, we chose linear regression, decision tree, random forest and XGBoost. To evaluate the models, we calculated root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), and mean absolute error (MAE) to evaluate accuracy and R2 to evaluate explanatory power. Evaluation results are as follows. Linear regression (RMSE 268.15, MSE 71901.87, MAE 231.68, R2 0.92), decision tree (RMSE 108.89, MSE 11856.92, MAE 19.24, R2 0.99), random forest (RMSE 8.89, MSE 79.10, MAE 6.55, R2 0.99), XGBoost (RMSE 10.21, MSE 104.22, MAE 7.68, R2 0.99). The random forest model achieved the highest predictive ability. Improving the model's performance in the future is expected to contribute to lowering exposure among radiology technologists.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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