การกำหนดค่าปริมาณรังสีอ้างอิงของการสร้างภาพด้วยเครื่องเอกซเรย์คอมพิวเตอร์จำลองการรักษาในโรงพยาบาลสวรรค์ประชารักษ์
คำสำคัญ:
การจำลองการรักษาด้วยเครื่องเอกซเรย์คอมพิวเตอร์, ค่าปริมาณรังสีในหนึ่งหน่วยปริมาตรของการสแกน, ค่าปริมาณรังสีตลอดช่วงความยาวในการสแกน, ระดับค่าปริมาณรังสีอ้างอิงวินิจฉัยบทคัดย่อ
บทนำ: ค่าปริมาณรังสีอ้างอิงเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการเฝ้าระวังและเพิ่มประสิทธิภาพปริมาณรังสีในงานเอกซเรย์คอมพิวเตอร์สำหรับหน่วยงาน ค่า typical values ซึ่งนิยามเป็นค่ามัธยฐานของการกระจายข้อมูลสามารถนำมาใช้เป็นเกณฑ์ในการกำหนดและทบทวนค่าปริมาณรังสีอ้างอิง วัตถุประสงค์: เพื่อกำหนดค่าปริมาณรังสีอ้างอิงในรูปแบบ typical values สำหรับเครื่องเอกซเรย์คอมพิวเตอร์จำลองการรักษาของโรงพยาบาลสวรรค์ประชารักษ์ วิธีการศึกษา: การศึกษานี้รวบรวมข้อมูลผู้ป่วยที่เข้ารับการตรวจด้วยเครื่องเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ยี่ห้อ Siemens รุ่น SOMATOM Confidence RT Pro รวม 292 ราย เก็บข้อมูลช่วงเดือนมกราคม–ธันวาคม 2567 เก็บข้อมูลผู้ป่วยและพารามิเตอร์การสร้างภาพ ค่าปริมาณรังสีในหนึ่งหน่วยปริมาตรของการสแกน (CTDIvol) และค่าปริมาณรังสีตลอดช่วงความยาวในการสแกน (DLP) ใน 5 บริเวณ ได้แก่ สมอง ศีรษะ–ลำคอ ทรวงอก ช่องท้อง และอุ้งเชิงกราน ค่า typical values ถูกกำหนดจากค่ามัธยฐาน และหาความสัมพันธ์ระหว่างค่า DLP กับข้อมูลผู้ป่วยและพารามิเตอร์การสร้างภาพ ผลการศึกษา: ค่าปริมาณรังสีมีความแตกต่างตามบริเวณตรวจ โดยค่า typical values ของ CTDIvol และ DLP ในสมองสูงสุด (68.83 mGy, 2173.05 mGy·cm) และต่ำสุดในศีรษะ–ลำคอ (7.24 mGy, 325.00 mGy·cm) ส่วนทรวงอก ช่องท้อง และอุ้งเชิงกรานมีค่าใกล้เคียงกัน นอกจากนี้ผลการวิเคราะห์พบว่า mAs และระยะสแกนมีความสัมพันธ์เชิงบวกในระดับสูงกับค่า DLP ทุกบริเวณ (p<0.001) ขณะที่อายุไม่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญ ส่วนค่า BMI มีความสัมพันธ์เฉพาะในบริเวณทรวงอก ช่องท้อง และอุ้งเชิงกราน นอกจากนี้ pitch มีความสัมพันธ์กับ DLP ในทุกบริเวณยกเว้นสมอง สรุปผลการศึกษา: ค่า typical values ที่ได้จากการศึกษานี้สามารถใช้เป็นข้อมูลตั้งต้นสำหรับการพัฒนา DRLs ในอนาคต สำหรับการสร้างภาพเอกซเรย์คอมพิวเตอร์จำลองการรักษา ซึ่งช่วยเสริมความปลอดภัยด้านรังสีในการวางแผนรังสีรักษาได้
Downloads
เอกสารอ้างอิง
ศุภวิทู สุขเพ็ง. เทคนิคการถ่ายภาพเอกซเรย์ซีทีด้วยปริมาณรังสีที่เหมาะสม. พิษณุโลก: สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยนเรศวร; 2565.
Sodkokkruad P, Asavaphatiboon S, Thanabodeebonsiri J, Tangboonduangjit P. Comparison of computed tomography dose index measuring by two detector types of computed tomography simulator. Thai J Rad Tech. 2018;43(1):64-8.
International Commission on Radiological Protection. The 2007 recommendations of the International Commission on Radiological Protection (ICRP Publication 103). Ann ICRP. 2007;37(2–4):1–332.
International Commission on Radiological Protection. Diagnostic reference levels in medical imaging (ICRP Publication 135). Ann ICRP. 2017;46(1):1–144.
กรมวิทยาศาสตร์การแพทย์ กระทรวงสาธารณสุข. ค่าปริมาณรังสีอ้างอิงในการถ่ายภาพรังสีวินิจฉัยทางการแพทย์ของประเทศไทย พ.ศ. 2564. นนทบุรี: บริษัท บียอนด์ พับลิสซิ่ง จำกัด; 2564.
Donmoon T, Chusin T. Establishment of typical dose levels for computed tomography of the pelvis region in radiotherapy simulation procedures. Journal of Thai Association of Radiation Oncology 2023;29(1):23-33.
Zalokar N, Žager Marciuš V, Mekiš N. Establishment of national diagnostic reference levels for radiotherapy computed tomography simulation procedures in Slovenia. Eur J Radiol. 2020;127:108979.
International Atomic Energy Agency. Quality assurance for computed tomography: diagnostic and therapy applications. Human Health Series No. 19. Vienna: IAEA; 2012.
Nayak SS, Yadav S, Pradhan A. Effect of body mass index on effective dose in multidetector computed tomography abdomen using automatic exposure control. Ethiop J Health Sci. 2024;34(6):494–500.
Pimsorn P. Factors affecting size-specific dose estimates in addition to scanning parameters for chest-abdomen-pelvis computed tomography using automatic tube current modulation at Chiangrai prachanukroh hospital. Thai J Rad Tech. 2022;47(1):43-54.
Donmoon T, Chusin T. Establishment of local diagnostic reference levels for commonly performed computed tomography examinations in Thai cancer hospitals. Thai J Rad Tech. 2021;46(1):35-42.
Ruenjit S, Siricharoen P, Khamwan K. Automated size-specific dose estimates framework in thoracic CT using a convolutional neural network based on a U-Net model. J Appl Clin Med Phys. 2024;25(3):e14283.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 สมาคมรังสีเทคนิคแห่งประเทศไทย

อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของสมาคมรังสีเทคนิคแห่งประเทศไทย (The Thai Society of Radiological Technologists)
ข้อความที่ปรากฏในบทความแต่ละเรื่องในวารสารวิชาการเล่มนี้เป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแต่ละท่านไม่เกี่ยวข้องกับสมาคมรังสีเทคนิคแห่งประเทศไทยและบุคคลากรท่านอื่น ๆในสมาคม ฯ แต่อย่างใด ความรับผิดชอบองค์ประกอบทั้งหมดของบทความแต่ละเรื่องเป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน หากมีความผิดพลาดใดๆ ผู้เขียนแต่ละท่านจะรับผิดชอบบทความของตนเองแต่ผู้เดียว

