Doses Received by Patients during Thorax X-Ray Examinations
محل انتشار: مجله فیزیک پزشکی ایران، دوره: 9، شماره: 4
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 244
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJMP-9-4_004
تاریخ نمایه سازی: 20 مهر 1398
چکیده مقاله:
Introduction Radiation exposures from diagnostic medical examinations are generally low and are almost always justified by the benefits of accurate diagnosis of possible disease conditions. Therefore, entrance skin dose (ESD), body organ dose (BOD), and effective dose (ED) from adult patients undergoing routine thorax posterior-anterior (PA) and thorax right lateral (RLAT) were estimated in University Hospital, Port Harcourt, Southern Nigeria. Materials and Methods Totally, 102 patients were considered in this work. Using software packages to carry out ESD, BOD, and ED is a recent resource in dosimetry and is being widely used in hospitals. The software used in this work was CALDose_X 5.0. The software makes use of the technical exposure parameters and the tube output of the X-ray machine. Results The estimated ESD median values were 0.96 and 1.85 mGy for thorax posterior anterior (PA) and right lateral (RLAT), respectively. The highest BOD was in the adrenals (270 µGy) for thorax PA and Liver (263 µGy) for thorax RLAT. Similarly, ED for thorax PA and RLAT examination were 0.068 and 0.107 mGy, respectively. Conclusion It could be observed that examinations that imparted the highest ESD were thorax PA when compared with the established dose level. Therefore, these results call for quality assurance program (QAP) in diagnostic X-ray units in Nigeria hospitals.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Nsikan U. Esen
- Department of Physics, Akwa Ibom State University, PMB ۱۱۶۷ Uyo, Nigeria
Rachel. I. Obed
Department of Physics, University of Ibadan, Ibadan, Nigeria
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :