Tổng số lượt xem trang

Thứ Tư, 9 tháng 2, 2011

Fibrosis Index: A New Doppler Index for Differentiation of Cirrhosis from Chronic Hepatitis

CHỈ SỐ HÓA XƠ: CHỈ SỐ DOPPLER GIÚP PHÂN BIỆT CHAI GAN và VIÊM GAN MẠN

Fibrosis Index: A New Doppler Index for Differentiation of Cirrhosis from Chronic Hepatitis, H. Mazaher,  Sh. Sharif Kashani, H. Sharifian, Iran. J. Radiol., Autumn 2006. 

Tình hình nghiên cứu/Mục tiêu

Cho đến nay, nhiều tác giả đã thực hiện nhiều nghiên cứu siêu âm Doppler nhằm phân biệt chai gan và viêm gan mạn. Tuy nhiên, chưa có công trình nào đáp ứng được yêu cầu của lâm sàng. Chúng tôi đề nghị dùng một chỉ số Doppler, gọi là chỉ số hóa xơ (Fibrosis Index, FI) dựa vào chỉ số cản RI của động mạch gan của chai gan cao hơn viêm gan mạn và tốc độ đỉnh của tĩnh mạch cửa ở chai gan thấp hơn viêm gan mạn, và thực hiện một nghiên cứu tiền cứu nhằm đánh giá hiệu quả chỉ số này khi phân biệt chai gan và viêm gan mạn.

Đối tượng và Phương pháp

30 bệnh nhân (BN) được sinh thiết chứng minh là chai gan và 30 bệnh nhân viêm gan mạn do siêu vi gan (HBV hoặc HCV) được khám siêu âm và sinh thiết. Siêu âm Doppler do một người làm siêu âm và mô học do một người làm giải phẫu bệnh lý (GPBL), cà hai đều mù với kết quả của người khác. Nhiều chỉ số Doppler về tuần hoàn gan như tốc độ đỉnh tĩnh mạch cửa (peak portal flow velocity, PPFV), chỉ số cản ( resistive index, RI) của động mạch gan, và chỉ số hóa xơ (fibrosis index, FI), đang được giới thiệu ở đây; chỉ số này được định nghĩa như là RI động mạch gan chia cho tốc độ đỉnh tĩnh mạch cửa PPFV rồi nhân cho 100. Các chỉ số này được so sánh giữa 2 nhóm bệnh nhân trên.



Kết quả

Kết quả của GPBL cho thấy 6 bệnh nhân của nhóm viêm gan mạn cũng là chai gan, vậy có 24 BN chai gan và 36 BN viêm gan mạn. Có khác biệt có ý nghĩa giữa RI động mạch gan, PPFV và chỉ số FI giữa 2 nhóm BN. Dựa vào kết quả phân tích thống kê, chúng tôi thiết lập giá trị ngưỡng cho chỉ số FI: lớn hơn 3,6 là chai gan, [nhỏ hơn 3,6 (và lớn hơn 1,8) là viêm gan mạn, do người dịch thêm vào]. Độ nhạy, độ chuyên biệt và độ chính xác của chỉ số FI lần lượt là 94,4%, 100%, and 96%.



Kết luận

Chỉ số hóa xơ FI, một chỉ số dẫn xuất từ Doppler, là phương pháp không xâm lấn thích hợp giúp phân biệt chai gan với viêm gan mạn, và có thể giúp làm giảm nhu cầu sinh thiết cho các bệnh nhân nghi ngờ.
_________________________________________________________

VÀI NHẬN XÉT KHI ÁP DỤNG:
(Bs Nguyễn Thiện Hùng)
Như vậy, chỉ số Fibrosis Index được đề nghị dựa vào 2 biến số: RI của động mạch gan và tốc độ đỉnh của tĩnh mạch cửa PPVF. Trong báo cáo trên, chai gan chủ yếu dựa vào giá trị tăng của RI và giá trị giảm của PPFV.
Thường giá trị bình thường của PPFV trong khoảng 16-40cm/sec và giá trị bình thường của RI=0,55-0,7.

FI lớn hơn 3,6 được đề nghị để chần đoán phân biệt giữa chai gan và viêm gan mạn. Tuy nhiên thực tế có phức tạp trong đánh giá nguyên nhân tăng giảm chỉ số RI (xem bài riêng).  Và tình trạng cao áp lực tĩnh mạch cửa xuất hiện khi  tốc độ đỉnh của tĩnh mạch cửa PPVF giảm dưới 16cm/s (xem bài riêng).

Nếu  RI=0,7 và PPFV=16cm/s, FI sẽ là 4,3  xếp loại chai  gan;
Nhưng với RI=0,7 mà PPFV=20cm/sec, FI là =3,5 xếp loại viêm gan mạn.
Lại chọn RI=0,65 và PPFV=16cm/sec, chỉ số FI lại là = 4 xếp loại chai gan.
Còn RI=0,55 và PPFV= 16cm/sec, chỉ số FI= 3,4 viêm gan mạn.

Do đó chỉ số này có hạn chế nhất định khi áp dụng, có vẻ  không phù hợp khi cơ thể  có đáp ứng bù trừ để sửa chữa hay thích nghi. Vì như chúng ta đã biết, giảm tốc độ đỉnh tĩnh mạch cửa PPFV chỉ là một yếu tố của cao áp tĩnh mạch cửa, hoặc tăng RI động mạch gan  thì  không đặc hiệu cho chai gan.


Thứ Hai, 7 tháng 2, 2011

TISSUE ABERRATION CORRECTION

HIỆU CHỈNH SAI LỆCH MÔ: Giải pháp mới tăng cường chất lượng hình ảnh ở bệnh nhân béo phì

Thomas P. Gauthier, Douglas R. Maxwell, và Systems Design Engineers of Philips
www.healthcare.philips.com/pwc_hc/.../dl_tissue_whitepaper_en.pdf

Dẫn nhập

Các máy siêu âm quy ước đảm bảo tốc độ âm hằng định khi tạo hình. Điều này được chuyển cho phần cứng thực hiện rất đơn giản nhưng độ mạnh hạn chế có ảnh hưởng đến biến thiên tốc độ âm trong cơ thể. Tình trạng này càng rõ khi tạo hình ở bệnh nhân thừa cân vì siêu âm khó truyền qua lớp mỡ dưới da hơn khi qua nhu mô gan. Thách thức của siêu âm là phải xuyên thấu vào đủ sâu trong bụng để cung cấp thông tin chẩn đoán. Vấn đề này rất quan trọng trong tình hình mới, vì siêu âm trở thành phương tiện chẩn đoán hình ảnh được chọn cho các bệnh nhân không thể chụp CT/MRI (vì không đủ rộng cho bệnh nhân thừa cân).

Với thuật toán tạo chùm (beamforming) siêu âm phải đáp ứng và thích nghi với thuật toán này để khám bệnh nhân thừa cân: tăng cường chất lượng hình ảnh và khả năng xuyên thấu, và cung cấp thông tin chẩn đoán chính xác.



Tạo chùm (Beamforming) là gì?

Trong siêu âm xung có 2 loại chùm:

- Chùm dẫn truyền theo một xung âm truyền theo một đường quét được cho. Nói khác đi nó trình bày một phần cơ thể được siêu âm thắp sáng, rồi phản âm trở lại tới đầu dò để xử lý và biểu hiện thành một hình (H.1).




H. 1. Tín hiệu chỉnh nét và quét để tạo chùm (“beams”)



- Chùm nhận là một vùng nguồn do nhiều điểm tạo thành được kết hợp với đường được cho của hình siêu âm. Chùm nhận càng rộng, độ ly giải bên (lateral resolution) của hình siêu âm càng giảm. Cũng vậy chùm nhận rộng hơn gây nên vết dội tạp (clutter) khắp nơi trong hình siêu âm.

Chỉnh nét động chùm nhận (dynamic receive focusing)


Mục tiêu của chỉnh nét động tối hảo trong bộ phận tạo chùm không thích nghi (non-adaptive beamformer) là  ước lượng sự trì hoãn (delay) tốt nhất của biến tử (yếu tố đầu dò) một cách tiên nghiệm (a priori) liên quan với một đường quét điểm tham chiếu (một vị trí khởi động ảo, thường ở trên bề mặt đầu dò), và rồi thực hiện sự trì hoãn này trong bộ phận nhận (receiver). Mỗi biến tử có một delay khác nhau theo một hàm (function) của điểm khu trú trong không gian cách xa điểm tham chiếu. Trong việc thực hiện chỉnh nét động, sự trì hoãn là hàm của thời gian nhận hoặc thời khoảng (range). Phần lớn các công nghiệp siêu âm biết dùng “chính xác” hoặc “xấp xỉ” các phương trình hình học để tính toán các trì hoãn thời gian cần thiết theo hàm của thời khoảng. Những phương trình này chỉ cần biết vị trí điển hình của điểm khu trú trong không gian theo đường quét mong muốn và vị trí của biến tử và tham chiếu (theo lộ trình tốc độ âm) như minh họa dưới đây.


H. 2. Chỉnh nét động đơn giản hóa (Simplified Dynamic Focus Geometry)


Lợi ích của phương pháp này là có thể thiết kế dễ dàng phần cứng của bộ phận nhận mà không cần tốn chỗ nhiều để xác định đường biểu diễn độ trì hoãn theo mỗi đường quét của mỗi biến tử. Bất lợi là khó đánh giá  biến thiên tốc độ âm giữa nguồn tán xạ và biến tử đầu dò.

Hãng Philips biến đổi thuật toán beamforming để tạo hình bệnh nhân thừa cân tốt hơn như thế nào?

Như trong phần dẫn nhập, máy siêu âm quy ước đảm bảo một tốc độ âm hằng định khi tạo hình. Tuy nhiên cơ thể người không thể tạo mẫu như là môi trường đồng dạng (homogenous medium) với  tốc độ âm là 1540m/s. Có nghĩa là mỗi máy siêu âm cần một giá trị tốc độ âm vì input không được vận hành chính xác bởi máy. Hoạt động beamforming đặc biệt chịu ảnh hưởng của sai lệch tốc độ âm. Trong thực hành, mô phỏng giá trị sai của tốc độ âm sẽ chuyển thành biến dạng dẫn truyền,  biến dạng chùm nhận và rồi làm giảm chất lượng hình và giảm xuyên thấu.

Hãng Philips tạo hình bệnh nhân thừa cân với cốt lỏi là làm cho máy siêu âm nhận biết nhiều hơn đặc điểm môi trường được tạo hình  và đặc biệt, sự tăng giảm tốc độ âm của máy theo độ sâu. Thay vì bảo đảm một tốc độ âm độc nhất và cố định xuyên suốt môi trường tạo hình, máy sẽ mô phỏng môi trường (medium) theo phân lớp, mỗi lớp với một giá trị tốc độ âm khác nhau. Khi tạo hình bụng bệnh nhân thừa cân, bụng được định dạng thành 2 lớp (H.3).

             H.3. Lớp mỡ (Fat Layer Geometry)


Giá trị tốc độ âm trong lớp mỡ nông, dựa theo y văn, được cài đặt là 1450m/s. Nhu mô gan thuộc lớp sâu, tốc độ âm là 1540m/s. Đó chính là nguyên lý đổi mới của hãng Philips: áp dụng thuật toán non-adaptive beamforming, bởi vậy càng mạnh hơn với bệnh nhân thừa cân này sang bệnh nhân thừa cân khác, và càng ít lệ thuộc người khám. Không cần điều chỉnh giá trị tốc độ âm theo bề dày lớp mỡ. Điều này làm đơn giản hóa kinh nghiệm người khám. Trong lúc khám người sử dụng nhìn qua bệnh nhân rồi quyết định lúc nào sử dụng khả năng hiệu chỉnh sai lệch mô. Nếu chọn thì hiệu chỉnh tốc độ âm sẽ làm tăng chất lượng hình trên bệnh nhân thừa cân mà không phải vặn nút điều chỉnh.


Thực hiện chỉnh nét động này dựa trên trình tự đánh giá thích ứng tốt nhất từng phần (best-fit segments to approximate the desired estimator). Tùy vào thuật toán, có thể cần thêm bộ nhớ đủ để tái tạo đánh giá đường biểu diễn trì hoãn nhưng mềm dẻo trong đánh giá những thay đổi trì hoãn do phản hồi của các lớp tác động.

Nguyên lý Fermat- lan truyền qua lớp trung gian

Các mẫu chỉnh nét dùng nguyên lý Fermat để đánh giá thời gian truyền từ biến tử đầu dò đến một điểm khu trú. Trong quang học, nguyên lý Fermat (còn gọi là nguyên lý thời gian tối thiểu) phát biểu rằng, giữa 2 điểm một tia sáng luôn truyền theo đường ngắn nhất. Nguyên lý này có thể ứng dụng vào lãnh vực siêu âm và diễn đạt thời gian lý thuyết (bay) giữa biến tử đầu dò và một điểm khu trú.


Kết quả lâm sàng

Một vài ví dụ lâm sàng đáng giá của giải pháp beamforming trong tạo hình bụng bệnh nhân thừa cân. Trong hình 4, đường viền vách mạch máu được tăng cường cũng như giảm vết dội tạp (clutter). Hình 5, cũng cho thấy đường viền mạch máu rõ hơn và kiểm soát được mức độ của vết dội tạp khi lớp mỡ được thuật toán beamforming giải quyết.




H. 4a. Trước hiệu chỉnh         H. 4b. Sau hiệu chỉnh.




H. 5a. Không hiệu chỉnh         H. 5b. Có hiệu chỉnh



Trong hình 6, hiệu chỉnh tốc độ âm giúp tạo hình túi mật rõ hơn. Điều này đặc biệt quan trọng khi tìm sỏi túi mật. Hình 7 được so sánh với hình trước, cho thấy hiệu chỉnh tốc độ âm ở bụng bệnh nhân thừa cân mà không cần chỉnh bề dày lớp mỡ và do đó đơn giản hóa kinh nghiệm của người khám.



H. 6. So sánh hình túi mật




H. 7. Hiệu chỉnh tương tự với bề dày lớp "sai"


Kết luận

Béo phì là nguyên nhân làm siêu âm thất bại khi cung cấp thông tin chẩn đoán. Nguyên nhân chính của giảm chất lượng hình là do mô phỏng tốc độ âm không chính xác ở người có lớp mỡ quá dày. Thực hiện hiệu chỉnh sai lệch mô làm tăng cường chất lượng hình ở người béo phì khó khám. Không có thuật toán hiệu chỉnh mô sẽ khó phân biệt giữa các mô khám và hình sẽ không rõ nét. Tích hợp các đặc điểm then chốt này chỉ trong một nút bấm làm đơn giản cuộc khám và chắc chắn làm giảm đi số lần khám thất bại ở bệnh nhân béo phì.