Tạo hình dữ liệu
hóa [radiomics] được định nghĩa là việc trích ra ở mức cao toàn bộ đặc điểm của tạo hình
định lượng hay kết cấu [texture] từ chẩn đoán hình ảnh để giải
mã bệnh học mô, và tạo mới dữ liệu với kích thước lớn để trích xuất ra các đặc điểm.
Đặc điểm của tạo
hình dữ liệu hóa cung cấp thông tin về các kiểu thang xám [gray-scale patterns],
tương quan liên điểm ảnh [inter-pixel relationships]. Nhìn chung, dạng và các
đặc điểm phổ được trích ra từ cùng vùng quan tâm (ROI) của tạo hình chẩn đoán
hình ảnh. Hơn nữa, các đặc điểm này còn được tạo nên các mô
hình điện toán dùng trong thuật toán trí tuệ nhân tạo tiên tiến [advanced
machine learning algorithms], được dùng để chẩn đoán chính xác (hay cá thể hóa) [personalized diagnosis] và hướng dẫn điều trị.
Trong tạo hình siêu âm gan
Phân tích kết cấu [texture analysis] tạo hình
siêu âm gan lần đầu tiên được Raeth và cộng sự hoàn thành vào năm 1985 để phân loại
gan bình thường, bệnh lý gan lan tỏa và bệnh ác tính trên dữ liệu của 71 bệnh
nhân với độ chính xác 96%.
Wu và cộng sự phân tích phân dạng đa ly giải [multiresolution
fractal analysis] nhằm phân biệt gan bình thường, u gan và chai gan trên dữ liệu 40 bệnh nhân đạt
chính xác 90%. Các tác giả nhận thấy đặc điểm phân tích phân dạng đa ly giải hoàn
thành tốt hơn Gray Level Co-occurrence Matrix [GLCM] dựa vào đặc điểm kết cấu cũng như Laws texture energy measures.
Sujana và cộng sự trích đặc điểm thống kê thứ tự bậc nhất [first order statistical
features] theo ma trận GLCM và GLRL dựa trên đặc tính để phân loại tạo hình siêu âm
gan của 113 bệnh nhân bình thường, u mạch máu gan và các loại ung thư, khi dùng
mạng nơrôn nhân tạo [artificial neural network] đạt được phân loại chính
xác đến 100%.
Horng và cộng sự dùng kỹ thuật phân tích kết cấu mới gọi là mã hóa đặc điểm kết cấu [texture feature coding] để phân biệt gan
bình thường, viêm gan và chai gan trên 120 bệnh nhân (30 ca huấn luyện và 90
test tạo hình). Họ đạt được độ chính xác 86,7% khi so sánh với 75,7% cùng nhóm
nghiên cứu khi dùng GLCM, phổ kết cấu và đặc điểm dựa trên kích cỡ phân dạng [fractal dimension].
Yoshida và cộng sự phân tích đa ly giải [multiresolution
analysis] trên 44 bệnh nhân và đạt được diện tích dưới đường cong AUC =0,92 khi phân biệt ác tính với tổn
thương lành tính.
Từ đó có nhiều nghiên cứu siêu âm dùng phân
tích kết cấu để phân loại tổn thương gan khu trú. Có một nghiên cứu so sánh dùng
cách tiếp cận phân tích kết cấu đã hoàn thành được tìm thấy trong y văn. Mới
đây, Mitrea và cộng sự đã hoàn tất việc trích GLCM based texture features từ Laws texture
energy images có được, qua lọc hình siêu âm gan, đạt độ chính xác đến 90% trong
phát hiện ung thư gan.
Trong tạo hình siêu âm vú
- Tạo hình dữ liệu hóa
là lãnh vực nghiên cứu mới và nhắm đến y học chính xác [precision medicine].Trong tạo hình siêu âm vú
Garra và cộng sự thực hiện phân tích kết cấu (thống kê thứ tự bậc nhất [first order statistics], GLCM và kích cỡ phân dạng [fractal dimension]) ở siêu âm vú ở một
nghiên cứu cohort gồm 80 bệnh nhân. Họ xác định được tổn thương ác tính với độ
nhạy 100% và độ đặc hiệu 80% (78% cho fibroadenoma, 73% cho cysts và 91% cho
fibrocystic nodules). Từ đó nhiều nghiên cứu đã dùng phân tích kết cấu để
phân biệt tổn thương vú lành tính và ác tính bằng siêu âm.
CÁC VẤN ĐỀ THEN CHỐT [KEY ISSUES]
-- Căn bản toán học của tạo hình dữ liệu hóa dựa trên kết cấu [texture], dạng và lý thuyết huấn luyện.
- Phát triển và xác định
chặt chẽ các đặc điểm tạo hình bệnh học lâm sàng cho các đặc điểm tạo hình dữ
liệu hóa để ứng dụng rộng rãi trong y học chính xác.
- Cần nghiên cứu thêm để
xác định các bước tiến hành tối ưu cho việc áp dụng tạo hình dữ liệu hóa có thể lập lại được cho nhiều ứng dụng tạo
hình khác nhau, ví dụ như, loại chẩn đoán hình ảnh, phân cột biểu đồ [histogram binning], giãn cách điểm ảnh 3 chiều [voxel
spacing], cỡ hình ảnh hay ROI, và cỡ của lọc [spatial filtering kernel], ...
- Chuẩn hóa các đặc điểm
tạo hình dữ liệu hóa ‘phát hiện” của ứng
dụng lâm sàng cần thiết cho tăng cường khả năng chẩn đoán; hầu như các nghiên
cứu đến nay chỉ có AUC thấp đến trung bình. Do đó mỗi bước của tạo hình dữ liệu
hóa cần được phân tích rộng mở, đánh giá và chuẩn hóa tạo hình dữ liệu hóa nhằm
đạt được khả năng thật sự như một hệ thống hỗ trợ quyết định.
- Thuật toán dữ liệu tiên tiến sẽ cần đến để xác định các đặc điểm có ý nghĩa trong không gian đặc điểm kích thước cao tạo bởi kỹ thuật tạo hình dữ liệu hóa.
- Cần có các nghiên cứu theo dỏi và thử nghiệm tiền cứu để xác định đầy đủ ảnh hưởng của tạo hình dữ liệu hóa cho chẩn đoán và y học chính xác.
TÀI LIỆU THAM KHẢO CHÍNH:
- Thuật toán dữ liệu tiên tiến sẽ cần đến để xác định các đặc điểm có ý nghĩa trong không gian đặc điểm kích thước cao tạo bởi kỹ thuật tạo hình dữ liệu hóa.
- Cần có các nghiên cứu theo dỏi và thử nghiệm tiền cứu để xác định đầy đủ ảnh hưởng của tạo hình dữ liệu hóa cho chẩn đoán và y học chính xác.
GHI CHÚ:
N
texture liên quan đến các đặc điểm bề mặt của một vật thể và có kích thước, hình dáng, mật độ, sự sắp xếp, tỷ lệ các thành phần cơ bản của vật thể. Một texture thường được miêu tả là mịn hay gồ ghề, mềm hay cứng, thô hay bóng vv. Các texture có thể thấy trong tự nhiên và trong cơ thể: gan, vú...
“precision medicine” và “personalized medicine” đều là y học chính xác, y học cá thể hóa. Theo National Research Council, “personalized medicine” là thuật ngữ cũ và có ý nghĩa tương tự “precision medicine”. Tuy nhiên, thường hiểu lầm “personalized medicine” hay y học cá thể hóa là liệu pháp điều trị và phòng ngừa cho mỗi cá nhân độc nhất. Thật ra, precision medicine, với ý nghĩa tương tự “personalized medicine”, tập trung vào xác định những đích tác động có hiệu quả với bệnh nhân, dựa trên gen, nhân tố môi trường… và sử dụng cho các nhóm bệnh nhân. Thuật ngữ “precision medicine” thường được chọn dùng vì mang tới một cách hiểu chính xác hơn.
điểm ảnh 3 chiều [voxel]= với siêu âm B-mode và Doppler, ở cùng vị trí điểm ảnh, có lưu giữ dữ liệu về mật độ [density] và trị giá dòng chảy thể tích [volumetric flow rate] theo những kênh riêng biệt.
FURTHER READING: RADIOMICS, Wikipedia
FURTHER READING: RADIOMICS, Wikipedia
Radiomics: a new application from established techniques
Radiomics: Images Are More than Pictures, They Are Data
https://pubs.rsna.org/doi/
Radiomics: extracting more information from medical images using
Radiomics: extracting more information from medical images using
doi:
10.1016/j.ejca.2011.11.036. Epub 2012 Jan 16.
