Luận văn thạc sĩ Vật lý kỹ thuật: Nghiên cứu tăng cường tương phản mạch máu trên bề mặt cổ tử cung sử dụng hình ảnh phân cực và không phân cực

Lời cam đoan Tôi xin cam đoan luận văn "Nghiên cứu tăng cường tương phản mạch máu trên bề mặt cổ tử cung sử dụng hình ảnh phân cực và không phân cực" sử dụng các số liệu, kiến thức, hình

Lý do chọn đề tài

Việc chọn đề tài "Nghiên cứu tăng cường tương phản mạch máu trên bề mặt cổ tử cung sử dụng hình ảnh phân cực và không phân cực" xuất phát từ nhận thức về tầm quan trọng của CTC trong hệ cơ quan sinh sản của phụ nữ và những thách thức hiện có trong việc chẩn đoán sớm các bệnh lý CTC

CTC là một phần của hệ cơ quan sinh sản nữ, đóng vai trò bảo vệ, ngăn chặn sự lây lan của các bệnh từ âm đạo đến tử cung Tuy nhiên, bệnh lý CTC thường xuất hiện mà không có triệu chứng cụ thể ở giai đoạn đầu, có thể là những dấu hiệu mơ hồ như đau nhức vùng chậu, kinh nguyệt không đều, hoặc xuất huyết nhẹ vùng kín Sự diễn tiến chậm của bệnh lý, kéo dài từ vài tháng đến vài năm, làm tăng khả năng phụ nữ bỏ qua các dấu hiệu này Từ đó, ảnh hưởng đến sức khỏe sinh sản và thậm chí dẫn đến UTCTC

Vì vậy, việc thăm khám và chẩn đoán sớm các dấu hiệu bệnh lý CTC đóng vai trò quan trọng trong việc điều trị thành công bệnh lý CTC cũng như giảm tỷ lệ tử vong do UTCTC ở phụ nữ

Trong thời gian gần đây, sự quan tâm đặc biệt dành cho bệnh lý CTC đã thúc đẩy việc nghiên cứu trên nhiều dấu hiệu khác nhau, trong đó hệ thống mạch máu trên bề mặt CTC đóng vai trò rất quan trọng Sự dày đặc và hình dạng bất thường của mạch máu có thể là dấu hiệu cảnh báo nguy cơ ung thư cao Việc quan sát hình dạng và sự phân bố của mạch máu có thể cung cấp thông tin giá trị về tình trạng và tiến triển của bệnh lý.

Tuy nhiên, trong quá trình soi CTC, việc quan sát cấu trúc mạch máu trên bề mặt CTC đôi khi gặp khó khăn do tính chất của bề mặt này, có chứa nhiều dịch lỏng dẫn đến sự xuất hiện của các vết chói, làm mờ đi cấu trúc mạch máu và giảm chính xác của quá trình chẩn đoán Điều này đặt ra một thách thức quan trọng và yêu cầu sự phát triển của các thuật toán xử lý ảnh kỹ thuật số để nâng cao tương phản mạch máu trên CTC.

Mục tiêu luận văn

Phát triển và áp dụng các phương pháp xử lý ảnh để tăng cường tương phản mạch máu trên bề mặt CTC ở cả ảnh phân cực và không phân cực Điều này giúp cung cấp một công cụ hỗ trợ chẩn đoán hiệu quả, giảm khả năng nhầm lẫn, tăng thông tin chính xác về tình trạng và tiến triển của bệnh lý CTC, góp phần quan trọng vào nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe ở phụ nữ.

Nhiệm vụ luận văn

- Xây dựng bộ dữ liệu đầu vào chất lượng cho quá trình xử lý ảnh từ hình ảnh soi CTC phân cực và không phân cực thu thập từ các phòng khám chuyên khoa

- Áp dụng các phương pháp tăng cường tương phản mạch máu khác nhau trên từng bộ dữ liệu phân cực và không phân cực

- Phân tích, đánh giá các phương pháp xử lý ảnh nhằm cung cấp hiểu biết sâu sắc về khả năng ứng dụng của chúng trong việc hỗ trợ chẩn đoán bệnh lý CTC.

Tổng quan về giải phẫu cổ tử cung

Tử cung (hay còn gọi là dạ con) là một bộ phận thuộc cơ quan sinh sản của phụ nữ được nối với âm đạo, có vị trí nằm giữa bàng quang và trực tràng Tử cung có dạng hình nón cụt với đáy trên rộng, hai bên là hai ống dẫn trứng nối ra hai buồng trứng, đáy dưới nhỏ dài dẫn ra âm đạo gọi là CTC Thông thường, độ dài của tử cung khoảng 7,5 cm, rộng 5 cm và dày 2,5 cm Tùy thuộc vào thể tạng của mỗi người mà độ dài của tử cung sẽ thay đổi, đặc biệt là trong thời gian thai kì kích thước tử cung sẽ thay đổi theo sự phát triển của thai nhi và sẽ co lại về kích thước ban đầu sau khi sinh nở [1] Tử cung là một nội tạng rỗng gồm có 3 lớp cơ với chức năng chính là làm tổ của trứng đã thụ tinh, là nơi chứa đựng và nuôi dưỡng thai nhi trong suốt thời gian nằm trong bụng mẹ Cấu tạo của tử cung người phụ nữ gồm có 3 phần: đáy tử cung, eo tử cung và CTC Đáy tử cung là phần trên tử cung mở vào ống dẫn trứng Eo tử cung là nơi tiếp giáp giữa thân tử cung và CTC, dài khoảng 0,5 cm Phần nhỏ và thấp ở dưới tử cung được gọi là CTC, mở vào âm đạo

CTC là phần thấp nhất của tử cung, cũng là cầu nối liên kết giữa tử cung và âm đạo CTC chếch ra sau và xuống dưới, có dạng khối mô hình nón cụt với đường kính khoảng 2,5 cm và chiều dài khoảng 3-4 cm [1] Ở mỗi độ tuổi khác nhau, tình trạng và chu kì sinh lý của phụ nữ thay đổi dẫn đến hình dạng và kích thước CTC sẽ thay đổi Ở nữ giới chưa sinh CTC có dạng tròn đều và lỗ mở của nó rất nhỏ ở trung tâm Tuy nhiên khi sinh em bé thì CTC trở nên dẹp, lỗ ngoài rộng ra và không tròn đều như trước CTC bao gồm 3 phần: kênh CTC, lỗ cổ trong CTC, và lỗ cổ ngoài CTC (Hình 2.1) Kênh CTC nối tử cung và âm đạo, nằm giữa cổ trong và cổ ngoài CTC, có hình bầu dục, nới rộng nhất 0,8cm và có các nếp gấp niêm mạc dọc Lỗ trong CTC là phần phía trong của CTC, dẫn vào tử cung Cổ ngoài CTC nằm ở phần dưới của tử cung nhô vào trong âm đạo và thông với âm đạo nên có thể quan sát được khi thăm khám bằng mỏ vịt Ở trung tâm là lỗ cổ ngoài có dạng “mõm cá mè” ở phụ nữ chưa sinh đẻ, phần này được chia làm môi trước và môi sau Các động mạch CTC là những nhánh của động mạch tử cung Ở cổ ngoài, các tiểu động mạch đi thẳng góc với bề mặt niêm mạc CTC Ở cổ trong, các tiểu động mạch chạy song song với bề mặt CTC [2]

Theo chu kì sinh lý bình thường, CTC sẽ mở ra hai lần mỗi tháng Lần thứ nhất là trong chu kì kinh nguyệt, CTC sẽ mở rộng hơn để thoát máu kinh ra ngoài CTC mở lần thứ hai trong thời gian rụng trứng Đồng thời lúc này dịch nhầy cũng sẽ nhiều hơn so với bình thường để giúp tinh trùng thuận lợi di chuyển vào bên trong gặp trứng để thụ thai CTC nối buồng tử cung với âm đạo và có vai trò quan trọng trong thai kỳ và sinh nở Trong suốt thai kỳ, CTC luôn được đóng kín nhờ nút nhầy nhằm đảm bảo cho tử cung trở thành một môi trường vô trùng, thuận lợi cho sự phát triển khỏe mạnh của em bé trong bụng mẹ Đồng thời, CTC cũng gánh chịu hết tất cả các áp lực do các bộ phần phía trên đang lớn dần chèn ép xuống [3] Nút nhầy CTC là một khối chất nhầy đặc có tác dụng như một nút đóng kín CTC, bảo vệ thai nhi trong suốt thai kỳ Một khi CTC co thắt giãn nở ra, các mảng của khối nhầy cũng bắt đầu mỏng đi, vỡ ra Thành phần chính của CTC là collagen có tác dụng giữ cho “cửa ngõ” này luôn kín và chặt Khi thai phụ bắt đầu chuyển dạ thì CTC sẽ mở rộng nhất để em bé có thể đưa được ra ngoài

Lỗ cổ ngoài Âm đạo

Cổ tử cung Vòi trứng

Hình 2.1 Mô tả cấu trúc và vị trí của CTC trong cơ thể [1]

2.1.2 Cấu trúc mô học cổ tử cung

CTC được tạo thành bởi biểu mô và mô đệm Trong đó, mô đệm là dạng phức hợp của mô cơ trơn, mô sợi và mô đàn hồi Nếu bộc lộ âm đạo bằng thiết bị chuyên dụng, bằng mắt thường có thể nhìn thấy CTC có màu hồng nhạt và trung tâm là lỗ CTC Lỗ CTC chia tử cung làm 2 phần: phần trên âm đạo và phần nằm trong âm đạo Phía ngoài CTC được bao phủ bởi biểu mô lát giống biểu mô trong âm đạo nhưng không có nếp gấp, có bề dày khoảng 0,5mm và không tiết ra chất nhầy (Hình 2.2)

Lỗ cổ ngoài thông với eo tử cung qua ống CTC được phủ bởi biểu mô trụ với tế bào đơn, tiết dịch nhầy và có nhiều nếp gấp niêm mạc dọc Lỗ trong được phủ bởi một lớp biểu mô trụ đơn có tác dụng tiết chất nhầy Vùng tiếp giáp giữa biểu mô lát và biểu mô trụ gọi là vùng chuyển tiếp Phía dưới vùng chuyển tiếp có những tế bào dự trữ, có khả năng tăng sinh và biệt hóa thành biểu mô lát hoặc biệt hóa thành biểu mô trụ Sự tăng sinh của các tế bào ở lỗ ngoài chính là một biểu hiện của các bệnh lý CTC cũng như dấu hiệu ung thư [2] a) Cổ ngoài CTC:

Cổ ngoài CTC là bộ phận dễ dàng nhìn thấy của CTC, là phần thấp nhất của CTC tiếp xúc với âm đạo, được giới hạn bởi vòm âm đạo trước và sau Hình dạng lồi hoặc dạng elipse Ở CTC ở người dậy thì chưa sinh nở thì cổ ngoài được lát bởi biểu mô lát không sừng hóa trải từ cổ ngoài đến mép âm đạo Cổ ngoài được bao phủ bởi biểu mô

Hình 2.2 Cấu trúc mô học CTC [4] lát màu hồng, bề mặt trơn láng, gồm nhiều lớp tế bào Trong một số giai đoạn còn có thêm biểu mô trụ đơn màu đỏ với lớp tế bào đơn thẳng hàng với cổ trong CTC

Lớp biểu mô lát có nguồn gốc hình thành trong giai đoạn phôi thai, được gọi là biểu mô lát ban đầu Ngoài ra, nó còn có thể được hình thành mới do kết quả của quá trình chuyển sản lát trong giai đoạn trưởng thành Ở độ tuổi sinh sản, biểu mô lát ban đầu có màu hơi hồng, trong khi biểu mô lát hình thành do chuyển sản có màu trắng hồng Lớp biểu mô này dày 0,5mm gồm từ 15 – 20 lớp [5] Các lớp tế bào này được phân thành

5 tầng theo hình thái học của chúng như Hình 2.3:

- Màng đáy: phân cách lớp biểu mô với mô liên kết bên dưới, tạo thành từ collagen và các sợi protein

Lớp tế bào đáy nằm ở phía dưới cùng của biểu mô và có một lớp tế bào hình trụ đơn Các tế bào này có kích thước nhỏ, khoảng 12-20 micromet, với bào tương có màu đỏ và một nhân to chiếm gần hết tế bào Chúng có nhiễm sắc chất mịn, và đường giao nhau giữa biểu mô và chất nền thường là một đường thẳng, mặc dù đôi khi có thể hơi lượn sóng, tạo thành các nếp gấp do chất nền nhô ra.

- Lớp tế bào cận đáy: Gồm 3 – 4 lớp tế bào hình tròn đến bầu dục, kích thước

15 – 25 àm, tương đối ớt tế bào chất Cú sự hiện diện của cầu nội bào và phõn

Lớp bề mặt Lớp trung gian

Màng đáy Lớp đáy Lớp cận đáy

Hình 2.3 Cấu trúc mô học lớp biểu mô lát [1] bào tương tự như ở lớp đỏy Nhõn trũn hoặc bầu dục, đường kớnh 8 – 12 àm, chiếm một khối lượng tương đương bào tương Nhiễm sắc thể nhỏ chia đều trong nhân

- Lớp tế bào trung gian: Là lớp dày nhất gồm 5 – 10 lớp, tế bào hình bầu dục hoặc đa giỏc nối với nhau bằng cầu liờn bào, kớch thước 15 – 45 àm Cỏc tế bào xuất hiện rõ ràng do xuất hiện sự tạo không bào của màng tế bào chất, có chứa nhiều glycogen Nhõn trũn đều đường kớnh 9 – 11 àm, màng nhõn rừ, nhiễm sắc chất mịn Càng lên trên thì tỉ lệ nhân so với bào tương càng nhỏ Các tế bào ở phần nông không chứa nhân, phẳng với hàm lượng glycogen tăng Lớp tế bào cận đáy và lớp trung gian cùng nhau cấu tạo thành lớp gai

- Lớp bề mặt: Đây là lớp tế bào trưởng thành nhất của biểu mô Gồm 6 – 8 lớp tế bào, cú kớch thước lớn nhất, hỡnh đa giỏc, đường kớnh 40 – 60 àm, cú chứa glycogen Nhõn đặc, nhỏ cú đường kớnh 5 – 7 àm, hỡnh trũn hoặc bầu dục Lớp tế bào bề mặt có chiều dày thay đổi tùy thuộc vào nồng độ estrogen Nhìn chung, từ lớp đáy đến lớp bề mặt, có sự gia tăng dần về kích thước tế bào và giảm về kích thước nhân tế bào Các tế bào lớp trung gian và lớp bề mặt có chứa nhiều glycogen, đây cũng là nơi bắt màu nâu sau khi phết dung dịch Lugol Điều này cho thấy sự sinh trưởng và phát triển bình thường của biểu mô lát

Sự đáp ứng của tế bào biểu mô với Hooc-môn sinh dục xảy ra ở phần CTC tiếp xúc với âm đạo Hooc-môn estrogen đảm nhận vai trò tái tạo liên tục của biểu mô lát trong việc tăng sinh biểu mô, trưởng thành và bong tróc Nếu không có estrogen sẽ không diễn ra sự sinh trưởng đầy đủ và hình thành glycogen Do đó, ở phụ nữ sau mãn kinh, các tế bào không sinh trưởng (ngoại trừ lớp cận đáy) và không tích lũy trong nhiều lớp tế bào Kết quả là biểu mô trở nên mỏng và teo Trên kiểm tra trực quan biểu mô xuất hiện với màu nhợt nhạt, thường có các điểm xuất huyết dưới niêm mạc do dễ bị chấn thương [1,5] Biểu mô lát của cổ ngoài CTC có nhiều lớp, dày và hoạt động như một bộ lọc cho phép ánh sáng phản xạ và ánh sáng tới có thể xuyên qua Khi soi CTC, biểu mô xuất hiện màu hồng nhạt hoặc đỏ Thực chất lớp biểu mô không có màu và chất nền được nhuộm màu do chứa các mạch máu bên dưới Màu đỏ của chất nền được truyền trở lại cho người quan sát với các biến đổi tùy thuộc vào đặc điểm và độ dày của biểu mô b) Cổ trong CTC:

Cổ trong CTC được phủ bởi biểu mụ trụ Cỏc tế bào hỡnh trụ cao 20 – 30 àm, rộng

Vào thời điểm 5-10 giờ sáng, hạt nhọn của tinh trùng nằm ở phần dưới gần màng nền (Hình 2.4) nên không thể quan sát thấy khi thăm khám Bên dưới lớp tế bào trụ có thể xuất hiện một số tế bào nhỏ, dẹt và có ít bào tương, được gọi là tế bào dự trữ.

Biểu mô trụ không bằng phẳng mà bị nén vào, tạo thành nhiều nếp gấp nhô ra trong ống CTC Những tế bào trụ đơn bài tiết chất nhầy và nằm sâu trong các nếp hoặc các

Hình 2.4 Cấu trúc mô học lớp biểu mô trụ [1]

Hốc nhầy Màng nền Nhân

Tổng quan về bệnh lý cổ tử cung

Cổ tử cung (CTC) là một phần của cơ quan sinh dục nữ, có dạng hình trụ, là nơi tiếp nối giữa âm đạo và thân tử cung CTC có đường kính từ 2-3cm, dài khoảng 4cm có thành dày màu hồng nhạt với một lỗ mở rất nhỏ ở trung tâm CTC là vị trí quan trọng, các nguồn bệnh lây từ âm đạo vào tử cung sẽ thông qua CTC Khi các tế bào CTC phát triển bất thường, các vùng biểu mô xung quanh lỗ CTC bị tổn thương sẽ gây ra các bệnh lý về CTC như loạn sản CTC, Polyp CTC, … và nhất là các khối u xâm lấn đến các mô và cơ quan khác sẽ dẫn đến UTCTC [7,8] Ở giai đoạn đầu, bệnh lý CTC thường không có triệu chứng cụ thể và tiến triển bệnh thường rất chậm Nếu có triệu chứng thì cũng là những dấu hiệu không rõ rệt như đau nhức vùng chậu và bụng dưới, kinh nguyệt không đều, xuất huyết nhẹ vùng kín, … do đó nhiều phụ nữ đã bỏ qua Và khi lâu ngày không được điều trị sẽ dẫn đến viêm

Hình 2.6 Hình ảnh mạch máu bên dưới biểu mô trụ [1] nhiễm ngược dòng gây dính buồng tử cung, viêm tắc vòi trứng, nghĩa là bệnh đã vào giai đoạn muộn Từ đó, nguy cơ viêm nhiễm ở tử cung sẽ tăng lên đáng kể gây ảnh hưởng đến hoạt động sinh sản và sức khỏe ở phụ nữ, nghiêm trọng hơn là dẫn đến UTCTC nếu bệnh lý tiến triển nhanh mà không được phát hiện kịp thời UTCTC thường phát triển âm ỉ trong một thời gian dài (mất khoảng vài năm) Trong thời gian này, các tế bào ở CTC biến đổi một cách bất thường và xảy ra hiện tượng mạch máu tăng sinh trên bề mặt

Tiền ung thư biểu mô cổ tử cung xảy ra khi các tế bào biểu mô ở cổ tử cung trở nên bất thường, được gọi là tân sinh trong biểu mô CTC (CIN) CIN là quá trình khi các tế bào biểu mô phát triển không bình thường, không tuân theo sự kiểm soát của cơ thể Đây là dấu hiệu của ung thư biểu mô CTC, thường xuất hiện ở vùng chuyển tiếp của cổ tử cung, ranh giới giữa biểu mô lát và trụ.

Ung thư biểu mô tế bào vảy tử cung (UTCTC) là loại ung thư phổ biến thứ hai ở phụ nữ trên thế giới, với khoảng 500.000 ca mới và hơn 270.000 ca tử vong mỗi năm Điều đáng báo động là cứ 2 phút lại có một phụ nữ tử vong vì UTCTC Riêng tại Việt Nam, tình trạng này cũng rất đáng lo ngại.

Năm 2020, Việt Nam ghi nhận 4.132 ca phát hiện mới ung thư biểu mô vảy CTC và 2.223 trường hợp tử vong, tương đương với 12 ca mắc mới và 7 ca tử vong mỗi ngày Bệnh thường gặp ở phụ nữ trong độ tuổi 40-60, cao nhất ở nhóm 50-55 tuổi Tuy nhiên, tại một số quốc gia, độ tuổi mắc bệnh có xu hướng trẻ hóa do trẻ em gái bắt đầu quan hệ tình dục sớm hơn, dễ nhiễm các bệnh lý CTC Nguyên nhân gây bệnh là do nhiễm trùng dai dẳng các chủng HPV (vi rút gây u nhú ở người), trong đó HPV 16 và HPV 18 phổ biến nhất, chiếm 70% các trường hợp UTCTC Các chủng HPV 31, 33, 45 và 58 ít phổ biến hơn, tỷ lệ nhiễm khác nhau tùy theo vùng miền Nghiên cứu cho thấy HPV là nguyên nhân chính gây UTCTC xâm lấn (trên 90% các trường hợp) và liên quan đến 80% thay đổi tiền ung thư ở CTC.

Kể từ khi xét nghiệm sàng lọc UTCTC (xét nghiệm Pap) và soi CTC ra đời và được ứng dụng rộng rãi trong cộng đồng thì tỷ lệ UTCTC đã giảm một cách đáng kể Tuy nhiên, xét nghiệm Pap còn nhiều hạn chế nên hiện nay phương pháp được dùng phổ biến nhất là soi CTC Phương pháp soi CTC được thực hiện bởi chuyên gia thông qua việc đánh giá hình ảnh dựa trên sự phát triển bất thường của biểu mô hoặc các dạng mạch máu tăng sinh Việc phát hiện các dấu hiệu bất thường và tiếp nhận điều trị sớm sẽ làm tăng đáng kể tỉ lệ chữa khỏi tiền UTCTC Trên lý thuyết, mọi tế bào ung thư một khi đã xuất hiện sẽ khó có phương pháp nào điều trị được vĩnh viễn hay triệt để Tuy nhiên, việc thăm khám CTC định kỳ có vai trò quan trọng nhằm phát hiện mầm mống bệnh lý và đưa ra các định hướng xử lí kịp thời

Bệnh lý CTC ở giai đoạn nặng sẽ xuất hiện các tế bào phát triển bất thường, nhân lên vô kiểm soát, xâm lấn khu vực xung quanh cũng như di căn tới các bộ phận khác của cơ thể, khi đó mạch máu tăng sinh mạnh để nuôi tế bào Các bệnh lý CTC thường bắt đầu từ viêm lộ tuyến CTC tiền ác tính, nếu được phát hiện sớm và điều trị, có thể ngăn chặn UTCTC Dấu hiệu bệnh lý CTC thường là sự xuất hiện của biểu mô không điển hình, đặc biệt là các cấu trúc mạch máu bất thường, được phân loại bệnh lý là CIN loại

1, 2 và 3 hoặc tổn thương nội mô vảy cấp thấp hay cấp cao (LSIL và HSIL) tùy thuộc về mức độ nghiêm trọng của các tổn thương [9] Những thay đổi của mạch máu trong các quá trình trên là yếu tố quan trọng dùng để theo dõi tiến triển của bệnh lý CTC Chúng bao gồm các dạng mạch máu tăng sinh, khoảng cách, tông màu và độ mờ đục giữa các mạch máu Do đó, mạch máu là tiêu chí quan trọng để chuyên gia đánh giá bệnh lý Các nghiên cứu hiện nay đã chỉ ra sự xuất hiện thường xuyên và lặp lại của mạch máu trong soi CTC cho thấy các giai đoạn khác nhau của loạn sản Các cấu trúc mạch máu quan sát được trong biểu mô bình thường và các tổn thương lành tính gồm hai loại cơ bản là dạng Kẹp tóc (Hairpin capillaries) và Mạng lưới mao mạch (Network capillaries) Mặt khác, các phiên bản hình dạng khác nhau của mạch máu như Dấu chấm câu (Punctation) và Khảm (Mosaic) có thể được quan sát trong chứng loạn sản và ung thư biểu mô CTC tại chỗ [12].

Tổng quan về các phương pháp hỗ trợ chẩn đoán bệnh lý cổ tử cung

Các phương pháp hỗ trợ chẩn đoán bệnh lý CTC được phân loại thành hai nhóm chính: tế bào học và mô học Phương pháp tế bào học dựa trên xét nghiệm tế bào như Pap Smear, ThinPrep Pap, HPV-DNA và áp dụng các tiêu chuẩn xác định bệnh lý Ngược lại, phương pháp mô học sử dụng quan sát bề mặt CTC thông qua các kỹ thuật như cervicography, soi CTC, VIA để đánh giá tình trạng bệnh lý.

2.3.1 Phương pháp sàng lọc dựa trên tế bào học

Mục tiêu chung của sàng lọc UTCTC là giảm tỷ lệ mắc bệnh từ đó giảm số ca tử vong bằng cách phát hiện sớm và điều trị các tổn thương tiền ung thư Xét nghiệm tế bào học là xét nghiệm sàng lọc UTCTC được sử dụng rộng rãi ở các nước phát triển trong những năm trước đây, nó bao gồm Pap Smear & ThinPrep Pap Cả hai xét nghiệm đều sử dụng các tế bào lấy từ CTC a) Phương pháp Pap Smear

Phương pháp Pap Smear hay còn gọi là phết tế bào CTC (tức là xét nghiệm Pap) là một xét nghiệm tế bào học để tìm những tế bào bất thường trong lớp biểu mô CTC Đây là một xét nghiệm được thực hiện ở các phòng khám phụ khoa dùng để tầm soát và phát hiện UTCTC – một bệnh lý ác tính rất thường gặp ở phụ nữ, nhất là ở các nước đang phát triển Phết tế bào CTC là phương pháp đã được chứng minh có nhiều thành công đáng kể ở các nước phát triển hơn 50 năm qua Ưu điểm của kỹ thuật này là nhân và bào tương bắt màu khác nhau nên dễ nhận biết tổn thương Do đó, đã làm giảm 70-80% tỉ lệ ung thư ở các nước phát triển Tuy nhiên, các chương trình sàng lọc dựa vào xét nghiệm Pap khó được thiết lập và duy trì ở các quốc gia đang phát triển bởi vì chi phí cao, thao tác phức tạp, thủ thuật lấy tiêu bản phải tốt, phải có đủ phương tiện xử lý cũng như kinh nghiệm đọc, phân tích mẫu bệnh phẩm, lưu trữ thông tin và trả kết quả Nếu một trong các bước trong chu trình trên không chính xác hoặc trở ngại thì chương trình sàng lọc sẽ thất bại Một số nghiên cứu ở Ấn Độ và Kenya cho thấy rằng chỉ 1% dân số ở các nước này được tầm soát UTCTC bằng kỹ thuật xét nghiệm Pap Nghĩa là, Pap Smear chỉ được thực hiện ở những vùng đô thị có điều kiện kinh tế và trang thiết bị y tế hiện đại bởi vì ở những vùng cơ sở y tế xa xôi, các chuyên gia về tế bào học còn rất thiếu, thời gian xử lý và phân tích kết quả thường kéo dài Do không nhận được kết quả ngay, nhiều phụ nữ không quay trở lại nơi khám để lấy kết quả và bị mất dấu trong quá trình theo dõi Như vậy, việc tầm soát UTCTC bằng phương pháp Pap Smear ở các nước đang phát triển khó có thể thực hiện đại trà vì những giới hạn về nguồn lực cũng như điều kiện kinh tế và trang thiết bị tối tân [14] b) Phương pháp ThinPrep Pap

ThinPrep Pap là xét nghiệm phết tế bào CTC (Pap Smear) được cải tiến Trong đó, các chất liệu khảo sát không phải được phết vào một lam kính để làm tiêu bản như xét nghiệm phết tế bào CTC thông thường mà được rửa toàn bộ vào một chất lỏng định hình trong một lọ ThinPrep và được chuyển đến phòng thí nghiệm, sau đó được xử lý bằng máy ThinPrep để làm tiêu bản một cách hoàn toàn tự động (Hình 2.7) [15]

Xét nghiệm ThinPrep Pap có thể được sử dụng để đánh giá mẫu tế bào CTC - âm đạo để phát hiện các thay đổi về viêm, tiền ung thư và ung thư Các vị trí có thể được đánh giá bao gồm các tế bào ở CTC, trong CTC, ngoài CTC, âm đạo và âm hộ Ưu điểm của phương pháp này là tế bào được bảo tồn và phân tích tự động bằng hệ thống máy sẽ tự loại bỏ chất nhầy, hồng cầu Do đó, hình ảnh tế bào khi soi trên kính hiển vi rõ ràng,

Hình 2.7 Quy trình xét nghiệm ThinPrep Pap [16] sắc nét, giúp bác sĩ đọc dễ dàng cũng như nhận diện tế bào tổn thương, bất thường và cho kết quả chính xác từ 80 đến 90% Ngoài ra, phương pháp này còn làm tăng độ nhạy và độ đặc hiệu trong việc phát hiện các tế bào tiền ung thư, đặc biệt là ung thư tế bào biểu mô tuyến CTC, một loại UTCTC rất khó phát hiện và có tỷ lệ tử vong cao [15-16] Quy trình sàng lọc tế bào học bao gồm thu thập các mẫu tế bào CTC, tiếp theo là nhuộm, đọc kết quả, và báo cáo Các bước này cần có: một bác sĩ hoặc y tá thu thập các tế bào bằng cách lấy mẫu vùng chuyển tiếp trên bề mặt CTC; một kỹ thuật viên tế bào xử lý, nhuộm, và đọc các mẫu; và một nhà tế bào học chịu trách nhiệm giám sát và báo cáo cuối cùng Vì vậy, tế bào học đòi hỏi phải có cơ sở hạ tầng phòng thí nghiệm, với kiểm soát chất lượng bên trong và bên ngoài để xử lý các mẫu Để đảm bảo độ tin cậy và hiệu quả, kỹ thuật viên cũng cần phải có trình độ chuyên môn nhất định và kinh nghiệm nhiều năm Một trong những điều kiện để có hiệu quả trong sàng lọc UTCTC là một xét nghiệm sàng lọc có độ nhạy và độ đặc hiệu cao để phát hiện các tổn thương tiền ung thư Hơn nữa, phương pháp sàng lọc phải đơn giản dễ thực hiện, chi phí thấp, không gây ra biến chứng và không xâm lấn Mặc dù phương pháp chẩn đoán dựa trên tế bào học đã có hiệu quả trong việc giảm tỷ lệ tử vong từ UTCTC ở các nước phát triển trong các chiến dịch sàng lọc quốc gia, nhưng phương pháp này đã hầu như không đạt hiệu quả đối với các nước trong điều kiện kinh tế còn eo hẹp và cơ sở vật chất còn hạn chế c) Phương pháp HPV-DNA

HPV-Human Papilloma Virus thuộc họ Papillomaviridae HPV là một trong những tác nhân gây bệnh lây nhiễm qua đường tình dục phổ biến Biểu hiện lâm sàng là hình ảnh tổn thương dạng u sùi điển hình vùng hậu môn-sinh dục Đặc biệt, HPV là nguyên nhân gây UTCTC được chứng minh qua nhiều nghiên cứu Phương pháp HPV-DNA là phương pháp sinh học phân tử để phát hiện đoạn gen đặc hiệu của HPV (HPV-DNA) được xem là tiêu chuẩn vàng để chẩn đoán HPV ở mọi giai đoạn bệnh, xét nghiệm này có độ nhạy và độ đặc hiệu cao hơn Pap test, cho phép xác định tuýp HPV, xác định nhóm HPV nguy cơ cao/thấp và định lượng HPV Xét nghiệm HPV dương tính không có nghĩa là bệnh nhân mắc UTCTC, nhưng giúp cán bộ y tế phân định được nhóm đối tượng có

HPV nguy cơ cao, có nhiều khả năng tiến triển thành UTCTC Xét nghiệm HPV là bước phát triển mới nhưng nó chỉ hiệu quả sau 20-30 năm sau bởi vì nhóm đối tượng nguy cơ cao cho kết quả âm tính có thể phát triển thành UTCTC sau 20 năm Do đó, thử nghiệm HPV có giá trị đặc biệt trong việc phát hiện tổn thương tiền UTCTC ở phụ nữ trên 30 tuổi, bởi vì nhiễm HPV ở Việt Nam dưới 30 tuổi hầu hết là thoáng qua Do vậy hạn chế của xét nghiệm HPV ở các nước đang phát triển là chi phí đắt, đòi hỏi phương tiện, trang thiết bị đặc biệt; phòng xét nghiệm phải có nhân viên được tập huấn; phải mất 6 giờ đến

1 tuần mới có kết quả; đòi hỏi nhóm đối tượng phải được tầm soát, thăm khám định kỳ để chẩn đoán và điều trị sớm [17-18]

2.3.2 Phương pháp sàng lọc dựa trên mô học a) Phương pháp VIA

VIA – Visual Inspection with Acetic acid là phương pháp quan sát trực tiếp những biến đổi bề mặt CTC bằng mắt thường với acid axetic 3-5%, là một acid nhẹ với nồng độ thấp, không gây hại để xét nghiệm Đây là phương pháp đơn giản để phát hiện những thay đổi ở lớp tế bào bề mặt CTC Sau khi thực hiện các thăm khám phụ khoa thông thường, bác sĩ phết dung dịch acid acetic loãng từ 3 - 5% vào CTC, sau 1 phút thì quan sát bằng mắt thường, dung dịch acid acetic sẽ làm cho vùng bất thường chuyển thành màu trắng - vết Acetowhite (AW) trên bề mặt CTC và có thể quan sát bằng mắt thường Toàn bộ thủ thuật sẽ diễn ra trong thời gian rất ngắn Một số nghiên cứu thử nghiệm VIA cho thấy rằng nó tương đương với Pap smear trong hiệu quả của việc phát hiện tiền UTCTC [19] VIA đã được áp dụng thành công ở tuyến cơ sở tại nhiều nước đang phát triển trong vòng hơn mười năm qua vì đây là một kỹ thuật đơn giản, có độ nhạy tốt, ưu điểm lớn nhất của nó là chi phí thực hiện thấp, đào tạo cán bộ chỉ cần thời gian ngắn khoảng 5 ngày, nhân viên y tế không phải là bác sĩ cũng có thể thực hiện được phương pháp này sau khi được đào tạo Người thực hiện VIA có thể tích lũy kinh nghiệm đọc kết quả trong thời gian ngắn Phương pháp này có thể thực hiện ở những cơ sở y tế có trang thiết bị đơn giản như ở các trạm y tế xã/phường Tuy nhiên, kiểm tra bằng mắt thường là rất chủ quan và cần phải giám sát để kiểm soát chất lượng của các phương pháp kiểm tra bằng mắt thường b) Phương pháp soi CTC

Cùng với sàng lọc tế bào học bất thường (Pap smear), soi CTC là phương pháp chẩn đoán chính được sử dụng để phát hiện CIN và ung thư Mục đích kiểm tra soi CTC là xác định và phân loại mức độ nghiêm trọng của tổn thương, vì xét nghiệm Pap không xác định rõ được loại tổn thương cũng như không cho thông tin đầy đủ về mức độ ác tính của tổn thương Trong kĩ thuật soi CTC, dung dịch axit axetic 3-5% (giấm) được áp dụng, làm cho biểu mô bất thường trở thành màu trắng (hiệu ứng AW) [19-20] Biểu mô trên bề mặt CTC sau khi phết axit axetic xuất hiện nhanh vùng AW dày đặc là dấu hiệu của tân sinh trong biểu mô CTC hoặc các tổn thương cấp cao của CIN và có thể dẫn đến ung thư biểu mô Soi CTC được thực hiện dưa trên hai phương pháp là soi bằng mắt thường và soi bằng MSCTC Phương pháp soi bằng mắt thường thông thường được áp dụng ở những nơi chưa có máy soi do điều kiện kinh tế còn nhiều hạn chế Chính vì soi bằng mắt thường mà độ nhạy cũng như độ đặc hiệu không cao MSCTC sẽ cho hình ảnh rõ ràng, chính xác hơn, dẫn đến hướng điều trị bệnh trở nên dứt điểm và nhanh chóng MSCTC có cấu trúc đơn giản, sử dụng một nguồn ánh sáng khả kiến, có khả năng phóng đại hình ảnh cũng như kết nối với màn hình máy tính, cho phép hiển thị, lưu trữ hình ảnh và in ra thành kết quả để làm bằng chứng cho bệnh nhân Tuy nhiên để nhận biết các dấu hiệu bệnh lý trên hình ảnh soi CTC phần lớn là nhờ vào kinh nghiệm của bác sĩ, vì vậy mà nó còn nhiều hạn chế trong việc kết luận bệnh lý

2.4 Nghiên cứu ứng dụng máy soi cổ tử cung trong chẩn đoán bệnh lý cổ tử cung

Trước khi có thiết bị soi CTC, bác sĩ gặp khó khăn trong chẩn đoán bệnh lý CTC do ảnh hưởng của thành phần nhiễu xung quanh bề mặt CTC Điều này dẫn đến việc bệnh thường được phát hiện ở giai đoạn muộn Sự ra đời của thiết bị soi CTC đã cải thiện tình hình, nhưng vẫn còn hạn chế do hình ảnh thu được bị ảnh hưởng bởi chói sáng từ bề mặt CTC chứa nhiều dịch lỏng Giải pháp được đưa ra là sử dụng nguồn sáng phân cực để chống chói.

Trong những năm gần đây, ánh sáng phân cực nhận được sự quan tâm từ các nhà nghiên cứu như là một công cụ chẩn đoán hình ảnh trong y tế Hình ảnh phân cực sẽ là một trong những ứng dụng y tế đầy hứa hẹn trong tương lai bởi những lí do sau: (i) Đây là phương pháp không xâm lấn cho phép lấy hình ảnh mà không sử dụng đến chất hóa học [21]; (ii) Hình ảnh thu được sẽ giảm được độ chói trên ảnh có thể gây cản trở trong quá trình chẩn đoán [22] ; (iii) Sử dụng nguồn sáng trắng như Led hoặc đèn halogen rẻ tiền có thể ứng dụng vào việc thương mại [23] Những tiến bộ gần đây trong hình ảnh phân cực giúp cho việc giải phẫu và chẩn đoán mô một cách nhanh chóng và chính xác, việc này đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh Hơn thế, hình ảnh phân cực còn cung cấp được tính chất bên trong của mô mà mắt thường khó có thể nhìn thấy được Dựa vào tính chất phân cực khác nhau của các mô sinh học khác nhau để có thể thu được hình ảnh phân cực và hiển thị một cách trực quan được các tính chất của mô Ngoài ra, phân cực còn giúp tăng độ tương phản của hình ảnh các mô và cấu trúc của mạch máu sâu bên trong [24-26] Đặc tính phân cực của mô giúp các nhà nghiên cứu phân tích thông tin hình thái, cấu trúc vi mô và thành phần mô, việc này đóng vai trò quan trọng trong việc mô tả đặc tính của các thay đổi bệnh lý mô [27] Ánh sáng phân cực được nghiên cứu trong nhiều mảng như là da [23-24], ruột [28], đại thực tràng [29],… Trong đó, ứng dụng của ánh sáng phân cực trong thiết bị soi CTC để chẩn đoán các bệnh liên quan đặc biệt là UTCTC nhận được sự quan tâm lớn của các nhà nghiên cứu Một trong những nghiên cứu đầu tiên về ứng dụng ánh sáng phân cực và ma trận Mueller vào thiết bị soi CTC là nghiên cứu của Jean Rehbinder Họ đã nghiên cứu trên các CTC của bệnh nhân sau khi chết để thu hình ảnh phân cực và phân biệt vùng bệnh trên CTC nhằm ứng dụng nghiên cứu này vào lâm sàng [30] Một nghiên cứu khác của Jeremy Vizet cũng đã nghiên cứu ứng dụng của hình ảnh phân cực Mueller trong thiết bị soi CTC, cải tiến thiết bị soi CTC truyền thống bằng cách gắn thêm hệ thống phát và phân tích ánh sáng phân cực nhằm thu được hình ảnh phân cực và ma trận Mueller Từ đó, họ đã tính toán ra các chỉ số của ma trận Mueller để phân tích hình ảnh phân cực và phân biệt vùng bệnh trên CTC [22]

Ngày nay, với sự phát triển của máy tính, việc sử dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh để nâng cao hiệu quả sử dụng các thiết bị chẩn đoán đo lường bằng hình ảnh là một vấn đề thời sự luôn được quan tâm và phát triển trong nhiều lĩnh vực như kỹ thuật y sinh, khoa học vật liệu, công nghệ nano… Trong đó, kỹ thuật tăng cường tương phản hình ảnh được coi là bước tiền xử lý quan trọng trong hầu hết các hệ thống xử lý ảnh, kết quả tăng cường tương phản tốt sẽ giúp cho quá trình xử lý về sau đạt hiệu quả cao hơn nhằm tiết kiệm về chi phí tính toán, thời gian cũng như tăng độ chính xác Vì thế, các kỹ thuật tăng cường tương phản dựa trên các nguyên lý tiếp cận khác nhau cũng được nghiên cứu và áp dụng cho hình ảnh y tế, đặc biệt là ở các cấu trúc có biểu hiện mạch máu như da, võng mạc và CTC Việc làm nổi bật các mạch máu trên bề mặt biểu mô giúp hỗ trợ bác sĩ trong việc đánh giá hình dáng, mật độ của chúng, từ đó có thể đưa ra kết luận chính xác hơn, góp phần phát hiện sớm các dấu hiệu tiền ung thư

2.5 Tổng quan các nghiên cứu về mạch máu trên cổ tử cung

Khi soi tế bào cổ tử cung (CTC), các chuyên gia đánh giá đặc điểm tổn thương như màu sắc, độ mờ đục biểu mô, hình dạng mạch máu để chẩn đoán bệnh Trong đó, hình dạng mạch máu là dấu hiệu quan trọng nhất, dùng để đánh giá mức độ tiến triển tổn thương tế bào Mạch máu bất thường liên quan tới loạn sản hay ung thư biểu mô tại chỗ có thể được nhận biết thông qua hình dạng mạch máu xuất hiện trên bề mặt Khi mạch máu phát triển, lan rộng với những hình dạng không đặc thù thì khả năng cao là khu vực tập trung dấu hiệu bất thường, giúp bác sĩ đánh giá tổn thương bằng kinh nghiệm lâm sàng Do tính chủ quan của việc kiểm tra, tính chính xác của phương pháp này phụ thuộc nhiều vào trình độ bác sĩ Để hạn chế tính chủ quan, các chuyên gia có thể sử dụng thuật toán tăng tương phản mạch máu trên bề mặt CTC, trích xuất đặc điểm hình thái mạch máu, từ đó đưa ra chẩn đoán bệnh lý có độ chính xác cao hơn.

Hình 2.8 Mạch máu điển hình trên bề mặt biểu mô CTC [12]: (a) mạch máu dạng Mạng lưới trên biểu mô bình thường, (b) mạch máu dạng Kẹp tóc trên biểu mô bình thường, (c) và (d) mạch máu dạng Dấu chấm câu ở biểu mô loạn sản và ung thư biểu mô tại chỗ, (e) và (f) mạch máu dạng Khảm ở biểu mô loạn sản và ung thư biểu mô tại chỗ máu dạng Kẹp tóc (Hairpin capillaries) thường xuất hiện trên biểu mô CTC bình thường hoặc trên các nang lành tính

Tổng quan các nghiên cứu về mạch máu trên cổ tử cung

Trong quá trình soi CTC, chuyên gia ghi nhận các đặc điểm của tổn thương như màu sắc và độ mờ đục của biểu mô, hình dạng và khoảng cách của mạch máu trên bề mặt CTC để đưa ra chẩn đoán lâm sàng Trong số các dấu hiệu bệnh lý từ việc soi CTC xác định tiền ung thư, cấu trúc mạch máu chỉ ra các giai đoạn khác nhau của tổn thương tế bào như CIN1/2/3 hoặc ung thư tiền xâm lấn Theo các chuyên gia, chỉ ra các dạng mạch máu là một chẩn đoán quan trọng nhất, là tiêu chí để đánh giá bệnh lý [12] Các đặc điểm bất thường ở CTC liên quan đến loạn sản hoặc ung thư biểu mô tại chỗ có thể được nhận biết bởi các hình dạng của mạch máu xuất hiện trên bề mặt Khi mạch máu phát triển và ngày càng lan rộng với những hình dạng không đặc thù thì khả năng cao là khu vực tập trung dấu hiệu bất thường Các bác sĩ sẽ đánh giá vùng chứa mạch máu bất thường trong quá trình soi CTC dựa trên kinh nghiệm lâm sàng Do tính chất chủ quan của việc kiểm tra, tính chính xác của soi CTC phụ thuộc nhiều vào trường nhìn và kinh nghiệm chuyên môn của bác sĩ Vì vậy, cần có một phương pháp chẩn đoán tự động có độ nhạy và độ chính xác cao giúp tầm soát bệnh một cách hiệu quả Để hạn chế tính chủ quan trong chẩn đoán, chuyên gia có thể sử dụng các thuật toán để tăng tương phản mạch máu trên bề mặt CTC, trích xuất các đặc điểm hình thái của mạch máu, sau đó dựa trên các thông số độ nhạy và độ đặc trưng để lựa chọn một phương pháp phù hợp Điều này đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra một chẩn đoán bệnh lý có độ chính xác cao, phân loại được mức độ bệnh lý và rút ngắn thời gian chờ kết quả của bệnh nhân Trong một công bố của P Kolstad và cộng sự, mạch máu ở CTC được phân ra nhiều loại, dựa theo cấp độ ung thư hoặc tổn thương tế bào [9,12] Ở biểu mô CTC bình thường hay biểu mô tổn thương ban đầu có sự xuất hiện của các dạng mạch máu điển hình (Hình 2.8) Mạch máu điển hình là những dạng mạch máu thường gặp trong số các trường hợp soi CTC, có thể bình thường hoặc bất thường Trong đó hai dạng mạch máu bình thường là mạch máu dạng Mạng lưới (Network capillaries) và mạch

Hình 2.8 Mạch máu điển hình trên bề mặt biểu mô CTC [12]: (a) mạch máu dạng Mạng lưới trên biểu mô bình thường, (b) mạch máu dạng Kẹp tóc trên biểu mô bình thường, (c) và (d) mạch máu dạng Dấu chấm câu ở biểu mô loạn sản và ung thư biểu mô tại chỗ, (e) và (f) mạch máu dạng Khảm ở biểu mô loạn sản và ung thư biểu mô tại chỗ máu dạng Kẹp tóc (Hairpin capillaries) thường xuất hiện trên biểu mô CTC bình thường hoặc trên các nang lành tính

Ngoài ra, các dạng khác nhau của mạch máu Dấu chấm câu (Punctation) và Khảm (Mosaic) được chỉ ra tại các khu vực loạn sản hoặc ung thư biểu mô tại chỗ Các khu vực chứa mạch máu dạng Dấu chấm câu hoặc Khảm có thể được phân loại là mịn hoặc thô như Hình 2.9, dựa trên đường kính và khoảng cách giữa các mạch máu Các mẫu mạch máu thô được hình thành bởi các mạch có đường kính và khoảng cách giữa các mạch lớn, trong khi các khu vực chứa mạch máu mịn là vùng có mạng lưới các mạch máu gần nhau và đường kính của chúng nhỏ hơn Khảm thô và Dấu chấm câu thô có xu hướng liên quan đến mức độ bất thường nghiêm trọng hơn, chẳng hạn như tổn thương CIN cấp cao và ung thư tiền xâm lấn Phát hiện và chỉ ra đặc điểm hình thái của Khảm và Dấu chấm câu trong hình ảnh soi CTC kỹ thuật số là rất quan trọng, từng bước hướng tới phát triển hệ thống chẩn đoán dựa vào sự hỗ trợ máy tính (CAD) trong sàng lọc và chẩn đoán UTCTC [12]

Khảm thô Khu vực AW

Dấu chấm câu thô Khảm mịn

Hình 2.9 Mạch máu Dấu chấm câu và Khảm ở dạng mịn-thô [31]

Các nghiên cứu [9,12,31,32] cũng đã chỉ ra rằng dạng mạch máu Không điển hình (Atypical vessels) có hình dạng đặc trưng và có liên quan đến những thay đổi bệnh lý quan trọng trong biểu mô Chúng được đặc trưng bởi sự bất thường về hình dạng, mật độ, đường kính và sự sắp xếp trên bề mặt CTC, trong đó khoảng cách giữa các mạch máu lớn hơn so với các mạch của biểu mô vảy ban đầu Đối với các mạch máu bình thường, khi phân chia đường kính của nó giảm dần (Hình 2.10), nhưng mạch máu Không điển hình lại có sự phân bố phức tạp hơn và đường kính mạch biến đổi bất thường dọc theo thân Sự xuất hiện những dấu hiệu bất thường này trên bề mặt CTC được chẩn đoán liên quan đến ung thư biểu mô tại chỗ và ung thư tiền xâm lấn Cụ thể, mạch máu Không điển hình dạng Xoắn trôn ốc thường liên quan đến ung thư biểu mô tế bào vảy, trong khi đó ung thư biểu mô tuyến thường có sự xuất hiện của mạch máu dạng Chữ viết và dạng

Trong nhiều trường hợp, mạch máu có thể phát triển đến mức thực sự không thể xác định được hình dạng của mạch máu Tại các khu vực chứa mạch máu điển hình Khảm và Dấu chấm câu có thể tồn tại các dạng mạch máu Không điển hình Đôi lúc Khảm và Dấu chấm câu sẽ phát triển thành các mạch máu Không điển hình [32] Một số nghiên cứu cho thấy Dấu chấm câu và Khảm có thể được nhìn thấy trong cả biểu mô CTC bình thường và bất thường Khi mạch máu có đường kính đều đặn và nằm gần

Hình ảnh soi CTC cho thấy đường kính mạch máu thu hẹp dần khi tình trạng phân chia tăng lên, có thể là tổn thương lành tính hay CIN cấp thấp Ngược lại, nếu khoảng cách giữa các mạch máu gia tăng và hình dáng thô hơn thì mức độ tổn thương cao, có thể tiến triển thành ung thư Mật độ mạch máu không điển hình cũng tăng theo mức độ nghiêm trọng của tổn thương.

Xét về hướng tiếp cận từ tế bào, tuy đã có các hướng dẫn nhằm so sánh kết quả quan sát trực quan để đưa ra đánh giá, nhưng độ chính xác vẫn sẽ thay đổi theo điều kiện nơi quan sát, độ phân giải hình ảnh, ánh sáng Nhìn chung, phương pháp tăng tương phản mạch máu chỉ đưa ra các kết luận về vị trí và hình dạng mạch máu thông qua việc quan sát hình ảnh bằng mắt thường, không thể trích xuất hoàn toàn hình dạng mạch máu mà không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố nhiễu xung quanh Với mục tiêu giảm thiểu tính chủ quan đến mức thấp nhất cũng như tăng độ chính xác trong chẩn đoán, có nhiều nghiên cứu đã được thực hiện, trong đó có một hướng để máy tính tự động nhận diện mạch máu và phân loại bệnh lý nhằm nâng cao tính khách quan Để thực hiện điều này thì cần có một hệ thống chẩn đoán bệnh tiêu chuẩn với các bước thực hiện rõ ràng nhưng đơn giản với các thao tác máy tính xử lý được

Nhiều tác giả đã đề xuất các phương pháp khác nhau để làm nổi bật hình dạng mạch máu từ hình ảnh soi CTC ban đầu Năm 2010, nhóm Venkataraman sử dụng tính năng hình thái học để phát hiện các dạng mạch máu Không điển hình trên bề mặt CTC sử dụng hình ảnh kỹ thuật số [33] Phương pháp này hữu ích trong việc chẩn đoán cũng như phát hiện UTCTC, tuy nhiên phương pháp chưa đề cập đến việc phát hiện được các mẫu mạch máu còn lại khác như mạch máu dạng Khảm, dạng Mosaic [33] Gần đây hơn, năm

2016, nhóm Daniel đã kết hợp hình ảnh từ kênh xanh lá và kênh màu bão hòa của ảnh trắng, sau đó sử dụng ngưỡng Niblack xác định mạch máu có dạng trò n trên bệnh sán máng ở cơ quan sinh dục nữ [34] Đây là một phương pháp mới trong việc chẩn đoán sớm một bệnh lý cụ thể ở CTC Năm 2017, nhóm Botero-Rosas đã tăng độ tương phản của hình ảnh soi CTC bằng cách điều chỉnh phổ cường độ sáng, từ đó làm nổi bật hình ảnh mạch máu thuận tiện hơn cho việc quan sát và đánh giá bệnh lý [35] Nhìn chung, các phương pháp được đề xuất đều có hướng đi riêng khi tập trung làm nổi bật thành phần mạch máu trên nền biểu mô CTC để chẩn đoán một bệnh lý cụ thể Tuy nhiên, ngoài hình dạng của mạch máu, phân tích các yếu tố như đường kính mạch máu và khoảng cách giữa chúng cũng là một nghiên cứu quan trọng trong việc xác định các giai đoạn của loạn sản CTC nói riêng và bệnh lý CTC nói chung

Để chẩn đoán bệnh lý CTC, các phương pháp ứng dụng thường dựa vào tế bào học và mô học, tuy nhiên chưa có cải tiến công nghệ sinh học nào làm nổi bật hình dạng mạch máu của CTC Do đó, để đánh giá mạch máu, chủ yếu sử dụng phương pháp soi CTC Phát hiện các mạch máu bất thường trên bề mặt CTC rất khó khăn do chất lượng hình ảnh bị ảnh hưởng bởi độ phân giải, độ chói, hiệu ứng chiếu sáng không đồng đều và dịch nhầy trên CTC Vì vậy, việc phát triển các thuật toán xử lý ảnh kỹ thuật số trên hình ảnh thô rất được quan tâm để cải thiện chất lượng hình ảnh nhằm hỗ trợ chuyên gia.

Các dạng mạch máu trên bề mặt cổ tử cung

Trong các cuộc kiểm tra lâm sàng, mạch máu có thể nhìn thấy ở trung bình 80% bệnh nhân được thực hiện soi CTC, tỷ lệ phần trăm này tăng nếu có thay đổi bệnh lý [36] Các loại mạch máu xuất hiện như là tiêu chí đặc trưng trong tân sinh biểu mô CTC (CIN) và trong ung thư biểu mô, chúng được phân loại dựa trên các đặc tính cấu trúc như đường kính, độ dài, hình dạng, sự sắp xếp của mạch máu và các cấp độ của tổn thương biểu mô Sự giãn nở của mạch máu và sự hình thành các mạch mới sẽ liên quan đến những thay đổi hình thái trên bề mặt biểu mô

Các nghiên cứu của Pilarczyk và cộng sự năm 2002 về mạch máu trên CTC cho thấy rằng nguồn cung cấp mạch máu đến CTC chủ yếu từ động mạch tử cung Năm 1960, Zinser và Rosenbauer đã chứng minh rằng phần CTC được bao phủ bởi biểu mô cột được cung cấp máu bởi các nhánh từ động mạch tử cung, trong khi phần được bao phủ Động mạch tử cung Động mạch âm đạo

Hình 3.1 Hình ảnh hệ thống mạch máu cung cấp đến CTC [37] bởi biểu mô vảy được cung cấp máu bởi cả các nhánh từ động mạch tử cung và động mạch âm đạo (Hình 3.1) Năm 2007, Jaraquemada Palacios và cộng sự đã báo cáo rằng máu được cung cấp cho CTC qua động mạch tử cung, động mạch CTC (trong đó 67% có nguồn gốc từ động mạch tử cung) và các động mạch âm đạo Đặc biệt ở phụ nữ sử dụng thuốc tránh thai và phụ nữ sau mãn kinh, biểu mô CTC mỏng hơn nên mạch máu hiện rõ hơn tạo điều kiện thuận lợi cho sự quan sát đặc điểm tăng sinh của mạch máu Hầu hết những nghiên cứu liên quan đến mạch máu trong các tổn thương biểu mô CTC dựa trên phân tích mô học và nội soi CTC Các nghiên cứu in vivo về sự hình thành mạch máu trong CTC được thực hiện bằng máy soi CTC kết hợp với một bộ lọc màu xanh lá cây Sự kết hợp này giúp bác sĩ có thể dễ dàng quan sát hình dạng mạch máu trên CTC có màng nhầy và ngay cả trong biểu mô CTC tổn thương dựa vào đặc tính hấp thụ của máu đối với ánh sáng màu xanh lá Khi hiện tượng tăng sinh mạch máu chưa xuất hiện thì các khối u chỉ là một nhóm tế bào không có khả năng phát triển mạnh và không thể tăng trưởng về mặt kích thước Khối u muốn được tăng trưởng lớn dần phải hoàn toàn phụ thuộc vào sự hình thành và sản sinh mới của các mạch máu chịu trách nhiệm nuôi khối u ác tính Mạch máu thực hiện chức năng nuôi khối u xuất hiện trên bề mặt CTC có thể là bình thường hoặc bất thường tùy thuộc vào mức độ tổn thương của tế bào Dạng mạch máu xuất hiện trên bề mặt CTC bình thường bao gồm hai dạng: dạng Mạng lưới và dạng Kẹp tóc Trong khi đó, Dấu chấm câu, Khảm và các dạng mạch Không điển hình là các dạng mạch máu bất thường liên quan đến ung thư biểu mô CTC

3.1.1 Các dạng mạch máu bình thường

Mạch máu bình thường trên CTC có dạng giống như cây phân nhánh, với một thân cây ở trung tâm và xung quanh là các nhánh nhỏ lan ra Khi các nhánh mạch máu phân chia càng nhiều, chúng trở nên càng mỏng hơn Một vài trường hợp cho thấy mạch máu phân nhánh giống như sự phân nhánh của rễ cây Theo thống kê các nghiên cứu về các dạng mạch máu trong những năm gần đây, mạch máu bình thường ở CTC có hai dạng chính là mạch máu dạng Mạng lưới và mạch máu dạng Kẹp tóc (Hình 3.2) [37-39] Hai loại mạch máu này được tìm thấy ở ngoại vi CTC trên biểu mô vảy ban đầu, thường xuất hiện nổi bật trên các nang Nabothian, các trường hợp của lộ tuyến CTC hoặc các trường hợp của viêm CTC Mạch máu dạng Kẹp tóc nằm trong một mạng được sắp xếp đều đặn quanh lỗ CTC và vuụng gúc với bề mặt, cỏch nhau ở khoảng cỏch từ 50àm và 250 àm, trung bỡnh khoảng 100 àm Sự cú mặt của cỏc mạch mỏu dạng Kẹp túc sẽ phụ thuộc vào sự phát triển của nhú mô liên kết trong biểu mô vảy Mạch máu Kẹp tóc có chiều hướng đi lên theo chiều dọc, vòng qua, và sau đó quay trở lại hướng ban đầu, vì thế khi soi ta thấy thường là các chấm nhỏ, đôi khi xuất hiện một vòng lặp ở mỗi chấm Trong khi đó, mạch máu dạng Mạng lưới là một mạch có mạng lưới dày đặc chạy song song với bề mặt, đường kính của mạch máu dạng này nhỏ hơn dạng Kẹp tóc Trong một vài trường hợp, cả hai dạng mạch máu bình thường này có thể được nhìn thấy ở bên cạnh nhau [37,40] Mạch máu dạng Mạng lưới và dạng Kẹp tóc thường xuất hiện trên bề mặt CTC ở phụ nữ sau mãn kinh [39]

Tuy nhiên, để tránh các trường hợp âm tính giả, các chuyên gia dựa vào hiệu ứng

AW để đánh giá vùng chứa mạch máu bất thường Nghĩa là, vùng chứa mạch máu trên bề mặt CTC được phết axit axetic và không có hiệu ứng AW thì đó là khu vực bình thường không có dấu hiệu của tiền ung thư hay ung thư xâm lấn Ngược lại đối với các khu vực có mạch máu bất thường, sau khi phết axit axetic các mạch máu co lại do ảnh a) b)

Hình 3.2 Mạch máu trong biểu mô bình thường [39]: (a) Network cappilaries: Mạch máu dạng Mạng lưới; (b) Hairpin capillaries: Mạch máu dạng Kẹp tóc hưởng của axit axetic và sự mờ đục của biểu mô AW thường che giấu mạch máu Kết quả là các mạch máu không còn được nhìn thấy sau khi sử dụng axit axetic Sau vài phút, hiệu ứng AW mất đi thì mạch máu sẽ hiện rõ trở lại Do đó, các mạch máu nên được quan sát đánh giá trước khi phết axit axetic với bộ lọc màu xanh lá hoặc tiến hành nội soi lại sau vài phút với vùng phát hiện AW để quan sát được rõ mạch máu [41]

3.1.2 Các dạng mạch máu bất thường

Ngược lại với mạch máu bình thường, các dạng mạch máu bất thường lại đột ngột xuất hiện và biến mất, là các dạng mạch máu có các nhánh bị cắt cụt hoặc không có nhánh và kích cỡ các mạch máu không đồng đều [41] Các mẫu mạch máu bất thường trong khu vực AW bao gồm ba loại: Dấu chấm câu, Khảm và mạch máu Không điển hình [3] Các dạng mạch máu Dấu chấm câu mịn và Khảm mịn thường liên quan đến tổn thương CIN cấp thấp, trong khi đó dấu hiệu của tổn thương CIN cấp cao hay ung thư CTC thường là sự xuất hiện của các mẫu Dấu câu thô và Khảm thô Hơn nữa, các dạng mạch máu Không điển hình cũng là dấu hiệu của các trường hợp tổn thương biểu mô nặng, sự có mặt của mạch máu Không điển hình cho thấy tế bào ung thư đã bắt đầu phát triển và xâm lấn

Các mạch máu Không điển hình thường gặp nhất là: mạch máu dạng Chất thải (waste-thread-like vessels), mạch máu dạng Gân (tendril-like vessels), mạch máu dạng

Rễ cây (rootlike vessels), mạch máu dạng Chữ viết (Character-writing-like vessels) và mạch máu dạng Xoắn trôn ốc (Corkscrew-like vessels) Trong một nghiên cứu về ung thư biểu mô tuyến, Cecil Wright và cộng sự đã chỉ ra những loại mạch máu liên quan đến ung thư biểu mô tuyến bao gồm mạch máu dạng Chất thải, mạch máu dạng Gân, mạch máu dạng Rễ cây và mạch máu dạng Chữ viết [40]

Chỉ ra các đặc điểm hình thái của mạch máu trên bề mặt CTC và phân loại được hình dạng của các mạch bất thường là công cụ hỗ trợ quan trọng cho việc chẩn đoán của các chuyên gia soi CTC trước khi bắt đầu sinh thiết tế bào, vì quá trình sinh thiết là xâm lấn và tốn thời gian Theo dõi sự phát triển của tế bào tổn thương, biểu mô vảy bình thường trên bề mặt CTC được đặc trưng bởi một bề mặt mịn, phân tầng điển hình và theo quy luật, liên kết rất nhỏ mô nhú (Hình 3.3 a) Trong ung thư biểu mô tại chỗ có sự trưởng thành của các tế bào bị mất phân tầng độ dày của biểu mô bệnh lý được tăng lên, thường với độ cao nhẹ, và bề mặt có thể sẽ không đồng đều (Hình 3.3 b,c) a) Dấu chấm câu (Punctation)

Dấu chấm câu là sự xuất hiện của các mạch máu được hiển thị dưới dạng các điểm màu đỏ hoặc đen trong một mẫu, thường được nhìn thấy trong vùng AW (Hình 3.4) Dựa theo mức độ nghiêm trọng của tổn thương, mẫu mạch máu Dấu chấm câu được chia làm hai dạng là Dấu chấm câu mịn và Dấu chấm câu thô

Biểu mô vảy bình thường Biểu mô ung thư có mạch máu Khảm

Biểu mô ung thư có mạch máu Dấu chấm câu

Hình 3.3 Mạch máu hình thành trong ung thư biểu mô [37] a) b)

Hình 3.4 minh họa mạch máu dạng dấu chấm câu, cho thấy hình dạng mạch máu khi quan sát ở mặt cắt bề mặt CTC (a) và trên bề mặt CTC lấy từ hình ảnh nội soi (b).

Dấu chấm câu mịn: Các mao mạch nhỏ từ mạng mao mạch phân tầng mở rộng về phía bề mặt Các mạch máu bình thường không có dấu hiệu ác tính xuất hiện dưới dạng các chấm đỏ nhỏ, cách đều nhau trên soi CTC và được gọi là các Dấu chấm câu mịn Các dấu chấm nhỏ thường thấy ở CTC bị viêm hoặc biến chất chưa trưởng thành Chúng đôi khi cũng có thể nhìn thấy trong các tổn thương CIN1

Dấu chấm câu thô: Khi các chấm đỏ bắt đầu nổi lên trên bề mặt, lan rộng bất thường và chảy máu khi tiếp xúc, các dấu chấm câu được gọi là Dấu chấm câu thô Trong Dấu chấm câu thô, các mạch máu xuất hiện rõ rệt hơn vì các mao mạch vòng bị giãn và khoảng cách giữa các mạch máu lớn dần Hơn nữa, Dấu chấm câu thô có khoảng cách không đều và lớn hơn so với Dấu chấm câu mịn Trong tổn thương CIN3, 57% khoảng cỏch giữa cỏc mạch mỏu lớn hơn 300àm [43] Mạch mỏu Dấu chấm cõu thụ thường chỉ ra tổn thương cấp cao, hoặc CIN2, 3, và có thể dẫn đến ung thư xâm lấn sớm b) Khảm (Mosaic)

Khảm là sự xuất hiện của hệ thống các mạch máu chạy song song với bề mặt được hiển thị dưới dạng tương tự như rải sỏi Mạch máu dạng Khảm được thể hiện trong Hình 3.5 Các khu vực Khảm có thể được phân loại là mịn hoặc thô, dựa trên đường kính mach máu và khoảng cách giữa các mạch máu a) b)

Hình 3.5 Mạch máu dạng Khảm [39,44]: (a) Mô tả lát cắt bề mặt CTC có mạch máu dạng Khảm; (b) Mạch máu Khảm trên bề mặt CTC từ hình ảnh nội soi

Mẫu khảm mịn được đặc trưng bởi các mạch máu nhỏ và mịn xếp gần nhau, trong khi mẫu khảm thô có mạch máu lớn hơn và các khối biểu mô không đều Các mô hình mạch máu thô bất thường xuất hiện trong tổn thương AW dày đặc, với biểu mô đa dạng hơn về hình dạng, phản ánh sự bất thường và khoảng cách giữa các tế bào tăng lên Khoảng cách rộng, không đồng đều và mạch máu thô điển hình cho mẫu khảm trong tổn thương CIN3, với khoảng cách trung bình giữa các mạch khảm trong CIN2 nhỏ hơn đáng kể so với CIN3, thể hiện rõ bản chất của biểu mô trong phân tích mô hình khảm.

Phương pháp soi cổ tử cung sử dụng Máy soi cổ tử cung

Phương pháp soi CTC là phương pháp kiểm tra xung quanh vùng CTC, trong đó bác sĩ sẽ sử dụng MSCTC để quan sát âm hộ, âm đạo và CTC xem có bất thường nào không Đây là phương pháp kiểm tra bộ phận sinh dục ngoài, âm đạo và CTC một cách kỹ lưỡng để xác định vị trí và mức độ lan tỏa của tổn thương Soi CTC còn cung cấp thêm thông tin về các tế bào bất thường trên CTC cũng như phân biệt được các hình thái

Hình 3.8 Đặc điểm của biểu mô CTC giai đoạn ung thư xâm lấn có sự xuất hiện Mạch máu Không điển hình [41]: (a) Mạch máu dễ vỡ; (b) Bề mặt không đồng đều; (c) Tổn thương ngoại bào; (d)

Tổn thương hoại tử; (e) Khối u tân sinh thô phát triển ở CTC tổn thương khác nhau như ổ viêm, chấm đỏ, mụn cóc bộ phận sinh dục, viêm CTC, polyp CTC, sự chảy máu trong CTC, xuất huyết dưới biểu mô, thay đổi tiền ung thư trong tế bào của CTC, các mô của âm đạo [51]

Soi CTC được thực hiện khi kết quả xét nghiệm Pap hoặc khám phụ khoa có dấu hiệu bất thường Hầu hết kết quả xét nghiệm Pap bất thường là do nhiễm virus, như nhiễm virus gây u nhú ở người (HPV), nhiễm trùng gây ra bởi vi khuẩn, nấm men, động vật nguyên sinh (Trichomonas) Ngoài ra, tình trạng tế bào CTC tự nhiên thay đổi do mãn kinh cũng có thể dẫn tới kết quả xét nghiệm Pap bất thường Nếu tìm thấy có những chỗ bất thường trong lúc soi, bác sĩ sẽ lấy một mẫu mô từ vùng đó của CTC và quan sát mẫu thử dưới kính hiển vi (được gọi là sinh thiết CTC) Vớỉ tỉ lệ âm tính giả rất thấp chỉ 0,84%, soi CTC đã phát hiện được nhiều trường hợp tổn thương nội mô tế bào vảy cấp thấp mà trước đó chẩn đoán tế bào học đã bỏ qua [52] Đây được xem là một phương tiện kỹ thuật gần như hoàn hảo để phát hiện sớm tổn thương tiền UTCTC Chỉ trừ những trường hợp tổn thương nằm quá sâu bên trong ống CTC, sâu hơn 18mm kể từ bờ cổ ngoài CTC hoặc khi không quan sát được vùng ranh giới lát trụ thì soi CTC mới không thể thực hiện [53]

Quy trình thực hiện phương pháp soi CTC thường chỉ mất khoảng 10 – 15 phút, được bố trí như Hình 3.9 Bệnh nhân nằm ở tư thế phụ khoa, sau đó bác sĩ sẽ dùng một mỏ vịt kim loại mở và giữ thành âm đạo tạo khoảng trống để quan sát Đặt MSCTC ở một khoảng cách phù hợp để lấy được hình ảnh rõ nét Thiết bị được đặt trước âm đạo, cách âm đạo khoảng 10 – 15cm Khoảng cách giữa máy soi và bàn bệnh nhân rất quan trọng và có ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh Lúc này chiếu một ánh sáng vào trong âm đạo, bác sĩ sẽ thông qua ống kính kiểm tra và tiến hành thực hiện các thăm khám cần thiết Nếu máy soi là loại máy soi điện tử và có kết nối với màn hình hiển thị thì có thể hiển thị ảnh lên màn hình cũng như chụp lại ảnh soi CTC dùng cho mục đích lưu trữ

Với phương pháp này, bác sĩ thường sử dụng MSCTC có nguồn sáng trắng có độ phóng đại từ 10 đến 30 lần để có thể kết nối được với tivi Đồng thời, máy soi kết nối được với máy vi tính, nhằm mục đích lưu hình ảnh và in ra làm hồ sơ cho bệnh nhân cũng như lưu lại dữ liệu để tiện theo dõi sau này Do bề mặt CTC vốn là một môi trường ẩm ướt tự nhiên nên khi quan sát sẽ thấy các vết chói trên bề mặt CTC, gây ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh CTC Bên cạnh đó, nếu CTC mắc các chứng bệnh gây rỉ máu hay rỉ dịch thì ánh sáng trắng khi gặp các dung dịch này sẽ phản xạ lại tạo nên vết chói.

Các kiến thức cơ bản về ảnh kỹ thuật số

Ảnh kỹ thuật số là tập hợp hữu hạn các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật Số điểm ảnh xác định độ phân giải của ảnh Ảnh có độ phân giải càng cao thì càng thể hiện rõ nét các đặc điểm của ảnh, càng làm cho tấm ảnh trở nên thực và sắc nét hơn Ảnh số được chia làm ba loại: ảnh nhị phân, ảnh xám và ảnh màu [55]

- Ảnh nhị phân: giá trị xám của tất cả các điểm ảnh chỉ nhận 0 hoặc 1 Mỗi điểm ảnh được biểu diễn bởi 1 bit

- Ảnh xám: giá trị xám nằm trong khoảng 0 – 255, mỗi điểm ảnh được biểu diễn bởi 1 byte

Hình 3.9 Cách bố trí MSCTC theo tiêu chuẩn [54]

- Ảnh màu: ảnh màu theo lý thuyết của Thomas là ảnh tổ hợp từ 3 màu cơ bản là

Kênh màu R (Đỏ), G (Lục), B (Lam) thường được ghi nhận trên các dải tần khác nhau, tương tự như hình ảnh đen trắng nhưng các giá trị số học tại mỗi phần tử ma trận là khác nhau Để mô tả mức độ màu, người ta dùng 3 byte, khi đó các giá trị màu:

2 8x3 =2 24 ,7 triệu màu Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ xám hoặc màu nhất định Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh số gần như ảnh thật Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần tử ảnh Ảnh càng nhiều pixel thì ảnh càng rõ nét và chi tiết Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số được hiển thị hay số lượng pixel trên một đơn vị chiều dài (pixel per inch = PPI) Kích thước một bức ảnh được tính bằng số pixel chiều ngang và chiều dọc Khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao cho mắt người vẫn thấy sự liên tục của ảnh Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp này tạo nên một mật độ phân bố, đó chính là độ phân giải được phân bố theo trục x và y trong không gian 2 chiều

Mức xám là cường độ sáng của điểm ảnh, được biểu thị bằng giá trị nguyên dương tương ứng với độ sáng của điểm ảnh Thang mức xám là dãy các giá trị này, phụ thuộc vào số bit biểu diễn, thường trong khoảng [0…255] Kỹ thuật máy tính sử dụng 1 byte (8 bit) để biểu diễn mức xám, cho phép giá trị từ 0 đến 255 Mỗi điểm ảnh được biểu diễn bằng mức xám khác nhau tùy thuộc vào độ sáng, từ 1 bit đến 24 bit hoặc hơn.

Không gian màu là những phương pháp định lượng màu sắc được thiết lập công thức một cách khoa học Hệ thống không gian màu cho phép mỗi màu được xác định theo số học, bằng cách đó ta có thể chọn và lặp lại những màu nào đó thật chính xác Bao gồm những không gian màu chính sau đây:

- RGB: Mỗi pixel sẽ được đặc trưng bởi ba giá trị R (Red), G (Green), B (Blue) Mỗi giá trị R, G, B sẽ được biểu diễn bởi số bit, thông thường 8 bits (0 – 255)

- HSV: Mỗi pixel được biểu diễn bởi ba thành phần: H (Hue), S (Saturation), V (Value)

- L*a*b*: Mỗi pixel được biểu diễn bằng ba thành phần chính: L (lightness, độ sáng), a (green to red, xanh đến đỏ), và b (blue to yellow, xanh đến vàng)

3.5 Tương tác giữa mô và ánh sáng

Biểu mô trên bề mặt và lớp biểu mô đáy ở CTC có quan hệ tương hỗ và quan hệ này ảnh hưởng đến thông tin hiển thị trên ảnh CTC [56] Lớp biểu mô trên bề mặt CTC giữ chức năng như một kính lọc trong suốt, nơi mà ánh sáng tới và ánh sáng phản xạ đi qua Trong khi đó lớp biểu mô đáy chứa hệ thống mao mạch cung cấp máu cho CTC và cũng là nơi cung cấp thông tin hấp thụ của hemoglobin Khi ánh sáng được chiếu đến bề mặt CTC: một phần ánh sáng sẽ phản xạ trực tiếp lại môi trường do hiện tượng phản xạ khi thay đổi chiết suất môi trường, một phần ánh sáng sẽ tương tác với biểu mô trên bề mặt bao gồm hấp thụ, tán xạ Các hiện tượng này tạo nên thông tin trên ảnh mà thiết bị thu được thông qua camera Quá trình tương tác giữa ánh sáng và CTC được miêu tả ở Hình 3.10 Ánh sáng phân cực thẳng phát ra bởi nguồn sáng đầu tiên sẽ tương tác với lớp dịch trên bề mặt CTC trong đó một phần ánh sáng tới bị phản xạ ngược lại, gây ra hiện tượng chói sáng trên ảnh Để giảm hiện tượng này, thiết bị sử dụng hệ thống phân cực chéo để

Hình 3.10 Sự tương tác của ánh sáng với bề mặt CTC [56] giảm hiện tượng trên Một phần ánh sáng tới còn lại sẽ đi qua lớp dịch này và tiếp tục tương tác với các lớp bên dưới trong đó: ánh sáng duy trì trạng thái phân cực thẳng và phản xạ ngược lại tại các nơi có sự khác nhau về chiết suất và bị loại bỏ bởi hệ thống phân cực chéo; một phần ánh sáng còn lại đi vào lớp biểu mô đáy và tương tác với hemoglobin và collagen Tại đây, ánh sáng bị hấp thụ hoặc bị tán xạ ngược trở lại và thay đổi trạng thái phân cực nên có thể đi qua hệ thống phân cực chéo và đến với cảm biến của camera để tạo ảnh Các thông tin về hấp thụ thu được trên ảnh là thông tin quan trọng cho việc tăng cường tương phản vùng biểu mô bình thường và vùng bất thường chứa mạch máu Ánh sáng đi vào cảm biến của camera phụ thuộc vào cấu trúc của lớp biểu mô bề mặt, tính chất quang học của biểu mô và hệ thống mao mạch [56] Biểu mô lát và biểu mô trụ miêu tả trong Hình 3.11 là hai loại biểu mô chủ yếu trên bề mặt CTC với các thuộc tính quang học khác nhau Biểu mô lát có cấu tạo gồm 15 – 20 lớp nên chúng giữ chức năng như một hàng rào giữa biểu mô bề mặt và biểu mô đáy Trong khi đó, biểu mô trụ có cấu tạo chỉ một lớp tế bào trụ, vì thế ánh sáng dễ dàng đi qua và tương tác với các lớp bên dưới Hơn nữa, vùng biểu mô lát có cấu trúc bề mặt phẳng hơn vùng biểu mô trụ, yếu tố này cũng dẫn đến tính chất quang học khác nhau giữa chúng

Hình 3.11 Cấu trúc của hai loại biểu mô trên bề mặt CTC [56]

Trong vùng bước sóng 400-700 nm, máu gồm oxyhemoglobin, deoxyhemoglobin, collagen, lipid và nước có đặc tính hấp thụ khác nhau Nước không hấp thụ bước sóng này, còn lipid có độ hấp thụ rất thấp nên có thể bỏ qua Oxyhemoglobin, deoxyhemoglobin và collagen có phổ hấp thụ riêng biệt Từ 400-700 nm, chia thành ba vùng: xanh dương (400-500 nm), xanh lá (500-600 nm), đỏ (600-700 nm) Oxyhemoglobin và deoxyhemoglobin có phổ hấp thụ tương tự nhau.

Hemoglobin hấp thụ mạnh nhất ánh sáng xanh dương ở bước sóng 430nm, nhưng cũng hấp phụ ánh sáng xanh lá (500-600nm) yếu hơn Ngược lại, collagen hấp thụ mạnh ánh sáng đỏ và giảm dần theo hướng bước sóng ngắn Tính chất hấp thụ này có vai trò quan trọng trong việc tăng cường độ tương phản giữa vùng mạch máu và vùng biểu mô xung quanh.

Hình 3.12 Phổ hấp thụ của một số thành phần trên bề mặt CTC [57-59]

Tương tác giữa mô và ánh sáng

4.1 Phương pháp thu thập dữ liệu

Mô hình MSCTC được sử dụng để chụp dữ liệu hình ảnh bề mặt CTC phân cực là kết quả của một nghiên cứu đã được Hội đồng Y Đức thuộc Khoa Y - Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh thông qua Cấu trúc của mô hình MSCTC được trình bày chi tiết trong Hình 4.1.

Hình 4.1 Mô hình MSCTC: (1) Thiết bị soi; (2) Giá đỡ; (3) CPU; (4) Màn hình hiển thị

Phương pháp thu thập dữ liệu

Dữ liệu hình ảnh bề mặt CTC phân cực được chụp bằng mô hình MSCTC đặt tại một phòng khám sản phụ khoa Mô hình này là kết quả của một nghiên cứu đã được thông qua bởi Hội đồng Y Đức thuộc Khoa Y – Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh Mô hình cấu tạo của thiết bị MSCTC được mô tả như Hình 4.1

Hình 4.1 Mô hình MSCTC: (1) Thiết bị soi; (2) Giá đỡ; (3) CPU; (4) Màn hình hiển thị

Mô hình MSCTC bao gồm các khối chính sau: máy tính cung cấp hình ảnh cho bác sĩ quan sát, lưu trữ hình ảnh, phân tích ảnh và trả kết quả chẩn đoán; khối camera nối trực tiếp với nguồn sáng dùng để thu ảnh; mạch điều khiển dùng để mở tắt đèn, truyền nhận tín hiệu với máy tính điều khiển; khối nguồn đảm bảo cung cấp nguồn cho thiết bị hoạt động ổn định

Nguyên lý hoạt động của thiết bị có thể tóm tắt một cách đơn giản như sơ đồ khối Hình 4.2 Thiết bị khi được cấp nguồn, chùm sáng từ Led sau khi đi qua tấm phân cực thứ nhất đến bề mặt CTC, sau đó ánh sáng này sẽ bị phản xạ/ tán xạ ngược trở lại qua tấm phân cực thứ hai đến hệ thống camera thu nhận và hiển thị hình ảnh trên màn hình vi tính Khi có tín hiệu chụp ảnh từ người sử dụng (nhấn nút nhấn trên giao diện chương trình), bộ phận vi xử lý bắt đầu hoạt động và giúp ghi nhận lại hình ảnh Hình ảnh sau khi chụp được lưu trữ trong một thư mục quy định trước, có ghi nhận ngày giờ chụp và tự động tải lên tài khoản Drive của máy chủ Ngoài ra bác sĩ có thể sử dụng một số công cụ xử lý ảnh có sẵn trên giao diện chương trình để đưa ra kết quả chẩn đoán bệnh được nhanh và hiệu quả hơn

4.1.2 Dữ liệu không phân cực Đối với dữ liệu không phân cực, thực hiện thu nhận dữ liệu trên hệ thống MSCTC của hãng Leisegang đang được sử dụng tại phòng khám, một công ty Đức có hơn 120 năm lịch sử MSCTC của Leisegang có chất lượng cao, được coi là "tiêu chuẩn vàng" trong soi CTC và được bán cho hơn 70 quốc gia trên toàn thế giới [60]

Tấm phân cực Camera Máy vi tính

Hình 4.2 Sơ đồ khối nguyên lý hoạt động của thiết bị

Hình 4.3 Minh họa hệ thống MSCTC hãng Leisegang [61]

Mặc dù máy MSCTC của Leisegang mang lại chất lượng ổn định, tuy nhiên, hệ thống này có một nhược điểm quan trọng: không có bộ phân cực chéo để khử các thành phần chói xuất hiện do nước trên bề mặt CTC Điều này dẫn đến việc dữ liệu thu thập bị ảnh hưởng đáng kể bởi thành phần này Ngoài ra, bên cạnh ánh sáng trắng, kính lọc màu xanh dương cũng được sử dụng để thu nhận hình ảnh soi CTC, dữ liệu này sẽ được dùng như một nhóm chứng bổ sung cho việc đánh giá các phương pháp xử lý ảnh phía sau.

Phương pháp xử lý ảnh

Đầu tiên, ảnh đầu vào có chứa mạch máu thu nhận từ phòng khám được phân loại thành hai bộ dữ liệu khác nhau: phân cực và không phân cực Luận văn tiến hành áp dụng các phương pháp xử lý ảnh trên hai bộ dữ liệu này Đối với bộ dữ liệu phân cực, vùng quan tâm ROI (Region of Interest) được chọn từ phần mô tập trung mạch máu trên hình ảnh nhằm tránh ảnh hưởng của nhiễu gây ra bởi các vùng khác Đối với bộ ảnh không phân cực, dữ liệu đầu vào ngoài ảnh trắng, còn có ảnh xanh dương, vì hemoglobin có độ hấp thụ mạnh nhất, hay nói cách khác là mạch máu có độ tương phản cao nhất ở vùng bước sóng này Cả 2 bộ dữ liệu sẽ lần lượt được xử lý tăng cường độ tương phản mạch máu bằng 4 phương pháp khác nhau bao gồm: phương pháp Hình thái học, phương pháp Kết hợp kênh màu, phương pháp CLAHE-L*a*b* và phương pháp Gamma- L*a*b*

Kết quả tăng cường tương phản mạch máu sẽ được đánh giá thông qua chỉ số tỷ lệ tương phản CR (Contrast Ratio), cụ thể ở bộ dữ liệu phân cực ảnh xử lý sẽ được đánh giá với ảnh ROI, còn ở bộ dữ liệu không phân cực, ảnh xử lý sẽ được đánh giá thêm với ảnh xanh dương Ngoài ra, luận văn còn đánh giá chất lượng của hình ảnh và độ mất mát dữ liệu của hình ảnh sau xử lý bằng cách so sánh với ảnh ban đầu thông qua 2 chỉ số PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) và SSIM (Structural Similarity Index Measure) Sơ đồ giải thuật áp dụng trên 2 bộ dữ liệu được thể hiện ở Hình 4.4

4.2.1 Phương pháp Hình thái học

Phương pháp này áp dụng một loạt các bước dựa trên các tính năng hình thái học để tăng cường độ tương phản của các mẫu mạch máu so với mô xung quanh, được sử dụng trong các nghiên cứu của Venkataraman cùng cộng sự [33] và Gehad Hassan cùng cộng sự [62] Hình thái toán học là một kỹ thuật để phân tích và xử lý các cấu trúc hình

Hình 4.4 Sơ đồ giải thuật phương pháp xử lý ảnh:

(a) Bộ dữ liệu phân cực; (b) Bộ dữ liệu không phân cực học, chẳng hạn như các mẫu mạch máu trên bề mặt CTC Ý tưởng cơ bản trong hình thái toán học là sử dụng một phần tử cấu trúc có hình dạng đơn giản được xác định trước để thăm dò các cấu trúc có hình dạng tương tự trong hình ảnh Hình dạng của các phần tử cấu trúc bao gồm hình tròn, hình thoi, hình đĩa, đường thẳng… được chọn dựa trên kích thước và hình dạng của cấu trúc trong ảnh muốn xử lý [63] Việc lựa chọn yếu tố cấu trúc phù hợp là chìa khóa để xác định cấu trúc đó được tăng cường hay không Các toán tử hình thái toán học thường được áp dụng cho hình ảnh kỹ thuật số để phát hiện cạnh, loại bỏ nhiễu, tăng cường hình ảnh và phân đoạn hình ảnh Trong đó, các toán tử hình thái Xói mòn (Erosion), Giãn nở (Dilation), Mở (Opening) và Đóng (Closing) thường được sử dụng Trong khi Giãn nở làm tăng số lượng pixel trên đường viền đối tượng, thì Xói mòn sẽ loại bỏ chúng [64] Thao tác Mở làm Xói mòn một hình ảnh và sau đó làm Giãn nở nó, trong khi thao tác Đóng thì ngược lại [65] Ngoài ra, phương pháp này còn sử dụng thêm hai toán tử hình thái là Mũ trên (Top-hat) và Mũ dưới (Bottom-hat) để loại bỏ chói sáng và tăng cường cấu trúc mạch máu Bộ lọc Mũ trên xác định các vùng cường độ cao (chói sáng) trong ảnh, trong khi bộ lọc mũ dưới xác định các vùng cường độ thấp (tối hơn) chẳng hạn như các cấu trúc mạch máu Các phương trình (1) và (2), tương ứng, đưa ra định nghĩa cho các phép biến đổi Mũ trên T(I) và Mũ dưới B(I) [66]:

SE: Phần tử cấu trúc

T(I): Biến đổi Mũ trên của ảnh đầu vào

B(I): Biến đổi Mũ dưới của ảnh đầu vào

Quá trình xử lý của phương pháp gồm 4 bước được minh họa như Hình 4.5 Ở bước đầu tiên, thuật toán tiến hành tách kênh xanh lá từ không gian màu RGB, đây là kênh cho độ tương phản máu tốt được sử dụng phổ biến ở nhiều nghiên cứu tăng tương phản mạch máu Sau đó, sử dụng thao tác Mở trên hình ảnh kênh xanh lá để loại bỏ các đốm chói sáng nhỏ xuất hiện do nước trên bề mặt CTC Ở đây, phần tử cấu trúc được sử dụng ở dạng hình tròn có bán kính 3 pixel Hình ảnh kênh xanh lá (I) được xóa chói (I1) bằng cách áp dụng Mở (O) như trong công thức (3):

Sau đó, ảnh (I1) tiếp tục được loại bỏ các cấu trúc có cường độ cao (I2), bằng cách áp dụng bộ lọc Mũ trên (T) và được trừ đi bởi chính nó, thể hiện trong công thức (4):

I2 = I1 - T(I1) (4) Cuối cùng, I2 lần lượt trừ và cộng với hình ảnh chính nó được áp dụng bởi bộ lọc

Mũ trên (T) và Mũ dưới (B) để tạo nên hình ảnh tăng cường độ tương phản giữa mạch máu và mô xung quanh (I3), thể hiện ở công thức (5):

Tách kênh xanh lá Ảnh đầu vào Áp dụng hình thái Mũ trên và

Mũ dưới Áp dụng hình thái Mở Áp dụng hình thái Mũ trên

Hình 4.5 Sơ đồ giải thuật phương pháp Hình thái học

4.2.2 Phương pháp Kết hợp kênh màu Ảnh trắng thu nhận được từ MSCTC được xem như ảnh ba chiều trong không gian màu RGB, trong đó hai chiều ghi nhận thông tin về vị trí điểm ảnh và chiều thứ ba là chiều thể hiện thông tin hấp thụ [67] Cụ thể, ảnh trắng được kết hợp từ ba kênh màu xanh dương, xanh lá và đỏ, tương ứng với các vùng bước sóng từ 400 nm đến 500 nm, từ 500 nm đến 600 nm và từ 600 nm đến 700 nm Phương pháp Kết hợp kênh màu nhằm mục đích tăng cường tương phản mạch máu bằng cách tăng cường sự hấp thụ của thành phần hemoglobin trên bề mặt CTC Sơ đồ giải thuật của phương pháp được thể hiện ở Hình 4.6

Trên CTC, trong vùng bước sóng tương ứng với ba kênh màu đỏ, xanh lá, xanh dương có hai thành phần có sự hấp thụ khác nhau đối với bước sóng khác nhau là hemoglobin và collagen Trong đó, thành phần hemoglobin cần được tăng cường và cần loại bỏ sự hấp thụ của thành phần collagen Phổ hấp thụ của hemoglobin tuy đạt đỉnh cao nhất ở vùng bước sóng xanh dương nhưng do trên kênh này gây nhiễu cao [68] nên kênh xanh lá, cho độ hấp thụ cao thứ hai, được sử dụng Trong khi đó, collagen hấp thụ mạnh nhất ở vùng ánh sáng đỏ và đặc biệt hemoglobin gần như không bị hấp thụ ở vùng ánh sáng xanh lá Bằng việc lấy kênh ảnh xanh lá trừ đi kênh đỏ, sẽ loại bỏ ảnh hưởng Ảnh đầu vào

Tách kênh đỏ Tách kênh xanh lá Ảnh kết hợp

Sơ đồ giải thuật phương pháp Kết hợp kênh màu cho thấy phương pháp này tăng tương phản giữa biểu mô chứa mạch máu và biểu mô nền Để chuẩn hóa kết quả, phép trừ kênh màu được chia cho tổng kênh đỏ và kênh xanh lá Công thức tăng cường độ tương phản mạch máu (công thức 6) thể hiện rõ quá trình này.

I: Hình ảnh tăng tương phản mạch máu

IR: Cường độ pixel ảnh đỏ

IG: Cường độ độ pixel ảnh xanh lá

L*a*b* là một không gian màu không tuyến tính, được thiết kế để mô phỏng cách mắt con người nhận biết màu sắc và độ sáng [70,71] Trong không gian màu L*a*b*, các giá trị của kênh L* mở rộng từ 0 (đen) đến 100 (trắng) và các giá trị của a* và b* đều nằm trong khoảng từ -128 đến +127 Một trong những ưu điểm lớn của không gian màu L*a*b* là khả năng phân biệt rõ ràng giữa độ sáng và màu sắc, giúp giảm độ phức tạp khi xử lý hình ảnh so với các không gian màu khác Trong quá trình tăng cường tương phản mạch máu, việc sử dụng kênh màu L*a*b* có thể mang lại kết quả tích cực

Khi thuật toán tập trung xử lý trên kênh L*, ta có thể tăng cường độ tương phản mà không làm thay đổi quá nhiều màu sắc tổng thể của hình ảnh, tránh được hiện tượng biến dạng màu Đầu tiên, phương pháp thực hiện chuyển đổi ảnh ban đầu vốn ở không gian màu

RGB qua không gian màu L*a*b* Tiếp theo, từ không gian L*a*b*, thực hiện trích xuất kênh L* để sử dụng cho bước tăng cường tương phản Để tăng cường độ tương phản của hình ảnh mạch máu trên bề mặt CTC, phương pháp CLAHE, được xác minh là phương pháp hiệu quả để tăng cường đồng đều các chi tiết của hình ảnh mạch máu [72], [73], được áp dụng Phương pháp kết hợp không gian màu L*a*b* và kỹ thuật CLAHE được sử dụng trong nghiên cứu tăng tương phản mạch máu ở võng mạc của nhóm tác giả Mei

Zhou [74] CLAHE chia hình ảnh thành các vùng nhỏ gọi là các ô, biểu đồ histogram trên mỗi ô được cân bằng để độ tương phản cục bộ được nâng cao Kỹ thuật tăng cường cục bộ này có thể gây ra nhiễu lớn trên các vùng cục bộ riêng lẻ Do đó, thông số “clip- limit” được sử dụng để ngăn độ tương phản cục bộ đạt mức tối đa Trong luận văn này, số ô là 8×8 và clip-limit là 0,01 Thực nghiệm chứng minh nếu áp dụng giá trị cao hơn sẽ gây ra hiệu ứng chặn (blocking effect) trong khi giá trị thấp hơn thì không thể tăng cường độ tương phản hiệu quả Sau đó, hình ảnh được xử lý trong không gian màu L*a*b* được chuyển trở lại không gian màu RGB Sơ đồ giải thuật của phương pháp được thể hiện ở Hình 4.7

Phương pháp này trước tiên tập trung vào xử lý độ sáng trên hình ảnh Bởi vì độ sáng không đủ hoặc không đồng đều sẽ làm ảnh hưởng đến thị giác của bác sĩ, có thể dẫn đến việc bỏ sót các chi tiết chẩn đoán trên hình ảnh CTC Tuy nhiên, hình ảnh CTC ban đầu được lưu trữ và xem bằng không gian màu RGB Mà ở không gian màu này, các

Chuyển qua không gian màu

Tách kênh L* Áp dụng thuật toán CLAHE

Hình 4.7 Sơ đồ giải thuật phương pháp CLAHE-L*a*b* kênh R, G và B đồng thời chứa thông tin độ sáng và thông tin màu sắc, có mối tương quan với nhau Đối với hình ảnh màu, màu sắc không được thay đổi đối với bất kỳ pixel nào để tránh hiện tượng biến dạng hình ảnh Do đó, để tăng cường độ sáng và giữ nguyên màu sắc, các kênh R, G và B phải được điều chỉnh theo cùng một tỷ lệ [75] Phương pháp sử dụng hiệu chỉnh Gamma và kênh L* thuộc không gian màu L*a*b* được Ravi Kumar và cộng sự sử dụng trong nghiên cứu tăng cường mạch máu trên hình ảnh võng mạc [76] Ma trận tăng độ sáng G (x, y) được định nghĩa như phương trình (7): r′(x,y) r(x,y) = g′(x,y) g(x,y) = b′(x,y) b(x,y) = 𝐺(𝑥, 𝑦) (7) trong đó r'(x, y), g'(x, y) và b'(x, y) là các giá trị kênh R, G và B được tăng cường đối với pixel ở vị trí (x, y) và r (x, y), g (x, y) và b (x, y) là các giá trị ở kênh R, G và B ban đầu Để thu được ma trận tăng độ sáng bất biến màu, hình ảnh màu được chuyển thành không gian màu HSV, trong đó kênh độ sáng (V) được tách rời khỏi hai thành phần màu gồm sắc độ (H) và độ bão hòa (S) Các kênh H và S không liên quan đến độ sáng, do đó phương pháp bỏ qua hai thành phần này Cường độ sáng của một pixel ở vị trí (x, y) được lấy là giá trị tối đa của các giá trị R, G và B Do đó, ma trận tăng độ sáng có thể được suy ra là:

𝑚𝑎𝑥(𝑟(𝑥,𝑦),𝑔(𝑥,𝑦),𝑏(𝑥,𝑦)) (8) trong đó V (x, y) là cường độ sáng của một pixel tại vị trí (x, y) và V'(x, y) là hàm của

Phương pháp đánh giá

Trong ảnh soi CTC, các cấu trúc mạch máu thường có độ tương phản thấp so với mô xung quanh do cấu trúc mảnh cũng như có sự tương đồng về màu sắc với các thành phần biểu mô CTC Vì thế, để đánh giá được độ tương phản của mạch máu sau khi áp dụng các phương pháp xử lý, chỉ số tương phản CR được sử dụng Ngoài ra, sử dụng thêm hai chỉ số PSNR và SsiM để đánh giá chất lượng ảnh xử lý Để đánh giá được độ tương phản của mạch máu, cần phải đánh dấu chính xác các pixel này nhằm hạn chế sự ảnh hưởng của những vùng chói và vùng dịch trên bề mặt CTC Trong luận văn này, đầu tiên bác sĩ chuyên khoa, dựa trên kinh nghiệm và chuyên môn của mình, sẽ thực hiện đánh dấu 5 điểm xuất hiện mạch máu và 5 điểm thuộc vùng biểu mô nền (không chứa các vùng chói, lông, kẹp mỏ vịt…) trên hình ảnh gốc Sau đó dữ liệu sẽ được xử lý bằng các phương pháp tăng cường tương phản đã nêu trên và các điểm chứa mạch máu và nền đã chọn sẽ được dùng để tính toán các chỉ số CR, PSNR và SSIM để đánh giá hiệu quả của từng phương pháp

4.3.1 Tỷ lệ tương phản CR

Chỉ số tỉ lệ tương phản CR (Contrast Ratio), thường được sử dụng trong đánh giá độ tương phản giữa hai cấu trúc trong hình ảnh, cụ thể trong luận văn này là mạch máu và nền Khi CR càng cao, tức là sự chênh lệch độ sáng giữa mạch máu và nền càng lớn, giúp làm nổi bật hình ảnh mạch máu và cải thiện khả năng phân biệt giữa các cấu trúc Điều này quan trọng trong hình ảnh soi CTC, khi mà việc nhìn rõ các chi tiết mạch máu có thể đóng vai trò quyết định trong chẩn đoán và điều trị

Trong luận văn này CR được tính theo công thức (10):

Trong đó, Imm là cường độ trung bình các pixel chứa mạch máu, In là cường độ trung bình các pixel chứa biểu mô nền

4.3.2 Tỉ lệ tín hiệu trên nhiễu tối đa PSNR và Chỉ số tương đồng cấu trúc SSIM Để đánh giá hiệu suất của thuật toán tăng tương phản mạch máu, ngoài chỉ số CR thì luận văn này sử dụng thêm hai thông số là PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) và

SSIM (Structural Similarity Index) Cả hai thông số này đều cung cấp cái nhìn chi tiết về chất lượng hình ảnh sau khi áp dụng thuật toán xử lý

PSNR, tỉ lệ tín hiệu trên nhiễu tối đa là một chỉ số đo lường mức độ nhiễu trong hình ảnh sau xử lý PSNR được tính toán dựa trên độ chênh lệch giữa hình ảnh gốc và hình ảnh xử lý, đồng thời giả định rằng nhiễu trong hình ảnh là nhiễu Gaussian và không phụ thuộc vào nội dung cụ thể Giá trị PSNR cao, thường được đo bằng đơn vị dB, cho thấy thuật toán cho hình ảnh xử lý có chất lượng cao và ít nhiễu Đối chiếu với các nghiên cứu được công bố [81-84] và dựa vào chất lượng dữ liệu đầu vào, luận văn phân loại chất lượng ảnh xử lý dựa theo PSNR trung bình như sau:

- Dưới 20 dB: chất lượng ảnh thấp, nhiễu và mất mát nhiều thông tin

- Từ 20-25 dB: chất lượng ảnh trung bình đến tốt, phù hợp để chẩn đoán hoặc tiếp tục áp dụng các bước xử lý ảnh nâng cao

- Trên 25 dB: chất lượng ảnh tốt nhất

Ngược lại, SSIM là phép đo đánh giá độ giống nhau về mặt cấu trúc giữa hai hình ảnh Ngoài việc xét về độ sáng, phép đo này còn chú trọng vào cấu trúc và chi tiết trong hình ảnh Giá trị SSIM nằm trong khoảng từ -1 đến 1, với 1 là giá trị cao nhất, biểu thị sự tương đồng hoàn toàn giữa hai hình ảnh.

Trong đánh giá thuật toán tăng tương phản mạch máu, bên cạnh chỉ số CR, sự kết hợp giữa PSNR và SSIM là quan trọng Mặc dù PSNR đo lường nhiễu và độ giống nhau giữa hai hình ảnh, nhưng không phản ánh rõ cấu trúc và chi tiết SSIM bổ sung bằng cách đánh giá cả sự tương đồng về mặt cấu trúc Do đó, việc kết hợp cả hai chỉ số giúp đảm bảo rằng thuật toán không chỉ giảm nhiễu mà còn duy trì cấu trúc quan trọng, cung cấp hình ảnh tăng tương phản mạch máu với chất lượng cao và đồng đều.

Kết quả thu thập dữ liệu

Kết quả và thảo luận

5.1 Kết quả thu thập dữ liệu

Nguồn dữ liệu soi CTC thu nhận được bao gồm 24 bộ, trong đó bao gồm 12 bộ phân cực và 12 bộ không phân cực Mỗi bộ gồm 2 ảnh gồm ảnh được chụp CTC trước và sau khi áp dụng phương pháp VILI Trong luận văn này, đối với dữ liệu phân cực, chỉ xử lý trên ảnh trắng trước khi áp dụng dung dịch Đối với dữ liệu không phân cực, ngoài ảnh trắng còn có thêm ảnh được chụp dưới kính lọc ánh sáng xanh dương, được dùng kết hợp để đối chiếu so sánh với các phương pháp xử lý ảnh Tất cả hình ảnh thu được có độ phân giải full HD (1920 x 1080 pixels) dưới định dạng PNG (Portable Network Graphics) Đây là định dạng hình ảnh sử dụng phương pháp nén dữ liệu mà không làm mất đi dữ liệu gốc Với định dạng này, hình ảnh hỗ trợ màu 24-bit RGB nên hình ảnh thu được có màu sắc trung thực với thực tế Do đó, hình ảnh giúp bác sĩ chẩn đoán tốt hơn và chứa đầy đủ thông tin cho việc xử lý Kết quả dữ liệu được thực hiện tại một phòng khám sản phụ khoa ở thành phố Hồ Chí Minh thể hiện ở Bảng 5.1

Bảng 5.1 Số liệu thống kê bệnh nhân

Thông tin cơ bản Giá trị

Số mẫu 55 mẫu Độ tuổi 25 – 60 tuổi

Thăm khám phụ khoa định kỳ

Có biểu hiện của mạch máu 24 mẫu

Chẩn đoán của bác sĩ

Kết quả tăng tương phản mạch máu

5.2.1 Dữ liệu không phân cực a) Phương pháp Hình thái học

Hình 5.1 thể hiện kết quả tăng tương phản mạch máu theo phương pháp Hình thái học ở trường hợp ảnh không phân cực Ở ảnh trắng (Hình 5.1a) các mạch máu có màu sắc gần như trùng với màu biểu mô, do đó gây khó khăn đến thị giác của bác sĩ khi chẩn

Hình 5.1 Kết quả tăng tương phản mạch máu theo Phương pháp Hình thái học ở trường hợp ảnh không phân cực: (a) Ảnh trắng, (b) Ảnh thang xám, (c) Ảnh kênh xanh lá, (d) Ảnh sau khi áp dụng Hình thái Mở, (e) Ảnh sau khi áp dụng Hình thái Mũ trên,

(f) Ảnh kết quả xử lý bằng phương pháp Hình thái học đoán Ngoài ra, vì ánh sáng không đi qua bộ phân cực chéo nên xuất hiện khá nhiều chói sáng trên hình ảnh Ta thấy toán tử Mở không thể khử được hết các thành phần này (Hình 5.1d) Sau khi xử lý, các mạch máu đã có cường độ khác hơn so với biểu mô nền, do đó có thể quan sát chúng dễ dàng hơn (Hình 5.1f)

Bảng 5.2 Kết quả đánh giá Phương pháp Hình thái học ở trường hợp không phân cực

CR Phương pháp Hình thái học

Kết quả đánh giá các chỉ số CR, PSNR, SSIM theo phương pháp Hình thái học ở trường hợp không phân cực được thể hiện ở Bảng 5.2 Ta thấy thuật toán cho CR sau xử lý là 0.39, cao hơn CR ảnh trắng (0.32) nhưng không đáng kể Tiếp theo, ta xét đến chất lượng ảnh và độ mất mát dữ liệu qua 2 chỉ số PSNR và SSIM Chỉ số PSNR cho kết quả dưới 20 dB, cho thấy phương pháp này gây ra nhiễu khá lớn Về SSIM chỉ đạt đến 0.86, cho thấy việc phương pháp áp dụng nhiều bộ lọc đã gây mất thông tin hình ảnh, thể hiện qua những đốm đen trên hình ảnh kết quả b) Phương pháp Kết hợp kênh màu

Hình 5.2 cho thấy phương pháp Kết hợp kênh màu giúp tăng cường độ tương phản của mạch máu trong trường hợp ảnh không phân cực Kênh đỏ hấp thụ mạnh các thành phần khác của mạch máu, làm ảnh hưởng đến tương phản trên ảnh trắng Khi sử dụng phương pháp Kết hợp kênh màu, ảnh hưởng này được loại bỏ, dẫn đến mạch máu được tăng cường Tuy nhiên, thuật toán cũng áp dụng cho cả thành phần kẹp mỏ vịt bên ngoài CTC, dẫn đến dữ liệu vùng này bị mất trên ảnh thành phẩm (Hình 5.2e).

Kết quả đánh giá các chỉ số CR, PSNR, SSIM theo phương pháp Kết hợp kênh màu trường hợp ảnh không phân cực được thể hiện ở Bảng 5.3 Phương pháp cho kết quả khả quan khi nâng cao CR từ 0.32 ở ảnh trắng lên đến 0.5 Đối với PSNR, ta thấy chỉ đạt có

12.64 dB Lí do là ở ảnh không phân cực, thuật toán xử lý trên ảnh toàn cục, do đó không thể tránh khỏi việc xuất hiện nhiễu từ các cấu trúc bên ngoài vùng quan tâm Tương tự, do cả một vùng lớn như vậy bị thuật toán xóa đi nên không thể tránh khỏi sự mất mát dữ liệu, thể hiện ở SSIM của ảnh không phân cực chỉ đạt 0.77

Bảng 5.3 Kết quả đánh giá Phương pháp Kết hợp kênh màu ở trường hợp không phân cực

CR Phương pháp Kết hợp kênh màu

Hình 5.2 Kết quả tăng tương phản mạch máu theo Phương pháp Kết hợp kênh màu trường hợp ảnh không phân cực: (a) Ảnh trắng, (b) Ảnh thang xám, (c) Ảnh kênh xanh lá, (d) Ảnh kênh đỏ, (e) Ảnh kết quả xử lý bằng phương pháp Kết hợp kênh màu c) Phương pháp CLAHE-L*a*b*

Hình 5.3 thể hiện kết quả tăng tương phản mạch máu theo phương pháp CLAHE- L*a*b* ở trường hợp ảnh không phân cực Ta thấy, ở ảnh kết quả (Hình 5.3c), ngoài các mạch máu có đường kính lớn, các mạch máu nhỏ và mảnh cũng được tăng cường tương phản, cho thấy được hiệu quả của thuật toán Ngoài ra, do thực hiện trên kênh L* của không gian L*a*b*, nên độ sáng toàn ảnh được cân bằng hơn so với ảnh thang xám (Hình 5.3b)

Bảng 5.4 Kết quả đánh giá Phương pháp CLAHE-L*a*b* ở trường hợp không phân cực

Kết quả đánh giá các chỉ số CR, PSNR, SSIM theo phương pháp CLAHE-L*a*b* trường hợp ảnh không phân cực được thể hiện ở Bảng 5.4 Ở phương pháp xử lý tương phản trên kênh độ sáng ở không gian màu L*a*b*, ta thấy chỉ số CR được tăng cường khá hiệu quả trường hợp này Cụ thể, CR ảnh xử lý đạt đến 0.62, cao gần 2 lần so với ảnh trắng là 0.32 Đối với cặp chỉ số PSNR và SSIM, số liệu của SSIM lại khả quan hơn, 0.86 trong khi PSNR chỉ đạt 18.78 dB, dưới ngưỡng chất lượng ảnh tiêu chuẩn Điều này

Hình 5.3 Kết quả tăng tương phản mạch máu theo Phương pháp CLAHE-L*a*b* ở trường hợp ảnh không phân cực: (a) Ảnh trắng, (b) Ảnh thang xám, (c) Ảnh kết quả xử lý bằng phương pháp CLAHE-L*a*b* cho thấy thuật toán chưa đạt được sự cân bằng giữa việc nâng cao chất lượng hình ảnh và duy trì thông tin cấu trúc trên hình ảnh Do đó, vẫn là phương pháp tiếp cận trên kênh độ sáng ở không gian màu L*a*b*, phương pháp cuối cùng có sự điều chỉnh độ sáng khác biệt hơn để cải thiện sự không cân bằng PSNR và SSIM này, sẽ được thể hiện chi tiết ở mục tiếp theo d) Phương pháp Gamma-L*a*b*

Hình 5.4 thể hiện kết quả tăng tương phản mạch máu theo phương pháp Gamma - L*a*b* ở trường hợp ảnh không phân cực Ta có thể thấy ở kênh V (Hình 5.4c), độ sáng toàn ảnh phân bố ở khu vực CTC rất cao, do đó cần phải thực hiện điều chỉnh lại phổ độ sáng này Ta thấy, dấu hiệu này tương tự như kênh đỏ ở phương pháp Kết hợp kênh màu, cho thấy được sự tương quan giữa các phương pháp Tuy nhiên, do hiệu chỉnh độ sáng bằng thuật toán gamma, nên các thành phần ngoài CTC lúc này đã được cân bằng cùng cường độ với mạch máu, do đó khi thực hiện imadjust, các thành phần này cùng mạch máu đều được tăng cường, thể hiện ở Hình 5.4e

Hình 5.4 Kết quả tăng tương phản mạch máu theo Phương pháp Gamma-L*a*b* ở trường hợp ảnh không phân cực: (a) Ảnh trắng, (b) Ảnh thang xám, (c) Ảnh kênh V không gian màu HSV, (d) Ảnh đã hiệu chỉnh độ sáng, (e) Ảnh kết quả xử lý bằng phương pháp Gamma-L*a*b*

Bảng 5.5 cho thấy kết quả đánh giá các chỉ số CR, PSNR, SSIM theo phương pháp Gamma-L*a*b* trường hợp ảnh không phân cực Trước tiên, ta sẽ xét hiệu quả của phương pháp này dựa trên CR CR ảnh trắng chỉ ở 0.32 nhưng sau khi xử lý, CR tăng đến 0.45 Đối với PSNR và SSIM, ta thấy cả hai chỉ số này tuy cân bằng nhưng lại theo hướng xấu hơn, đó là cả hai đều đạt giá trị thấp, PSNR cho 17.49 dB và SSIM thấp chỉ ở 0.73 Để giải thích điều này, ta lại xét đến hướng tiếp cận của thuật toán, đó là dựa trên hiệu chỉnh độ sáng Và ta thấy, ở dữ liệu không phân cực, thành phần chói mang cường độ sáng cao xuất hiện khá nhiều, đã làm ảnh hưởng đến hiệu quả của thuật toán

Bảng 5.5 Kết quả đánh giá Phương pháp Gamma-L*a*b* ở trường hợp không phân cực

5.2.2 Dữ liệu phân cực a) Phương pháp Hình thái học

Hình 5.5 thể hiện kết quả tăng tương phản mạch máu theo phương pháp Hình thái học ở trường hợp ảnh phân cực Ta thấy ở ảnh kênh xanh lá (Hình 5.5c), mạch máu có độ tương phản tốt hơn ở ảnh thang xám (Hình 5.5b), do đó phương pháp đã thực hiện các bước xử lý ở kênh xanh lá Sau khi áp dụng các toán tử hình thái, những đốm chói sáng nhỏ đã được loại bỏ và các thành phần máu (cường độ cao) đã được tăng cường

Bảng 5.6 Kết quả đánh giá Phương pháp Hình thái học ở trường hợp phân cực

CR Phương pháp Hình thái học

Kết luận

Sau khi phân tích bốn phương pháp tăng cường độ tương phản mạch máu trên nhiều trường hợp và toàn bộ ảnh của cả hai bộ dữ liệu phân cực và không phân cực, nghiên cứu đã xác định hai yếu tố chính ảnh hưởng đến hiệu quả xử lý: dữ liệu hình ảnh và hướng tiếp cận phương pháp Đối với dữ liệu hình ảnh, ảnh phân cực cho kết quả tốt hơn ảnh không phân cực, trong khi ảnh ROI cho hiệu suất cao hơn ảnh toàn cục Về hướng tiếp cận phương pháp, các kỹ thuật dựa trên việc xử lý sóng có hướng như PCTF và WLD phù hợp hơn cho ảnh phân cực, trong khi các phương pháp dựa trên dịch chuyển không gian như CLAHE và HE thích hợp hơn cho ảnh không phân cực.

- Thứ nhất, ta xét về mặt tính chất của dữ liệu Ở dữ liệu phân cực, phương pháp cho kết quả tốt nhất là phương pháp Gamma-L*a*b* Trong khi, ở dữ liệu không phân cực, phương pháp tối ưu là phương pháp sử dụng kính lọc xanh dương Sự khác nhau là do yếu tố chói ở ảnh không phân cực ảnh hưởng Từ đó, ta thấy đối với mục đích vừa tăng giá trị chẩn đoán và làm tiền đề cho các bước xử lý nâng cao hơn như phân đoạn ảnh, huấn luyện học sâu, ta nên ưu tiên sử dụng dữ liệu đầu vào là ảnh phân cực, giúp hạn chế tối đa chói sáng, từ đó mới có thể áp dụng thuật toán tăng cường tương phản lên đối tượng quan tâm là mạch máu một cách chính xác Còn nếu dữ liệu có được là ảnh không phân cực, ta thấy dù có xử lý thì hiệu suất của các phương pháp vẫn không cao, vẫn không cải thiện được giá trị chẩn đoán, do đó, ưu tiên sử dụng ánh sáng xanh dương để dùng làm cơ sở chẩn đoán hơn là các phương pháp xử lý ảnh

- Thứ hai, ta xét đến việc giới hạn vùng đối tượng quan tâm Qua số liệu phân tích ở phần kết quả, ta nhận ra được việc xử lý trên toàn ảnh với nhiều thành phần không liên quan đến đối tượng như lông, kẹp mỏ vịt, thành tử cung gây nhiễu lớn và ảnh hưởng đến các chỉ số đánh giá chất lượng ảnh Từ đó gây hiểu lầm đến hiệu quả của thuật toán xử lý, trong khi vấn đề đã nằm ở dữ liệu ban đầu Do đó, ta có thể kết luận, đối với cả 2 bộ dữ liệu, nếu đối tượng quan tâm là mạch máu trên bề mặt CTC, ta nên chọn vùng quan tâm ROI trước khi tiến hành các bước xử lý ảnh tiếp theo Điều này giúp ta đánh giá khách quan hơn các phương pháp tăng cường tương phản, hạn chế nhiễu tối đa và còn góp phần làm tiền đề cho các bước xử lý nâng cao dễ dàng hơn

- Cuối cùng, ta đánh giá từng phương pháp tăng tương phản mạch máu được áp dụng trong luận văn:

• Phương pháp Hình thái học: Phương pháp sử dụng cách tiếp cận dựa trên hình thái học, sẽ cho kết quả CR cao nếu biết lựa chọn bộ dữ liệu phù hợp

Cụ thể, nếu có bộ dữ liệu đủ lớn, ta có thể phân loại ra từng bộ nhỏ hơn, dựa trên hình thái của các mạch máu xuất hiện trên bề mặt như dạng tròn, dạng chấm, dạng phân nhánh,… từ đó chọn các bộ lọc hình thái cũng như phần tử cấu trúc dựa trên các đặc điểm riêng này để phát huy tối đa hiệu quả thuật toán Tuy nhiên, việc áp dụng nhiều bộ lọc sẽ làm giảm PSNR và SSIM nên ta cần chọn dữ liệu gốc có chất lượng ảnh tốt

Phương pháp Kết hợp kênh màu dựa trên đặc tính hấp thụ ánh sáng của mô Thuật toán đơn giản nên sẽ không ảnh hưởng nhiều đến chỉ số PSNR và SSIM Đối với chỉ số CR, nếu áp dụng phương pháp này trên các dữ liệu không xuất hiện vùng chảy máu, thuật toán sẽ chỉ tăng cường đối tượng là mạch máu, từ đó cho hiệu quả cao hơn Tuy nhiên, cần cân nhắc cải tiến thuật toán thông qua việc đánh giá trên bộ dữ liệu lớn hơn để tìm ra hệ số kết hợp hai kênh xanh lá và đỏ một cách tối ưu.

• Phương pháp CLAHE-L*a*b*: Nếu dữ liệu ta cần xử lý là không phân cực, chói nhiều, và ta không có được bộ dữ liệu ảnh xanh dương, thì đây sẽ là phương pháp xử lý phù hợp Không chỉ vậy, nếu dữ liệu là phân cực, thì đây cũng là một phương pháp cho hiệu quả tốt, trừ những trường hợp đặc thù phù hợp với Phương pháp Hình thái học và Kết hợp kênh màu, ta có thể áp dụng cho các trường hợp còn lại Điều ảnh hưởng là thuật toán CLAHE, cũng tương tự như trên, ta cần đánh giá trên nhiều mẫu hơn để tìm ra được các thông số thiết đặt như kích thước vùng, “clip-limit” tối ưu

• Phương pháp Gamma-L*a*b*: Đây là phương pháp ưu tiên sử dụng nếu dữ liệu ban đầu là phân cực và đã được chọn vùng ROI Phương pháp này có sự cân bằng cao giữa các yếu tố tăng cường tương phản, hạn chế nhiễu và giữ lại được nhiều nhất thông tin dữ liệu, do đó hoàn toàn có thể áp dụng để nâng cao chất lượng chẩn đoán Ngoài ra, đây sẽ là phương pháp tiền xử lý tối ưu phục vụ cho các bước xử lý phía sau, đặc biệt là phân đoạn mạch máu, một hướng phát triển mà luận văn đã và đang thực hiện

Từ các kết luận trên, ta có thể nhận thấy, không có một thuật toán tăng tương phản máu nào là tối ưu đối với tất cả dữ liệu hình ảnh đầu vào Với một nguồn ảnh khác nhau, chúng ta nên lựa chọn một cách tiếp cận tối ưu nhất, hoặc có thể sử dụng kết hợp các kết quả của các phương pháp khác nhau để đưa ra các đánh giá phù hợp Do đó, nếu hướng đến chẩn đoán tự động nên tích hợp trên MSCTC nhiều công cụ chọn vùng quan tâm cũng như xử lý tăng tương phản hình ảnh dựa trên nhiều cách tiếp cận khác nhau, hỗ trợ tối đa cho y bác sĩ trong việc chẩn đoán các bệnh lý trên CTC mà không phụ thuộc quá nhiều vào kinh nghiệm của họ, hướng đến các giải pháp chăm sóc sức khỏe tốt hơn cho phụ nữ.

Hướng phát triển

Từ những kết luận đã đưa ra và những vấn đề mà luận văn chưa giải quyết hết, luận văn đề ra các hướng phát triển như sau:

- Nghiên cứu thêm về dữ liệu phân cực và không phân cực: Tiếp tục nghiên cứu trên cả dữ liệu phân cực và không phân cực để hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của tính chất này đối với hiệu suất của các phương pháp xử lý Nghiên cứu có thể mở rộng để xem xét các tình huống đặc biệt và đối chiếu kết quả với các bộ dữ liệu lớn hơn và đa dạng hơn

- Tối ưu hóa thông số của các phương pháp: Tiếp tục tối ưu hóa các thông số của từng phương pháp, như kích thước cửa sổ của CLAHE, bộ lọc hình thái của Phương pháp Hình thái học, và các thông số liên quan khác Điều này giúp đảm bảo rằng mỗi phương pháp đều hoạt động tối ưu trên nhiều loại dữ liệu khác nhau

- Mở rộng phạm vị nghiên cứu: Mở rộng phạm vi nghiên cứu bằng cách thử nghiệm trên các loại ảnh khác nhau và mô phỏng các điều kiện đặc biệt như ánh sáng yếu, chảy máu mạnh, hoặc ảnh có nhiễu Điều này giúp đánh giá tính đa dạng và độ ổn định của các phương pháp

- Kết hợp các phương pháp: Nghiên cứu cách kết hợp các phương pháp để tận dụng ưu điểm của từng phương pháp và giảm thiểu nhược điểm Có thể sử dụng các mô hình học máy để tự động chọn và kết hợp các phương pháp dựa trên đặc điểm của từng ảnh Từ đó có thể làm tiền đề cho các bước xử lý ảnh tiếp theo, đặc biệt là phân đoạn mạch máu

- Hướng đến ứng dụng thực tế: Áp dụng những phát hiện từ nghiên cứu vào các ứng dụng thực tế trong lĩnh vực y tế, đặc biệt là trong chẩn đoán tự động và hỗ trợ bác sĩ trong việc phân loại và theo dõi các bệnh lý trên CTC

- Tương tác với y bác sĩ: Hợp tác chặt chẽ với các chuyên gia y tế để xem xét cách mà các phương pháp có thể tích hợp vào quá trình làm việc hàng ngày của họ và cung cấp giải pháp hữu ích trong lâm sàng

Qua đó, nghiên cứu này có thể mở rộng khả năng ứng dụng của mình vào việc chẩn đoán và theo dõi các bệnh lý mạch máu trên CTC, cung cấp thông tin hữu ích cho y bác sĩ trong quá trình chăm sóc bệnh nhân

Danh mục công trình khoa học

Kỷ yếu hội nghị quốc tế

1 V.Q Anh, T.V Tien, L.A Tu, P.N Khuong Cat, “Enhancing Cervical Vascular Pattern Segmentation Based on Mathematical Morphology,” in IFMBE Proceedings, 2024, pp 451-461.

Tiêu đề	Nghiên cứu tăng cường tương phản mạch máu trên bề mặt cổ tử cung sử dụng hình ảnh phân cực và không phân cực
Tác giả	Vũ Quốc Anh
Người hướng dẫn	TS. Lý Anh Tú, TS. Trần Văn Tiến
Trường học	Trường Đại học Bách Khoa - Đại học Quốc gia TP. HCM
Chuyên ngành	Vật lý kỹ thuật
Thể loại	Luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2024
Thành phố	TP. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	103
Dung lượng	2,2 MB