CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU 1. Lý do chọn đề tài 1. Vai trò của gan trong cơ thể con người Gan là một cơ quan quan trọng trong cơ thể người. Gan có rất nhiều chức năng quan trọng bao gồm sản xuất các chất hóa học cần thiết cho quá trình tiêu hóa, thanh lọc độc tố, tổng hợp protein.
Tùy theo kích thước và trọng lượng của mỗi cá nhân mà gan có khối lượng từ 1.800 gram, nói chung, gan của phụ nữ nhỏ hơn gan của đàn ông. Gan được phân thành 8 phần (segment) dựa vào những phân phối của mạch máu. Gan được che chở và bảo vệ bởi xương sườn, nên nếu trong trường hợp bị té ngã hoặc tai nạn, sẽ đỡ bị dập nát hơn những cơ quan khác trong bụng như tụy tạng, lá lách… Gan là cơ quan duy nhất trong cơ thể cùng một lúc tiếp nhận máu từ 2 nguồn khác nhau: 30% từ tim và 70% từ tĩnh mạch cửa (portal vein). Máu từ tim với các dưỡng khí và nhiên liệu sẽ nuôi dưỡng các tế bào gan.
Máu đến từ tĩnh mạch cửa nhận máu từ những cơ quan như dạ dày (stomach), lá lách (spleen), tụy tạng (pancreas), túi mật (gallbladder), ruột non (small intestine), ruột già (colon), cũng như các cơ quan khác nhau trong bụng. Vì gan là cơ quan đầu tiên, tiếp nhận các chất dinh dưỡng và hóa tố khác nhau hấp thụ từ hệ thống tiêu hóa, gan đã trở thành "nhà máy lọc máu" chính và quan trọng nhất trong cơ thể. Thức ăn và tất cả các nhiên liệu, vì thế, sẽ phải đi qua gan trước để được thanh lọc và chế biến thành những vật liệu khác nhau. Ðây cũng là nguyên nhân chính mà ung thư từ nhiều cơ quan và bộ phận khác có thể lan sang gan một cách dễ dàng.
Các chức năng chính của gan đó là: Chuyển hóa nhiên liệu: cung cấp cho cơ thế một nguồn năng lượng liên tục, ổn định, ngày cũng như đêm, no cũng như đói. Chuyển hóa chất đường: đường là nguồn năng lượng chính cho não, hồng huyết cầu, bắp thịt và thận. Khi sự cung cấp nhiên liệu và thức ăn từ hệ thống tiêu hóa bị gián đoạn, sự sống còn của các tế bào và cơ quan kể trên sẽ hoàn toàn lệ thuộc vào gan. Sản xuất và chuyển hóa các acid béo: các acid béo không những chỉ là những nguồn nguyên liệu quý báu khi đói, mà còn là những thành phần cơ bản của nhiều chất hóa học và kích thích tố khác nhau.
Sự điều chỉnh các chất mỡ này là một trong những yếu tố quan trọng bảo vệ cơ thể chúng ta trước nhiều bệnh tật Bào chế và thoái biến chất đạm: gan là cơ quan chính trong việc bào chế và thoái biến chất đạm Trang 10 Thanh lọc độc tố: gan và thận là hai cơ quan chính trong cơ thể có khả năng loại bỏ các độc tố Tổng hợp chất mật: chất mật (bile) sau khi được chế tạo trong tế bào gan, sẽ được cô đọng và dự trữ trong túi mật. Sau mỗi bữa ăn, chất mật sẽ theo ống dẫn mật đi xuống tá tràng, trà trộn với thức ăn và giúp cơ thể nhũ hóa các chất béo Tóm lại, gan đóng nhiều vai trò quan trọng trong việc bảo tồn sức khỏe của chúng ta. Tuy nhiên, gan cũng có thể bị tàn phá bởi độc tố, vi trùng, vi khuẩn và nhiều bệnh tật khác nhau. May mắn thay, với khả năng tự tái tạo, trong đa số trường hợp viêm gan kinh niên (còn được gọi là mãn tính), gan vẫn tiếp tục hoạt động một cách tương đối bình thường trong một thời gian lâu dài.
Mục đích và ý nghĩa của việc phân đoạn gan trong ảnh CT bụng Tại Việt Nam và các nước khác trên thế giới, việc chẩn đoán bệnh dựa trên ảnh chụp CT là một hoạt động cơ bản của các bệnh viện lớn. Mặc dù có thể áp dụng việc chẩn đoán các bệnh về gan bằng các phương pháp xét nghiệm khác nhưng nói chung, việc chẩn đoán qua ảnh chụp CT vẫn thường được áp dụng phổ biến. Phân đoạn lá gan trong ảnh CT bụng (gọi tắt là phân đoạn gan) có vị trí đặc biệt quan trọng, không những làm giảm thời gian phân đoạn bằng tay của bác sỹ, nó là bước xử lý nền tảng cho các ứng dụng khác nhau như: Chẩn đoán và theo dõi các loại bệnh về gan. Lập kế hoạch mổ trên máy tính trong can thiệp cắt khối u sao cho thể tích gan khỏe mạnh còn lại nhiều nhất trong khi vẫn loại bỏ được khối u.
Dựng hình 3D của gan Mổ mô phỏng bằng thực tế ảo (virtual reality) trước khi mổ thật Lập kế hoạch xạ trị. Các vấn đề còn tồn tại trong phân đoạn ảnh lá gan Trong những năm trở lại đây, việc phân đoạn ảnh gan đã có những bước tiến lớn và quan trọng trong xử lý ảnh y tế. Để trích xuất được các thông tin giải phẫu học của gan đòi hỏi phải qua quá trình xử lý bằng tay và yêu cầu phải có sự kiểm tra kỹ lưỡng, do đó chiếm nhiều thời gian và công sức. Thêm vào đó, công việc phân đoạn một số lượng lớn gan còn phụ thuộc vào tay nghề của chuyên gia, có thể gây ra sự nhàm chán, thiếu tập trung và có thể gây ra sai sót.
Trang 11 Các phương pháp áp dụng máy tính như trí tuệ nhân tạo và xử lý ảnh đã cung cấp nhiều phương pháp tự động và bán tự động trong phân đoạn gan cũng đã ra đời. Tuy nhiên, phân đoạn ảnh gan là một việc khó khăn bởi các yếu tố của ảnh CT như: sự tương phản thấp và mờ của các đường biên. Các tính chất này của ảnh CT là do các ảnh hưởng của việc cử động của bệnh nhân, cách xử lý của máy thu… Thêm vào đó, các cơ quan khác bên cạnh gan như: lá lách, dạ dày thường có các phần có độ sáng gần giống với độ sáng của gan. Tức là có thể gây ra sự nhầm lẫn giữa các cơ quan với nhau nếu chỉ dựa vào mức sáng.
Tất cả các lý do nêu trên cộng thêm sự khác nhau rất lớn về hình dáng của lá gan ở những vị trí khác nhau trong ổ bụng làm tăng thêm sự phức tạp và độ khó của việc phân đoạn gan. Mục tiêu của đề tài Việc phân đoạn ảnh gan chính xác có vai trò rất quan trọng trong y khoa, nó có mối liên hệ đến sức khỏe của người bệnh, ảnh hưởng đến chẩn đoán và điều trị các bệnh về gan. Do đó, đề tài hướng tới một phương pháp phân đoạn gan có độ chính xác cao, thời gian chạy hợp lý. Các khó khăn khi thực hiện đề tài Phân đoạn ảnh là một bài toán khó của xử lý ảnh nói chung, trong đó phân đoạn ảnh y tế có nhiều khó khăn và thử thách.
Kết quả của quá trình phân đoạn được sử dụng vào nhiều mục đích khác như phân tích hình ảnh bằng máy tính. Do đó việc phân đoạn ảnh có chính xác hay không có ý nghĩa to lớn và cần phải được đặt lên hàng đầu. Các khó khăn khi phân đoạn ảnh gan từ ảnh CT ổ bụng có thể kể đến đó là: Ảnh CT là ảnh có độ tương phản thấp và các cạnh mờ, một số hiệu ứng của máy chụp có thể làm xuất hiện các thông tin sai lệch như các vằn hay sọc hình miệng chén (hiệu ứng beam hardening). Tuy có bề mặt khá đồng nhất về độ sáng nhưng độ sáng của gan trong ảnh CT khá giống với các cơ quan khác nằm gần kề với gan như tim, lá lách, dạ dày hay lớp mỡ dưới xương sườn.
Trong quá trình chụp ảnh CT, ảnh có thể bị mờ do cử động của bệnh nhân hoặc do chuyển động thở của người bệnh. Gan là cơ quan có hình dạng phức tạp, kích thước gan cũng không giống nhau trong các trường hợp bệnh nhân khác nhau. Đóng góp chính của đề tài Có ba đóng góp chính của đề tài đó là: Đề xuất một phương pháp đủ mạnh, tăng cường độ chính xác và hiệu quả trong việc phân đoạn ảnh lá gan Đưa ra sự thể hiện (visualization) của ảnh lá gan để chứng minh cho sự hiệu quả trong cách tiếp cận của phương pháp. Đánh giá và ước lượng kết quả đạt được trong các trường hợp khác nhau so với một số phương pháp phân đoạn trước đó và so với phân đoạn chuẩn.
Tóm tắt nội dung của luận văn Các chương tiếp theo sẽ nói đến các phương pháp trong cách tiếp cận của đề tài cùng với các thí nghiệm và đánh giá của phương pháp đề xuất Trong chương 2, luận văn giới thiệu một số cách tiếp cận tiêu biểu trong phân đoạn ảnh. Trong từng phương pháp, các thuật toán chính được minh họa bằng một số phương trình hoặc hình ảnh. Sau đó đề cập đến phạm vi ứng dụng của phương pháp phân đoạn đó, các ưu điểm và nhược điểm…Do có nhiều cách tiếp cận trong phân đoạn ảnh nói chung, nên phần lớn nội dung của chương tập trung vào các phương pháp có nhiều ứng dụng trong phân đoạn ảnh y tế hoặc có sự kế thừa trong phương pháp phân đoạn của đề tài từ phương pháp đó. Chương 3 giải thích về phương pháp level set và cách hiện thực của nó đồng thời các hướng tiếp cận trong phương pháp level set cũng được làm rõ.
Trong các hướng tiếp cận đó đề tài tập trung vào hướng tiếp cận mà đề tài dựa vào. Phần còn lại của chương nói về các vấn đề trong quá trình giải phương trình level set, cũng như các cách để giải quyết những vấn đề đó. Chương 4, là chương nói chi tiết về phương pháp được đề xuất trong phân đoạn ảnh gan bao gồm ý tưởng và các bước thực hiện của phương pháp được đề xuất. Phương pháp có ba bước cơ bản đó là tiền xử lý dữ liệu, áp dụng mô hình để phân đoạn ảnh gan và các hiệu chỉnh trong quá trình tiến triển của hàm level set.
Chương 5, bao gồm các thử nghiệm và so sánh kết quả với kết quả của phương pháp phân đoạn khác. Đầu tiên là mô tả tập dữ liệu được thử nghiệm, sau đó mô tả các tham số thực nghiệm trong phương trình level set. Sự đánh giá định tính và định lượng cũng được thực hiện tại phần tiếp theo của chương. Cuối cùng là thời gian chạy của chương trình cũng được mô tả trong phần cuối của chương.
Trang 13 Phần kết luận trong chương 6 nói về những gì đã đạt được so với mục tiêu của đề tài, khả năng ứng dụng và các hướng phát triển có thể có trong tương lai của phương pháp được đề xuất.