Luận án tiến sĩ: Nghiên cứu ảnh chụp cắt lớp CT 32 lát cắt tại Bệnh viện E

Luận án tiến sĩ y tế nghiên cứu hiển thị ảnh chụp cắt lớp ct 32 lát cắt dựa trên dãy hounsfield và thử nghiệm tại bệnh viện e, phân tích chuyên sâu, xây dựng mô hình lý thuyết, đề

• Tác giả: Nguyễn Hiền Trang
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Như Sơn
• Trường học: Học viện khoa học và công nghệ Việt Nam
• Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
• Đề tài: Hiển Thị Ảnh Chụp Cắt Lớp CT 32 Lát Cắt Dựa Trên Dãy Hounsfield Và Thử Nghiệm Tại Bệnh Viện E
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MÁY CHỤP CẮT LỚP CT 32 LÁT CẮT VÀ ẢNH HIỂN THỊ TRÊN DÃY HOUNSFIELD
• 1.1. TỔNG QUAN VỀ MÁY CHỤP CẮT LỚP CT 32 LÁT CẮT
• 1.2. ẢNH HIỂN THỊ TRÊN DÃY HOUSFIELD
• 1.3. KỸ THUẬT TÁI CẤU TRÚC ẢNH CHỤP CẮT LỚP 32 LÁT CẮT
• 1.3.1. MỘT SỐ VẤN ĐỀ VỀ XẢO ẢNH(ARTIFACT)
• 1.4. TỔNG KẾT CHƯƠNG I
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ CHUẨN DICOM
• 2.1. CẤU TRÚC FILE DICOM
• 2.2. VIỆC TRAO ĐỔI THÔNG TIN CỦA CHUẨN DICOM VỚI HL7
• 2.3. TỔNG KẾT CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: CÁC PHƯƠNG PHÁP TẠO ẢNH 3 CHIỀU TỪ ẢNH CHỤP CẮT LỚP CT 32 LÁT CẮT
• 3.1. KHÁI NIỆM ĐỒ HỌA 3 CHIỀU
• 3.2. KỸ THUẬT BIỂU DIỄN BỀ MẶT (SURFACT RENDERING)
• 3.3. KỸ THUẬT VOLUME RENDERING (VR)
• 3.4. TỔNG KẾT CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM HIỂN THỊ ẢNH CHỤP CẮT LỚP CT 32 LÁT CẮT DỰA TRÊN DÃY HOUNSFIELD TẠI BỆNH VIỆN E
• 4.1. PHÂN TÍCH YÊU CẦU BÀI TOÁN
• 4.2. QUY TRÌNH THỰC HIỆN
• 4.3. MỘT SỐ KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM CỦA CHƯƠNG TRÌNH
• 4.4. TỔNG KẾT CHƯƠNG 4
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về máy chụp cắt lớp CT 32 lát cắt

Máy chụp cắt lớp CT 32 lát cắt là một trong những thiết bị hiện đại trong lĩnh vực y tế, giúp chẩn đoán và điều trị bệnh hiệu quả. Nguyên lý hoạt động của máy dựa trên việc sử dụng tia X để tạo ra hình ảnh cắt lớp của cơ thể. Hệ thống này cho phép thu thập nhiều lát cắt trong một lần quét, từ đó tạo ra hình ảnh 3D chi tiết. Dãy Hounsfield được sử dụng để đo lường độ đậm đặc của các mô trong cơ thể, giúp phân biệt giữa các loại mô như xương, mỡ và mô mềm. Việc áp dụng công nghệ này tại Bệnh viện E đã mang lại nhiều lợi ích trong việc chẩn đoán bệnh lý, đặc biệt là trong các trường hợp cần phân tích chi tiết cấu trúc bên trong cơ thể.

1.1. Lịch sử phát triển của máy chụp CT

Máy chụp CT đầu tiên được phát triển vào những năm 1970, đánh dấu một bước ngoặt trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh. Hệ thống Hounsfield đã được giới thiệu, cho phép tái cấu trúc hình ảnh từ nhiều góc độ khác nhau. Sự phát triển của máy chụp CT đã giúp cải thiện đáng kể độ chính xác trong chẩn đoán, từ đó nâng cao chất lượng điều trị cho bệnh nhân. Việc sử dụng kỹ thuật CT đã trở thành tiêu chuẩn trong nhiều bệnh viện, bao gồm cả Bệnh viện E, nơi mà công nghệ này được áp dụng rộng rãi.

II. Ảnh hiển thị trên dãy Hounsfield

Dãy Hounsfield là một công cụ quan trọng trong việc phân tích hình ảnh y tế. Nó cho phép xác định độ đậm đặc của các mô khác nhau trong cơ thể, từ đó giúp bác sĩ đưa ra chẩn đoán chính xác hơn. Hình ảnh được tạo ra từ máy chụp CT 32 lát cắt có thể được hiển thị theo mức xám Hounsfield, giúp phân biệt rõ ràng giữa các loại mô. Việc sử dụng cắt lớp vi tính trong chẩn đoán đã giúp phát hiện sớm nhiều bệnh lý, từ ung thư đến các bệnh lý tim mạch. Chẩn đoán hình ảnh dựa trên dãy Hounsfield đã trở thành một phần không thể thiếu trong quy trình khám chữa bệnh tại Bệnh viện E.

2.1. Ý nghĩa của dãy Hounsfield trong chẩn đoán

Dãy Hounsfield cung cấp thông tin quan trọng về cấu trúc bên trong cơ thể. Mỗi loại mô có một giá trị Hounsfield riêng, giúp bác sĩ dễ dàng phân tích và đưa ra quyết định điều trị. Việc áp dụng công nghệ này không chỉ giúp nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán mà còn giảm thiểu thời gian chờ đợi cho bệnh nhân. Công nghệ chẩn đoán hình ảnh hiện đại đã giúp cải thiện đáng kể chất lượng dịch vụ y tế tại Bệnh viện E, mang lại lợi ích lớn cho bệnh nhân.

III. Kỹ thuật tái cấu trúc ảnh chụp cắt lớp

Kỹ thuật tái cấu trúc ảnh là một phần quan trọng trong quy trình xử lý hình ảnh từ máy chụp CT. Các thuật toán như Marching Cubes và Volume Rendering được sử dụng để tạo ra hình ảnh 3D từ các lát cắt 2D. Việc áp dụng các kỹ thuật này giúp bác sĩ có cái nhìn tổng quát hơn về cấu trúc bên trong cơ thể, từ đó đưa ra chẩn đoán chính xác hơn. Tại Bệnh viện E, việc sử dụng các kỹ thuật tái cấu trúc ảnh đã giúp nâng cao chất lượng dịch vụ y tế, đồng thời hỗ trợ bác sĩ trong việc đưa ra quyết định điều trị.

3.1. Các phương pháp tái cấu trúc ảnh

Có nhiều phương pháp tái cấu trúc ảnh khác nhau, mỗi phương pháp có ưu điểm và nhược điểm riêng. Kỹ thuật biểu diễn bề mặt giúp tạo ra hình ảnh rõ nét của các cấu trúc bên ngoài, trong khi Volume Rendering cho phép hiển thị toàn bộ khối lượng của mô. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp sẽ phụ thuộc vào mục đích chẩn đoán và loại bệnh lý cần phân tích. Tại Bệnh viện E, các kỹ thuật này đã được áp dụng thành công, giúp nâng cao hiệu quả chẩn đoán và điều trị cho bệnh nhân.

IV. Kết quả thử nghiệm tại Bệnh viện E

Kết quả thử nghiệm cho thấy việc áp dụng công nghệ chụp CT 32 lát cắt tại Bệnh viện E đã mang lại nhiều lợi ích. Hình ảnh thu được từ máy chụp CT có độ phân giải cao, giúp bác sĩ dễ dàng phát hiện và chẩn đoán các bệnh lý. Việc sử dụng dãy Hounsfield trong phân tích hình ảnh đã giúp nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán. Các thử nghiệm cho thấy rằng công nghệ này không chỉ cải thiện chất lượng dịch vụ y tế mà còn giảm thiểu thời gian chờ đợi cho bệnh nhân.

4.1. Đánh giá hiệu quả của công nghệ

Đánh giá hiệu quả của công nghệ chụp CT 32 lát cắt cho thấy sự cải thiện rõ rệt trong quy trình chẩn đoán. Bác sĩ có thể đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn nhờ vào hình ảnh rõ nét và thông tin chi tiết từ dãy Hounsfield. Việc áp dụng công nghệ này tại Bệnh viện E đã góp phần nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của bệnh nhân.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển vượt bậc của khoa học kỹ thuật và công nghệ thông tin, ngành y tế ngày càng ứng dụng mạnh mẽ các thiết bị hiện đại nhằm nâng cao chất lượng chẩn đoán và điều trị bệnh. Máy chụp cắt lớp vi tính (CLVT) 32 lát cắt là một trong những thiết bị tiên tiến, giúp tạo ra hình ảnh cắt ngang cơ thể với độ phân giải cao, hỗ trợ đắc lực cho công tác khám chữa bệnh. Theo ước tính, việc sử dụng máy CLVT 32 lát cắt tại các bệnh viện tuyến trên như Bệnh viện E - Trung ương đã góp phần giảm thiểu thời gian chụp và nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán.

Vấn đề nghiên cứu tập trung vào việc hiển thị ảnh chụp CLVT 32 lát cắt dựa trên dãy Hounsfield, một thang đo đậm độ mô quan trọng trong y học hình ảnh. Mục tiêu cụ thể của luận văn là xây dựng và thử nghiệm chương trình hiển thị ảnh y tế theo mức xám Hounsfield, từ đó nâng cao khả năng phân biệt các mô và tổn thương trong cơ thể. Phạm vi nghiên cứu bao gồm các khái niệm, phương pháp phân loại, xử lý, tái cấu trúc và hiển thị ảnh y tế, với dữ liệu thực nghiệm thu thập tại khoa Chẩn đoán hình ảnh – Bệnh viện E trong năm 2020.

Ý nghĩa nghiên cứu thể hiện rõ qua việc hỗ trợ ứng dụng công nghệ thông tin trong y tế, góp phần tiến tới bệnh án điện tử và liên thông dữ liệu khám chữa bệnh. Việc cải tiến kỹ thuật hiển thị ảnh CLVT không chỉ giúp bác sĩ chẩn đoán chính xác hơn mà còn nâng cao hiệu quả quản lý và lưu trữ hình ảnh y tế, từ đó cải thiện chất lượng dịch vụ chăm sóc sức khỏe cộng đồng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết và mô hình nghiên cứu chính:

1. Lý thuyết dãy Hounsfield: Đây là thang đo đậm độ mô trong ảnh CLVT, được tính dựa trên hệ số suy giảm tia X của từng voxel so với nước. Giá trị Hounsfield (HU) giúp phân biệt các mô như xương (1500-4000 HU), máu (khoảng 80 HU), mô gan (30-50 HU), mỡ (-90 HU) và không khí (-1000 HU). Việc sử dụng dãy Hounsfield làm cơ sở cho mã hóa và hiển thị ảnh y tế là nền tảng quan trọng trong nghiên cứu.

2. Mô hình tái cấu trúc ảnh CT: Sử dụng kỹ thuật chiếu ngược có lọc (Filtered Back Projection - FBP) để tái tạo ảnh 2D từ các hình chiếu thu được qua nhiều góc độ. Phương pháp này kết hợp bộ lọc thông cao để loại bỏ hiện tượng mờ và tăng cường chi tiết ảnh, đồng thời áp dụng các kỹ thuật lọc trung vị và lọc trung bình theo k giá trị gần nhất nhằm giảm nhiễu muối tiêu và cải thiện chất lượng ảnh.

Các khái niệm chính bao gồm: voxel, hệ số suy giảm tuyến tính µ, artifact (xảo ảnh), bộ chuẩn trực (collimator), đầu dò (detector), và thuật toán Marching Cubes trong dựng ảnh 3D.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ các ảnh chụp CLVT 32 lát cắt tại khoa Chẩn đoán hình ảnh – Bệnh viện E, bao gồm các ca bệnh thực tế với đa dạng mô và tổn thương. Cỡ mẫu nghiên cứu khoảng vài chục trường hợp, đủ để đánh giá hiệu quả chương trình hiển thị ảnh.

Phương pháp phân tích bao gồm:

• Nghiên cứu tài liệu chuyên sâu về kỹ thuật chụp CLVT, chuẩn DICOM và thuật toán xử lý ảnh.
• Xây dựng chương trình thử nghiệm hiển thị ảnh dựa trên dãy Hounsfield, sử dụng ngôn ngữ lập trình phù hợp với xử lý ảnh y tế.
• Phân tích kết quả thử nghiệm qua các chỉ số chất lượng ảnh như độ phân giải, tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR), và khả năng phân biệt mô.
• So sánh kết quả với các phương pháp hiển thị truyền thống để đánh giá ưu điểm và hạn chế.

Timeline nghiên cứu kéo dài trong khoảng 12 tháng, từ khảo sát thực tế, phát triển chương trình, đến thử nghiệm và hoàn thiện báo cáo.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiển thị ảnh dựa trên dãy Hounsfield giúp phân biệt mô chính xác: Ảnh tái tạo thể hiện rõ ràng các mô với giá trị HU khác nhau, ví dụ mô gan có giá trị từ 30-50 HU, xương từ 1500 đến 4000+ HU, giúp bác sĩ dễ dàng nhận biết tổn thương. Tỷ lệ phân biệt mô tăng khoảng 25% so với phương pháp hiển thị không dựa trên dãy Hounsfield.

2. Ứng dụng kỹ thuật lọc trung vị và lọc trung bình giảm nhiễu hiệu quả: Sau khi áp dụng lọc trung vị, nhiễu muối tiêu giảm khoảng 40%, cải thiện đáng kể chất lượng ảnh. Lọc trung bình theo k giá trị gần nhất cũng giúp làm mịn ảnh mà không làm mất chi tiết quan trọng.

3. Giảm thiểu xảo ảnh (artifact) trong ảnh CLVT 32 lát cắt: Việc sử dụng bộ chuẩn trực và thuật toán lọc chiếu ngược có lọc giúp giảm các loại xảo ảnh như beam hardening, hiệu ứng thể tích từng phần, và thiếu photon. Tỷ lệ ảnh bị ảnh hưởng bởi xảo ảnh giảm từ khoảng 30% xuống còn dưới 10% trong thử nghiệm.

4. Tốc độ xử lý và hiển thị ảnh được cải thiện đáng kể: Thời gian dựng ảnh 3D từ ảnh 2D giảm xuống dưới 1 giây cho mỗi lát cắt, nhanh hơn nhiều so với các phương pháp truyền thống mất vài giờ, giúp tăng hiệu quả công tác chẩn đoán.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sự cải thiện chất lượng ảnh là do việc áp dụng chuẩn DICOM và dãy Hounsfield làm cơ sở mã hóa dữ liệu điểm ảnh, kết hợp với thuật toán lọc chiếu ngược có lọc giúp loại bỏ hiện tượng mờ và tăng cường chi tiết. So với các nghiên cứu trước đây, kết quả thử nghiệm tại Bệnh viện E cho thấy sự phù hợp cao với thực tế lâm sàng, đặc biệt trong việc giảm xảo ảnh và nâng cao độ phân giải không gian.

Việc giảm thời gian xử lý ảnh cũng góp phần nâng cao hiệu quả làm việc của kỹ thuật viên và bác sĩ, đồng thời giảm thiểu liều tia X cho bệnh nhân nhờ khả năng chụp nhanh và chính xác hơn. Các biểu đồ so sánh tỷ lệ nhiễu và xảo ảnh trước và sau xử lý có thể minh họa rõ nét hiệu quả của phương pháp.

Tuy nhiên, vẫn tồn tại một số hạn chế như việc xử lý các trường hợp bệnh nhân có chuyển động trong quá trình chụp, gây ra xảo ảnh chuyển động cần được nghiên cứu thêm. Ngoài ra, việc tích hợp chương trình vào hệ thống PACS hiện có cũng cần được tối ưu để đảm bảo tính tương thích và bảo mật.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai rộng rãi chương trình hiển thị ảnh dựa trên dãy Hounsfield tại các bệnh viện tuyến trên: Động từ hành động là "ứng dụng", mục tiêu là nâng cao độ chính xác chẩn đoán, thời gian thực hiện trong 12 tháng, chủ thể thực hiện là các phòng công nghệ thông tin và khoa chẩn đoán hình ảnh.

2. Tăng cường đào tạo kỹ thuật viên và bác sĩ về kỹ thuật xử lý và phân tích ảnh CLVT 32 lát cắt: Động từ "tổ chức", mục tiêu nâng cao năng lực chuyên môn, thời gian 6 tháng, chủ thể là các trung tâm đào tạo và bệnh viện.

3. Nâng cấp phần mềm xử lý ảnh để giảm thiểu xảo ảnh chuyển động và cải thiện khả năng tái tạo ảnh 3D: Động từ "phát triển", mục tiêu giảm tỷ lệ xảo ảnh dưới 5%, thời gian 18 tháng, chủ thể là các đơn vị nghiên cứu và nhà cung cấp phần mềm.

4. Xây dựng hệ thống lưu trữ và truyền tải ảnh y tế theo chuẩn DICOM tích hợp với hệ thống bệnh án điện tử (EMR): Động từ "xây dựng", mục tiêu hoàn thiện hệ thống quản lý dữ liệu y tế, thời gian 24 tháng, chủ thể là các cơ quan quản lý y tế và đơn vị công nghệ thông tin.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Kỹ sư công nghệ thông tin y tế: Nắm bắt kiến thức về xử lý ảnh y tế, chuẩn DICOM và thuật toán tái cấu trúc ảnh, phục vụ phát triển phần mềm và hệ thống quản lý hình ảnh.

2. Bác sĩ chuyên ngành chẩn đoán hình ảnh: Hiểu rõ về kỹ thuật chụp CLVT 32 lát cắt, cách đọc và phân tích ảnh dựa trên dãy Hounsfield, nâng cao hiệu quả chẩn đoán và điều trị.

3. Nhà quản lý bệnh viện và phòng công nghệ thông tin: Áp dụng các giải pháp công nghệ thông tin trong quản lý dữ liệu y tế, triển khai hệ thống lưu trữ và truyền tải ảnh theo chuẩn quốc tế.

4. Nghiên cứu sinh và sinh viên ngành y học hình ảnh, kỹ thuật y sinh: Tham khảo phương pháp nghiên cứu, kỹ thuật xử lý ảnh và ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực y tế hiện đại.

Câu hỏi thường gặp

1. Dãy Hounsfield là gì và tại sao quan trọng trong chụp CLVT?
   Dãy Hounsfield là thang đo đậm độ mô dựa trên hệ số suy giảm tia X, giúp phân biệt các loại mô trong ảnh CLVT. Ví dụ, xương có giá trị HU cao hơn nhiều so với mô mềm, giúp bác sĩ chẩn đoán chính xác hơn.

2. Phương pháp lọc trung vị có tác dụng gì trong xử lý ảnh y tế?
   Lọc trung vị giúp loại bỏ nhiễu muối tiêu phổ biến trong ảnh CLVT, giảm khoảng 40% nhiễu, từ đó cải thiện chất lượng ảnh mà không làm mất chi tiết quan trọng.

3. Xảo ảnh (artifact) trong ảnh CLVT là gì và làm thế nào để giảm thiểu?
   Xảo ảnh là các hiện tượng làm sai lệch hoặc giảm chất lượng ảnh, do chuyển động bệnh nhân, vật liệu kim loại hoặc lỗi máy. Giải pháp bao gồm sử dụng bộ chuẩn trực, thuật toán lọc chiếu ngược có lọc và lựa chọn thông số quét phù hợp.

4. Chuẩn DICOM có vai trò gì trong lưu trữ và truyền tải ảnh y tế?
   DICOM là tiêu chuẩn quốc tế giúp định dạng, lưu trữ và truyền tải ảnh y tế kèm thông tin bệnh nhân, đảm bảo tính tương thích và bảo mật giữa các thiết bị và hệ thống y tế khác nhau.

5. Tại sao máy CLVT 32 lát cắt lại ưu việt hơn các thế hệ trước?
   Máy 32 lát cắt có khả năng quét nhanh hơn, tạo ra nhiều lát cắt mỏng hơn, giảm xảo ảnh và cho hình ảnh liên tục, giúp chẩn đoán chính xác hơn các cơ quan chuyển động như tim, phổi.

Kết luận

• Máy chụp CLVT 32 lát cắt kết hợp với dãy Hounsfield tạo ra hình ảnh y tế có độ phân giải cao, hỗ trợ phân biệt mô và tổn thương hiệu quả.
• Phương pháp lọc chiếu ngược có lọc và kỹ thuật lọc trung vị giúp giảm nhiễu và xảo ảnh, nâng cao chất lượng ảnh chụp.
• Chuẩn DICOM đóng vai trò then chốt trong việc lưu trữ và truyền tải ảnh y tế, đảm bảo tính tương thích và bảo mật.
• Việc ứng dụng công nghệ thông tin trong y tế, đặc biệt là xử lý ảnh CLVT, góp phần tiến tới bệnh án điện tử và nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe.
• Các bước tiếp theo bao gồm triển khai chương trình rộng rãi, đào tạo nhân lực và phát triển phần mềm nâng cao, nhằm tối ưu hóa hiệu quả chẩn đoán và điều trị.

Hãy bắt đầu áp dụng các giải pháp công nghệ tiên tiến này để nâng cao chất lượng dịch vụ y tế và chăm sóc sức khỏe cộng đồng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ MÁY CHỤP CẮT LỚP CT 32 LÁT CẮT VÀ ẢNH HIỂN THỊ TRÊN DÃY HOUNSFIELD 1. TỔNG QUAN VỀ MÁY CHỤP CẮT LỚP CT 32 LÁT CẮT. Lịch sử ra đời Trước khi có thiết bị chụp cắt lớp vi tính (CLVT) thì X-quang là kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh duy nhất, sau đó có thêm kỹ thuật siêu âm.

Tuy nhiên X- quang bị hạn chế do không khảo sát được mô mềm, hơn nữa hình khi chụp bị chồng hình, từ cấu trúc ba chiều trở thành hai chiều. Còn siêu âm thì không khảo sát được xương. Do đó máy CLVT ra đời, là một cuộc cách mạng với lĩnh vực y khoa nói chung và lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh nói riêng. Việc ra đời máy chụp CLVT đã giúp cho việc phân biệt được các bộ phận như xương, mô mềm và máu trong não.

 Năm 1917, nhà toán học người Đức tên là Randon đã tìm ra cơ sở toán học của việc tái cấu trúc của vật thể 3 chiều dựa trên vô số những hình chiếu của vật thể đó trong không gian.  Năm 1963, Allan McLeod Cormark là người viết ra lý thuyết toán cơ bản X-quang xoay.Allan Cormark và Mr.N Hounsfield  Năm 1967, dựa trên nguyên tắc vật lý trên đây của Cormack, một kỹ sư người Anh tên là G.N Hounsfield đã xây dựng ý tưởng về chụp X-quang nhiều góc độ của 1 vật thể để xác định cấu tạo bên trong. luan an 7  Năm 1970, nhận thấy các hạn chế của phương pháp chụp X-quang thông thường và kỹ thuật chụp tomography, kết hợp với hiểu biết về tia X đã được nghiên cứu trước đó, Sir Godfrey Hounsfield và Cormark độc lập nghiên cứu và tìm ra kỹ thuật chụp của máy CLVT.  Ứng dụng đầu tiên của máy CLVT là chụp não.

Nhờ phát minh này họ đã cùng nhau chia sẻ giải thưởng Nobel năm 1979. 2: Máy chụp CLVT đầu tiên  Máy chụp CLVT thương mại đầu tiên được đưa ra ở triển lãm tại London 4/1972. Tomography được tạo từ tiếng Hy Lạp: “Tomo” nghĩa là miếng, lát và “graphy”là miêu tả. Computed là xử lý bằng máy tính, dựa trên thuật toán dựng hình từ ảnh chụp X-quang nhiều góc độ.Hounsfield và Ambrose(Anh) đã cho ra đời chiếc máy chụp cắt lớp sọ não vi tính đầu tiên.

Máy chụp CLVT thương mại đầu tiên được đưa ra ở triển lãm tại London 4/1972 và NewYork 5/1972. 3: Máy chụp CLVT toàn thân đầu tiên 1. Nguyên lý chụp CLVT  Nguyên lý chung - Bóng phát tia X: Máy chụp X-quang và máy chụp CLVT có những điểm tương đồng ở chỗ đầu đèn phát tia X ( tương tự máy X-Quang). luan an 8 - X-quang và máy chụp CLVT đều dùng tia X làm nguyên lý chẩn đoán nhưng đối với máy CLVT thì độ phân giải rất tốt, còn X-quang độ phân giải chưa tốt.

- X-quang và CT đều dựa trên nguyên lý hấp thu tia X. Mỗi khối vật chất đồng nhất có bề dày là L, và có 1 hệ số suy giảm tuyến tính là µ, đầu đèn phát tia X với 1 cường độ là I0 , khi đi qua khối vật chất này sẽ bị hấp thu lại và còn lại là cường độ I ( I<I0). Ta đo được I và I0, L và e(hằng số) là ta biết, do đó ta sẽ tìm được µ, µ là hệ số suy giảm tuyến tính của khối vật chất, đối với máy CLVT sẽ chuyển chỉ số suy giảm tuyến tính này thành hệ số đậm độ Hounsfield ( HU). + Không giống như máy X-quang thông thường sử dụng đầu đèn phát tia X cố định, máy chụp CLVT sử dụng nguồn tia X động cơ hóa xoay quanh máy quét (Gantry).

Khi chụp CLVT, bệnh nhân nằm trên bàn bệnh nhân, di chuyển từ từ qua máy quét, qua ống tia X đang quay xung quanh bệnh nhân, chiếu những tia X-quang hẹp vào cơ thể. 4:Nguyên lý chụp CLVT và độ phân giải ảnh kỹ thuật số Thay vì phim, máy chụp CLVT sử dụng hệ thống đầu dò (detector) kỹ thuật số, được đặt đối diện với nguồn phát tia X. Khi các tia X được thu nhận tại hệ luan an 9 thống đầu dò (detector), tín hiệu từ đầu dò này sẽ được phát hiện và truyền đến máy tính. + Mỗi lần nguồn tia X hoàn thành một vòng quay đầy đủ, hệ thống máy tính của máy chụp CLVT sẽ sử dụng các thuật toán để xây dựng một lát ảnh 2D của bệnh nhân.

Độ dày của mô được biểu thị trong mỗi lát ảnh có thể khác nhau, tùy thuộc vào máy CT được sử dụng, nhưng thường dao động từ 1-20 mm. Quá trình quét tia X sau đó được lặp lại để tạo ra một lát ảnh khác. Quá trình này tiếp tục cho đến khi thu thập được đầy đủ số lát mong muốn. 5: Sơ đồ khối của máy chụp CLVT Tín hiệu thu được sẽ được lượng tử hóa(số hóa), khuyếch đại, lọc và sau đó mới được xử lý.

6: Ảnh từ máy chụp CLVT Dữ liệu thô sẽ được điều chỉnh trong quá trình xử lý. Sở dĩ dữ liệu phải được hiệu chỉnh, thứ nhất là do hệ số hấp thụ tuyến tính hiệu dụng của mô giảm theo khoảng cách so với nguồn phát. Sự suy giảm này nếu không được hiệu chỉnh sẽ dẫn đến ảnh giả (artifact), ảnh không mong muốn, trong quá trình tái tạo ảnh có thể gây ra chẩn đoán sai. luan an 10 Yếu tố tiếp theo là sự không đồng đều về độ nhạy của mỗi đầu dò, trường hợp dựng đa dãy đầu dò.

Nếu yếu tố này không được hiệu chỉnh sẽ dẫn đến ảnh giả vòng (ring artifact or halo artifact). NGUYÊN LÝ CHỤP CLVT 32 LÁT CẮT Cấu trúc: - 1 hàng cảm biến sẽ bao gồm nhiều cảm biến. - 1 hàng cảm biến có thể chứa từ : 300-900 cảm biến. - Đa lát có nghĩa là nhiều hàng.

- Về độ bao phủ thì trong 1 vòng quay, vùng khảo sát của máy 1 lát sẽ nhỏ hơn vùng khảo sát của máy 32 lát cắt. Đó là ưu điểm của máy 32 lát cắt. - Máy CLVT 32 lát cắt thường được kết hợp với công nghệ xoắn ốc. Tốc độ khảo sát sẽ được tăng lên nhiều lần.

- Thiết kế cảm biến :có 2 kiểu ma trận(matrix detector) và dãy thích ứng (adaptive array detector). 7:Cấu tạo dãy đầu dò của máy CLVT 32 lát cắt Nguyên lý của máy 32 lát cắt đó là lựa chọn bề dày lát cắt. Đó là có sự tham gia của bộ chuẩn trực (collimator). Và sự bật tắt của hàng cảm biến kết nối với hệ thống thu nhận dữ liệu.

8:Nguyên lý chụp CLVT 32 lát cắt Dựa vào mục tiêu khám bệnh mà các bác sỹ và kỹ thuật viên sẽ lựa chọn chương trình với số khe phát tia và số đầu thu (detector) để hoạt động phù hợp. Sử dụng máy 32 lát cắt sẽ giảm được các ảnh giả khi tiến hành, một số cơ quan luan an 11 trong cơ thể (tim, mạch máu, phổi …), việc có các lát cắt có độ dày mỏng hơn sẽ tạo ra được hình ảnh mang tính liên tục của các cơ quan đó mà không có sự chồng lấp. Các thế hệ máy chụp CLVT Máy chụp CLVT tính đến thời điểm hiện tại đã có 5 thế hệ. Trong khuôn khổ luận văn này, em xin trình bày 2 thế hệ máy chụp CLVT đó là thế hệ 1 và thế hệ 3: Máy chụp CLVT thế hệ thứ 1: Cấu tạo: - Nguồn phát tia X và đầu dò (detector) thu tia X đơn, để thu thập tất cả các dữ liệu cho một lát cắt.

- Nguồn và máy dò kết hợp cứng nhắc - Được ứng dụng để chụp não bộ. 9: Mô tả hình học của máy chụp CLVT thế hệ 1 Máy quét EMI Mark 1 (năm 1973), phiên bản đầu tiên: 4,5 phút cho một lần quét và do đó bị hạn chế ở một số vùng (một số bộ phận cơ thể chuyển động trong quá trình quét). Độ phân giải kém. Phương pháp quét: Nguồn và detector chạy song song , đến cuối dãy thì xoay 90 độ rồi tiếp tục quét.

Máy sẽ khảo sát 1 vật thể ở nhiều góc độ và nhiều điểm. Sau đó sẽ dựng lại được 1 hình lát cắt. Độ phân giải kém 64x64. Chụp 1 lát cắt mất 7 phút.

Máy CLVT đầu tiên ra đời chỉ để phục vụ chụp sọ não. Quá trình lặp lại mỗi lần cho mỗi góc chiếu cho đến khi có 180 hình chiếu, trên 24cm FOV. luan an 12 Máy chụp CT thế hệ thứ 3: Cấu tạo: - Đầu đèn phát chùm tia X có hình dẻ quạt. - Có hàng trăm đầu dò.

- Các dãy đầu dò được đặt cố định đối diện đầu đèn phát tia X một khoảng không đổi, dẫn đến việc tái tạo hình ảnh tốt. - Hàng trăm hình chiếu được thu nhận trong mỗi lần quay. - Thời gian tạo ảnh giảm xuống còn dưới 1 giây hoặc ít hơn. 10:Mô tả hình học của máy chụp CLVT thế hệ 3 Quét nhanh hơn vì sử dụng chùm tia hình quạt, sử dụng chuyển động quay mượt và đơn giản hơn.

Chùm tia hình quạt sẽ quét qua toàn bộ chiều ngang của bệnh nhân và sử dụng 1 loạt dãy đầu thu (detector) để thu nhận chùm tia sau khi hấp thụ qua cơ thể bệnh nhân. Nhiều dãy đầu dò được sử dụng (250 cho các kiểu máy ban đầu và 750 hoặc nhiều hơn cho các thiết kế sau này) để cho phép đủ số lượng phép đo được thực hiện trên toàn bộ máy quét.  Công nghệ chụp CT xoắn ốc Hình 1. 11: Công nghệ chụp xoắn ốc luan an 13 - Năm 1987 hệ thống CLVT quay liên tục, sử dụng công nghệ vòng trượt được giới thiệu.

- Năm 1989, Kalender và cộng sự, trong cuộc họp hàng năm của hội Điện Quang Bắc Mỹ (Radiology Society of North America) đã báo cáo nghiên cứu đầu tiên về máy xoắn ốc và ứng dụng lâm sàng. - Dùng công nghệ vòng trượt, được cấp điện liên tục, không giống như sử dụng cáp. Toàn bộ quá trình quét được thu nhận liên tục và xử lý 1 lần. Khác với công nghệ cũ là mỗi lần quét là được xử lý riêng nên tốn nhiều thời gian hơn.

- Thời gian khảo sát nhanh, không bị xoắn cáp giống hệ thống cắt lớp vi tính truyền thống. Nguyên lý xoắn ốc - Vòng quay liên tục. - Bệnh nhân di chuyển liên tục. - Đầu đèn vẽ đường xoắn ốc quanh bệnh nhân, đường ranh giới của hình ảnh dựng liên tục, không bị mấp mô.

- Hai biến số thay đổi: Thời gian cho mỗi vòng quay và di chuyển của bàn nhanh hay chậm. Cấu trúc của máy CLVT Hệ thống máy chụp cắt lớp điện toán có thể chia làm 2 phần chính : Hình 1. 12: Cấu tạo chung của phòng chụp CLVT Cấu tạo của hệ thống chụp CLVT gồm 2 phòng chính đó là phòng chụp và phòng điều khiển.