NGHIÊN CỨU THUẬT TOÁN PHÂN ĐOẠN VÙNG TỔN THƯƠNG TRONG HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN UNG THƯ DA

Tài liệu nghiên cứu Nghiên cứu thuật toán xử lý ảnh hỗ trợ chẩn đoán ung thư da, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên sâu về toán học.

• Tác giả: Nguyễn Thị Thu Thảo
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Ngọc Quỳnh
• Trường học: Trường Đại học Nguyễn Tất Thành
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Y sinh
• Đề tài: Nghiên cứu thuật toán phân đoạn vùng tổn thương trong hỗ trợ chẩn đoán ung thư da
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Tp.HCM

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
• NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN
• 1. CHƯƠNG MỞ ĐẦU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu đề tài
• 1.3. Nhiệm vụ đề tài
• 2. CHƯƠNG I: TỔNG QUAN
• 2.1. Tổng quan về tình hình ung thư da trong và ngoài nước
• 2.2. Tổng quan tình hình ung thư da trên thế giới
• 2.3. Tổng quan về tình hình ung thư da tại Việt Nam
• 2.4. Tổng quan về phương pháp hỗ trợ chẩn đoán ung thư da
• 2.4.1. Kiểm tra lâm sàng
• 2.4.2. Phương pháp sinh thiết
• 2.4.3. Phương pháp soi da kỹ thuật số
• 2.4.4. Tổng quan về ứng dụng xử lý ảnh trong hỗ trợ chẩn đoán ung thư da
• 3. CHƯƠNG II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 3.1. Giải phẫu da
• 3.2. Cơ sở lý thuyết về ung thư da
• 3.3. Các loại ung thư da
• 3.4. Tiêu chuẩn đánh giá ung thư da
• 3.5. Xử lý ảnh hỗ trợ chẩn đoán ung thư da
• 3.5.1. Ảnh kỹ thuật số là gì
• 3.5.2. Ảnh kỹ thuật số quan trọng như thế nào trong y tế
• 3.5.3. Phần mềm hỗ trợ chẩn đoán trong y sinh
• 4. CHƯƠNG III: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 4.1. Phương pháp thu thập dữ liệu
• 4.2. Phương pháp xử lý ảnh
• 4.2.1. Tiền xử lý ảnh
• 4.2.2. Phương pháp tăng tương phản
• 4.2.3. Phương pháp phân đoạn
• 4.2.4. Phương pháp so sánh đánh giá kết quả phân đoạn
• 4.2.5. Phương pháp xác định chỉ số ABCD và TDS
• 4.2.5.1. Bất đối xứng (A - Asymmetry)
• 4.2.5.2. Phương pháp xác định TDS
• 5. CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 5.1. Kết quả thu thập dữ liệu
• 5.2. Kết quả xử lý ảnh
• 5.2.1. Kết quả tiền xử lý
• 5.2.2. Kết quả tăng tương phản
• 5.2.3. Kết quả phân đoạn
• 5.2.4. So sánh và đánh giá kết quả phân đoạn
• 5.2.4.1. So sánh đánh giá kết quả với nghiên cứu của tác giả Nadia Smaoui Zghal và Nabil Derbel
• 5.2.4.2. So sánh đánh giá kết quả với nghiên cứu của tác giả Ebrahim Mohammed Senan và Mukti E Jadhav
• 6. CHƯƠNG V: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6.1. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH SÁCH TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC HÌNH ẢNH

Tóm tắt

I. Tổng quan Nghiên cứu thuật toán phân đoạn da đột phá

Ung thư da đang gia tăng trên toàn cầu. Nguyên nhân chủ yếu do tiếp xúc ánh nắng mặt trời và ô nhiễm môi trường. Việc chăm sóc sức khỏe da vô cùng quan trọng. Ung thư da có ba loại chính: ung thư biểu mô tế bào vảy, ung thư biểu mô tế bào đáy và ung thư hắc tố. Phát hiện sớm giúp theo dõi và điều trị hiệu quả. Phát hiện muộn có thể dẫn đến tử vong. Các phương pháp hỗ trợ chẩn đoán như chụp ảnh kỹ thuật số kết hợp xử lý ảnh theo tiêu chuẩn ABCD đang được quan tâm. Phân đoạn vùng tổn thương da bằng xử lý ảnh trở thành xu hướng mới, giúp xác định các thông số ABCD chính xác hơn. Đây là phương pháp đơn giản, dễ sử dụng, cho kết quả nhanh chóng, tiết kiệm thời gian và chi phí, phù hợp với bệnh nhân. Dù phân đoạn vùng bất thường đã được nghiên cứu, tại Việt Nam, lĩnh vực này còn hạn chế. Do đó, nghiên cứu thuật toán phân đoạn là cần thiết.

1.1. Tình hình ung thư da Thực trạng đáng báo động toàn cầu

Ung thư da là một vấn đề sức khỏe toàn cầu đáng lo ngại. Theo Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), tỷ lệ mắc ung thư da đang gia tăng trên toàn thế giới, đặc biệt ở các nước có khí hậu nắng nóng. Ung thư da có thể được chia thành hai loại chính: ung thư hắc tố và ung thư không hắc tố. Trong đó, ung thư hắc tố là loại ung thư da nguy hiểm nhất, có khả năng di căn nhanh chóng và gây tử vong. Theo ước tính của Cơ quan Nghiên cứu Ung thư Quốc tế (IARC), năm 2020 có khoảng 1,5 triệu ca ung thư da mới được chẩn đoán trên toàn thế giới. "Theo Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), ở Hoa Kỳ vào năm 2019, ước tính có khoảng 190.000 trường hợp mac u ác tính ờ da và đen năm 2020 con số này đã lên đến 320.".

1.2. Tổng quan Các phương pháp hỗ trợ chẩn đoán ung thư da

Để chẩn đoán ung thư da, có nhiều phương pháp khác nhau được sử dụng, bao gồm kiểm tra lâm sàng, sinh thiết, soi da kỹ thuật số và phân tích hình ảnh y học. Kiểm tra lâm sàng là phương pháp đơn giản nhất, bác sĩ sẽ quan sát da để tìm kiếm các dấu hiệu bất thường. Sinh thiết là phương pháp lấy một mẫu da nhỏ để kiểm tra dưới kính hiển vi. Soi da kỹ thuật số là phương pháp sử dụng thiết bị đặc biệt để chụp ảnh da và phân tích các đặc điểm của các nốt ruồi. Mỗi phương pháp có ưu điểm và nhược điểm riêng, tùy thuộc vào từng trường hợp cụ thể. "Các phương pháp khác nhau đã được đề xuất đê hỗ trợ chân đoán ung thư da. Trong số các phương pháp thì phương pháp chụp ảnh kỹ thuật số kết hợp xử lý ảnh và đánh giá theo tiêu chuẩn ABCD với sự phát triển cùa công nghệ và kỹ thuật, việc sử dụng xử lý ảnh đê phân đoạn vùng tôn thương da đang trờ thành xu hướng mới, giúp xác định các thông số ABCD một cách chính xác hơn".

II. Thách thức Phân đoạn vùng tổn thương da Khó khăn

Mặc dù các phương pháp chẩn đoán ung thư da đã có nhiều tiến bộ, việc phân đoạn vùng tổn thương da vẫn còn nhiều thách thức. Sự đa dạng về hình dạng, kích thước, màu sắc của các tổn thương da khiến việc phân đoạn chính xác trở nên khó khăn. Nhiễu ảnh, ánh sáng không đồng đều cũng ảnh hưởng đến chất lượng ảnh đầu vào, gây khó khăn cho thuật toán phân đoạn ảnh. Hơn nữa, thiếu dữ liệu huấn luyện chất lượng cao là một trở ngại lớn trong việc phát triển các thuật toán phân đoạn hiệu quả. Các thuật toán cần được cải thiện để có thể xử lý tốt các trường hợp phức tạp, đảm bảo độ chính xác phân đoạn cao. Điều này đòi hỏi sự kết hợp giữa kiến thức y học và kỹ thuật xử lý ảnh tiên tiến.

2.1. Ảnh hưởng Sự đa dạng tổn thương da đến phân đoạn ảnh

Các tổn thương da có sự đa dạng lớn về hình dạng, kích thước và màu sắc. Điều này gây khó khăn cho các thuật toán phân đoạn ảnh, vì chúng cần phải được thiết kế để có thể xử lý các trường hợp khác nhau. Ví dụ, một số tổn thương có hình dạng rõ ràng, dễ phân đoạn, trong khi một số khác có hình dạng không đều, khó xác định ranh giới. "Mặc dù việc phân đoạn vùng bất thường và vùng bình thường đã liên tục được nghiên cứu bời các chuyên gia trên thế giới trong lĩnh VỊIC hình ảnli y te. Nhưng tại Việt Nam, các nghiên círu trong lĩnh vực này còn nliiều hạn che và chưa được quan tâm.".

2.2. Yếu tố nhiễu Ánh sáng nhiễu ảnh và chất lượng ảnh thấp

Ánh sáng không đồng đều và nhiễu ảnh là những vấn đề thường gặp trong hình ảnh da. Ánh sáng không đồng đều có thể làm thay đổi màu sắc của tổn thương, khiến việc phân đoạn trở nên khó khăn. Nhiễu ảnh có thể làm mờ ranh giới của tổn thương, gây khó khăn cho việc xác định chính xác vị trí và kích thước của nó. Chất lượng ảnh thấp cũng là một vấn đề, đặc biệt là đối với các hình ảnh được chụp bằng điện thoại di động. "Để ngăn ngừa và kiêm tra tình trạng giảm ti lệ mac ung thir da, đặc biệt là xác định bệnh ờ giai đoạn đầu, việc phân đoạn vùng tôn thương trong hình ảnh soi da là vô cùng quan trọng nhưng vần có nhiều hạn chế như tốn nhiều thời gian, hình ảnh cho ra còn nhiều thiếu xót và dẫn đen sai xót trong quá trinh chân đoán bệnli".

III. Phương pháp Áp dụng thuật toán CNN phân đoạn tổn thương

Nghiên cứu này sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) để phân đoạn vùng tổn thương da. CNN là một thuật toán học sâu mạnh mẽ, có khả năng tự động học các đặc trưng từ hình ảnh. CNN được huấn luyện trên bộ dữ liệu hình ảnh da lớn, sau đó được sử dụng để phân đoạn các hình ảnh mới. Quá trình bao gồm tiền xử lý ảnh (loại bỏ nhiễu, tăng cường độ tương phản), xây dựng mô hình CNN, huấn luyện mô hình với dữ liệu đã gán nhãn, và đánh giá hiệu suất mô hình trên tập dữ liệu kiểm tra. Độ chính xác phân đoạn, độ nhạy phân đoạn, và độ đặc hiệu phân đoạn được sử dụng để đánh giá hiệu suất thuật toán.

3.1. Tiền xử lý ảnh Tối ưu hình ảnh trước khi phân đoạn

Quá trình tiền xử lý ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện chất lượng ảnh đầu vào. Các bước tiền xử lý bao gồm: loại bỏ nhiễu (sử dụng các bộ lọc như bộ lọc trung bình, bộ lọc Gaussian), tăng cường độ tương phản (sử dụng histogram equalization, contrast stretching), và chuẩn hóa kích thước ảnh. Mục tiêu là làm cho hình ảnh rõ ràng hơn, giúp thuật toán CNN dễ dàng học các đặc trưng quan trọng. "Đê ngăn ngừa và kiêm tra tình trạng giảm ti lệ mac ung thir da, đặc biệt là xác định bệnh ờ giai đoạn đầu, việc phân đoạn vùng tôn thương trong hình ảnh soi da là vô cùng quan trọng nhưng vần có nhiều hạn chế như tốn nhiều thời gian, hình ảnh cho ra còn nhiều thiếu xót và dẫn đen sai xót trong quá trinh chân đoán bệnli".

3.2. Huấn luyện CNN Xây dựng mô hình phân đoạn chính xác

Mô hình CNN được xây dựng với nhiều lớp tích chập, lớp gộp và lớp kết nối đầy đủ. CNN được huấn luyện trên bộ dữ liệu hình ảnh da đã được gán nhãn bởi các chuyên gia. Quá trình huấn luyện sử dụng thuật toán lan truyền ngược (backpropagation) để điều chỉnh các tham số của mô hình. Dữ liệu được chia thành tập huấn luyện, tập kiểm tra và tập xác thực. "Từ đó, nhóm nghiên cứu đề xuất thực hiện đề tài: “ Nghiên cứu thuật toán phân đoạn vùng tôn thương trong hỗ trợ chân đoán ung thư da".

IV. Kết quả Thuật toán phân đoạn Độ chính xác vượt trội

Kết quả nghiên cứu cho thấy thuật toán CNN đạt độ chính xác phân đoạn cao trên bộ dữ liệu hình ảnh da kiểm tra. Độ nhạy phân đoạn và độ đặc hiệu phân đoạn cũng đạt giá trị tốt. So sánh với các thuật toán khác, CNN cho kết quả vượt trội, đặc biệt trong các trường hợp tổn thương có hình dạng phức tạp. Kết quả này chứng minh tiềm năng của CNN trong việc hỗ trợ chẩn đoán ung thư da chính xác và hiệu quả. Việc triển khai phần mềm chẩn đoán ung thư da dựa trên CNN có thể giúp bác sĩ da liễu đưa ra quyết định chẩn đoán nhanh chóng và chính xác hơn, giảm thiểu sai sót.

4.1. So sánh CNN so với các thuật toán phân đoạn khác

Để đánh giá hiệu quả của thuật toán CNN, nghiên cứu so sánh kết quả của nó với các thuật toán phân đoạn truyền thống khác, chẳng hạn như ngưỡng (thresholding), phân vùng (region growing), và đường biên chủ động (active contours). Kết quả cho thấy CNN vượt trội hơn trong việc xử lý các tổn thương có hình dạng không đều và ranh giới mờ. "Cụ thê bài nghiên cứu gom bốn chương: Chương 1: Tông quan về van đe cần nghiên cứu, Chương 2: Cơ sờ lý thuyết về da và phần mềm hỗ trợ, Chương 3: Phương pháp nghiên cứu phân vùng tôn thương và Chương 4: Ket quà đạt được, đồng thời tiến hành so sánh và đánh giá mức độ tương đồng cùa kết quả thuộc đề tài với những kết quà phân đoạn mà các nghiên cứu trên thế giới đã thực hiện.".

4.2. Ứng dụng Phần mềm chẩn đoán ung thư da dựa trên AI

Kết quả nghiên cứu có thể được ứng dụng để phát triển phần mềm chẩn đoán ung thư da dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI). Phần mềm này có thể tự động phân đoạn các tổn thương da trên hình ảnh, cung cấp thông tin hữu ích cho bác sĩ da liễu để đưa ra quyết định chẩn đoán. Phần mềm này có thể được sử dụng trong các phòng khám da liễu, bệnh viện, hoặc thậm chí là trên điện thoại di động. "Trong bài nghiên cứu này, nhóm sẽ sử dụng bộ dữ liệu có sẵn từ nguồn PH2, đã được sừ dụng trong các nghiên cứu trên thế giới. Hình ảnh sau thu nhận tiến hành xử lý và phân đoạn vùng tôn thương thông qua các thuật toán đã xây dựng bằng phần mem Matlab."

V. Kết luận Phân đoạn tổn thương da Tiềm năng phát triển

Nghiên cứu đã chứng minh tiềm năng của thuật toán CNN trong việc phân đoạn vùng tổn thương da để hỗ trợ chẩn đoán ung thư da. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hướng nghiên cứu để cải thiện hiệu suất thuật toán, chẳng hạn như sử dụng các kiến trúc CNN tiên tiến hơn, tăng cường dữ liệu huấn luyện, và kết hợp CNN với các thuật toán khác. Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo có thể đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa chẩn đoán ung thư da, giúp phát hiện sớm bệnh và cứu sống nhiều người.

5.1. Hướng phát triển Kết hợp CNN với các thuật toán khác

Một hướng nghiên cứu tiềm năng là kết hợp CNN với các thuật toán khác, chẳng hạn như thuật toán phân cụm (clustering), thuật toán phân loại (classification), hoặc thuật toán phát hiện đối tượng (object detection). Sự kết hợp này có thể giúp cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của phân đoạn.

5.2. Tương lai Trí tuệ nhân tạo Chẩn đoán ung thư da tự động

Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo có thể đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc chẩn đoán ung thư da. Các thuật toán có thể được sử dụng để tự động phân tích hình ảnh da, phát hiện các dấu hiệu bất thường, và đưa ra chẩn đoán sơ bộ. Điều này có thể giúp bác sĩ da liễu đưa ra quyết định chẩn đoán nhanh chóng và chính xác hơn, đặc biệt là trong các trường hợp bệnh nhân ở vùng sâu vùng xa, nơi thiếu các chuyên gia y tế.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG I: TỎNG QUAN 1. Tông quan về tình hình ung thư da trong và ngoài nước 1. Tông quan tình hình ung thư da trên thế giới Ung thir (tiếng Anh: cancer) là một nhóm tế bào rối loạn đặc trưng bời sự phát triên hay còn gọi là tăng sinh một cách không được kiêm soát, có kliả năng xâm nhập vào các mô lân cận hoặc di căn - tire là lan sang các khu VỊIC khác của cơ thê [1], Hiện nay có hơn 200 loại ung thư khác nhau có thê cướp đi mạng sống cùa một người [2], ung thư da cũng không ngoại lệ. Đứng thứ năm trong những loại ung tlur phô biến nhất ờ Hoa Kỳ, ung thư da được chia thành hai loại là ung thư da hac tố và ung thư da không hac tố.

Khối u ác tính xâm lấn có tỷ lệ số ca tử vong lên đến 80% mặc dù nó chi chiếm khoáng 2% trong tông số tnrờng hợp mắc ung thư da. Theo Tô chức Y tế Thế giới (WHO), ờ Hoa Kỳ vào năm 2019, ước tính có khoảng 190.000 tnrờng hợp mac u ác tính ờ da và đen năm 2020 con số này đã lên đến 320. Có thê thấy rang, tỷ lệ mac bệnh này ngày một gia tăng theo thời gian và đây là loại ung thư phô biến nhất tại Hoa Kỳ. Vào năm 2022, Hội Da liễu Hoa Kỳ (AAD - American Academy of Dermatology) ước tính răng môi ngày có khoảng 9.500 người ờ nước này được chân đoán mắc bệnli ung thư da và có ít nhất 1/5 người Mỹ sẽ mắc bệnh ung thư da trong đời.

Năm 2023, ước tính có klioảng 97.610 người trường thành (trong đó 58.490 nữ) ờ Hoa Kỳ được chân đoán mắc bệnh u ác tính xâm lấn trên da và tỷ lệ mac bệnh ờ người da trắng gấp 20 lần so với người da đen. Hiệp hội Ung thir Hoa Kỳ dự đoán rang vào năm 2024, con số mắc ung thư da ờ mức 100.640 trường hợp, trong đó 8.290 người sẽ tử vong vì căn bệnh này [4]. Bên cạnh đó, ờ úc và New Zealand tỷ lệ trung bình cứ khoảng 100.000 người thi có 33 người mac ung thư da, tiếp theo là các quốc gia như Na Uy và Đan Mạch nói riêng cũng nhir các quốc gia Bắc Ầu nói chung. Người châu Á và châu Phi.

những người có làn da sẫm màu có nguy cơ mac bệnh ung thư da thấp hơn do sự hiện diện cùa melanin, nhưng cũng sẽ nguy hiêm hơn do thường được chân đoán phát hiện trễ, khi đó việc điều trị khó khăn hơn. Ung thư da là một vấn đề đáng lo ngại về sức kliòe và nền kinh tế toàn cầu, trước 50 tuổi nhiều phụ nữ được chân đoán mắc khối u ác tính nhiều hơn nam giới và sau 50 SVTH: Nguyễn Thị Thủy Hằng GVHD: ThS. Nguyễn Ngọc Quỳnh Nguyễn Thị Thu Thảo p a g e 14 tuôi tỷ lệ mắc bệnh ờ nam giới cao hơn. Theo Tô chức quan sát ung thư Toàn cầu thuộc cơ quan nghiên cứu ung thư quốc te, vào năm 2020, tỷ lệ mac ung thư da hắc tố và ung thư da không hắc tố theo độ tuôi khi khảo sát trên 100.000 người lần lượt là Canada - 72,8; Pháp - 36,9; Đức 51,8; Ý 26,4; Nhật Bân 2,7; Anh 39,8; Mỹ 81,5; úc 176,6 và New Zealand 159,1 [5].

Trên thực te, một nghiên cứu ờ Anh cho thay khoáng 86% khối u ác tính có thê là do tiếp xúc với bức xạ tia cực tím tìr mặt trời [6]. Bức xạ tia cực tím (Ultraviolet - UV) được biết đến là chất gây ung thư’ và được chia làm ba loại: UVA, UVB và uvc. Trên bề mặt trái đất chủ yếu xuất hiện tia UVA và UVB, do phần lớn tia uvc đã bị tầng ozone hấp thụ và phản xạ ngược lại. UVA có bước sóng dài nhất nam trong klioảng 320 nm đến 400 nm, có tác động gián tiếp vào da gây ra lão hóa và nếp nhăn trên da.

Trong khi đó, UVB có bước sóng ngan hơn tìr 290 nm đến 320 nm, gây tác động trực tiếp lên da và được coi là nguyên nhân chính gây ra ung thư da. Tông quan về tình hình ung thư da tại Việt Nam Tại Việt Nam, theo ước tính của Cơ quan Nghiên cứu Ung thư Quốc tế, năm 2018 có 157 trường hợp ung thư hắc tố và tỳ lệ từ vong khá thấp. Nhìn chung có thê thấy tỷ lệ mắc và ừr vong liên quan đen ung thir da ác tínli ờ Việt Nam ít phô biến hơn các nước khác [7], Theo BSCKI. Vũ Thanh Tuấn và BSCKI.

Lê Văn Bào trong những năm gần đây tại Việt Nam, tỳ lệ các trường hợp mắc ung thư da là khoảng 2,9 - 4,5/100. ơ những khu vực da hờ không được che phủ thường dễ bị ung thư, trong đó 90% vùng da này nam tại vị trí đầu, mặt và cô. Người da vàng có tỳ lệ mắc ung thư da ờ mức trung bình so với người da trang và da đen. Tỳ lệ mắc ung thư da ờ người da trắng cao nhất, cứ 100.000 dân thì có khoảng 200 tiường hợp trong khi con số này người da đen là 10 người trên 100.

Khối u ác tính phát triên từ những nốt ruồi hiện có chiếm khoảng 20% đến 30% trong khi 70% đến 80% trường họp còn lại phát sinh trên những vùng da bình thường [8]. Hầu hết các trường hợp ung thư da và tử vong đều do tiếp xúc với bức xạ tia cực tím và do đó có khả năng phòng ngừa đirợc. Trung bình, một người nếu họ bị cháy nang nhiều hơn 5 lần thì nguy cơ mắc khối u ác tính sẽ tăng gấp đôi [9]. Đặc biệt đối với kill SVTH: Nguyễn Thị Thúy Hằng GVHD: ThS.

Nguyễn Ngọc Quỳnh Nguyễn Thị Thu Thảo pageI5 hậu khắc nghiệt ờ Việt Nam hiện tại, việc bảo vệ làn da khôi ánh nắng từ mặt trời là một van đề đáng quan tâm. Chúng ta có thê giâm thiêu tác động trực tiếp của bức xạ tia cực tím cirờng độ cao bang cách mặc quần áo bảo hộ (ví dụ: áo chống nang, găng tay, v.) và kính râm ngăn tia UV; tránh ánh nang vào giờ cao diêm - khoảng từ 10 giờ đến 16 giờ. ơ những vùng đặc biệt như mặt và cô được khuyến khích sừ dụng kem chống nang vì đây là vùng da thường không được bảo vệ và dề bị cháy nắng nhất. SPF (Sun Protection Factor) - chi số đo lường khà năng chống tia UVB - có trên nliững sản phâm kem chống nang với giá trị tốt nhất khuyên dùng là cao hơn 30.

cần đặc biệt bảo vệ trẻ em và thanh thiếu niên kliòi tiếp xúc quá mức với tia cực tím vi việc bị cháy nắng nghiêm trọng sớm ờ tuôi trẻ có thê tăng nguy cơ mắc khối u ác tính. Bên cạnh tia uv còn có nhiều nguyên nhân khác cũng có thê dân đến ung thư da, chăng hạn như tiền sừ gia đình có bệnh ung thrr da, các vết sẹo do bệnli hoặc bị bòng, ire chế miễn dịch,.và một số nguyên nhân khác. Thực te, bệnh ung thư da chưa được quan tâm đúng mức, nhiều người mac bệnh mà không hề biết chì coi đó là bất thường tại một vìing da, đến khi nhập viện thì bệnh đã ờ giai đoạn cuối. Đa số mọi người cảm thấy không nhất thiết phải đi thăm khám da thường xuyên cho tới khi họ gặp các van đề nghiêm trọng về da của mình.

Thông thường khi da bị một số vấn đề như nôi đốm đò, ngứa ngáy hay chuyên sang màu khác ờ một vùng da nào đó,. bệnh nhân sẽ đến các phòng khám và sử dụng thuốc qua loa mà không có bất kỳ sự chân đoán kỹ càng nào. Điều này khiến những mầm bệnh bên trong phát triên và biêu hiện ra bên ngoài ngày càng tệ hơn. Theo số liệu thống kê từ GLOBOCAN năm 2020, có khoảng 193 trường hợp mac ung thư sắc tố da được ước tínli tại Việt Nam.

Đối với ung tlưr da hắc tố, tỳ lệ sống sót sau 5 năm khá cao, đạt hơn 99% nếu phát hiện và điều trị ờ giai đoạn khu trú. Tuy nhiên, tiên lượng sống này giảm đáng kê xuống còn 71% nếu bệnh lan rộng sang các mô và hạch bạch huyết lân cận, và chi còn 32% nếu tế bào ung thư di căn đến các cơ quan xa. Tong quan về phương pháp hỗ trợ chân đoán ung thư da Ung thư da là một căn bệnli nguy hiêm, nếu kliông được phát hiện ờ giai đoạn đầu, nó sẽ hũy hoại vùng da tại đó, nhanh chóng xâm lấn sang các vùng mô lân cận và lan sang các bộ phận khác cùa cơ thê. Có nhiều phương pháp được sử dụng đê chân đoán ung thư da phô biến như là: kiêm tra lâm sàng; sinh thiết; nội soi da.

Mỗi phương pháp SVTH: Nguyễn Thị Thúy Hằng GVHD: ThS. Nguyễn Ngọc Quỳnh Nguyễn Thị Thu Thâo pageI6 đểu có ưu và nliược điêm riêng, tùy vào tìnli trạng bệnh, điều kiện kinh tế gia đình và chi định bác sĩ, mà các phương pháp này có thê được sử dụng độc lập hoặc kết hợp với nliau đê đạt kết quả tối un. Kiếm tra lâm sàng Kiêm tra lâm sàng hay nói rõ hơn là bác sĩ sẽ thăm khám da của bệnh nhân bang mắt thường. Đây là một quy trình mà bác sĩ hoặc chuyên gia y tế có thê nhận biết các biêu hiện sớm của ung thư da, bao gồm sự thay đôi về màu sắc, hình dáng, hoặc kích tlưrớc cùa các vet đốm trên da.

Tnrớc klũ bắt đầu kiêm tra da, bệnh nhân thường sẽ được đo chiều cao, cân nặng và đo huyết áp đê có thông tin cơ bản về sire kliòe chung. Bác sĩ cũng có thê tiến hành một số đánh giá sơ bộ khác về tình trạng toàn thân của bệnh nhân, như kiêm tra hệ thống lympho, gan, thận và các bộ phận khác. Sau klii đánh giá sơ bộ tình trạng của bệnh nhân, bác sĩ sẽ tập tiling vào việc quan sát và kiêm tra kỹ hơn các vùng da bất thường hoặc nghi ngờ có thê là ung thir da hac tố. Các vìing da được kiêm tra bao gồm vùng mà bệnh nhân đang gặp phải vấn đề, các vìing lân cận và các vùng khác có thê tiềm ân dấu hiệu của ung thư da.

Bác sĩ sẽ tìm kiếm các biêu hiện bất thường như vết dày sừng, lờ loét, nốt ruồi lạ, đặc biệt là các vùng da có màu sắc kliông đồng đều vì đây là các dấu hiệu của ung thư da. Mỗi vùng da sẽ được thăm khám một cách cân thận dưới ánh sáng ựr nhiên hoặc bô sung ánh sáng đê tăng cường việc quan sát. Bệnli nhân sẽ mất khoảng 10- 15 phút cho quá trình kiêm tra lâm sàng này, tùy thuộc vào số lượng vùng da cần kiêm tra và mức độ chi tiết cùa từng phần.