CHƯƠNG 1: CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA ĐỀ TÀI 1. Giới thiệu Ung thư thận là một loại ung thư tiết niệu bắt đầu ở một hoặc cả hai quả thận. Trong giai đoạn đầu, nó có thể không biểu hiện bất kỳ triệu chứng đáng chú ý nào. Khi ung thư tiến triển, bệnh nhân sẽ bắt đầu nhận thấy các triệu chứng của bệnh ung thư thận.
Tuy nhiên, nhiều trong số các triệu chứng này cũng liên quan đến một số tình trạng tiết niệu rất phổ biến. Điều quan trọng là các cá nhân có bất kỳ triệu chứng bất thường nào được đánh giá để xác định nguyên nhân gốc rễ của họ và nhận được phương pháp điều trị thích hợp. Ung thư thận là sự phát triển ác tính các tế bào, hình thành một khối u trong thận. Cũng cần lưu ý rằng, không phải bất kỳ một khối u thận nào cũng ác tính.
Một số trường hợp có thể là u lành tính, không phải ung thư. Ung thư thận là một danh từ chung. Có nhiều biến thể khối u ác tính trong thận và các giai đoạn của bệnh. Điều trị phụ thuộc vào đặc điểm của khối u và kinh nghiệm chuyên môn.
Ung thư thận bắt đầu khi những tế bào khỏe mạnh tại một hay cả hai thận thay đổi, phát triển ngoài tầm kiểm soát, tạo thành một khối gọi là khối u vỏ thận. Khối u này có thể là ác tính hay lành tính. Khối u ác tính là ung thư, có thể phát triển và lan sang những bộ phận khác của cơ thể. Có nhiều biến thể của khối u ác tính trong thận và những giai đoạn của bệnh.
Việc điều trị phụ thuộc vào đặc điểm của khối u và kinh nghiệm chuyên môn của bác sĩ. Thận là cơ quan hình hạt đậu nằm ở hai bên phía sau thành bụng, có chức năng lọc máu tạo nước tiểu. Thận cũng rất quan trọng đối với các quá trình khác trong cơ thể, bao gồm điều chỉnh huyết áp, cân bằng nước và điện giải, sản xuất các tế bào máu, và giữ cho xương của bạn khỏe mạnh. Lý do chọn đề tài Ung thư thận là một trong 10 loại ung thư phổ biến nhất ở cả nam và nữ.
Nhưng các triệu chứng thường không xuất hiện cho đến giai đoạn sau hoặc cho đến khi khối u lớn. Ung thư thận thường được chẩn đoán ở những người trên 60 tuổi. Nó thường được tìm thấy một cách tình cờ trong các cuộc kiểm tra hình ảnh thông thường. Theo GLOBOCAN 2018 ung thư thận ở Việt Nam đứng thứ hai trong ung thư hệ tiết niệu và đứng thứ 17 trong các bệnh ung thư chung, số ca mắc mới hàng năm là 2 ,394 ca.
5 Bệnh gặp ở các nước Bắc Âu nhiều hơn ở châu Phi và châu Á. Bệnh có xu hướng tăng dần trong những năm gần đây. Có khoảng 90% các khối u thận là u ác tính trong đó ung thư biểu mô tế bào sáng chiếm 80%. Các yếu tố nguy cơ như hội chứng Von Hippel Lindau, đột biến mất đoạn ở nhánh ngắn nhiễm sắc thể số 3.
Một số yếu tố khác được xác định có liên quan như hút thuốc, tăng huyết áp, béo phì. Ung thư thận bao gồm ung thư tế bào thận, sarcoma thận và u lympho thận nguyên phát. Trong đó, ung thư tế bào thận (Renal Cell Carcinoma -RCC) chiếm tới hơn 90% các trường hợp. Mặc khác, X-Quang và chụp CT đã và đang được áp dụng rộng rãi tại các địa phương trong việc phát hiện một số bệnh lý.
Đặc biệt, CT cho ta thấy hình chụp của cơ thể theo dạng mặt cắt, một khối 3 chiều, thể hiện trên những mặt phẳng hai chiều. Mỗi một hình ảnh là tập hợp bởi nhiều tia X -rays, bắn đi từ nhiều hướng khác nhau vòng quanh cơ thể. Do đó, việc thực hiện ý tưởng “Phát hiện và khoanh vùng ung thư thận bằng kỹ thuật deep learning” sẽ góp phần giúp các y bác sĩ có những chẩn đoán điều trị bệnh kịp thời đối với những bệnh nhân đã có tổn thương thận do ung thư thận gây ra, từ đó giảm bớt gánh nặng cho ngành y tế, hạn chế sự tổn thất cho bệnh nhân. Cơ sở lý luận Deep Learning là một thuật toán dựa trên một số ý tưởng từ não bộ tới việc tiếp thu nhiều tầng biểu đạt, cả cụ thể lẫn trừu tượng, qua đó làm rõ nghĩa của các loại dữ liệu.
Hiện nay Deep Learning được ứng dụng trong rất nhiều nhiều lĩnh vực. Thuật toán Deep Learning được tạo thành từ Artificial Neural Networks với các layers ẩn, dựa trên mạng thần kinh nơ -ron sinh học. Deep Natural Networks có thể được sử dụng để mô phỏng các mối quan hệ phức tạp phi tuyến tính trong cả giám sát (tập dữ liệu được sử dụng để dự đoán kết quả sau này) và không giám sát (gom nhóm và tìm ra các mẫu mới và khác thường trong dữ liệu). Deep Learning có độ chính xác cao, có thể học sâu rộng và đạt được độ chính xác ở mức công nhận vô cùng cao.
Điều này sẽ đảm bảo cho thiết bị điện tử tiêu dùng có thể đáp ứng được mọi nhu cầu cũng như mong đợi từ phía người dùng. Dù mới phát triển nhưng các kiến trúc Deep Learning có thể mô hình hoá một cách tự động các mối quan hệ phi tuyến phức tạp của dữ liệu. Do đó các kỹ thuật Deep Learning có thể hoạt động với dữ liệu thô mà không cần thông qua các bước trích xuất đặc trưng thủ công, phức tạp, chỉ phù hợp với từng vấn đề nhỏ. Có nhiều kiến trúc Deep Learning như mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network), Deep Belief Netwo rk, Deep 6 Learning đã đem lại nhiều thành công mang tính đột phá trong nhiều lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Trong phạm vi đề tài này se ̃ tìm hiểu kiến trúc và thực nghiệm huấn luyện mô hình mạng với tập dữ liệu ảnh y tế được tham khảo từ Kaggle và một số liên kết liên quan để phân loại và phân vùng bệnh ung thư thận trên môi trường Google Colab với mô hình mạng U-net. Cơ sở thực tiễn Hình ảnh CT đã và đang được áp dụng rộng rãi trong việc phát hiện một số bệnh lý, nhưng rất khó để phân biệt khối u do ung thư gây ra với một số căn nguyên khác. Việc lý giải các hình ảnh thường gặp nhiều sai lầm do kinh nghiệm, cảm giác hoặc do nhận thức cá nhân. Vì thế khi phân tích, các bác sĩ phải luôn kết hợp với đặc điểm và biểu hiện lâm sàng để đưa ra chẩn đoán chính xác.
Ngoài ra, Deep Learning ứng dụng trong lĩnh vực y tế đã ghi nhận được nhiều nghiên cứu mang đến những kết quả khả quan. Đó là tiền để thực hiện nghiên cứu phát hiện bệnh ung thư dựa trên dấu hiệu tổn thương thận. Nghiên cứu liên quan Trong bài báo “Kidney tumor segmentation using an ensembling multi-stage deep learning approach. A contribution to the KiTS19 challenge”[14] năm 2019 của nhóm tác giả Gianmarco Santini , No´emie Moreau and Mathieu Rubeaux.
Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả giới thiệu đã thuật toán để thực hiện phát hiện khối u thận từ tập dữ liệu từ cuộc thi KITS19. Trong nghiên cứu này, nhóm đã thực hiện tách thận và khối u thông qua mô hình resnet với tỉ lệ 96% nhận diện thành công thận và 76% nhận diện thành công khối u. Trong bài báo “KiTS19 Challenge Segmentation ” năm 2019 của tác giả yi - Chin Tsai, Yung-Nien Sun đến từ đại học quốc gia Thành Công, Đài Loan. Trong bài nghiên cứu này, tác giả đã đề xuất giải pháp dựa trên kiến trúc mạng resunet để có thể phân đoạn thận từ ROI(vùng trung tâm).
Và sau đó triết xuất thận bằng mạng DenseUnet để tách được thận và phân đoạn khối u. Với những kiến trúc mạng trên đạt được tỉ lệ 96% nhận diện thành công thận và 75% tỉ lệ nhận diện thành công khối u. Vấn đề đặt ra Nghiên cứu và phát triển đề tài “Phát hiện và khoanh vùng ung thư thận bằng kỹ 7 thuật deep learning” nhằm mục đích: - Phát hiện tổn thương và khoanh vùng tổn thương do khối u gây ra. - Tinh chỉnh mô hình đạt độ chính xác cao.
Hướng giải quyết Để thực hiện các mục đích được đề ra ở phần vấn đề đặt ra cần tiến hành: - Tìm hiểu về bệnh ung thư thận. - Tìm hiểu về những nghiên cứu liên quan về tổn thương thận do khối u gây ra. - Thu thập tập dữ liệu về CT ảnh chụp thận. - Xây dựng mô hình Deep Leaning để phát hiện tổn thương thận do khối u.
8 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2. Bệnh ung thư thận 2. Ung thư thận Ung thư thận là sự phát triển ác tính các tế bào, hình thành một khối u trong thận. Cũng cần lưu ý rằng, không phải bất kỳ một khối u thận nào cũng ác tính.
Một số trường hợp có thể là u lành tính, không phải ung thư. Ung thư thận là một danh từ chung. Có nhiều biến thể khối u ác tính trong thận và các giai đoạn của bệnh. Điều trị phụ thuộc vào đặc điểm của khối u và kinh nghiệm chuyên môn.
Ung thư thận bao gồm ung thư tế bào thận, sarcoma thận và u lympho thận nguyên phát. trong đó ung thư tế bào thận (Renal Cell Carcinoma -RCC) chiếm tới hơn 90% các trường hợp, nên trong bài này chỉ đề cập nội dung ung thư tế bào thận. Ung thư tế bào thận đứng hàng thứ 2 trong các bệnh ác tính hệ tiết niệu và chiếm 1 - 2% toàn bộ các loại ung thư ở người lớn. Bệnh thường xuất hiện ở người lớn trên 40 tuổi, với tỉ lệ nam gấp 2 lần so với nữ giới.
Ảnh so sánh giữa thận bình thường và thận bị ung thư 2. Nguyên nhân gây bệnh Nguyên nhân gây ung thư thận chưa được khẳng định, tuy nhiên có nhiều yếu tố nguy cơ đã được chứng minh có thể dẫn tới ung thư thận như: Hút thuốc lá: Đây là một trong những yếu tố có nguy cơ cao gây nên ung thư thận. Trung bình, có đến khoảng 30% nam giới và khoảng 24% nữ giới khi hút nhiều thuốc lá thì đều mắc phải căn bệnh quái ác này. 9 Người hút thuốc với thời gian càng dài và số lượng cao thì nguy cơ mắc bệnh sẽ càng tăng.000 loại độc tố được tìm thấy ở bên trong khói thuốc.
Những độc tố này có thể gây nên những ảnh hưởng đến DNA của những tế bào. Benzo (a) pyrene có trong thuốc lá là một chất có thể làm xuất hiện các tổn thương gen P53 - đóng vai trò mã hóa đối với các protein P53. Loại protein này có nhiệm vụ bảo vệ những tế bào bên trong cơ thể kháng lại ung thư.