Thanh bên bài viết
Số lượt xem pdf: 36
ĐÁNH GIÁ GIÁ TRỊ CỦA PHẦN MỀM TỰ ĐỘNG XÁC ĐỊNH CUỐNG ĐỘNG MẠCH NUÔI TRONG NÚT MẠCH HÓA CHẤT ĐIỀU TRỊ UNG THƯ BIỂU MÔ TẾ BÀO GAN
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Mục tiêu: Đánh giá việc sử dụng phần mềm tự động phát hiện cuống động mạch nuôi khối u (automated feeder detection software – AFD) trong việc phát hiện chính xác các động mạch nuôi khối u gan, việc sử dụng nó ảnh hưởng đến thời gian chiếu tia, liều bức xạ và lượng thuốc cản quang sử dụng trong nút hóa chất động mạch gan (TACE). Đối tượng và phương pháp: Nghiên cứu mô tả tiến cứu, có đối chứng. Nhóm nghiên cứu thực hiện trên 14 bệnh nhân có 18 tổn thương ung thư biểu mô tế bào gan (HCC) được chỉ định nút mạch hóa chất qua đường động mạch (TACE) và một nhóm đối chứng gồm 16 bệnh nhân có 18 tổn thương HCC. TACE trong nhóm nghiên cứu được thực hiện trên máy chụp động mạch có cài đặt phần mềm tự động xác định cuống mạch nuôi AFD (Emboguide; Siemens Healthineers, Đức) và trong nhóm đối chứng được thực hiện trên máy chụp động mạch tương tự (Artis Q, Siemens, Đức), nhưng không sử dụng phần mềm AFD. Kết quả: Tỷ lệ phát hiện được các nhánh mạch nuôi của phần mềm AFD là 64.3%. Thời gian chiếu tia và lượng thuốc cản quang trung bình của nhóm nghiên cứu ít hơn so với nhóm đối chứng. Liều bức xạ là cao hơn ở nhóm có sử dụng AFD so với nhóm chứng. Kết luận: Phần mềm AFD cung cấp thêm thông tin về những cuống mạch nuôi khối u nhờ đó nút mạch đúng mục tiêu, hiệu quả cao hơn, đặc biệt là các khối u nhỏ khó phát hiện cuống mạch nuôi trên DSA thông thường. Thời gian chiếu tia và lượng thuốc cản quang ít hơn nhưng liều chiếu cao hơn do bệnh nhân phải chụp CBCT để chạy phần mềm AFD.
Chi tiết bài viết
Từ khóa
Nút mạch hoá chất, Phần mềm dẫn đường, xác định động mạch nuôi khối u gan.
Tài liệu tham khảo
2. Shukla S, Chug A, Afrashtehfar K. Role of cone beam computed tomography in diagnosis and treatment planning in dentistry: An update. J Int Soc Prevent Communit Dent. 2017;7(9):125.
3. Tacher V, Radaelli A, Lin M. How I Do It: Cone-Beam CT during Transarterial Chemoembolization for Liver Cancer. Radiology. 2015;274(2):320-334.
4. Iwazawa J, Ohue S, Hashimoto N. Clinical utility and limitations of tumor-feeder detection software for liver cancer embolization. European Journal of Radiology. 2013;82(10):1665-1671.
5. Miyayama S. Ultraselective conventional transarterial chemoembolization: When and how? Clin Mol Hepatol. 2019;25(4):344-353.
6. Chiaradia M, Izamis ML, Radaelli A. Sensitivity and Reproducibility of Automated Feeding Artery Detection Software during Transarterial Chemoembolization of Hepatocellular Carcinoma. Journal of Vascular and Interventional Radiology. 2018;29(3):425-431.
7. Miyayama S, Yamashiro M, Ikuno M. Ultraselective transcatheter arterial chemoembolization for small hepatocellular carcinoma guided by automated tumor-feeders detection software: technical success and short-term tumor response. Abdom Imaging. 2014;39(3):645-656.
8. Cornelis FH, Borgheresi A, Petre EN. Hepatic Arterial Embolization Using Cone Beam CT with Tumor Feeding Vessel Detection Software: Impact on Hepatocellular Carcinoma Response. Cardiovasc Intervent Radiol. 2018;41(1):104-111.
9. Abdelsalam H, Emara DM, Hassouna EM. The efficacy of TACE; how can automated feeder software help? Egypt J Radiol Nucl Med. 2022;53(1):43.
10. Deschamps F, Solomon SB, Thornton RH. Computed Analysis of Three-Dimensional Cone-Beam Computed Tomography Angiography for Determination of Tumor-Feeding Vessels During Chemoembolization of Liver Tumor: A Pilot Study. Cardiovasc Intervent Radiol. 2010;33(6):1235-1242.