NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN HÌNH CHIẾU CƯỜNG ĐỘ TỐI ĐA (MIP) TRÊN CẮT LỚP VI TÍNH NGỰC TRONG PHÁT HIỆN VÀ THEO DÕI NỐT ĐẶC NHỎ Ở PHỔI
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Đặt vấn đề: Phát hiện các nốt phổi đặc kích thước nhỏ (<5 mm) trên CLVT ngực còn nhiều khó khăn do dễ bị bỏ sót trên các lát cắt mỏng. Kỹ thuật tái tạo hình chiếu cường độ tối đa (MIP) giúp làm nổi bật các cấu trúc có tỷ trọng cao và có thể cải thiện khả năng phát hiện.
Mục tiêu: Đánh giá vai trò của MIP ở các độ dày khác nhau trong phát hiện và theo dõi nốt phổi đặc <5 mm.
Đối tượng và phương pháp: Nghiên cứu tiến cứu trên 55 bệnh nhân có nốt phổi đặc <5 mm tại Bệnh viện Phổi Trung ương (6/2023–10/2025). Dữ liệu CLVT được tái tạo thành 4 bộ ảnh: MIP0 (axial), MIP5, MIP10 và MIP15. Hai bác sĩ chẩn đoán hình ảnh đọc độc lập. So sánh số lượng, kích thước, vị trí và đặc điểm nốt bằng các kiểm định thống kê.
Kết quả: Tổng cộng 129 nốt được phân tích. MIP làm tăng đáng kể số lượng nốt phát hiện so với MIP0, với MIP5 và MIP10 có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (p<0,001). Không có sự khác biệt giữa MIP5 và MIP10 (p>0,05), tuy nhiên MIP10 có xu hướng phát hiện nhiều nốt hơn. MIP15 làm giảm khả năng phát hiện. Độ đồng thuận giữa hai bác sĩ cao (p>0,05). Đa số nốt nằm ở vùng thùy dưới và có bờ đều. Trong quá trình theo dõi, 16 nốt (12,4%) tăng kích thước, một số được xác định là tổn thương ác tính hoặc tiền ác tính.
Kết luận: MIP cải thiện rõ rệt khả năng phát hiện nốt phổi nhỏ, tối ưu ở độ dày 5–10 mm, đặc biệt MIP10. Việc theo dõi cho thấy một tỷ lệ nốt nhỏ có thể tiến triển, nhấn mạnh ý nghĩa của phát hiện sớm và theo dõi định kỳ
Từ khóa
Nốt phổi, kỹ thuật hình chiếu cường độ tối đa, ung thư phổi.
Chi tiết bài viết
Tài liệu tham khảo
2. Güleryüz Kızıl P, et al. Diagnostic importance of maximum intensity projection technique in the identification of small pulmonary nodules with computed tomography. Tuberk Toraks. 2020;68(1):35-42.
3. Gould MK, et al. Evaluation of individuals with pulmonary nodules: when is it lung cancer? Diagnosis and management of lung cancer, 3rd ed: American College of Chest Physicians evidence-based clinical practice guidelines. Chest. 2013;143(5 suppl):e93S-e120S.
4. Valencia R, et al. Value of axial and coronal maximum intensity projection (MIP) images in the detection of pulmonary nodules by multislice spiral CT: comparison with axial 1-mm and 5-mm slices. Eur Radiol. 2006;16(2):325-332.
5. Zheng S, et al. Deep learning-based pulmonary nodule detection: effect of slab thickness in maximum intensity projections at the nodule candidate detection stage. Comput Methods Programs Biomed.2020;196:105620.
6. Ocaña-Tienda B, Eroles-Simó A, Pérez-Beteta J, Arana E, Pérez-García VM. Growth dynamics of lung nodules: implications for classification in lung cancer screening. Cancer Imaging. 2024;24(1):113.
7. MacMahon H, et al. Guidelines for management of incidental pulmonary nodules detected on CT images: from the Fleischner Society 2017. Radiology. 2017;284(1):228-243.
8. Riely GJ, Wood DE, Ettinger DS, et al. Non–small cell lung cancer, version 4.2024, NCCN clinical practice guidelines in oncology. J Natl Compr Canc Netw. 2024;22(4):249-274.