Giải thưởng Sinh viên Nghiên cứu khoa học Euréka lần thứ XIX năm 2017 Kỷ yếu khoa học PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH MÁY SOI CỔ TỬ CUNG SỬ DỤNG NGUỒN SÁNG PHÂN CỰC VÀ ỨNG DỤNG BAN ĐẦU TRONG LÂM SÀNG Nguyễn Ngọc Quỳnh*, Nguyễn An Duy, Lý Cao Dương Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP.HCM *Tác giả liên lạc: nguyenngocquynh95@gmail.com TÓM TẮT Trong những năm gần đây, các trường hợp hiếm muộn, vô sinh ngày càng nhiều. Theo thống kê, một trong những nguyên nhân chính là do các bệnh liên quan đến cổ tử cung (CTC). Nếu như không phát hiện kịp thời và điều trị đúng cách, các bệnh này có thể phát triển thành ung thư cổ tử cung (UTCTC), một căn bệnh có khả năng gây tử vong cao cho người bệnh. Một trong những phương pháp phổ biến nhất để phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường ở CTC chính là soi CTC bằng máy soi cổ tử cung (MSCTC). Trong nghiên cứu này, chúng tôi hướng đến việc nghiên cứu, phát triển mô hình MSCTC sử dụng nguồn sáng Led phân cực có những cải tiến về chất lượng hình ảnh, cũng như giá thành hợp lý, phục vụ nhu cầu thiếu hụt trang thiết bị y tế hiện đại trong nước. Ngoài ra, chúng tôi cũng xây dựng phần mềm lưu trữ và xử lý ảnh trực tiếp, nhằm tăng cường hay phân đoạn các vùng bệnh, cho bác sĩ cái nhìn trực quan, rõ ràng hơn về bệnh lý của bệnh nhân. Kết quả bước đầu phân tích, đánh giá một số đặc tính thường gặp trong bệnh lý CTC. Từ khóa: Cổ tử cung, Ung thư cổ tử cung, Máy soi cổ tử cung DEVELOPING THE COLPOSCOPY MODEL USING POLARIZED LIGHT SOURCE AND ITS PRELIMINARY CLINICAL APPLICATION Nguyen Ngoc Quynh*, Nguyen An Duy, Ly Cao Duong University of Technology, VNU-HCM * Corresponding authour: nguyenngocquynh95@gmail.com ABSTRACT In recent years, there has been a significant rise in cases of infertility. According to statistics, one of the primary causes is disease in terms of cervix. Should they not be diagnosed early or treated properly, these symtoms will likely lead to cervix cancer in a near future, which is an extreme threat to patient’s lives. One of the most common methods to detect abnormal indication in cervix is to scan through it using the colposcopy. In this study, we are looking to the research and development of a colposcopy model using polarized Led light source with considerable enhancement in image quality as well as a reasonable price, serving to meet the huge demand of modern medical equipments of the society. In addition, we also develop an application for storing and analysing the images directly, in order to highly visualise the disease area, providing doctors with clearer and better perspective about the symtoms. Preliminary results then help analyse and evaluate some typical characteristics of cervix- related diseases. Keywords: Cervix, cervical cancer, colposcopy. TỒNG QUAN thế giới của bệnh lý CTC là rất lớn, với hơn Trong cơ thể người phụ nữ, cổ tử cung 500,000 trường hợp UTCTC được chẩn đoán (CTC) là một cơ quan nhạy cảm và dễ bị ảnh mỗi năm, dẫn đến 250,000 ca tử vong. Tỷ lệ hưởng bởi các yếu tố bên ngoài. Có nhiều mắc bệnh CTC cao nhất ở các quốc gia kém nguyên nhân khác nhau gây ra một số các phát triển và thấp nhất ở các nước phát triển bệnh lý về CTC với nhiều mức độ nặng nhẹ phương Tây - nơi chương trình sàng lọc đã khác nhau, cũng như có thể dẫn đến các biến làm giảm đáng kể tỷ lệ mắc bệnh. Tại Việt chứng như vô sinh và nghiêm trọng nhất là Nam, UTCTC là loại ung thư phụ khoa phổ căn bệnh UTCTC. Trong một số nghiên cứu biến thứ hai, sau ung thư vú. Mỗi năm, có về sức khỏe sinh sản thì gánh nặng trên toàn hơn 5,000 trường hợp mới và hơn 2,500 394
Giải thưởng Sinh viên Nghiên cứu khoa học Euréka lần thứ XIX năm 2017 Kỷ yếu khoa học trường hợp tử vong do căn bệnh này. Bệnh lý chuyên khoa những tư liệu cần thiết hỗ trợ CTC nếu được phát hiện ở giai đoạn sớm thì chẩn đoán bệnh lý CTC. Kết quả ban đầu đạt tỷ lệ tiên lượng tốt sau chẩn đoán 5 năm có được là chất lượng hình ảnh với độ phân giải thể đạt đến 92%, còn nếu được phát hiện trễ cao, cho khả năng nhận diện đặc trưng, cũng vào giai đoạn tế bào ung thư đã di căn thì tỷ như nhiều tính năng đi kèm như chống lóa bề lệ này giảm xuống chỉ còn 17%. Do đó, việc mặt, quan sát được các mạch máu…là điều phát hiện sớm và điều trị kịp thời các bệnh lý cần thiết để giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh về CTC cũng như các triệu chứng tiền nhanh hơn và hiệu quả hơn. UTCTC trở nên cực kỳ cấp bách. Trong lâm sàng hiện nay, các phương pháp VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP giúp chẩn đoán bệnh lý CTC tựu chung lại có Nhận thấy việc nâng cao thu nhận cũng như thể đi theo hai hướng chính là hướng tế bào xử lý ảnh chụp CTC là một hướng phát triển học và hướng mô học. Trong đó mô học là rất có tiềm năng, đặc biệt là với sự hỗ trợ phương pháp sử dụng các kết quả xét nghiệm mạnh từ sự phát triển của công nghệ thông mô tế bào như: Pap smear, ThinPrep, HPV- tin và các thuật toán xử lý ảnh.Trong nghiên DNA... và tuân theo các tiêu chuẩn để xác cứu này, chúng tôi tiến hành nâng cấp nguồn định bệnh lý. Trong khi đó hướng tiếp cận từ sáng theo hướng khai thác một số đặc tính cấp độ tế bào học sử dụng kết quả từ việc trong sự tương tác giữa ánh sáng và tế bào quan sát bề mặt CTC bằng các phương pháp sống (tính truyền qua, phản xạ, hấp thụ). như: soi cổ tử cung, VIA… để đánh giá tình Chẳng hạn để đánh giá nồng độ tập trung của trạng bệnh lý. Mỗi phương pháp đều có ưu máu hay các vết xuất huyết, các nhà nghiên nhược điểm riêng, tùy vào điều kiện cơ sở cứu thường sử dụng ánh sáng màu xanh lá vật chất, mức độ bệnh, khả năng tài chính cây (~530 nm) vì ánh sáng này bị hấp thụ của bệnh nhân mà lựa chọn một phương pháp mạnh bởi Hemoglobin (Hb- Huyết sắc tố) là cho phù hợp. Trong số các phương pháp kể một thành phần quan trọng có trong máu. Để trên thì soi CTC được sử dụng phổ biến hơn tăng độ tương phản máu trên nền da thì sử vì tiết kiệm thời gian, chi phí và độ tin cậy dụng kết hợp ánh sáng xanh lá (~530 nm) và cao. Mặc khác, tại Việt Nam hiện nay các màu đỏ (~ 660 nm) vì máu ít hấp thụ ánh MSCTC phần lớn được nhập khẩu từ nước sáng đỏ, trong khi melanin (một thành phần ngoài với giá thành rất cao (thiết bị của Đức, quan trọng trong da) hấp thụ ánh sáng này của Mỹ) hoặc hạn chế về chất lượng hình ảnh khá mạnh. Kết quả này đã được sử dụng để (thiết bị của Trung Quốc). Với thực tế đó, đánh giá bệnh vảy nến, bệnh sốt xuất huyết, nhận thấy thiết bị soi CTC thật sự cần thiết đánh giá quá trình lành vết thương. Còn để hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh lý trong trường hợp muốn tăng độ tương phản CTC nhanh và hiệu quả hơn. Trong nghiên melanin, có thể kết hợp 2 ánh sáng xanh da cứu này, chúng tôi tiến hành phát triển mô trời (~ 480 nm) và xanh lá (~ 530 nm). hình thiết bị soi CTC với nguồn sáng Led Những nghiên cứu này rất có ích trong việc phân cực đa bước sóng, sử dụng camera tự giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh lý dễ dàng hơn, động lấy nét. Đồng thời, chúng tôi xây dựng đúng đắn hơn. một phần mềm quản lý riêng, nó có nhiệm vụ Từ những đề xuất trên, chúng tôi phát triển điều khiển camera, ghi nhận và xử lý hình hệ thống quang học của mô hình thiết bị ảnh trực tiếp. Đối với phương pháp xử lý thông qua việc sử dụng nguồn sáng với Leds ảnh, phân đoạn là một kỹ thuật tự động phát trắng và Leds xanh lá. Trong đó, ánh sáng hiện vùng bất thường đã được quan tâm trắng giúp quan sát hình ảnh CTC ở chế độ nghiên cứu nhiều hơn trong những năm gần bình thường, ánh sáng xanh lá giúp dễ dàng đây. Trên cơ sở đó, chúng tôi phát triển một phát hiện những vùng có sự tập trung máu phương pháp dựa trên cơ sở của thuật toán bất thường trên bề mặt CTC. Mặc khác, do Otsu để phân đoạn vùng đỏ-một đặc trưng tính chất tán xạ ánh sáng của mô sinh học trong nhận diện dấu hiệu bệnh lý CTC. Dựa nên góc phân cực bị thay đổi ở các lớp sâu vào kết quả sau xử lý có thể đánh giá được hơn của bề mặt CTC cùng với sự phản xạ tốt mức độ, sự phân bố cũng như diện tích vùng của bề mặt CTC nên hình ảnh thu được xung huyết, từ đó có thể cung cấp cho bác sĩ thường bị chói sáng, gây khó khăn cho bác sĩ 395
Giải thưởng Sinh viên Nghiên cứu khoa học Euréka lần thứ XIX năm 2017 Kỷ yếu khoa học trong việc quan sát và phân tích hình ảnh hiệu lâm sàng đầu tiên của các bệnh này là sự CTC có bệnh. Một số thuật toán đề xuất để xuất huyết. Sự xuất huyết này gây nên các giải quyết vấn đề này đã được nghiên cứu tuy vết đỏ trên bề mặt CTC. Do đó, để giúp đỡ nhiên kết quả thu được sai khác so với hình bác sĩ trong việc chẩn đoán các bệnh viêm ảnh ban đầu. Vì vậy, chúng tôi đề xuất CTC, chúng tôi đi sâu vào việc tăng độ tương phương pháp cải tiến là xây dựng một hệ phản máu (giúp bác sĩ phân biệt rõ ràng hơn thống quang học dựa trên tính chất phân cực giữa vùng xuất huyết và vùng không xuất chéo để thiết kế nguồn sáng cho mô hình huyết) và phân đoạn vùng xuất huyết (giúp thiết bị. Giải pháp kỹ thuật đặc biệt này giúp bác sĩ xác định rõ ràng diện tích vùng xuất tăng cường độ phân giải hình ảnh trong hỗ huyết so với vùng bình thường). Để thực hiện trợ chẩn đoán do khả năng loại bỏ ánh sáng nhiệm vụ này, chúng tôi sử dụng chỉ số TiVi chói ngay trên bề mặt tổn thương và bóng mờ Index để nhận dạng sự tồn tại của hồng cầu từ trường nhìn, cũng như khả năng mô tả các (máu – vết đỏ) và thuật toán Otsu để xử lý tế bào và các mô nằm ngay bên dưới bề mặt ảnh, phân đoạn các vùng có sự tập trung máu tổn thương. bất thường. Đối với phần mềm, chúng tôi xây dựng giao diện chương trình bằng ngôn ngữ lập trình KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN C# có nhiệm vụ điều khiển camera, lưu trữ Mô hình thiết bị máy soi cổ tử cung và xử lý ảnh. Chức năng chính của chương Trên cơ sở phương pháp và mục tiêu đề ra, trình là kết nối camera với máy tính, thao tác chúng tôi đã phát triền thành công mô hình với camera, lưu trữ và quản lý dữ liệu. Riêng MSCTC sử dụng nguồn sáng Led phân cực. phần xử lý ảnh, chúng tôi sử dụng các thuật Trước tiên là hỗ trợ bác sĩ quan sát CTC, kế toán dựa trên thư viện của Aforge - là một đến là thu thập dữ liệu hình ảnh CTC phục nền tảng C# thiết kế cho các nhà phát triển vụ cho các nghiên cứu xử lý ảnh y sinh cũng hoặc nghiên cứu trong lĩnh vực thị giác máy như tự động chẩn đoán bệnh. Mô hình và trí tuệ nhân tạo- xử lý ảnh, mạng thần kinh MSCTC có chức năng thu nhận hình ảnh nhân tạo, các thuật toán di truyền, logic mờ, bằng camera chuyên dụng, sử dụng nguồn học máy, robot. Dựa vào dữ liệu ảnh thu sáng phân cực với hai chế độ ánh sáng trắng được từ tình nguyện viên tại phòng khám sản và ánh sáng xanh lá như Hình 1. Thiết bị là khoa, nhóm sẽ tập trung nghiên cứu các bệnh máy cầm tay tiện lợi, chức năng tự động lấy lý CTC phổ biến thuộc nhóm viêm CTC. Dấu nét nhanh, có giá đỡ, thao tác đơn giản. Hình 1. Mô hình máy soi cổ tử cung sử dụng nguồn sáng phân cực Hệ thống phần mềm với máy soi (Hình 2). Chức năng chính của Ngoài điều khiển thủ công sử dụng công tắc chương trình là kết nối camera với máy tính, và nút nhấn, chúng tôi cũng đã xây dựng thao tác với camera, lưu trữ, quản lý dữ liệu hoàn chỉnh giao diện chương trình đi kèm và xử lý ảnh. Một số chức năng xử lý ảnh 396
Giải thưởng Sinh viên Nghiên cứu khoa học Euréka lần thứ XIX năm 2017 Kỷ yếu khoa học trực tiếp trên nền giao diện (Realtime) đã phương pháp Otsu và sử dụng TiVi Index được nghiên cứu và phát triển như: Sử dụng nhằm phát hiện và đánh dấu vùng bệnh lý ảnh xám (Gray Scale), phân đoạn ảnh thủ thông qua phương pháp lọc màu. công (Threshold), phân đoạn ảnh theo Hình 2. Giao diện chương trình ở chế độ bình thường (original) Đối với người dùng là bác sĩ chuyên khoa tại Kết quả hình ảnh soi cổ tử cung thực tế và các phòng khám, bệnh viện, thì đây là giao hình ảnh sau khi xử lý diện thân thiện, dễ sử dụng. Các chức năng Hình ảnh CTC được ghi lại bằng mô hình chụp, lưu trữ ảnh và xuất kết quả hoàn toàn MSCTC dưới sự giúp đỡ của bác sĩ tại phòng tự động. Chương trình có hỗ trợ lưu trữ hình khám sản phụ khoa. Các tình nguyện viên là ảnh và kết quả lên máy chủ. Thuận tiện trong bệnh nhân tại phòng khám. Hệ thống quang các trường hợp chuyển viện và quản lý hồ sơ học với ánh sáng phân cực trắng và xanh lá bệnh án của bệnh nhân. Đây là xu hướng IoT đã được sử dụng nhằm chống sự phản xạ bề hiện nay, dễ dàng truy cập hình ảnh và kết mặt (Hình 3). Chất lượng hình ảnh có độ quả bệnh lý từ bất kỳ nơi nào nhưng vẫn đảm phân giải cao, rõ nét, giảm chói và lóa sáng bảo tính bảo mật thông tin bệnh nhân. Góp đáng kể so với các thiết bị đang được sử phần tạo nên một kho dữ liệu lớn nhằm dụng phổ biến tại Việt Nam. hướng đến trí tuệ nhân tạo. Hình 3. Hình ảnh cổ tử cung chụp được từ mô hình thiết bị đã xây dựng Trong phần tiếp theo, chúng tôi sẽ đưa ra các đỏ này giúp bác sĩ dự đoán được tình trạng kết quả thu được dựa trên các hình ảnh sau phát triển của bệnh lý. Tuy nhiên, việc quan khi qua xử lý đối với bệnh u nang sát các vết đỏ trên nền hồng nhạt (màu của Nabothian- một bệnh lý thường gặp đối với CTC không bị bệnh) là một vấn đề khá khó phụ nữ sau sinh hoặc mãn kinh. Như chúng khăn. Đặc biệt là đối với các nang lành tính ta đã biết, CTC bình thường có màu hồng thì các vết đỏ có cường độ gần như tương nhạt, khi CTC bị u nang Nabothian, bề mặt đương với màu sắc của CTC bình thường; sẽ xuất hiện nang màu trắng ngà, máu sẽ hay khi diện tích các vết đỏ chưa lớn, rất khó được tập trung đổ về để nuôi nang, xảy ra xác định được sự có mặt của chúng trên bề hiện tượng xung huyết tạo thành các vết đỏ. mặt CTC. Điều này gây khó khăn trong việc Các vết đỏ này có kích thước khác nhau, tạo quan sát và chẩn đoán của bác sĩ. Mặc khác thành vệt dài hoặc phân bố rải rác xung điều kiện quan sát cũng như góc độ quan sát quanh nang. Diện tích, cường độ của các vết khác nhau cũng ảnh hưởng lớn đến kết quả. 397
Giải thưởng Sinh viên Nghiên cứu khoa học Euréka lần thứ XIX năm 2017 Kỷ yếu khoa học Hình 4. A) Ảnh phân cực cổ tử cung có nang Nabothian; B) Ảnh phân cực phóng to nang Nabothian; C) Ảnh TiVi Index; D) Ảnh TiVi Index dựng 3D. Hình 4.A là ảnh CTC có nang Nabothian 3D (hình 4.D). Biểu đồ 3D được dựng dựa (vùng được đánh dấu hình vuông màu xanh trên hình ảnh đã tăng cường tương phản máu dương) được chụp dưới ánh sáng phân cực theo TiVi Index, trên trục đồ thị thể hiện trắng. Vùng có nang Nabothian được phóng được độ cao các đỉnh. Đỉnh càng cao tương to như hình 4.B và sau khi đưa qua xử lý đương với cường độ đỏ càng lớn. Có thể thấy bằng thuật toán TiVi Index thu được kết quả được đặc trưng khu vực nang Nabothian có như hình 4.C. Ở đây, cường độ máu (vùng dạng như một thung lũng với vùng xung đỏ) được thể hiện theo màu sắc, gam màu huyết màu cam đỏ nhô cao xung quanh. Ở càng nóng thì cho thấy cường độ ở đó càng trung tâm nang màu xanh đậm trũng xuống lớn. Ảnh TiVi Index thể hiện rõ ràng được sự tương ứng vùng không có máu tập trung. phân bố các vệt đỏ xung quanh nang Biểu đồ 3D mang đến một cái nhìn trực quan Nabothian, có thể phân biệt được các nốt đỏ về cường độ phân bố máu trong không gian có mức độ xung huyết khác nhau tập trung ba chiều. Sau khi đã tăng cường tương phản xung quanh nang thay vì một vùng đỏ liên những vùng đỏ (vùng máu), công việc tiếp tục như hình 4.B. Hình ảnh sau khi qua xử lý theo của chúng tôi là phân đoạn được các theo TiVi Index cung cấp nhiều thông tin hơn vùng đỏ này (Hình 5), từ đó có thể đưa ra về sự phân bố cũng như mức độ tập trung những đánh giá về kích thước, diện tích vùng hồng cầu. Một cách trực quan hơn để quan đỏ giúp ích cho việc chẩn đoán bệnh của bác sát sự phân bố hồng cầu là dựa trên biểu đồ sĩ. Hình 5. A) Ảnh đánh dấu các vết đỏ trên bề mặt CTC; B) Ảnh phân đoạn vết đỏ và loại bỏ nền Trên hình 5.A vị trí các vùng đỏ sau phân nang (Hình 5.A). Hình ảnh phân đoạn cung đoạn được đánh dấu bằng màu xanh lá. Nó cấp thông tin về vị trí, kích thước của các tương ứng với các vùng có gam màu nóng vùng đỏ một cách khách quan. Hay nói cách trong hình 4.C. Qua đó chúng ta dễ dàng thấy khác, phân đoạn tự động bằng thuật toán được sự tập trung các vết đỏ xung quanh Otsu đã cho chúng ta một hình ảnh trực quan nang Nabothian theo phần đánh dấu màu về sự phân bố máu của nang Nabothian. Bên xanh dương tương ứng với biên dạng của cạnh việc đánh dấu các vùng đỏ trên bề mặt, 398
Giải thưởng Sinh viên Nghiên cứu khoa học Euréka lần thứ XIX năm 2017 Kỷ yếu khoa học chúng tôi cũng đã tách riêng các vết này công mô hình MSCTC sử dụng nguồn sáng (Hình 5.B). Việc tách riêng các vùng đỏ có ý Led phân cực đa bước sóng, thiết lập phần nghĩa trong việc xác định được diện tích mềm quản lý dữ liệu và tự động chẩn đoán chính xác của chúng. Kết hợp với những kết bệnh. Hình ảnh được ghi nhận có tính chất quả khác đã trình bày ở trên, chúng ta có thể chống lóa bề mặt và quan sát được các mạch đánh giá được tình trạng phát triển của nang máu. Các kết quả thu được có thể được xem cũng như sự ảnh hưởng đối với mô xung là một cách tiếp cận mới và khách quan đối quanh, đồng thời kết quả cũng là cơ sở dữ với việc phát triển mô hình MSCTC. Trong liệu hữu ích cho các nghiên cứu về sau. tương lai có thể hướng tới xây dựng chuẩn đầu ra theo các chuẩn quốc tế như HIS, LIS KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ qua IoT để dễ dàng theo dõi, truy cập dữ liệu Trong nghiên cứu này, dựa trên cơ sở lý người bệnh trên toàn thế giới giúp tiết kiệm thuyết và sự cần thiết của việc cải tiến thiết một lượng lớn chi phí và thời gian. bị soi CTC, chúng tôi đã phát triển thành TÀI LIỆU THAM KHẢO SMITH RA, MANASSARAM-BAPTISTE D, BROOKS D, COKKINIDES V, DOROSHENK M, SASLOW D, WENDER RC, BRAWLEY OW. (2014). Cancer screening in the United States, 2014: A review of current American Cancer Society guidelines and current issues in cancer screening. CA: A cancer journal for clinicians. 64(1): 30-51. KAPSOKALYVAS D, BRUSCINO N, ALFIERI D, DE GIORGI V, CANNAROZZO G, CICCHI R, MASSI D, PIMPINELLI N, PAVONE FS. (2013). Spectral morphological analysis of skin lesions with a polarization multispectral dermoscope. Optics express. 21(4):4826-4840. PEJHMAN GHASSEMI, TARYN E. TRAVIS, LAUREN T. MOFFATT, JEFFREY W. SHUPP, AND JESSICA C. RAMELLA-ROMAN. (2014). A polarized multispectral imaging system for quantitative assessment of hypertrophyic scars. Biomedical optics express. 5(10): 3337-3354. H. A. TORKY. (2016). Huge Nabothian cyst causing Hematometra (case report). European Journal of Obstetrics and Gynecology and Reproductive Biology. 207:238-240. FERLAY J, SOERJOMATARAM I, DIKSHIT R, ESER S, MATHERS C, REBELO M, PARKIN DM, FORMAN D, BRAY F. (2015). Cancer incidence and mortality worldwide: sources, methods and major patterns in GLOBOCAN 2012. International journal of cancer. 136(5): E359-E386. 399