Tổng quan nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán ung thư vú bằng ảnh giải phẫu bệnh kỹ thuật số
vietnam medical journal n01 - MARCH - 2021
2. Nguyễn Thế Lộc, Nguyễn Đức Lam. Nghiên
6. Carney J, McDonnell JG, Ochana A, Bhinder
R, Laffey JG. The Transversus Abdominis Plane
Block Provides Effective Postoperative Analgesia in
cứu hiệu quả của phương pháp gây tê tủy sống và
ngoài màng cứng phối hợp để mổ và giảm đau sau
mổ cắt tử cung hoàn toàn tại bệnh viện phụ sản
Patients
Hysterectomy.
2008;107(6):2056-2060.
Undergoing
Total
Abdominal
Analgesia.
trung ương. Tạp chí
y
học thực hành.
Anesthesia
&
2016;1015:218-220.
3. Fusco P, Cofini V, Petrucci E, et al. Transversus
Abdominis Plane Block in the Management of
Acute Postoperative Pain Syndrome after
doi:10.1213/ane.0b013e3181871313
7. Srivastava U, Verma S, Singh TK, et al.
Efficacy of trans abdominis plane block for post
Caesarean Section:
A
Randomized Controlled
cesarean delivery analgesia:
A
double-blind,
Clinical Trial. Pain Physician. 2016;19(8):583-591.
4. Kahsay DT, Elsholz W, Bahta HZ. Transversus
abdominis plane block after Caesarean section in
an area with limited resources. Southern African
randomized trial. Saudi Journal of Anaesthesia.
2015;9(3):298. doi:10.4103/1658-354X.154732
8. Belavy D, Cowlishaw PJ, Howes M, Phillips F.
Ultrasound-guided transversus abdominis plane
block for analgesia after Caesarean delivery. British
Journal of Anaesthesia. 2009;103(5):726-730.
doi:10.1093/bja/aep235
9. Mishriky BM, George RB, Habib AS.
Transversus abdominis plane block for analgesia
after Cesarean delivery: a systematic review and
meta-analysis. Can J Anaesth. 2012;59(8):766-
778. doi:10.1007/s12630-012-9729-1
Journal
2017;23(4):90-95.
doi:10.1080/22201181.2017.1349361
of
Anaesthesia
and
Analgesia.
5. McDonnell JG, O’Donnell BD, Curley G,
Heffernan A, Power C, Laffey JG. The
Analgesic Efficacy of Transversus Abdominis Plane
Block After Abdominal Surgery:
A Prospective
Randomized Controlled Trial: Anesthesia
&
Analgesia. 2007;104(1):193-197. doi:10.1213/
01.ane.0000250223.49963.0f
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG
CHẨN ĐOÁN UNG THƯ VÚ BẰNG ẢNH GIẢI PHẪU BỆNH KỸ THUẬT SỐ
Đào Văn Tú, Nguyễn Khắc Dũng, Bùi Thị Oanh,
Nguyễn Lê Hiệp, Vũ Đức Hoàn, Đặng Hữu Dũng,
Nguyễn Văn Chủ, Bùi Văn Giang, Tạ Văn Tờ(*)
PATHOLOGY IMAGES
TÓM TẮT18
Breast cancer is the most common cancer in
Ung thư vú là bệnh ung thư phổ biến nhất trên nữ
women and the leading cause of cancer deaths
giới và là nguyên nhân gây tử vong hàng đầu do ung
worldwide. The essential basisfor breast cancer
thư trên toàn thế giới. Cơ sở chính để điều trị ung thư
treatment is histopathology, which determines the
vú là chẩn đoán mô bệnh học, việc chẩn đoán này
direction of treatment and prognosis of the disease.
quyết định hướng điều trị và tiên lượng bệnh. Những
Advances in artificial intelligence (AI) together with
tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI) cùng với việc vận
the use of digital pathology have presented
a
dụng giải phẫu bệnh kỹ thuật số đã đưa ra một cách
tiếp cận đầy hứa hẹn trong việc chẩn đoán, phân
loạiung thư vú, đáp ứng được nhu cầu trong thực tế
lâm sàng. Trong bài viết này, chúng tôi tổng quan về
ứng dụng AI trong chẩn đoán ung thư vú dựa trên
ảnh kỹ thuật số hóa giải phẫu bệnh, đồng thời phác
thảo những tiềm năng ứng dụngtại Việt Nam.
Từ khóa: Ung thư vú, trí tuệ nhân tạo, ảnh giải
phẫu bệnh
promising approach in breast cancer diagnosis and
classification, meeting the real needs clinical practice.
In this article, we provide an overview of AI
applications in breast cancer diagnostics based on
digital pathology images of the disease, and
proposethe potentials in application in Vietnam.
Keywords: Breast cancer, artificial interligence,
pathology image
I. ĐẶT VẤN ĐỀ
SUMMARY
Ung thư vú là một trong những bệnh ung thư
phổ biến nhất được chẩn đoán ở phụ nữ trên
toàn thế giới và nó là nguyên nhân chính gây tử
vong ở phụ nữ. Ở các nước thu nhập thấp và thu
nhập trung bình, tỷ lệ tử vong tương đối cao so
với các quốc gia phát triển. Theo báo cáo năm
2018 của Tổ chức Nghiên cứu Quốc tế về Ung
thư (IARC), hơn 2 triệu phụ nữ trong năm 2018
được chẩn đoán mắc bệnh ung thư vú trên toàn
thế giới. Đây được coi là khoảng 11,6% của tất
OVERVIEW OF APPLICATION RESEARCH
OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON BREAST
CANCER DIAGNOSIS BASED ON DIGITAL
(*)Bệnh viện K
Chịu trách nhiệm chính: Đào Văn Tú
Email: [email protected]
Ngày nhận bài: 29.12.2020
Ngày phản biện khoa học: 22.2.2021
Ngày duyệt bài: 1.3.2021
68
TẠP CHÍ Y HỌC VIỆT NAM TẬP 500 - THÁNG 3 - SỐ 1 - 2021
cả các bệnh ung thư được chẩn đoán trong cùng gồm nhiều ứng dụng chăm sóc sức khỏe. Đồng
một năm với 626 679 trường hợp tử vong được thời, giải phẫu bệnh kỹ thuật số hóa đã và đang
báo cáo. Nhiều nghiên cứu đã ước tính rằng vào
năm 2025 sẽ có 19,3 triệu ca ung thư mới. Hơn
nữa, ở các nước đang phát triển bao gồm cả Việt
Nam, dân số đông đúc và người bệnh còn hiểu
biết hạn chế về các triệu chứng bệnh và tìm
kiếm sự tư vấn y khoa khi đã ở giai đoạn muộn
dẫn đến tỷ lệ tử vong cao hơn. Ngoài ra, sự
thiếu hụt các chuyên gia y tế, đặc biệt là các
chuyên gia ở khu vực nông thôn, vùng sâu, vùng
xa làm tăng thêm vấn đề chẩn đoán sớm và
chính xác ung thư vú và góp phần gây ra tỷ lệ tử
vong cao hơn.
Do vậy việc sử dụng công nghệ thông tin và
dữ liệu y tế để xây dựng hệ thống thông minh
hay trí tuệ nhân tạo (AI) có thể bắt chước suy
luận của bác sĩ là một giải pháp để có thể phát
hiện sớm ung thư vú và từ đó làm tăng cơ hội
điều trị và giảm tỷ lệ mắc bệnh.
Chẩn đoándựa trên đánh giá mô bệnh học là
phương pháp xác định ung thưchính xác nhất.
Biện giải kết quả chẩn đoán hình ảnh phụ thuộc
vào chuyên gia nhất định và đòi hỏi tính chuyên
môn cao, do đó việc sử dụng công nghệ thông
tin là cần thiết để tăng tốc và nâng cao tính
chính xác của chẩn đoán, cung cấp ý kiến thứ
hai cho các bác sĩ chuyên môn. Với lý do nêu
trên, chúng tôi tiến hành tổng quan về vận dụng
AI trong chẩn đoán ung thư vú trên thế giới và
qua đó đề xuất về tiềm năng xây dựng một hệ
thống thông minh hỗ trợ chẩn đoán ung thư vú
bằng ảnh giải phẫu bệnh tại Việt Nam.
nổi lên như một phương pháp nhằm tái tạo ảnh
và xử lý hình ảnh phóng đại lớn của các slide
GPB – từ áp dụng ban đầu cho mục đích nghiên
cứu nhưng ngày càng có xu hướng hoàn thiện
trở thành một công cụ hữu ích trên lâm sàng.
Gần đây, hai lĩnh vực này đã giao thoa giữa các
nhà khoa học máy tính và nhà nghiên cứu bệnh
học và họ đã cùng nhau áp dụng các kỹ thuật AI
mới nhất cho vấn đề giải phẫu bệnh lý cho các
mục đích chẩn đoán Ung thư, và sâu hơn nữa là
tiên lượng, tiên đoán điều trị và các mục đích
lâm sàng khác, bên cạnh việc ứng dụng trực tiếp
công nghệ cao để cải thiện năng suất và hiệu
quả của quy trình chẩn đoán.
Nhiều vấn đề trong bệnh học ung thư vú liên
quan đến việc đánh giá các đặc điểm hình thái
của mô. Tuy nhiên, điều này thường không đơn
giản và nghiên cứu quan trọng đã đi vào việc cải
thiện độ tin cậy và giảm sự biến thiên của việc
đánh giá. Vấn đề liên quan tới độ tin cậy và tính
biến thiên có tiềm năng được giải quyết triệt để
bằng các phương pháp dùng thuật toán trên máy
tính. Sau khi được huấn luyện (training), các
thuật toán luôn cho kết quả thống nhất khi có
cùng một dữ liệu đầu vào (input) được cung cấp.
Giải phẫu bệnh kỹ thuật số hóa là quá trình
chuyển đổi từ các slide mô bệnh học thành các
hình ảnh kỹ thuật số bằng cách sử dụng máy
quét toàn bộ slide và tiếp đó là tiến hành phân
tích các hình ảnh số hóa này. Năm 1966, Prewitt
và Mendelsohn lần đầu tiên đề xuất một phương
pháp quét (scan) hình ảnh từ một trường trên
kính hiển vi của vết máu và sử dụng những hình
ảnh được scan này để phân biệt sự hiện diện
của các loại tế bào khác nhau [1]. Vào giữa
những năm 1990, những tiến bộ trong hệ thống
tạo hình ảnh và phần mềm dành cho kính hiển vi
để có thể lưu trữ, phục vụ và xem được hình ảnh
kích thước lớn (hình ảnh toàn bộ slide trung bình
được quét ở độ phóng đại 40x có dung lượng lớn
hơn 1 GB) dẫn đến sự phát triển của kỹ thuật
tạo hình ảnh toàn bộ slide (WSI- Whole Slide
Image). Những kỹ thuật này cho phép toàn bộ
slide (chứ không phải các trường nhìn riêng lẻ)
được số hóa và kiểm tra ở độ phân giải tương
đương với kính hiển vi trường sáng. Những tiến
bộ sâu hơn trong những thập kỷ tiếp theo đã
đưa giải phẫu bệnh kỹ thuật số hóa từ một chủ
đề nghiên cứu chật hẹp để tiến đến trở thành
một khía cạnh quan trọng được chấp nhận áp
dụng trong thực hành lâm sàng.
II. TÌNH HÌNH CHUNG VỀ GIẢI PHẪU BỆNH KỸ
THUẬT SỐ VÀ VẬN DỤNG TRONG UNG THƯ VÚ
Các phương pháp hiện đại để điều trị ung thư
vú đòi hỏi phải phân tầng chẩn đoán cẩn thận
bệnh nhân và dự đoán khả năng điều trị phù
hợp. Sự phân tầng điều trị này chủ yếu dựa trên
việc đọc và giải thích thủ công các mẫu lam kính
(slide) giải phẫu bệnh (GPB) – đây là một quá
trình mất khá nhiều thời gian với độ biến thiên
đáng kể đối với kết quả đọc giữa các bác sĩ trực
tiếp đọc. Xu hướng số hóa trong lĩnh vực giải
phẫu bệnh học mở ra cơ hội cho các giải pháp
phân tích hình ảnh dựa trên máy tính có tiềm
năng có thể đưa ra được đánh giá slide GPB một
cách khách quan hơn và mang tính định lượng.
Trong nhiều thập kỷ qua, do những tiến bộ
về thuật toán, sức mạnh tính toán dễ tiếp cận
hơn và việc sắp xếp các bộ dữ liệu lớn, các kỹ
thuật máy học đã đưa ra định nghĩa tiên tiến
trong nhiều nhiệm vụ thị giác máy tính - bao
Từ khá sớm đã có một so sánh quy mô lớn về
69
vietnam medical journal n01 - MARCH - 2021
hiệu suất chẩn đoán giữa sử dụng giải phẫu thuật toán dựa trên AI khác nhau trong quy trình
bệnh kỹ thuật số hóa và sử dụng kính hiển vi chẩn đoán thông thường.
thông thường được tiến hành bởi Mukhopadhyay
III. ỨNG DỤNG AI TRONG CHẨN ĐOÁN UNG
và cộng sự và bao gồm các mẫu bệnh phẩm từ
THƯ VÚ BẰNG ẢNH GIẢI PHẪU BỆNH
năm 1992 bệnh nhân với các loại khối u khác
nhau được đọc bởi 16 bác sĩ bệnh học [2].
Nghiên cứu cho thấy hiệu suất chẩn đoán với các
WSI được số hóa gần bằng với các phương pháp
dựa trên kính hiển vi truyền thống (với tỷ lệ
chênh lệch chính từ tiêu chuẩn tham chiếu là
4,9% đối với WSI và 4,6% đối với phương pháp
vi mô). Nghiên cứu này được sử dụng làm
nghiên cứu cốt lõi cho sự chấp thuận của FDA
đối với hệ thống giải phẫu bệnh kỹ thuật số hóa
của hãng Philips. Tương tự, để theo đuổi sự
chấp thuận của FDA cho hệ thống Wper Aperio
AT2 DX, Leica Biosystems đã tiến hành một thử
nghiệm lâm sàng trên năm địa điểm nghiên cứu
liên quan đến hơn 16.000 slide và tìm thấy
97,9% sự phù hợp trong hệ thống (tức là chấp
thuận giữa đọc kết quả từ lam kính và đọc hình
ảnh kỹ thuật số tại bất kỳ một trung tâm nào).
Tác giả Williams và cộng sự đã thực hiện xác
nhận lâm sàng việc chẩn đoán ung thư vú từ các
ảnh slide kỹ thuật số và tìm thấy sự phù hợp
hoàn toàn giữa kết quả đọc trên lam kính và đọc
kỹ thuật số trong 98,8% của 694 trường hợp bởi
các bác sĩ giải phẫu bệnh chuyên khoa vú đã
được học một khóa đào tạo ngắn về giải phẫu
bệnh kỹ thuật số hóa. Và chính nhóm tác giả đó
đã thực hiện một phân tích hệ thống với cỡ mẫu
là 8069 so sánh giữa việc đọc trên lam kính và
đọc bằng kỹ thuật số và đã chỉ ra các chẩn đoán
trái ngược trong 335 trường hợp (4%) [3].
Trong chẩn đoán ung thư, việc bác sĩ giải
phẫu bệnh đánh giá bệnh lý dựa trên mô bệnh
học phẫu thuật thông qua các ảnh giải phẫu
bệnh để được coi là một tiêu chuẩn vàng. Việc
chẩn đoán này rất tốn thời gian. Hơn nữa, nó
phụ thuộc nhiều vào đánh giá chủ quan, và do
đó có sự khác biệt đáng kể giữa các bác sĩ giải
phẫu bệnh trong việc đánh giá chẩn đoán.
Nghiên cứu của Ozkan và cộng sự báo cáo rằng
hai bác sĩ giải phẫu bệnh không thống nhất về
sự hiện diện của ung thư ở 31 trong số 407 sinh
thiết kim lõi và sự phù hợp tổng thể của điểm
Gleason được đánh giá chỉ là 51,7%, mô tả
những thách thức trong chẩn đoán ung thư
tuyến tiền liệt một cách nhất quán [4]. Do đó,
việc phát triển các công cụ có sự hỗ trợ của máy
tính là rất quan trọng để tiết kiệm thời gian, tăng
độ chính xác và nâng cao tiêu chuẩn hóa trong
chẩn đoán cho các nhà giải phẫu bệnh. Đã có sự
nỗ lực và thành tựu đáng kể trong việc phát
triển xử lý hình ảnh kỹ thuật số và các phương
pháp dựa trên máy học để phân tích tự động các
hình ảnh bệnh lý để thực hiện phân loại mô và
phân loại bệnh, cũng như dự đoán kết quả bệnh
và nâng cao độ chính xác của y học. Những tiến
bộ gần đây trong nghiên cứu máy học liên quan
đến mạng nơ-ron sâu, tức là học sâu (deep
learning), đã làm tăng thành công hiệu suất của
các phân tích như vậy.
Tuy nhiên, các mô hình học sâu được đề xuất
thường yêu cầu lượng dữ liệu chú thích đáng kể
để được đào tạo thành công. Vì kích thước nhóm
thuần tập (cohort) có thể nhỏ và việc chú thích
hình ảnh mô bệnh học rất mất thời gian, một
khái niệm được gọi là học chuyển giao (transfer
learning), tức là đào tạo mạng nơ-ron với tập dữ
liệu bên ngoài và sau đó tinh chỉnh mô hình với
tập dữ liệu có sẵn, có thể chứng tỏ mang lại lợi
ích. Cách tiếp cận như vậy để tinh chỉnh một mô
hình được đào tạo trước đã được chứng minh là
có hiệu quả tốt hơn việc đào tạo cùng một kiến
trúc mạng nơ-ron từ đầu trong các nghiên cứu
liên quan đến phân tích hình ảnh bệnh lý kỹ
thuật số. Học chuyển giao có nhiều thuận lợi đối
với việc tương thích khi mà các hình ảnh thu
được bằng loại kính hiển vi hoặc quy trình
nhuộm khác nhau.
Một chủ đề nhất quán trong các đánh giá về
bệnh lý kỹ thuật số, cả về độ chính xác và hiệu
quả chẩn đoán, là việc triển khai thành công phụ
thuộc vào thiết kế huấn luyện phù hợp và tích
hợp với quy trình công việc hiện có. Ngoài các
tác động trực tiếp đến hiệu quả về mặt thời gian
trên mỗi lần đọc slide, các lợi ích tiềm năng khác
của việc áp dụng giải phẫu bệnh kỹ thuật số hóa
bao gồm giảm nguy cơ xác định sai bệnh nhân
và slide, giảm nguy cơ mất mô hoặc hỏng-mất
chất lượng, theo dõi bệnh nhân và phân bổ khối
lượng công việc tốt hơn, dễ dàng lấy lại các
trường hợp đã được lưu trữ, và cải thiện đánh
giá giải phẫu bệnh từ xa bên cạnh việc tạo điều
kiện cho việc hỗ trợ chéo giữa các bệnh viện
khác nhau trong việc chẩn đoán ban đầu, báo
cáo được thực hiện từ xa tới các phòng labo giải
phẫu bệnh được tập trung hóa. Tuy nhiên, một
trong những lợi thế quan trọng nhất của WSI đối
với chẩn đoán chính là khả năng áp dụng các
Một trong những thách thức chính trong giải
phẫu bệnhkỹ thuật số là kích thước tuyệt đối của
70
TẠP CHÍ Y HỌC VIỆT NAM TẬP 500 - THÁNG 3 - SỐ 1 - 2021
WSI. Một hình ảnh thu được ở mức phóng đại nào (nhanh hơn 1,2 lần). Ngoài việc xác định
20X có thể chứa vài tỷ pixel, trong khi vùng quan khối u, các phương pháp AI và học máy đã được
tâm (Region of Interest - ROI) có thể nhỏ chỉ vài sử dụng để mô tả sự xâm lấn của khối u vú và
nghìn pixel. Để áp dụng bộ phân loại học sâu, phân loại mô học của ung thư vú (do mức độ
WSI phải được chia thành nhiều nghìn ô, với bộ phù hợp tương đối thấp đối với các đánh giá
phân loại (classifier) sau đó được áp dụng độc mang tính chủ quan mặc dù nó có giá trị tiên
lập trên mỗi ô.
lượng quan trọng). Các đặc điểm khác nhau ở
Bước đầu tiên quan trọng trong quá trình cấp độ tế bào và cấp độ mô có thể được xác
chẩn đoán nghi ngờ ung thư vú là phát hiện các định để mô tả cấu trúc hình thái của các đối
tế bào khối u xâm lấn, đặc tính của khối u và tượng để phân biệt giữa các thành phần mô học,
định lượng mức độ khối u (tumor). Cruz-Roa và ví dụ, tế bào khối u/biểu mô (đối với sự hình
cộng sự đã xây dựng mô hình mạng nơ-ron tích thành ống) và tế bào phân bào (cho đếm số
chập (CNN - convolutional neural networks) để lượng phân bào). Tuy nhiên, hầu hết các công
phân loại các mảng hình ảnh từ trích ra từ WSI việc trong lĩnh vực này tập trung vào phát hiện
của ung thư vú có chứa ung thư loại ống xâm sự phân bào, đây là cái có giá trị tiên lượng nhất
nhập hay không [5]. Nhóm tác giả đã sử dụng nhưng cũng tiêu tốn nhiều công sức nhất. Năm
việc gán nhãn vùng chú thích thủ công đối với 2013, Veta và cộng sự đề xuất một thách thức
400 mẫu slide từ nhiều cơ sở khác nhau để huấn phát hiện sự phân bào tại cộng đồng với một bộ
luyện mô hình của mình và xác thực hiệu suất dữ liệu chứa bộ 12 slide huấn luyện (training),
của nó trên 200 slide với chú thích tương tự từ 11 slide để kiểm tra (testing) và khoảng 1000 số
The Cancer Genome Atlas. Tác giả báo cáo chỉ liệu phân bào đã được chú thích. Người chiến
số F1 score (một loại chỉ số đo lường độ chính thắng trong thử thách này đã sử dụng mạng
xác của mô hình tương tự ROC và AUC) ở mức CNN với 10 lớp để đạt được 0,61 điểm F1 tổng
pixel là 75,86%. Han và cộng sự [6] đã sử dụng (F1 score - một chỉ số đánh giá độ tin cậy hay
bộ dữ liệu BreaKHis để huấn luyện một bộ phân được sử dụng trong học máy) so với sự đồng
loại có thể phân biệt giữa tám loại khối u vú lành thuận của các chuyên giaGPB, trong khi đó,
tính và ác tính với độ chính xác 93,2%. Mô hình chuyên giaGPBđạt được> 0,75 điểm F1 tổng.
của họ được tiền xử lý trên imagenet và họ sử Năm 2019, Veta và cộng sự đã công bốkết quả
dụng dữ liệu mở rộng để ngăn chặn việc mô một thử thách tiếp theo (TUPAC16 challenge)
hình quá khớp (overfitting) của dữ liệu.
tập trung vào đánh giá sự phân bàotrên slide
Một trong những ứng dụng chẩn đoán sử GPB (liên quan tới đánh giá độ mô học của khối
dụng học máy (machine learning) nổi bật cho u) [8]. Hệ thống chiến thắng trong thử thách
bệnh ung thư vú là chẩn đoán di căn hạch. này đã đạt được mức kappa Cohen (chỉ số đánh
Bejnori và cộng sự báo cáo về hiệu suất của bảy giá mức độ tương đồng) là 0,56 so với kết quả
thuật toán học sâu được phát triển như một các chuyên gia GPB và đạt được điểm F1 =0,65
phần của cuộc cạnh tranh đầy thách thức; các về chẩn đoán độ biệt hóa của khối u.Do bản
thuật toán đã được tìm thấy vượt trội hơn một chất của việc mất nhiều công sức trong việc đếm
nhóm gồm 11 chuyên gia GPB trong một bối số lượng phân bào có thể dẫn đến mức độ
cảnh chẩn đoán hạn chế về thời gian được mô tương đồng thấp giữa các chuyên gia. Nhuộm
phỏng [7]. Trên cơ sở dữ liệu huấn luyện bao Phospho-Histone H3 (PHH3), công đoạn giúp
gồm 270 hình ảnh từ hai trung tâm có (n = 110) phát hiện phân bào ở độ nhạy cao, là phương
và không có (n = 160) di căn hạch, và đánh giá pháp hóa mô miễn dịch đã được áp dụng để giải
trên một bộ ảnh độc lập gồm 129 hình ảnh (49 quyết bài toán này. Tellez và cộng sự sử dụng
có và 80 không có di căn), AUC của thuật toán máy scankết nối tới các mẫu nhuộm PHH3 và
tốt nhất là 0,99, trong khi hiệu suất tốt nhất của nhuộm H&E để tạo chú thích (annotation) cho
một chuyên gia GPB đạt được AUC là 0,88. hệ CNN. Vì là làm với mẫu PHH3, các nhà nghiên
Trong một nghiên cứu tương tự có 6 chuyên cứu đã phải thu thập lên tới hơn 22.000 chú
giaGPB đã xem xét 70 slide được số hóa có và thích từ khoảng 100 slide. Hệ CNN này đã không
không có sự trợ giúp học máy với thời gian xem đạt chiến thắng trên TUPAC16 challenge, nguyên
xét được sử dụng làm một kết điểm chính, thời nhân là có thể gây ra bởi sự biến thiên của chú
gian xem xét trung bình ngắn hơn đáng kể với thích. Tuy nhiên, công việc tiếp theo của các tác
có hỗ trợ hơn là không có hỗ trợ của học máy giả này cho thấy rằng việc sử dụng hệCNN để
cho ra kết luận hình ảnh vi di căn (nhanh hơn phát hiện phân bào giống như như một trợ lý hỗ
1,9 lần) và hình ảnh mà không có bất kỳ di căn trợ có thể giúp cải thiện mức độ tương đồng kết
71
vietnam medical journal n01 - MARCH - 2021
analysis of cell images. Ann N Y Acad Sci, 128(3),
quả chẩn đoán giữa các chuyên gia GPB [9].
1035–1053.
Sự hình thành vi ống và cấp độ hạt nhân là
hai thành phần quan trọng khác trong phân loại
mô bệnh học của ung thư vú. Tuy nhiên, các
phương pháp hoàn toàn tự động cho hai nhiệm
vụ này vẫn đang được phát triển. Công việc
được công bố hiện tại tập trung vào phân tích
cấu trúc mô có thể được sử dụng cho các nhiệm
vụ này. Romo-Bucheli và cộng sự đã huấn luyện
một mô hình CNN để phát hiện các hạt nhân vi
ống và tính toán số liệu thống kê về các hạt
nhân để dự đoán các phân loại rủi ro Oncotype
DX. Veta và cộng sự đề xuất một loạt các thuật
toán phi CNN để phân đoạn và phát hiện hạt
nhân. Những phân đoạn này sau đó được sử
dụng để phát hiện hạt nhân để phân tích hình
thái sâu hơn nữa [9].
2. Mukhopadhyay S., Feldman M.D., Abels E. và
cộng sự (2018). Whole Slide Imaging Versus
Microscopy for Primary Diagnosis in Surgical
Pathology:
A Multicenter Blinded Randomized
Noninferiority Study of 1992 Cases (Pivotal Study).
Am J Surg Pathol, 42(1), 39–52.
3. Williams B.J., DaCosta P., Goacher E. và cộng
sự (2017). A Systematic Analysis of Discordant
Diagnoses in Digital Pathology Compared With
Light Microscopy. Arch Pathol Lab Med, 141(12),
1712–1718.
4. Ozkan T.A., Eruyar A.T., Cebeci O.O. và cộng
sự (2016). Interobserver variability in Gleason
histological grading of prostate cancer. Scand J
Urol, 50(6), 420–424.
5. Cruz-Roa A., Gilmore H., Basavanhally A. và
cộng sự (2017). Accurate and reproducible
invasive breast cancer detection in whole-slide
images: A Deep Learning approach for quantifying
tumor extent. Sci Rep, 7, 46450.
IV. KẾT LUẬN
6. Han Z., Wei B., Zheng Y. và cộng sự (2017).
Breast
Cancer
Multi-classification
from
Những tổng quan về những tiến bộ giải phẫu
bệnh học kỹ thuật số và áp dụng trong ung thư
vú trên thế giới đã cho thấy tiềm năng của
việcxây dựng và triển khai ứng dụng AI trong
chẩn đoán bệnh lý các bệnh ung thư nói chung
và ung thư vú nói riêngtrên người Việt Nam. Ứng
dụng AI trong chẩn đoán Ung thư vú dựa trên
ảnh giải phẫu bệnh kỹ thuật số hóa sẽ giúp giải
quyết những thách thức còn đang tồn tại trong
lĩnh vực này và hứa hẹn sẽ mang lại những kết
quả đột phá trong tương lai ở Việt Nam.
Histopathological Images with Structured Deep
Learning Model. Sci Rep, 7(1), 1–10.
7. Ehteshami Bejnordi B., Veta M., Johannes
van Diest P. và cộng sự. (2017). Diagnostic
Assessment of Deep Learning Algorithms for
Detection of Lymph Node Metastases in Women
With Breast Cancer. JAMA, 318(22), 2199–2210.
8. Veta M., Heng Y.J., Stathonikos N. và cộng
sự. (2019). Predicting breast tumor proliferation
from whole-slide images: The TUPAC16 challenge.
Med Image Anal, 54, 111–121.
9. Veta M., Kornegoor R., Huisman A. và cộng
sự. (2012). Prognostic value of automatically
extracted nuclear morphometric features in whole
slide images of male breast cancer. Mod Pathol Off
J U S Can Acad Pathol Inc, 25(12), 1559–1565.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Prewitt J.M. và Mendelsohn M.L. (1966). The
ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ DỰ PHÒNG NÔN, BUỒN NÔN BẰNG
DEXAMETHASON 8MG VÀ ONDASETRON 4MG TRONG GÂY TÊ
TỦY SỐNG BẰNG BUPIVACAIN VÀ MORPHIN TRONG MỔ LẤY THAI
Phạm Thị Anh Tú*, Công Quyết Thắng**, Lưu Quang Thùy***
viện phụ sản Hải phòng trong thời gian từ tháng
TÓM TẮT19
10/2018 đến tháng 2/2019. Phương pháp nghiên
cứu: Thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên tiến cứu có so
sánh. Nhóm đối chứng (nhóm 1): sử dụng thuốc
chống nôn bằng dexamethasone 8mg và nhóm nghiên
cứu (nhóm 2): có sử dụng phối hợp thuốc chống nôn
dexamethasone 8mg và ondansetron 4mg. Kết quả
nghiên cứu: Tỷ lệ nôn - buồn nôn ở nhóm sử dụng
đơn thuần dexamethasone (với 15,6%) cao hơn so với
nhóm sử dụng phối hợp phối hợp dexamethasone và
ondansetron (với 6,9%) với sự khác biệt có ý nghĩa
thống kê. Mức độ nôn - buồn nôn ở nhóm sử dụng
đơn thuần dexamethason nặng hơn so với nhóm sử
dụng phối hợp dexamethasone và ondansetron ở tất
cả các các mức độ. Kết luận: Nên sử dụng phối hợp
Mục tiêu: Đánh giá hiệu quả dự phòng nôn và
buồn nôn bằng dexamethasone 8mg và ondansetron
4mg trong gây tê tủy sống bằng bupivacain và
morphin sulphat để mổ lấy thai thực hiện tại bệnh
*Bệnh viện phụ sản Hải Phòng
**Đại học Y Hà Nội
***Bệnh viện Việt Đức
Chịu trách nhiệm chính: Phạm Thị Anh Tú
Email: [email protected]
Ngày nhận bài: 4.01.2021
Ngày phản biện khoa học: 26.2.2021
Ngày duyệt bài: 8.3.2021
72
5 trang
16120
Free
Bạn đang xem tài liệu "Tổng quan nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán ung thư vú bằng ảnh giải phẫu bệnh kỹ thuật số", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- tong_quan_nghien_cuu_ung_dung_tri_tue_nhan_tao_trong_chan_do.pdf
