ISSN: 1859 - 2872
Hiệu quả của trí tuệ nhân tạo trong đánh giá shunt gan phổi trên xạ hình 99mTc-MAA SPECT/CT lập kế hoạch điều trị ung thư biểu mô tế bào gan bằng hạt vi cầu 90Y: So sánh với phần mềm thương mại
Main Article Content
Keywords
Tóm tắt
Mục tiêu: Đánh giá hiệu quả của trí tuệ nhân tạo hỗ trợ định lượng shunt gan phổi trong lập kế hoạch điều trị ung thư biểu mô tế bào gan bằng hạt vi cầu gắn 90Y. Đối tượng và phương pháp: Nghiên cứu mô tả cắt ngang thực hiện trên 34 bệnh nhân ung thư biểu mô tế bào gan có chỉ định điều trị tắc mạch xạ trị bằng hạt vi cầu Resin gắn ytrium-90 tại Bệnh viện Trung ương Quân đội 108. Sử dụng công cụ trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ định lượng shunt gan phổi của Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội. Định lượng shunt gan - phổi (LSF) ứng dụng trí tuệ nhân tạo được đối chiếu với kết quả của bác sĩ có kinh nghiệm thực hiện trên phần mềm thương mại. Kết quả: Trong 34 bệnh nhân nghiên cứu: Nam 91,2%, tuổi trung bình: 63 ± 13,3 tuổi, bệnh nhân ≥ 60 tuổi chiếm 64,7%. LSF trung bình là 5,4 ± 3,9% trên phần mềm thương mại, không khác biệt có ý nghĩa thống kê so với 5,9 ± 3,9% trên phần mềm trí tuệ nhân tạo (p=0,058). Thời gian trung vị để tính shunt gan phổi của phần mềm trí tuệ nhân tạo là 1,05 phút thấp hơn đáng kể so với 17,5 phút của phần mềm thương mại (p<0,05). Sự phù hợp của trí tuệ nhân tạo và phần mềm thương mại trong tính shunt gan phổi được thể hiện bởi chỉ số Kappa = 0,62. Dạ dày và lách là 2 cơ quan thường bị nhận diện nhầm trong xác định cấu trúc gan. Kết luận: Phần mềm trí tuệ nhân tạo bước đầu cho thấy có sự phù hợp với phần mềm thương mại. Đồng thời, trí tuệ nhân tạo rút ngắn thời gian để thực hiện xét nghiệm so với phần mềm thương mại.
Article Details
Các tài liệu tham khảo
2. Nguyễn Trường Sơn, Lương Ngọc Khuê, Mai Trọng Khoa (2023) Hướng dẫn chẩn đoán và điều trị ung thư biểu mô tế bào gan. Bộ Y tế (3129/QĐ-BYT).
3. Kemeny NE, Chou JF, Boucher TM, Capanu M, DeMatteo RP, Jarnagin WR et al (2016) Updated long-term survival for patients with metastatic colorectal cancer treated with liver resection followed by hepatic arterial infusion and systemic chemotherapy. 113(5): 477-84.
4. Giammarile F, Bodei L, Chiesa C, Flux G, Forrer F, Kraeber-Bodere F et al (2011) EANM procedure guideline for the treatment of liver cancer and liver metastases with intra-arterial radioactive compounds. European journal of nuclear medicine and molecular imaging 38(7): 1393-406.
5. Luu MH, Mai HS, Pham XL, Le QA, Le QK, Walsum TV et al (2023) Quantification of liver-Lung shunt fraction on 3D SPECT/CT images for selective internal radiation therapy of liver cancer using CNN-based segmentations and non-rigid registration. Computer methods and programs in biomedicine 233: 107453.
6. Son MH, Ha LN, Bang MH, Bae S, Giang DT, Thinh NT et al (2021) Diagnostic and prognostic value of 99mTc-MAA SPECT/CT for treatment planning of 90Y-resin microsphere radioembolization for hepatocellular carcinoma: Comparison with planar image. Scientific Reports 11(1): 3207.
7. Chaichana A, Frey EC, Teyateeti A, Rhoongsittichai K, Tocharoenchai C, Pusuwan P et al (2021) Automated segmentation of lung, liver, and liver tumors from Tc-99m MAA SPECT/CT images for Y-90 radioembolization using convolutional neural networks. Medical physics 48(12): 7877-7890.
Article Sidebar
