Siemens giới thiệu đột phá trong lĩnh vực chụp cắt lớp

Tại triển lãm X-quang Bắc Mỹ (RSNA) lần thứ 99 đang diễn ra ở Chicago (Mỹ), hãng Siemens đã giới thiệu Symbia Intevo, hệ thống đầu tiên trên thế giới tích hợp hoàn toàn khả năng chụp cắt lớp vi tính bằng bức xạ đơn photon (SPECT) với chụp cắt lớp vi tính (CT), qua đó dựa vào độ phân giải cao của CT để cho phép chẩn đoán chính xác hơn thương tổn và giúp đỡ cho các hoạt động điều trị ban đầu theo sau đó.

Symbia Intevo là hệ thống xSPECT đầu tiên của thế giới, một phương thức tích hợp hoàn chỉnh hệ thống dữ liệu của cả SPECT và CT. Mức độ chi tiết từ sự kết hợp này mang lại đã giúp phân biệt các tình trạng bệnh chính xác hơn, ví dụ như phân biệt giữa bệnh ác tính với bệnh do thoái hóa xương. Lần đầu tiên Symbia Intevo đã cung cấp một lượng hình ảnh đủ để giúp giám sát bệnh tật tốt hơn, cũng như mang tới sự đánh giá đáng tin cậy hơn về hoạt động điều trị bệnh.

Cho tới nay các hình ảnh tổng hợp SPECT/CT vẫn chỉ dựa trên hoạt động xây dựng lại/ kết hợp từ những hình ảnh SPECT và CT thu được riêng biệt. Các hình ảnh SPECT/CT như thế hiển nhiên sẽ rất mờ bởi các nguyên nhân: Hình ảnh CT có độ phân giải cao sẽ phải giảm độ phân giải xuống mức thấp như hình ảnh SPECT.

Dù phương thức này giúp xác định vị trí cơ bản của căn bệnh về mặt giải phẫu học, việc các hình ảnh SPECT và CT không khớp nhau đã hạn chế khả năng của bác sĩ trong việc chẩn đoán và theo dõi bệnh.


Symbia Intevo, hệ thống đầu tiên trên thế giới tích hợp hoàn toàn khả năng chụp cắt lớp vi tính bằng bức xạ đơn photon (SPECT) với chụp cắt lớp vi tính (CT). (Nguồn: healthcare.siemens.com)

Về mặt lịch sử, các bác sĩ đã phải dùng hình ảnh CT để xác định vị trí bệnh và hình ảnh SPECT để xác định hoạt động trao đổi chất của nó. Họ sẽ phải điều chỉnh vị trí bệnh trong các hình ảnh SPECT bằng thông tin thu được từ hình ảnh CT.

Hệ thống Symbia Intevo xSPECT của Siemens sẽ giảm thiểu hoạt động "điều chỉnh" này, nhờ công nghệ mới sử dụng CT làm bộ khung tham khảo thay vì SPECT, qua đó giúp kết hợp hoàn toàn dữ liệu SPECT và CT.

Phương thức này được xây dựng dựa trên phần cứng mới và một thuật toán tái cấu trúc lặp lại, vốn chịu trách nhiệm điều khiển chuyển động của máy dò, xử lý lệch tín hiệu, kích cỡ và hình dáng của các lỗ ống chuẩn trực và khoảng cách từ bệnh nhân tới các thiết bị dò.

Dữ liệu thô thu được từ các thiết bị thu SPECT và CT sẽ được xử lý bằng một máy tính 64-bit hiện đại hàng đầu, cho phép việc tái xây dựng hình ảnh có độ phân giải cao.

Phương thức xSPECT triển khai các thuật toán hiện đại giúp xếp mỗi điểm ảnh 3 chiều vào một trong 5 loại: khí, mỡ, mô mềm, xương xốp và xương đặc. Việc phân loại rõ ràng đã cung cấp nền tảng cơ bản giúp nâng cao độ phân giải hình ảnh xương, vốn là thách thức lớn cho các hình ảnh kết hợp SPECT/CT thông thường.

Các hình ảnh xSPECT cho thấy sự mô tả rõ ràng về các vùng xương, mô mềm và những thương tổn hiện diện ở đó. Việc này giúp cho bác sỹ điều trị phân biệt rõ ràng giữa những thương tổn do ung thư gây ra và thương tổn hình thành từ do sự thoái hóa.

Việc ăn khớp một cách chính xác dữ liệu SPECT và CT trong hệ thống xSPECT cũng giúp theo dõi và tính toán chính xác hơn mức độ trao đổi chất của một khối u. Với đặc điểm Quant trong hệ thống xSPECT, bác sĩ có thể dựa vào thông tin thu được để đánh giá hiệu quả của hoạt động điều trị dành cho bệnh nhân.

Dù Symbia Intevo sử dụng nhiều dữ liệu CT hơn trước, Siemens vẫn có thể hạn chế việc khiến bệnh nhân phải tiếp xúc nhiều với phóng xạ thông qua việc mang tới các ứng dụng kết hợp để giảm phơi nhiễm phóng xạ (CARE). Các ứng dụng này chỉ có ở Siemens, gồm kỹ thuật CARE Dose4D, có thể giúp giảm mức độ phơi nhiễm phóng xạ do chụp CT của bệnh nhân lên tới 68%.

Theo Vietnam+
Danh mục

Khám phá khoa học

Sinh vật học

Khảo cổ học

Đại dương học

Thế giới động vật

Khoa học vũ trụ

Danh nhân thế giới

Ngày tận thế

1001 bí ẩn

Chinh phục sao Hỏa

Kỳ quan thế giới

Người ngoài hành tinh - UFO

Trắc nghiệm Khoa học

Khoa học quân sự

Lịch sử

Tại sao

Địa danh nổi tiếng

Hỏi đáp Khoa học

Công nghệ mới

Khoa học máy tính

Phát minh khoa học

AI - Trí tuệ nhân tạo

Y học - Sức khỏe

Môi trường

Bệnh Ung thư

Ứng dụng khoa học

Câu chuyện khoa học

Công trình khoa học

Sự kiện Khoa học

Thư viện ảnh

Video