Hình ảnh y sinh là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan

Hình ảnh y sinh là gì?

Hình ảnh y sinh (Biomedical Imaging) là lĩnh vực khoa học ứng dụng các kỹ thuật vật lý và toán học để thu nhận, mô hình hóa và phân tích hình ảnh của cơ thể sống. Mục tiêu chính là hỗ trợ chẩn đoán lâm sàng, hướng dẫn can thiệp y học, và nghiên cứu sinh học ở cấp độ mô, tế bào và phân tử. Hình ảnh y sinh không chỉ dừng lại ở mô tả cấu trúc giải phẫu mà còn cung cấp thông tin chức năng, chuyển hóa và phân tử không xâm lấn.

Lĩnh vực này mang tính liên ngành cao, tích hợp giữa y học, kỹ thuật điện tử, vật lý ứng dụng, khoa học máy tính và sinh học phân tử. Các kỹ thuật hình ảnh thường dựa trên nguyên lý tương tác giữa năng lượng (như tia X, sóng radio, sóng âm, photon) với mô sinh học để tạo tín hiệu, sau đó chuyển đổi thành hình ảnh kỹ thuật số có thể phân tích được.

Ứng dụng của hình ảnh y sinh trải dài từ lâm sàng (chẩn đoán bệnh lý, theo dõi điều trị) đến nghiên cứu cơ bản (quan sát hoạt động tế bào, đo đạc tín hiệu thần kinh, phát hiện đột biến). Một số kỹ thuật cho phép phân tích ở mức độ phân tử, mở đường cho y học cá thể hóa và chẩn đoán chính xác hơn.

Các kỹ thuật hình ảnh cấu trúc

Hình ảnh cấu trúc tập trung vào việc mô phỏng hình dạng, thể tích và tổ chức không gian của mô và cơ quan trong cơ thể. Các kỹ thuật này đặc biệt hữu dụng trong phát hiện khối u, gãy xương, dị tật bẩm sinh hoặc tổn thương do chấn thương.

Các kỹ thuật phổ biến bao gồm:

• Chụp X-quang (Radiography): sử dụng tia X chiếu xuyên qua cơ thể để ghi nhận sự hấp thụ không đồng đều giữa các mô khác nhau. Phù hợp với hình ảnh xương, khớp, phổi.
• CT (Computed Tomography): chụp cắt lớp vi tính dùng tia X xoay vòng quanh cơ thể để tạo ra ảnh cắt ngang với độ phân giải cao, cho phép dựng ảnh 3D chi tiết.
• MRI (Magnetic Resonance Imaging): sử dụng từ trường mạnh và sóng radio để đo tín hiệu proton trong cơ thể. MRI cho ảnh mô mềm rõ nét, đặc biệt hữu ích trong thần kinh học, cơ xương khớp và tim mạch.
• Siêu âm (Ultrasound): sử dụng sóng âm tần số cao để tạo ảnh theo thời gian thực, không bức xạ, dùng nhiều trong sản khoa, tim mạch, và thăm dò ổ bụng.

Bảng dưới đây so sánh các đặc điểm chính của một số kỹ thuật hình ảnh cấu trúc:

Kỹ thuật	Năng lượng sử dụng	Ưu điểm	Nhược điểm
X-quang	Tia X	Nhanh, chi phí thấp	Không rõ mô mềm, có bức xạ
CT	Tia X	Ảnh 3D, độ phân giải cao	Bức xạ cao, giá cao hơn X-quang
MRI	Từ trường & sóng radio	Chi tiết mô mềm, không bức xạ	Đắt, thời gian chụp lâu, nhạy với kim loại
Siêu âm	Sóng âm	Không xâm lấn, thời gian thực	Phụ thuộc kỹ thuật viên, ảnh hạn chế ở vùng sâu

Kỹ thuật hình ảnh chức năng

Không giống ảnh cấu trúc chỉ phản ánh hình thái, hình ảnh chức năng cho biết trạng thái sinh lý, chuyển hóa và hoạt động chức năng của mô hoặc cơ quan. Đây là bước tiến quan trọng trong hiểu biết bệnh học hiện đại, đặc biệt trong ung thư, thần kinh học và tim mạch.

Một số kỹ thuật điển hình:

• PET (Positron Emission Tomography): tiêm đồng vị phóng xạ gắn vào glucose, cho phép quan sát mức chuyển hóa đường ở các mô. Ứng dụng chính trong phát hiện ung thư, di căn, và theo dõi đáp ứng điều trị.
• fMRI (functional MRI): đo thay đổi oxy máu (BOLD signal) theo hoạt động thần kinh, cho phép lập bản đồ vùng não đang hoạt hóa khi thực hiện nhiệm vụ.
• NIRS (Near-Infrared Spectroscopy): sử dụng ánh sáng cận hồng ngoại để đo nồng độ oxy hóa máu não, phổ biến trong nghiên cứu hành vi và tâm lý học.

Hình ảnh chức năng mở rộng phạm vi chẩn đoán không chỉ từ mô học mà còn từ sự sống động của hệ thống sinh học trong thời gian thực, giúp hiểu sâu hơn về cơ chế bệnh lý.

Xử lý ảnh và phân tích định lượng

Ảnh thu được từ các thiết bị chẩn đoán cần trải qua bước xử lý để loại bỏ nhiễu, hiệu chỉnh sai lệch và trích xuất thông tin có ý nghĩa lâm sàng. Đây là giai đoạn mà kỹ thuật tính toán, trí tuệ nhân tạo (AI), và học máy phát huy vai trò then chốt.

Chuỗi xử lý ảnh thường gồm:

1. Tiền xử lý: cân bằng ánh sáng, lọc nhiễu, hiệu chỉnh chuyển động hoặc biến dạng hình học.
2. Phân đoạn ảnh: chia ảnh thành các vùng có ý nghĩa như mô, tổn thương, mạch máu. Phân đoạn là bước nền cho phân tích thể tích, diện tích và hình thái.
3. Trích xuất đặc trưng: đo các thông số hình thái (shape), kết cấu (texture), cường độ (intensity)...
4. Phân tích dữ liệu: dùng thống kê hoặc học sâu để phân loại, chẩn đoán hoặc dự đoán diễn tiến bệnh.

Một trong các mô hình AI tiêu biểu là UNet – mạng nơ-ron sâu cho phân đoạn ảnh y sinh với độ chính xác cao. Các thuật toán như CNN (Convolutional Neural Networks), ResNet và Vision Transformer hiện được dùng rộng rãi trong hệ thống hỗ trợ chẩn đoán tự động (CAD).

Ứng dụng lâm sàng và chẩn đoán

Hình ảnh y sinh đóng vai trò thiết yếu trong chẩn đoán bệnh lý, lập kế hoạch điều trị và theo dõi tiến triển lâm sàng. Các kỹ thuật hình ảnh không xâm lấn giúp phát hiện tổn thương ở giai đoạn sớm, xác định vị trí, kích thước và tính chất mô tổn thương một cách chính xác, từ đó hỗ trợ quyết định lâm sàng kịp thời.

Trong thực hành y khoa, hình ảnh y sinh được ứng dụng phổ biến ở nhiều chuyên khoa:

• Ung thư học: CT ngực phát hiện khối u phổi, MRI vú đánh giá xâm lấn mô mềm, PET/CT xác định di căn toàn thân.
• Thần kinh học: fMRI xác định vùng não chức năng trước phẫu thuật, MRI tủy sống chẩn đoán thoát vị đĩa đệm, CT đầu trong đột quỵ cấp.
• Tim mạch: siêu âm tim đánh giá chức năng thất trái, CT mạch vành phát hiện hẹp động mạch, MRI tim khảo sát sẹo cơ tim sau nhồi máu.

Các công nghệ AI hỗ trợ chẩn đoán (CADx) đang dần được tích hợp trong hệ thống ảnh y tế. Ví dụ, hệ thống AI có thể tự động phát hiện tổn thương phổi trên X-quang, cảnh báo đột quỵ trên CT không cản quang, hoặc phân loại khối u gan từ MRI với độ chính xác cao.

Hình ảnh y sinh phân tử

Hình ảnh phân tử (molecular imaging) là nhánh tiên tiến của hình ảnh y sinh, cho phép quan sát các quá trình sinh học ở mức phân tử và tế bào trong cơ thể sống. Không giống kỹ thuật truyền thống chỉ nhìn thấy tổn thương hình thái, hình ảnh phân tử tập trung vào phát hiện các biểu hiện sớm ở cấp độ sinh hóa, trước khi xuất hiện thay đổi cấu trúc rõ rệt.

Các kỹ thuật phổ biến trong hình ảnh phân tử gồm:

• Fluorescence imaging: sử dụng các chất phát huỳnh quang gắn vào phân tử mục tiêu (ví dụ kháng thể) để xác định vị trí biểu hiện gen hoặc protein đặc hiệu.
• Bioluminescence imaging: ứng dụng enzyme phát sáng như luciferase để theo dõi biểu hiện gen, thường dùng trong nghiên cứu tiền lâm sàng.
• SPECT/PET: sử dụng đồng vị phóng xạ gắn vào ligand sinh học để ghi nhận vị trí hoạt động chuyển hóa hoặc gắn kết thụ thể.

Ứng dụng thực tế bao gồm phát hiện sớm ung thư, xác định đáp ứng thuốc, đánh giá tái tạo mô, theo dõi viêm mạn tính hoặc tổn thương thần kinh.

Các mô hình và mô phỏng ảnh y sinh

Hình ảnh y sinh ngày nay không chỉ dừng ở việc ghi nhận và phân tích dữ liệu tĩnh mà còn phục vụ cho xây dựng mô hình sinh học động (biophysical modeling) và mô phỏng lâm sàng (clinical simulation). Từ ảnh CT, MRI hoặc PET, người ta có thể tái dựng mô hình 3D của cơ quan cụ thể cho từng bệnh nhân.

Mô hình này được sử dụng để giả lập các quá trình như:

• Tuần hoàn máu qua mạch máu (sử dụng phương trình Navier-Stokes)
• Lan truyền điện thế trong tim hoặc não (dựa trên phương trình phản ứng-khuếch tán)
• Phân bố nồng độ thuốc trong mô (mô hình vận chuyển khuếch tán và gắn kết)

Việc tạo ra “bản sao số” (digital twin) cho từng bệnh nhân giúp dự đoán tác dụng của can thiệp điều trị, lựa chọn liều thuốc tối ưu và lên kế hoạch phẫu thuật cá thể hóa, đồng thời mở ra triển vọng y học chính xác.

An toàn, đạo đức và tiêu chuẩn kỹ thuật

Việc ứng dụng hình ảnh y sinh phải tuân thủ các tiêu chuẩn an toàn bức xạ, bảo mật dữ liệu và đạo đức y sinh. Đối với các kỹ thuật sử dụng tia ion hóa (X-quang, CT, PET, SPECT), liều bức xạ phải được tính toán kỹ càng và tuân thủ khuyến cáo của ICRP để giảm thiểu rủi ro cho bệnh nhân.

Các tiêu chuẩn kỹ thuật phổ biến trong hình ảnh y tế bao gồm:

• DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine): tiêu chuẩn định dạng file và giao thức truyền ảnh giữa các thiết bị y tế.
• HL7/FHIR: giao thức tích hợp dữ liệu ảnh vào hệ thống bệnh án điện tử (EMR).
• HIPAA: quy định bảo mật dữ liệu y tế cá nhân tại Hoa Kỳ.

Đạo đức trong ứng dụng AI hình ảnh yêu cầu các mô hình phải minh bạch, có khả năng giải thích, tránh thiên lệch dữ liệu, và được hiệu chỉnh phù hợp với dân số mục tiêu. Quy trình cấp phép và giám sát sử dụng AI trong chẩn đoán hiện đang được triển khai bởi nhiều tổ chức y tế trên thế giới.

Xu hướng công nghệ và triển vọng tương lai

Hình ảnh y sinh đang bước vào thời kỳ tăng tốc với sự hỗ trợ của công nghệ số, trí tuệ nhân tạo, và cảm biến nano. Một trong những xu hướng quan trọng là tích hợp đa phương thức (multi-modal imaging) – kết hợp nhiều nguồn dữ liệu như PET/MRI, CT/US để khai thác tối đa thông tin từ cả khía cạnh cấu trúc và chức năng.

Các công nghệ học sâu (deep learning) đang thay đổi cách phân tích ảnh y tế: từ phân đoạn tự động, nhận dạng tổn thương, đến sinh tổng hợp ảnh (image synthesis) nhằm giảm số lần chụp và giảm liều bức xạ. Các mô hình transformer và generative AI như GAN được nghiên cứu tích cực để tái tạo ảnh từ dữ liệu đầu vào không hoàn chỉnh.

Tương lai của hình ảnh y sinh bao gồm:

• Thiết bị hình ảnh di động, mini hóa (portable MRI, handheld ultrasound)
• Chẩn đoán tại chỗ (point-of-care imaging) sử dụng AI
• Ảnh lượng tử (quantum imaging) với độ phân giải cực cao
• Hệ thống cảm biến nano sinh học gắn trực tiếp lên tế bào

Những phát triển này hướng tới mục tiêu y học cá thể hóa và nâng cao khả năng tiếp cận chẩn đoán cho mọi tầng lớp dân cư.

Tài liệu tham khảo

1. Bushberg, J. T., Seibert, J. A., Leidholdt, E. M., & Boone, J. M. (2012). The Essential Physics of Medical Imaging. Lippincott Williams & Wilkins.
2. Webb, A. (2017). Principles of Biomedical Imaging. Cambridge University Press.
3. National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering. nibib.nih.gov
4. Society for Imaging Informatics in Medicine. siim.org
5. Radiological Society of North America. rsna.org