Siêu âm 3d là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan

Giới thiệu chung về siêu âm 3D

Siêu âm 3D là công nghệ chẩn đoán hình ảnh cho phép tái tạo cấu trúc giải phẫu không gian ba chiều từ dữ liệu thu được bằng đầu dò siêu âm. Thay vì chỉ cho ra lát cắt mặt phẳng 2D như siêu âm truyền thống, siêu âm 3D gom nhiều lát cắt 2D liên tiếp và dựng thành khối thể tích, giúp bác sĩ nhìn rõ góc độ, kích thước và hình dạng của tổ chức, cơ quan.

Ứng dụng chính của siêu âm 3D bao gồm sản phụ khoa, tim mạch, nội khoa và ung bướu. Trong sản phụ khoa, công nghệ này hỗ trợ đánh giá hình thái thai nhi, xác định dị tật bẩm sinh và đo lường thể tích cấu trúc. Trong tim mạch, sáng kiến siêu âm tim 3D tái tạo buồng tim, van tim, cho phép đánh giá chức năng và cấu trúc một cách chi tiết hơn so với siêu âm 2D.

• Sản phụ khoa: đánh giá hình thái mặt cắt tim thai, hộp sọ, chi, xác định bất thường
  RadiologyInfo.org
• Tim mạch: dựng hình buồng tim, van động, phân tích thể tích thất trái
  FDA Ultrasound Imaging
• Ung bướu: xác định thể tích khối u, hướng dẫn sinh thiết tổn thương đặc

Nguyên lý hoạt động

Nguyên lý cơ bản của siêu âm 3D dựa trên việc thu tập các lát cắt siêu âm 2D và xử lý chúng thành khối thể tích. Đầu dò tĩnh hoặc cơ học di chuyển theo trục nhất định, phát sóng âm ở tần số cao (2–10 MHz), sau đó nhận tín hiệu hồi âm từ các điểm tương phản giữa mô và dịch thể. Dữ liệu thô dạng A-scan được chuyển đổi thành B-scan (lát cắt 2D) rồi lưu trữ tuần tự.

Thuật toán tái tạo thể tích sử dụng phương pháp nội suy (interpolation) và lọc không gian (spatial filtering) để kết nối các lát cắt rời rạc thành mô hình liên tục. Công thức nội suy điển hình: $V(x,y,z)=\sum_i w_i \, I_i(x_i,y_i)$ với \(V\) là cường độ voxel tại điểm \((x,y,z)\), \(I_i\) là cường độ pixel trong lát cắt thứ \(i\), và \(w_i\) là trọng số nội suy.

Quy trình xử lý còn bao gồm gạn lọc tín hiệu (speckle reduction), tăng cường biên (edge enhancement) và hiệu chỉnh hình học (geometric correction). Kết quả là hình ảnh 3D thể hiện được độ phân giải không gian cao hơn so với ghép ảnh thủ công, giảm thiểu sai số do di chuyển đầu dò thủ công.

Phân loại siêu âm 3D

Theo phương thức thu nhận khối thể tích, siêu âm 3D chia thành hai nhóm chính: siêu âm 3D tĩnh (Static 3D) và siêu âm 4D (3D động). Static 3D ghi nhận toàn bộ khối thể tích trong một lần quét, thường sử dụng trong các bộ phận tĩnh như tuyến giáp hoặc khối u vú. Quy trình này nhanh, ít phụ thuộc chuyển động nhưng không thể quan sát động học.

Trong khi đó, siêu âm 4D bổ sung chiều thời gian vào khối 3D, cho phép tái tạo hình ảnh thể tích liên tục theo giây. 4D thường dùng để quan sát chuyển động tim, van tim hoặc đánh giá động học thai nhi. Dữ liệu được thu liên tục và dựng ảnh theo từng khung hình, tạo hiệu ứng như video.

• Static 3D: độ phân giải không gian cao, thời gian xử lý ngắn hơn.
• 4D: quan sát chức năng, động học, phụ thuộc băng thông xử lý lớn.

Kỹ thuật thu nhận và tái tạo

Đầu dò siêu âm 3D thường là đầu dò ma trận (matrix array) hoặc đầu dò cơ học quay. Matrix array bao gồm hàng trăm đến hàng nghìn phần tử tinh thể được xếp theo lưới, phát sóng và nhận hồi âm đa hướng mà không cần cơ cấu chuyển động. Điều này cho phép quét nhanh, chính xác và giảm nhiễu chuyển động.

Đầu dò cơ học quay sử dụng động cơ vi mô để xoay đầu dò quanh trục, tạo ra các lát cắt 2D liên tiếp. Ưu điểm là chi phí thấp, dễ tích hợp vào máy siêu âm thế hệ cũ. Tuy nhiên, tốc độ quét chậm hơn và dễ bị dao động khi tay người vận hành không ổn định.

• Beam steering: điều khiển góc phát để thu nhiều lát tự động.
• Speckle reduction: lọc nhiễu hạt, cải thiện độ tương phản mô.
• Geometric correction: hiệu chỉnh méo hình do góc quét.

Ưu điểm so với siêu âm 2D

Siêu âm 3D cho phép ghi nhận toàn diện cấu trúc giải phẫu trong không gian ba chiều, giúp loại bỏ giới hạn lúc chỉ quan sát mặt cắt đơn lẻ. Bác sĩ có thể xoay, cắt lớp khối thể tích tùy ý để đánh giá tổn thương từ nhiều góc độ, giảm sai sót do lựa chọn mặt cắt không phù hợp.

Khả năng đo thể tích và khối lượng chính xác hơn so với siêu âm 2D, đặc biệt khi đánh giá khối u, nang hoặc buồng tim. Việc đo trực tiếp trên mô hình ba chiều cho kết quả lặp lại tốt, độ tin cậy cao hơn so với tính toán từ nhiều lát cắt 2D ghép lại.

• Quan sát đa hướng, không cần thao tác lặp lại nhiều lần.
• Đo thể tích, diện tích bề mặt trực tiếp trên mô hình khối.
• Độ tái lập cao, giảm sự phụ thuộc vào kỹ thuật viên.

Ứng dụng lâm sàng

Trong sản phụ khoa, siêu âm 3D giúp đánh giá hình thái thai nhi chính xác, từ cấu trúc khuôn mặt đến hàm ếch, ngón tay và cột sống. Hình ảnh ba chiều hỗ trợ phát hiện sớm dị tật bẩm sinh, quản lý thai kỳ nguy cơ cao và lập kế hoạch can thiệp y khoa kịp thời.

Ở tim mạch, siêu âm tim 3D có thể tái tạo cấu trúc buồng tim, van hai lá và van ba lá với độ phân giải không gian cao. Nhờ đó, bác sĩ dễ dàng đo thể tích thất, phân suất tống máu, đánh giá chức năng thất phải và sự vận động thành tim mà siêu âm 2D khó đạt được.

• Sản phụ khoa: phát hiện bất thường cấu trúc thai, đo thể tích ối.
• Tim mạch: phân tích chức năng tim, đánh giá suy tim, tái tạo van.
• Ung bướu: xác định hình dáng khối u, theo dõi đáp ứng điều trị hóa trị hoặc xạ trị.

Phân tích và định lượng

Phần mềm chuyên dụng tích hợp trong máy cho phép phân tích dữ liệu thể tích để đo diện tích bề mặt, chiều dài đường cong và thể tích khối. Ví dụ, đo thể tích buồng tim trái qua mô hình 3D giúp tính toán phân suất tống máu chính xác, hỗ trợ đánh giá mức độ suy tim.

Ví dụ công thức tính thể tích khối u dựa trên tổng thể tích voxel: $V_{\text{tumor}} \approx \sum_{i=1}^{N} v_i$ với \(v_i\) là thể tích từng voxel, \(N\) tổng số voxel trong vùng khối u.

Hạn chế và thách thức

Độ phân giải không gian của siêu âm 3D thường thấp hơn siêu âm 2D do nội suy giữa các lát cắt có thể làm mất chi tiết nhỏ. Hiện tượng nhiễu hạt (speckle) và bóng mờ vẫn tồn tại, ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh, đặc biệt ở mô mềm hoặc vùng có nhiều xương.

Quá trình thu nhận và xử lý yêu cầu phần cứng mạnh, bộ nhớ lớn và kỹ thuật viên được đào tạo bài bản. Chi phí đầu tư máy móc cao và thời gian xử lý lâu hơn so với siêu âm 2D, gây hạn chế khi triển khai ở cơ sở y tế quy mô nhỏ.

• Speckle noise và artefact làm giảm độ tương phản.
• Chi phí đầu tư và bảo trì thiết bị cao.
• Đòi hỏi trình độ nhân viên cao, quy trình đào tạo lâu dài.

Xu hướng phát triển tương lai

Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy đang được tích hợp để tự động phân vùng cấu trúc giải phẫu, phát hiện bất thường và tính toán các chỉ số định lượng. Mô hình deep learning giúp cải thiện chất lượng hình ảnh, giảm nhiễu hạt và tăng độ phân giải thông qua siêu phân giải ảnh.

Đầu dò ma trận thế hệ mới với thiết kế mini hóa và băng thông rộng hơn cho phép quét nhanh hơn, cho hình ảnh mượt mà và rõ nét hơn. Công nghệ siêu âm đa phương thức (fusion imaging) kết hợp siêu âm 3D với CT hoặc MRI hứa hẹn tăng độ chính xác chẩn đoán thông qua việc tận dụng ưu điểm của từng phương pháp.

• AI-driven segmentation: tự động nhận diện cấu trúc tim, gan, thận.
• Super-resolution ultrasound: nâng cao độ phân giải mô thông qua xử lý ảnh.
• Fusion imaging: kết hợp siêu âm 3D với CT/MRI để đánh giá toàn diện.

Danh sách tài liệu tham khảo

1. RadiologyInfo.org. “3D Ultrasound.” RadiologyInfo. https://www.radiologyinfo.org/en/info.cfm?pg=3d
2. U.S. Food & Drug Administration. “Ultrasound Imaging.” FDA. https://www.fda.gov/radiation-emitting-products/medical-imaging/ultrasound-imaging
3. American College of Radiology. “ACR–AI-Lab for Ultrasound.” https://www.acr.org/Clinical-Resources/AI-Lab-AI-tested-Studies/Ultrasound
4. Noble, J. A., & Boukerroui, D. (2006). “Ultrasound image segmentation: a survey.” IEEE Transactions on Medical Imaging, 25(8), 987–1010.
5. Goddi, A., et al. (2017). “Three-dimensional ultrasound in obstetrics and gynecology: innovations and perspectives.” European Journal of Radiology, 94, 136–145.