Hỗ trợ phân loại các vùng nghi ngờ tổn thương hình khối trên phim chụp x quang vú

..

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
--------------------------------------ĐỖ THÚY HỒNG

ĐỖ THÚY HỒNG

KỸ THUẬT VIỄN THÔNG

HỖ TRỢ PHÂN LOẠI CÁC VÙNG NGHI NGỜ TỔN THƯƠNG
HÌNH KHỐI TRÊN PHIM CHỤP X-QUANG VÚ

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
KỸ THUẬT VIỄN THƠNG

KHỐ 2016B
Hà Nội – Năm 2018


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
--------------------------------------ĐỖ THÚY HỒNG

HỖ TRỢ PHÂN LOẠI CÁC VÙNG NGHI NGỜ TỔN THƯƠNG
HÌNH KHỐI TRÊN PHIM CHỤP X-QUANG VÚ

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
KỸ THUẬT VIỄN THÔNG
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
T.S. NGUYỄN VIỆT DŨNG

Hà Nội – Năm 2018


MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT .................................. iii
DANH MỤC BẢNG BIỂU ................................................................................... v
DANH MỤC HÌNH VẼ ........................................................................................ vi
LỜI MỞ ĐẦU ........................................................................................................ 1
CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ BỆNH LÝ UNG THƯ VÚ VÀ HỆ
THỐNG HỖ TRỢ PHÁT HIỆN DẤU HIỆU TỔN THƯƠNG HÌNH KHỐI TRÊN
PHIM CHỤP X-QUANG VÚ ................................................................................ 5
1 .1. Giải phẫu và sinh lý vú............................................................................... 5
1.2. Bệnh lý ung thư vú ...................................................................................... 6
1.2.1. Dấu hiệu và triệu chứng ung thư vú ..................................................................... 6
1.2.2. Các giai đoạn của ung thư vú................................................................................ 7
1.2.3. Các phương pháp chuẩn đoán UTV.................................................................... 11

1.3. Kỹ thuật chụp ảnh X-quang vú ................................................................. 15
1.3.1. Chụp X-quang vú sàng lọc ................................................................................. 15
1.3.2. Chụp X-quang vú chuẩn đoán ............................................................................ 16
1.3.3. Các dấu hiệu tổn thương trên phim chụp X-quang vú ........................................ 16

1.4. Giới thiệu hệ thống hỗ trợ phát hiện dấu hiệu tổn thương hình khối trên
ảnh chụp X-quang vú...................................................................................... 18
1.5. Giới thiệu về cơ sở dữ liệu ảnh .............................................................. 20
1.5.1. Cơ sở dữ liệu mini - MIAS ................................................................................. 20
1.5.2. Cơ sở dữ liệu DDSM .......................................................................................... 23

1.6. Kết luận ..................................................................................................... 25
CHƯƠNG 2: PHÂN LOẠI VÙNG NGHI NGỜ TỔN THƯƠNG HÌNH KHỐI
SỬ DỤNG MÁY VECTOR HỖ TRỢ SVM .................................................... 26
2.1. Giới thiệu tổng quát về bộ phân loại ...................................................... 26
2.2. Vùng nghi ngờ ROI ................................................................................... 27

i


2.3. Trích chọn đặc trưng vùng ROI ................................................................ 29
2.3.1.. Các đặc trưng thống kê bậc nhất FOS (First Order Statistics) ..................... 30
2.3.2. Các đặc trưng dựa trên ma trận đồng xuất hiện mức xám GLCM ...................... 32
2.3.3. Các đặc trưng sai khác xác suất ngược khối BDIP ............................................. 34
2.3.4. Các đặc trưng biến thiên hệ số tương quan cục bộ khối BLVC .................... 35

2.4. Máy vector hỗ trợ SVM ............................................................................ 37
2.2.1. SVM tuyến tính .................................................................................................. 38
2.2.2. SVM phi tuyến .................................................................................................. 40

2.6. Kết luận ..................................................................................................... 41
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ NHẬN XÉT .................................... 42
3.1. Các tiêu chí đánh giá hiệu quả phân loại ............................................... 42
3.2. Hệ thống phân loại sử dụng máy vector hỗ trợ SVM. .............................. 44
3.2.1. Dữ liệu đầu vào................................................................................................... 46
3.2.2. Lựa chọn đặc trưng ............................................................................................. 46
3.2.3. Lựa chọn tham số................................................................................................ 49
3.2.4. Mơ hình huấn luyện SVM .................................................................................. 50

3.3. Kết quả phân loại đạt được ....................................................................... 50
3.3.1. Các công cụ sử dụng ........................................................................................... 50

3.3.2. Khi sử dụng cơ sở dữ liệu mini-MIAS ............................................................... 51
3.3.3. Khi sử dụng cơ sở dữ liệu ảnh DDSM................................................................ 55

3.4. Kết luận ..................................................................................................... 59
KẾT LUẬN .......................................................................................................... 60
TÀI LIỆU THAM KHẢO .................................................................................... 61

ii


DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT
Ký tự viết tắt
900 LAT-LM

Tiếng Anh
900 Lateral - Medial

Tiếng Việt
Chụp vuông góc từ biên vào
giữa

900 LAT-ML

900 Medial- Lateral

Chụp vng góc từ giữa ra
biên

ACR

American College Radiology

Hiệp hội X-quang Hoa Kỳ

BDIP

Block Difference Inverse Probability

Sai khác xác suất ngược khối

BSE

Breast Selft Exam

Tự thăm khám vú

BVLC

Block Variance of Local Corelation Biến thiên hệ số tương quan

CAD

coefficients

cục bộ khối

Computer Aided Detection

Phát hiện có sự hỗ trợ của
máy tính

CBE

Clinical Breast Exam

Thăm khám vú lâm sàng

CC

Cranio-Caudual

Chụp hướng từ trên xuống

CNB

Core Needle Biopsy

Sinh thiết dùng kim lớn

DM

Digiatal Mammography

Chụp ảnh X-quang kỹ thuật
số

FFDM

Full Field Digital Mammography

Chụp ảnh X-quang kỹ thuật
số tồn dải

FN

False Negative

Âm tính giả

FNA

Fine Needle Aspiration

Chọc hút kim tiêm mảnh

FNF

False Negative Fraction

Tỉ lệ âm tính giả

FOS

Frist Order Statistic

Thống kê bậc nhất

FP

False Poistive

Dương tính giả

iii


FPF

False Poistive Fraction

Tỉ lệ dương tính giả

FPpI

False Poistive per Image

Dương tính giả trên 1 ảnh

GLCM

Gray Level Cooccurrence Matrix

Ma trận đồng nhất mức xám

JMI

Joint Mutual Information

Thông tin chung kết hợp

LMO

Lateral-Medial Oblique

Chụp xéo xiên từ biên vào
giữa

MI

Mutual Information

Thông tin chung

MIFS

Mutual Information Feature Selection Lựa chọn đặc trưng thông tin
chung

MLO

Medio-Lateral Oblique

Chụp chéo xiên từ giữa vào
biên

MRI

Magnetic Resonance Imaging

Chụp ảnh cộng hưởng từ

NN

Neural Network

Mạng Nơron

OD

Optical Density

Mật độ quang

ROI

Region Of Interest

Vùng nghi ngờ

SVM

Support Vector Machine

Máy vector hỗ trợ

iv


DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 1. 1.Các giai đoạn UTV cùng phân loại TMN tương ứng .......................... 10

Bảng 1.2. Thống kê loại ảnh, loại mô vú, loại bất thường [15] ........................... 22
Bảng 1.3. Giá trị mã chuỗi tương ứng với từng tọa độ ........................................ 24
Bảng 3. 1. Bốn trường hợp phân loại ................................................................... 42
Bảng 3.2. Kết quả thu được khi không sử dụng lựa chọn đặc trưng.................... 51
Bảng 3.3 Kết quả thu được khi kết hợp các đặc trưng ......................................... 52
Bảng 3.4. Kết quả thu được khi sử dụng lựa chọn đặc trưng............................... 53
Bảng 3.5. Kết quả thu được khi sử dụng đặc trưng BVLC mean và var ............. 53
Bảng 3.6. Kết quả thu được khi sử dụng biến đổi OD ......................................... 54
Bảng 3.7. Kết quả thu được khi không sử dụng biến đổi OD và lựa chọn đặc trưng
đối với cơ sở dữ liệu ảnh DDSM ......................................................................... 56
Bảng 3.8. Kết quả thu được khi dử dụng biến đổi OD nhưng không dử dụng lựa
chọn đặc trưng ...................................................................................................... 57

v


DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1. Giải phẫu bên trong vú ........................................................................... 5
Hình 1.2. UTV giai đoạn 0 (LCIS: ung thư biểu mô tiểu thùy tại chỗ,, DCIS: ung
thư biểu mô ống dẫn sữa tại chỗ) ........................................................................... 7
Hình 1.3.UTV giai đoạn II ..................................................................................... 8
Hình 1.4.UTV giai đoạn III .................................................................................... 9
Hình 1. 5. Chụp ảnh mammography .................................................................... 12
Hình 1.6. Siêu âm tuyến vú .................................................................................. 13
Hình 1.7. Chụp MRI tuyến vú .............................................................................. 14
Hình 1. 8. Thiết bị nén (a) và phóng đại (b) trong chụp X-quang chuẩn đốn .... 16
Hình 1.9. Tổn thương hình khối lành tính (trái) và ác tính (phải). ................... 17
Hình 1.10. Các hình dạng, đường biên, mật độ khác nhau của tổn thương hình
khối ...................................................................................................................... 17
Hình 1.11. Tổn thương vi vơi hóa lành tính (trái) và ác tính (phải) ................. 18

Hình 1. 12. Sơ đồ hệ thống CAD ......................................................................... 19
Hình 1.13. Các thơng số đi kèm mỗi ảnh trong cơ sở dữ liệu mini-MIAS ..... 21
Hình 1.14. Danh sách thư mục lưu trữ đối với từng trường hợp trong cơ sở dữ liệu
DDSM [14]........................................................................................................... 23
Hình 1. 15. Hướng của mã chuỗi ........................................................................ 24
Hình 2. 1. Mơ hình phân loại tổng qt ............................................................... 26
Hình 2. 2. Mơ tả hình chữ nhật bao quanh vùng ROI .......................................... 27
Hình 2. 3. Xác định hình chữ nhật nhỏ nhất bao quanh vùng ROI ...................... 29
Hình 2. 4. Biến đổi OD, ảnh trái: ảnh gốc; ảnh phải: ảnh sau khi biến đổi OD .. 30
Hình 2.5. Chia nhỏ hình chữ nhật bao quanh vùng ROI ...................................... 34
Hình 2.6. Cách tính BDIP khối 2x2 cho ảnh có kích thước 4x4.......................... 35
Hình 2.7. Vùng R(x,y) ban đầu (nét liền) và vùng R(x,y) bị dịch (nét đứt) ... 36
Hình 2.8. Ví dụ mơ tả cách tính BVLC của ảnh kích thước 4x4 ......................... 37

vi


Hình 2. 9. Các siêu mặt phân loại dữ liệu ............................................................ 38
Hình 2.10. Siêu mặt phẳng có biên lớn nhất của SVM .................................... 39
Hình 2.11. Ánh xạ D sang D’. Ảnh trái: Không gian dữ liệu đầu vào D. ............ 40
Hình 3. 1. Cách tính các cặp giá trị (TPF, FPF) để xây dựng đường cong ROC. 43
Hình 3. 2. Ví dụ minh họa đường cong ROC ...................................................... 44
Hình 3.3. Mơ hình hệ thống phân loại sử dụng máy vector hỗ trợ SVM ............ 45
Hình 3.4. Mơ tả lượng thơng tin chung I(X,Y) .................................................... 48
Hình 3.5. Mơ hình huấn luyện máy vector hỗ trợ SVM với i=1.......................... 50
Hình 3.6. Đường cong ROC thu được ứng với các đặc trưng ............................. 52
Hình 3. 7. Mơ tả đường cong ROC khi sử dụng đặc trưng BVLC ứng với khối 2x2,
3x3, 4x4 ................................................................................................................ 54
Hình 3.8. Đường cong ROC khi sử dụng biến đổi OD ........................................ 55
Hình 3.9. Đường cong ROC thu được đối với đặc trưng BVLC 2x2 và 3x3 mean

trong trường hợp sử dụng cở sở dữ liệu ảnh DDSM............................................ 57
Hình 3.10. Đường cong ROC thu được đối với đặc trưng BVLC 2x2 var-mean và
3x3 mean .............................................................................................................. 58

vii


LỜI MỞ ĐẦU
Ung thư vú là loại ung thư phổ biến và là nguyên nhân chính gây tử vong
ở nữ giới. Theo tổ chức Y tế thế giới WHO, ước tính có hơn 1,5 triệu ca được
chuẩn đốn mắc ung thư vú năm 2010, trong đó số ca gây tử vong chiếm hơn một
nửa [6]. Ở khu vực Châu Âu, trong số 100.000 phụ nữ từ năm 95-98 thì có 39,4
trường hợp tử vong do ung thư vú, không phân biệt độ tuổi [11]. Ở Mỹ, vào năm
2008, có 182.460 ca mắc ung thư vú mới và đây cũng là nguyên nhân gây tử vong
lớn thứ 2 đối với phụ nữ Mỹ, sau ung thư phổi [29].
Ở Việt Nam, tỷ lệ mắc ung thư vú cũng tăng dần theo từng năm. Tại Hà
Nội, năm 1998 tỷ lệ mắc ung thư vú là 20,3/100.000 dân và tại thành phố Hồ Chí
Minh là 16/100.000 dân [1]. Theo ước tính năm 2010, Việt Nam có 12.533 trường
hợp mắc ung thư vú và con số này lên tới 22.612 trong năm 2020; mỗi năm có khoảng
11.000 ca mắc mới và hơn 4.500 trường hợp tử vong vì ung thư vú, chiếm 25% tổng
số các loại bệnh ung thư ở nữ giới [2].
Việc phát hiện và chẩn đoán sớm các dấu hiệu ung thư vú là rất cần thiết để
ngăn chặn sự phát triển của các khối u, giúp cho việc điều trị bệnh đạt hiệu quả cao,
cứu được mạng sống cho bệnh nhân cũng như giảm chi phí điều trị. Hiện nay, phương
pháp chụp ảnh X-quang vú, mammography, được xem là phương pháp hiệu quả nhất
trong việc phát hiện sớm các dấu hiệu ung thư vú. Thơng qua hình ảnh trên phim
chụp X- quang, các bác sỹ sẽ tìm ra các dấu hiệu tổn thương vú như là các khối u, sự
vơi hóa hoặc các mô mềm bất thường. Các vùng nghi ngờ tổn thương có được phát
hiện một cách chính xác hay khơng phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng hình ảnh trên
phim chụp X-quang vú và trình độ của bác sỹ chuẩn đốn hình ảnh. Một số nghiên

cứu đã chỉ ra rằng, tỷ lệ bỏ sót, khơng phát hiện ra ung thư vú nằm trong khoảng
từ 10% đến 30% [20]. Các nguyên nhân là do bác sỹ mệt mỏi, do cấu trúc phức
tạp của mơ vú trên ảnh hay do sự khó phân biệt của ung thư vú so với mơ bình
thường. Thậm chí ngay cả những bác sỹ có kinh nghiệm nhất cũng chỉ phát hiện
chuẩn xác ung thư vú từ 85-91% [32]. Một số nghiên cứu khác chỉ ra rằng nếu
hai bác sỹ cùng đọc phim chụp X-quang vú thì tỷ lệ phát hiện phát hiện đúng tăng
1


lên khoảng 10% [28]. Tuy nhiên, thực hiện đọc phim chụp X-quang vú bởi hai
bác sỹ là tốn kém và tốn thời gian. Vì vậy, giải pháp hỗ trợ phát hiện các dấu hiện
tổn thương ung thư vú CAD (Computer Aided Detection) đã được phát triển
nhằm trợ giúp bác sỹ trong quá trình tìm kiếm, phát hiện, chỉ ra các dấu hiệu nghi
ngờ là tổn thương ung thư vú trên ảnh chụp X-quang vú. Về cơ bản, giải pháp
CAD này phải giải quyết được 2 nhiệm vụ. Thứ nhất là phát hiện các vùng nghi
ngờ là tổn thương ung thư vú trên ảnh. Thứ hai là phân loại chúng thành vùng
chứa tổn thương ung thư vú hay mơ bình thường nhằm loại bớt các vùng phát
hiện sai. Kết luận cuối cùng rằng các vùng nghi ngờ đó có đúng là tổn thương
ung thư vú hay không sẽ do bác sỹ quyết định. Khi giải pháp CAD được sử dụng,
độ chính xác phát hiện ung thư vú của bác sỹ có thể tăng từ 10-15% [28].
Giải pháp CAD này, được mô tả như một sự kết hợp giữa các kỹ thuật xử
lý ảnh, nhận dạng mẫu, trí tuệ nhân tạo, đóng vai trị như là một “người đọc thứ
2”. Vì vậy yêu cầu với hầu hết các hệ thống CAD là phải giảm các vùng dương
tính giả (vùng phát hiện sai) đồng thời vẫn giữ được độ nhạy cao. Có khá nhiều
vùng dương tính giả có thể gây nhầm lẫn cho bác sỹ trong q trình chẩn đốn.
Do đó cần có giải pháp để phân loại các vùng này thành vùng thực có tổn thương
hay chỉ là vùng chứa mơ vú bình thường.
Từ những nhiệm vụ này mà trên thế giới, các nghiên cứu về giải pháp CAD
cũng chia thành 2 hướng nghiên cứu chính. Hướng nghiên cứu thứ nhất tập trung
vào việc nâng cao hiệu suất phát hiện vùng nghi ngờ tổn thương ung thư vú.

Hướng nghiên cứu còn lại thì tập trung vào việc nâng cao hiệu suất phân loại vùng
nghi ngờ ung thư vú. Đây cũng là hướng nghiên cứu mà luận văn tập trung tiếp
cận. Tại Việt Nam hiện nay cũng bắt đầu triển khai chương trình chụp ảnh Xquang vú sàng lọc. Việc chẩn đoán ung thư vú từ ảnh chụp X-quang vú vẫn được
thực hiện thủ cơng, địi hỏi bác sỹ có phải có trình độ chun mơn cao. Số lượng
các cơng trình nghiên cứu trong nước được công bố là chưa nhiều và đây vẫn được
xem là một hướng nghiên cứu còn khá mới mẻ.

2


Cũng cần nhấn mạnh rằng, xây dựng giải pháp hỗ trợ phân loại vùng nghi
ngờ tổn thương trên ảnh chụp X-quang vú là một nhiệm vụ đặc biệt khó khăn,
nhiều thách thức do một số nguyên nhân. Thứ nhất, các tổn thương ung thư vú
nhất là tổn thương hình khối trên ảnh chụp X-quang vú có nhiều biểu hiện khác
nhau. Thứ hai, các tổn thương này thường bị che bởi các mô tuyến dầy đặc. Không
những thế, trên ảnh chụp X-quang vú, các tổn thương hình khối cịn khá giống
vùng u nang hay các vùng mô mật độ cao khác của vú làm cho việc phát hiện
chúng là rất khó khăn. Và cuối cùng, hiệu suất phân loại vùng nghi ngờ tổn
thương luôn được mong chờ tiến tới gần lý tưởng.
Xuất phát từ những lý do nêu trên mà em đã lựa chọn đề tài: “Hỗ trợ phân
loại các vùng nghi ngờ tổn thương hình khối trên phim chụp X-quang vú”.
Mục đích nghiên cứu của luận văn là giới thiệu một giải pháp nhằm giảm số lượng
dương tính giả (vùng phát hiện sai), nâng cao hiệu suất phân loại vùng nghi ngờ,
hỗ trợ các bác sỹ đưa ra những chẩn đốn chính xác. Phương pháp này sử dụng
máy vectơ hỗ trợ SVM (Support Vector Machine) để phân loại vùng nghi ngờ
tổn thương hình khối thành vùng thực chứa tổn thương hay là chỉ là vùng chứa
mô vú thông thường dựa trên các đặc trưng biến thiên hệ số tương quan cục bộ
khối BVLC (Block Variance of Local Correlation coefficients) đa mức của
chúng. Thuật toán biến đổi mật độ quang OD (Optical Density Transformation)
cũng được ứng dụng nhằm nâng cao hiệu quả hiệu quả phân loại. Các đặc trưng

sai khác xác suất ngược khối BDIP (Block Difference Inverse Probability), đặc
trưng dựa trên ma trận đồng xuất hiện mức xám GLCM (Gray Level Cooccurance
Matrix) và các đặc trưng thống kê bậc nhất FOS (First Order Statistics) cũng được
sử dụng với mục đích để chứng minh tính đúng đắn của phương pháp phân loại
được giới thiệu.
Đối tượng nghiên cứu của luận văn chỉ tập trung vào các vùng nghi ngờ
tổn thương hình khối được phát hiện từ các ảnh chụp X-quang vú trên cơ sở dữ
liệu mini-MIAS và DDSM. Vì vậy, các vùng nghi ngờ tổn thương vơi hóa sẽ
khơng được đề cập tới.
3


Về cấu trúc, ngoài phần mở đầu và kết luận, luận văn sẽ bao gồm 3 chương:
Chương 1: Giới thiệu chung về bệnh lý ung thư vú và hệ thống hỗ trợ phát
hiện các dấu hiệu tổn thương hình khối trên phim chụp X-quang vú.
Chương 2: Phân loại vùng nghi ngờ tổn thương hình khối sử dụng máy
vector hỗ trợ SVM
Chương 3: Kết quả đạt được và nhận xét
Do thời gian và trình độ bản thân cịn hạn chế, bản luận văn khó có thể tránh
khỏi các sai sót. Em mong sẽ nhận được sự góp ý của các thầy cơ để luận văn được
hồn thiện hơn. Em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới TS. Nguyễn Việt Dũng, người
đã trực tiếp tận tình hướng dẫn em trong suốt quá trình làm luận văn này. Em xin
chân thành cảm ơn các thầy cô giáo trong Viện Điện tử - Viễn thông, Đại Học Bách
Khoa Hà Nội đã giúp đỡ em trong thời gian qua.

4


CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ BỆNH LÝ UNG THƯ VÚ VÀ HỆ
THỐNG HỖ TRỢ PHÁT HIỆN DẤU HIỆU TỔN THƯƠNG HÌNH KHỐI

TRÊN PHIM CHỤP X-QUANG VÚ
1 .1. Giải phẫu và sinh lý vú
Trước khi xem xét đến ung thư vú, việc tìm hiểu tổng quát về cấu trúc giải
phẫu cơ bản của vú phụ nữ là cần thiết. Tuyến vú thuộc hệ thống tuyến sinh dục, có
chức năng tiết sữa nuôi con ở người phụ nữ. Tuyến vú phát triển ở nữ giới, bình
thường khơng phát triển ở nam giới. Hiểu được giải phẫu tuyến vú sẽ giúp thuận tiện
trong phân tích hình ảnh nhũ hóa (x quang tuyến vú), siêu âm và các can thiệp ngoại
khoa. Hình 1.1 mơ tả hình ảnh giải phẫu bên trong tuyến vú.

Hình 1.1. Giải phẫu bên trong vú
Ở phụ nữ trưởng thành, vú nằm giữa xương sườn 2- 6 theo trục dọc và giữa
bờ xương ức với đường nách giữa trên trục ngang. Trung bình, đường kính vú đo
được là 10-12 cm, và dày 5-7 cm ở vùng trung tâm. Mô tuyến vú cũng chiếu ra hố
nách được gọi là đuôi nách của Spence. Về cấu trúc tuyến vú sẽ gồm 3 thành phần:
Da, tổ chức dưới da, nhu mô tuyến vú (bao gồm cả nhu mô tuyến và tổ chức đệm).
5


Mỗi tuyến vú phát triển đầy đủ được bao quanh bởi da và mỡ quanh vú và thường
gồm 15 đến 20 thùy hay ống dẫn sữa. Mỗi thùy được đỡ và bảo vệ bởi mô mỡ và bao
gồm từ 20 đến 40 tiểu thùy. Đây chính là các đơn vị chức năng của tuyến vú.
Ngoài các thùy, tiểu thùy, ống dẫn sữa… được đề cập ở trên, vú còn bao
gồm các hạch bạch huyết. Các hạch này thường nhỏ cỡ hạt đậu và chủ yếu là ở
phần trên của nách và đóng vai trị lọc bạch huyết. Bạch huyết là dịch trong suốt
bao bọc các mô, tế bào của cơ thể. Hạch bạch huyết là cơ quan đầu tiên trong cơ
thể bị ảnh hưởng do các tế bào ung thư vú ác tính di căn trực tiếp theo các tĩnh
mạch hay các mạch bạch huyết tới hạch bạch huyết.
Tất cả các cấu trúc giải phẫu trên của vú phụ nữ cũng như hệ thống động
mạch, tĩnh mạch, thần kinh đều được nâng, đỡ bởi các sợi liên kết được gọi là các
dây chằng Cooper. Các dây chằng này xuất phát từ cơ cân ngực, xuyên qua mô

vú, phân tách các thùy và kết thúc ngay dưới lớp da vú, lớp hạ bì.
1.2. Bệnh lý ung thư vú
1.2.1. Dấu hiệu và triệu chứng ung thư vú
Một số dấu hiệu và triệu chứng của bệnh lý ung thư vú bao gồm:
➢ Tiết dịch hoặc chảy máu bất thường: dịch chảy ra từ đầu vú có thể là dịch
nhầy, máu hoặc dạng mủ, nước; đây là biểu hiện của u nhú trong tuyến sữa.Đầu
vú và núm vú thay đổi hình dạng: khi những khối u và mô xơ trong tuyến vú
phát triển về kích thước, chúng bắt đầu xâm lấn khiến đầu vú và núm vú bị
biến dạng và trở nên không cân đối.
➢ Vùng da quanh vú có biểu hiện bất thường: đây là dấu hiệu lâm sàng đặc trưng
để nhận biết ung thư vú vì ung thư vú có thể khiến da vú mẩn đỏ, ngứa nóng
ran, phát ban, nhăn nheo, thậm chí phù nề và trở nên sần sùi.
➢ Hạch nách sưng to: đây là dấu hiệu đầu tiên mà bệnh nhân có thể để ý thấy khi
tự kiểm tra vú tại nhà, nếu cảm thấy có hạch sưng to ở vùng nách bạn cần đến
gặp bác sĩ ngay vì đó khơng phải là dấu hiệu viêm nhiễm thơng thường.
➢ Có khối u sờ thấy trong vú: có nhiều nguyên nhân dẫn đến hiện tượng có khối
u trong vú, như tăng sinh tiểu thùy tuyến vú, u xơ tuyến vú, ung thư vú, u mỡ
6


tuyến vú hay viêm tuyến vú, vì vậy bạn cần đến gặp bác sĩ để thăm khám kịp
thời.
➢ Một số dấu hiệu khác: Bệnh nhân đến khám với các triệu chứng của ung thư
tiến triển hoặc đã có di căn xa:Hạch nách; tràn dịch màng phổi, làm bệnh nhân
đau ngực, khó thở; tràn dịch màng ngồi tim, bệnh nhân khó thở, suy hô hấp…;
gãy xương, khi ung thư đã di căn vào xương; bụng: gan to…; di căn lên não:
khối u xuất hiện trong não làm bệnh nhân đau đầu, hôn mê; chèn ép cột sống
làm bệnh nhân đau lưng, yếu liệt tay chân…
1.2.2. Các giai đoạn của ung thư vú
Các tế bào ung thư vú từ lúc xuất hiện các triệu chứng ban đầu cho đến khi

phát triển được chia làm 5 giai đoạn, từ giai đoạn 0 đến giai đoạn IV.
• Giai đoạn 0: Đây là giai đoạn nhẹ nhất của ung thư vú, các tế bào ung thư
chỉ mới phát triển tại chỗ, không lan rộng ra các vùng khác và sau khi được
cắt bỏ thì tế bào này sẽ bị loại bỏ và khơng cịn lan rộng ra được nữa ( như
mơ tả ở hình 1.2).

Hình 1.2. UTV giai đoạn 0 (LCIS: ung thư biểu mô tiểu thùy tại chỗ,, DCIS: ung thư
biểu mô ống dẫn sữa tại chỗ)
• Giai đoạn I: Khối u có đường kính nhỏ hơn 2 cm (3/4 inch) – tương đương
kích thước của một hạt lạc và tế bào ung thư chưa di căn tới các hạch bạch
huyết và ra ngoài vú.
• Giai đoạn II: Kích thước khối u vú lớn hơn giai đoạn I, nhưng ung thư chưa
di căn tới các bộ phận khác của cơ thể (như hình 1.3).
7


-

Khối u có đường kính 2 – 5 cm (3/4 – 2 inch). Tế bào Ung thư chưa di căn tới
các hạch bạch huyết dưới cánh tay (nách).

-

Khối u có đường kính nhỏ hơn 5 cm (2 inch) – tương đương kích thước của
một quả chanh nhưng ung thư chưa di căn tới các hạch bạch huyết ở nách của
bạn (A).

-

Khối u có đường kính nhỏ hơn 2 cm (3/4 inch), nhưng ung thư di căn tới không

quá 3 hạch bạch huyết ở nách của bạn (B).

-

Khơng có khối u nào được tìm thấy trong vú của bạn, nhưng tế bào ung thư vú
được phát hiện thấy trong không quá 3 hạch bạch huyết ở nách.

Hình 1.3.UTV giai đoạn II
• Giai đoạn III: Đây là giai đoạn ung thư tiến triển cục bộ (local) hoặc vùng
(regional), lúc này ung thư có thể đã lan tới các hạch bạch huyết, những hạch
này nằm dưới cánh tay hoặc cạnh xương đòn nhưng chưa lan tới các bộ phận
khác của cơ thể ( như hình 1.4).
-

Khối u vú có đường kính nhỏ hơn 5 cm (2 inch), nhưng ung thư đã di căn tới
các hạch bạch huyết gần đó (A).

-

Khối u có đường kính nhỏ hơn 5 cm (2 inch), nhưng ung thư đã lan tới các
hạch bạch huyết phía xung quanh xương địn (B).

-

Khối u vú có đường kính lớn hơn 5 cm (2 inch), với các tế bào ung thư đã lan
tới các hạch bạch huyết ở nách (A)
8


Hình 1.4.UTV giai đoạn III

• Giai đoạn IV: Ung thư vú giai đoạn IV còn gọi là ung thư vú di căn, lúc này
các tế bào ung thư vú đã di căn tới các khu vực khác của cơ thể như: Xương,
não, gan, và phổi.
Ngày nay, các bác sỹ thường sử dụng phân loại TNM được Ủy ban hỗn
hợp về ung thư của Hội Ung thư Mỹ đưa ra [18] để đánh giá các giai đoạn bệnh
ung thư vú. Các bác sỹ dựa trên đánh giá tình trạng, kích thước của u ngun phát
(T), tình trạng, kích thước, vị trí của hạch (N) và tình trạng di căn (M) của bệnh
để đề xuất một phác đồ điều trị cụ thể. Nguyên tắc phân loại chỉ áp dụng cho
những tổn thương ung thư. Những trường hợp nhiều u ở một bên vú thì kích thước
của khối u lớn nhất được dùng cho phân loại. Ung thư có ở cả 2 bên vú được phân
loại độc lập. Bảng 1.1 liệt kê các giai đoạn bệnh ung thư vú và phân loại TNM
tương ứng với từng giai đoạn bệnh. Ung thư vú ở giai đoạn 0 là ung thư vú không
xâm lấn (tại chỗ). Ung thư vú ở giai đoạn I là ung thư ở giai đoạn đầu. Ung thư
vú ở các giai đoạn II, III và IV là các dạng ung thư vú phát triển nhất. Bệnh nhân
bị ung thư vú ở giai đoạn đầu thì tỷ lệ sống sót càng cao. Do đó, cần theo dõi
thường xuyên và thận trọng để phát hiện các ca ung thư vú ở giai đoạn đầu, căn
bệnh mà giờ đây là có thể chữa trị được ngay cả khi ở giai đoạn di căn.
9


Bảng 1. 1.Các giai đoạn UTV cùng phân loại TMN tương ứng
Giá trị
Giai
đoạn

Tỷ lệ
sống
sau 5
năm
(%)

Mô tả

T

N

M

0

Tis

N0

M0

93

Ung thư không xâm lấn và
khơng di căn tới hạch

IA

T1

N0

M0

88

IB

T0 và T1 N1mi

IIA

T0 và
T1

N1

M0

83

T2

N0

M0

T2

N1

M0

T3

N0

M0

Kích thước tới 2 cm, khơng di
căn tới hạch
Kích thước tới 2 cm và di căn
nhỏ ở 1-3 hạch nách
Kích thước tới 2 cm, di căn >
2 mm ở 1-3 hạch nách và/hoặc
tìm thấy 1 lượng nhỏ trong vú
Kích thước u từ 2-5 cm, khơng
di căn tới hạch
Kích thước u từ 2-5 cm, di căn
tới 1-3 hạch nách và/hoặc tìm
thấy 1 lượng nhỏ tìm thấy
trong vú
Kích thước u > 5 cm, khơng di
căn tới mơ xung quanh

T0 ÷ T2

N0

M0

T3

N1 và

N2

M0

IIIB

T4

N0÷N2 M0

41

IIIC

T bất
kỳ

N3

M0

49

IV

T bất
kỳ

N bất M1
kỳ

15

IIB

IIIA

74

67

10

Kích thước u tới 5 cm, di căn
tới 4-9 hạch nách và/hoặc
trong vú
Kích thước u > 5 cm, di căn tới
4-9 hạch nách và/hoặc trong
vú
Xâm lấn tới thành ngực hoặc ,
di căn tới 4-9 hạch nách
và/hoặc trong vú
Di căn tới hơn 10 hạch nách
và/hoặc trong vú và/hoặc tới
hạch trên đòn
Di căn tới các cơ quan khác
hay tới các hạch bạch huyết
ngoài ngực (xương, gan, não,
phổi…)

1.2.3. Các phương pháp chuẩn đốn UTV
• Thăm khám vú lâm sàng CBE (Clinical Breast Exam)
Việc thăm khám vú lâm sàng được thực hiện bởi các chuyên gia hay bác
sỹ chuyên khoa. Phụ nữ ngoài 40 tuổi nên đến gặp bác sỹ để thăm khám vú hàng
năm. Phụ nữ ở độ tuổi trẻ hơn (20-30 tuổi) nên thực hiện thăm khám vú lâm sàng
ít nhất 3 năm/lần. Trong q trình thăm khám, đầu tiên, bác sỹ với thông tin về
tiền sử bệnh của bệnh nhân sẽ quan sát xem hình dạng và kích thước của vú có bị
biến dạng hay thay đổi khơng. Sau đó, bác sỹ sẽ xúc chẩn (chẩn đoán bằng cách
sờ nắn) vùng vú và vùng nách kỹ lưỡng để tìm ra các khối bất thường (nếu có).
Thơng thường, dấu hiệu xuất hiện của các khối u “nguy hiểm” là sự tồn tại của một
khối tương đối cứng và cố định tại một vị trí nào đó trong vú nhưng khơng kèm
cảm giác đau.
• Tự thăm khám vú BSE (Breast Self Exam)
Trong trường hợp này, người phụ nữ thực hiện các bước như đã được trình
bày ở mục trên. Trước hết nhìn qua gương xem có bất thường nào về hình dạng,
kích thước, màu sắc, tính đối xứng và đồng đều của cả hai bên vú không. Tiếp
theo là sờ nắn vùng vú và vùng nách theo đúng cách thức mà bác sỹ đã chỉ dẫn.
Nếu nhận thấy có bất cứ bất thường nào ở vú, cần đến gặp bác sỹ chuyên khoa để
thực hiện các thăm khám, các xét nghiệm khác. Đối với những phụ nữ từ 20 tuổi
trở lên, việc tự thăm khám này cần thực hiện hàng tháng.
Sau khi thực hiện xong các thăm khám kể trên và phát hiện có các vùng
nghi ngờ bất thường, các bác sỹ sẽ cho tiến hành các thăm khám thêm khác. Thăm
khám nào cần được thực hiện thêm sẽ do các bác sỹ quyết định nhưng thường là
chụp ảnh hoặc là sinh thiết. Những thăm khám bằng chụp ảnh bao gồm:
• Chụp ảnh X-quang vú (Mammography)
Chụp Mammography là phương pháp chụp X-quang vú đặc biệt, như mô tả ở
hình 1.5, đóng vai trị quan trọng trong tầm sốt ung thư vú, là cơng cụ hữu ích để
phát hiện sớm dấu hiệu ung thư vú hiện nay. Phương pháp này sử dụng tia X để chụp
11

ảnh vú. Ở đây là chụp ảnh X-quang vú sàng lọc (screening mammography) chứ
chưa phải là chụp ảnh X-quang vú chẩn đoán (diagnostic mammography). Chụp
ảnh X-quang vú sàng lọc được thực hiện một cách chủ động và thường xuyên ở
tất cả phụ nữ nhằm phát hiện sớm ung thư vú trước khi các triệu chứng rõ ràng
của chúng xuất hiện. Chụp ảnh X-quang vú chẩn đoán được thực hiện trên các phụ
nữ đã được xác định có khối u hoặc tổn thương nhằm làm nổi bật các đặc điểm
của chúng. Phụ nữ trên 40 tuổi được khuyến cáo đi chụp ảnh X-quang vú sàng
lọc hàng năm.

Hình 1. 5. Chụp ảnh mammography
Một điểm nữa cần nhấn mạnh ở đây là mô mỡ ở vú do có tính chất hấp thụ tia
X ít nên trên ảnh chụp X-quang vú chúng có màu tối. Trong khi đó, mơ tuyến thì
ngược lại có màu gần sáng. Kết quả là ở những phụ nữ mà vú có nhiều mơ tuyến thì
chụp X-quang vú sàng lọc khó phát hiện ra khối u. Tuy nhiên, điều này là khơng
thường xun vì phần lớn phụ nữ khi đi chụp X-quang vú sàng lọc là lớn tuổi nên vú
có ít mô tuyến. Chụp mammography giúp giảm tỷ lệ tử vong của ung thư vú khoảng
30%, vì vậy theo đề xuất của Hội ung thư Mỹ đề xuất đối với phụ nữ > 40 tuổi nên
chụp Mammography 1 – 2 lần/năm [18].
• Siêu âm tuyến vú
Siêu âm tuyến vú là xét nghiệm khá phổ biến ở Việt Nam cũng như trên thế
giới do là phương pháp xét nghiệm không gây hại, dễ thực hiện. Siêu âm chẩn đoán
12


bệnh lý tuyến vú có độ chính xác cao, có thể chẩn đốn được những tổn thương khá
nhỏ có đường kính < 5mm, có giá trị trong phát hiện ung thư sớm. Hình 1.6 dưới đây
mơ tả hình ảnh siêu âm tuyến vú và hình ảnh tổn thương tuyến vú trên hình ảnh siêu
âm.

Hình 1.6. Siêu âm tuyến vú
Ưu thế của siêu âm so với chụp Mammography là tránh cho bệnh nhân tiếp
xúc với tia X, có thể áp dụng để chẩn đốn đối với phụ nữa có thai, bệnh nhân nhạy
cảm với tia X, trẻ em tuổi dậy thì, ở bệnh nhân có tuyến vú to, dầy, chụp Mamography
khơng xác định rõ hình ảnh tổn thương. Ngày nay với sự phát triển của khoa học kỹ
thuật, máy siêu âm ngày càng hiện đại, sự ra đời và phát triển của siêu âm đàn hồi mô
làm tăng giá trị chẩn đoán của siêu âm trong chẩn đoán bệnh lý ung thư vú.
• Chụp cộng hưởng từ MRI
Những phụ nữ đã xác định là có đột biến ở một số gen nhất định như
BRCA1 và BRCA2 có nguy cơ cao bị ung thư vú cao thì được đề nghị tiến hành
chụp ảnh cộng hưởng từ vú hàng năm. Dựa trên nguyên lý cộng hưởng từ của các
hạt nhân nguyên tử hyđrô, natri và các ion khác có mặt trong mơ vú, chụp ảnh
cộng hưởng từ của vú đã được sử dụng rộng rãi và cho ảnh chi tiết về vú.
Chụp cộng hưởng từ MRI tuyến vú là một kỹ thuật hình ảnh học tương đối
mới và chuyên sâu, sử dụng từ trường mạnh để thu được hàng trăm hình của tuyến
vú, trước và sau khi tiêm thuốc tương phản từ vào tiñ h ma ̣ch. Chụp MRI vú mất
13


khoảng 45 phút, trong thời gian chụp, bệnh nhân được u cầu nằm im để có hình
ảnh chính xác nhất (như hình 1.7).

Hình 1.7. Chụp MRI tuyến vú
Ưu điểm của MRI vú là cực kỳ nhạy, có thể phát hiê ̣n cả các tổn thương ung
thư và không ung thư. Điều quan trọng cần lưu ý là tổn thương ung thư và tổn thương
lành tính có thể có hình ảnh tương tự nhau trên MRI vú, và kết quả là MRI vú đôi khi
dẫn đến sinh thiết không cần thiết và làm bệnh nhân lo lắng. Vai trò của MRI vú vẫn
còn đang phát triển và tiếp tục được nghiên cứu. Khi được sử dụng một cách thận
trọng và thích hợp ở những bệnh nhân có nguy cơ cao với mơ tuyến vú dày đặc, MRI

vú có nhiều ưu điểm. Tuy nhiên, MRI vú không thể phát hiện tất cả các ung thư.
Trong một nghiên cứu công bố gần đây, một số ung thư chỉ thấ y đươ ̣c trên phim chụp
X-quang vú . Do đó, MRI vú khơng thể thay thế cho chụp X-quang vú. Một số bệnh
nhân có nguy cơ ung thư vú cao lại có mơ tuyến vú dày đặc trên hình ảnh phim chụp
X-quang vú cần được làm thêm các khảo sát khác như: siêu âm vú và MRI vú.

14


• Chụp ảnh tuyến sữa
Khác với các kỹ thuật chụp ảnh ở trên, chụp ảnh tuyến sữa cho phép quan
sát cấu trúc phân nhánh của hệ thống tuyến sữa ở vú. Thường được chỉ định khi
có các tổn thương ở núm vú. Rất có giá trị trong chẩn đốn các u nhú nội tuyến.
Khi các bác sỹ cho rằng các tế bào ung thư có thể xuất hiện tại vùng nghi ngờ bất
thường, sinh thiết được chỉ định tiến hành để xác nhận thông qua giải phẫu bệnh.
1.3. Kỹ thuật chụp ảnh X-quang vú
Kỹ thuật chụp ảnh X-quang vú là kỹ thuật chụp hình ảnh vú khơng xâm lấn bằng
tia X nhờ thiết bị chụp X-quang vú chuyên biệt. Hiện nay, đây vẫn là phương
pháp hữu ích nhất để thăm khám vú, xác định và chẩn đoán sớm các khối u, đóng
vai trị đặc biệt quan trọng trong việc tầm soát ung thư vú ở phụ nữ. Chụp ảnh Xquang vú được phân làm hai loại là: chụp ảnh X-quang vú sàng lọc (screening
mammograms) và chụp ảnh X-quang vú chuẩn đoán (diagnostic mammograms).
1.3.1. Chụp X-quang vú sàng lọc
Chụp ảnh X-quang vú sàng lọc được thực hiện thường xuyên trên một số
lượng lớn dân chúng chưa có bất kỳ biểu hiện nào của bệnh ung thư vú. Mục đích
của chụp ảnh X-quang vú sàng lọc là nhằm phát hiện sớm các dấu hiệu ung thư
vú. Các bác sỹ sẽ tập trung vào việc phát hiện trên ảnh chụp X-quang vú các dấu
hiệu tổn thương hình khối (hay cịn gọi là khối u) có kích thước < 1 cm trước khi
chúng di căn tới các hạch bạch huyết. Bên cạnh đó, các tổn thương vơi hóa hay
canxi hóa cũng được phát hiện. Ở kích thước rất nhỏ (tới 1 mm), chúng được gọi
là vi vơi hóa (vi canxi hóa) và thường kết hợp với những dấu hiệu ban đầu của

bệnh lý.
So với các phương pháp chẩn đốn ung thư vú bằng hình ảnh khác, chụp
ảnh X- quang vú chẩn đoán ung thư vú có các ưu điểm. Thứ nhất, tỷ lệ âm tính
giả (có ung thư vú nhưng trên ảnh chụp X-quang vú khơng có) là thấp. Đồng thời,
tỷ lệ dương tính giả (khơng có ung thư vú nhưng trên ảnh chụp X-quang vú lại
xuất hiện các bất thường) là thấp. Chi phí để chụp ảnh X-quang vú thấp, tác dụng
phụ và liều xạ yêu cầu được giảm thiểu.
15


1.3.2. Chụp X-quang vú chuẩn đoán
Chụp ảnh X-quang vú chẩn đoán được thực hiện ở phụ nữ mà đã xác định
được một tổn thương hoặc khối u. Mục đích của chụp ảnh X-quang vú chẩn đoán
là để làm nổi bật các đặc điểm nhất định của tổn thương cục bộ. Điều này sẽ giúp
các chuyên gia chẩn đoán bệnh lý nghi ngờ. Để làm nổi bật các đặc điểm nhất định
của tổn thương cục bộ, kỹ thuật vùng áp lực hay nén điểm (spot compression) và
kỹ thuật phóng đại (magnification) được sử dụng (như hình hình 1.8).

(a)

(b)

Hình 1. 8. Thiết bị nén (a) và phóng đại (b) trong chụp X-quang chuẩn đoán
1.3.3. Các dấu hiệu tổn thương trên phim chụp X-quang vú
Các tổn thương trên phim chụp X-quang vú được chia làm 2 loại là: tổn
thương hình khối và tổn thương vơi hóa. Tổn thương hình khối là hình ảnh tổn
thương tạo thành hình khối xuất hiện bất thường trong tổ chức tuyến vú và xuất
hiện trong ít nhất 2 ảnh X-quang vú chụp với hướng chụp khác nhau. Hình ảnh
tổn thương hình khối trên phim chụp X-quang vú được mơ tả như hình 1.9. Đường
kính của một tổn thương hình khối hay đổi từ vài mm đến vài cm, trong khi mật

độ khác nhau. Hình 1.10 mơ tả chi tiết hình dạng, đường biên, mật độ, kích thước
và hướng của khối u. Nói chung, trường hợp khoanh vùng rõ, hình trịn hoặc hình
bầu dục những hình dạng có liên quan đến sự xâm nhập của khối u trong các mô
16