Thanh bên bài viết

pdf
Ngày xuất bản: 12/05/2026
Số lượt xem tóm tắt: 0
Số lượt xem pdf: 0
DOI: https://doi.org/10.55046/vjrnm.5.1379.2025
Số xuất bản
Số 5 (2025): Tiếng Anh
Chuyên mục
Nghiên cứu khoa học
Trích dẫn bài báo
Hoàng, T. T. N., Bùi, N. C., Cao, X. M., Nguyễn, T. L., Bùi, C. T., & Trần, V. N. (2026). Đánh giá so sánh thay đổi tổn thương kính mờ trên các phân nhóm bệnh phổi bằng Cắt lớp vi tính định lượng hai thì tại Phòng khám Ngọc Minh Việt Nam. Tạp chí Điện quang & Y học hạt nhân Việt Nam, 5, 32-38. https://doi.org/10.55046/vjrnm.5.1379.2025

Đánh giá so sánh thay đổi tổn thương kính mờ trên các phân nhóm bệnh phổi bằng Cắt lớp vi tính định lượng hai thì tại Phòng khám Ngọc Minh Việt Nam

BS Hoàng Thị Triếu Nghi , Bùi Nguyên Cảnh1, Cao Xuân Minh2, Nguyễn Thanh Lưu2, Bùi Chiến Thắng3, Trần Văn Ngọc2
1 United Imaging Healthcare Việt Nam
2 Phòng khám Ngọc Minh
3 Công ty TNHH Hệ thống Y tế IDS Việt Nam

Nội dung chính của bài viết

Tóm tắt





Bối cảnh:
Chụp cắt lớp vi tính định lượng (Quantitative Computed Tomography – QCT) cho phép phát hiện các bất thường nhu mô trong các bệnh phổi lan tỏa với độ nhạy cao. Tuy nhiên, phân tích so sánh sự thay đổi của tổn thương kính mờ (ground-glass – GG) ở thì thở ra - hít vào giữa các nhóm bệnh phổi chính yếu khác nhau vẫn còn hạn chế.


Mục tiêu:
Đánh giá và so sánh tỷ lệ thay đổi tổn thương kính mờ giữa hai thì hít vào và thở ra ở bốn nhóm bệnh phổi chính: bẫy khí + (Air Trapping +), Khí phế thũng (Emphysema), Bệnh phổi kẽ (Interstitial Lung Disease – ILD, gồm có xơ hóa và không xơ hóa), và nhu mô phổi bình thường.


Phương pháp:
46 bệnh nhân được chụp CLVT lồng ngực định lượng ở thì hít vào và thở ra tại Phòng khám Ngọc Minh được phân tích hồi cứu. Tỷ lệ tổn thương GG ở cả hai phổi được trích xuất bằng QCT. Bệnh nhân được phân loại thành 4 nhóm chính dựa trên các đặc điểm QCT. Tỷ lệ thay đổi tổn thương GG giữa thì hít vào và thở ra được tính riêng biệt cho từng bên phổi. Kiểm định Kruskal-Wallis và mô hình hiệu hỗn hợp tuyến tính (Linear Mixed Effects Model – LME) được sử dụng để đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm và trong từng cá thể (theo bên phổi).


Kết quả:
Nhóm có Bẫy khí + biểu hiện mức tăng trung bình cao nhất của tổn thương GG khi thở ra ở cả hai phổi (Phổi phải: 100,4%; Phổi trái: 81,6%), cao hơn có ý nghĩa thống kê so với các nhóm còn lại (p < 0,01). Ngược lại, các nhóm ILD, Khí phế thủng và Bình thường chỉ ghi nhận thay đổi ở mức độ vừa phải (Phổi phải: 35,7–42,6%; Phổi trái: 39,3–53,5%). Phân tích lặp lại bằng mô hình LME xác nhận hiệu ứng có ý nghĩa trong cá thể (sự thay đổi GG lớn hơn ở phổi phải, p = 0,024) và sự tương tác có ý nghĩa giữa nhóm bệnh và bên phổi, đặc biệt ở nhóm Bình thường (p = 0,048). Các biểu đồ hộp (boxplots) trực quan làm nổi bật các xu hướng này.


Kết luận:
Sự thay đổi tổn thương GG khi thở ra khác biệt rõ rệt giữa các kiểu hình bệnh phổi, trong đó nhóm Bẫy khí + biểu hiện sự tăng rõ rệt nhất. Kết quả trên hỗ trợ giá trị của chụp QCT thì hít vào – thở ra trong phát hiện các bệnh lý đường dẫn khí nhỏ tiềm ẩn. Sự chênh lệch theo bên phổi gợi ý tính không đồng nhất thông khí theo vùng nhu mô phổi. Các phát hiện này nhấn mạnh ý nghĩa lâm sàng của chụp QCT thì thở ra trong phân biệt các bệnh lý hô hấp khác nhau.








 







 




Từ khóa

Cắt lớp vi tính định lượng, Bẫy khí, Khí thủng, Bệnh phổi mô kẽ, Tổn thương kính mờ

Chi tiết bài viết

Tài liệu tham khảo

1. D. A. Lynch et al., “CT-Definable Subtypes of Chronic Obstructive Pulmonary Disease: A Statement of the Fleischner Society.,” Radiology, vol. 277, no. 1, pp. 192–205, Oct. 2015, doi: 10.1148/radiol.2015141579.
2. H. Arakawa and W. R. Webb, “Air trapping on expiratory high-resolution CT scans in the absence of inspiratory scan abnormalities: correlation with pulmonary function tests and differential diagnosis.,” AJR Am J Roentgenol, vol. 170, no. 5, pp. 1349–1353, May 1998, doi: 10.2214/ajr.170.5.9574614.
3. A. Madani, J. Zanen, V. de Maertelaer, and P. A. Gevenois, “Pulmonary emphysema: objective quantification at multi-detector row CT--comparison with macroscopic and microscopic morphometry.,” Radiology, vol. 238, no. 3, pp. 1036–1043, Mar. 2006, doi: 10.1148/radiol.2382042196.
4. D. A. Lynch, “Functional imaging of COPD by CT and MRI.,” Br J Radiol, vol. 95, no. 1132, p. 20201005, Apr. 2022, doi: 10.1259/bjr.20201005.
5. “Galbán, C., Han, M., Boes, J. et al. Computed tomography–based biomarker provides unique signature for diagnosis of COPD phenotypes and disease progression. Nat Med 18, 1711–1715 (2012). https://doi.org/10.1038/nm.2971”.
6. C. R. Kliment et al., “A comparison of visual and quantitative methods to identify interstitial lung abnormalities.,”BMC Pulm Med, vol. 15, p. 134, Oct. 2015, doi: 10.1186/s12890-015-0124-x.
7. “U.S. FDA. 510(k) Premarket Notification—THORACIC VCAR (K103480). (FDA 510(k) PDF).” [Online]. Available:https://www.accessdata.fda.gov/cdrh_docs/pdf10/K103480.pdf
8. V. Granata et al., “Quantitative Analysis of Residual COVID-19 Lung CT Features: Consistency among Two Commercial Software,” Journal of Personalized Medicine, vol. 11, no. 11, 2021, doi: 10.3390/jpm11111103.
9. D. Lu, H. Yu, L. Chen, J. Lin, S. Chen, and Y. Huang, “Differences in the Quantitative HRCT Characteristics of Patients with Asthma, COPD and Asthma-COPD Overlap and Their Relationships with Pulmonary Function.,” Int J Chron Obstruct Pulmon Dis, vol. 19, pp. 1775–1789, 2024, doi: 10.2147/COPD.S469956.
10. T.-N. Hoang-Thi, G. Chassagnon, T. Hua-Huy, V. Boussaud, A.-T. Dinh-Xuan, and M.-P. Revel, “Chronic Lung Allograft Dysfunction Post Lung Transplantation: A Review of Computed Tomography Quantitative Methods for Detection and Follow-Up.,” J Clin Med, vol. 10, no. 8, Apr. 2021, doi: 10.3390/jcm10081608.