Skip to main content
Trang này được hiển thị bằng tính năng dịch tự động. Xem bằng tiếng Anh?

Chụp mạch máu não bằng AI

Annette Birkhold | Nhà phát minh của năm của Siemens | Gương mặt mới nổi

Dị tật động mạch (AVM) là một bệnh mạch máu của các động mạch và tĩnh mạch kết nối không đều, làm gián đoạn lưu lượng máu và lưu thông oxy. Trong khu vực bị ảnh hưởng của cơ thể, các động mạch và tĩnh mạch không phân nhánh thành mao mạch mịn như ở những người khỏe mạnh; thay vào đó, chúng phát triển cùng nhau trong một mớ mạch máu phức tạp. AVM có thể xảy ra trên khắp cơ thể, nhưng chúng đặc biệt khó khăn về mặt y tế trong não. Bà Annette Birkhold, người dành giải thưởng Nhà phát minh của năm 2024 trong hạng mục Nhân viên mới giải thích“Một dị tật như vậy trong não có thể là nguyên nhân của các khiếm khuyết thần kinh khác nhau hoặc thậm chí là xuất huyết não. Tuy nhiên, mức độ nguy hiểm của nó trong các trường hợp riêng lẻ và cách nó được điều trị tốt nhất phụ thuộc vào giải phẫu chính xác của rối mạch máu. Đôi khi có thể điều trị bằng thuốc, nhưng đôi khi phẫu thuật là cần thiết: ví dụ, khi huyết áp tăng cao cục bộ đến mức mạch máu có thể vỡ. Phát minh của tôi hỗ trợ các bác sĩ điều trị bệnh nhân bằng hình ảnh 3D và 4D chi tiết về động mạch và tĩnh mạch. Nó cũng có thể được sử dụng trong chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị cho bệnh nhân AVM và cho các bệnh mạch máu khác”.

Nhìn vào bên trong não bộ

Một người phụ nữ tóc ngắn, mặc áo sơ mi trắng và áo khoác đen đang đứng trước bức tường trắng, mỉm cười nhẹ và nhìn sang bên trái.

Các mạch máu có thể được quan sát bằng phương pháp chụp mạch. Trong chụp mạch não, trước tiên, một ống thông được đưa vào động mạch bẹn, sau đó dưới hướng dẫn của hình ảnh X-quang, ống thông được luồn lên các mạch máu ở vùng cổ. Tiếp theo, chất cản quang (hoặc thuốc nhuộm) được tiêm vào dòng máu, làm đầy các mạch máu và giúp chúng hiển thị trên hình ảnh X-quang. Bằng một kỹ thuật tạo ảnh tương tự chụp CT nhưng sử dụng hệ thống chụp mạch, có thể tạo ra hình ảnh ba chiều chi tiết của các mạch máu đã được bơm chất cản quang.

“Cấu trúc giải phẫu dị dạng động tĩnh mạch (AVM) có thể rất phức tạp. Trong nhiều trường hợp, chỉ có thể quan sát đầy đủ khi chất cản quang được tiêm lần lượt tại các vị trí khác nhau. Và điều này chỉ có thể thực hiện bằng nhiều lần chụp mạch,” Annette giải thích. “Phương pháp của tôi được sử dụng để đồng bộ dữ liệu hình ảnh từ nhiều lần chụp mạch và hợp nhất chúng thành một mô hình duy nhất.” Nhờ đó, có thể tạo ra mô hình 3D chi tiết và toàn diện của tất cả các mạch máu liên quan đến AVM, đồng thời tạo ra một video 4D cho thấy cách chất cản quang di chuyển qua các mạch máu theo thời gian.

Hỗ trợ trị liệu

Những hình ảnh 4D này có thể hỗ trợ các bác sĩ điều trị trong suốt toàn bộ quá trình lập kế hoạch và triển khai điều trị. Trong giai đoạn lập kế hoạch, việc hiểu rõ những gì đang diễn ra ở trung tâm của dị dạng động tĩnh mạch, tức nidus, là đặc biệt quan trọng. “Ảnh 4D cho phép tập trung vào khoảng thời gian khi chất cản quang đi qua nidus và loại bỏ những gì xảy ra trước hoặc sau thời điểm đó,” Annette cho biết. “Nhờ vậy có thể xác định rõ động mạch nào nằm phía trước nidus và tĩnh mạch nào nằm phía sau.”

Nếu cần thực hiện điều trị nội mạch - một thủ thuật xâm lấn tối thiểu nhằm đóng các mạch máu của nidus - hình ảnh 4D giúp xác định trước đường đi qua các mạch máu để tiếp cận nidus. Trong quá trình can thiệp, khi ống thông được tiếp tục luồn đến vùng mục tiêu và được theo dõi bằng hình ảnh X-quang 2D liên tục, hình ảnh 4D cũng có thể được hiển thị để cung cấp thêm định hướng cho bác sĩ phẫu thuật.

Ảnh chụp màn hình trực quan hóa dữ liệu với các biểu đồ cột nhiều màu và biểu đồ tròn trên nền tối

Ước tính huyết áp cục bộ bằng mô phỏng

Một phụ nữ tóc ngắn đứng trước bức tường trắng, mặc váy đen và nhìn sang bên trái.

“Mô hình chi tiết dị dạng động tĩnh mạch (AVM), một công cụ số cũng mở ra khả năng hỗ trợ nhiều hơn bằng các phương pháp toán học. Chúng tôi đang phát triển các mô hình sử dụng trí tuệ nhân tạo và mô phỏng dòng chảy để ước tính huyết áp trong các mạch máu,” Annette cho biết. “Trong tương lai, chúng tôi sẽ có thể cung cấp thêm nhiều thông tin về nơi có nguy cơ xảy ra vỡ mạch nguy hiểm trong một AVM.”