Hình ảnh X quang cắt lớp vi tính của u ruột non

Bài viết này nhằm mục tiêu tổng kết lại các tài liệu trong y văn về URN, nhằm mô tả các dấu hiệu XQCLVT của từng loại URN và giới thiệu cách tiếp cận hình ảnh giúp chẩn đoán phân biệt các loại URN.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Hình ảnh X quang cắt lớp vi tính của u ruột nonTỔNG QUAN HÌNH ẢNH X QUANG CẮT LỚP VI TÍNH CỦA U RUỘT NON Lê Duy Mai Huyên* Võ Tấn Đức**TÓM TẮT GIỚI THIỆU Mặc dù chiếm khoảng 75% chiều dài và 90% bề U ruột non (URN) hiếm gặp, chiếm khoảngmặt toàn bộ ống tiêu hóa nhưng u ruột non (URN) 3% đến 5% trong tổng số các trường hợp u ốngrất hiếm gặp, chỉ chiếm khoảng 3% đến 5% trongtổng số các trường hợp u ống tiêu hóa. Khác với u tiêu hóa.12 Ngoài ra, bệnh học lại bao gồm nhiềuthực quản, dạ dày và đại trực tràng có thể phát hiện nhóm nhỏ, nên có rất ít công trình nghiên cứuvà sinh thiết qua ngả nội soi, cho phép xác định mô về URN, kiến thức về nhóm bệnh này cũng hạnbệnh học của tổn thương trước mổ, phần lớn URN chế. Phần lớn URN đều phát hiện ở giai đoạnchỉ được chẩn đoán bằng các phương tiện hình ảnh trễ của bệnh do biểu hiện lâm sàng mơ hồ hoặcdo ruột non khó tiếp cận qua nội soi tiêu hóa, do đó,hầu hết không có bằng chứng về mô bệnh học trước không gây ra triệu chứng gì cho đến khi có biếnkhi điều trị. URN là một nhóm bệnh gồm nhiều nhóm chứng, dẫn đến kỹ thuật khảo sát không thíchgiải phẫu bệnh khác nhau, có tiên lượng và chiến hợp, khó phát hiện bệnh ở giai đoạn sớm. khônglược điều trị khác nhau. Hiện nay, với điều kiện y tế hề thay đổi trong 10 năm gần đây.11tại Việt Nam, X quang cắt lớp vi tính (XQCLVT) là Khác với u thực quản, dạ dày và đại trực,phương tiện khảo sát hiệu quả nhất đối với URN,nhờ khả năng chẩn đoán, đánh giá giai đoạn, tìm phần lớn các URN chỉ được chẩn đoán bằng cácbiến chứng và tính sẵn có. Bài viết này nhằm mục phương tiện khảo sát hình thái, do đó, hầu hếttiêu tổng kết lại các tài liệu trong y văn về URN, không có bằng chứng về mô bệnh học trước khinhằm mô tả các dấu hiệuXQCLVT của từng loại điều trị. Cho đến nay, X quang cắt lớp vi tínhURN và giới thiệu cách tiếp cận hình ảnh giúp chẩn (XQCLVT) vẫn được xem là phương tiện chẩnđoán phân biệt các loạiURN. đoán tốt nhất đối với các tổn thương ở thànhABSTRACT ruột non, giúp chẩn đoán URN và gợi ý bản chất Although the small bowel constitutes over 75% mô bệnh học của URN.of the length and 90% of the mucosal surface of thealimentary tract, small bowel tumors are rare, MÔ BỆNH HỌC U RUỘT NONaccounting for 3-5% of all gastrointestinal tumors. In Có khoảng 40 loại mô bệnh học khác nhaucontrast to esophagus, stomach and colon tumors của URN nguyên phát, thuộc 3 nhóm lớn, theocan be detected and taken a biopsy throughendoscopy, most of small intestinal tumors are nguồn gốc của tế bào: U biểu mô, U trung môdiagnosed just based on imaging examinations và Lymphoma. Trong đó, thường gặp nhất làinstead of preoperative histological evidence. The adenocarcinoma, NET, GIST và lymphoma.12reason is small bowel remains a challenginganatomical site to access. Small intestinal tumors KỸ THUẬT X QUANG CẮT LỚP VI TÍNH CỦA Uconsist of many different histological subtypes, RUỘT NONhaving different prognosis and treatment strategy. In XQCLVT là lựa chọn đầu tay đối với cácthe current medical conditions in Vietnam, multiple trường hợp có bệnh cảnh lâm sàng là tắc ruột,detector computed tomography (MDCT) has been xuất huyết tiêu hóa mà nội soi tiêu hóa trên vàthe most useful modality because of the ability toidentify lesions, evaluate complications, staging dưới đều âm tính hoặc có triệu chứng không rõsmall bowel neoplasms and being available. This ràng ở vùng bụng. XQCLVT có thể cho phépreview is to summarize the imaging features of each quan sát toàn bộ chiều dài của ruột non, các tổnsmall intestinal neoplasm and shows how an thương niêm mạc, dưới niêm, tổn thương mạcimaging approach can be used to narrow the treo và các tổn thương khác trong ổ bụng trongdifferential diagnosis when a small intestinalneoplasm is detected on MDCT. cùng một lần khảo sát. Khả năng tái tạo ba chiều còn giúp tối ưu hóa chẩn đoán và xếp giai đoạn *Khoa Chẩn đoán Hình ảnh BVĐHYD TP.HCM. Email: URN. huyen.ldm@umc.edu.vn **Bộ môn Chẩn đoán Hình ảnh BVĐHYD TP.Hồ Chí Chẩn đoán URN ở giai đoạn muộn không Minh.Email: duc.vt@ ...