[MVIT Research LAB : Mahidol University] ระบบคอมพิวเตอร์ AI เพื่อช่วยวินิจฉัยโรคตาขี้เกียจ (Amblyopia) ตาขี้เกียจ หรือ แอมไบลโอเปีย (Amblyopia) เป็นโรคในเด็กแรกเกิดที่สามารถนำไปสู่ความผิดปกติทางสายตาได้ในอนาคต การตรวจพบตั้งแต่เนิ่นๆ จะเข้าสู

สำรวจ
ลงทุน
คำถาม

มีบัญชีอยู่แล้ว?หรือ

•

23 พ.ย. 2022 เวลา 04:38 • วิทยาศาสตร์ & เทคโนโลยี

ระบบคอมพิวเตอร์ AI เพื่อช่วยวินิจฉัยโรคตาขี้เกียจ (Amblyopia)

ตาขี้เกียจ หรือ แอมไบลโอเปีย (Amblyopia) เป็นโรคในเด็กแรกเกิดที่สามารถนำไปสู่ความผิดปกติทางสายตาได้ในอนาคต การตรวจพบตั้งแต่เนิ่นๆ จะเข้าสู่กระบวนการรักษา เพื่อรักษาโรคได้ทันท่วงที

ตาขี้เกียจ หรือ แอมไบลโอเปีย (Amblyopia)

Amblyopia is a noteworthy disease in children leading to visual loss.

This work focuses on creating a deep learning model for the detection of Amblyopia factors in patients wearing masks under the COVID-19 pandemic.

Anomaly Detection in Red Reflex Images Using Deep Learning Approaches

งานวิจัยนี้ได้สร้าง Model ระบบAI โดยนำเสนอ ระบบตรวจจับโรคจากภาพคน ที่สามารถใช้กับคนที่สวมหน้ากากอนามัยได้ด้วย

โดยการทำงานของระบบมี 3 ขั้นตอน 1.การเตรียมข้อมูล 2.การแปลผลภาพรูม่านตา และ3.การจำแนกโรค

Anomaly Detection in Red Reflex Images Using Deep Learning Approaches

เริ่มด้วยการจับภาพจาก VDO ทำการค้นหาระบุตำแหน่งของดวงตาและรูม่านตา

ซึ่งได้ทดสอบด้วยเทคนิค Haar cascade, CNN, U-Net, Mask R-CNN (ผลการดีที่สุดจากการทดลอง)

การจำแนกโรคเราใช้งาน DenseNet และทดสอบเพื่อหา รูปแบบ Model ที่ให้ผลดีที่สุด โดยได้เปรียบเทียบการกำหนดในหลายตัวแปรคือ the base model, learning rate, image size, optimizer และ number of non-trainable layer

Anomaly Detection in Red Reflex Images Using Deep Learning Approaches

ผลที่ได้ มี accuracy 72.25% sensitivity 75.5%และ specificity 0.69%

ผลการวิจัยพิสูจน์แล้วว่ามความเป็นไปได้ที่จะใช้ ระบบนี้ในการวิเคราะห์โรค

และยังมีแนวทางที่สามารถพัฒนาต่อเนื่องเพื่อให้ผลการวิเคราะห์โรคดีขึ้นได้อีกด้วย

ศึกษาข้อมูลเบื้องต้น ของโรคตาขี้เกียจกันจากบทความ

โรคตาขี้เกียจ รู้เร็วรักษาได้

โรงพยาบาลศิริราช ปิยมหาราชการุณย์ โดย รศ.นพ.ธรรมนูญ สุรชาติกำธรกุล