AI 🤖 ทำการแบ่งส่วนริมฝีปาก 👄 จากภาพ (&VDO) เพื่อใช้งานต่อยอด👨⚕️ทางการแพทย์
การใช้ AI 🤖 ทำการแบ่งส่วนริมฝีปาก 👄 จากภาพ (VDO) เพื่อใช้งานต่อยอด👨⚕️สำหรับการตรวจหาโรคทางการแพทย์ และการรักษาผู้ป่วย, มหาวิทยาลัยมหิดล
จากการบูรณาการสหวิทยาการ (Multi-Disciplinary) งานร่วมกันระหว่าง ภาควิชาเวชศาสตร์ฟื้นฟู คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี วิศวกรรมชีวการแพทย์คณะวิศวะกรรมศาสตร์ MVIT Lab คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล
AI ทำการแบ่งส่วนริมฝีปาก จากภาพ (VDO) เพื่อใช้งานต่อยอดสำหรับการตรวจหาโรคทางการแพทย์ และการรักษาผู้ป่วย
จากผลงานตีพิมพ์วารสารทางวิชาการ "A lightweight deep learning approach to mouth segmentation in color images" บน Journals Applied Computing and Informatics Fโดยสำนักพิมพ์ Emerald
โดย นพ.กิตติศักดิ์ โชติกกำธร, รศ.ดร.ปัณรสี ฤทธิประวัติ, รศ.ดร.วรพันธุ์ คู่สกุลนิรันดร์ , พญ.พิมพ์ชนก เทือกต๊ะ, ผศ.ดร.นพ.ไพฑูรย์ เบ็ญจพรเลิศ
Kittisak Chotikkakamthorn(EG) , Panrasee Ritthipravat(EG) , Worapan Kusakunniran(ICT), Pimchanok Tuakta(RAMA), Paitoon Benjapornlert(RAMA)
ในบทความนำเสนอ เทคนิคการแบ่งส่วนปากตามเทคนิค MobileDeepLabV3 เพื่อปรับปรุงปัญหาของการใช้งานจากเทคนิค MobileNetV2 ซึ่งใช้งานเป็นสถาปัตยกรรมหลัก ที่ decode ฟก ด้วย ASPP และ auxiliary head และการเสริมด้วย data augmentation การประยุกต์ใช้ OHEM เพื่อปรับความไม่สมดุลของ Class และการ transfer learning จาก COCO-Stuff ไปยัง CelebAMAsk-HQ จากชุดข้อมูลดังกล่าวไปยังชุดข้อมูลปาก (mouth dataset)
จากเทคนิคข้างต้น วิธีการที่นำเสนอนี้ รับการตรวจสอบว่าแม่นยำ และรวดเร็วในการสรุปผล มากกว่าวิธีอื่นสำหรับการทำการแบ่งส่วนปาก ซึ่งเทคนิคนี้เหมาะสำหรับการนำไปใช้ในการอ่านริมฝีปาก การจดจำใบหน้า การระบุคำพูด การประชุมผ่านวิดีโอ และการตรวจหาโรคทางการแพทย์
A lightweight deep learning approach to mouth segmentation in color images
More Info: https://doi.org/10.1108/ACI-08-2022-0225
ISSN: 2634-1964 Article publication date: 5 December 2022
บทความโดย กิตติคุณ ทองกัญชร, คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล
By Kittikhun Thongkanchorn, ICT Mahidol Univrtsity
- 1
ดูเพิ่มเติมในซีรีส์
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
