Albumin Smart Test is an innovative device for screening of kidney disease by mobile phone. The device composes of (1) container and testing device with specific reagents for the albumin detection. (2) The mobile phone, installed with "Albumin smart test" application. The test is started by dropping patient urine and the reagent. Color of the product is occurred and is captured by the application with subsequent evaluation of the albumin amount. The results is displayed on screen within 3 mins. This innovative device is simple, rapid and user-friendly.
อัลบูมิน (Albumin) คือโปรตีนชนิดหนึ่ง โดยทั่วไป จะไม่พบอัลบูมินในปัสสาวะ ยกเว้นในกรณีที่ไตทำงานผิดปกติ ซึ่งมักพบในผู้ป่วยที่ป่วยเป็นโรคเบาหวานเป็นระยะเวลานาน หรือที่เรียกว่า "โรคไตจากเบาหวาน" (Diabetic nephropathy) จะพบ อัลบูมินปนในปัสสาวะ ดังนั้น ปริมาณอัลบูมินในปัสสาวะ (Urinary albumin) จึงสามารถใช้เป็นดัชนีบ่งชี้การทำงานของไตในผู้ป่วยเบาหวานได้ โดยถ้าพบปริมาณอัลบูมินในปัสสาวะที่เก็บภายใน 24 ชั่วโมง น้อยกว่า 30 มิลลิกรัม จะถือว่าไตทำงานเป็นปกติ แต่ถ้าพบปริมาณอัลบูมินอยู่ในช่วงตั้งแต่ 30 ถึง 300 มิลลิกรัม จะจัดว่าไตทำงานผิดปกติในระยะแรก เรียกว่า "ภาวะไมโครอัลบูมินูเรีย" (Microalbuminuria) ซึ่งหากผู้ป่วยเข้ารับการรักษาตั้งแต่ระยะนี้ จะลดโอกาสเสี่ยงต่อภาวะไตวายเรื้อรังได้อย่างมาก วิธีการตรวจวัดระดับอัลบูมินในปัสสาวะในปัจจุบัน ทำโดยเก็บตัวอย่างปัสสาวะของผู้ป่วย ส่งไปที่ห้องปฏิบัติการของโรงพยาบาล ถึงแม้จะให้ผลถูกต้องแม่นยำ หากแต่มีขั้นตอนในการวิเคราะห์หลายขั้นตอน ใช้เวลานานกว่าจะรู้ผล อีกทั้งเครื่องมือมีขนาดใหญ่และมีความซับซ้อน ต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญทำการทดสอบ ผู้ป่วยไม่สามารถวัดระดับอัลบูมินได้เอง ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีอุปกรณ์ตรวจคัดกรองปริมาณอัลบูมินที่ใช้ทดสอบนอกห้องปฏิบัติการได้ โดยควรเป็นอุปกรณ์ขนาดเล็ก พกพาสะดวก ใช้งานง่าย เหมาะสำหรับการวินิจฉัยนอกห้องปฏิบัติการ หรือ ‘Point-of-care testing’ ในปัจจุบัน ชุดตรวจวัดอัลบูมินในปัสสาวะแบบภาคสนามที่มีจำหน่าย จะทำการทดสอบโดยจุ่มแถบตรวจวัดที่เคลือบด้วยน้ำยาซึ่งจะทำปฏิกิริยากับอัลบูมินในปัสสาวะ แล้วเกิดการเปลี่ยนแปลงที่แถบสี โดยระดับความเข้มสีจะแปรผันกับปริมาณของอัลบูมินที่ต้องการตรวจวัด ถึงแม้จะใช้งานง่าย แต่มีข้อจำจัดคืออาจมีความคลาดเคลื่อน เนื่องจากเป็นการตรวจวัดด้วยสายตา การแปลผลอาจจะไม่ละเอียดพอ ไม่ใกล้เคียงกับความเป็นจริง อีกทั้งสีของปัสสาวะอาจรบกวนการทดสอบได้ เพื่อเป็นการพัฒนาวิธีทดสอบให้มีประสิทธิภาพ มีความถูกต้องแม่นยำมากขึ้น จึงได้ประดิษฐ์ Albumin Smart Test สำหรับตรวจคัดกรองอัลบูมินในปัสสาวะโดยใช้โทรศัพท์มือถือขึ้น โดยออกแบบให้ใช้งานง่าย รู้ผลเร็ว พกพาไปใช้ ณ ที่ใดก็ได้ และสามารถหักล้างการรบกวนจากสีของตัวอย่างปัสสาวะได้
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
This study investigated the effects of seed priming with Chaetomorpha sp. seaweed extract on seed germination and seedling growth of chili pepper. The objective was to examine the influence of seaweed extract concentrations on seed germination and seedling development. Seeds were primed in different concentrations of Chaetomorpha sp. extract, compared with a control treatment. The experiment was conducted using a completely randomized design with four replications. Results showed that seed priming with seaweed extract enhanced seed germination characteristics. Primed seeds exhibited improved germination percentage, germination index, and germination rate compared to the control. Additionally, seedlings from primed seeds showed enhanced root and shoot development. This study demonstrates the potential of Chaetomorpha sp. extract as a promising seed priming agent for improving chili pepper seed quality, which can be applied in the production of high-quality chili pepper seedlings.
วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง
Ultrasonic cleaning tank is a machine that many factories widely used to clean objects. At one factory, a problem occurred in the cleaning process, resulting in the factory not being able to clean objects, but cracks also appeared on some objects. It was anticipated that these were caused by uneven acoustics pressure distribution which resulted in unsuitable cavitation This directly affected cleaning performance within the tank. In order to improve the tank's efficacy, in this research, we use Harmonic Response Analysis in ANSYS simulate simulate the occurrence of acoustic pressure in the tank to find the appropriate conditions of factors affected the intensity and the distribution pattern of acoustic pressure in ultrasonic tank, including the position of object, power, ultrasonic frequency and a suitable type and placing position of the transducer for the tank. Reliability of the simulate results was validate by the actual result from the foil corrosion test and the ultrasonic power probe. We found that objects receive different pattern of corrosion at each location. When temperature increasing the intensity of cavitation was increased. When we increase the ultrasonic frequency, acoustic pressure that is evenly dispersed throughout the tank.
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
This research presents a deep learning method for generating automatic captions from the segmentation of car part damage. It analyzes car images using a Unified Framework to accurately and quickly identify and describe the damage. The development is based on the research "GRiT: A Generative Region-to-text Transformer for Object Understanding," which has been adapted for car image analysis. The improvement aims to make the model generate precise descriptions for different areas of the car, from damaged parts to identifying various components. The researchers focuses on developing deep learning techniques for automatic caption generation and damage segmentation in car damage analysis. The aim is to enable precise identification and description of damages on vehicles, there by increasing speed and reducing the work load of experts in damage assessment. Traditionally, damage assessment relies solely on expert evaluations, which are costly and time-consuming. To address this issue, we propose utilizing data generation for training, automatic caption creation, and damage segmentation using an integrated framework. The researchers created a new dataset from CarDD, which is specifically designed for cardamage detection. This dataset includes labeled damages on vehicles, and the researchers have used it to feed into models for segmenting car parts and accurately labeling each part and damage category. Preliminary results from the model demonstrate its capability in automatic caption generation and damage segmentation for car damage analysis to be satisfactory. With these results, the model serves as an essential foundation for future development. This advancement aims not only to enhance performance in damage segmentation and caption generation but also to improve the model’s adaptability to a diversity of damages occurring on various surfaces and parts of vehicles. This will allow the system to be applied more broadly to different vehicle types and conditions of damage inthe future