In the world of blood donation, there are 2 types of people: those who donate blood and those who don't. Most campaigners emphasize how to persuade more people to donate blood and recruit more new blood donors. We believe that even though such focus is important, there're more critical aspects that might have been neglected, which is: for those who have already made up their minds to be blood doners, will they be successful in donating when the time comes? According to our studies, only 63 % of attempted doners are successful. Regrettably, 37 % has to go home disappointed as their bodies are not fit for the conditions required by Red Cross medical staff at blood donation centers (which include some most basic preparations such as low-fat food intake and 8-hours sleep on the night before). Our campaign, ‘Blood in Need, Buddy Indeed’, focuses on 2 aspects. Firstly, to persuade more people to donate blood. Secondly, for those who have made up their minds to donate blood, we will provide necessary support (both body and mind) so that they are fully prepared and successful in donating blood when the time comes via networks of systems, staffs and the newly designed and prototype of the application ‘Blood D’. Our campaign covers the whole ‘before/during/after’ experience of users (as blood doners). Support includes assessment of their current condition whether they are within the requirement of Red Cross Blood Bank. ‘Blood D’ will also provide relevant information on blood donating events, such as locations, and time booking. Once sign-up, the application “Blood D” will sent friendly reminder and clear infographic on how to prepare their bodies as daily notifications during the 7 days countdown. This is to ensure that the users’ blood will be ‘D’ (homophone of the Thai word ‘ดี’ which mean ‘good’ and at the same time playing on the word ‘ Buddy’) or be the ‘good blood’ that can save lives for those in need. After organizing 4 blood donation events both within and outside the KMITL. The numbers of successful blood doners have increased from 63 % to 78 % (this number is the average of 4 events, with the most successful event of 89%). The campaign has won the first runner up in national blood donation campaign competition. It is highly anticipated that once the application “Blood D” is fully launched, it will help increase the amount of blood collected up to 15% with the same numbers of existing doners.
ในวิกฤตของการขาดแคลนเลือด เป็นอุปสรรคสำคัญต่อการรักษาผู้ป่วยที่ต้องการเลือด การบริจาคเลือดจึงเป็นสิ่งที่สำคัญอย่างยิ่งในการช่วยชีวิตผู้ป่วยที่ต้องการเลือด แต่ปัจจุบันยังคงมีปัญหาเกี่ยวกับปริมาณเลือดที่ไม่เพียงพอต่อความต้องการของผู้ป่วย ซึ่งมีสาเหตุหลายอย่าง ได้แก่ ความไม่พร้อมของผู้บริจาคเลือด ทั้งในด้านร่างกายและจิตใจ การขาดความรู้เกี่ยวกับการเตรียมความพร้อมก่อนการบริจาคเลือด การละเลยข้อห้ามสำคัญ หรือความกังวล รวมถึงความกลัว และการมีประสบการณ์ที่ไม่ดีจากการบริจาคเลือด ซึ่งสาเหตุต่าง ๆ ที่กล่าวมา ล้วนเป็นอุปสรรคที่ส่งผลให้การบริจาคเลือดไม่เป็นผลสำเร็จ และนำไปสู่ปัญหาของการขาดแคลนเลือด ดังนั้นคณะผู้จัดทำโครงการจึงเล็งเห็นปัญหาที่เป็นอุปสรรคต่อความสำเร็จในการบริจาคเลือด นำไปสู่การออกแบบแอพพลิเคชั่นที่ช่วยเตรียมความพร้อมด้านร่างกายและจิตใจสำหรับผู้ที่ต้องการบริจาคเลือด เพื่อให้ผู้ที่ต้องการบริจาคเลือดมีความพร้อมสำหรับการบริจาคเลือดมากที่สุด ซึ่งไม่เพียงเป็นการช่วยเพิ่มอัตราความสำเร็จให้กับการบริจาคเลือด แต่ยังช่วยสร้างความมั่นใจให้กับผู้ที่ต้องการบริจาคเลือด และส่งเสริมให้เกิดการบริจาคเลือดเพิ่มมากขึ้นอีกด้วย
คณะแพทยศาสตร์
This study explores the application of deep convolutional neural networks (CNNs) for accurate pill identification, addressing the limitations of traditional human-based methods. Using a dataset of 1,250 images across 10 household remedy drugs, various CNN architectures, including YOLO models, were tested under different conditions. Results showed that natural lighting was optimal for imprinted pills, while a lightbox improved detection for plain pills. The YOLOv5-tiny model demonstrated the best detection accuracy, and efficientNet_b0 achieved the highest classification performance. While the model showed strong results, its generalization is limited by sample size and drug variability. Nonetheless, this approach holds promise for enhancing medication safety and reducing errors in outpatient care.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
The design site of 22 hectares of agricultural land in this area is located in Tatata District, Iglenburg Province. The design concept of this area aims to encourage farmers and communities to earn income from the agricultural products produced in this area, and emphasizes that this area is a "living market", which can not only create food from a variety of crops, but also establish a balanced ecosystem and promote biodiversity in this area. The market will become a sustainable market area, which is not only beneficial to society in promoting economy, but also beneficial to the environment. The area will serve as a social and learning center, where community members can fully exchange agricultural information and experience and stimulate the economy in the community in another way.
วิทยาลัยอุตสาหกรรมการบินนานาชาติ
The capture of a target spacecraft by a chaser is an on-orbit docking operation that requires an accurate, reliable, and robust object recognition algorithm. Vision-based guided spacecraft relative motion during close-proximity maneuvers has been consecutively applied using dynamic modeling as a spacecraft on-orbit service system. This research constructs a vision-based pose estimation model that performs image processing via a deep convolutional neural network. The pose estimation model was constructed by repurposing a modified pretrained GoogLeNet model with the available Unreal Engine 4 rendered dataset of the Soyuz spacecraft. In the implementation, the convolutional neural network learns from the data samples to create correlations between the images and the spacecraft’s six degrees-of-freedom parameters. The experiment has compared an exponential-based loss function and a weighted Euclidean-based loss function. Using the weighted Euclidean-based loss function, the implemented pose estimation model achieved moderately high performance with a position accuracy of 92.53 percent and an error of 1.2 m. The in-attitude prediction accuracy can reach 87.93 percent, and the errors in the three Euler angles do not exceed 7.6 degrees. This research can contribute to spacecraft detection and tracking problems. Although the finished vision-based model is specific to the environment of synthetic dataset, the model could be trained further to address actual docking operations in the future.