Otitis Media is an infection of the middle ear that can occur in individuals of all ages. Diagnosis typically involves analyzing images taken with an otoscope by specialized physicians, which relies heavily on medical experience to expedite the process. This research introduces computer vision technology to assist in the preliminary diagnosis, aiding expert decision-making. By utilizing deep learning techniques and convolutional neural networks, specifically the YOLOv8 and Inception v3 architectures, the study aims to classify the disease and its five characteristics used by physicians: color, transparency, fluid, retraction, and perforation. Additionally, image segmentation and classification methods were employed to analyze and predict the types of Otitis Media, which are categorized into four types: Otitis Media with Effusion, Acute Otitis Media with Effusion, Perforation, and Normal. Experimental results indicate that the classification model performs moderately well in directly classifying Otitis Media, with an accuracy of 65.7%, a recall of 65.7%, and a precision of 67.6%. Moreover, the model provides the best results for classifying the perforation characteristic, with an accuracy of 91.8%, a recall of 91.8%, and a precision of 92.1%. In contrast, the classification model that incorporates image segmentation techniques achieved the best overall performance, with an mAP50-95 of 79.63%, a recall of 100%, and a precision of 99.8%. However, this model has not yet been tested for classifying the different types of Otitis Media.
โรคหูน้ำหนวกเป็นโรคที่เกิดจากการอักเสบของหูชั้นกลาง โดยมีอาการปวดหู หูอื้อ และมีน้ำไหลซึมออกมาจากหู ในบางกรณีที่ได้รับการรักษาไม่ถูกต้องหรือไม่ทันการ อาจพบว่ามีน้ำหนองซึมรวมอยู่ด้วย นอกจากนี้หากอาการอักเสบเกิดความรุนแรงเพิ่มมากขึ้น อาจส่งผลให้ผู้ป่วยสูญเสียการได้ยินและเกิดภาวะแทรกซ้อนซึ่งเป็นสาเหตุอันนำไปสู่การเกิดโรคอื่น ๆ ในกระบวนการรักษาโรคหูน้ำหนวกจำเป็นต้องมีแพทย์ผู้เชี่ยวชาญทำการวินิจฉัย โดยสอดกล้องออโตสโคปเข้าไปในรูหูเพื่อตรวจสอบ อย่างไรก็ตาม ในขั้นตอนนี้มักพบปัญหาและข้อจำกัดบางประการ เช่น ทักษะและประสบการณ์ของแพทย์ผู้ตรวจอาจไม่ชำนาญพอจะวินิจฉัยได้อย่างถูกต้องแม่นยำ ความพร้อมของเครื่องมือและอุปกรณ์ซึ่ง ในบางครั้งจำเป็นต้องมีการวินิจฉัยเพิ่มด้วยการวัดขนาดแก้วหูหรือการถ่ายภาพ ดังนั้นแล้วในขั้นตอนการรักษานี้สามารถพัฒนาเครื่องมือร่วมกับการประยุกต์ใช้ศาสตร์องค์-ความรู้ทางด้านคอมพิวเตอร์เข้ามาเพื่อแก้ปัญหา รวมทั้งช่วยลดภาระงานของบุคลากรทางการแพทย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งคือการขาดแคลนบุคลากรซึ่งมีไม่เพียงพอต่อปริมาณผู้ป่วย นอกจากนี้เพื่อให้การรักษามีประสิทธิภาพ ยังต้องคำนึงถึงความพร้อมของแพทย์ผู้รักษาซึ่งไม่ใช่เพียงทักษะหรือเครื่องมือ แต่รวมไปถึงสภาพร่างกายที่อาจเกิดจากความเหนื่อยล้าและโอกาสเกิดข้อผิดพลาดจากการวินิจฉัย หัวข้อปัญหาพิเศษนี้จึงได้นำเสนอแนวทางการแก้ไขปัญหาโดยการนำทฤษฎีการเรียนรู้เชิงลึก(Deep Learning) มาประยุกต์ใช้ เพื่อเป็นเครื่องมือช่วยในการจำแนกอาการผิดปกติของโรคหูน้ำหนวกจากภาพถ่ายและภาพเคลื่อนไหว ซึ่งเก็บรวบรวมจากแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ ทั้งนี้ ปัจจัยสำคัญที่เป็นจุดสังเกตในการวินิจฉัยโรค ได้แก่ ปริมาณของเหลวในหูชั้นกลาง การหดตัวของเยื่อหูชั้นกลาง สีของของเหลวในหูชั้นกลาง ความโปร่งใสของเยื่อหูชั้นกลาง การทะลุของเยื่อหู และการขยับของเยื่อ-แก้วหูเมื่อเป่าลมทดสอบ ทั้งหมดนี้สามารถนำไปวิเคราะห์และจำแนกเป็นอาการได้ดังนี้ หูปกติ เยื่อ-แก้วหูยุบ เยื่อแก้วหูทะลุ มีของเหลวขังในเยื่อแก้วหู เยื่อแก้วหูอักเสบเฉียบพลัน และหูชั้นกลางทะลุ
คณะวิทยาศาสตร์
Listeriosis is a severe foodborne illness characterized by a fatality rate exceeding 30%, attributed to the pathogen Listeria monocytogenes. This study evaluated 160 lactic acid bacteria (LAB) isolated from Thai pickled crabs for their potential as agents against L. monocytogenes and for their probiotic properties and probiogenomic characteristics. Among these strains, strain DRC3-2 exhibited activity through the synthesis of bacteriocin DRC3-2, which significantly inhibited L. monocytogenes ATCC 19115 in spot-on-lawn assays. Phenotypic and whole-genome analyses revealed that strain DRC3-2 thrived in environments with 2-6% NaCl, pH values ranging from 3 to 9, and temperatures between 25 and 45°C. Based on average nucleotide identity (ANI) and digital DNA‒DNA hybridization (dDDH) values, strain DRC3-2 was taxonomically classified as Lactococcus lactis subsp. hordinae. The production of bacteriocin DRC3-2 peaked during the late stationary phase, following its synthesis in the early exponential growth phase. BAGEL4 analysis identified the putative novel bacteriocin DRC3-2 as lactococcin A and B, with respective bit-scores of 40.05 and 36.58. In silico safety assessments confirmed the nonpathogenic nature of strain DRC3-2 in humans, highlighting its absence of antibiotic resistance genes. Finally, this investigation underscores the novel bacteriocin DRC3-2 for application in the prevention and treatment of L. monocytogenes infections.
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
Plant-based refers to food or products that are primarily made from plants. It can be divided into two categories: one is food that comes entirely from plants and does not include any animal products, and the other is food that contains small amounts of animal products, such as products that contain milk and eggs in limited quantities, which may also be considered part of the definition of plant-based. Plant-based meat products that closely resemble real meat and attract consumers are considered a relatively new innovation. Although tofu, tempeh, and seitan have been around for a long time, recent discoveries have led to the production of plant-based meat products that provide a sensory experience, making it difficult for consumers to distinguish between real meat and plant-based meat. Furthermore, the development of plant-based food products must prioritize quality and safety to maximize consumer benefits. Textured Vegetable Protein (TVP) is a plant-based protein made from soybeans using an extruder. It is used as a primary ingredient in the production of plant-based food products due to several advantages. These include: • High Protein Content: TVP is made from soybeans with the fat extracted, resulting in a high protein content. • Texture: When rehydrated, TVP has a texture that closely resembles meat. • Versatility: TVP has a neutral flavor, allowing it to easily absorb the flavors of various seasonings and sauces. • Cost-Effectiveness: Compared to other protein sources, TVP is relatively inexpensive while providing desirable characteristics. These benefits make TVP an attractive option in the production of plant-based foods. This study focuses on developing TVP into a plant-based crab cake and investigating the shelf life of the product in a tightly sealed container under refrigeration. It also analyzes the hygiene and cleanliness of the production process and how these factors affect the presence or growth of microorganisms that may pose a risk to consumers, referencing the cold food safety standards of Thailand. Finally, recommendations for cleaning operational areas will be provided to establishments as a guideline for developing preliminary food safety procedures in laboratory settings.
คณะวิทยาศาสตร์
This research focuses on the fabrication of graphene oxide (GO) composite membranes using the Phase-Inversion Method, which transforms polymers from liquid to solid through phase separation. This process creates a porous membrane structure, making it highly adaptable, cost-effective, and suitable for wastewater treatment, separation processes, and industrial filtration applications. Graphene oxide, with its nano-layered structure, offers excellent molecular sieving properties, high water permeability, and chemical and mechanical stability, making it an ideal additive for membrane fabrication. The GO-based membrane demonstrates efficient removal of nanoparticles, heavy metal ions (Pb²⁺, Cr⁶⁺, Hg²⁺), organic pollutants, and microorganisms while exhibiting antifouling properties and high hydrophilicity due to oxygen-functional groups. Applications of this membrane include industrial wastewater treatment, desalination, and the removal of pharmaceutical contaminants, such as antibiotics and hormones. The incorporation of GO enhances membrane performance, providing a sustainable and energy-efficient solution for water purification.