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
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This thesis project was conducted to identify the optimal conditions for producing concentrated butterfly pea juice using vacuum evaporation to preserve key compounds in butterfly pea flowers, such as anthocyanins—natural pigments with high antioxidant properties. The study applies a Box-Behnken Design, a statistical method that facilitates analysis of multiple factors. The research focuses on the ratio of dried butterfly pea flowers to water, extraction temperature, and evaporation temperature, each of which has a direct effect on the preservation of key compounds, color, aroma, and flavor. The results indicate that using a dried flower-to-water ratio of 1:15, an extraction temperature of 60°C, and an evaporation temperature of 40°C under low pressure can minimize the loss of essential compounds and best retain the properties of the concentrated butterfly pea juice. Findings from this research provide a foundation for developing an industrial production process for concentrated butterfly pea juice and enhance the potential for creating new products from butterfly pea flowers.
วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
This research focuses on the design and development of a prototype Artificial Intelligence of Things (AIoT) system for monitoring and controlling irrigation using weather information. The system consists of four main components: 1) Weather Station – This component includes various sensors such as air temperature, relative humidity, wind speed, and sunlight duration, among others, to collect real-time weather data. 2) Controller Unit – This unit is equipped with machine learning algorithms or models to estimate the reference evapotranspiration (ETo) and calculate the plant’s water requirement by integrating the crop coefficient (Kc) with other plant-related data. This enables the system to determine the optimal irrigation amount based on plant needs automatically. 3) User Interface (UI) and Display – This section allows farmers or users to input relevant information, such as plant type, soil type, irrigation system type, number of water emitters, planting distance, and growth stages. It also provides a display for monitoring and interaction with the system. 4) Irrigation Unit – This component is responsible for controlling the water supply and managing the irrigation emitters to ensure efficient water distribution based on the calculated requirements.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Due to the modern urban system's high demand for stable electricity supply, underground cable power transmission has been increasingly adopted as a replacement for overhead power transmission. However, underground cable transmission still faces several operational challenges, such as significantly higher investment costs compared to overhead transmission, prolonged repair times in the event of system failures, limited fault analysis capabilities, and restricted capacity for additional load handling. This research project is designed to study the issues associated with the 22 kV XLPE underground cable system by utilizing the polarization and depolarization current analysis technique, a modern insulation diagnostic method.