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
This study aimed to investigate the effectiveness of extracts from moringa seeds, roselle seeds, and tamarind seeds as coagulants to improve water quality in surface water sources. Extracts from these seeds serve as environmentally friendly coagulants and provide alternative options for enhancing surface water quality. The turbidity of surface water sources ranged between 14 and 24 NTU. The coagulation process used the Jar Test method, where the moringa seed, roselle seed, and tamarind seed extracts functioned as both primary coagulants and coagulant aids. In the preparation process, the seeds were finely ground and extracted using a 0.5-M sodium chloride (NaCl) solution. These extracts were then applied as coagulants to reduce turbidity and enhance water quality, with each concentration tested in 300 ml of water. The results indicated that the most effective way to remove turbidity using 2,000 mg/L of moringa seed extract, achieving a turbidity reduction of approximately 73.19% at a cost of 0.0309 baht per 300 ml of water. Followed by Tamarind seed extract, with a concentration of 4,000 mg/L, followed with a turbidity reduction of approximately 56.75% at a cost of 0.0933 baht per 300 ml. Lastly, roselle seed extract at 6,000 mg/L achieved a turbidity reduction of approximately 32.67% at a cost of 0.0567 baht per 300 ml of water.
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
This study aimed to develop a formula and production process for snacks made from germinated brown rice flour and banana flour using the extrusion process. The results indicated that both germinated brown rice flour and banana flour could be effectively used as the main raw materials for snack production via extrusion. The proportion of flour in the formula and production conditions, such as moisture content of the raw materials, barrel temperature, and screw speed, significantly influenced the nutritional value, bioactive compound levels, and antioxidant activity of the final products.
วิทยาลัยเทคโนโลยีและนวัตกรรมวัสดุ
The photoelectrochemical detection of salbutamol, which is illicitly used as a lean meat promoter in pigs, is investigated using a molecularly imprinted polymer (MIP)-based sensor with a CuO/g-C₃N₄ nanocomposite to enhance detection performance, leveraging nanomaterials and molecular imprinting for high selectivity and sensitivity. This approach offers a promising strategy for the precise and efficient analysis of salbutamol in food samples.