This project aims to design and develop an eye-tracking system to facilitate communication for paralyzed immobile patients. The system is designed to enable patients to convey their needs to caregivers or family members by detecting and tracking eye movements using the Tobii Eye Tracker 5 device. This approach serves as an alternative communication method, replacing the physical movement or speech of paralyzed patients. The system effectively detects and tracks eye movements at a distance of 55 to 85 centimeters and is designed for installation on a computer to ensure ease of use. The program interface consists of three main sections: (1) a set of emotions, (2) a set of needs, and (3) a set of additional needs. It supports input from a virtual keyboard in both Thai and English and allows users to specify additional needs through eye-tracking-enabled typing. Furthermore, the system can generate synthetic speech for text that is difficult to pronounce aloud, send notification messages via the Line application, and store usage data in a database presented in a dashboard format. System testing revealed that the optimal detection distance ranges from 65 to 75 centimeters, as this range yields an error rate of no more than 1 percent. The system accurately responds to eye movements for communication through sound within 3 seconds when interacting with various function buttons. This eye-tracking system effectively enables paralyzed immobile patients to communicate their emotions and needs, facilitating better understanding and interaction between patients and their caregivers or family members.
จากรายงานสถิติสาธารณสุข กระทรวงสาธารณสุขในปี 2566 ประเทศไทยพบผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมองมากถึง 355,193 ราย เสียชีวิต 34,518 ราย ผู้เสียชีวิตส่วนใหญ่มีอายุน้อยกว่า 70 ปี เป็นโรคหลอดเลือดสมอง ขณะที่โรคกล้ามเนื้ออ่อนแรง (ALS) ซึ่งแม้จะมีโอกาสเป็นได้น้อยกว่า แต่หนทางการรักษาให้หายเป็นปกติมีน้อย (ข้อมูลในระบบคลังข้อมูลสุขภาพ HDC กระทรวงสาธารณสุข ณ วันที่ 22 กรกฎาคม 2567) ที่สำคัญผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมอง อัมพาต และโรคกล้ามเนื้ออ่อนแรงส่วนใหญ่ยังต้องเผชิญสภาวะการสูญเสียความสามารถทางการเคลื่อนไหวร่างกาย หรือการสื่อสาร อย่างไรก็ตามผู้ป่วยกลุ่มที่ไม่สามารถเคลื่อนไหวร่างกาย และพูดคุยสื่อสารได้ส่งผลให้การใช้ชีวิตนั้นยากลำบาก ไม่แม้แต่จะบอกถึงความรู้สึก และความต้องการพื้นฐานให้กับผู้ดูแล หรือสมาชิกในครอบครัวให้รับรู้ ซึ่งปัจจุบันนั้นวิธีการสื่อสารเพื่อการรักษา หรือการดูแลผู้ป่วยอัมพาตที่ไม่สามารถเคลื่อนไหวร่างกายได้มีข้อจำกัดในด้านการสื่อสารเป็นอย่างมาก เช่น วิธีการใช้ภาพพิมพ์ หรือบอร์ดคำ มีข้อจำกัดในด้านจำนวนคำ หรือภาพที่แสดงทำให้ผู้ป่วยไม่สามารถสื่อสารให้เป็นไปตามความต้องการ หรือความรู้สึกของผู้ป่วยได้อย่างถูกต้องตามความต้องนั้น ๆ ได้อย่างเต็มที่ ระบบติดตามดวงตาเพื่อช่วยเหลือการสื่อสารสำหรับผู้ป่วยอัมพาตที่ไม่สามารถเคลื่อนไหวได้ ประยุกต์ใช้งานเซ็นเซอร์ติดตามดวงตา Tobii Eye Tracker และโปรแกรม Unity สร้างหน้าต่างผู้ใช้งาน (User Interface) เป็นรูปแบบของชุดคำสั่งการสื่อสาร โดยมีการส่งข้อความผ่านแอปพลิเคชันไลน์ และเก็บข้อมูลผลการตอบสนองความต้องการประจำวันของผู้ป่วยใน Google Sheet จากนั้นนำมาแสดงผลผ่าน Dashboard โดยใช้ Google Looker ซึ่งหากมีการใช้งานระบบติดตามดวงตาผู้ป่วยสามารถสื่อสารความต้องการได้ง่าย และตรงต่อความต้องการมากขึ้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของการสื่อสารระหว่างผู้ป่วยและผู้ดูแล
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.
คณะวิทยาศาสตร์
Efficient logistics management requires the development of advanced tools to streamline delivery operations. This study aims to optimize vehicle routes for an animal feed store and develop a web-based application for route planning. The research compares two optimization methods: the Branch and Bound Method and Clustering with the Branch and Bound Method. These methods are evaluated against the store’s existing delivery route by analyzing differences in average travel distance across three dependent groups using Repeated Measures ANOVA. The findings reveal a statistically significant difference in average daily travel distances among the three methods at a 0.05 significance level. The Branch and Bound Method yields the shortest average daily travel distance. Additionally, pairwise comparisons of total daily travel distances using the Paired t-test confirm that the Branch and Bound Method produces the most efficient route with statistical significance at 0.05 level. Implementing this method can reduce total travel distance by 957.51, representing a 30.88% reduction, which translates into fuel cost savings of 2,579.45 THB per month. Based on these results, the Branch and Bound Method was selected for implementation in a web-based application. The application features an intuitive user interface, product inventory management, and optimized daily delivery route recommendations for the case study store. Following development, the web application was deployed and tested in real-world operations. The results demonstrate that it effectively provides map-based route recommendations, ensuring ease of use and accessibility on standard mobile devices.
คณะวิทยาศาสตร์
The current residential solar panels lack an adequate monitoring system, which hinders their optimal utilization. This research aims to design an Internet of Things (IoT) monitoring system and employ machine learning techniques to predict the current and voltage generated by solar panels. Experimental studies have revealed a correlation between dust accumulation and the current output of solar panels. The proposed system facilitates the prediction of the optimal time for cleaning solar panels.