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
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
With the development of space technology, wide-field sky surveys using telescopes have expanded the range of new data available for time-domain astronomical research. Traditional data analysis methods can no longer respond quickly and accurately enough to the growing volume of data. Thus, classifying time-series data, such as light curves, has become a significant challenge in the era of big data. In modern times, analyzing light curves has become essential for using machine learning techniques to handle and filter through massive amounts of data. Machine learning algorithms can be divided into two categories: shallow learning and deep learning. Numerous researchers have proposed and developed a variety of algorithms for light curve classification. In this study, we experimented with Support Vector Machine (SVM) and XGBoost, which are shallow machine learning algorithms, as well as 1D-CNN and Long Short-Term Memory (LSTM), which are deep learning algorithms, which are branches of deep machine learning, to classify variable stars. The training and testing data used in this study were from the Optical Gravitational Lensing Experiment-III (OGLE-III), consisting of variable star data from the Large Magellanic Cloud (LMC), categorized into five main classes: Classical Cepheids, δ Scutis, eclipsing binaries, RR Lyrae stars, and Long-period variables. The results demonstrate the performance analysis of each machine learning algorithm type applied to light curve data, while also highlighting the accuracy and statistical metrics of the algorithms used in the experiments.
วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
Cooling suit with two-phase flow heat-exchange system is a state-of-the-art heat sink, designed for thermal dissipation in fire fighter, racing driver and worker who needs to wear Personal Protective Equipment (PPE). The liquid cooling system with gas injection can enhance heat transfer performance and continuously maintain the temperature at 18-20 degree Celsius.