This study aims to develop alginate-based hydrogels reinforced with carrageenan and gellan gum as composite materials for oral drug delivery. Alginate, a naturally derived polymer from brown algae, forms a gel upon exposure to cations such as calcium ions, enhancing the hydrogel’s structural integrity. Carrageenan and gellan gum, both polysaccharides, further improve stability and encapsulation efficiency. This research investigates the physical properties, mechanical strength, encapsulation capacity, and swelling behavior of hydrogel beads under simulated gastrointestinal conditions. The findings are expected to demonstrate that incorporating carrageenan and gellan gum enhances the durability and stability of hydrogel beads while enabling controlled release of active compounds in the gastrointestinal tract. These advanced hydrogel beads hold significant potential for applications in the food and pharmaceutical industries as effective oral delivery systems for bioactive substances.
ในงานวิจัยนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อพัฒนาไฮโดรเจลบีดส์จากอัลจิเนตที่เสริมด้วยคาร์ราจีแนนและเจลแลนกัม โดยมีคุณสมบัติที่ช่วยเสริมความแข็งแรงและความยืดหยุ่นให้กับโครงสร้างของไฮโดรเจลบีดส์ เพื่อเพิ่มความทนทานและเสถียรภาพมากขึ้น ซึ่งสามารถนำมาใช้ในการห่อหุ้มและปกป้องสารสำคัญ โดยมุ่งเน้นการควบคุมการปลดปล่อยสารสำคัญไปยังจุดเป้าหมาย การศึกษานี้จะครอบคลุมถึงลักษณะทางกายภาพ ความแข็งแรงของไฮโดรเจลบีดส์ และความสามารถในการกักเก็บสารสำคัญ ลักษณะทางกายภาพและการบวม (Swelling) ภายใต้สภาวะจำลองทางเดินอาหาร โดยใช้สารจำลองน้ำย่อยทั้งในกระเพาะอาหารและลำไส้ การพัฒนาไฮโดรเจลบีดส์จากอัลจิเนตที่เสริมด้วยคาร์ราจีแนนและเจลแลนกัมมีศักยภาพในการนำไปใช้งานในอุตสาหกรรมเภสัชกรรมและอาหารที่ต้องการห่อหุ้มสารสำคัญที่มีประสิทธิภาพสูงในอนาคต

วิทยาลัยเทคโนโลยีและนวัตกรรมวัสดุ
-

คณะเทคโนโลยีการเกษตร
การทดลองนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลของน้ำที่ผ่านการฉายพลาสมาในเวลาที่แตกต่างกันต่อคุณภาพการงอกของเมล็ดพันธุ์ข้าวไรซ์เบอรี่ เพื่อเป็นการยกระดับคุณภาพความงอกของเมล็ดพันธุ์ข้าวไรซ์เบอรี่

คณะวิศวกรรมศาสตร์
This project aims to develop an AI-powered system for detecting and classifying wall cracks using image processing. It identifies different crack types, assesses severity, and ensures accuracy across various image conditions. The goal is to support preventive maintenance by enabling early detection of structural issues, reducing repair costs, and improving safety.