Diabetes is a significant global health issue, particularly due to complications related to diabetic wounds. Studies indicate that approximately 15-25% of diabetic patients develop foot ulcers, with more than 50% of severe cases leading to amputation. This results in a substantial decline in the quality of life for patients. Current treatments for diabetic wounds face challenges such as antibiotic-resistant bacterial infections and delayed wound healing, highlighting the need for innovative solutions to accelerate the healing process and reduce the risk of limb loss. Cotylelobium lanceolatum Craib, a medicinal plant long utilized in traditional Thai medicine, is known for its anti-inflammatory and wound-healing properties. This study focuses on developing an extract from Cotylelobium lanceolatum Craib in the form of nano silver (Nano Silver) to enhance the effectiveness of diabetic wound treatment. Nano silver technology enables deeper penetration into the skin, provides potent antibacterial activity, and promotes wound healing by reducing inflammation and stimulating tissue regeneration. The development of nano silver derived from Cotylelobium lanceolatum Craib extract is expected to help reduce chronic wounds in diabetic patients, lower the risk of infection, and decrease the incidence of limb amputation and mortality associated with diabetic wound complications. This research represents a significant step toward creating a safer and more effective treatment alternative for diabetic wound care.
โรคเบาหวานเป็นปัญหาสุขภาพที่สำคัญทั่วโลก โดยเฉพาะภาวะแทรกซ้อนที่เกี่ยวข้องกับ แผลเบาหวาน ซึ่งพบว่า ร้อยละ 25 ของผู้ป่วยเบาหวานมีแนวโน้มเกิดแผลที่เท้า และแผลเหล่านี้มักรักษายากกว่าบาดแผลทั่วไป เนื่องจากมี ภาวะการไหลเวียนเลือดผิดปกติ การติดเชื้อแบคทีเรียดื้อยา และการฟื้นฟูเนื้อเยื่อที่ล่าช้า หากไม่ได้รับการรักษาที่เหมาะสม อาจนำไปสู่ภาวะแทรกซ้อนที่รุนแรงจนต้องทำ การตัดขา ซึ่งในแต่ละปีมีผู้ป่วยเบาหวานมากกว่า 26,000 รายที่ต้องถูกตัดขา ส่งผลกระทบต่อคุณภาพชีวิตของผู้ป่วยและเพิ่มภาระค่าใช้จ่ายในการรักษาพยาบาล ปัจจุบัน ยารักษาแผลเบาหวานที่มีอยู่ในท้องตลาดมักมีราคาสูง และยังพบปัญหาเรื่อง การดื้อยาและผลข้างเคียงจากการใช้ยาปฏิชีวนะในระยะยาว ดังนั้น การพัฒนา นวัตกรรมจากสมุนไพรไทย ที่สามารถช่วยรักษาแผลเบาหวานได้อย่างมีประสิทธิภาพจึงเป็นแนวทางที่สำคัญ งานวิจัยนี้มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาสารสกัดจาก เคี่ยม (Cotylelobium lanceolatum Craib) ซึ่งเป็น สมุนไพรไทยที่ถูกใช้ในยาแผนโบราณมาช้านาน โดยเฉพาะด้านการรักษาแผลและการต้านการอักเสบ ด้วยเทคโนโลยี นาโนซิลเวอร์ (Nano Silver) ซึ่งช่วยเพิ่มการดูดซึมเข้าสู่เนื้อเยื่อได้ลึกขึ้น ฆ่าเชื้อแบคทีเรียได้ดี และช่วยเร่งกระบวนการสมานแผล การพัฒนาสารสกัดเคี่ยมในรูปแบบนาโนซิลเวอร์นี้ คาดว่าจะเป็น ทางเลือกใหม่ในการรักษาแผลเบาหวาน ที่มีต้นทุนต่ำกว่ายาปัจจุบัน ลดการเกิดแผลเรื้อรัง ลดความเสี่ยงในการถูกตัดขา และช่วยให้ผู้ป่วยสามารถเข้าถึงการรักษาที่มีประสิทธิภาพได้มากขึ้น ซึ่งจะช่วยลดอัตราการเสียชีวิตจากภาวะแทรกซ้อนของโรคเบาหวานในระยะยาว
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Currently, lithium batteries are widely used in electronic devices and electric vehicles, making the estimation of their State of Health (SOH) crucial. Accurate SOH estimation helps extend battery lifespan, reduce maintenance costs, and prevent safety issues such as overheating or explosions. This project aims to study and analyze mathematical models of batteries and develop SOH estimation techniques using Neural Networks to enhance accuracy and evaluation speed. The experiment involved collecting charge and discharge data from three lithium battery cells under controlled temperature conditions while maintaining a constant current. The current, voltage, and time data were recorded and analyzed to determine the battery capacity for each cycle. These data were then used to train a Neural Network model. The results demonstrated an effective method for predicting battery health status. The outcomes of this project can contribute to the development of a Battery Management System (BMS) that improves battery efficiency and longevity. Additionally, it provides a foundation for applying artificial intelligence techniques in the energy sector effectively.
คณะแพทยศาสตร์
This research studies the effect of CBD on the excitability of mice nociceptive trigeminal ganglion neurons. The electrophysiological parameters of the mouse trigeminal ganglion cells are measured using a Whole Cell Current Clamp Model on a primary cell culture treated with 0.5 uM CBD for 24 hours compared to a control group. After obtaining the results statistical analysis is done using a Mann Whitney-U test.
คณะแพทยศาสตร์
This study explores the application of deep convolutional neural networks (CNNs) for accurate pill identification, addressing the limitations of traditional human-based methods. Using a dataset of 1,250 images across 10 household remedy drugs, various CNN architectures, including YOLO models, were tested under different conditions. Results showed that natural lighting was optimal for imprinted pills, while a lightbox improved detection for plain pills. The YOLOv5-tiny model demonstrated the best detection accuracy, and efficientNet_b0 achieved the highest classification performance. While the model showed strong results, its generalization is limited by sample size and drug variability. Nonetheless, this approach holds promise for enhancing medication safety and reducing errors in outpatient care.