โรคปวดศรีษะไมเกรน เป็นโรคที่พบได้บ่อย และ ส่งผลต่อการทำงาน การดำเนินชีวิตประจำวันของผู้ป่วยเป็นอย่างมาก โรคปวดศรีษะไมเกรนแบ่งออกเป็น 4 ระยะ ได้แก่ ระยะอาการเตือน (Prodrome หรือ premonitory) ระยะออร่า (Aura) ระยะปวดศีรษะ (Headache) และระยะฟื้นตัว (Postdrome) โดยระยะอาการเตือน (premonitory stage) สามารถเกิดขึ้นก่อนการปวดศีรษะได้นานถึง 72 ชั่วโมง และถือเป็นช่วงเวลาสำคัญอย่างมาก เนื่องจากมีการศึกษาพบว่าการใช้ยาในระยะนี้สามารถช่วยป้องกันการปวดศรีษะได้ อย่างไรก็ตาม อาการในระยะนี้มักไม่จำเพาะเจาะจง ทำให้ผู้ป่วยไม่สามารถรู้ได้แน่ชัดว่ากำลังอยู่ในระยะอาการเตือนของไมเกรนหรือไม่ โปรตีน Calcitonin gene-related peptide (cGRP) เป็นโมเลกุลสำคัญที่มีบทบาทในการเกิดไมเกรน โดยมีงานวิจัยพบว่าระดับ cGRP ในน้ำลายเพิ่มขึ้นในช่วงระยะอาการเตือน (premonitory stage) การศึกษานี้มีเป้าหมายเพื่อพัฒนาและประเมินชุดทดสอบแบบ Lateral Flow Immunoassay สำหรับตรวจหาระดับ cGRP ในน้ำลายของผู้ป่วยไมเกรนในระยะอาการเตือน ซึ่งอาจเป็นเครื่องมือช่วยยืนยัน เพื่อให้ผู้ป่วยมั่นใจ และ ใช้ยาก่อนที่จะมีอาการปวดหัว
This study has the potential to greatly improve the management and prevention of migraine. The early detection and management could potentially reduce the frequency and severity of migraines, thereby improving the quality of life for patients and reducing their overall burden. Moreover, the confirmatory test for premonitory symptoms provided by this study could help reduce medication overuse, resulting in cost savings for patients, minimizing potential side effects, and potentially lowers the incidence of medication-overuse headaches. Additionally, by providing patients with a predictive tool, the study promotes patient-centered care and encourages patients to take an active role in managing their migraines. The study may also increase awareness and education surrounding premonitory symptoms. Furthermore, if successful, this study could open up for more new, non-invasive, reliable, and accessible approaches to migraine management and prevention.
คณะวิทยาศาสตร์
งานวิจัยนี้เป็นการศึกษาการผลิตน้ำมันไพโรไลซิสจากขยะพลาสติกฝังกลบที่ผ่านการคัดแยกจากหลุมฝังกลบขยะมูลฝอยอายุ 15 ปี จากองค์การบริหารส่วนจังหวัดนนทบุรี เพื่อนำมาผลิตเป็นเชื้อเพลิงทดแทนด้วยเตาปฏิกรณ์แบบเบดนิ่ง (Fixed-Bed Reactor) ที่อุณหภูมิ 450 องศาเซลเซียส ระยะเวลา 1 ชั่วโมง 30 นาที โดยใช้ก๊าซปิโตรเลียมเหลว (LPG) เป็นเชื้อเพลิงในการให้ความร้อน มีการออกแบบการทดลองออกเป็น 4 สภาวะ คือ ตัวอย่างขยะพลาสติกฝังกลบที่ยังไม่ผ่านการล้างแต่ทำการตัดลดขนาด ตัวอย่างขยะพลาสติกฝังกลบที่ผ่านการล้างและตัดลดขนาด ตัวอย่างขยะพลาสติกฝังกลบที่ยังไม่ผ่านการล้างและตัดลดขนาด และตัวอย่างขยะพลาสติกฝังกลบยังไม่ผ่านการล้างแต่ทำการตัดลดขนาด และใช้ถ่านกัมมันต์เป็นตัวเร่งปฏิกิริยา พบว่าผลิตภัณฑ์ที่ได้มีทั้งหมด 3 ประเภท คือ น้ำมัน (Py-oil) ถ่าน (Char) และก๊าซ (Gas) ในปริมาณที่แตกต่างกันออกไป นอกจากนี้ยังมีการเปรียบเทียบลักษณะและคุณภาพของน้ำมันไพโรไลซิสจากขยะพลาสติกฝังกลบ ได้แก่ ค่าความเป็นกรด-ด่าง (pH) ค่าความร้อน (Heating Value) ค่าความชื้น (Moisture content) เถ้า (Ash) และหมู่ฟังก์ชั่น (Functional group) รวมไปถึงองค์ประกอบทางเคมี โดยใช้การอ้างอิงมาตรฐานน้ำมันเตาตามประกาศกรมธุรกิจพลังงานเป็นเกณฑ์ ผลการวิเคราะห์ ที่ได้จึงสามารถอธิบายได้ว่าน้ำมันจากการไพโรไลซิสขยะพลาสติกฝังกลบในสภาวะใดที่มีความเหมาะสมและมีความคุ้มค่ากับการนำมาผลิตเชื้อเพลิงทดแทนน้ำมันเตาที่มีการใช้ในภาคอุตสาหกรรมได้ งานวิจัยนี้เป็นอีกหนึ่งแนวทางเลือกที่ช่วยในการจัดการขยะพลาสติกในบ่อฝังกลบให้มีปริมาณลดน้อยลง โดยเปลี่ยนขยะมูลฝอยให้เป็นเชื้อเพลิงทดแทนที่นำไปใช้ประโยชน์ได้จริง
คณะวิศวกรรมศาสตร์
ระบบสร้างภาษามือไทยเชิงกำเนิดมีเป้าหมายในการพัฒนาแพลตฟอร์ม การสร้างแบบจำลอง 3 มิติและแอนิเมชัน ที่สามารถแปลง ประโยคภาษาไทยเป็นท่าทางภาษามือไทย (TSL) ที่ถูกต้องและเป็นธรรมชาติ โครงการนี้ช่วยเสริมสร้างการสื่อสารสำหรับ ชุมชนผู้บกพร่องทางการได้ยินในประเทศไทย โดยใช้แนวทางที่อิงกับ แลนมาร์ก (Landmark-Based Approach) ผ่านการใช้ Vector Quantized Variational Autoencoder (VQVAE) และ Large Language Model (LLM) ในการสร้างภาษามือ ระบบเริ่มต้นด้วยการ ฝึกโมเดล VQVAE โดยใช้ข้อมูลแลนมาร์กที่สกัดจากวิดีโอภาษามือ เพื่อให้โมเดลเรียนรู้ การแทนค่าแบบแฝง (Latent Representations) ของท่าทางภาษามือไทย หลังจากนั้น โมเดลที่ฝึกแล้วจะถูกใช้เพื่อ สร้างลำดับแลนมาร์กของท่าทางเพิ่มเติม ซึ่งช่วยขยายชุดข้อมูลฝึกโดยอ้างอิงจาก BigSign ThaiPBS Dataset เมื่อชุดข้อมูลได้รับการขยายแล้ว ระบบจะทำการ ฝึก LLM เพื่อสร้างลำดับแลนมาร์กที่ถูกต้องจากข้อความภาษาไทย โดยลำดับแลนมาร์กที่ได้จะถูกนำไปใช้ สร้างแอนิเมชันของโมเดล 3 มิติใน Blender เพื่อให้ได้ท่าทางภาษามือที่ลื่นไหลและเป็นธรรมชาติ โครงการนี้ถูกพัฒนาด้วย Python โดยใช้ MediaPipe สำหรับการสกัดแลนมาร์ก OpenCV สำหรับการประมวลผลภาพแบบเรียลไทม์ และ Blender’s Python API สำหรับสร้างแอนิเมชัน 3 มิติ ด้วยการผสานเทคโนโลยี AI, การเข้ารหัสผ่าน VQVAE และการสร้างแลนมาร์กด้วย LLM ระบบนี้มุ่งหวังที่จะ เชื่อมช่องว่างระหว่างข้อความภาษาไทยและภาษามือไทย เพื่อมอบแพลตฟอร์มการแปลภาษามือแบบโต้ตอบ ในเวลาจริง ให้กับชุมชนผู้บกพร่องทางการได้ยินในประเทศไทย
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
ด้วยสถานการณ์ “ค่าครองชีพ” ของประเทศไทยในปัจจุบันมีแนวโน้มพุ่งขึ้นสูงเรื่อยๆ เป็นผลทำให้ประชากรที่พึ่งสำเร็จการศึกษา ประสบกับปัญหาเรื่องการจัดการค่าใช้จ่ายให้สอดคล้องกับค่าครองชีพอย่างเหมาะสมในปัจจุบัน ซึ่งค่าใช้จ่ายเรื่องอาหารที่แม้แต่ตามสั่งทั่วไปก็พุ่งสูงขึ้นเรื่อยเรื่อยไม่มีท่าทีจะลดลงแม้ต้นทุนวัตถุดิบจะปรับปรุงก็ตาม Pay - Attention เป็นเว็บไซต์แพลต์ฟอร์มที่จะช่วยให้ทราบถึงการบริหารจัดการ การใส่ใจเรื่องค่าใช้จ่ายสำหรับการบริโภคอาหารเบื้องต้นสำหรับเด็กจบใหม่ จับจ่ายใช้สอยอย่างไร ให้คุ้มค่า คุ้มราคา เพียงพอต่อความต้องการใช้พลังงานสำหรับชีวิตประจำวันโดยไม่จำเจ