KMITL Innovation Expo 2025 Logo

การกระตุ้นของสมองในการควบคุมการเคลื่อนไหวของแขนส่วนบนด้วยระดับแรงที่ต่างกัน

การกระตุ้นของสมองในการควบคุมการเคลื่อนไหวของแขนส่วนบนด้วยระดับแรงที่ต่างกัน

รายละเอียด

การควบคุมการเคลื่อนไหว (Motor control) เป็นกระบวนการสำคัญสำหรับการหดตัวของกล้ามเนื้อ ซึ่งเริ่มต้นจากกระแสประสาทที่ควบคุมโดยคอร์เทกซ์สั่งการ (motor cortex) กระบวนการนี้มีความจำเป็นอย่างยิ่งในการทำกิจวัตรประจำวัน (Activities of Daily Living, ADLs) ดังนั้น หากการสื่อสารระหว่างสมองและกล้ามเนื้อเกิดความผิดปกติ เช่น ในผู้ที่มีภาวะหรือโรคเรื้อรังบางชนิด ก็อาจส่งผลให้การเคลื่อนไหวของร่างกายและความสามารถในการทำกิจวัตรประจำวันลดลงได้ การประเมินปฏิสัมพันธ์ระหว่างการทำงานของสมองและการควบคุมการเคลื่อนไหวจึงมีความสำคัญต่อการวินิจฉัยและการรักษาความผิดปกติด้านการควบคุมการเคลื่อนไหว อีกทั้งยังเป็นประโยชน์ต่อการพัฒนาเทคโนโลยีเชื่อมต่อสมองมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ (Brain-Computer Interfaces, BCIs) วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือการตรวจสอบการกระตุ้นสมอง (brain activation) ระหว่างการทำงานควบคุมการเคลื่อนไหวของแขนส่วนบน (upper extremity motor control tasks) ในการปรับระดับแรงผลักที่แตกต่างกัน และสมองส่วนต่าง ๆ อีกทั้งยังพัฒนาวิธีการตรวจวัดเพื่อประเมินการควบคุมการเคลื่อนไหวและการกระตุ้นสมอง โดยใช้แขนกล (robotic arm) ในการกำหนดทิศทางและระดับแรงสำหรับการควบคุมการเคลื่อนไหวของแขนส่วนบน กลุ่มตัวอย่างประกอบด้วยผู้ใหญ่วัยหนุ่มสาวสุขภาพดีจำนวน 18 คน ได้ทำการทดลองการควบคุมการเคลื่อนไหวของแขนส่วนบนพร้อมกับบันทึกสัญญาณทางโลหิตวิทยา (hemodynamic response) โดยใช้เครื่อง Functional near Infrared spectroscopy (fNIRs) และแขนกล (Robotic arm) เพื่อประเมินการกระตุ้นของสมองและการปรับระดับแรงผลัก รวมถึงการควบคุมการเคลื่อนไหวของแขนส่วนบน ในการทดสอบมีการเคลื่อนไหวสองแบบ ได้แก่ การเคลื่อนไหวอยู่กับที่ (static) และการเคลื่อนไหวแบบไดนามิก (dynamic) ซึ่งเคลื่อนที่ไปและกลับตามเส้นทางที่กำหนด รวมถึงใช้ระดับแรงสามระดับ คือ 4, 12 และ 20 นิวตัน (N) ที่คัดเลือกจากช่วงแรงในกิจวัตรประจำวัน เพื่อควบคุมการเคลื่อนไหวของแขนส่วนบนโดยการปรับแรง และวัดสัญญาณทางโลหิตวิทยาในที่บริเวณสมองที่สนใจ ได้แก่ คอร์เทกซ์สั่งการปฐมภูมิ (primary motor cortex, M1) คอร์เทกซ์พรีมอเตอร์ (premotor cortex, PMC) เขตสั่งการเสริม (supplementary motor area, SMA) และคอร์เทกซ์กลีบหน้าผากส่วนหน้า (prefrontal cortex, PFC) จากการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทางสำหรับการวัดซ้ำ (two-way repeated measures ANOVA) ร่วมกับการปรับแก้ค่า Bonferroni (p < 0.00625) ในทุกบริเวณสมองที่วัด ไม่พบอิทธิพลร่วมระหว่างระดับแรงและประเภทการเคลื่อนไหวต่อระดับเฮโมโกลบินที่มีออกซิเจน (oxygenated hemoglobin, HbO) อย่างมีนัยสำคัญ อย่างไรก็ตาม พบว่าการเคลื่อนไหวอยู่กับที่และไดนามิก ส่งผลต่อการกระตุ้นสมองอย่างมีนัยสำคัญในคอร์เทกซ์กลีบหน้าผากส่วนหน้าทั้งด้านตรงข้าม (contralateral, cPFC) และด้านเดียวกัน (ipsilateral, iPFC) นอกจากนี้ ยังพบว่าระดับแรงมีผลต่อการกระตุ้นสมองอย่างมีนัยสำคัญในบริเวณคอร์เทกซ์สั่งการปฐมภูมิด้านตรงข้าม (cM1) คอร์เทกซ์กลีบหน้าผากส่วนหน้าด้านเดียวกัน (iPFC) และคอร์เท็กซ์พรีมอเตอร์ (PMC) อีกด้วย

วัตถุประสงค์

This observational study aims to investigate the relationship between brain activation in specific regions and various motor tasks involving upper extremity movement with force control. Utilizing fNIRs, the research will monitor hemodynamic changes in four key brain areas: the prefrontal cortex (PFC), premotor cortex (PMC), supplementary motor area (SMA), and primary motor cortex (M1) during task performance. The primary population for this investigation consists of healthy young adults, allowing for a clearer understanding of how force control affects brain activation. The scope of the study includes assessing brain activation measured by fNIRs during upper extremity motor and force control tasks, as well as examining how upper extremity movements and force control influence brain activation.

นวัตกรรมอื่น ๆ

การตรวจจับอารมณ์ผ่านวิดีโอจากการแสดงออกทางสีหน้าที่มีความทนทาน  ต่อการบดบังบางส่วน

คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ

การตรวจจับอารมณ์ผ่านวิดีโอจากการแสดงออกทางสีหน้าที่มีความทนทาน ต่อการบดบังบางส่วน

การตรวจจับอารมณ์ผ่านการแสดงออกทางใบหน้า (Facial Expression Recognition, FER) ได้รับความสนใจอย่างมากในหลายสาขา เช่น การดูแลสุขภาพ การให้บริการลูกค้า และการวิเคราะห์พฤติกรรม อย่างไรก็ตาม ความท้าทายยังคงอยู่ที่การพัฒนาระบบที่มีความทนทานและสามารถรับมือกับการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมรวมถึงสถานการณ์ที่หลากหลายได้ ผู้วิจัยได้นำเสนอการใช้เทคนิค Ensemble Learning เพื่อรวมผลลัพธ์จากโมเดลหลายตัวที่ถูกฝึกในเงื่อนไขเฉพาะ ทำให้ระบบไม่ลืมข้อมูลเก่า และยังสามารถเรียนรู้ข้อมูลใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเทคนิคนี้มีข้อได้เปรียบในด้านเวลาและทรัพยากรที่ใช้ในการเทรน เนื่องจากช่วยลดความจำเป็นในการสร้างโมเดลใหม่ทั้งหมดเมื่อมีสภาพแวดล้อมใหม่ เพียงเพิ่มโมเดลเฉพาะทางใหม่ในระบบ Ensemble ซึ่งใช้ทรัพยากรน้อยกว่าแทน ในงานวิจัยนี้ Ensemble Learning ถูกแบ่งออกเป็นสองแนวทางหลัก คือ การเฉลี่ยผลลัพธ์จากโมเดลเฉพาะทางที่ถูกฝึกภายใต้สถานการณ์เฉพาะ (Averaging Ensemble) และการใช้เทคนิค Mixture of Experts (MoE) ซึ่งเป็นการผสมผสานโมเดลหลายตัวที่เชี่ยวชาญในสถานการณ์ต่าง ๆ ไว้ด้วยกัน ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า การใช้ Mixture of Experts (MoE) มีประสิทธิภาพสูงกว่าวิธี Averaging Ensemble ในการจำแนกอารมณ์ในทุกสถานการณ์ โดยระบบ MoE สามารถเพิ่มความแม่นยำเฉลี่ยได้ถึง 84.41% บนชุดข้อมูล CK+, 54.20% บน Oulu-CASIA และ 61.66% บน RAVDESS ซึ่งสูงกว่าวิธี Averaging Ensemble ที่มีความแม่นยำเฉลี่ยที่ 71.64%, 44.99% และ 57.60% ตามลำดับ ผลลัพธ์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่า MoE สามารถเลือกโมเดลที่เชี่ยวชาญในสถานการณ์เฉพาะได้อย่างแม่นยำ และยังช่วยเพิ่มความสามารถในการรับมือกับสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนกว่า

ชีวิตติดแว้น

คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ

ชีวิตติดแว้น

งานชิ้นนี้ได้แนวคิดจากการนำวัฒนธรรมการแว้นรถของวัยรุ่นไทย มานำเสนอในรูปแบบใหม่ผ่านมุมมองของตัวเรา สร้างคาแรคเตอร์และนำองค์ประกอบต่างๆภายในวัฒนธรรมมารวมเข้ากับสิ่งที่เราชอบ ไม่ว่าจะเป็นสติ๊กเกอร์ โปสเตอร์และ เสื้อวงดนตรี ด้วยเทคนิคสีอะคริลิค

อุปกรณ์ตรวจวัดคุณภาพอากาศพร้อมการควบคุมอุปกรณ์ภายนอก

คณะบริหารธุรกิจ

อุปกรณ์ตรวจวัดคุณภาพอากาศพร้อมการควบคุมอุปกรณ์ภายนอก

อุปกรณ์ตรวจวัดคุณภาพอากาศพร้อมการควบคุมอุปกรณ์ภายนอก เป็นอุปกรณ์ตรวจวัดพร้อมบันทึกสภาวะของอากาศ พร้อมความสามารถในการควบคุมอุปกรณ์ภายนอก (เช่น พัดลม หรือ เครื่องฟอกอากาศ) ให้ทำงานตามสภาวะของอากาศและเงื่อนไขที่ผู้ใช้งานกำหนดไว้ได้