หลักสูตร
แยกตามคณะ
ค้นหาหลักสูตร
ปริญญาตรี
ปริญญาโท
ปริญญาเอก
หลักสูตรอื่นๆ
การศึกษา
การรับสมัครระดับปริญญาตรี
การรับสมัครระดับบัณฑิตศึกษา
การรับสมัครหลักสูตรนานาชาติ
ทุนอธิการบดีมหาวิทยาลัยเชียงใหม่
คณะและหน่วยงาน
คณะ
หน่วยงาน
ส่วนงานอื่นๆ
ข่าวสาร
ข่าวงานวิจัยและนวัตกรรม
ข่าวเด่น
ข่าวบุคคลเด่น
รางวัลและความภาคภูมิใจ
ประชุมสัมมนา/กิจกรรมของมหาวิทยาลัย
ภาพข่าวผู้บริหาร
ข่าวรับสมัครงาน
ข่าวจัดซื้อจัดจ้าง
ปฏิทินกิจกรรม
COVID-19 และ PM2.5
กีฬา
Featured
สุขภาพ
กฎหมายกฎระเบียบ
การบริจาค
เทคโนโลยี
ศาสนา
วารสาร
บทความเกี่ยวกับ 60 ปี มช.
เกี่ยวกับ มช.
ประวัติความเป็นมา
ปณิธาน/วิสัยทัศน์/พันธกิจ/ค่านิยมและวัฒนธรรมองค์กร
อำนาจหน้าที่
เอกลักษณ์องค์กร (CI)
โครงสร้างองค์กรและการบริหารมหาวิทยาลัยเชียงใหม่
แผนพัฒนาการศึกษามช. ระยะ 5 ปี
คณะกรรมการสภามหาวิทยาลัย
คณะผู้บริหารมหาวิทยาลัย
ผู้บริหารส่วนงาน
ผู้บริหารหน่วยงาน
สภาพนักงาน
ลิงค์อื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง
CMU First Year
CMU IT Life
โครงการแลกเปลี่ยน
คลังภาพคลังข่าว
ข้อมูลสาธารณะ
นโยบายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล
ติดต่อเรา
ภาษา
ภาษาไทย
อังกฤษ
จีน
TH
|
EN
|
CN
หน้าแรก
ข่าว
ข่าว
นักวิจัยคณะวิทย์ มช. พัฒนาการใช้ Deep Learning และ Explainable AI ที่สามารถตรวจจับเนื้องอกในสมองได้แม่นยำสูงถึง 97%
4 ตุลาคม 2567
คณะวิทยาศาสตร์
ผศ.ดร.กรพรหม พิกุลแก้ว ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
พัฒนาการใช้ Deep Learning และ Explainable AI ที่สามารถตรวจจับเนื้องอกสมองได้แม่นยำสูงถึง 97%
ภายใต้การวิจัยในหัวข้อ "
Enhancing Brain Tumor Detection with Gradient-Weighted Class Activation Mapping and Deep Learning Techniques"
การศึกษาดังกล่าว ใช้การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และหนึ่งในปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถอธิบายได้ (Explainable AI) ชนิด Gradient-Weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) ในการวิเคราะห์ภาพ MRI เพื่อตรวจจับเนื้องอกสมอง โดยมีการ Preprocessing ข้อมูลด้วยการขยายและปรับขนาดภาพ จากนั้นใช้โมเดล ResNet-50 ในการจำแนกประเภทภาพ ระหว่างเนื้องอกและไม่มีเนื้องอก การคำนวณ Grad-CAM ทำให้สามารถสร้างแผนที่ความร้อนเพื่อบ่งชี้พื้นที่สำคัญในภาพที่โมเดลใช้ในการทำนาย ผลลัพธ์ที่ได้มีความแม่นยำสูงถึง 97% ช่วยให้แพทย์เข้าใจการทำงานของโมเดลมากขึ้น
ผลลัพธ์จากงานวิจัยนี้มีประโยชน์ในการพัฒนา และประยุกต์ใช้งานหลายด้าน โดยโมเดลที่ใช้ Deep Learning พัฒนาขึ้น
สามารถตรวจจับเนื้องอกสมองจากภาพ MRI ด้วยความแม่นยำสูงถึง 97% ช่วยให้การวินิจฉัยเร็วและแม่นยำขึ้น
นอกจากนี้ การใช้ Grad-CAM ทำให้แพทย์สามารถมองเห็นพื้นที่สำคัญในภาพที่โมเดลใช้ในการตัดสินใจ ช่วยเพิ่มความเข้าใจและความเชื่อมั่นในผลการวินิจฉัย รวมทั้งผลลัพธ์ยังสามารถนำไปปรับใช้ในเทคนิคการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์อื่น ๆ เช่น การตรวจโรคติดเชื้อ และหากพัฒนาเพิ่มเติม โมเดลนี้มีศักยภาพที่จะนำไปใช้ในทางคลินิกเพื่อตรวจคัดกรองโรคและติดตามผลการรักษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การศึกษาครั้งนี้ สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจวินิจฉัยเนื้องอกสมองอย่างแม่นยำและรวดเร็ว ลดต้นทุนด้านการแพทย์และช่วยยกระดับคุณภาพชีวิตของผู้ป่วย
นอกจากนี้ผู้วิจัยยังเป็นหนึ่งในผู้บุกเบิกคนแรกๆ ของประเทศไทย ที่นำเทคนิคปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถอธิบายได้ (Explainable AI) ชนิด Grad-CAM มาใช้ในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์
ซึ่งสร้างผลกระทบอย่างมากต่อการพัฒนาเทคโนโลยีการวินิจฉัยโรค ช่วยขับเคลื่อนความก้าวหน้าในวงการวิชาการและสอดคล้องกับเป้าหมาย SDGs ด้านสุขภาพที่ดีและความเป็นอยู่ที่ดี
Published in : 20
th
International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE),
28 June 2023 - 01 July 2023
Publisher: IEEE DOI: 10.1109/JCSSE58229.2023.10202020
ผู้ที่สนใจสามารถอ่านเพิ่มเติมได้ที่
https://ieeexplore.ieee.org/document/10202020
งานวิจัยและนวัตกรรม
บทความ
ข่าวเด่น
แกลลอรี่
×
RoomID:
Room Name:
Description: