{
    "content_title": "พัฒนาและตรวจสอบความถูกต้องการพยากรณ์การเคลื่อนไหวของก้อนเนื้องอกโดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกด้วยอุปกรณ์นวัตกรรมตรวจจับการเคลื่อนไหวของผิวภายนอกร่างกาย",
    "coverImage": "https:\/\/r4u.nrct.go.th\/api\/public\/file_upload\/ai_images\/16989.jpg",
    "aiAnalyze": "<h3>บทวิเคราะห์งานวิจัย<\/h3><p>งานวิจัยนี้มุ่งพัฒนาและตรวจสอบความถูกต้องของระบบพยากรณ์การเคลื่อนไหวของก้อนเนื้องอก โดยเฉพาะมะเร็งปอด โดยอาศัยเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และอุปกรณ์ตรวจจับการเคลื่อนไหวของผิวภายนอกร่างกาย (Kinect V 2.0) จุดเด่นสำคัญของงานวิจัยนี้คือการสร้างระบบที่สามารถติดตามการเคลื่อนที่ของก้อนมะเร็งได้อย่างแม่นยำ แม้ว่าก้อนมะเร็งจะเคลื่อนไหวตามจังหวะการหายใจของผู้ป่วยก็ตาม ซึ่งเป็นปัญหาสำคัญในการรักษาด้วยรังสี ระบบเดิมที่ใช้ (RPM) อาจมีความแม่นยำในการติดตามการเคลื่อนไหวของผนังหน้าอกที่เทียบเท่า แต่ระบบที่พัฒนาขึ้นใหม่นี้มีต้นทุนที่ต่ำกว่า และที่สำคัญคือ สามารถพยากรณ์การเคลื่อนไหวของก้อนมะเร็งได้ล่วงหน้าด้วยเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญ<\/p><p>การใช้ Kinect V 2.0 เป็นการเลือกใช้อุปกรณ์ที่มีความพร้อมใช้งานสูง ราคาไม่แพงมากนัก และมีความสามารถในการบันทึกภาพสามมิติได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเหมาะสมกับการติดตามการเคลื่อนไหวของผนังหน้าอก การเลือกใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกในรูปแบบของอนุกรมเวลา (Time Series) เป็นการเลือกวิธีการที่เหมาะสมกับข้อมูลการเคลื่อนไหวของก้อนมะเร็งที่เปลี่ยนแปลงไปตามเวลา การสร้างแบบจำลอง 2 โมเดล คือการทำนายเฟสของการเคลื่อนที่และระยะการเคลื่อนที่ ช่วยให้การพยากรณ์มีความครอบคลุมและแม่นยำมากขึ้น แสดงให้เห็นถึงความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในลักษณะของการเคลื่อนไหวของก้อนมะเร็ง<\/p><p>นอกจากนี้ วัตถุประสงค์ของงานวิจัยยังครอบคลุมถึงการสร้างนวัตกรรมที่สามารถทดแทนการนำเข้าจากต่างประเทศ และมีราคาถูกกว่าเครื่องมือที่มีอยู่ในท้องตลาด ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญทางเศรษฐกิจ การเน้นความสำคัญในเรื่องมาตรฐานและความปลอดภัยในการใช้งานทางการแพทย์ แสดงให้เห็นถึงความรับผิดชอบและความใส่ใจในด้านจริยธรรมและความปลอดภัยของผู้ป่วย โดยรวมแล้ว งานวิจัยชิ้นนี้มีความเป็นไปได้สูงที่จะสร้างผลกระทบเชิงบวกต่อวงการแพทย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการรักษาโรคมะเร็งปอด เนื่องจากสามารถช่วยเพิ่มความแม่นยำในการรักษาด้วยรังสีรักษา ลดข้อผิดพลาด และปรับปรุงคุณภาพชีวิตของผู้ป่วยได้<\/p><p>อย่างไรก็ตาม งานวิจัยนี้ยังจำเป็นต้องมีการศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับความแม่นยำของการพยากรณ์ในกลุ่มตัวอย่างผู้ป่วยที่หลากหลายมากขึ้น รวมถึงการทดสอบในสภาพแวดล้อมทางคลินิกที่แท้จริง เพื่อประเมินประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของระบบอย่างครอบคลุม การวิเคราะห์ความเสี่ยงและข้อจำกัดของระบบ เช่น การรบกวนจากการเคลื่อนไหวของร่างกายส่วนอื่นๆ หรือความแตกต่างของสรีระของผู้ป่วยแต่ละราย ก็เป็นสิ่งที่ควรได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบ การศึกษาวิจัยเพิ่มเติมเหล่านี้จะช่วยเสริมความแข็งแกร่งและความน่าเชื่อถือของระบบพยากรณ์การเคลื่อนไหวของก้อนเนื้องอก และนำไปสู่การใช้งานจริงในทางคลินิกได้อย่างมีประสิทธิภาพ และปลอดภัยมากขึ้น<\/p><h3>งานวิจัยนี้เหมาะกับอุตสาหกรรมใด<\/h3><p>งานวิจัยนี้เหมาะกับ<strong>อุตสาหกรรมการแพทย์ โดยเฉพาะอุตสาหกรรมด้านการผลิตอุปกรณ์การแพทย์ และอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ทางการแพทย์<\/strong> เนื่องจากผลงานวิจัยนี้พัฒนาระบบที่สามารถนำไปใช้ได้จริงในทางคลินิก โดยช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการรักษาด้วยรังสีรักษา ซึ่งเป็นความต้องการที่สำคัญของโรงพยาบาลและศูนย์การรักษาโรคมะเร็ง นอกจากนี้ การที่ระบบนี้มีราคาถูกกว่าระบบที่มีอยู่ในท้องตลาด ยังเป็นข้อได้เปรียบทางการตลาดที่สำคัญ ทำให้มีโอกาสที่จะถูกนำไปใช้ในโรงพยาบาลทั้งขนาดเล็กและขนาดใหญ่ และยังสามารถส่งออกไปยังต่างประเทศได้อีกด้วย อีกทั้งยังสามารถต่อยอดพัฒนาเป็นผลิตภัณฑ์ทางการแพทย์ เช่น อุปกรณ์เสริมสำหรับเครื่องมือรักษาด้วยรังสี หรือซอฟต์แวร์สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ได้อีกด้วย<\/p><h3>งานวิจัยนี้เหมาะกับอาชีพใด<\/h3><p>งานวิจัยนี้เหมาะกับบุคลากรทางการ<strong>แพทย์หลายอาชีพ เช่น นักรังสีรักษา แพทย์ผู้เชี่ยวชาญด้านมะเร็งปอด วิศวกรชีวการแพทย์ และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักรังสี<\/strong>รักษาจะได้ประโยชน์จากการใช้ระบบนี้ เนื่องจากสามารถช่วยเพิ่มความแม่นยำในการรักษา ลดความเสี่ยงในการทำลายเนื้อเยื่อปกติ และเพิ่มประสิทธิภาพในการรักษา แพทย์ผู้เชี่ยวชาญด้านมะเร็งปอดสามารถใช้ข้อมูลจากระบบนี้ในการวางแผนการรักษา และติดตามผลการรักษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ วิศวกรชีวการแพทย์สามารถมีส่วนร่วมในการพัฒนา ปรับปรุง และบำรุงรักษาระบบ ส่วนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถมีส่วนร่วมในการวิเคราะห์ข้อมูล พัฒนาอัลกอริทึม และปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบ โดยสรุป งานวิจัยนี้เหมาะกับผู้เชี่ยวชาญในหลายสาขาที่เกี่ยวข้องกับการรักษาโรคมะเร็ง และการพัฒนาเทคโนโลยีทางการแพทย์<\/p>",
    "metaData": {
        "ProjectAbstractEN": "",
        "ProjectID": "149416",
        "Headname": "รองศาสตราจารย์ ดร. ภัทรพงษ์ ผาสุขกิจ",
        "ProjectYearSubmit": "2564",
        "DepartmentTH": "สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง",
        "oecd": "กลุ่มข้อมูลด้านเกษตรศาสตร์",
        "ProjectType": "โครงการเดี่ยว",
        "Projectstatus": "ปิดโครงการ",
        "tags": [
            "ก้อนเนื้องอก",
            "การเรียนรู้เชิงลึก",
            "การตรวจจับการเคลื่อนไหว"
        ],
        "ProjectObjective": "7.1 สร้างนวัตกรรมเพื่อตรวจจับการเคลื่อนไหวของผนังช่องอกด้านนอกและในขณะเดียวกันสามารถบอกตำแหน่งของก้อนมะเร็งได้ ซึ่งยังไม่มีใช้ในผลิตภัณฑ์ที่วางขายตามท้องตลอดในปัจจุบัน 7.2 สร้างนวัตกรรมชิ้นงานเพื่อนำมาใช้ทดแทนการนำเข้าจากต่างประเทศ 7.2 ผลงานพร้อมใช้งานที่ราคาที่ถูกกว่าเครื่องที่จำหน่ายที่มีอยู่ในท้องตลาด 7.3 ชิ้นงานที่สามารถช่วยสนับสนุนการทำงานของกระบวนการในงานรังสีรักษา 7.4 ชิ้นงานที่มีมาตรฐานและความปลอดภัยในการนำมาใช้งานด้านการแพทย์"
    },
    "apa": "รองศาสตราจารย์ ดร. ภัทรพงษ์ ผาสุขกิจ. (2564). พัฒนาและตรวจสอบความถูกต้องการพยากรณ์การเคลื่อนไหวของก้อนเนื้องอกโดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกด้วยอุปกรณ์นวัตกรรมตรวจจับการเคลื่อนไหวของผิวภายนอกร่างกาย. สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง.  .",
    "chicago": "รองศาสตราจารย์ ดร. ภัทรพงษ์ ผาสุขกิจ. 2564. \"พัฒนาและตรวจสอบความถูกต้องการพยากรณ์การเคลื่อนไหวของก้อนเนื้องอกโดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกด้วยอุปกรณ์นวัตกรรมตรวจจับการเคลื่อนไหวของผิวภายนอกร่างกาย\". สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง.  .",
    "mla": "รองศาสตราจารย์ ดร. ภัทรพงษ์ ผาสุขกิจ. \"พัฒนาและตรวจสอบความถูกต้องการพยากรณ์การเคลื่อนไหวของก้อนเนื้องอกโดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกด้วยอุปกรณ์นวัตกรรมตรวจจับการเคลื่อนไหวของผิวภายนอกร่างกาย\". สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง, 2564.  .",
    "vancouver": "รองศาสตราจารย์ ดร. ภัทรพงษ์ ผาสุขกิจ. พัฒนาและตรวจสอบความถูกต้องการพยากรณ์การเคลื่อนไหวของก้อนเนื้องอกโดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกด้วยอุปกรณ์นวัตกรรมตรวจจับการเคลื่อนไหวของผิวภายนอกร่างกาย. สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง; 2564.  .",
    "license": [
        "Creative Commons Attribution",
        "https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0\/"
    ]
}