การจำแนกประเภทของมะเร็งผิวหนังในระยะที่ต่างกันโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก

ชื่อนักเรียนผู้จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์

ณัฐพงษ์ ทุ่งปรือ, ณัฏฐากร ธำรงค์อนันต์สกุล, มนัสนันท์ หงษ์ชูเกียรติ

อาจารย์ที่ปรึกษาโครงงานวิทยาศาสตร์

ธนวรรณ ลี้บุญงาม

โรงเรียนที่กำกับดูแลโครงงานวิทยาศาสตร์

โรงเรียนกำเนิดวิทย์

ปีที่จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์

พ.ศ. 2564

บทคัดย่อโครงงานวิทยาศาสตร์

ในปัจจุบัน โรคมะเร็งผิวหนังเป็นโรคมะเร็งที่พบมากในทั่วโลก โดยมะเร็งผิวหนังแบ่งเป็น 4 ชนิด ได้แก่ ชนิด basal cell, squamous cell, Markel cell และ melanoma ซึ่งมะเร็งผิวหนังชนิด melanoma นี้ เป็นชนิดที่มีความรุนแรงที่สุดและอาจทำให้ถึงตายได้ เนื่องจากเซลล์มะเร็งชนิดนี้สามารถแพร่กระจายได้อย่างรวดเร็วไปทั่วระบบต่าง ๆ ของร่างกาย และส่งผลเสียต่อเซลล์และเนื้อเยื่อข้างเคียง ซึ่งกว่า 86% ของโรคมะเร็งผิวหนังชนิด lentigo maligna melanoma มีสาเหตุสำคัญมาจากการได้รับรังสีอัลตราไวโอเลตอย่างต่อเนื่อง โดยพยาธิสภาพที่สำคัญก่อนที่จะพัฒนาไปเป็น lentigo maligna melanoma ได้แก่ ระยะที่เป็น solar lentigo หรือกระแดด และ lentigo maligna ซึ่งหากสามารถวินิจฉัยได้ตั้งแต่ระยะเริ่มต้น จะมีผลดีทำให้รักษาได้ทันท่วงทีก่อนที่จะลุกลาม โดยผู้เชี่ยวชาญมีเทคนิคเฉพาะในการวินิจฉัยอย่างกฎ ABCD และรายการตรวจสอบลักษณะโรค 7 อย่าง ซึ่งเป็นเกณฑ์ที่ใช้ในการวินิจฉัยโรคมะเร็งผิวหนัง ในปัจจุบันนี้มีการใช้ machine learning เป็นตัวช่วยในการจำแนกโรคมะเร็งทางผิวหนัง โดยทางคณะผู้จัดทำสนใจนำ Convolutional neural network (CNN) และ semi-supervised learning มาเป็นตัวช่วยในการจำแนกโรคผิวหนังชนิดนี้ในระยะต่าง ๆ เพื่อเป็นเครื่องมือในการช่วยแพทย์ผิวหนังวินิจฉัยโรคได้ดียิ่งขึ้น