การพัฒนาตัวแบบสำหรับทำนายการเกิดโรคเนื้องอกในสมองจากภาพถ่ายเอ็มอาร์ไอ (MRI) ด้วยเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก
- ชื่อนักเรียนผู้จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์
ฟัยศอล เซะบากอ, ณัฐธิดา ประกอบชาติ
- อาจารย์ที่ปรึกษาโครงงานวิทยาศาสตร์
รัตติกานต์ แซ่ลิ่ม, สล้าง มุสิกสุวรรณ
- โรงเรียนที่กำกับดูแลโครงงานวิทยาศาสตร์
- ปีที่จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์
บทคัดย่อโครงงานวิทยาศาสตร์
โรคเนื้องอกในสมอง (Brain Tumor) คือ ภาวะที่มีก้อนเนื้องอกที่มีเซลล์ที่ผิดปกติเกิดขึ้นในกะโหลกศรีษะซึ่งอาจจะเกิดจากเซลล์ที่แบ่งตัวผิดปกติภายในระบบประสาทหรือนอกระบบประสาทซึ่งถือว่าเป็นโรคที่มีความร้ายแรงสามารถพัฒนาไปเป็นมะเร็งซึ่งเป็นสาเหตุการเสียชีวิตหลักของทั้งไทยและทั่วโลก โดยจากสถิติในปี2020 มีผู้ป่วยโรคมะเร็งในสมองจากทั่วทั้งโลกเสียชีวิตมากถึง 251,329 คน และหลังจากการตรวจพบ 5ปี มีอัตราการรอดชีวิตที่ต่ำซึ่งอยู่ที่ 36% โดยวิธีการวินิจฉัยเนื้องอกในสมองอีก 1 ที่นิยมนั้นคืออการวิเคราะห์จากภาพในสมองจากการเอกซเรย์โดยคอมพิวเตอร์หรือคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าเพื่อวิเคราะห์ว่าเนื้องอกในสมองนั้นชนิดอะไร แต่เนื้องอกในสมองนั้นมีหลากหลายชนิดจึงอาจจะทำให้เกิดการวินิจฉัยที่คลาดเคลื่อนได้
การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เป็นการพัฒนาให้คอมพิวเตอร์สามารถเลียนแบบการทำงานระบบประสาทของมนุษย์หรือที่เรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียม โดย Deep learning จะนำโครงข่ายประสาทเทียมมากกว่า 2 เลเยอร์ขึ้นไปมาใช้วิเคราะห์เพื่อให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และสร้างแบบจำลองได้ซึ่งยิ่งมีจำนวนเลเยอร์มากก็จะทำให้มีโครงสร้างที่ลึกยิ่งขึ้นโดยหนึ่งในวิธีการของ Deep learning ที่สามารถวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองจากชุดข้อมูลที่ไม่ค่อยเป็นระเบียบหรือไม่ได้มีโครงสร้างแบบเฉพาะตัว เช่น รูปภาพ คือ โครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ (Convolution Neural Network : CNN) ซึ่งโครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการจะนำโครงข่ายประสาทเทียมหลายๆเลเยอร์มาใช้เพื่อค้นหาคุณลักษณะและทำซ้ำหลายๆ รอบจนกว่าจะได้ความแม่นยำของการคัดแยกซึ่งถูกนำมานิยมใช้ในการประมวลผลรูปภาพที่อาจจะมีความแตกต่างที่มนุษย์ไม่สามารถสังเกตเห็นได้
การนำโครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตตนาการ (Convolution Neural Network : CNN) มาประยุกต์ใช้เพื่อคัดแยกระหว่างเป็นหรือไม่เป็นโรคเนื้องอกในสมองและวิเคราะห์ว่าเป็นเนื้องอกในสมองชนิดอะไรซึ่งจะช่วยยืนยันการวินิจฉัยโรคแบบปกติ เมื่อนำมาทำนายผล จะช่วยกำหนดขอบเขตในการวินิจฉัยชนิดของเนื้องอกในสมองได้ เนื่องจากเนื้องอกในสมองแต่ละประเภทนั้นมีความรุนแรงที่แตกต่างกัน การช่วยยืนยันความถูกต้องของชนิดเนื้องอกก็จะช่วยประเมินเบื้องต้นและลดความผิดพลาดลงได้ ซึ่งโครงข่ายประสาทเทียมคอนโวลูชันนั้นมีอยู่หลากหลายอัลกอริทึม ซึ่งจะมีคุณสมบัติที่แตกต่างกันรวมไปถึงความแม่นยำในการวิเคราะห์อีกด้วย โดยโครงงานนี้มุ่งเน้นที่จะหาอัลกอริทึมที่มีความแม่นยำมากที่สุดในการวิเคราะห์และตรวจจับโรคเนื้องอกในสมองได้