การระบุขอบเขตก้อนมะเร็งบนภาพ CT scan อัตโนมัติด้วยเทคนิควิธีการเรียนรู้เชิงลึกของเครื่อง

ชื่อนักเรียนผู้จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์

ณัฎฐ์ภัทร์ ฤกษ์สมโภชน์, ณัฐกานต์ ธรรมวราภิรมย์, ปุณณภัสสร ทรงสุโรจน์

อาจารย์ที่ปรึกษาโครงงานวิทยาศาสตร์

ศิริพร ศักดิ์บุญญารัตน์, บุญนที ศักดิ์บุญญารัตน์

โรงเรียนที่กำกับดูแลโครงงานวิทยาศาสตร์

โรงเรียนมหิดลวิทยานุสรณ์

ปีที่จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์

พ.ศ. 2566

บทคัดย่อโครงงานวิทยาศาสตร์

มะเร็งไตเป็นมะเร็งที่ถึงแม้ว่าจะถูกพบได้น้อยเมื่อเทียบกับมะเร็งชนิดอื่น แต่เมื่อมะเร็งไตลุกลามมากขึ้นและแพร่กระจายไปยังส่วนอื่น ๆ ของร่างกายแล้วจะทำให้มีโอกาสต่ำมากที่ผู้ป่วยจะมีชีวิตรอดได้นานกว่า 5 ปีหลังได้รับการวินิจฉัย จึงมีความจำเป็นมากที่บุคลากรทางการแพทย์จะต้องระบุขอบเขตก้อนมะเร็งให้เร็วที่สุดก่อนวางแผนการรักษา โดยการถ่ายภาพภายในช่องท้องเพื่อวินิจฉัยโรคสามารถทำได้หลากหลายวิธี การถ่ายภาพรังสีส่วนตัดด้วยเครื่อง CT scan ก็เป็นหนึ่งในวิธีที่ได้รับการยอมรับมากในปัจจุบัน อย่างไรก็ตามการถ่ายภาพ Contrast-enhanced CT scan อาจส่งผลให้ผู้ป่วยที่เป็นโรคมะเร็งไตพบข้อจำกัดการรักษามากขึ้นเพราะ Contrast materials อาจเป็นพิษต่อไตในผู้ป่วยบางราย จากปัญหาที่กล่าวมาข้างต้นทีมผู้พัฒนาจึงจะพัฒนาแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (Convolutional Neural Network) เพื่อระบุขอบเขตก้อนมะเร็งแบบอัตโนมัติ ซึ่งในการศึกษาจะมีการพัฒนาแบบจำลองในชนิดจำแนกประเภท (Classification) เพื่อระบุ pixel ที่เป็นเซลล์มะเร็ง โดยใช้ข้อมูลภาพ Non-contrast CT scan ที่ยังไม่ถูกระบุขอบเขตก้อนมะเร็งและ Non-contrast CT scan ที่ถูกระบุขอบเขต สำหรับโมเดลที่ได้พัฒนาขึ้นจะถูกนำไปทดสอบกับภาพที่โมเดลยังไม่ได้เรียนรู้ (Validation Dataset) โดยเปรียบเทียบระหว่างภาพที่โมเดลทำการ Auto-contoured แล้วกับภาพ Non-contrast CT scan ที่ได้ทำการระบุขอบเขตไว้ โมเดลที่ถูกพัฒนาขึ้นนี้จะช่วยให้ผู้ป่วยที่มีข้อจำกัดในการฉายรังสีด้วยวิธี Contrast-enhanced CT scan ที่ทำการตรวจวินิจฉัยโรคด้วยวิธี Non-contrast CT scan สามารถระบุขอบเขตก้อนมะเร็งได้อย่างมีประสิทธิภาพ