การทำนายผลอัตโนมัตโรคมะเร็งปอดจากภาพถ่ายเอกซเรย์

ชื่อนักเรียนผู้จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์

วรเวธน์ อัศวลายทอง

อาจารย์ที่ปรึกษาโครงงานวิทยาศาสตร์

อาจรีย์ ธิราช

โรงเรียนที่กำกับดูแลโครงงานวิทยาศาสตร์

โรงเรียนกำเนิดวิทย์

ปีที่จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์

พ.ศ. 2560

บทคัดย่อโครงงานวิทยาศาสตร์

ตามรายงานขององค์การอนามัยโลก (WHO) ที่มีการตีพิมพ์เมื่อเดือนพฤษภาคม 2557 พบว่าผู้ป่วยที่ตายด้วยโรคมะเร็งปอดในประเทศไทยมากถึง 17,400 รายหรือ เป็นสัดส่วนถึง 3.97% ของสาเหตุการตาย ซึ่งสถิติของการตาย 21.90 คนต่อประชากร 100,000 คนทำให้ประเทศไทยถูกจัดอันดับการตายด้วยโรคมะเร็งปอดเป็นลำดับที่ 50 ของโลก มะเร็งเป็นโรคที่สามารถรักษาให้หายขาดได้ถ้าสามารถตรวจพบตั้งแต่เนิ่น ๆ ซึ่งปัจจุบันการใช้ภาพถ่ายเอกซเรย์ปอดเป็นวิธีที่ใช้กันอย่างกว้างขวางในการตรวจรอยของโรคมะเร็งปอดเบื้องต้น อย่างไรก็ตามเนื่องจากคุณภาพของภาพเอกซเรย์มีคุณภาพต่ำทำให้การตรวจรอยของโรคด้วยตารวมถึงการวิเคราะห์ต้องใช้ความชำนาญและทักษะของแพทย์อย่างสูง ดังนั้นการใช้คอมพิวเตอร์ในการค้นหารอยของโรคจึงน่าจะเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากกว่าโดยการใช้เทคนิค โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) ซึ่งเป็นวิธีการรู้จำด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ซึ่งเป็นวิธีการที่นำเสนอในงานวิจัยนี้ ความตั้งใจเบื้องต้นของวิธีที่นำเสนอนี้มุ่งที่จะค้นหากลุ่มมะเร็งที่ไม่ใช่เซลล์ขนาดเล็ก (Non-small Cell Lung Cancer หรือ NSCLC) เป็นหลักก็จริงแต่ด้วยวิธีเดียวกันนี้ก็น่าที่จะสามารถค้นหากลุ่มมะเร็งที่มีเซลล์ขนาดเล็ก (Small Cell Lung Cancer หรือ SCLC) ได้ด้วย ในงานวิจัยนี้จะได้นำเสนอตัวแบบใหม่ของการตรวจจับและทำนายผลมะเร็งปอดจากภาพถ่ายเอกซเรย์ปอด