| ชื่อบทความ |
การพัฒนาตัวแบบคัดกรองโรคท็อกโซพลาสโมซิสจากภาพถ่ายจอประสาทตาด้วยเทคนิคเหมืองข้อมูลภาพ
|
| ชื่อบทความ(English) |
The Development of a Screening Model for Toxoplasmosis from Fundus Photography using Image Mining Techniques
|
|
|
|
| ประเภทบทความ |
บทความวิจัย
|
| ชื่อผู้แต่ง |
อนุพงศ์ สุขประเสริฐ(1*), พงศกร เทนสันเทียะ(1), ศิวกร มีสนม(1) และ ธีระวัฒน์ ภูกองชัย(1) (Anupong Sukprasert(1*), Pongsakorn Tensanthia(1), Siwakorn Meesanome(1) and Teerawat Phukongchai(1))
|
| หน่วยงาน |
สาขาคอมพิวเตอร์ธุรกิจ คณะการบัญชีและการจัดการ มหาวิทยาลัยมหาสารคาม(1) (Major of Business Computer, Mahasarakham Business School, Mahasarakham University, Mahasarakham) (*Corresponding author: anupong.s@acc.msu.ac.th)
|
| ชื่อวารสาร |
วารสารแม่โจ้เทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรม ปีที่ 11 ฉบับที่ 1 มกราคม – เมษายน 2568
|
| บทคัดย่อ |
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างตัวแบบและเปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวแบบสำหรับคัดกรองผู้ป่วยโรคท็อกโซพลาสโมซิส โดยใช้ข้อมูลจากภาพถ่ายจอประสาทตา มาวิเคราะห์ตามกระบวนการมาตรฐานในการทำเหมืองข้อมูล (CRISP-DM) โดยใช้เทคนิคการจำแนกประเภทข้อมูลภาพทั้ง 3 เทคนิค ประกอบด้วย เทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) เทคนิคซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (Support Vector Machine: SVM) และเทคนิคเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด (k-Nearest Neighbors: k-NN) หลังจากนั้นวัดประสิทธิภาพของตัวแบบโดยใช้ค่าความแม่น (Accuracy) ค่าประสิทธิภาพโดยรวม (F-Measure) ค่าความไว (Sensitivity) และค่าจำเพาะ (Specificity) ผลการวิจัยพบว่า เทคนิคที่ให้ประสิทธิภาพของการจำแนกประเภทข้อมูลภาพที่ดีที่สุด คือ เทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ โดยมีค่าความแม่น เท่ากับ 91.10% ค่าประสิทธิภาพโดยรวม เท่ากับ 93.71% ค่าความไว เท่ากับ 91.51% และค่าจำเพาะ เท่ากับ 90.00% จึงเป็นเทคนิคที่มีความเหมาะสมสำหรับนำไปสร้างตัวแบบสำหรับคัดกรองผู้ป่วยโรคท็อกโซพลาสโมซิสจากภาพถ่ายจอประสาทตา ซึ่งผลการวิเคราะห์ข้อมูลจากงานวิจัยนี้สามารถนำไปสนับสนุนการตัดสินใจของแพทย์สำหรับการวินิจฉัยคัดกรองผู้ป่วยโรคท็อกโซพลาสโมซิสที่มีความแม่นยำมากยิ่งขึ้นและยังสามารถคาดการณ์ความเสี่ยงของการเกิดโรคหรือภาวะแทรกซ้อนอื่นๆ
|
| คำสำคัญ |
การทำเหมืองข้อมูลภาพ; โรคท็อกโซพลาสโมซิส; เทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ; เทคนิคซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน; เทคนิคเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด
|
| ปี พ.ศ. |
2568
|
| ปีที่ (Vol.) |
11
|
| ฉบับที่ (No.) |
1
|
| เดือนที่พิมพ์ |
มกราคม - เมษายน
|
| เลขที่หน้า (Page) |
144-157
|
| ISSN |
ISSN 3027-7280 (Online)
|
| DOI |
|
| ORCID_ID |
0009-0008-1816-9791
|
| ไฟล์บทความ |
https://mitij.mju.ac.th/ARTICLE/R68009.pdf
|
| | |
| เอกสารอ้างอิง | |
| |
กฤชญาณ อินทรัตน์. (2565). การจำแนกการใช้ประโยชน์ที่ดินในจังหวัดนครนายกด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้เครื่องและภาพถ่ายจากดาวเทียม Sentinel-2. วารสารวิทยาศาสตร์บูรพา. 27(2), 1153-1171
|
| |
เดชธรรม ศิริ และพยุง มีสัจ. (2554). การจำแนกข้อมูลด้วยวิธีแบบร่วมกันตัดสินใจจากพื้นฐานของเทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ เทคนิคโครงข่ายประสาทเทียม และเทคนิคซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน ร่วมกับการเลือกตัวแทนที่เหมาะสมด้วยขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม. วารสารวิชาการพระจอมเกล้าพระนครเหนือ, 21(2), 293-303
|
| |
บุษยารัชน์ ภักดีรักษ์ อนุพงศ์ สุขประเสริฐ และแพรวไพลิน จันทรโพธิ์ศรี. (2566). การพิจารณาอนุมัติสินเชื่อสำหรับสมาชิกสหกรณ์การเกษตรแห่งหนึ่งด้วยวิธีเทคนิคเหมืองข้อมูล. การประชุมวิชาการระดับนานาชาติ ครั้งที่ 9 ประจำปี พ.ศ.2566, พิษณุโลก : โรงแรมท็อปแลนด์ พลาซ่า. (หน้า 222-232).
|
| |
ผู้จัดการออนไลน์. (2566). เจาะเทรนด์ Pet Humanization“สัตว์เลี้ยง”คือสมาชิกในครอบครัว. ค้นเมื่อ 10 มกราคม 2567 ค้นจาก https://mgronline.com/daily/detail/
9660000013428.
|
| |
พิมพ์ลภัส สุวรรณสิงห์, และคณะ. (2566). การเปรียบเทียบการแยกส่วนภาพและไม่แยกส่วนภาพเพื่อจำแนกน้ำหนักเฉลี่ยของปลานิลแดง โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ด้วยเครื่อง. วารสารวิทยาศาสตร์บูรพา. 28(1), 208-222.
|
| |
พิศาล บุญมาวาสนาส่ง และสุนันฑา สดสี. (2562). การตรวจจับผู้ดื่มเครื่องดื่มแอลกอฮอล์จากภาพถ่ายโดยเทคนิคการรู้จำสีแก้มและความกว้างขนาดดวงตา. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี. 27(3), 539-549.
|
| |
วรุณรัตน์ คัทมาตย์. (2566). หมดยุคคนอยากมีลูก? ผลสำรวจชี้ คนไทยกว่า 49% เลือกเลี้ยง"สัตว์เลี้ยง"แทนลูก. ค้นเมื่อ 10 มกราคม 2567 ค้นจาก https://www.bangkokbiznews.com/ business/business/1048207?
|
| |
สมศักดิ์ ศรีสวการย์ และสมัย ศรีสวย. (2563). การวิเคราะห์เหมืองความคิดเห็นโดยใช้เทคนิคการสกัดคำ. วารสารวิชาการการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีสารสนเทศ, 6(2), 95-104
|
| |
อนุพงศ์ สุขประเสริฐ. (2564). การทำเหมืองข้อมูลด้วยโปรแกรม RapidMiner Studio. มหาสารคาม: คณะการบัญชีและการจัดการมหาวิทยาลัยมหาสารคาม.
|
| |
อานนท์ เบียงแล และสวรินทร์ ฤกษ์อยู่สุข. (2563). การศึกษาการจำแนกข้อมูลด้วยวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน กรณีศึกษา พื้นที่เพาะปลูกข้าว อำเภอจุน จังหวัดพะเยา. วารสารวิชาการเพื่อการพัฒนานวัตกรรมเชิงพื้นที่, 1(3), 51-62.
|
| |
Cardozo, O., Ojeda, V., Parra, R., Mello-Rom?n, J. C., Noguera, J. L. V., Garc?a-Torres, M., & Aquino-Br?tez, D. (2023). Dataset of fundus images for the diagnosis of ocular toxoplasmosis. Data in Brief, 48, 109056
|
| |
Dubey, J. P., & Beattie, C. P. (1988). Toxoplasmosis of animals and man. CABI Database, (pp. 220-pp).
|
| |
Koukiou, G., & Anasassopoulos, V. (2013, April). Face locations suitable drunk persons identification. In 2013 International Workshop on Biometrics and Forensics (IWBF) (pp. 1-4). IEEE.
|
| |
Wang, W. C. (2015). A face detection method used for color images. International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition, 8(2), 257-266.
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|