• TH
    • EN
    • สมัครสมาชิก
    • เข้าสู่ระบบ
    • ลืมรหัสผ่าน
    • ช่วยเหลือ
    • ติดต่อเรา
  • สมัครสมาชิก
  • เข้าสู่ระบบ
  • ลืมรหัสผ่าน
  • ช่วยเหลือ
  • ติดต่อเรา
  • TH 
    • TH
    • EN
ดูรายการ 
  •   หน้าแรก
  • สถาบันวิจัยระบบสาธารณสุข (สวรส.) - Health Systems Research Institute (HSRI)
  • Research Reports
  • ดูรายการ
  •   หน้าแรก
  • สถาบันวิจัยระบบสาธารณสุข (สวรส.) - Health Systems Research Institute (HSRI)
  • Research Reports
  • ดูรายการ
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

ระบบคัดกรองผู้ป่วยโรคเบาหวานขึ้นจอตาและผู้ป่วยโรคจอประสาทตาเสื่อมอย่างอัตโนมัติ

จาตุรงค์ ตันติบัณฑิต; Charturong Tantibundhit; สนอง เอกสิทธิ์; Sanong Ekgasit; ณวพล กาญจนารัณย์; Navapol Kanchanaranya;
วันที่: 2563
บทคัดย่อ
โรคเบาหวานขึ้นจอตาและโรคจอประสาทตาเสื่อมสามารถป้องกันหรือลดความรุนแรงของโรคได้ หากพบแนวโน้มการเป็นโรคตั้งแต่เนิ่นๆ จะนำไปสู่การรักษา ลดการสูญเสีย ลดค่าใช้จ่ายทางการแพทย์และเพิ่มคุณภาพชีวิตของผู้สูงอายุได้ การตรวจวินิจฉัยโรคเบาหวานขึ้นจอตาและโรคจอประสาทตาเสื่อมนั้นต้องได้รับการตรวจจากจักษุแพทย์โดยการตรวจจอตา อย่างไรก็ตามจักษุแพทย์ในประเทศไทยยังขาดแคลนไม่เพียงพอต่อความต้องการโดยเฉพาะอย่างยิ่งโรงพยาบาลในพื้นที่ห่างไกล ด้วยข้อจำกัดดังกล่าวทำให้การตรวจวินิจฉัยโรคมีข้อจำกัด บ่อยครั้งที่ผู้ป่วยไม่ได้รับการรักษาอย่างทันท่วงทีทำให้เกิดการสูญเสียการมองเห็น ดังนั้นคณะผู้วิจัยจึงทำการพัฒนา DeepEye โดยใช้ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ซึ่งเป็นเทคนิคหนึ่งในปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ที่มีความถูกต้องแม่นยำสูงมาก โดยพัฒนาให้สามารถใช้งานง่ายในรูปแบบแอปพลิเคชันบนสมาร์ทโฟน สามารถเชื่อมต่อกับกล้องถ่ายภาพจอตาแบบพกพารุ่นใดก็ได้ สามารถตรวจคัดกรองได้อย่างรวดเร็ว ให้ความถูกต้องแม่นยำเทียบเท่าจักษุแพทย์ สามารถตรวจคัดกรองโรคเบาหวานขึ้นจอตาและจำแนกภาพถ่ายจอตาออกเป็น 3 ประเภทใหญ่ๆ คือ ปกติ (Normal), มีเบาหวานขึ้นจอตา (Diabetic Retinopathy: DR) และเป็นโรคอื่นๆ (Other Diseases) ยิ่งไปกว่านั้น หากตรวจพบว่าเป็นเบาหวานขึ้นจอตา DeepEye ยังสามารถระบุระดับความรุนแรงของโรคออกเป็น 4 ระดับ อย่างถูกต้องแม่นยำ กล่าวคือ เล็กน้อย (Mild Non-Proliferative Diabetic Retinopathy: Mild NPDR), ปานกลาง (Moderate Non-Proliferative Diabetic Retinopathy: Moderate NPDR), รุนแรง (Severe Non-Proliferative Diabetic Retinopathy : Severe NPDR), และรุนแรงมีเส้นเลือดเกิดใหม่ (Proliferative Diabetic Retinopathy: PDR) ซึ่งเป็นระยะที่อันตรายมากและสามารถคัดกรองโรคจอประสาทตาเสื่อมโดยสามารถแบ่งประเภทได้เป็น โรคจอประสาทตาเสื่อมแบบแห้ง (Dry Age-Related Macular Degeneration: Dry AMD) และโรคจอประสาทตาเสื่อมแบบเปียก (Wet Age-Related Macular Degeneration: Wet AMD)

บทคัดย่อ
Diabetic Retinopathy (DR) and Age-related Macular Degeneration (AMD) can prevent or reduce the severity of the disease if the diseases are found early. This can lead to a treatment to reduce loss, reduce medical expenses, and increase the quality of life for the elderly. Diagnosis of DR and AMD must be examined by an ophthalmologist by retinal examination. However, ophthalmologists in Thailand are still inadequate for their needs, especially in remote areas. With such restrictions, patients do not receive proper treatment on time and that can cause vision loss. Therefore, our research team developed DeepEye using deep learning, a technique in artificial intelligence that is very accurate. By developing it to be easy to use in the form of application on smartphone that can connect to any portable fundus cameras, can be screened quickly, and provide very high accuracy equivalent to an ophthalmologist. Specifically, it can be used to screen DR and classified into three types of retinal images that are normal, DR, and other diseases. If detecting a diabetic retinopathy, DeepEye can also accurately identify the severity of DR into 4 levels, i.e., mild, moderate non-proliferative DR (moderate NPDR), severe (severe non-proliferative DR: severe NPDR), and severe with new blood vessels (proliferative diabetic retinopathy: PDR) which is a very dangerous stage of DR. Moreover, DeepEye can be used to screen AMD, which can be classified into dry age-related macular degeneration (dry AMD) and wet age-related macular degeneration (wet AMD).
Copyright ผลงานวิชาการเหล่านี้เป็นลิขสิทธิ์ของสถาบันวิจัยระบบสาธารณสุข หากมีการนำไปใช้อ้างอิง โปรดอ้างถึงสถาบันวิจัยระบบสาธารณสุข ในฐานะเจ้าของลิขสิทธิ์ตามพระราชบัญญัติสงวนลิขสิทธิ์สำหรับการนำงานวิจัยไปใช้ประโยชน์ในเชิงพาณิชย์
ฉบับเต็ม
Thumbnail
ชื่อ: hs2572.pdf
ขนาด: 5.797Mb
รูปแบบ: PDF
ดาวน์โหลด

คู่มือการใช้งาน
(* หากไม่สามารถดาวน์โหลดได้)

จำนวนดาวน์โหลด:
วันนี้: 0
เดือนนี้: 1
ปีงบประมาณนี้: 16
ปีพุทธศักราชนี้: 9
รวมทั้งหมด: 195
 

 
 


 
 
แสดงรายการชิ้นงานแบบเต็ม
คอลเล็คชั่น
  • Research Reports [2477]

    งานวิจัย


DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
นโยบายความเป็นส่วนตัว | ติดต่อเรา | ส่งความคิดเห็น
Theme by 
Atmire NV
 

 

เลือกตามประเภท (Browse)

ทั้งหมดในคลังข้อมูลDashboardหน่วยงานและประเภทผลงานปีพิมพ์ผู้แต่งชื่อเรื่องคำสำคัญ (หัวเรื่อง)ประเภททรัพยากรนี้ปีพิมพ์ผู้แต่งชื่อเรื่องคำสำคัญ (หัวเรื่อง)หมวดหมู่การบริการสุขภาพ (Health Service Delivery) [620]กำลังคนด้านสุขภาพ (Health Workforce) [100]ระบบสารสนเทศด้านสุขภาพ (Health Information Systems) [286]ผลิตภัณฑ์ วัคซีน และเทคโนโลยีทางการแพทย์ (Medical Products, Vaccines and Technologies) [126]ระบบการเงินการคลังด้านสุขภาพ (Health Systems Financing) [159]ภาวะผู้นำและการอภิบาล (Leadership and Governance) [1286]ปัจจัยสังคมกำหนดสุขภาพ (Social Determinants of Health: SDH) [229]วิจัยระบบสุขภาพ (Health System Research) [28]ระบบวิจัยสุขภาพ (Health Research System) [20]

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
นโยบายความเป็นส่วนตัว | ติดต่อเรา | ส่งความคิดเห็น
Theme by 
Atmire NV