รวมสุดยอดนวัตกรรมแห่งอนาคต ที่พัฒนาโดยนักวิจัยไทย! พบกับเทคโนโลยีใหม่ล่าสุดจาก KMITL ที่จะเปลี่ยนแปลงการใช้ชีวิตและอุตสาหกรรมของเรา
คณะแพทยศาสตร์
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (Deep Convolutional Neural Networks - CNNs) สำหรับการระบุเม็ดยาอย่างแม่นยำ เพื่อแก้ไขข้อจำกัดของการพิสูจน์เอกลักษณ์เม็ดยาด้วยทรัพยากรมนุษย์ โดยใช้ข้อมูลรูปภาพจำนวน 1,250 ภาพ จากยาสามัญประจำบ้าน 10 ชนิด นำมาทดสอบกับโมเดล YOLO ที่แตกต่างกันภายใต้เงื่อนไขต่างๆ ผลการทดลองพบว่า การใช้แสงธรรมชาติให้ผลดีกว่าเมื่อทดสอบด้วยระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน เมื่อเปรียบเทียบกับแสงจากกล่องสตูดิโอ นอกจากนี้ โมเดล YOLOv5-tiny แสดงความแม่นยำสูงสุดในการตรวจจับเม็ดยา ขณะที่โมเดล EfficientNet_b0 ให้ผลลัพธ์ดีที่สุดในการจำแนกเม็ดยา แม้ว่าระบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันที่พัฒนาขึ้นนี้จะให้ผลลัพธ์ที่น่าพึงพอใจ แต่ยังมีข้อจำกัดในเรื่องชนิดของเม็ดยาและจำนวนภาพที่ใช้ในการศึกษา อย่างไรก็ตาม งานวิจัยนี้มีศักยภาพในการส่งเสริมความปลอดภัยในการใช้ยาทั้งในระบบสาธารณสุขและผู้ป่วยนอก รวมถึงลดปัญหาที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ยาผิดพลาด
คณะวิศวกรรมศาสตร์
โครงการนี้มีเป้าหมายเพื่อ ตรวจจับและจำแนกประเภทของรอยร้าวบนผนัง โดยใช้ AI และการประมวลผลภาพ ผู้ใช้สามารถ อัปโหลดรูปภาพ และระบบจะ วิเคราะห์ประเภทและความรุนแรงของรอยร้าว โมเดลที่ใช้คือ ResNet-50 ซึ่งมีความแม่นยำ 70.59% การปรับแต่งข้อมูลและการเพิ่มข้อมูลช่วยให้การตรวจจับแม่นยำขึ้น เครื่องมือนี้ช่วย ป้องกันความเสียหายทางโครงสร้าง โดยให้คำแนะนำเบื้องต้นสำหรับการบำรุงรักษา
คณะแพทยศาสตร์
ความเป็นมา: ยีน RGL3 มีบทบาทในการส่งสัญญาณระดับเซลล์ที่สำคัญ และมีความเชื่อมโยงกับความเสี่ยงต่อภาวะความดันโลหิตสูงเนื่องจากการกลายพันธุ์ของยีนในเอ็กซอน 6 การศึกษาความสัมพันธ์เชื่อมโยงในจีโนม (GWAS) แสดงให้เห็นว่า RGL3 เกี่ยวข้องกับภาวะความดันโลหิตสูง ซึ่งทำให้เห็นถึงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพื้นฐานทางพันธุกรรมของภาวะนี้ และอาจช่วยให้ค้นพบผลที่สามารถปกป้องหัวใจและหลอดเลือดจากยีนนี้ แม้ว่าจะมีการค้นพบดังกล่าว แต่ปัจจุบันก็ยังขาดข้อมูลที่ยืนยันบทบาทที่ชัดเจนของ RGL3 ในภาวะความดันโลหิตสูง นอกจากนี้ ผลกระทบทางด้านโครงสร้าง และหน้าที่ของการแปรผันทางพันธุกรรมที่ไม่ทราบนัยยะสำคัญ (VUS) ยังคงไม่มีข้อมูลอธิบายชัดเจน วัตถุประสงค์: การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงของโครงสร้างโปรตีน RGL3 ที่เกิดจากการกลายพันธุ์และตรวจสอบตำแหน่งของจุดที่จับลิแกนด์ วิธีการ: รูปแบบการแปรผันทางพันธุกรรมของยีน RGL3 จะถูกสืบค้นจากฐานข้อมูล NCBI ClinVar การแปรผันทางพันธุกรรมที่ไม่ทราบนัยยะสำคัญ และการแปรผันทางพันธุกรรมที่มีแนวโน้มเป็นปกติจะถูกนำมาวิเคราะห์ รูปแบบการแปรผันทางพันธุกรรมจะถูกจัดเรียงตามลําดับเบสหลายลําดับโดยใช้ BioEdit v7.7.1 โปรแกรม AlphaFold 2 จะถูกใช้ในการทำนายโครงสร้าง 3D ของทั้งสองกลุ่ม จากนั้นจะทำการประเมินคุณภาพโดยใช้ PROCHECK โดเมน RasGEF, RasGEF_NTER และ RA ของโปรตีนจะถูกนำมาวิเคราาะห์ และ BIOVIA Discovery Studio Visualizer 2024 จะถูกใช้ในการประเมินการเปลี่ยนแปลงทางโครงสร้างและลักษณะทางฟิสิกส์เคมี ผลการศึกษา: การวิเคราะห์รูปแบบการแปรผันทางพันธุกรรมของ RGL3 จำนวน 81 ตัว พบว่ามี 5 ตัวที่มีแนวโน้มเป็นปกติ และ 76 ตัวที่เป็นการแปรผันทางพันธุกรรมที่ไม่ทราบนัยยะสำคัญ (VUS) ซึ่งทั้งหมดเป็นการกลายพันธุ์แบบ missense การสร้างแบบจำลองโครงสร้างโดยใช้ AlphaFold 2 แสดงให้เห็นโดเมนที่สำคัญสามโดเมน ได้แก่ RasGEF_NTER, RasGEF และ RA ซึ่งการกลายพันธุ์ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงของโครงสร้าง จากการตรวจสอบโดยใช้ Ramachandran plot พบว่ามีกรดอะมิโน 79.7% อยู่ในพื้นที่ที่ถูกต้อง ทำให้โครงสร้างโดยรวมเชื่อถือได้ นอกจากนี้ การกลายพันธุ์ในโดเมน RasGEF และ RA ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงของค่าความเป็นขั้ว ประจุ และความเสถียร ซึ่งอาจส่งผลส่อประสิทธิภาพในการทำงานของโปรตีน ข้อมูลเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงผลกระทบทางโครงสร้างของการกลายพันธุ์ของยีน RGL3 และช่วยในการศึกษาเกี่ยวกับหน้าที่เชิงโมเลกุลต่อไป อภิปรายและสรุป: การกลายพันธุ์ที่พบใน RGL3 ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงทางฟิสิกส์เคมีในโดเมนสำคัญ ซึ่งส่งผลกระทบต่อการเปลี่ยนแปลงประจุ ความเป็นขั้ว และความยืดหยุ่น การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้น่าจะส่งผลต่อการปฏิสัมพันธ์กับ Ras-like GTPases การแลกเปลี่ยน GDP-GTP และการส่งสัญญาณในเซลล์ การวิเคราะห์ทางโครงสร้างแสดงให้เห็นว่าการกลายพันธุ์ในโดเมน RasGEF และ RA อาจรบกวนสภาพการถูกกระตุ้น ซึ่งอาจส่งผลต่อหน้าที่และความเสถียรของโปรตีน การศึกษานี้ชี้ให้เห็นว่าการกลายพันธุ์ในยีน RGL3 อาจมีผลกระทบในเชิงหน้าที่ของโปรตีน โปรตีนดังกล่าวจึงควรถูกศึกษาเพิ่มเติมถึงคุณสมบัติเชิงโมเลกุลที่อาจมีผลต่อการเกิดโรค
คณะแพทยศาสตร์
โรคปวดศรีษะไมเกรน เป็นโรคที่พบได้บ่อย และ ส่งผลต่อการทำงาน การดำเนินชีวิตประจำวันของผู้ป่วยเป็นอย่างมาก โรคปวดศรีษะไมเกรนแบ่งออกเป็น 4 ระยะ ได้แก่ ระยะอาการเตือน (Prodrome หรือ premonitory) ระยะออร่า (Aura) ระยะปวดศีรษะ (Headache) และระยะฟื้นตัว (Postdrome) โดยระยะอาการเตือน (premonitory stage) สามารถเกิดขึ้นก่อนการปวดศีรษะได้นานถึง 72 ชั่วโมง และถือเป็นช่วงเวลาสำคัญอย่างมาก เนื่องจากมีการศึกษาพบว่าการใช้ยาในระยะนี้สามารถช่วยป้องกันการปวดศรีษะได้ อย่างไรก็ตาม อาการในระยะนี้มักไม่จำเพาะเจาะจง ทำให้ผู้ป่วยไม่สามารถรู้ได้แน่ชัดว่ากำลังอยู่ในระยะอาการเตือนของไมเกรนหรือไม่ โปรตีน Calcitonin gene-related peptide (cGRP) เป็นโมเลกุลสำคัญที่มีบทบาทในการเกิดไมเกรน โดยมีงานวิจัยพบว่าระดับ cGRP ในน้ำลายเพิ่มขึ้นในช่วงระยะอาการเตือน (premonitory stage) การศึกษานี้มีเป้าหมายเพื่อพัฒนาและประเมินชุดทดสอบแบบ Lateral Flow Immunoassay สำหรับตรวจหาระดับ cGRP ในน้ำลายของผู้ป่วยไมเกรนในระยะอาการเตือน ซึ่งอาจเป็นเครื่องมือช่วยยืนยัน เพื่อให้ผู้ป่วยมั่นใจ และ ใช้ยาก่อนที่จะมีอาการปวดหัว
คณะวิศวกรรมศาสตร์
แอปพลิเคชันจัดการมื้ออาหารสำหรับผู้ป่วยเบาหวาน เป็นเครื่องมือด้านสุขภาพดิจิทัลที่ออกแบบมาเพื่อเสริมศักยภาพผู้ป่วยเบาหวานชนิดที่ 2 ในการจัดการด้านอาหารและระดับน้ำตาลในเลือดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยฟีเจอร์ต่าง ๆ เช่น คำแนะนำมื้ออาหารที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล การติดตามสารอาหาร และการเชื่อมต่อแอปพลิเคชันกับอุปกรณ์วัดระดับน้ำตาลในเลือด (CGM) แอปพลิเคชันนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถติดตามระดับน้ำตาลได้แบบเรียลไทม์ และปรับเปลี่ยนการเลือกรับประทานอาหารได้อย่างเหมาะสม พัฒนาด้วยเฟรมเวิร์ก Flutter และรองรับด้วย Back-end Express.js และ MongoDB แอปพลิเคชันนี้ให้ความสำคัญกับการออกแบบส่วนติดต่อผู้ใช้ที่ใช้งานง่าย เพื่อให้มั่นใจว่าจะสามารถส่งเสริมการวางแผนมื้ออาหารและการติดตามสุขภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ การทดลองใช้งานเบื้องต้นแสดงให้เห็นว่าแอปพลิเคชันนี้มีส่วนช่วยให้ระดับน้ำตาลในเลือดมีความคงที่มากขึ้นและเพิ่มการปฏิบัติตามคำแนะนำด้านอาหารได้ดีขึ้น ช่วยให้ผู้ใช้ลดความเสี่ยงด้านสุขภาพที่เกี่ยวข้องกับภาวะแทรกซ้อนของโรคเบาหวาน ด้วยการนำเสนอแนวทางในการหลักเลี่ยงตัวแปรของการเกิดโรคเบาหวาน แอปพลิเคชันนี้ช่วยลดความจำเป็นในการเข้ารับการรักษาทางคลินิกบ่อยครั้ง จึงมีศักยภาพในการลดค่าใช้จ่ายทางการแพทย์ในระยะยาว โดยแสดงให้เห็นถึงบทบาทที่น่าสนใจของโซลูชันด้านสุขภาพดิจิทัลในการสนับสนุนการดูแลโรคเบาหวานแบบเฉพาะบุคคล และเน้นย้ำถึงศักยภาพของการขยายขนาดและเน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง ซึ่งส่งเสริมการพัฒนาสุขภาพในระยะยาวสำหรับผู้ป่วยเบาหวาน
คณะวิทยาศาสตร์
การใช้เทคโนโลยีการสื่อสารแบบ LoRa ในการเกษตร
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
ทุเรียนเป็นพืชเศรษฐกิจที่สำคัญของประเทศไทยและเป็นสินค้าส่งออกที่มีปริมาณสูงที่สุดในโลก อย่างไรก็ตาม การผลิตทุเรียนให้มีคุณภาพสูงจำเป็นต้องอาศัยการดูแลสุขภาพของต้นทุเรียนให้แข็งแรงและปราศจากโรค เพื่อให้สามารถให้ผลผลิตได้อย่างมีประสิทธิภาพ และลดความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นกับทั้งต้นและผลทุเรียน โรคที่พบได้บ่อยและสามารถแพร่กระจายได้อย่างรวดเร็ว มักเป็นโรคที่เกิดขึ้นบริเวณใบ ซึ่งส่งผลกระทบโดยตรงต่อการเจริญเติบโตของต้นทุเรียนและคุณภาพของผลผลิต การตรวจสอบและควบคุมโรคทางใบจึงเป็นปัจจัยสำคัญในการรักษาคุณภาพของทุเรียน งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเทคโนโลยีการวิเคราะห์ภาพถ่ายร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) มาประยุกต์ใช้ในการจำแนกโรคที่เกิดขึ้นในใบทุเรียน เพื่อให้เกษตรกรสามารถตรวจสอบโรคได้ด้วยตนเองโดยไม่ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญ โดยจำแนกใบออกเป็น 3 ประเภท ได้แก่ ใบสุขภาพดี (Healthy: H) ใบที่ติดเชื้อแอนแทรคโนส (Anthracnose: A) และใบที่ติดเชื้อจุดสาหร่าย (Algal Spot: S) ทั้งนี้ ได้นำอัลกอริทึม Convolutional Neural Networks (CNN) ได้แก่ ResNet-50, GoogleNet และ AlexNet มาใช้ในการพัฒนาแบบจำลองเพื่อจำแนกประเภทของโรค ผลการทดลองพบว่า แบบจำลองที่ใช้ ResNet-50, GoogleNet และ AlexNet ให้ค่าความแม่นยำในการจำแนกใบเท่ากับ 93.57%, 93.95% และ 68.69% ตามลำดับ
คณะวิศวกรรมศาสตร์
โครงงานนี้นำเสนอระบบคีออสก์แบบอินเทอร์แอคทีฟที่ออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกให้กับนักศึกษา บุคลากร และผู้มาเยี่ยมชมภายในมหาวิทยาลัย คีออสก์มีการนำเสนอกิจกรรมแบบเรียลไทม์ ข่าวสาร และการเข้าถึงเอกสารของมหาวิทยาลัยผ่านคิวอาร์โคดหรืออีเมล ระบบได้รวมฟังก์ชันแผนที่สามมิติของคณะวิศวกรรมศาสตร์พร้อมระบบนำทาง ช่วยให้ผู้ใช้สามารถค้นหาห้องเรียน สำนักงาน และสิ่งอำนวยความสะดวกต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังมีระบบจองห้อง ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถจองพื้นที่ผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์และเช็คอินผ่านการสแกนคิวอาร์โคดที่คีออสก์ จากการผสานเทคโนโลยีดิจิทัลและระบบเมืองอัจฉริยะ ส่งผลให้ระบบนี้เพิ่มขีดความสามารถและการเข้าถึง การจัดการพื้นที่ภายในมหาวิทยาลัย เพิ่มพูนประสบการณ์ และอำนวยความสะดวกแก่ผู้มาเยี่ยมชม
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
โครงการศึกษาการถ่ายเทน้ำหนักของโครงสร้างบ้านไม้มีเป้าหมายเพื่อวิเคราะห์หลักการกระจายน้ำหนักภายในโครงสร้าง โดยศึกษาองค์ประกอบสำคัญ เช่น คาน เสา และพื้น รวมถึงพฤติกรรมการรับแรงของไม้ภายใต้ภาระที่แตกต่างกัน การวิจัยนี้ใช้การคำนวณเชิงโครงสร้างและการจำลองโมเดลเพื่อตรวจสอบรูปแบบการถ่ายเทน้ำหนัก นอกจากนี้ ยังช่วยพัฒนาทักษะการออกแบบ การวิเคราะห์ และการทำงานเป็นทีม ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับงานก่อสร้างจริงได้อย่างเหมาะสม