กำลังโหลดข้อมูล…
Search for a command to run...
แพทย์ด้านโลหิตวิทยาจำเป็นต้องตรวจ complete blood count (CBC) เพื่อประกอบการวินิจฉัยความผิดปกติของผู้ป่วยโรคเลือด ซึ่งการนับเซลล์เม็ดเลือดด้วยการส่องกล้องจุลทรรศน์โดยการดู peripheral blood smear (PBS) ถือเป็นวิธีการมาตรฐานที่ได้รับการยอมรับ เนื่องจากกระบวนการดังกล่าวนั้นจะต้องมองด้วยตาผ่านกล้องจุลทรรศน์ เนื่องจากกระบวนการนับจำนวนเซลล์ใช้เวลานานหลายนาที ประกอบกับแพทย์ผู้เชี่ยวชาญมีจำนวนจำกัด จึงไม่สามารถที่จะตอบสนองความต้องการอย่างทันท่วงที ในกรณีที่มีผู้ป่วยจำนวนมาก หรือผู้ป่วยที่อยู่ในขั้นวิกฤติ อย่างไรก็ตามเครื่องนับเซลล์เม็ดเลือดอย่างอัตโนมัติมีราคาสูง ทำให้มีใช้เฉพาะในโรงเรียนแพทย์ และโรงพยาบาลรัฐขนาดใหญ่ รวมถึงโรงพยาบาลเอกชน แต่โรงพยาบาลในที่ห่างใกล้ไม่สามารถจัดซื้อได้ แต่เครื่องนับอย่างอัตโนมัติมีความบกพร่องอยู่บางประการ ในกรณีที่แผ่นสไลด์โลหิต PBS มีกลุ่มเซลล์ที่มีความผิดปกติที่พบได้น้อยในภาวะปกติ ส่งผลให้เครื่องให้ผลการตรวจนับไม่แม่นยำ จึงมีการสร้างเกณฑ์การส่งตรวจซ้ำด้วยการส่องกล้องจุลทรรศน์ เพื่อให้ผลการตรวจที่ได้มีความถูกต้องแม่นยำ ในการศึกษานี้ คณะผู้วิจัยใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์และโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อพัฒนาแพลตฟอร์มที่มุ่งเป้าไปที่การนับเซลล์แบบอัตโนมัติ แพลตฟอร์มที่พัฒนาขึ้นนี้ช่วยให้แพทย์สามารถอัปโหลดภาพ PBS ไปยังแพลตฟอร์มผ่านทางบริการบนเว็บ และสร้างรายงานการนับจำนวนผลลัพธ์ภายในเวลาไม่ถึงวินาที แทนที่จะต้องใช้เวลาหลายวันหรือหลายสัปดาห์เพื่อรอการยืนยันจากที่ปรึกษา สามารถนับเซลล์เม็ดเลือดได้ 12 ชนิด ประกอบด้วย atypical lymphocytes, segmented neutrophils, band neutrophils, basophils, blasts, eosinophils, lymphocytes, metamyelocytes, monocytes, myelocytes, NRCs, promyelocytes, และ promyelocytes ระบบที่นำเสนอมีค่า mAP50 อยู่ที่ร้อยละ 90.01 มนุษย์ต้องใช้เวลาหลายนาทีต่อการส่องหนึ่งพื้นที่การมองเห็นผ่านกล้องจุลทรรศน์ ในขณะที่แพลตฟอร์มสามารถประมวลผลภาพสองภาพต่อวินาที
เป้าหมายเมื่อจบโครงการ: 5 — 5. Key elements demonstrated in relevant environments
สามารถนำไปใช้ในการนับและคัดแยกเซลล์เม็ดเลือดขาวที่ได้จากแผ่นสไลด์ผูู้ป่วยจริงในโรงพยาบาล ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมที่ไม่มีการควบคุมเช่นเดียวกับคลังสไลด์โรงพยาบาล
การทดสอบการทำงานของโครงข่ายประสาทในการนับและแยกชนิดเซลล์เม็ดเลือดขาว โดยใช้ภาพถ่ายจากสมาร์ทโฟนที่ถ่ายจากแผ่นสไลด์เลือด ซึ่งมีขีดความสามารถในการนับเซลล์ภายใต้การทดลองในห้องปฏิบัติการ
เป้าหมายเมื่อจบโครงการ: 6 — 6. solution (s) demonstrated in relevant environment and in co-operation with relevant stakeholders to gain initial feedback on potential impact
สามารถนำไปใช้งานกับสภาพแวดล้อมจริง โดยการนับและคัดแยกเซลล์เม็ดเลือดขาวจากสไลด์ของผู้ป่วย ช่วยลดอัตราการเสียชีวิต และแพทย์ผู้เชี่ยวชาญด้านโลหิตวิทยาทำงานได้แม่นยำมากขึ้น
เริ่มต้นกระบวนการ proof of concept กับแพทย์ทีเชี่ยวชาญด้านโลหิตวิทยา และมีความเป็นไปได้ในการนำมาใช้เป็นระบบ pre-screening