การประยุกต์ใช้เทคนิคการประมวลผลภาพเพื่อคัดกรองภาวะตัวเหลืองในทารกแรกเกิด

Abstract

      การตรวจภาวะตัวเหลืองในทารกแรกเกิดที่ใช้ในปัจจุบันต้องเจาะเลือดไปตรวจหาค่าบิลิรูบินซึ่งวิธีการดังกล่าวทำให้เกิดการเจ็บปวดของทารก และมีความเสี่ยงต่อการอักเสบของกระดูกเส้นเท้าของทารก จึงมีการนำเทคโนโลยีด้านการประมวลผลภาพมาประยุกต์ใช้เพื่อแก้ปัญหาดังกล่าวงานวิจัยนี้เป็นการวิจัยเพื่อสร้างและประเมินตัวแบบคัดกรองภาวะตัวเหลือง รวมทั้งพัฒนาโปรแกรมการคัดกรองภาวะตัวเหลืองในทารกแรกเกิด โดยเก็บตัวอย่างภาพถ่ายบริเวณทรวงอกของทารกแรกเกิดจากโรงพยาบาลรวมแพทย์ (หมออนันต์) อำเภอเมือง จังหวัดสุรินทร์ จำนวน 45 คน ๆ ละ 3 รวม 135 ภาพ ในช่วงวันที่ 23 ถึง 30 กรกฎาคม พ.ศ. 2557 โดยแบ่งออกเป็น 2 กลุ่ม กลุ่มที่ 1 เป็นทารกที่ไม่มีภาวะตัวเหลือง จำนวน 51 ภาพ และกลุ่มที่ 2 เป็นทารกที่มีภาวะตัวเหลืองจำนวน 84 ภาพ ตัวอย่างทั้งหมดถูกนำมาวิเคราะห์หาค่าบิลิรูบินโดยใช้โปรแกรมที่พัฒนาขึ้นภายใต้ระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์ ด้วยโปรแกรมดังกล่าวค่าสีในระบบสี CYMK จะถูกวิเคราะห์และคำนวณหาค่าบิลิรูบินเพื่อคัดกรองภาวะตัวเหลือง ผลการวิจัยพบว่าโปรแกรมที่พัฒนาขึ้น สามารถตรวจวัดค่าบิลิรูบินเพื่อคัดกรองภาวะตัวเหลืองได้และมีค่าความถูกต้องร้อยละ 90.00 มีความแม่นยำร้อยละ 91.67 และประสิทธิภาพโดยรวมได้ร้อยละ 91.76 สรุปได้ว่าโมเดลที่พัฒนาขึ้นสามารถนาไปใช้ในการคัดกรองภาวะตัวเหลืองในทารกแรกเกิดได้

An Applied of Image Processing for Neonatal Jaundice Screening.

Abstract

      Neonatal jaundice determination that currently used must collect the blood to check for the bilirubin. Such technique causes the baby’s pain and risk of inflammation of the baby’s foot bone. Thus the image processing technique was applied to solve that problem. This research aim to design the neonatal jaundice screening model, develop an application to screen neonatal jaundice and evaluate of the neonatal jaundice screening model. The researcher collected the sample images of the newborn’s chest from Ruampat (Mo Anunt) Hospital, Amphoe Muang Surin
Province of 45 newborn subjects, 3 images from each then totally 135 images between June 23, 2014 and June 30, 2014. The sample of images were divides into 2 groups. The first group was the non-jaundice newborn that 51 images have been collected and the second group was jaundice newborn that 84 images were
collected. All of the images were analyzed for bilirubin by the developed android operating base system. The CYMK color system were analyzed and calculated for bilirubin value to screen for jaundice. The research’s result were found that the developed program could determine bilirubin value to screen for jaundice and get 90.00% accuracy, 91.67% precision and 91.67% F-measure. It was concluded that the developed model could be used to screen for neonatal jaundice in newborns.