การศึกษาการตรวจหาเชื้อวัณโรคจากภาพย้อมสีทนกรดโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึกด้วยเทคนิคการจำแนกและการตรวจจับวัตถุ

Abstract

การศึกษานี้เป็นการวิเคราะห์ Deep Learning สำหรับตรวจหาเชื้อวัณโรคด้วยวิธีการ Modified Classification และ Object Detection โดยใช้ Pre-Trained Model คือ Enhanced ResNet50 และ AlexNet ในการวิเคราะห์ ซึ่งวิธี Modified Classification มีการนำ Image Processing มาประยุกต์ใช้กับการทดลอง เมื่อ Training ข้อมูล พบว่า ResNet50 เป็น Model ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดได้ค่า Accuracy เท่ากับ 92.71% และ Precision เท่ากับ 92.7% เมื่อจัดกลุ่มใหม่สำหรับการวิเคราะห์ แบบ Suspected Positive Low Confidence และ Suspected Positive High Confidence ผลการทดลองพบว่า ResNet50 ยังคงมีประสิทธิภาพที่ดีที่สุด มีค่า Accuracy เท่ากับ 98.06% ค่า Precision เท่ากับ 98.59% ส่วน Suspected Positive High Confidence มีค่า Accuracy เท่ากับ 94.38% และค่า Precision เท่ากับ 91.41% และในการวิเคราะห์ Deep Learning วิธี Object Detection ได้ค่า Precision เท่ากับ 82.81% และ Mean AP เท่ากับ 36.79% จากการเปรียบเทียบการวิเคราะห์ทั้ง 2 Models พบว่า วิธีวิเคาระห์แบบ Modified Classification ได้ผลลัพทธ์ดีกว่า จึงนำไปตรวจร่วมกับวิธีการตรวจของแพทย์ (Doctor Screening with Suspected Positive High Confidence) เพื่อเปรียบเทียบกับ การตรวจด้วย Light Microscopy พบว่าข้อมูลในกลุ่ม Positive เคส วิธี Doctor Screening with Suspected Positive High Confidence มีความถูกต้องมากกว่า Light Microscopy