
![image](/images/2022/43/01.jpg)

- โมเดล image segmentation สำหรับเนื้องอกในสมองจากภาพ MRI เพื่อเป็นการช่วยเหลือการทำงานของบุลคลากรทางการแพทย์ทั้งในด้านของเวลาและภาระหน้าที่; การที่จะได้เนื้องอกและปริมาตรของเนื้องอกสมองที่แม่นยำ จะเป็นต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญในการระบายสี ภาพสแกนสมอง ซึ่งบางครั้งหากต้องการความแม่นยำสูงอาจต้องใช้มากกว่า 15 นาทีต่อภาพ,
- เทรนบนข้อมูล Brain Tumor Segmentation (BraTS) challenge 2021 และใช้ fold 1 สำหรับ validation; ข้อมูลเป็นรูปภาพ 3D ของสมอง (1251 Training / 219 Validation),
- ใช้สถาปัตยกรรม SegResNet ที่เป็น encoder-decoder CNN แบบไม่สมมาตร encoder จะเป็นส่วนที่มี ขนาดใหญ่กว่าเพื่อใช้ในการ สกัดฟีเจอร์ของภาพ และ decoder ขนาดเล็กกว่า เพื่อใช้ในการสร้างภาพกลับและตัดชิ้นส่วน,
- เปรียบเทียบกับ Swin U-Net Transformers; วัดผลด้วย dice coefficient (พื้นที่ที่ทับซ้อนกันระหว่างจุดที่เป็นเนื้องอกจริงและถูกที่ทำนายว่าเป็นเนื้องอก / พื้นที่ที่เป็นเนื้องอกทั้งหมดทั้งที่เป็นจริงและที่โมเดลทำนาย),
- SegResNet ได้ผลดีกว่าที่ 0.8719 แต่มีข้อจำกัดทางทรัพยากรทำให้เทรน Swin U-Net Transformers ได้เพียง 70 epochs (คาดว่าอาจต้องใช้ถึง 600 epochs) ได้ average dice coefficient ที่ 0.7592 (ผู้ชนะการแข่งขันจาก BraTS 2021 ได้ 0.9294)

### แรงจูงในในการเข้าร่วมโครงการ (จากใบสมัครเข้าร่วมเมื่อ 10 สัปดาห์ที่แล้ว)

> "หนูเคยเข้าร่วมการาแข่งขันคอมพิวเตอร์โอลิมปิกระดับชาติ ทำให้มีทักษะกระบวนการคิดที่เป็นเหตุเป็นผล เป็นลำดับอยู่พอสมควรและถึงหนูจะไม่ค่อยมีประสบการณ์ด้าน AI แต่หนูมีความเชื่อมั่นและมีความมุ่งมั่นที่จะทำมันให้ได้ค่ะ และเป็นคนที่ชอบค้นคว้าอยู่แล้ว จึงคิดว่าหนูสามารถที่จะเรียนรู้และพัฒนาตัวเองได้ค่ะ ในด้านของการทำงาน หนูเคยได้รับเชิญเป็นผู้ช่วยวิทยากรในการอบรมคอมพิวเตอร์โอลิมปิกค่าย 1 ทำให้มีทักษะการทำงานเป็นทีมร่วมกับทีมวิทยากร  เหตุผลที่อยากเข้าร่วมโครงการนี้เพราะ เป็นคนที่พอมีพื้นฐานการเขียนโปรแกรมอยู่บ้าง เนื่องจากผ่านการเข้าค่ายสอวน.คอมพิวเตอร์ และมีความชื่นชอบในการเขียนโปรแกรม จึงพยายามศึกษาด้วยตนเองในการเขียนภาษา python จึงคิดว่าอยากนำความรู้พื้นฐานที่มีตอนนี้ พัฒนาต่อยอดให้เกิดประโยชน์มากขึ้นได้ก็จะดีมาก โดยได้เล็งเห็นว่า AI เป็นสิ่งที่น่าสนใจมาก สามารถทำหลายอย่าง และแม่นยำได้มากกว่ามนุษย์ และโครงการนี้ก็จะเปิดโอกาสให้หนูได้เรียนรู้และเข้าใจเกี่ยวกับ AI มากขึ้นได้ และอยากได้ลองปฏิบัติจริงเพราะคาดหวังว่าโครงงานของหนูหากได้ทำสำเร็จแล้วจะเป็นประโยชน์กับกลุ่มเป้าหมายค่ะ"

Brain Tumor Segmentation using SegResNet

โดย ณัฐวดี ลีภัทรกิจ (กิ่งแก้ว) •