
![image](/images/2022/64/01.jpg)

- โมเดลจับและแยกแยะภาพเซลล์มะเร็งเม็ดเลือดขาวด้วย Faster CNN, YOLO v5 และ Swin Transformer,
- มะเร็งเม็ดเลือดขาวชนิดเฉียบพลันจัดเป็นโรคมะเร็งที่มีความรุนแรงสูง พบได้ทุกเพศทุกวัย พบมากขึ้นในผู้สูงอายุ และเป็น 1 ใน 10 โรคมะเร็งที่พบบ่อยในประเทศไทย; เซลล์มะเร็งเม็ดเลือดขาวมีหลากหลายชนิด การแบ่งชนิดของมะเร็งเม็ดเลือดขาวจะมีผลต่อการเลือกวิธีการรักษา เนื่องจากมะเร็งเม็ดเลือดขาวแต่ละชนิดมีการดำเนินโรคและการพยากรณ์โรคที่แตกต่างกัน,
- ในปัจจุบันการวินิจฉัยมะเร็งเม็ดเลือดขาว จะทำการตรวจไขกระดูก (bone marrow smear or biopsy) หรือการดูจากเลือดที่เจาะจากหลอดเลือดดำ (vein)เช่น ที่แขน โดยทั้งสองวิธีนั้นจะนำเลือดมาไถดูบนสไลด์ เพื่อดูผ่านกล้องจุลทรรศน์ เรียกว่า (peripheral blood smear) เพื่อนับจำนวนเซลล์ตัวอ่อน และแยกชนิดของเซลล์ เพื่อพยากรณ์โรค ทั้งนี้ การแบ่งชนิดของมะเร็งเม็ดเลือดขาวจะมีผลต่อการเลือกวิธีการรักษาทำให้สำคัญมากๆ จำเป็นต้องอาศัยบุคลากรทางการแพทย์และผู้เชี่ยวชาญในการจำแนก จึงเป็นเหตุผลที่ดีถ้าเราจะนำ AI เข้าไป screening tools ช่วยบุคลากรทางการแพทย์ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพทางการรักษาได้มากยิ่งขึ้น,
- ใช้ชุดข้อมูล microscopic image of white blood cells จาก โรงพยาบาลศิริราช โดยภายใน Dataset ประกอบด้วยรูปภาพ ตัวอ่อนของเม็ดเลือดขาวของกลุ่มคนประเภทหนึ่ง ซึ่งสามารถแบ่งเป็น 12 ชนิดด้วยกันได้แก่ Atypical lymphocyte, Band Neutrophil, Basophil, Blast, Eosinophil, Lymphocyte, Metamyelocyte, Monocyte, Myelocyte, NRC, Promyelocyte, Segmented neutrophil; ทั้งหมดจำนวน 3,376 ภาพ เป็น train set จำนวน 2700 ภาพ, validation set จำนวน 338 ภาพและ test set จำนวน 338 ภาพ,
- ทำ data augmentation หรือ การเพิ่มจำนวน dataset เพื่อให้โมเดลได้ train ข้อมูลที่เยอะมากขึ้น จากการ rotation, cropping, horizintal flips ภาพใน dataset และ ปรับขนาดรูปภาพของเรา,
- ทดลองใช้สถาปัตยกรรม Faster CNN (accuracy 33.53%), YOLO v5 (accuracy 51.63%) และ Swin Transformer (accuracy 56.37%),
- จาก test set ทั้งหมด 337 ภาพสามารถทายถูก 190 ภาพและ ทายผิด 71 ภาพ และมีอีก 76 ภาพที่โมเดลของเราไม่ detect ซึ่งพอไปตรวจสอบรูปภาพเหล่านั้นพบว่าส่วนมากจะเป็นรูป ที่มีปริมาณเม็ดเลือดเกาะตัวเป็นกลุ่มทำให้ โมเดลเกิดการสับสน และจับภาพ ออกมาได้ไม่ครบถ้วนและเมื่อลองดูจากจำนวน dataset แล้วจะเห็นได้ว่า จำนวนตัวอย่างของ Promyelocyte มีจำนวนน้อยมากๆทำให้โมเดลสามารถเรียนรู้ได้น้อยและทายผิดอยู่บ้าง

### แรงจูงในในการเข้าร่วมโครงการ (จากใบสมัครเข้าร่วมเมื่อ 10 สัปดาห์ที่แล้ว)

> "หนูมีความแน่วแน่และสนใจด้านนี้จริงๆ หลังจากที่ได้รู้ว่า AI builders ได้เปิดรับสมัครอีกครั้ง ก็ได้ติดตามข่าวสาร และ ศึกษาจากไลฟ์สดที่พี่ๆได้สอนในวันที่ 21 และ 28 มีนาคมที่ผ่านมา เพื่อใช้ในการทำแบบทดสอบของทางโครงการ ยอมรับค่ะว่าตอนทำข้อสอบช่วงแรกๆอาจจะมีนบ้างรันได้ error บ้างแต่หลังจากที่ได้ดูไลฟ์ของทางเพจ AI builders ทำให้หนูสามารถทำข้อสอบได้หมดทุกข้อเลยค่ะถึงแม้อาจจะใช้เวลาเยอะกว่าคนอื่นไปบ้าง หนูอาจจะไม่ใช่คนที่เก่งที่สุด อาจจะไม่ใช่อัจฉริยะที่เรียนรู้ได้รวดเร็ว แต่หนูเชื่อมั่นค่ะว่าหนูมีความสามารถไม่ต่างจากคนอื่น และสามารถประสบความสำเร็จได้เหมือนกันกับ เพื่อนๆAI builders ปีที่ผ่านมา หนูมีประสบการณ์ด้าน AI และ coding จากเวที Space Fight , YSLC ,The 2nd Kibo- RPC จากปีที่ผ่านมาค่ะ และหนูอยากจะให้ โครงการ AI builders เป็นหนึ่งในประสบการณ์ด้าน AI ของหนูต่อไปในอนาคตค่ะ  ส่วนตัวหนูเป็นคนชอบเขียนโปรแกรมมิ่งมากๆค่ะ หลังจากที่ได้รู้ในสิ่งที่ตัวเองชอบได้ไม่นาน หนูก็ได้พยายามฝึกฝนและขวนขวายเกี่ยวกับภาษาpythonมากยิ่งขึ้น ในช่วงที่ผ่านมาหนูได้มีโอกาสเข้าร่วมเวทีSPACE FIGHT ,The 2nd Kibo- RPC ยิ่งทำให้หนูสนใจด้าน AI มากยิ่งขึ้นและได้นำความรู้จากค่ายต่างๆมาประยุกต์ใช้ในโปรเจกต์ที่โรงเรียนและอื่นๆ เมื่อไม่นานมานี้ หนูพึ่งได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Machine Learning ไม่ว่าจะเป็น การจัดการข้อมูล โดยใช้ Numpy , pandas และอยากจะนำความรู้เหล่านี้มาลองทำเป็นโปรเจกต์ของตัวเองดูบ้าง  จนมาเจอ AI Builder จากผลงานของเพื่อนๆในปีที่ผ่านมา ทุกคนสุดยอดมากๆเลยค่ะ น่าประทับใจมาก มีตั้งแต่รุ่นน้องๆ ไปจนถึงเพื่อนๆพี่ๆ ทำให้เห็นได้เลยค่ะว่าถ้าจบจากโครงการ AI builders ไปจะต้องได้คุณภาพทางด้าน Data Science และ AI แน่ๆ และ หนูอยากจะมีโอกาสเหมือนเพื่อนๆเหล่านั้น จนกระทั่งได้รับข่าวสารไม่นานมานี้ว่าโครงการนี้เปิดรับสมัครอีกครั้ง หนูเลยอยากลองทำโปรเจกต์ Machine learning ดูบ้าง หนูได้ตั้งเป้าหมายแน่วแน่เลยค่ะ ว่าต้องสมัครโครงการนี้และเป็นส่วนหนึ่งของโครงการนี้ให้ได้ ถ้าหนูได้รับโอกาสนี้หนูจะตั้งใจและหมั่นศึกษาหาความรู้จากโครงการนี้ ให้เกิดประโยชน์ต่อหนูเองในอนาคตและช่วยพัฒนาสังคมประเทศของเราให้ดียิ่งขึ้นค่ะ"

Object Detection in White Blood Cells for Leukemia

โดย แพรวา ชูบ้านนา (แพรว) •