Myelosoft

22/05/2024

ประกาศ เพจ Myelosoft จะปิดถาวรในวันที่ 30 มิถุนายน 2567 เพื่อให้สอดคล้องกับแนวการวิจัยด้าน Medical AI ที่ไม่ได้จำกัดเฉพาะ blood smear สามารถติดตามเพจใหม่ชื่อว่า Prognos AI

https://www.facebook.com/PrognosAI

Medical service

23/04/2024

ประมาณ 5% ของเคสผู้ป่วยมะเร็งระยะลุกลาม (metastatic) เป็นมะเร็งที่ไม่สามารถระบุต้นกำเนิดได้ ซึ่งมักจะพบโดยเจอเป็นเซลล์มะเร็งกระจายอยู่ในน้ำในช่องอกหรือช่องท้อง ทำให้การวางแผนรักษาทำได้ยาก การวินิจฉัยจะต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญเปรียบเทียบลักษณะภาพเซลล์มะเร็งจากกล้องจุลทรรศน์อย่างละเอียด และต้องตัดชิ้นเนื้อจากอวัยวะต้องสงสัยหลายจุดของผู้ป่วยมาเทียบ

ทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัยแพทย์เทียนจินและมหาวิทยาลัยเจิ้งโจว สาธารณรัฐประชาชนจีน ได้พัฒนาเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ tumor origin differentiation using cytological histology (เรียกย่อว่า TORCH) โดยการรวบรวมภาพถ่ายเซลล์มะเร็งและเซลล์ของโรคอื่นๆ จากโรงพยาบาลและสถาบันวิจัยมะเร็ง 4 แห่งของจีน ได้แก่ สถาบันมะเร็งมหาวิทยาลัยแพทย์เทียนจิน, โรงพยาบาลเอกมหาวิทยาลัยเจิ้งโจว, โรงพยาบาลเอกมหาวิทยาลัยซูโจว และโรงพยาบาลเอี้ยนไถหยู้หวงติ่ง เอามาคัดแยกและกรองได้ 50,000 กว่ารูป แบ่งเป็นภาพสำหรับการเทรนโมเดลประมาณ 30,000 รูปและแยกที่เหลือไว้เป็นชุดทดสอบ

ผลจากการทดลองพบว่า TORCH มีความแม่นยำประมาณ 83% ในการระบุอวัยวะต้นกำเนิดของเซลล์มะเร็งในชุดข้อมูลทดสอบ แต่ถ้านับรวมผลที่ TORCH ทำนายออกมา 3 อันดับแรกของแต่ละครั้ง ก็มีโอกาสสูงถึง 98.9% ที่คำตอบที่ถูกต้องจะอยู่ในรายการของผลการทำนาย 3 อันดับแรก

ทีมวิจัยหวังว่าผลที่น่าพอใจระดับนี้เป็นการพิสูจน์ความเป็นไปได้ในการใช้ปัญญาประดิษฐ์มาเป็นตัวช่วยวินิจฉัยหาอวัยวะต้นกำเนิดมะเร็งในเคสผู้ป่วยยากๆ
อย่างไรก็ตาม นี่เป็นเพียงขั้นต้นที่ใช้ชุดข้อมูลของผู้ป่วยในจีนเท่านั้น นักวิจัยได้ทดลอง TORCH กับชุดข้อมูลทดสอบจากฐานข้อมูลภายนอก เช่น The Cancer Genome Atlas (TCGA) ก็พบว่ามีความแม่นยำลดลงนิดหน่อย อยู่ที่ประมาณ 70-88%

Credit: https://www.blognone.com/node/139346

Reference: Nature Medicine DOI:10.1038/s41591-024-02915-w

ประมาณ 5% ของเคสผู้ป่วยมะเร็งระยะลุกลาม (metastatic) เป็นมะเร็งที่ไม่สามารถระบุต้นกำเนิดได้ ซึ่งมักจะพบโดยเจอเป็.....

05/10/2023

มาแล้วจ้า! โหมด Order for intern: Beta version✨
ที่มีข้อมูลเยอะขึ้น ครอบคลุมแนวทางเวชปฏิบัติกว่าเดิม และมีความแม่นยำมากขึ้น
ซึ่งครอบคลุมถึงแพทย์กุมารเวช แพทย์สูตินารีเวช แพทย์เวชศาสตร์ฉุกเฉิน และแพทย์อายุรกรรม

ส่วนแพทย์เฉพาะทางอื่นๆ อดทดรออีกนิด รอติดตามกันได้นะคะ น้องๆคนไหนเข้าไปใช้แล้ว สามารถทักมาให้ฟีดแบคได้น้า 😄
ถ้าต้องการเพิ่ม order ไหนสามารถคอมเม้นหรือทักหลังไมค์มาที่เพจ ได้เลยนะคะ 😁

25/07/2023

Enhancement of VGG16 model with multi-view and spatial dropout for classification of mosquito vectors https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371%2Fjournal.pone.0284330

Mosquitoes transmit pathogens that can cause numerous significant infectious diseases in humans and animals such as malaria, dengue fever, chikungunya fever, and encephalitis. Although the VGG16 model is not one of the most advanced CNN networks, it is reported that a fine-tuned VGG16 model achieves...

06/07/2023

💡พบกับ 📚 “วารสารศิริราชประชาสัมพันธ์ ฉบับเดือนกรกฎาคม 2566📖
ภายในเล่มมีอธิบายเรื่องไมอีโลซอฟต์ (Myelosoft) : การพัฒนาระบบนับเซลล์เม็ดเลือดขาวที่ผิดปกติผ่านสมาร์ทโฟนโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมชนิดคอนโวลูชัน
(Myelosoft: Development of Abnormal Leukocyte Counting System via Smartphone using Convolutional Neural Network)
และยังมีเรื่องราวสาระความรู้สุขภาพดีๆ ที่คุณไม่ควรพลาด🎈
ท่านสามารถติดตามเรื่องราวข่าวสารสุขภาพได้แล้ววันนี้
🔎 ติดตาม “วารสารศิริราชประชาสัมพันธ์” ผ่านช่องทางต่างๆ และสามารถอ่านในรูปแบบ e-Book ได้ที่
Website : https://www.si.mahidol.ac.th/sirirajhospital/periodical.asp
Appliction : Siriraj Book , MEb , Ookbee
Facebook : https://www.facebook.com/siriraj/
#วารสารศิริราชประชาสัมพันธ์

09/05/2023

05/05/2023

10/08/2022

19/07/2022

Coming soon...

18/06/2022

Our object detection algorithm result with unseen data (Train 80% Validate 10% Test 10% with random sampling) Best validation mAP.05 = 0.961, Best validation mAP.95 = 0.859 🚀🚀🚀 Train on Nvidia RTX3090 (Local server) take time 2 day 1 hours 39 minutes 50 seconds

Images dataset (24 classes of phytoplankton 10,819 images) by Phytoplankton Microscopic Image Dataset for Intelligent Marine Agriculture https://doi.org/10.1093/icesjms/fsz171

24 classes of phytoplankton: Bacteriastrum, Biddulphia, Ceratium carriense, Ceratium furca, Ceratium fusus, Ceratium trichoceros, Ceratium tripos, Chaetoceros, Corethron, Coscinodiscus, Coscinodiscus flank, Detonula pumila, Dinophysis caudata, Ditylum, Eucampia, Guinardia flaccida, Helicotheca, Navicula, Pleurosigma pelagicum, Protoperidinium, Rhizosolenia, Skeletonema, Thalassionema frauenfeldii and Thalassionema nitzschioides

10/06/2022

Then : MicrosisDCN based on Tensorflow
Now : (A part of) Myelosoft based on Pytorch

12/04/2022

Our object detection algorithm result with unseen data (2200 test set images) Best test mIoU = 0.915 ,Best validation mAP.05 = 0.993, Best validation mAP.95 = 0.984 🚀🚀🚀 Train on Nvidia P100 (Colab pro) and Nvidia RTX3090 (Local server)

Images dataset (11 classes of parasite eggs 11,000 images) by ICIP 2022 Challenge : Parasitic Egg Detection and Classification in Microscopic Images https://icip2022challenge.piclab.ai University of Bristol, UK

11/04/2022

ขอแสดงความยินดีกับนายณัทกร เกษมสำราญ นิสิตระดับบัณฑิตศึกษา โดยมีรองศาสตราจารย์ ดร.วันเฉลิมโปราเป็นที่ปรึกษา ได้รับรางวัลชนะเลิศ ในงาน "Innofunding & Innocrowding NITAD 18" เมื่อวันที่ 28 มีนาคม 2565 โดยมีชื่อทีมว่า Myelosoft

Innofunding&Innocrowding เป็นหนึ่งในกิจกรรมของ NITAD18 Innofunding คือ กิจกรรมที่จะเปิดโอกาสให้นักศึกษาจากทุกมหาวิทยาลัย ทุกชั้นปี ศิษย์เก่าจากจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย คณาจารย์จากทุกคณะและมหาวิทยาลัย ได้นำเสนอ นวัตกรรมแห่งโลกอนาคต ให้กับบริษัทต่าง ๆ ที่สนใจ และรับคำปรึกษาจากนักลงทุนชื่อดังมากมายผ่านการทำ Workshop ต่าง ๆ เพื่อรับเงินรางวัลสนับสนุนในการต่อยอดนวัตกรรมของตนเองให้เติบโตในอนาคต มูลค่ารวมกว่า 100,000 บาท รวมถึง Fast track จากโครงการบ่มเพาะธุรกิจ ที่จัดขึ้นโดย IOIC (Intania Open Innovation Club) การพบปะ พูดคุย รับคำปรึกษาจากนักลงทุนชื่อดัง และ Workshop สุดพิเศษที่จะทำให้คุณเป็นผู้ประกอบการที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

การจัดงานนิทรรศการวิชาการทางวิศวกรรมครั้งที่ 18 (Nitad 18) ป็นงานแสดงศักยภาพ แสดงผลงานด้านองค์ความรู้ นวัตกรรมของคณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย รวมถึงนวัตกรรมของศิษย์เก่า นิสิตปริญญาโท และ นิสิตปริญญาเอก ให้กับสังคมภายนอก โดยเกิดจากความร่วมมือกันระหว่างคณาจารย์ และ นิสิต ซึ่งในปีการศึกษานี้ จะจัดขึ้นในวันที่ 24-28 มีนาคม 2565 และคาดว่าจะจัดขึ้นในรูปแบบผสมผสานทั้งออนไลน์ และ ออนไซต์

Myelosoft - Artificial intelligence (AI) for microscopic medical website service consultant คือระบบให้คำปรึกษาผ่านเว็บแอพทางด้านภาพถ่ายจากกล้องจุลทรรศน์ทางการแพทย์ด้วยปัญญาประดิษฐ์ หนึ่งในระบบดังกล่างว่า คือ การพัฒนาระบบนับเซลล์เม็ดเลือดขาวที่ผิดปกติผ่านสมาร์ทโฟนโดยใช้โครงข่ายประสาทชนิดคอนโวลูชัน (Development of Abnormal Leukocyte Counting System via Smartphone using Convolutional Neural Network) สำหรับงานเฉพาะทางด้านอายุรแพทย์โลหิตวิทยาจำเป็นต้องมีการส่งตรวจทางห้องปฏิบัติการเพื่อเป็นข้อมูลประกอบการวินิจฉัยโรค คือ การตรวจความสมบูรณ์ของเม็ดเลือด (Complete blood count : CBC) ในอดีตแพทย์จะตรวจด้วย Peripheral blood film microscopic examination) ถือเป็นวิธีมาตรฐานแต่ใช้เวลานาน จึงมีการพัฒนาเครื่องนับเซลล์อย่างอัตโนมัติ ทำให้การตรวจ CBC มีความรวดเร็วมากขึ้น แต่เครื่องมือมีราคาต่อเครื่องสูง จึงมีเฉพาะในโรงเรียนแพทย์และโรงพยาบาลขนาดใหญ่ และมีความบกพร่องอยู่บางประการ ในกรณีที่แผ่นสไลด์เลือดมีกลุ่มเซลล์ผิดปกติที่พบได้น้อยในภาวะปกติ ส่งผลให้เครื่องให้ผลการตรวจนับที่ไม่แม่นยำ จึงมีการสร้างเกณฑ์การส่งตรวจซ้ำด้วยการส่องกล้องจุลทรรศน์ จากหลายผลการศึกษาอัตราการส่งตรวจซ้ำนั้นมีตั้งแต่ร้อยละ 20.20 ถึง 73.85 ประกอบกับผู้เชียวชาญด้านโลหิตวิทยาในประเทศไทยมีไม่มาก แพทย์ทั่วไปจึงมีการขอคำปรึกษาโดยการนำสมาร์ทโฟนถ่ายรูปเซลล์ผ่านเลนส์ใกล้ตาของกล้องจุลทรรศน์ (Eyepiece lens) ส่งรูปไปให้ผู้เชี่ยวชาญวินิจฉัยเพื่อยืนยันผล ทำให้เกิดภาระงานโดยใช่เหตุ ผู้วิจัยจึงมีแนวคิดที่จะประยุกต์คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer vision) และโครงข่ายประสาท (Neural network) สร้างระบบอัตโนมัติในการจำแนกชนิดของเซลล์เลือด โดยการให้บุคลากรทางการแพทย์ถ่ายภาพส่งไปให้ระบบให้คำปรึกษาออนไลน์ในรูปแบบ Web service consultant และรอผลการพยากรณ์ชนิดเซลล์ตอบกลับ เพื่อลดความผิดพลาดในการระบุชนิดของเซลล์แบบ pre-screening ความเร็วในการวินิจฉัยอยู่ที่ 1.6 วินาทีต่อภาพ ซึ่งมนุษย์จะใช้หลายนาทีต่อภาพ

21/03/2022

What can artificial intelligence do for us?

09/03/2022

คอมพิวเตอร์มองเห็นภาพอย่างไร? ทดสอบการแสดงตัวกรอง (Filter) ของโครงข่ายประสาทชนิด Convolution แบบ VGG19 ด้วย Keras

What do computers see? The experiment of VGG19 image classification. Blast, Eosinophil, and Neutrophil visualization.

06/03/2022

ถึงเวลาออกแบบ Myelosoft logo จ้างเขาราคาแพง ทำเองเลือกได้ฟรี ทุกอย่างล้วนมีที่มา Proof of concept ของ Logo มีรายละเอียดดังนี้

กลุ่มวงรังผึ้ง - วง Benzene เป็นตัวแทนของ Stain ทั้งสี่ Methylene blue, Azure b, Eosin และ Hematoxylin

โนดบนรังผึ้ง - เป็นตัวแทนของ Node ใน Neural network ที่เชื่อมต่อในชั้น Hidden layer ผ่านแขนของวงรังผึ้ง

เซลล์ทั้งสาม = Neutrophil, Basophil, Eosinophil เหล่าภูมิคุ้มกันที่ต่อสู้กับผู้รุกราน

อักษรย่อ AI = Artificial Intelligence หรือปัญญาประดิษฐ์

เฉดสีเหลืองไปส้ม - แสงจากหลอด Incandescent lamp ของกล้องจุลทรรศน์รุ่นแรกๆ

สีม่วงเข้ม - สีที่ย้อม (Staining) ของโครมาทินในนิวเคลียสของเซลล์เม็ดเลือดขาว

สีแดงเลือด - สีของเลือด (Heme color) ที่เกิดจากฮีโมลโกลบินภายในเซลล์เม็ดเลือดแดง