มช.เจ๋ง! พัฒนา AI วิเคราะห์ภาพ MRI มะเร็งสมอง แม่นยำขึ้น 97%

ผศ.ดร.กรพรหม พิกุลแก้ว ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ พัฒนาการใช้ Deep Learning และ Explainable AI ที่สามารถตรวจจับเนื้องอกสมองได้แม่นยำสูงถึง 97%  ภายใต้การวิจัยในหัวข้อ "Enhancing Brain Tumor Detection with Gradient-Weighted Class Activation Mapping and Deep Learning Techniques"

 

ทั้งนี้ สาระสำคัญในบทคัดย่อของการวิจัยระบุว่า เนื้องอกในสมองเป็นสาเหตุหลักของความเจ็บป่วยและการเสียชีวิตทั่วโลก การตรวจพบและวินิจฉัยที่รวดเร็วและแม่นยำจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนาผลลัพธ์ของผู้ป่วย วิธีการที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดในการตรวจหามะเร็งสมองคือการถ่ายภาพด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า (MRI) อย่างไรก็ตาม การระบุขอบเขตของเนื้องอกจากภาพ MRI เป็นเรื่องที่ท้าทายเป็นอย่างยิ่ง

การศึกษาดังกล่าวใช้การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และหนึ่งในปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถอธิบายได้ (Explainable AI) ชนิด Gradient-Weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) ในการวิเคราะห์ภาพ MRI เพื่อตรวจจับเนื้องอกสมอง โดยมีการ Preprocessing ข้อมูลด้วยการขยายและปรับขนาดภาพ จากนั้นใช้โมเดล ResNet-50 ในการจำแนกประเภทภาพ ระหว่างเนื้องอกและไม่มีเนื้องอก และใช้การคำนวณ Grad-CAM เพื่อช่วยในการแสดงภาพบริเวณที่มีเนื้องอกในสมองอย่างชัดเจนโดยใช้แผนที่ความร้อน

 

 

ผลลัพธ์ของงานวิจัย ซึ่งมีการใช้ชุดข้อมูลจาก Kaggle ประกอบด้วยภาพ MRI ของสมองจำนวน 2,114 ภาพ นำมาวิเคราะห์ ปรากฎว่าสามารถทำงานได้อย่างแม่นยำสูง (97%) และทำให้การวินิจฉัยรวดเร็วมากยิ่งขึ้น ลดต้นทุนด้านการแพทย์และช่วยยกระดับคุณภาพชีวิตของผู้ป่วย  นอกจากนี้ยังสามารถมองเห็นพื้นที่สำคัญๆ ของสมองเพื่อช่วยในการตัดสินใจ  รวมทั้งผลลัพธ์ยังสามารถนำไปปรับใช้ในเทคนิคการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์อื่น ๆ เช่น การตรวจโรคติดเชื้อ เป็นต้น

 

 

 

ทั้งนี้ สำหรับงานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการนำ AI มาช่วยวินิจฉัยมะเร็งสมองในไทย มีหลายหน่วยงานดำเนินการมาอย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มคุณภาพในการวินิจฉัย รวมไปถึงในระดับโลก อาทิ ทีมนักวิจัยที่ชื่อว่า “ดีพลอย” (DEPLOY)  จากมหาวิทยาลัยแห่งชาติออสเตรเลีย (ANU) สามารถจำแนกเนื้องอกสมองออกเป็น 10 ชนิดย่อยที่สำคัญได้อย่างแม่นยำ โดยวิเคราะห์ภาพเนื้อเยื่อสมองของผู้ป่วยที่บันทึกจากกล้องจุลทรรศน์เพื่อทำการจำแนกประเภท

การวิจัย ของ Cryosection Histopathology Assessment and Review Machine หรือเรียกว่า "Charm" เป็นเครื่องมือขั้นสูง ที่มีการทำงานร่วมกับ Artificial intelligence (AI) ที่มีความสามารถในการ ช่วยแพทย์ระบุลักษณะสำคัญของเนื้องอก

นอกจากนี้ ยังมีการพัฒนาโมเดล deep learning ที่สามารถตรวจจับและจำแนกเนื้องอกในสมองจากภาพ MRI ได้อย่างแม่นยำ พร้อมทั้งสามารถอธิบายการตัดสินใจของโมเดลได้อย่างชัดเจน โดยใช้สถาปัตยกรรม ResNet50 ร่วมกับเทคนิค Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) เพื่อสร้างแผนที่ความร้อน ที่แสดงบริเวณในภาพ MRI ที่โมเดลให้ความสำคัญในการตัดสินใจ ซึ่งเผยแพร่หลังจากการวิจัยฉบับนี้ของไทยคือในปี 2024

 

สำหรับงานวิจัยนี้ได้ตีพิมพ์ในนิตยสารงานวิจัยระดับนานาชาติ Published in : 20th International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE), 28 June 2023 - 01 July 2023 ผู้ที่สนใจสามารถอ่านเพิ่มเติมได้ที่นี่