การจำแนกบริเวณเลือดในทางเดินอาหารจากภาพถ่ายกล้องแคปซูลไร้สายด้วยวิธีการ K-Means Clustering, วิธีการK-nearest neighbor และวิธีการจัดกลุ่มข้อมูลด้วยค่าสี RGB

Abstract

ปัจจุบันเทคโนโลยีกล้องแคปซูลไร้สายได้ถูกนำมาใช้ในทางการแพทย์ มีหน้าที่ถ่ายภาพของระบบ ทางเดินอาหารและกล้องแคปซูลไร้สายจะสามารถถ่ายภาพจำนวนมาก ซึ่งทำให้ยากต่อการวิเคราะห์ด้วย ดวงตา ดังนั้นในงานวิจัยนี้ขอเสนอวิธีการจำแนกส่วนที่มีเลือดออกโดยอัตโนมัติ 3 วิธี ได้แก่ วิธีการ K-Mean Clustering ประกอบด้วยก่อนทำ Color Thresholder และหลังทำ Color Thresholder วิธีกา รK-Nearest Neighborhood (KNN) และวิธีการจัดกลุ่มข้อมูลด้วยค่าสี RGB ที่ใช้ในการจำแนกพื้นที่ที่มีเลือดออก และจะ ใช้วิธี confusion matrix ในการทดสอบประสิทธิภาพ ซึ่งผลลัพธ์ของระบบประกอบด้วยก่อนทำ Color Thresholder หลังทำ Color Thresholder KNN และวิธีการจัดกลุ่มข้อมูลด้วยค่าสี RGB และเมื่อทำการ วิเคราะห์สถิติขั้นพื้นฐานพบว่ามีค่า Intersection over Union (loU) ที่ใช้ในการวัดประสิทธิภาพของโมเดล ร้อยละ 51.18, 59.64, 43.06, 61.88 ตามลำดับ เมื่อเปลี่ยนชุดข้อมูลรูปภาพผลลัพธ์ของระบบประกอบด้วย ก่อนทำ Color Thresholder หลังทำ Color Thresholder และวิธีการจัดกลุ่มข้อมูลด้วยค่าสี RGB ดังนี้ ค่า Intersection over Union (loU) ที่ใซ้ในการวัดประสิทธิภาพของโมเดลร้อยละ 15.77, 19.77, 46.22 ตามลำดับ จากการทดลองประสิทธิภาพของทั้ง 2 กลุ่มข้อมูลแสดงให้เห็นได้ว่าประสิทธิภาพสูงสุดคือวิธีการจัด กลุ่มข้อมูลด้วยค่าสี RGB เนื่องจากเป็นการจำแนกบริเวณเลือดที่เฉพาะเจาะจง ทำให้ค่า RGB ในวิธีการนี้มีช่วง ของค่าสีที่ครอบคลุมมากกว่าวิธีการอื่น ๆ