การพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์เพื่อตรวจหาเชื้อ ไมโคแบคทีเรียม ทูเบอร์คูโลซิส (M. tuberculosis) จากเสมหะด้วยวิธีการตรวจ Acid-Fast Bacillus (AFB)

บทคัดย่อ

วัณโรคปอดเป็นโรคติดต่อทางเดินหายใจชนิดหนึ่ง เกิดจากการติดเชื้อไมโคแบคทีเรียม ทูเบอร์คูโลซิส (Mycobacterium tuberculosis) ซึ่งในประเทศไทยนิยมตรวจวัณโรคด้วยวิธีการตรวจเสมหะ Acid-Fast Bacillus (AFB) เนื่องด้วยค่าใช้จ่ายที่ต่ำ ทว่าในการตรวจหาเชื้อวัณโรคสำหรับแพทย์นั้นมีระยะเวลาที่นาน การวิจัยในครั้งนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ในการตรวจหาเชื้อวัณโรคเพื่อสนับสนุนแพทย์ โดยในขั้นตอนการพัฒนา ผู้วิจัยได้เริ่มจากการรวบรวมภาพเสมหะจาก Kaggle และ ZNSM-iDB รวมทั้งสิ้น 1,952 ภาพ นำภาพเหล่านั้นไปทำความสะอาดและปรับแต่งภาพ โดยการกลับภาพ หมุนภาพ ปรับความความสว่าง ความคมชัด และค่าสีของภาพเพื่อเพิ่มชุดจำนวนข้อมูลภาพ และฉลากเชื้อวัณโรคภายในทุกภาพเพื่อนำไปเทรนโมเดลทั้งหมด 8 โมเดล ประกอบด้วย Yolov5n, Yolov5s, Yolo5m, Yolo5l, Yolo5n6, Yolo5s6, Yolo5m6 และ Yolo5l6 จากนั้นจึงนำแต่ละโมเดลที่เทรนไปประเมินและเปรียบเทียบประสิทธิภาพเพื่อหาโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับการตรวจหาเชื้อวัณโรค ซึ่งจากผลการพัฒนาพบว่า ในการตรวจภาพเบื้องต้นซึ่งคัดกรองภาพเสมหะว่ามีเชื้อวัณโรคหรือไม่ โมเดล Yolov5s มีประสิทธิภาพมากที่สุดซึ่งให้ค่าความไว ความจำเพาะ F1-score และระยะเวลาเฉลี่ยในการตรวจจับเชื้อต่อ 1 ภาพ คือ 0.9802, 0.9647, 0.9727 และ 11.1 มิลลิวินาที ตามลำดับ และในขั้นตอนการตรวจจับวัตถุซึ่งระบุตำแหน่งของเชื้อวัณโรคทั้งหมดภายในภาพ โมเดล Yolov5n6 มีความแม่นยำที่สุดซึ่งมีค่า Precision, Recall และ mAP@0.5 อยู่ที่ 0.673, 0.761 และ 0.727 ตามลำดับ โดยสรุปแล้วระบบปัญญาประดิษฐ์นี้สามารถตรวจหาเชื้อวัณโรคได้อย่างอัตโนมัติด้วยความแม่นยำที่สูง และใช้เวลาที่รวดเร็วในการตรวจ