แพลตฟอร์มการจำแนกหมู่เลือดโดยประยุกต์วิธีรูปแบบไบนารีเฉพาะที่จากการตกตะกอนของเลือด
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การบริจาคเลือดมีส่วนสำคัญในการช่วยชีวิตมนุษย์และบ่งชี้ถึงระบบสาธารณสุขที่มีคุณภาพ ในกระบวนการรับบริจาคเลือดจำเป็นต้องตรวจจำแนกหมู่เลือดระบบเอบีโอและระบบอาร์เอชตามมาตรฐานสากลของคลังเลือดในสถานพยาบาล ซึ่งอาศัยบุคคลกรทางการการแพทย์เป็นผู้ตรวจด้วยการอ่านผลตรวจจากรูปแบบการตกตะกอนของเลือดที่ผ่านการผสมกับแอนติบอดีต่อหมู่เลือด งานวิจัยฉบับนี้นำเสนอแพลตฟอร์มการจำแนกหมู่เลือดโดยประยุกต์วิธีรูปแบบไบนารีเฉพาะ (Local Binary Pattern: LBP) จากรูปแบบการตกตะกอนที่แตกต่างกันของหมู่เลือดแต่ละชนิดที่ประกอบด้วย 8 ลักษณะของหมู่เลือด สามารถจำแนกหมู่เลือดในระบบเอบีโอและระบบอาร์เอชได้ในเวลาเดียวกัน การเก็บข้อมูลจะดำเนินการด้วยการถ่ายภาพการเกิดและไม่เกิดตะกอนของเลือดตัวอย่างกับแอนติบอดีที่จำเพาะต่อหมู่เลือดระบบเอบีโอและหมู่เลือดระบบอาร์เอช การวิเคราะห์ข้อมูลบนแพลตฟอร์มนี้ถูกพัฒนาด้วยโปรแกรมภาษาไพทอนและประมวลผลบนราสเบอรี่ไพ ทำให้การวิเคราะห์หมู่เลือดทำได้อย่างถูกต้อง รวดเร็ว และสามารถวิเคราะห์ได้ในเวลาเดียวกันหลายตัวอย่าง อีกทั้งข้อมูลจะถูกสร้างและเก็บไว้บนเว็บไซต์ในฐานข้อมูลของผู้บริจาคเลือดเพื่อรองรับการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลของโรงพยาบาล จากการทดสอบระบบด้วยการนำภาพรูปถ่ายการตรวจเลือดของอาสมัครจำนวน 120 คน ที่ผ่านการนำเลือดผสมกับแอนติบอดี้แล้วมาเข้าสู่แพลตฟอร์มที่พัฒนาขึ้น พบว่าระบบที่นำเสนอสามารถระบุหมู่เลือดของผู้บริจาคได้ถูกต้องทั้งหมด และใช้เวลาประมวลผลเฉลี่ยเท่ากับ 2.4 คนต่อวินาที
Article Details
References
อุสา สุทธิสาคร, สิทธิพงศ์ วัฒนานนท์สกุล, ดำรง เชี่ยวศิลป์. “การศึกษาพฤติกรรมการบริจาคโลหิตของผู้ที่มาบริจาคโลหิต ณ ศูนย์บริการโลหิตแห่งชาติ สภากาชาดไทย”. วารสารโลหิตวิทยาและเวชศาสตร์บริการโลหิต., ปีที่ 24 (ฉบับที่ 3), หน้า 251-260, 2557.
IH-500 Fully Automated Blood Testing System. (7 April 2021). [Online] Available : https://info.bio-rad.com/cdg-ih500.html
Daniels G, Bromilow I, An introduction to blood groups : Essential Guide to Blood Groups. Oxford: Blackwell Publishing Ltd, 2007:4.
G. Daniels, L. Castilho, W. A. Flegel, et al., International Society of Blood Transfusion Committee on Terminology for Red Cell Surface Antigens: Macao Report. Vox Sang, 2009.
มาลีรัตน์ โสดานิล และอมรศักดิ์ อมรธนานันท์. “การรู้จำใบหน้าแบบหลายมุมมองโดยใช้เทคนิคการผสมผสานการแบ่งภาพและการจับภาพคู่มุมมองจริง”. วารสารเทคโนโลยีสารสนเทศ มจพ., ปีที่ 8 (ฉบับที่ 2), หน้า 33 – 38, 2555.
D. Huan, C. Shan, M. Ardebilian, et al.,“Local binary patterns and its application to facial image analysis: a survey,” IEEE Trans. on system, man and cybernetics, Vol. 41(6), pp. 765 – 781, 2011.
A. Ferraza V.Carvalho and J. Machado, “Determination of human blood type using image processing techniques,” Measurement., Vol. 97, pp. 165-173, 2017.
A. Yamin, F. Imran, U. Akbar, S. H. Tanvir., “Image processing based detection & classification of blood group using color images,” International Conference on Communication, Computing and Digital Systems (C-CODE), 2017.
A. Anand, V. Jha, L. Sharma, “An improved local binary patterns histograms technique for face recognition for real time applications,” International Journal of Recent Technology and Engineering. Vol. 8(257), pp. 524-529, 2019.
G. Heusch, Y. Rodriguez, S. Marcel, “Local binary patterns as an image preprocessing for face authentication,” Proceeding of the 7th International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FGR’06), 2006.