បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយបញ្ហានៃភាពមិនច្បាស់លាស់ (Black-box nature) នៅក្នុងម៉ូដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) សម្រាប់ការបែងចែកផ្នែករូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រ ដែលបណ្តាលឱ្យមានកង្វះទំនុកចិត្តពីសំណាក់គ្រូពេទ្យ និងអ្នកជំងឺ ជាពិសេសក្នុងការរកឃើញដុំសាច់ខួរក្បាលតាមរយៈរូបភាព MRI ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកនិពន្ធបានស្នើឡើងនូវប្រព័ន្ធកូនកាត់ (Hybrid System) ដែលរួមបញ្ចូលគ្នានូវក្បួនដោះស្រាយ Fuzzy C-means ជាមួយនឹងបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត (ANN) ដើម្បីដំណើរការ និងវិភាគរូបភាព MRI ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Fuzzy C-means algorithm ក្បួនដោះស្រាយកម្រងទិន្នន័យ Fuzzy C-means |
មិនតម្រូវឱ្យមានការបង្វឹកទុកជាមុន (Unsupervised) និងអាចគិតគូរពីភាពមិនច្បាស់លាស់ (Uncertainty) នៅក្នុងរូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រ។ | មិនមានដំណោះស្រាយល្អបំផុតជាក់លាក់ ងាយរងឥទ្ធិពលពីការកំណត់តម្លៃដំបូង និងមិនសូវដំណើរការល្អសម្រាប់រូបភាពដែលមានសំឡេងរំខាន (Noisy images)។ | បង្កើតជាមូលដ្ឋានក្នុងការបែងចែករូបភាព ប៉ុន្តែទាមទារការបន្សុទ្ធរូបភាពបន្ថែម។ |
| Artificial Neural Network (ANN) បណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត |
ងាយស្រួលក្នុងការអនុវត្ត និងអាចអនុវត្តបានចំពោះបញ្ហាធ្វើចំណាត់ថ្នាក់ផ្សេងៗគ្នាជាច្រើន។ | មានភាពលំបាកក្នុងការជ្រើសរើសទម្រង់ស្ថាបត្យកម្ម និងមានបញ្ហាប្រអប់ខ្មៅ (Black-box problem) ដែលធ្វើឱ្យគ្រូពេទ្យពិបាកយល់ពីមូលហេតុនៃការសម្រេចចិត្ត។ | ផ្តល់ការធ្វើចំណាត់ថ្នាក់ដុំសាច់បានត្រឹមត្រូវ ប៉ុន្តែខ្វះតម្លាភាពក្នុងការបកស្រាយ។ |
| Proposed Hybrid System (Enhanced Fuzzy C-means + ANN) ប្រព័ន្ធកូនកាត់ដែលបានស្នើឡើង (ការរួមបញ្ចូល Fuzzy C-means ជាមួយ ANN) |
ចំណាយតិច ផ្តល់នូវអនុបាតសញ្ញាធៀបនឹងសំឡេងរំខាន (Peak signal-to-noise ratio) កាន់តែប្រសើរ និងមានកំហុសមធ្យមការ៉េ (Mean square error) ទាបជាងមុន។ | មានភាពស្មុគស្មាញខ្ពស់ជាងវិធីសាស្ត្រដាច់ដោយឡែក ហើយកម្មវិធី ឬភាសាកូដមួយចំនួនអាចនឹងមិនមានបន្ទាប់ពីដាក់ឱ្យដំណើរការ។ | អាចរកឃើញដុំសាច់ខួរក្បាលនៅទីតាំងណាមួយបានយ៉ាងសុក្រឹត និងមានការពន្យល់ច្បាស់លាស់ (Explainability) សម្រាប់គាំទ្រការសម្រេចចិត្តវេជ្ជសាស្ត្រ។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ទោះបីជាឯកសារមិនបានបញ្ជាក់ពីទំហំថវិកាផ្ទាល់ក៏ដោយ ប៉ុន្តែបានសង្កត់ធ្ងន់លើតម្រូវការផ្នែកទន់ និងធនធានកុំព្យូទ័រសម្រាប់ការដំណើរការរូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រកម្រិត 3D ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានស្រាវជ្រាវ និងសរសេរដោយអ្នកជំនាញមកពីសាកលវិទ្យាល័យនានាក្នុងប្រទេសនីហ្សេរីយ៉ា (Nigeria)។ ការសិក្សាមិនបានបញ្ជាក់ពីប្រភពជាក់លាក់នៃសំណុំទិន្នន័យ MRI ទេ ដែលអាចជាទិន្នន័យស្ដង់ដារទូទៅ។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការយកម៉ូដែលនេះមកប្រើប្រាស់ ចាំបាច់ត្រូវមានការធ្វើតេស្តផ្ទៀងផ្ទាត់ជាមួយសំណុំទិន្នន័យ MRI របស់ប្រជាជនកម្ពុជាផ្ទាល់ ដើម្បីចៀសវាងភាពលម្អៀង និងធានាបាននូវភាពសុក្រឹតក្នុងការរកឃើញដុំសាច់។
ប្រព័ន្ធកូនកាត់បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលអាចពន្យល់បាន (XAI Hybrid System) នេះ ពិតជាមានសក្តានុពល និងសារៈសំខាន់ខ្លាំងសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍវិស័យសុខាភិបាលឌីជីថលនៅកម្ពុជា។
សរុបមក ការដាក់បញ្ចូលប្រព័ន្ធកូនកាត់ XAI នេះទៅក្នុងប្រតិបត្តិការរបស់មន្ទីរពេទ្យនៅកម្ពុជា នឹងជួយបង្កើនប្រសិទ្ធភាពក្នុងការព្យាបាល ផ្តល់ទំនុកចិត្តដល់គ្រូពេទ្យ និងកាត់បន្ថយពេលវេលានៃការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Explainable artificial intelligence (XAI) | បច្ចេកវិទ្យាបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលមិនត្រឹមតែអាចផ្តល់លទ្ធផលវិភាគបានត្រឹមត្រូវប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងមានសមត្ថភាពអាចពន្យល់យ៉ាងច្បាស់លាស់ពីមូលហេតុ និងដំណើរការដែលនាំឱ្យវាសម្រេចចិត្តបែបនេះទៅកាន់មនុស្ស (ជាពិសេសគ្រូពេទ្យ) ដើម្បីបង្កើតទំនុកចិត្តនិងសុវត្ថិភាព។ | ដូចជាសិស្សពូកែម្នាក់ដែលមិនត្រឹមតែប្រាប់ចម្លើយគណិតវិទ្យាត្រឹមត្រូវទេ តែថែមទាំងសរសេរប្រាប់ពីរបៀបគិតមួយជំហានម្តងៗដើម្បីឱ្យគ្រូជឿជាក់។ |
| Medical image segmentation | ដំណើរការនៃការកាត់បំបែករូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រ (ដូចជាកាំរស្មីអ៊ិច ឬ MRI) ជាផ្នែកតូចៗ ឬជាតំបន់ដាច់ដោយឡែកពីគ្នា (Pixels) ដើម្បីជួយកុំព្យូទ័រឱ្យងាយស្រួលក្នុងការកំណត់ព្រំដែនសរីរាង្គ ឬស្វែងរកទីតាំងដុំសាច់ខុសប្រក្រតីបានយ៉ាងសុក្រឹត។ | ដូចជាការយកប៉ិចហ្វឺតពណ៌មកគូសរង្វង់ព័ទ្ធជុំវិញទីតាំងផ្ទះ ឬបឹងនៅលើផែនទីមួយផ្ទាំង ដើម្បីងាយស្រួលឱ្យគេមើលឃើញចំណុចសំខាន់ៗលេចធ្លោឡើង។ |
| Fuzzy C-means algorithm | ក្បួនដោះស្រាយសម្រាប់ចាត់ថ្នាក់ទិន្នន័យ (Clustering) ដែលខុសពីវិធីទូទៅ ដោយវាអនុញ្ញាតឱ្យចំណុចទិន្នន័យ (Pixel) មួយអាចស្ថិតនៅក្នុងក្រុមច្រើនជាងមួយក្នុងកម្រិតភាគរយផ្សេងៗគ្នា ដែលស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់កាត់ព្រំដែនដុំសាច់ក្នុងរូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រដែលព្រាលៗមិនសូវច្បាស់លាស់។ | ដូចជាការបែងចែកពណ៌ ដែលពណ៌ទឹកក្រូចមិនមែនជាពណ៌ក្រហមសុទ្ធ ឬលឿងសុទ្ធនោះទេ តែវាជាការលាយបញ្ចូលគ្នានៃពណ៌ទាំងពីរក្នុងកម្រិតភាគរយជាក់លាក់ណាមួយ។ |
| Artificial neural network (ANN) | ប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រដែលត្រូវបានរចនាឡើងដោយត្រាប់តាមបណ្តាញសរសៃប្រសាទខួរក្បាលរបស់មនុស្ស ដើម្បីរៀនពីទិន្នន័យចាស់ៗ ស្គាល់លំនាំ (Patterns) និងធ្វើការទស្សន៍ទាយទៅលើទិន្នន័យថ្មី (ឧទាហរណ៍៖ វិភាគថាដុំសាច់នេះជាប្រភេទកាច ឬស្លូត)។ | ដូចជាកូនក្មេងដែលរៀនស្គាល់សត្វឆ្កែតាមរយៈការមើលរូបភាពសត្វឆ្កែច្រើនដង រហូតដល់ថ្ងៃក្រោយគេអាចចំណាំសត្វឆ្កែគ្រប់ប្រភេទបានដោយខ្លួនឯង។ |
| Medical decision support systems (MDSSs) | ប្រព័ន្ធព័ត៌មានវិទ្យាដែលប្រើប្រាស់ទិន្នន័យអ្នកជំងឺ និងក្បួនដោះស្រាយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ដើម្បីជួយផ្តល់យោបល់ វិភាគ និងគាំទ្រដល់ការសម្រេចចិត្តរបស់គ្រូពេទ្យក្នុងការព្យាបាល ឬធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យជំងឺឱ្យកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព។ | ដូចជាត្រីវិស័យ ឬផែនទីកញ្ចក់រថយន្ត (GPS) ដែលជួយប្រាប់ផ្លូវនិងផ្តល់យោបល់ឱ្យអ្នកបើកបរទៅដល់គោលដៅប្រកបដោយសុវត្ថិភាពនិងត្រឹមត្រូវបំផុត។ |
| Data augmentation | បច្ចេកទេសក្នុងការបង្កើតទិន្នន័យថ្មីៗបន្ថែមពីលើទិន្នន័យដើមដែលមានស្រាប់ (តាមរយៈការបង្វិល ពង្រីក ឬកែប្រែពន្លឺរូបភាព) ដើម្បីបង្កើនទំហំសំណុំទិន្នន័យសម្រាប់យកទៅបង្វឹកម៉ូដែល AI ឱ្យកាន់តែឆ្លាតវៃ និងមិនងាយទន្ទេញចាំស៊ុម។ | ដូចជាការថតរូបមនុស្សម្នាក់ពីជ្រុងផ្សេងៗគ្នា និងក្នុងពន្លឺផ្សេងៗគ្នា ដើម្បីឱ្យកាមេរ៉ាអាចចំណាំមុខមនុស្សនោះបាន ទោះស្ថិតក្នុងស្ថានភាពណាក៏ដោយ។ |
| Region growing | វិធីសាស្ត្រនៃការបែងចែករូបភាពដែលចាប់ផ្តើមពីចំណុចដើមមួយ (Seed point) រួចពង្រីកផ្ទៃរបស់វាបន្តិចម្តងៗទៅកាន់ចំណុចជិតខាងដែលមានលក្ខណៈស្រដៀងគ្នា (ឧទាហរណ៍៖ កម្រិតពណ៌ប្រផេះដូចគ្នា) រហូតដល់អស់ព្រំដែនដុំសាច់។ | ដូចជាការបន្តក់ទឹកថ្នាំលើក្រដាសជ្រាប ដែលទឹកថ្នាំនឹងរាលដាលសន្សឹមៗទៅលើសាច់ក្រដាស រហូតដល់អស់កម្លាំងជ្រាប ឬប៉ះនឹងទឹកថ្នាំពណ៌ផ្សេង។ |
| Binarization | ដំណើរការបំប្លែងរូបភាពដែលសម្បូរពណ៌ ឬមានស្រមោលពណ៌ប្រផេះច្រើន ទៅជារូបភាពសាមញ្ញដែលមានតែ២ពណ៌គត់ គឺសនិងខ្មៅ (តំណាងដោយតម្លៃលេខ 0 និង 1 សម្រាប់កុំព្យូទ័រ) ដើម្បីងាយស្រួលក្នុងការគណនាទំហំ ឬផ្ទៃក្រឡារបស់ដុំសាច់។ | ដូចជាការប្រែរូបភាពចម្រុះពណ៌ ទៅជាទម្រង់ស្រមោលខ្មៅដិតនៅលើផ្ទាំងក្រណាត់ស ដែលធ្វើឱ្យយើងមើលឃើញរូបរាងស៊ុមរបស់វាបានយ៉ាងច្បាស់។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
