การพัฒนาโปรแกรมสำหรับการเรียนรู้การประมวลผลภาพดิจิทัลในระดับเบื้องต้น

ผู้แต่ง

  • aกาญจนา มู้จันทร์ ภาควิชารังสีเทคนิค คณะสหเวชศาสตร์ มหาวิทยาลัยนเรศวร พิษณุโลก 65000 ประเทศไทย https://orcid.org/0009-0001-3064-2093
  • ชนัญชิดา สุริเจย์ ภาควิชารังสีเทคนิค คณะสหเวชศาสตร์ มหาวิทยาลัยนเรศวร พิษณุโลก 65000 ประเทศไทย https://orcid.org/0009-0007-3049-4506
  • วายุดา วะชุม ภาควิชารังสีเทคนิค คณะสหเวชศาสตร์ มหาวิทยาลัยนเรศวร พิษณุโลก 65000 ประเทศไทย https://orcid.org/0009-0007-6419-4309
  • ฐิติพงศ์ แก้วเหล็ก 1ภาควิชารังสีเทคนิค คณะสหเวชศาสตร์ มหาวิทยาลัยนเรศวร พิษณุโลก 65000 ประเทศไทย, 2หลักสูตรฟิสิกส์การแพทย์ ภาควิชารังสีเทคนิค คณะสหเวชศาสตร์ มหาวิทยาลัยนเรศวร พิษณุโลก 65000 ประเทศไทย, 3หน่วยวิจัยสหวิทยาการสุขภาพและวิทยาศาสตร์ข้อมูล คณะสหเวชศาสตร์ มหาวิทยาลัยนเรศวร พิษณุโลก 65000 ประเทศไทย https://orcid.org/0000-0001-6400-0489

คำสำคัญ:

การประมวลผลภาพ, ภาพดิจิทัล, แมตแล็บ, การพัฒนาโปรแกรมการเรียนรู้

บทคัดย่อ

บทนำ: การถ่ายภาพรังสีในปัจจุบันได้เปลี่ยนจากระบบฟิล์ม-สกรีนไปสู่ระบบดิจิทัลอย่างกว้างขวาง การเปลี่ยนผ่านนี้กำหนดให้นักรังสีเทคนิคต้องมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับการจัดการและการประมวลผลภาพดิจิทัล เพื่อสร้างภาพถ่ายรังสีทางการแพทย์ที่มีคุณภาพสูง แมตแล็บเป็นโปรแกรมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการประมวลผลภาพ มีส่วนต่อประสานกราฟิกกับผู้ใช้ เพื่ออำนวยความสะดวกในการใช้งานที่รวดเร็วและง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม ข้อกำหนดทั่วไปที่ผู้ใช้ต้องพิมพ์คำสั่งในหน้าต่าง อาจสร้างความสับสนสำหรับผู้ที่ไม่มีความรู้พื้นฐานที่แข็งแกร่งเกี่ยวกับโปรแกรม วัตถุประสงค์: งานวิจัยนี้มีเป้าหมายที่จะพัฒนาโปรแกรมที่ช่วยในการเรียนรู้คำสั่งและการแปลงภาพ โดยเน้นที่หัวข้อต่างๆ เช่น โมเดลช่องสี การกรองภาพ และการเพิ่มประสิทธิภาพของภาพ วิธีการศึกษา: โปรแกรมนี้ได้รับการออกแบบและพัฒนาขึ้นโดยเฉพาะเพื่อเป็น เครื่องมือสำหรับการเรียนรู้การประมวลผลภาพดิจิทัล ได้มีการประเมินการทำงานของโปรแกรมโดยเปรียบเทียบภาพและฮิสโตแกรมที่สร้างโดยโปรแกรมกับภาพและฮิสโตแกรมที่ได้จากการดำเนินการคำสั่งเดียวกันในพื้นที่ทำงานของแมตแล็บ และทำการเปรียบเทียบผลการทดสอบก่อนเรียนและหลังเรียนในนิสิตระดับปริญญาตรีสาขารังสีเทคนิค จำนวน 63 คน ผลการศึกษา: การเปรียบเทียบนี้เผยให้เห็นว่า ค่ารากที่สองของความคลาดเคลื่อนเฉลี่ยกำลังสอง และค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ เป็น 0 สำหรับคำสั่งทั้งหมด ซึ่งบ่งชี้ว่าได้ผลลัพธ์ที่เหมือนกัน ยิ่งไปกว่านั้นฮิสโตแกรมจากทั้งสองภาพซ้อนทับกันอย่างสมบูรณ์ ซึ่งยืนยันความแม่นยำและความสามารถในการใช้งานของคำสั่งต่างๆ ในโปรแกรมเพื่อประเมินประสิทธิภาพของโปรแกรมในการส่งเสริมการเรียนรู้ สรุปผลการศึกษา: ผลการวิจัยแสดงให้เห็นว่า คะแนนหลังเรียนสูงกว่าคะแนนก่อนเรียนอย่างมีนัยสำคัญ โดยมีความแตกต่างทางสถิติอย่างมีนัยสำคัญที่ระดับความเชื่อมั่น 95%

Downloads

Download data is not yet available.

เอกสารอ้างอิง

MathWorks. What is image enhancement? [Internet]. USA: MathWorks, Inc.; [cited 2024 Mar 9]. Available from: https://www.mathworks.com/discovery/image-enhancement.html

Keim R. Understanding color models used in digital image processing. Technical Articles [Internet]. 2024 Aug 17 [cited 2024 Mar 9]. Available from: https://www.allaboutcircuits.com/technical-articles/understanding-color-models-used-in-digital-image-processing/

Akyol G. What is image enhancement? [Internet]. 2023 [cited 2024 Mar 9]. Available from: https://medium.com/@gokcenazakyol/what-is-image-enhancement-image-processing-3-32a813087e0a

Black Ice Software LLC. HSI color conversion – imaging toolkit feature [Internet]. Florida: Black Ice Software, LLC; [cited 2024 Mar 9]. Available from: https://www.blackice.com/colorspaceHSI.htm

Boyat AK, Joshi BK. Noise models in digital image processing: a review. Signal Image Process. 2015;6(2):63–75.

Deng Q, Chen X. An image processing toolbox based on MATLAB GUI. J Phys Conf Ser. 2021;012137.

Gopinathan S, Kokila R, Thangavel P. Wavelet and FFT based image denoising using non-linear filters. Int J Electr Comput Eng. 2015;5(1):101–108.

Image Processing. Image processing blog [Internet]. 2016 [cited 2024 Feb 18]. Available from: https://imageprocessing443.wordpress.com/blog/

มหาวิทยาลัยศรีปทุม. การออกแบบ Matlab/GUI [อินเทอร์เน็ต]. กรุงเทพฯ: มหาวิทยาลัยศรีปทุม [เข้าถึงเมื่อ 11 ก.พ. 2567] เข้าถึงได้จาก: http://www.dspace.spu.ac.th/bitstream/ 123456789/4680/10/012%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B8%97%E0%B8%B5%E0%B9%883.pdf.

กนลา เจริญสุข. MATLAB GUI สำหรับการเรียนการสอนวิชาแคลคูลัสเวกเตอร์ เรื่องปริพันธ์สามชั้น. นครปฐม: มหาวิทยาลัยศิลปากร; 2556.

วิวัฒน์ เจริญสุข. การพัฒนาผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนวิชาระบบควบคุม โดยใช้โปรแกรมวิเคราะห์ระบบควบคุม MATLAB ของนักศึกษาระดับปริญญาตรี ภาควิศวกรรมไฟฟ้า คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี. ปทุมธานี: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี; 2555.

Kaewlek T, Sitinwan K, Lueangaroon K, Sansuriyawong W, Pattaweerakul R, Hantrakul T, Chinwatanawongwan B. Development of a web application for stroke diagnosis assistance using deep learning artificial intelligence on computed tomography image. Thai J Rad Tech. 2024;49(1):40-7.

Pairodsantikul P, Laksika Phlangrit L, Wiwatthananon N, Kawvised S, Wongsa P, Pamarapa C. The development of application for general radiography in skull. Thai J Rad Tech. 2023;48(1):60-7.

TJRT9-2025

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

2025-12-26

รูปแบบการอ้างอิง

1.
มู้จันทร์ aกาญจนา, สุริเจย์ ช, วะชุม ว, แก้วเหล็ก ฐ. การพัฒนาโปรแกรมสำหรับการเรียนรู้การประมวลผลภาพดิจิทัลในระดับเบื้องต้น. Thai J Rad Tech [อินเทอร์เน็ต]. 26 ธันวาคม 2025 [อ้างถึง 27 ธันวาคม 2025];50(1):79-88. available at: https://he02.tci-thaijo.org/index.php/tjrt/article/view/279180