การตรวจจับพุ่มไม้และลําต้นบนแบบทดสอบภาพวาดต้นไม้โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก

Crown and Trunk Detection on Tree Drawing Test by using Deep Learning

Name: ธีรพงศ์ อรชร

Address: สถาบันเทคโนโลยีปทุมวัน

Organization : คณะวิศวกรรมศาสตร์

Email : oteerapong@gmail.com

Name: วิธวินท์ ศรีเพียรพล

Address: Botnoi Consulting Co.,Ltd.

Name: ฉัตรมงคล ฉ่ำมาก

Address: โรงพยาบาลยุวประสารทไวทโยปถัมภ์

keyword: การทดสอบภาพวาดต้นไม้

; การเรียนรู้เชิงลึก

; SSD MobilNet

; Tree Drawing Test

; Deep Learning

; SSD MobileNet

Abstract: การทดสอบวาดรูปต้นไม้ (Tree Drawing Test) เป็นหนึ่งในเครื่องมือแบบทดสอบประเมินบุคลิกภาพ (Projective test) ที่นิยมใช้ของนักจิตวิทยาคลินิกเพื่อใช้ในการบ่งบอกสถานะภาพจิตใจของผู้ทําการทดสอบ ซึ่งลักษณะเฉพาะของภาพวาดต้นไม้ที่นักจิตวิทยาคลินิกนํามาใช้ในการวิเคราะห์นั้นมีมากมายไม่วาจะเป็น พุ่มไม้ ลําต้น กิ่งก้าน ราก พื้นของต้นไม้ ซึ่งข้อดีของการทําการทดสอบวาดรูปต้นไม้คือทําให้รู้สภาพจิตใจของผู้ทําการทดสอบได้ละเอียดและสามารถใช้ได้กับคนทุกวัย แต่ข้อเสียคือต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญในการแปลผลงานวิจัยนี้จัดทําขึ้นมีวัตถุประสงค์เพื่อต้นแบบพัฒนาระบบการคัดกรองผู้ป่วยทางจิตอัตโนมัติโดยใช้ภาพวาดต้นไม้ โดยเริ่มต้นที่การตรวจจับวัตถุที่เป็นพุ่มไม้และลําต้นซึ่งเป็นหนึ่งลักษณะสําคัญในภาพวาดต้นไม้ที่นักจิตวิทยาคลินิกจะนํามา วิเคราะห์ ด้วยการใช้การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ตรวจจับพุ่มไม้และลําต้นเพื่อหาความกว้างและความยาวแบบอัตโนมัติแล้วให้นําข้อมูลดังกล่าวไปวิเคราะห์ในลําดับถัดไป โดยโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่งานวิจัยนี้ ใช้คือโมเดล SSD MobileNet จากผลการทดลองพบว่าโมเดลดังกล่าวสามารถตรวจจับพุ่มไม้และลําต้นได้โดยมีความแม่นยําเฉลี่ยอยูที่ 86.38% และ 54.21% ตามลําดับ

Abstract: The tree drawing test is one of the most popular projective test tools used by clinical psychologists to determine the mental state of the person taking the test. There are many characteristics of tree drawing that clinical psychologists have used in their analysis, such as crown, trunk, branch, root, ground of tree. The advantages of using the tree drawing test are that it allows you to know the mental state of the person and can be used on people of all ages. On the other hand, the disadvantage is that it requires an expert to interpret the results. This research aimed to develop a prototype of an automated screening system for mentally ill patients using tree drawings by starting with the detection of crown and trunk objects, one of the key features in tree drawings. Using deep learning, clinical psychologists automatically detect crown and trunk for width and length, and then use the data for subsequent analysis. The deep learning model used in this research was the SSD MobileNet model. As a result, the model was able to detect crown and trunk with average accuracy of 86.38% and 54.21%, respectively.

Patumwan Institute of Technology. Library

Address: BANGKOK

Email: somsuay12@hotmail.com

Created: 2565

Modified: 2565-12-21

Issued: 2565-12-21

บทความ/Article

application/pdf

BibliograpyCitation : Pathumwan Academic Journal. Vol. 12, No. 34, (May - August 2022), p 20 - 31.

tha

©copyrights สถาบันเทคโนโลยีปทุมวัน

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	ธีรพงศ์ อรชร.pdf	495.68 KB	6	2025-04-08 11:05:03

ใช้เวลา

0.030669 วินาที