🔬 SmartUrine AI By Tycoon v3 · Zone-Locked Grid + Per-Pad Refine · ข้อมูลผู้ป่วย · Validation & Timing

👤 ข้อมูลผู้ป่วย

H.N. ใช้ A–Z a–z 0–9 และ - / _ · ข้อมูลถูกเก็บใน เครื่องของคุณเท่านั้น (localStorage) ไม่ส่งออกภายนอก

⏱️ จับเวลาปฏิกิริยา (Reaction Timer)

00:00

กดเมื่อจุ่มแถบเสร็จ · ระบบเตือนที่ 60 วินาที (ช่วงอ่านส่วนใหญ่) และ 120 วินาที (LEU) · อ่านเกินเวลาสีจะเพี้ยน เอานะเออ ผมเตือนแล้วนะ

1) ถ่ายภาพแถบตรวจ

📌 วางแถบบนพื้น สีเข้มเรียบ ให้ยาวเต็มเฟรม · เอียงได้ · เลี่ยงเงาทับและแสงสะท้อน

โปรไฟล์ยี่ห้อ (Brand Profile) สามารถปรับเลื่อนขึ้นลงตาม Strip ได้

ลำดับช่องตรวจ — ลาก ⋮⋮ หรือกด ▲▼

ชื่อ: A–Z a–z 0–9 ยาว 1–12 ตัว · ห้ามซ้ำ · ลำดับที่ 1 = ช่องแรกตามทิศทางที่เลือก

พารามิเตอร์การอ่าน

3) ผลการจำแนก

ช่องสีที่อ่านอ้างอิงผลΔEคุณภาพ
ยังไม่มีผล

สรุป & เวลา

—

🧪 บันทึกผลอ้างอิงจากห้องปฏิบัติการ

เลือกผลที่ได้จากเครื่องอ่านอัตโนมัติ/นักเทคนิคการแพทย์ เพื่อเทียบกับผลของ SmartUrine AI (record ปัจจุบัน)

ยังไม่มีผลวิเคราะห์ — กรุณาถ่ายภาพก่อน

📈 สรุปความสอดคล้อง (Agreement)

พารามิเตอร์nตรงพอดี±1 ระดับκκ ถ่วงน้ำหนักระดับ
ยังไม่มีข้อมูล

⏱️ สถิติเวลา (Time performance)

เวลาประมวลผล = เวลาที่ AI ใช้วิเคราะห์ภาพ · เวลารวม = ตั้งแต่กดถ่าย (หรือเริ่มจับเวลา) จนได้ผล

ชุดข้อมูลตรวจสอบ

—

ชุดสีอ้างอิง & สอนสี

ควรสอนสีจากขวดที่ใช้จริง: ถ่ายแผ่นเทียบสีบนขวด แล้วกด "สอนจากผลล่าสุด" สามารถเข้าไปสอน AI ได้นะครับ

ประวัติการตรวจ

—

สถาปัตยกรรมระบบ

การอ่านแถบตรวจด้วยสายตา │ ▼ ศึกษาปัญหาและความต้องการ │ ▼ ออกแบบ SmartUrine AI ┌──────┼───────┐ ▼ ▼ ▼ กล่อง Smart- AI Model คุมแสง phone (CV + ΔE2000) (Torch) Camera └──────┼───────┘ ▼ วิเคราะห์ภาพ Segment → Deskew → Zone → GridFit → PerPadRefine → WB → Lab │ ▼ จำแนกผลการตรวจ │ ▼ เปรียบเทียบกับผลอ้างอิงห้องแล็บ ┌───┴───┐ ▼ ▼ ความถูกต้อง เวลา (κ, %agree) (ms, s) └───┬───┘ ▼ ปรับปรุงระบบ │ ▼ SmartUrine AI

อัลกอริทึม v3

  1. Localization — ΔE map เทียบพื้นหลัง → ทดสอบ 4 threshold → เลือก component ใหญ่+เรียวที่สุด
  2. Deskew — PCA หาแกนหลัก → หมุนตั้งฉาก → crop (จำกัดสูง 1100px เพื่อความเร็ว)
  3. Plastic reference ★ — เลือกแถวที่ L สูง & chroma ต่ำ เป็นสีพลาสติกอ้างอิง (แม่นกว่า median)
  4. Pad-zone detection ★ — binarize padness profile → ลบ run สั้น → ได้ช่วงที่มีแผ่นสีจริง
  5. Grid fit ★ — $p_0=Z/(n-0.25)$ ค้นหา $p\in[0.7,1.35]p_0$ ด้วย comb template + anchor penalty ที่ปลายทั้งสองข้าง
  6. Per-pad refine ★ — ขยับศูนย์กลางแต่ละช่อง ±0.30p แล้ว blend กับ least-squares line ×2 รอบ (แก้ drift)
  7. Edge snap ★ — ขอบบน = max(+d/dy), ขอบล่าง = max(−d/dy) + บังคับไม่ให้ซ้อนทับกัน
  8. Manual 2-tap ★ — แตะกลางช่องแรก/ช่องสุดท้าย → ได้มุมเอียง+pitch โดยตรง
  9. Color — crop กลาง 56% + trimmed-mean 20% → von Kries WB → Lab → ΔE2000

⚠️ ข้อจำกัด

ต้นแบบเพื่อการศึกษา/วิจัย นะครับ ไม่ใช่เครื่องมือแพทย์ ไม่ผ่านการรับรอง อย./IVD ห้ามใช้วินิจฉัยหรือตัดสินใจรักษา ต้องยืนยันด้วยห้องปฏิบัติการเสมอ · ข้อมูลผู้ป่วยเก็บในเครื่องเท่านั้น ผู้ใช้ต้องรับผิดชอบการคุ้มครองข้อมูลตาม PDPA