Office: +66 2649 5000 ext. 18408|sasivimon@g.swu.ac.th

อ.ดร.บรรพตรี คมขำ

Banphatree Khomkham, PhD

ชื่อ-นามสกุล  (ภาษาไทย) :       บรรพตรี คมขำ

ชื่อ-นามสกุล  (ภาษาอังกฤษ) :  Banphatree Khomkham

ตำแหน่งทางวิชาการ :                 อาจารย์

Email :                                      banphatree@g.swu.ac.th

เบอร์โทรศัพท์ (เบอร์ต่อ)            

วุฒิการศึกษา คุณวุฒิ/สาขาวิชา สถาบัน ปีที่สำเร็จ
B.Sc. [1st class honor] Mathematics มหาวิทยาลัยขอนแก่น 2557
M.Sc. Applied Mathematics and Computational Science จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย 2561
Ph.D. Computer Science and Information Technology จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย 2565

ความเชี่ยวชาญ

Machine learning, pattern recognition, Image processing, especially

medical imaging, and their applications.

ผลงานทางวิชาการ
1. งานวิจัย
1.1 บทความวิจัยตีพิมพ์ในวารสารวิชาการระดับชาติและนานาชาติ

Khomkham, B., & Thongjunthuk, T. (2014). Necessary Conditions of Existence of Solutions. The 9th Conference on Science and Technology for Youths, Bangkok, Thailand. (Presentation)

1.2 บทความวิจัยที่ได้รับการตีพิมพ์ฉบับเต็มจากการประชุมวิชาการระดับชาติหรือนานาชาติ

Khomkham, B., Wattanathum, A., & Lipikorn, R. (2017, October). Peripheral pulmonary lesion classification from endobronchial ultrasonography images using weight-sum of upper and lower GLCM feature. In 2017 7th IEEE International Conference on System Engineering and Technology (ICSET) (pp. 157-161). IEEE.

Dechsanga, J., Wattanathum, A., Wongsrichanalai, V., Promthong, K., Khomkham, B., Lapikorn, R., & Suravorachet, W. (2018). PREDICTED MALIGNANCY OF PULMONARY LESION BY USING TUMOR INSPECTOR VERSION 1 PROGRAM IN PHRAMONGKUTKLAO HOSPITAL. Journal of Southeast Asian Medical Research, 2(1), 37-44.

Khomkham, B., & Lipikorn, R. (2021). Pulmonary lesion classification from endobronchial ultrasonography images using adaptive weighted‐sum of the upper and lower triangular gray‐level co‐occurrence matrix. International Journal of Imaging Systems and Technology, 31(3), 1280-1293.

Khomkham, B., & Lipikorn, R. (2022). Pulmonary Lesion Classification Framework Using the Weighted Ensemble Classification with Random Forest and CNN Models for EBUS Images. Diagnostics, 12(7), 1552.

2022-11-01T15:35:27+07:00
Go to Top