รศ.ดร.บุญญฤทธิ์ อุยยานนวาระ

รศ. ดร. บุญญฤทธิ์ อุยยานนวาระ (1 ใน 3 ผู้ก่อตั้ง วิชาการ.คอม) จบ ม.ต้น จากโรงเรียนเบญจมราชูทิศ นครศรีธรรมราช และ ม.ปลาย ที่ โรงเรียนหาดใหญ่วิทยาลัย สงขลา และจบ ป.ตรี ด้วยเกียรตินิยมอันดับหนึ่ง ที่คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ และ ปริญญาเอก จาก King's College มหาวิทยาลัยลอนดอน ประเทศอังกฤษ (ด้วยทุนเล่าเรียนหลวง โครงการ พสวท. ตั้งแต่ ม.4 จน จบ ป.เอก)

ปัจจุบันเป็น รองศาสตราจารย์ ประจำภาควิชาไอที ที่ สถาบันเทคโนโลยีนานาชาติสิรินธร (SIIT) มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์

ดร.บุญญฤทธิ์ ขอเป็นอีกหนึ่งแรงเล็กๆ ที่ช่วยผลักดัน การเรียนรู้ของคนไทย เผยแพร่เรื่องราว ดีๆ สู่ประเทศไทย ผ่านวิชาการ.คอม

หน่วยงาน : ภาควิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ คอมพิวเตอร์ และการสื่อสาร (ICT) ชื่อ : ดร. บุญญฤทธิ์ อุยยานนวาระ (รองศาสตราจารย์) ตำแหน่ง : รองศาสตราจารย์ อีเมล์ : bunyarit@siit.tu.ac.th เบอร์โทรศัพท์ (รังสิต) : เบอร์โทรศัพท์ (บางกะดี) : +66 (0) 2501 3505-20 เบอร์ภายใน : 2005

Education

B.Sc. (1st Class Honors) in Science (Physics), Prince of Songkhla University, Thailand Ph.D. in Image Processing, King's College, University of London, UK

Academic Awards

2007 Best Teaching Award, Sirindhorn International Institute of Technology. 2003 Best Teaching Award, Sirindhorn International Institute of Technology. Development and Promotion of Science and Technology Talents Project (DPST) Scholarship, 1990-2000.

Research Areas

Medical image processing, Pattern recognition.

Research Interests

Image Segmentation Using Texture and Relaxation Labeling Algorithms When normal density or intensity segmentation is not effective enough, a new representation of texture which is derived from the spatial energy of the texture is introduced in order to segment the given image. From the energy values, a 2D histogram of texture is generated. The texture histogram is used to discriminate textures and to retrieve image segmentation. In an attempt to assess the similarities in the regional areas, the property of adjacency could be useful. This characteristic of pixels is defined as a co-occurrence matrix, which is an important tool in Image Segmentation using Texture and Relaxation Labeling Algorithms. Medical Image Processing Taking advantage of the high capability of computers, offering advantages over film based systems, several image processing techniques are of interest, especially for medical purposes in order to get most of the information out of the given medical images. Essentially, medical imaging can make use of texture information, texture feature classification or texture segmentation because of the nature of the medical image itself. Medical assessment can then be made fully automated later on and this will lead to a reduction of human errors, increasing of consistency and repeatability. This can be distributed to the remote areas or hospitals that lack sophisticated treatment facilities or trained experts.

Theses Supervised

Master Theses Supervised 2005: Kaittisin Kanjanawanishkul. Fast Adaptive Algorithm for Time-Critical Color Quantization Application. 2007: Nyan Bo Bo. Robust Hand Tracking in Low-Resolution Video Sequences. 2007: Viranee Thongnuch. Optic Disk Detection in Retinopathy of Prematurity. Current: Uttapong Ruangrit. Consolidation of Heterogeneous Genome Database Systems. Current: Thanakorn Suma. Projection Modification for Metal Artifacts Reduction in CT Using General Interpolation Methods. Doctoral Theses Supervised 2007: Lassada Sukkaew. Image Analysis for Automatic Dectection of Retinopathy of Prematurity. Current: Akara Sopharak. Automatic Detection of Diabetic Retinopathy from Digital Retinal Images. Current: Cattleya Duanggate. Scale Space on Exudates Detection.

Work Experiences

2002-Present: SIIT 2000 - 2002: Lecturer, Walailak University, Thailand. 2001 - 2002: Programme Coordinator, Management of Information Technology, Master Programme, Walailak University, Thailand. 1999 - 2000: Demonstrator in Physics Laboratory, King's College, London, UK. http://www.siit.tu.ac.th/professor.php?id=34