Detekcija melanoma i lezija kože korištenjem OpenCV-a i algoritama strojnog učenja

diplomski rad

• Naslov (engleski): Melanoma and Skin Lesion Detection Using OpenCV and Machine Learning Algorithms
• Autor: Nenad Banfić
• Mentor: Boris Milašinović (mentor)
• Član povjerenstva: Boris Milašinović (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Nikica Hlupić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Mirjana Domazet-Lošo (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2017-07-11, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Zadatak ovog diplomskog rada je bio prikupiti slike dobroćudnih i zloćudnih lezija kože, a zatim proučiti programski okvir OpenCV te korištenjem različitih algoritama segmentacije i ekstrakcije značajki, naći način za izvući značajke poput boje, asimetrije, granice te strukture iz same slike. Također su razvijeni i testirani različiti nadzirani modeli strojnog učenja u cilju klasificiranja lezija u potencijalno opasne ili bezopasne. Razvijena je i mobilna aplikacija za platformu Android koja omogućuje fotografiranje lezija i prikazivanja rezultata analize korisniku. Razmotrena je varijanta obrade slike i klasifikacije na uređaju, kao i na poslužitelju.

Sažetak (engleski)

The task of this master thesis was to collect images of both benign and malicious skin lesions, study the OpenCV application framework and find a way to extract features such as colours, asymmetry, borders, structures by using different segmentations and feature extraction algorithms. Afterwards, it was important to develop and test different supervised machine learning models in order to classify lesions into potentially dangerous or safe and develop an Android application that would enable a user to take a photo of a lesion and receive back the analysis result. Different variants of image processing were taken into the consideration, i.e. on a mobile device and on the server.

• Ključne riječi: melanoma; lezija kože; dobroćudni; zloćudni; boja; struktura; asimetrija; granica; tekstura; OpenCV; Android; poslužitelj; strojno učenje; model; slike; obrada slike
• Ključne riječi (engleski): melanoma; skin lesion; benign; malignant; colour; structure; asymmetry; border; texture; OpenCV; Android; server; machine learning; model; images; image processing
• Jezik: engleski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:441657
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-13 18:48:52