В рамках данной работы было разработано мобильное приложение, позволяющее диагностировать наличие злокачественного новообразования, меланому, на коже человека при помощи камеры телефона и искусственных нейронных сетей. В первой главе осуществлен обзор аналогов с последующими выводами об их качестве и недостатках. Также рассмотрены способы обучения искусственных нейронных сетей и моделей, пригодных для распознавания объектов на изображении. Во второй главе происходит более подробный анализ выбранной модели ИНС, архитектурных шаблонов и инструментов, необходимых для разработки приложения для устройств на базе операционной системы iOS. В третьей главе пристальное внимание уделяется непосредственно работе с изображениями доброкачественных и злокачественных новообразований, обучению модели ИНС с её последующей тонкой настройкой. Помимо этого описывается реализация мобильного приложения: работа с камерой, библиотекой пользователя, внедрение обученной модели и обработка результатов диагностирования. В четвертой главе исследуется способ оптимизации обучения модели ИНС, итоговое качество предсказаний и работа приложения. В результате работы было написано приложение для диагностирования меланомы посредством ИНС с возможностью развития в будущем: осуществление множественной классификации кожных заболеваний.

As part of this work, a mobile application was developed to diagnose a malignant neoplasm, melanoma on human skin using a phone camera and artificial neural networks. The first chapter provides a review of analogues, followed by conclusions about their quality and disadvantages. Also, it considers ways of training artificial neural networks and models suitable for the object recognition in the image. The second chapter provides a more detailed analysis of the selected ANN model, architectural templates and tools necessary for the application development for iOS devices. The third chapter focuses directly on working with images of benign and malignant neoplasms, training the ANN model and its fine-tuning. In addition, the implementation of the mobile application is described: the work with a camera, user's library, the implementation of the trained model, and the processing of diagnostic results. The fourth chapter explores a way to optimize the ANN model training, the resulting quality of the predictions, and how the application works. As a result of the work, an application for melanoma diagnosis was written by means of ANN with the possibility of future development: multiple classification of skin diseases.

• Разработка мобильного приложения для распознавания заболеваний кожи на основе искусственных нейронных сетей
  • Введение
  • 1. Обзор существующих приложений, моделей искусственных нейронных сетей для распознавания кожных заболеваний и методов их обучения
  • 2. Обзор и выбор технологий реализации мобильного приложения
  • 3. Разработка мобильного приложения для смартфонов на базе iOS для диагностирования кожных заболеваний
  • 4. Тестирование приложения и экспериментальное исследование реализованной модели ИНС
  • Заключение
  • Список использованных источников
  • Приложение 1. Схема архитектуры мобильного приложения
  • Приложение 2. Код обучения MobileNet V2
  • Приложение 3. Код сервиса SkinCancerClassifier
  • Приложение 4. Код сервиса PhotoCaptureServiceImpl