Mobilní aplikace pro samovyhodnocení kožních lézí

Abstract

Tato práce se zaměřuje na vytvoření dostupného nástroje pro sekundární prevenci rakoviny kůže. Aplikace je rozšířením práce [1] a používá vytvořený algoritmus založený na konvoluční neuronové síti pro detekci a vyhodnocení obrázků kůže. Cílem je poskytnout podrobnou analýzu požadavků a přínosů samovyšetření kůže a technik fotografování, které přispívají k dosažení co nejpřesnějších výsledků konečné aplikace. Na základě analýzy jsem navrhla a vyvinula nativní aplikaci pro Android s jednoduchým a srozumitelným uživatelským rozhraním, implementovaným pomocí frameworku Jetpack Compose, a serverovou Spring Boot aplikaci, která zprostředkovává ukládání dat a vyhodnocování pomocí algoritmu. Dále bylo provedeno testování uživatelské přívětivosti aplikace, které přineslo převážně pozitivní zpětnou vazbu. Na základě odpovědí účastníků jsem navrhla úpravy pro zlepšení aplikace a implementovala některá z nich.

This thesis focuses on creating an accessible tool for secondary prevention of skin cancer. The application is an extension of the thesis [1] and uses the created convolution neuron network-based algorithm to detect and evaluate images of skin. It aims to provide a detailed analysis regarding requirements and benefits of self-assessment of skin, and techniques of photography that can be used to get the best result from the final application. Based on the analysis, I designed and developed a native Android client application with a simple and comprehensible user interface implemented using Jetpack Compose framework, and a Spring Boot server application that provides data storage and runs the \glref{CNN} algorithm. Furthermore, usability testing was conducted and yielded mostly positive feedback from the users. Based on the testers' responses I suggested improvements to the application and implemented some of them.