Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Hough transform vid identifiering av hudförändringar
KTH, School of Computer Science and Communication (CSC).
KTH, School of Computer Science and Communication (CSC).
2015 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesisAlternative title
Detection of skin moles with Hough transform (English)
Abstract [sv]

Att med bildigenkänning identifiera hudförändringar (ofta kallade födelsemärken) kan leda till snabbare upptäckt och diagnos jämfört med dagens manuella metoder. Hough transform är en känd algoritm inom bildigenkänning men har ännu inte applicerats direkt på hudförändringar. Uppsatsen undersöker om Hough transform kan användas med tillräckligt hög pålitlighet för att identifiera hudförändringar hos patienter. Den valda metoden är att med bildbehandling förbereda testbilder för att minimera brus och störningar, för att sedan med hjälp av MATLAB tillämpa algoritmen. Resultatet från uppsatsen med den valda metoden är att cirka 30% av hudförändringarna kunde identifieras. Slutsatsen är därmed att algoritmen, i denna implementation, inte ger ett tillräckligt korrekt resultat för att vara ett verktyg inom sjukvården. En annan slutsats är att mer undersökning behövs för att eliminera brus och störningar i testbilderna från bland annat kroppsbehåring.

Abstract [en]

Using image recognition to identify skin moles could lead to faster detection and diagnosis of skin cancer compared to the manual workflow used in health care today. Hough transform is a well known algorithm for image recognition but have not yet been applied directly to skin moles. This report examines if Hough transform can be used with sufficient reliability to identify skin moles on dermatology patients. The method is to prepare the test images to minimize noise and distrubence and then apply a MATLAB implementation of the algorithm. The results shows that about 30% of the skin moles could be identified. The conclusion from the report is that the algorithm, with the choosen method, does not provide a sufficiently accurate result to be used as a reliable tool in health care. Another conclusion is that more research is needed to eliminate noice and disturbance in the test images derived from e.g. bodyhair.

Place, publisher, year, edition, pages
2015.
National Category
Computer Science
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-166607OAI: oai:DiVA.org:kth-166607DiVA: diva2:811600
Supervisors
Examiners
Available from: 2015-05-12 Created: 2015-05-12 Last updated: 2015-05-12Bibliographically approved

Open Access in DiVA

Hough-transform-vid-identifiering-av-hudförändringar(2848 kB)98 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 2848 kBChecksum SHA-512
d3b460a3b3f7752f1822189d8d93012888af85890e5e851dd0642dc83d9f406565ac3566cd200619e7c85cc49a1da7bde92b3bc034ed637030170e930c14bbda
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
School of Computer Science and Communication (CSC)
Computer Science

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 98 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 103 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf