Επιτομή:
Στη παρούσα πτυχιακή εργασία χρησιμοποιήθηκε η έξυπνη εφαρμογή τηλεφώνου SkinDisease, η
οποία αποτελεί πατέντα του κ. Νικόλαου Πετρέλλη και η οποία έχει αναπτυχθεί για
WindowsPhone 8/8.1 στην εφαρμογή Visual Studio. Θέμα αυτής της εργασίας είναι η αναγνώριση
και ταυτοποίηση συγκεκριμένης δερματικής ασθένειας γάτας μέσω του emulator της εφαρμογής
Visual Studio. Πιο συγκεκριμένα, φορτώνοντας εικόνες από δερματικές ασθένειες γάτας
πραγματοποιεί ποιοτική ανάλυση με βάση την περιοχή όπου εμφανίζονται τα εξανθήματα επάνω
στο δέρμα της γάτας καθώς και το χρώμα, στο σχήμα και τον αριθμό των εξανθημάτων. Αυτά τα
στοιχεία συγκρίνονται με ήδη καθορισμένα όρια, ώστε να γίνει η τελική ταυτοποίηση.
Αρχικά, πραγματοποιήθηκε εγκατάσταση της εφαρμογής, έπειτα έγινε επιλογή τεσσάρων
δερματικών ασθενειών γάτας και στη συνέχεια συλλογή φωτογραφιών από την εκάστοτε ασθένεια.
Οι ασθένειες που επιλέχθηκαν είναι η Κεχροειδής Δερματίτιδα, το Ηωσινόφιλο Κοκκίωμα, η
Δερματοφυτίαση και τέλος, η Αλωπεκία. Συλλέχθηκαν 20 φωτογραφίες για κάθε ασθένεια και
χρησιμοποιήθηκαν οι 4 από αυτές, οι πιο αντιπροσωπευτικές, οι οποίες αναλύθηκαν σε 3
κανονικοποιήσεις (0, 1, 2). Τα αποτελέσματα των κανονικοποιήσεων οδηγούν στο τελικό
συμπέρασμα που είναι η αναγνώριση της δερματικής ασθένειας στις 20 φωτογραφίες που
συλλέξαμε και η καταγραφή κανόνων διάγνωσης υπό μορφή νέων κλάσεων που θα ενσωματωθούν
στην υπάρχουσα εφαρμογή.
ABSTRACT
In this Undergraduate thesis, the smart phone application SkinDisease was used, which is Mr.
Nikolaos Petrellis’ patent and which has been developed for WindowsPhone 8/8.1 in the Visual
Studio application. The topic of this thesis is the recognition and identification of a specific skin
disease in the Visual Studio simulator. More specifically, by uploading images of cat skin diseases
to the application it performs a qualitative analysis based on the area where the rashes appear on
the cat's skin as well as the color, shape and number of the rashes. These are compared with already
defined limits, so that the identification is finally done.
Firstly, the application was installed, then four cat skin diseases were selected, and then photos of
each disease were collected. The skin diseases that were chosen are Miliary Dermatitis,
Eosinophilic Granuloma, Ringworm and Feline Alopecia. 20 photographs were collected for each
disease and 4 of them, the most distinguish, were used and analyzed in 3 normalizations (0, 1, 2).
The results lead to the conclusion which is the recognition of the skin disease and the recording of
diagnosis rules in the form of classes to be integrated into the existing application
