Dokument: Documentation-Based Software Development for Skin Cancer Detection
| Titel: | Documentation-Based Software Development for Skin Cancer Detection | |||||||
| URL für Lesezeichen: | https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=69608 | |||||||
| URN (NBN): | urn:nbn:de:hbz:061-20250512-161335-4 | |||||||
| Kollektion: | Publikationen | |||||||
| Sprache: | Englisch | |||||||
| Dokumententyp: | Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Studienabschlussarbeit (z.B. Bachelor-, Master-, Examensarbeit) | |||||||
| Medientyp: | Text | |||||||
| Autor: | Sharabati, Mohammad [Autor] | |||||||
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| Beitragende: | Prof. Dr. Heider, Dominik [Gutachter] Prof. Dr. Klau, Gunnar [Gutachter] | |||||||
| Dewey Dezimal-Klassifikation: | 000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke » 004 Datenverarbeitung; Informatik | |||||||
| Beschreibungen: | Skin cancer is among the most common types of cancer. To aid medical professionals in diagnosing and treating various types of skin cancer, a range of devices and software, including dermatoscopes and digital imaging systems, are utilized. However, the development of such software and its integration into the medical industry can be challenging for academic institutions and researchers due to strict regulations that are often perceived as
unfeasible, complex, and time-consuming. This thesis aims to implement the development and integration of medical software into the healthcare sector, focusing on skin cancer detection, by developing a clinical decision support system that could assist physicians in the diagnosis and classification of skin lesions. The methodology is based on the adoption and integration of four academia-tailored guidelines, namely the Quality Management System, Software Life Cycle, Risk Management, and Usability Engineering guidelines, into the development process of the machine learning software for the classification of skin lesions. This process is meticulously documented, from software specification through the coding, testing, and verification phases. In this project, a software which can calculate skin cancer risk scores in a matter of seconds, based on a captured photograph, was developed. By proving that a structured, guideline-based approach can lead to the efficient development of medical software closer to regulatory standards, this project provides valuable insights into the field of medical informatics. It emphasizes the importance of clearly documented processes in overcoming challenges associated with regulatory approval and clinical adoption of medical software.Hautkrebs ist eine der häufigsten Krebsarten. Um Medizinern bei der Diagnose und Behandlung von Hautkrebsarten zu unterstützen, werden verschiedene Geräte und Software, wie Dermatoskope und digitale Bildgebungssysteme, eingesetzt. Die Entwicklung solcher Software und deren Integration in die medizinische Industrie stellt jedoch für akademische Institutionen und Forschende eine Herausforderung dar, da sie strengen Regulierungen unterliegt, die oft als unpraktikabel, komplex und zeitintensiv empfunden werden. Diese Arbeit zielt darauf ab, die Entwicklung und Integration medizinischer Software in den Gesundheitssektor zu vereinfachen, mit Fokus auf Erkennung von Hautkrebs, indem ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem entwickelt wird, das Ärzte bei der Diagnose und Klassifikation von Hautläsionen unterstützen könnte. Die Methodologie basiert auf der Annahme und Integration von vier Hauptleitlinien, nämlich der Qualitätsmanagementsystem, Softwarelebenszyklus, Risikomanagement und Usability Engineering Leitlinien, in den Entwicklungsprozess einer Machine-Learning Software für die Klassifikation von Hautläsionen. Dieser Prozess wird sorgfältig dokumentiert, von der Spezifikation der Software bis zu den Phasen des Coding, Testing und Verifizierens. In diesem Projekt wurde demnach eine Software entwickelt, die Krebsrisikowerte anhand eines Fotos einer Hautläsion in sekundenschnelle berechnen kann. Indem demonstriert wird, dass ein strukturierter, richtlinienbasierter Ansatz zur effizienten Entwicklung medizinischer Software führen kann, die näher an regulatorischer Konformität ist, bietet dieses Projekt wertvolle Erkenntnisse für das Feld der medizinischen Informatik. Es unterstreicht die Wichtigkeit klar dokumentierter Prozesse bei der Überwindung der Herausforderungen im Zusammenhang mit der regulatorischen Zulassung und der klinischen Einführung medizinischer Software. | |||||||
| Lizenz: |  Dieses Werk ist lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz | |||||||
| Fachbereich / Einrichtung: | Mathematisch- Naturwissenschaftliche Fakultät » WE Informatik » Bioinformatik | |||||||
| Dokument erstellt am: | 12.05.2025 | |||||||
| Dateien geändert am: | 12.05.2025 |
