Skinscanner

Aplicació d’anàlisi cutània dermocosmètica que aprofita les innovadores tecnologies de Machine Learning per al reconeixement automàtic del tipus de pell

Skinscanner és un projecte de Cicles Formatius realitzat conjuntament pels grups d'Administració de Sistemes Informàtics en Xarxa i el de Farmàcia i Parafarmàcia de l'escola Educem de Granollers

accés a Skinscanner
About Logo
L'EQUIP

Ha estat una experiència molt gratificant que ens ha fet adonar de la importància d'una bona comunicació i que, tot i que calgui refer coses, no s'han de perdre mai ni la il·lusió ni la perseverança.

VÍDEO DEMOSTRACIÓ

clica al Play

Reprodueix el vídeo per a veure'n el funcionament.

Elements

Components fonamentals

Qüestionari

Un test de preguntes permet introduir el perfil del pell

Arbre de decisió

L'arbre dissenyat pels alumnes classifica les respostes

Càmera

L'aplicació integra la càmera del dispositiu

Gràfic de resultats

Un gràfic amb barres indica el tipus de pell detectat

Tensorflow

L'algorisme de Machine Learning desenvolupat es basa en aquesta eina de Google

Consells

A partir del resultat, l'aplicació ofereix un seguit de consells dermocosmètics

Motivació

Tot allò que buscàvem... i hem aconseguit 

Innovar

  • Machine Learning
  • Cloud Computing
  • Smart devices

Aprendre

  • Treballar en equip
  • Pensar en els altres
  • Escoltar

Compartir

  • Objectius
  • Coneixement
  • Sensibilitats

Impulsar

  • Sinergia
  • Empatia
  • Compromís
FAQS

Tot allò que cal saber

Quins tipus de pell es tenen en compte?

L’aplicació busca diagnosticar els següents tipus de pell: grassa, acne, melasmes (taques a la pell) i seca.

Com es fa servir l'aplicació?

Es realitza una bateria de preguntes guiades pel professional farmacèutic que cobreixen: sexe, edat, com es nota el pacient la pell (tibant, brillant, escamada, rugosa..), porus obert o tancat, aparició o no de comedons (grans) i en quines situacions apareixen i canvis de la pell amb el fred.

Com es processen les respostes a les preguntes?

Aquestes preguntes s’introdueixen en un arbre de decisions dissenyat pels alumnes del cicle formatiu de farmàcia i parafarmàcia on certes combinacions de respostes portaran a un determinat tipus de pell.

Com es fa el reconeixement de pell de la persona tractada?

Després de les preguntes es realitza una fotografia amb la càmera del dispositiu de l’oval facial del pacient per tal de comparar aquesta imatge amb les d'un banc d’imatges específic.

Qui la pot utilitzar aquesta aplicació?

L'aplicació està pensada per a que la facin servir professionals farmacèutics que, amb el seu coneixement, introduiran una seqüència coherent de respostes. Si no es fa així els resultats seran probablement inexactes.

Què és el Machine Learning?

El Machine Learning o «Aprenentatge automatitzat» es basa en la creació d'algorismes d'intel·ligència artificial que vagin evolucionant de manera que cada nova predicció faci que les prediccions futures siguin més precises.

Quin banc d'imatges utilitza Skinscanner?

El banc d'imatges s'ha creat amb fotografies dels alumnes de Farmàcia i Parafarmàcia fetes per tot el grup.

Què faig si el dispositiu no disposa de càmera?

Per aquells dispositius sense càmera o en que no estigui operativa es pot pujar la foto des de la galeria d'imatges.