A szakdolgozatom célja a malnóma, vagyis az egyik legagresszívabb bőrrák korai felismerésének támogatása. A kutatás során két konvolúciós neurális hálózatot használtam és értékeltem ki a teljesítményüket, nyers illetve az elődeldolgozáson átesett képeken. A képeken szőrtelenítés, kontrasztjavítás és egységes méretre hozást hajtottam végre. Az ISIC adathalmaz szolgált a képforrásként, amelyet train/val/test arányban osztottam fel. Az eredmények alapján azt lehetett következtetni, hogy a nem melnaómás esetek felismerésében mindkét modell jól teljesített a melanóma felismerésében viszont jelentős hiányosságot mutatott mindkét modell. A dolgozatban így megállapítható az adathalmaz kiegyensúlyozottságának fontossága valamint a továbbfejlesztési lehetőségek a jövőbeli pontosabb diagnosztika érdekében.