Az orvosi jel- és képfeldolgozás motivációja és célkitűzése olyan automatizált, számítógép-vezérelt módszerek fejlesztése, amelyek segítik a felvételek orvosi értelmezését. A retinaképeken látható vakfolt detektálása pedig alapvető fontosságú a retinaképek feldolgozását végző automatikus rendszerekben. A szakdolgozat témája egy összetételen alapuló vakfolt detektáló komponens elkészítése, amelynek célja pontosság növelése az egyedi tagalgoritmusok kimeneteit felhasználva. Olyan képfeldolgozást elősegítő tagalgoritmusok, és ezekből kombinált program fejlesztése lett bemutatva, amelyek alkalmasak lehetnek szemészeti szűrőrendszerekben történő alkalmazásra is. A tagalgoritmusok előállítása során az entriópia alapú, Hough transzformáció alapján végzett, és piramidális felbontás alapján felépített vakfolt detektáló algoritmus lett implementálva. A programozás Python programozási nyelven történt. A szakdolgozatban továbbá a szem anatómiai felépítése, kapcsolódó betegségek, a tagalgoritmusok részletes leírása is bemutatásra került. A fuzionálás eredményeként kimutatható vált, hogy a kombinált algoritmus meggyőzőbb pontosságot produkált a vakfolt lokalizációja során, mint az egyes tagalgoritmusok külön-külön.