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# 210525_面談本田

### 進捗
- テクスチャ特徴抽出
- GLCM

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### テクスチャ特徴抽出

> 参考：[教師あり学習を使用した湿疹皮膚病変の自動セグメンテーションと分類 -2020年](https://ieeexplore.ieee.org/document/9293657)
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テクスチャ特徴として，GLCMを計算し，
次の5つの特徴を抽出した

- エントロピー
- コントラスト， 相関， エネルギー， 均一性

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重症度0：患者1，32枚の指先画像
重症度1：患者1，32枚の指先画像
についてテクスチャ特徴と色特徴を抽出し（11特徴×RGB各チャンネル = 33），CSVファイルに書き出した結果

- 指先画像 例 0，0，1
  

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### 考察

- フォルダ内の各グレードの指先画像について自動で色特徴とテクスチャ特徴を抽出するスクリプトを作成した．

### 今後の課題
- 有効性の是非は置いておき，これらの特徴量を用いて分類を行う処理までをまず実装する
- その後，各特徴量の有効性，色補正の有効性，他の論文で用いられている特徴量について調査し，精度向上を目指す．

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- memo