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# 211130_面談本田

### 進捗
- 皮膚変化特徴量を用いた分類

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### 皮膚変化特徴量
それぞれの患者の重症度0の画像の初日の画像と
別日の画像の色特徴・テクスチャ特徴の差分を取り，
皮膚変化特徴量とする．

現在用いている特徴量：72個
- 色特徴：57個
- 各RGB：平均・中央値・標準偏差・最頻値・歪度・尖度
- 各HSV：↑と同じ
- 各YCbCr：↑と同じ
- 他のチャンネルに対するRの大きさ
- R/G
- R/B
- R/(R+G+B)

- テクスチャ特徴：15個
- 各RGB：エントロピー・コントラスト・相関・エネルギー・均一性

**・重症度0の画像がない，ぶれなどで1枚も使える画像がない患者が3名おり，データ数が減少した．**

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### 実験

#### 色補正なし

#### 色補正あり

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### 考察

・下の中間の結果からデータ数が減少しているためか，今回の結果は全体の数値が悪くなっている

・変化特徴量の効果と色・テクスチャを全て使い，SVMで分類するのが
色補正なし．色補正ありのどちらの場合でも再現率とF値が最も高い結果となった．

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## 今後の課題
- 特徴量の見直し
- 特徴量選択を実行してみる
- 精度向上

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- [x] root6とかの特徴量はChange追加後に変わってないか？
- [x] 差分はきちんと計算できているか？
- [ ] SVMフェーズで，きちんと特徴量の削除ができているか？
- [ ] 患者番号の指定は正しいか？
- [x] 全体の平均精度を計算できているか？