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# System prepended metadata

title: 210518_面談本田
tags: [面談]

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###### tags: `面談`
# 210518_面談本田

### 進捗
- 手動切り出し
- 色特徴抽出
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### 手動切り出し
画像の大きさに縛りを設けす，親指以外の4本の指先を手動で切り出し，
両手が写っている1枚の画像から8枚の指先画像を切り出した

重症度0：患者1，4日分
重症度1：患者1，4日分



- 例
![](https://i.imgur.com/ygNxtqB.png =100x) ![](https://i.imgur.com/Pf5yzVK.png =100x) ![](https://i.imgur.com/hfYyLFJ.png =100x)

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### 色特徴抽出

> #### [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)
> 
> - 色特徴
>     - 平均，標準偏差，モード，歪度，尖度
> - テクスチャ特徴
>     - GLCM(コントラスト，相関，エネルギー，均一性)
> 
> RGB，CSN-I RGB，CIELab，CSN-I Labの
> 4つの色空間の各チャンネル，12レイヤーそれぞれ9つの特徴を抽出している

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先週調査した上記の論文の色特徴を参考に色特徴を抽出した
色特徴として各RGBの
- 平均
- 中央値
- 標準偏差
- 最頻値
- 歪度
- 尖度

を求めた

![](https://i.imgur.com/RcAVzp1.png)

前半は重症度0，34項目以降が重症度1

![](https://i.imgur.com/F7gwtbJ.png)

![](https://i.imgur.com/uZqmIuU.png)


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### 考察
今後，テクスチャ特徴としてGLCMを算出し，分類を行う．
その結果に応じて，有効な特徴量を検討する

今回実装した色特徴についても，LabやYCbCrなど他の色空間での検討や，色補正した結果での検討を考えている



### 今後の課題
- GLCMを利用した特徴量を求める
- 分類の実装


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【患者1メモ】
角質のデータが多い，指先の赤みが見られる．途中から保湿している．後半は皮が剥けて赤みが強い
角質と赤みが両方出る事は少ない．

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