使用图像处理识别皮肤病

Question

我目前有2个独立的数据集，属于2种不同的皮肤病。我绘制的abstract image differentiating the 2 diseases on MS Paint. Disease 1形状比Disease 2更圆，并且纹理也有差异。

在Matlab上使用纹理过滤器和分割功能，我能够找到Disease 1和2的疾病区域（并围绕它绘制边框）。我的问题是如何区分这两种疾病？是否有我可以使用的功能，或者我最好在数据集上使用某种形式的机器学习。

任何建议都很有用，因为我只是从Matlab开始。

Answer 1

您可以使用regionprops功能计算各种形状特征，例如面积，周长，偏心率等。特别是，偏心率会告诉您形状与圆形的接近程度。

对于纹理特征，请尝试使用计算机视觉系统工具箱中的extractHOGFeatures和extractLBPFeatures函数。

Answer 2

是的，我会说纹理特征：

1. 尺寸区域矩阵（对于均匀性/异质性描述非常有效）
2. Haralick（同谋矩阵）
3. 运行长度矩阵
4. 本地二进制模式（现在广泛使用）。
5. 如果根据您的观点，形状是相关的，则使用形状索引来表征形状。

然后使用您选择的分类器（神经网络，SVM等）。

另一种解决方案可能是使用卷积神经网络，但这需要更多的工作和数据。但非常有效率。