Какой можно выбрать метод обработки изображения для извлечения признаков в данной термограмме?

Question

[Eugenie Spichkin]

Это молочные железы с температурами на глубинном и кожном уровнях.
Требуется извлечь признаки.
Есть также и отдельные картинки по каждому из уровней


На выходе ожидается извлеченный вектор признаков с изображения. Для методов кластеризации

Comments

[mayton2019]

Напиши текстом что должно быть на выходе в качестве примера. А то непонятно.

[Василий Банников]

Уверен что тебе нужно именно изображения анализировать, а не числа, которые представляют из себя температуру в каждой точке?

[Eugenie Spichkin]

Василий Банников, Да. Числа есть и в excel. Но задача стоит: "Кластеризация термограмм"

[Василий Банников]

Popachka1, ну так термограмма - это и есть набор из чисел. Картинка - лишь представление для человека.
Для кластеризации удобнее будет работать с сырыми данными

[Eugenie Spichkin]

Василий Банников, Понимаю, но такая задача от научника. Надо какой нибудь результат вынести, желательно результативный

[Василий Банников]

Popachka1, ну так чтобы результативный результат получить - нужно иметь сырые данные.

А чтобы хоть какой-то результат был - надо бы иметь побольше данных и знать что искать (иметь список фичей и сами данные должны быть размечены).

Сейчас в своём вопросе вы хотите найти непонятно что в мусорных данных.
Слышали про garbage in - garbage out? Вот это именно то что вы получите при попытке картинки обрабатывать, либо придётся городить гораздо менее надёжные и гораздо более сложные алгоритмы для компьютерного зрения.

[Eugenie Spichkin]

Василий Банников, Есть данные. К каждой картинке в базе данных соотноситься пациент с разметкой и другими данными. Картинок около 9к. Термограммы не рандомные. Искать хочется я пока не знаю, но результат должен соотносить похожие картинки в группы, которые алгоритм сам выделит. После этого я смогу обратиться к базе данных и начать анализ, почему образовались такие группы и какие есть схожести по данным из базы.

Answer 1

[Александр Скуснов]

Двумерный свёрточный фильтр подошёл бы (веса случайные, потом настраиваются при обучении. Обычно фильтр не один, а куча). Правда, на выходе матрица (на самом деле тензор, т.к. фильтров несколько, да и обучение идёт по минибатчу; ещё есть каналы (цвет), но, как я понял, это один канал - температура), но её можно разложить в вектор.