diff --git a/README.md b/README.md
index 5681926..39650a7 100644
--- a/README.md
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+# 聴診器解析・動画処理パイプライン
+
+本プロジェクトは, 複数のPythonスクリプトを用いて, 聴診器の位置検出や解析, 動画の前処理・後処理, モザイク処理, 姿勢推定, 最小包含円計算などを行う総合解析パイプラインです.  
+各スクリプトは, 様々な機械学習モデル (YOLOX, EARSNet, XGBoost, LightGBM, mmdet, mmpose, PoseNet, YuNetなど) を利用して, 入力動画や画像から必要な情報を抽出し, 結果をCSVや可視化画像, 動画として出力します.
+
+---
+
+## 目次
+- [聴診器解析・動画処理パイプライン](#聴診器解析動画処理パイプライン)
+  - [目次](#目次)
+  - [概要](#概要)
+  - [システム要件](#システム要件)
+  - [インストール方法](#インストール方法)
+  - [フォルダ構成例](#フォルダ構成例)
+  - [各スクリプトの説明](#各スクリプトの説明)
+    - [calc\_circle.py](#calc_circlepy)
+    - [check\_normalized.py](#check_normalizedpy)
+    - [config.py](#configpy)
+    - [crop.py](#croppy)
+    - [main.py](#mainpy)
+    - [make-demo-SP.py](#make-demo-sppy)
+    - [output\_posenet.py](#output_posenetpy)
+    - [stethoscope\_analysis.py](#stethoscope_analysispy)
+    - [video\_fps\_converter.py](#video_fps_converterpy)
+  - [実行方法](#実行方法)
+  - [追加のpipインストールコマンド](#追加のpipインストールコマンド)
+
+---
+
+## 概要
+
+本プロジェクトは以下の処理を実現します:
+- **最小包含円の計算** (calc_circle.py, stethoscope_analysis.py)  
+  複数の点群から, 聴診器など対象物の位置を囲む最小の円 (直径・半径) を計算します.
+  
+- **正規化および可視化** (check_normalized.py)  
+  各画像における肩, 腰, 聴診器の座標を正規化し, 結果をグラフや画像に描画して保存します.
+  
+- **モデル設定とパラメータ管理** (config.py)  
+  各種モデル (YOLOX, EARSNet, XGBoost, LightGBM, など) の設定や色設定, 動画パス, キャッシュ設定などを管理します.
+  
+- **動画のクロップ処理** (crop.py)  
+  指定した時間範囲で動画を切り出す処理を行います.
+  
+- **統合パイプライン処理** (main.py)  
+  動画からフレーム抽出, 姿勢推定 (RTMpose/PoseNet) によるキーポイント検出, 聴診器検出 (YOLOX/SSD/EARSNetなど), 各手法の結果を正規化してCSVに保存し, 可視化や動画化を行う一連の処理を実施します.
+  
+- **顔領域のモザイク処理** (make-demo-SP.py)  
+  YuNet (FaceDetectorYN) を用いて, 動画内の顔領域にモザイク処理を施し, 結果を動画と各フレーム画像として出力します.
+  
+- **PoseNetによる骨格検出** (output_posenet.py)  
+  動画からフレームを抽出し, PoseNetで骨格検出を実行, 結果を画像に描画した後, 出力動画を作成します.
+  
+- **聴診器解析** (stethoscope_analysis.py)  
+  各手法による聴診器検出結果から最小包含円や標準偏差を算出し, 体の画像上に各結果の円を描画するとともに, 数値データの比較グラフを作成します.
+  
+- **動画のFPS変換および再生速度調整** (video_fps_converter.py)  
+  FFmpegを利用して, 入力動画のフレームレートや再生速度を変更し, 指定時間に合わせた出力動画を作成します.
+
+---
+
+## システム要件
+
+- **OS:** Windows, macOS, Linux (OpenCV, FFmpegが動作する環境)
+- **Python:** 3.x (推奨3.7以上)
+- **GPU:** CUDA対応GPU (必要に応じて, torchとmmcvなどを利用する場合)
+- **FFmpeg:** FFmpegおよびFFprobeがインストールされ, システムパスまたは指定パスで利用可能であること
+
+---
+
+## インストール方法
+
+1. **Pythonおよび仮想環境の準備**  
+   Pythonをインストールし, 必要に応じて仮想環境を作成してください.
+
+2. **pipおよびセットアップツールのアップグレード**
+   ```bash
+   pip install --upgrade pip setuptools wheel
+   ```
+
+3. **必要なPythonライブラリのインストール**  
+   プロジェクトルートに`requirements.txt`を作成し, 以下の内容を記述します（必要に応じて追加してください）:
+   ```txt
+   opencv-python
+   numpy
+   matplotlib
+   pandas
+   fpdf
+   torch==2.1.0
+   torchvision==0.16.0
+   torchaudio==2.1.0
+   mmcv==2.1.0
+   mmdet==3.3.0
+   mmpose==1.3.2
+   ```
+   次のコマンドを実行してインストールします:
+   ```bash
+   pip install -r requirements.txt
+   ```
+
+4. **追加のpipインストールコマンド**  
+   以下のコマンドも実行してください:
+   ```bash
+   pip install --upgrade pip setuptools wheel
+   pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
+   pip install mmcv==2.1.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu121/torch2.1/index.html
+   pip install mmdet==3.3.0
+   pip install mmpose==1.3.2
+   ```
+
+---
+
+## フォルダ構成例
+
+```
+project/
+│   calc_circle.py
+│   check_normalized.py
+│   config.py
+│   crop.py
+│   main.py
+│   make-demo-SP.py
+│   output_posenet.py
+│   stethoscope_analysis.py
+│   video_fps_converter.py
+│   requirements.txt
+│   README.md
+│
+├── models/                # 各種学習済みモデル (YOLOX, EARSNet, XGBoost, LightGBM, など)
+├── modules/               # モジュール (EARSNet, RTMpose, etc.)
+├── output/                # 出力結果 (CSV, 画像, 動画)
+├── video/                 # 入力動画ファイル
+└── images/                # 解析対象の画像 (例: BodyF.png など)
+```
+
+---
+
+## 各スクリプトの説明
+
+### calc_circle.py
+
+- **機能:**  
+  CSVファイルから各モデル (conv, Xgboost, lightGBM) の聴診器座標を読み込み, 点群から最小包含円を計算して直径を求めます.
+  
+- **主な関数:**  
+  - `read_csv_file`: CSVファイルを辞書形式で読み込みます.  
+  - `min_circle`: 与えられた点群から最小包含円の中心と半径を計算します.  
+  - `process_data`: 各モデルの座標データを処理し, 直径を返します.
+
+---
+
+### check_normalized.py
+
+- **機能:**  
+  正規化済み座標 (肩, 腰, 聴診器) のCSVファイルを読み込み, 各画像上に座標と骨格ラインを描画して, 画像として保存します.
+  
+- **主な関数:**  
+  - `plot_coordinates`: 各画像の座標データを散布図および接続線でプロットし, 結果画像を指定ディレクトリに保存します.
+
+---
+
+### config.py
+
+- **機能:**  
+  各種モデルの設定ファイルのパス, デバイス設定, カラー設定, モデル実行フラグ, バッチサイズ, 動画パスなど, 全体のパラメータを一元管理します.
+
+---
+
+### crop.py
+
+- **機能:**  
+  指定された開始時間と終了時間に基づき, 入力動画をクロップ (切り出し) するスクリプトです.
+  
+- **主な関数:**  
+  - `crop_video_time`: 動画ファイルを読み込み, 指定時間範囲でクロップし, 出力動画として保存します.
+
+---
+
+### main.py
+
+- **機能:**  
+  動画からフレーム抽出, RTMpose/PoseNetによる姿勢推定, YOLOX/SSDによる聴診器検出, EARSNetによる聴診器推論, 各種モデル (conv, XGBoost, LightGBM) を用いた座標推定, 正規化, 結果のCSV出力, 可視化画像および動画の生成など, パイプライン全体の処理を統合的に実行します.
+  
+- **特徴:**  
+  - FPS測定のためのスレッド実装  
+  - 複数のモデルおよびパイプライン処理の時間計測と結果出力
+
+---
+
+### make-demo-SP.py
+
+- **機能:**  
+  YuNet (FaceDetectorYN) を用いて動画内の顔領域にモザイク処理を施し, モザイク処理済み動画と各フレーム画像を出力します.
+  
+- **主な処理:**  
+  - 顔検出, モザイク処理, フレームの保存, 出力動画の生成
+
+---
+
+### output_posenet.py
+
+- **機能:**  
+  入力動画からフレームを抽出し, PoseNetを利用して骨格検出を実施, 結果画像にFPS情報を描画し, 出力動画として生成します.
+  
+- **主な関数:**  
+  - `video_to_frames`: 動画からフレームを抽出して保存します.  
+  - `process_frames_with_posenet`: 各フレームに対してPoseNetで骨格検出を行い, 結果を保存します.  
+  - `create_video_from_images`: 保存した画像から動画を生成します.
+
+---
+
+### stethoscope_analysis.py
+
+- **機能:**  
+  各手法による聴診器検出結果の座標データから, 最小包含円や標準偏差を算出し, 体の画像上に検出結果の円を描画, また統計情報や比較グラフ (棒グラフ) を生成してCSVおよび画像として保存します.
+  
+- **主な関数:**  
+  - `calculate_welzl_circle`: Welzlのアルゴリズムを用いて最小包含円を計算します.  
+  - `calculate_metrics_for_sequence`: 標準偏差と最小包含円の半径, 中心座標を算出します.  
+  - `draw_circles_on_body`: 体の画像に各手法の結果を円とラベルで描画します.
+
+---
+
+### video_fps_converter.py
+
+- **機能:**  
+  FFmpegを利用して, 入力動画のフレームレートおよび再生速度を変更し, 指定された出力動画を生成します.
+  
+- **主な処理:**  
+  - FFmpeg/FFprobeのパス取得, 動画の長さ取得  
+  - `convert_video_fps`: 指定FPSおよび速度に基づき動画を変換し, 出力ファイルとして保存
+
+---
+
+## 実行方法
+
+各スクリプトは, コマンドラインから直接実行可能です. 例:
+
+- **calc_circle.py**  
+  ```bash
+  python calc_circle.py
+  ```
+- **check_normalized.py**  
+  ```bash
+  python check_normalized.py
+  ```
+- **crop.py**  
+  ```bash
+  python crop.py
+  ```
+- **main.py**  
+  ```bash
+  python main.py --video_path ./video/your_video.mp4 --output_dir output
+  ```
+- **make-demo-SP.py**  
+  ```bash
+  python make-demo-SP.py
+  ```
+- **output_posenet.py**  
+  ```bash
+  python output_posenet.py
+  ```
+- **stethoscope_analysis.py**  
+  ```bash
+  python stethoscope_analysis.py
+  ```
+- **video_fps_converter.py**  
+  ```bash
+  python video_fps_converter.py input_video.mp4 output_video.mp4 --fps 30 --speed 1.0
+  ```
+
+各スクリプト実行前に, 必要なモデルファイル, CSV, 画像, 動画などの入力データが正しく配置されていることをご確認ください.
+
+---
+
+## 追加のpipインストールコマンド
+
+上記の`requirements.txt`に加え, 以下のコマンドも実行してください:
 ```bash
 pip install --upgrade pip setuptools wheel
 pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121