올 여름, 나는 주어진 피부 병변을 분석하여 악성 (피부암)인지 여부를 결정하는 JSL 스크립팅 및 JMP 모델링을 사용하여 자동화 된 프로그램을 만들었습니다. 내 프로그램은 이미지 분할 기법을 사용하여 이미지에서 비대칭, 경계 불규칙성, 색상 변화 및 텍스처의 주요 변수를 나타내는 숫자를 추출하고 판별 분석을 사용하여 주어진 병변의 메트릭을 첨부 된 데이터 세트의 153 병변의 메트릭과 비교합니다 결론. 이 샘플을 사용하면 현재의 정확도가 95 %로 오류가 있음을 의미합니다. 추가 기능의 진단으로 인해 피부과 의사 나 의사의 공식 진단이 바뀌지는 않습니다. 나는이 프로젝트를 만들었으며, 많은 것을 배웠다. 의견이나 의견이 있으시면 언제든지 저의 아이디어에 대해 생각해보십시오. 귀하의 제안과 피드백을 듣고 싶습니다.
9 월 JMP 디스커버리 서밋 (JMP Discovery Summit)에서이 프로젝트 포스터를 발표 할 예정입니다. 참석 예정이라면 꼭 들러주세요!
나는 특히 감사하고 싶다. 존 폰테 과 그들의 멘토링 및 안내와 다이아나 레비 JMP 마케팅 팀을 지원하고 격려해주었습니다.
