GC x GC数据的图像分析你好
我在分析化学会议上。有人问JMP是否可以使用图像分析来发现GC x GC中2张图像之间的差异。图像看起来像一个这个例子 。
目前，他们只是关注图像以寻找差异-一幅图像中的热点不在另一幅图像中。
JMP有什么帮助？
他们拥有产生热图的原始数据。我的感觉是，他们可能应该只使用MVA工具或其他工具在广泛的格式中使用它，以找出存在较大差异的地方。
顺便说一句，我有几天要就此与他们联系。
谢谢，
菲尔
回复：GC x GC数据的图像分析谢谢大家。
是的，我同意分析原始数据比使用图像分析更有意义。动态链接到可视化显示热图上的差异。我将朝着这个方向指导他们。我可能可以用晶圆图示例来模拟某些东西。
在FDE中构建会很好。我怀疑FDE将取代Bootstrap Forest作为我对每个分析问题的新答案:)。
回复：GC x GC数据的图像分析嗨，菲尔，
我同意您使用MVA技术分析原始数据的意见。 特别考虑PLS和辛烷值等级的例子发现偏最小二乘书。
马丁关于图像比较的建议听起来也不错。 我过去曾使用来自图像分析加载项的灰度结果来比较图像，但是使用John Ponte的加载项，您还可以获得RGB比例和强度值。 如果图像像您引用的示例一样，我敢打赌，您会发现图像分析也将为您服务。
回复：GC x GC数据的图像分析嗨，菲尔，
如果他们已经有了原始数据，则按照建议使用MVA进行分析。除了绘制数据图形外，我还将根据实际选择的方法考虑PLS，FDE和聚类，这取决于它们是否具有要预测的Y变量。
马尔科姆
回复：GC x GC数据的图像分析嗨，菲尔，
JMP能够进行图像识别和比较，这条狂野的成功故事应该引领潮流：
https://www.jmp.com/en_us/customer-stories/wildtrack.html
但是，如果您具有该图像的数据，则可以进行分析。如果矩阵设置中的图像数据的值介于0到255之间，这应该是查找差异并进行定位以及可视化/突出显示它们的简单步骤。
我猜约翰·庞特可能已经有一些材料可以用于基于着色的图像比较。愿你与他联系。
马丁
