Klassifizierung von Lungenembolien mithilfe von CT-Bildern (und JMP Pro!)
Marie Guardard,PhD, Berater – North Haven Group
Dieser Vortrag untersucht einige der neuen erweiterten Vorhersagefunktionen von JMP Pro Version 9 im Kontext einer medizinischen Data-Mining-Anwendung. Bootstrap-Wälder und neuronale Netze sowie weitere Techniken und die Verwendung der JMP-Skriptsprache werden eingesetzt, um Lungenembolien anhand dreidimensionaler Computertomographiedaten (CT) zu identifizieren. Die Daten, die wir für unsere Trainings- und Validierungssätze verwenden, bildeten die Grundlage für den KDD-Wettbewerb (Knowledge Discovery and Data Mining) 2006. Diese Daten stellen interessante Herausforderungen dar: spärliche und verrauschte Daten, mehrere Regionen, die mit einer einzelnen Lungenembolie assoziiert sind, eine räumliche Struktur innerhalb der Patienten und nicht-traditionelle Sensitivitätsmaße. Wir entwickeln Vorhersagemodelle anhand der Trainingsdaten, wählen ein endgültiges Modell aus und wenden dieses Modell auf den separaten Testsatz an, um seine Leistung zu bewerten.
