Comparação de Modelos de Segmentação Utilizados na Identificação de Linfócitos Maduros e Imaturos Em Lâminas Sanguíneas

Abstract

A Leucemia Linfocítica Aguda (LLA) atinge cerca de 75 mil pessoas por ano, dentre estas 80% são crianças, sendo uma doença altamente invasiva e fatal o diagnóstico rápido é de grande importância, os métodos tradicionais de diagnóstico são caros e demorados, portanto, a utilização de métodos de segmentação de imagem utilizando inteligência artificial, podem auxiliar na detecção dos elementos de interesse em lâminas de sangue, os linfoblastos. Este trabalho comparou os modelos: Segnet, Mobilenet Segnet, Vgg Segnet, Resnet50 Segnet, Vgg Unet, Resnet50 Unet, Mobilenet Unet, FCN 8, FCN 32 e FCN 32 Mobilenet, pela precisão por pixel e tempo de execução. Utilizou-se a base de dados ALL-IDB, contendo lâminas de sangue de pacientes saudáveis e possíveis LLA. Como resultado, observou-se que as redes MobileNet desempenharam melhor, dentre elas, destacou-se a Mobilenet Unet onde o resultado da precisão média das classes foi de 83,4%.