Algoritmos de Aprendizado de Máquina para Classificação de Células Nucleadas do Sangue Periférico - Uma Experiência do Projeto Hemovision

Mariana Dourado X. S. Santos, William Laus Bertemes, Iaan Mesquita de Souza, Mateus Henrique B. Andrades, David Antonio T. M. Barros, Vinícius Sebba Patto
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Abstract

Este trabalho trata do uso de algoritmos de aprendizado de máquina para classificação de células nucleadas do sangue periférico. Foi utilizada a rede neural convolucional ResNet18 para o pré-processamento das imagens e em substituição às camadas densas; e para a saída foi escolhido o classificador Support Vector Machine (SVM). Foram usadas imagens disponibilizadas por um estudo de classificação de imagem do Hospital das Clínicas de Barcelona, contendo oito classes. O modelo desenvolvido obteve uma acurácia média de 97.2%, e o F1-Score médio de 97%, sendo que algumas classes obtiveram médias próximas de 100%, enquanto outras, de 95%. Diante dos resultados encontrados, constatou-se que os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser integrados de forma satisfatória aos processos educacionais e de apoio ao diagnóstico.
外周血有核细胞分类的机器学习算法——来自Hemovision项目的经验
这项工作涉及使用机器学习算法对外周血有核细胞进行分类。采用卷积神经网络ResNet18对图像进行预处理,并替代密集层;对于输出,选择了支持向量机(SVM)分类器。使用的图像来自巴塞罗那das clinicas医院的图像分类研究,包括8个类别。所开发的模型的平均准确率为97.2%,F1平均得分为97%,有些类的平均准确率接近100%,有些类的平均准确率接近95%。结果表明,机器学习算法可以令人满意地集成到教育过程和诊断支持中。
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