Obtenção de modelos de Deep Learning para a classificação automática de Leucócitos

A quantidade de leucócitos presente no sangue providencia informação pertinente relativa ao estado do sistema imunitário, permitindo avaliar potenciais riscos para a saúde. Estes corpos celulares são classificados em 5 categorias: linfócitos leucócitos, monócitos, neutrófilos, eosinófilos e basófilos com base em características morfológicas e fisiológicas. Neste trabalho é feita classificação de imagens de leucócitos utilizando arquiteturas de redes neuronais vencedoras do concurso anual de software ILSVRC. A classificação dos leucócitos é feita recorrendo a redes pré-treinadas e às mesmas redes treinadas de raiz, com o intuito de selecionar as que conseguem melhor desempenho para a tarefa pretendida. As categorias utilizadas são: eosinófilos, linfócitos, monócitos e neutrófilos. Possivelmente devido `a menor prevalência no sangue, foi difícil conseguir imagens de basófilos e leucócitos de banda em número suficiente pelo que estes foram excluídos do estudo. A análise dos resultados obtidos é feita tendo em conta o número de epochs de treino necessárias, as t´técnicas de regularização utilizadas, o tempo de treino e a percentagem de acerto na classificação de imagens num dataset de teste. Os melhores resultados de classificação, na ordem dos 98% sugerem que é possível, considerando um pré-processamento competente, treinar redes como a DenseNet com 169 ou 201 camadas em cerca de 100 epochs, para classificar leucócitos em imagens de microscopia. Dado o carácter superficial da análise, este projeto constitui uma base para uma eventual automatização do processo de classificação e contagem de leucócitos.The amount of leukocytes present in the blood provides relevant information regarding the state of the immune system, allowing the assessment of potential health risks. These cell bodies are classified into 5 categories: lymphocytes, monocytes, neutrophils, eosinophils and basophils based on morphological and physiological characteristics. In this work we classify leukocyte images using the neural network architectures that won the annual ILSVRC competition. The classification of leukocytes is made using pretrained networks and the same networks trained from scratch, in order to select the ones that achieve the best performance for the intended task. The categories used are: eosinophils, lymphocytes, monocytes and neutrophils. Possibly due to the low prevalence in the blood, it was difficult to obtain enough images of basophils and band leukocytes, so that they were excluded from the study. The analysis of the results obtained is done taking into account the amount of training required, the regularization techniques used, the training time and the percentage of correct image classification in a test dataset. The best classification results, on the order of 98%, suggest that it is possible, considering a competent preprocessing, to train a network, like the DenseNet with 169 or 201 layers, in about 100 epochs, to classify leukocytes in microscopy images. Given the superficial nature of the analysis, this project pr