Refinamento e Combinação de CNNs para Melhoria na Classificação de Leucócitos Imaturos no Diagnóstico de Leucemia Mieloide Aguda - Moriconi, Émery F.; Sousa, Leonardo P.; Claro, Maila; Rocha, Ana A. F.; Veras, Rodrigo M. S. (Anais da Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI); 2024: Anais da XII Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí, 2024)
Este artigo aplicou técnicas, como ajuste fino, aumento de dados e comitês em Redes Neurais Convolucionais (Convolutional Neural Networks - CNNs), para a classificação de células leucêmicas em imagens microscópicas de sangue, com foco em leucócitos imaturos. O principal objetivo é classificar essas células em quatro subtipos distintos presentes na base de dados, que contém um total de 5.738 imagens de esfregaços de sangue. Utilizando a técnica de comitês com voto majoritário em três combinações diferentes de bases de dados, o estudo alcançou uma acurácia de 84,37% com o comitê formado pelas CNNs MobileNetV2, EfficientNetB3 e DenseNet201.