Classificação automática de glóbulos brancos usando descritores de forma e textura e eXtreme Gradient Boosting - Dias Júnior, Domingos A.; Cruz, Luana B. da; Diniz, João O. B.; Braz Júnior, Geraldo; Silva, Aristófanes C. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2021: Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2021.16056, 2021)
O diagnóstico de doenças sanguíneas envolve a identiﬁcação e caracterização de amostras de sangue de pacientes pela contagem e classiﬁcação de glóbulos brancos. Métodos automatizados têm importantes aplicações para auxiliar médicos. O objetivo deste trabalho é desenvolver um método para classiﬁcação automática de glóbulos brancos utilizando técnicas de realce, Threshold Adjacency Statistics (TAS) para extração de características e eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) para classiﬁcação. Os resultados são promissores comparados a outras técnicas e trabalhos da literatura, alcançado 93,27% de acurácia e 90% de F-Measure. Com isto, acredita-se que o método possa auxiliar especialista nesta tarefa importante.