Detecção de Cromossomos em Metáfases: Um Novo Dataset e Estudo de Caso com YOLOv11 - Cordeiro, Higor M.; Silva, Laís M.; Hwang, Suy F.; Lima, Fabiana F.; Cordeiro, Filipe R. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2025)
Apesar dos avanços na detecção automática de cromossomos, a maioria dos estudos existentes utiliza bases de dados privadas, o que limita a comparação direta de desempenho entre diferentes métodos. Para preencher essa lacuna, este trabalho desenvolve um novo conjunto de dados composto por 519 imagens de células em metáfase com localização anotada dos cromossomos, utilizando amostras coletadas no Centro Regional de Ciências Nucleares do Nordeste (CRCN-NE). Além disso, são avaliadas três variantes do YOLOv11 (YOLOv11n, YOLOv11s e YOLOv11m), utilizando as métricas Mean Average Precision (mAP), Precision e Recall. Os resultados mostram que o YOLOv11m, com imagens de 1024×1024 pixels, obteve o melhor desempenho, alcançando mAP@50 de 99,24% e mAP@50-95 de 74,86%. Esses resultados destacam o potencial do YOLOv11 na automação da detecção de cromossomos, proporcionando maior precisão e agilidade na análise citogenética. A base de dados está disponível em https://doi.org/10.5281/zenodo.15101359 .