Clasificación de células en prueba de papanicolaou (pap test) en microscopía

En este artículo breve se aborda la clasificación de células cervicales en el pap test, también conocido como prueba de Papanicolau, mediante el uso de YOLOv7. El objetivo final del trabajo es lograr una herramienta que asista a los patólogos en el diagnóstico del cáncer de cuello uterino, mejorando...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Gramática, Martín Nicolás, García, Mario Alejandro, Gignone, Miguel
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2023
Materias:
Ciencias Informáticas
pap test
cervical cancer
deep learning
digital pathology
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/166487
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
id I19-R120-10915-166487
record_format dspace
spelling I19-R120-10915-1664872024-05-28T20:05:32Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/166487 Clasificación de células en prueba de papanicolaou (pap test) en microscopía Gramática, Martín Nicolás García, Mario Alejandro Gignone, Miguel 2023-09 2023 2024-05-28T15:00:56Z es Ciencias Informáticas pap test cervical cancer deep learning digital pathology En este artículo breve se aborda la clasificación de células cervicales en el pap test, también conocido como prueba de Papanicolau, mediante el uso de YOLOv7. El objetivo final del trabajo es lograr una herramienta que asista a los patólogos en el diagnóstico del cáncer de cuello uterino, mejorando la calidad y los tiempos de diagnóstico. Se realizaron tres experimentos para la obtención de resultados preliminares, utilizando distintos números de clases de entre las seis existentes según el sistema Bethesda (Negativo para lesiones intraepiteliales, ASC-US, ASC-H, LSIL, HSIL, SCC). Se empleó el dataset CRIC para entrenar el modelo, y se desarrollaron una API REST en Flask y una aplicación web para utilizar los modelos entrenados en la inferencia. Los resultados preliminares indican que, con las seis clases, el modelo no logra clasificar con la suficiente exactitud, pero se mejora significativamente al agrupar las cinco clases positivas. Se concluye que las células cervicales son fácilmente detectables con YOLOv7, y que se podrían obtener mejores resultados de clasificación, ya sea mejorando el modelo de detección de objetos, el dataset, o introduciendo un clasificador convolucional como segundo paso. This short article addresses the classification of cervical cells in the Pap test, also known as the Papanicolaou test, using YOLOv7. The ultimate goal of the work is to achieve a tool that assists pathologists in the diagnosis of cervical cancer, improving quality and diagnostic times. Three experiments were performed to obtain preliminary results, using different class numbers from among the six existing classes according to the Bethesda system (Negative for intraepithelial lesions, ASC-US, ASC-H, LSIL, HSIL, SCC). The CRIC dataset was used to train the model, and a REST API in Flask and a web application were developed to use the trained models for inference. Preliminary results indicate that, with the six classes, the model fails to classify accurately enough, but is significantly improved by clustering the five positive classes. It is concluded that cervical cells are easily detectable with YOLOv7, and that better classification results could be obtained either by improving the object detection model, the dataset, or by introducing a convolutional classifier as a second step. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 143-148
institution Universidad Nacional de La Plata
institution_str I-19
repository_str R-120
collection SEDICI (UNLP)
language Español
topic Ciencias Informáticas
pap test
cervical cancer
deep learning
digital pathology
spellingShingle Ciencias Informáticas
pap test
cervical cancer
deep learning
digital pathology
Gramática, Martín Nicolás
García, Mario Alejandro
Gignone, Miguel
Clasificación de células en prueba de papanicolaou (pap test) en microscopía
topic_facet Ciencias Informáticas
pap test
cervical cancer
deep learning
digital pathology
description En este artículo breve se aborda la clasificación de células cervicales en el pap test, también conocido como prueba de Papanicolau, mediante el uso de YOLOv7. El objetivo final del trabajo es lograr una herramienta que asista a los patólogos en el diagnóstico del cáncer de cuello uterino, mejorando la calidad y los tiempos de diagnóstico. Se realizaron tres experimentos para la obtención de resultados preliminares, utilizando distintos números de clases de entre las seis existentes según el sistema Bethesda (Negativo para lesiones intraepiteliales, ASC-US, ASC-H, LSIL, HSIL, SCC). Se empleó el dataset CRIC para entrenar el modelo, y se desarrollaron una API REST en Flask y una aplicación web para utilizar los modelos entrenados en la inferencia. Los resultados preliminares indican que, con las seis clases, el modelo no logra clasificar con la suficiente exactitud, pero se mejora significativamente al agrupar las cinco clases positivas. Se concluye que las células cervicales son fácilmente detectables con YOLOv7, y que se podrían obtener mejores resultados de clasificación, ya sea mejorando el modelo de detección de objetos, el dataset, o introduciendo un clasificador convolucional como segundo paso.
format Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
author Gramática, Martín Nicolás
García, Mario Alejandro
Gignone, Miguel
author_facet Gramática, Martín Nicolás
García, Mario Alejandro
Gignone, Miguel
author_sort Gramática, Martín Nicolás
title Clasificación de células en prueba de papanicolaou (pap test) en microscopía
title_short Clasificación de células en prueba de papanicolaou (pap test) en microscopía
title_full Clasificación de células en prueba de papanicolaou (pap test) en microscopía
title_fullStr Clasificación de células en prueba de papanicolaou (pap test) en microscopía
title_full_unstemmed Clasificación de células en prueba de papanicolaou (pap test) en microscopía
title_sort clasificación de células en prueba de papanicolaou (pap test) en microscopía
publishDate 2023
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/166487
work_keys_str_mv AT gramaticamartinnicolas clasificaciondecelulasenpruebadepapanicolaoupaptestenmicroscopia
AT garciamarioalejandro clasificaciondecelulasenpruebadepapanicolaoupaptestenmicroscopia
AT gignonemiguel clasificaciondecelulasenpruebadepapanicolaoupaptestenmicroscopia
_version_ 1807223112379400192

Ejemplares similares