Título: Análise da Influência do Emprego de Imagens Geradas por Redes Adversárias no Desempenho de um Classificador Automático de Glóbulos Brancos
Autores: Silvan Ferreira da Silva Júnior, Jusciaane Chacon Vieira, Victor Costa de Andrade Pimentel, Adrião Duarte Dória Neto, Allan de Medeiros Martins, Ivanise Marina Moretti Rebecchi
Resumo: A análise da presença de glóbulos brancos em amostras sanguíneas se configura numa importante medida para identificação de doenças que acometem o organismo humano. O emprego de técnicas de deep learning no processo automático de identificação e contagem dessas células vem cada vez mais ganhando espaço e motivação, uma vez que as redes profundas, a exemplo das redes convolucionais, propiciam intrinsecamente ao processo de classificação a extração de variadas características das imagens de lâminas com amostras de sangue. Um gargalo, entretanto, está na pouca disponibilidade de imagens para a realização do treinamento da rede. Uma solução para tanto, pode ser a aplicação de redes adversárias generativas para gerar imagens artificiais dos glóbulos brancos, enriquecendo o conjunto de dados de treinamento. Propõe-se, nesse contexto, uma metodologia de classificação de glóbulos brancos do sangue associada ao aumento do conjunto de dados de entrada através de redes adversárias.
Palavras-chave Deep learning, Redes convolucionais, Redes adversárias generativas, Hematologia, Glóbulos brancos.
Páginas: 5
Código DOI: 10.21528/CBIC2019-19
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