Classificação automática de glóbulos brancos com Deep Learning
DOI:
https://doi.org/10.15536/revistathema.24.2025.3431Keywords:
Hematologia, Hemograma, Redes Neurais, Inteligência ArtificialAbstract
Blood analysis provides valuable diagnostic information about normal bodily functions and pathological changes. White blood cells are one of the components of blood and are part of the immune response system, responsible for triggering the inflammatory and cellular response to injuries or pathogens. Traditional cell counting techniques used in laboratories are slow and labor-intensive, which can lead to incorrect results due to the need for human intervention in the process. In this study, an automated approach for white blood cell classification is proposed using deep learning methods on a dataset consisting of over 12,000 images. In the conducted tests, the proposed approach achieved an accuracy of approximately 86%.
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