[ca] L'anàlisi morfològica de la sang perifèrica permet identificar el 80% de les malalties hematològiques. En l'última dècada, els analitzadors morfològics han integrat sistemes de classificació automàtica per identificar cèl·lules. Les imatges generades permeten entrenar models d'aprenentatge automàtic, que esdevenen eines de suport per al patòleg clínic. Tanmateix, les imatges poden variar entre centres per la preparació de la mostra, la concentració de reactius químics o l'ús de diferents analitzadors, cosa que pot comprometre el rendiment dels classificadors automàtics en detectar imatges diferents de les utilitzades per a l'entrenament. Aquest treball desenvolupa un classificador automàtic d'imatges de cèl·lules multicèntriques utilitzant aprenentatge federat. Aquesta metodologia permet que un model entrenat amb imatges d'un centre de referència, com el Laboratori Core de l'Hospital Clínic de Barcelona, mantingui el rendiment en altres centres. Es va compilar un conjunt de dades del centre de referència amb 10.298 imatges i quatre bases públiques: C1 (14.514 imatges), C2 (2.513), C3 (5.000) i C4 (11.353), amb cinc tipus de leucòcits: limfòcits, monòcits, eosinòfils, basòfils i neutròfils. Els frotis es van tenyir amb la tècnica May Grünwald-Giemsa i les imatges es van obtenir amb el sistema CellaVision DM96. Es va desenvolupar un model inicial, entrenat amb xarxes neuronals convolucionals (CNN) i les imatges del centre de referència, que va assolir un 99,4% d'exactitud, però el rendiment va ser més baix en les bases públiques: 58,6% a C1, 93,2% a C2, 60,3% a C3 i 69,82% a C4. Després, el model es va ajustar amb aprenentatge federat, millorant el rendiment a les bases públiques: 95,22% a C1, 99,2% a C2, 97,3% a C3 i 88,81% a C4. Aquests resultats mostren que l'aprenentatge federat pot mantenir la precisió d'un classificador automàtic en entorns multicèntrics, obrint la porta a la seva implementació en altres centres.

[en] The morphological analysis of peripheral blood identifies 80% of hematological diseases. Over the past decade, morphological analyzers have integrated automatic classification systems to assist in identifying cell types. Images generated by these devices allow for the training and testing of machine learning models, serving as tools for clinical pathologists. However, variability in the images across different centers, due to factors like sample preparation or the use of various analyzers, can compromise the performance of automatic classifiers, as models may struggle with images that differ from those used during training. This work aims to develop an automatic classifier to identify multicentric cell images using federated learning. This approach allows a model trained with images from a reference center, the Core Laboratory of Hospital Clínic of Barcelona, to maintain performance across different centers. The focus is on classifying leukocytes, normal cells in peripheral blood. A dataset from the reference center with 10,298 images was used, alongside four public databases: C1 (14,514 images), C2 (2,513), C3 (5,000), and C4 (11,353), all containing images of five leukocyte types: lymphocytes, monocytes, eosinophils, basophils, and neutrophils. Blood smears were stained using the May Grünwald-Giemsa technique, and the reference center images were acquired with the CellaVision DM96 system. An Initial Global Model trained on reference center images achieved 99.4% accuracy there, but significantly lower performance on public databases: 58.6% (C1), 93.2% (C2), 60.3% (C3), and 69.82% (C4). After applying federated learning, the Final Global Model maintained high accuracy at the reference center and showed improvements on public datasets: 95.22% (C1), 99.2% (C2), 97.3% (C3), and 88.81% (C4). These findings highlight federated learning's potential to enhance automatic classification in multicentric settings and support blood cell image recognition for clinical use.