[en] Clinical pathologists focus on detailed morphological analysis of peripheral blood (PB) cells for the recognition of abnormal cells and contribute to the diagnosis of hematological diseases. While this traditional method is often precise, it requires significant expertise, is time-consuming, and is subject to variability, especially when discerning subtle cell characteristics. In light of these challenges, this dissertation proposes the innovative use of deep learning, specifically convolutional neural networks (CNNs) and generative adversarial networks (GANs), to add objectivity in morphological examination of PB cells. The research is developed through a three-fold strategy. First, a novel GAN-based model standardizes PB cell image visualization across varied staining techniques. Second, optimized CNN architectures are tailored for precise classification of the selected PB cell types, with emphasis on reactive and malignant blood cells. Results indicate that the introduced Stain Normalization Model effectively manages staining variations while preserving cell morphology. Furthermore, CNN models, based on these normalized data, contribute significantly to the automatic recognition of malignant cells. And third, a modular GAN system generates synthetic PB images to enrich model training, particularly of low-prevalence cell data with special diagnostic interest. This research emphasizes the transformative impact of combining the expertise of clinical pathologists with advanced computational strategies. While these systems serve as potent support tools, it is imperative to note that the clinical pathologist retains the ultimate authority in decision-making. The fusion of traditional expertise and modern technology is a promising trend in the present and near future, enhancing both objectivity and efficiency. This study signifies an advance towards the establishment of an integrated system for an automated screening tool for hematological diseases.

[es] Los patólogos clínicos dependen del análisis morfológico detallado de las células de sangre periférica (PB) para un diagnóstico preciso de enfermedades hematológicas. Aunque este método tradicional es a menudo preciso, requiere una gran experiencia, es laborioso y está sujeto a variabilidad, especialmente cuando se trata de discernir características sutiles de las células. Ante estos desafíos, esta tesis doctoral introduce el uso innovador del aprendizaje profundo, específicamente redes neuronales convolucionales (CNN) y redes generativas antagónicas (GAN), para transformar el examen morfológico de las células PB. La investigación se desarrolla a través de una estrategia triple. Primero, un modelo novedoso basado en GAN estandariza la visualización de imágenes de células PB a través de diversas técnicas de tinción. En segundo lugar, se adaptan arquitecturas de CNN optimizadas para una clasificación precisa de los tipos principales de células sanguíneas, con énfasis en los linfocitos reactivos y las células malignas. En tercer lugar, un sistema GAN modular genera imágenes sintéticas de PB, especialmente en el caso de células de baja prevalencia, para enriquecer el entrenamiento del modelo. Los resultados indican que el Modelo de Normalización de Tinción introducido gestiona eficazmente las variaciones de tinción sin afectar la morfología celular. Además, los modelos CNN, construidos con estos datos normalizados, sobresalen en la detección de células malignas. El modelo SyntheticCellGAN enriquece aún más el conjunto de datos de entrenamiento con células sintéticas con relevancia diagnóstica. Esta investigación destaca el impacto transformador de combinar la experiencia de los patólogos clínicos con herramientas computacionales avanzadas. Si bien estos sistemas sirven como herramientas de apoyo, es imperativo tener en cuenta que el patólogo clínico mantiene la máxima autoridad en la toma de decisiones. La fusión de la experiencia tradicional y la tecnología moderna promete revolucionar el diagnóstico hematológico, mejorando tanto la objetividad como la eficiencia. Además, este estudio significa avances relevantes hacia el establecimiento de un sistema totalmente integrado para una herramienta de cribado automático para enfermedades hematológicas.