[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.

[es] El análisis morfológico de la sangre periférica permite identificar el 80% de las enfermedades hematológicas. En la última década, los analizadores morfológicos han integrado sistemas de clasificación automática para facilitar la identificación de células. Las imágenes generadas permiten entrenar modelos de aprendizaje automático que apoyan al patólogo clínico. Sin embargo, las imágenes pueden variar entre centros por la preparación de la muestra, la concentración de reactivos o el uso de diferentes analizadores, lo que puede afectar el rendimiento de los clasificadores automáticos al enfrentarse a imágenes distintas a las utilizadas en su entrenamiento. Este trabajo desarrolla un clasificador automático de imágenes de células multicéntricas mediante aprendizaje federado. Esta metodología permite que un modelo entrenado con imágenes de un centro de referencia, como el Laboratorio Core del Hospital Clínic de Barcelona, mantenga su rendimiento en diferentes centros. Se compiló un conjunto de datos del centro con 10,298 imágenes y cuatro bases públicas: C1 (14,514 imágenes), C2 (2,513), C3 (5,000) y C4 (11,353), con imágenes de cinco tipos de leucocitos: linfocitos, monocitos, eosinófilos, basófilos y neutrófilos. Los frotis se tiñeron con la técnica May Grünwald-Giemsa y las imágenes del centro se obtuvieron con el sistema CellaVision DM96. Se desarrolló un modelo inicial, entrenado con redes neuronales convolucionales (CNN), logrando una precisión del 99.4%, pero su rendimiento fue mucho más bajo en las bases públicas: 58.6% en C1, 93.2% en C2, 60.3% en C3 y 69.82% en C4. Luego, se ajustó el modelo con aprendizaje federado, mejorando su precisión: 95.22% en C1, 99.2% en C2, 97.3% en C3 y 88.81% en C4. Estos resultados muestran que el aprendizaje federado puede mantener la precisión de un clasificador automático en entornos multicéntricos y facilitar su implementación en otros centros.