[ca] Els esquistòcits són cèl·lules vermelles fragmentades formades pel dany mecànic en la membrana quan els eritròcits, que es mouen ràpidament, impacten amb els brins de fibrina durant la coagulació. El reconeixement d'esquistòcits és de gran importància pel diagnòstic de les anèmies hemolítiques microangiopàtiques (MAHA) ja que representen la principal alteració en la sang perifèrica dels pacients que pateixen d'aquestes greus malalties. No obstant, la diversitat de formes provoca variabilitat en les interpretacions dels observadors. L'objectiu principal del treball, és la creació d'un model d'aprenentatge profund basat en xarxes neuronals convolucionals (CNN) per la classificació automàtica binària d'esquistòcits i eritròcits més altres possibles anomalies secundàries, i el posterior recompte d'esquistòcits pel diagnòstic del trastorn. El model pot contribuir a reduir el biaix dels facultatius. Es generen 15 models mitjançant la variació de cinc paràmetres: mida dels lots d'entrenament i validació, número de filtres, tècnica de regularització, algoritme d'optimització i número d'iteracions. En aquell amb major rendiment es canvia el llindar de classificació i l'exactitud assoleix el 95.43%. Tot seguit, es testeja el model amb els 11 frotis sanguinis disponibles, cada un d'un pacient, i es duu a terme el recompte d'esquistòcits per a la identificació del trastorn en base a un llindar estandarditzat igual o superior a l'1%. La finalitat futura és la contribució en el laboratori clínic i l'optimització de la gestió gràcies a l'algoritme de reconeixement i recompte automàtic d'esquistòcits.

[es] Los esquistocitos son células rojas fragmentadas formadas por el daño mecánico en la membrana cuando los eritrocitos, que se mueven rápidamente, impactan con las hebras de fibrina durante la coagulación. El reconocimiento de esquistocitos es de gran importancia para el diagnóstico de las anemias hemolíticas microangiopáticas (MAHA) puesto que representan la principal alteración morfológica en la sangre periférica en los pacientes que sufren de estas graves enfermedades. Sin embargo, la diversidad de formas provoca variabilidad en las interpretaciones de los observadores. El objetivo principal del trabajo es la creación de un modelo de aprendizaje profundo basado en redes neuronales convolucionales (CNN) para la clasificación automática binaria de esquistocitos y eritrocitos más otras posibles anomalías secundarias, y el posterior recuento de esquistocitos para el diagnóstico del trastorno. El modelo puede contribuir a reducir el sesgo de los facultatius. Se generan 15 modelos mediante la variación de cinco parámetros: medida de lotes de entrenamiento y validación, número de filtros, técnica de regularización, algoritmo de optimización y número de épocas. En aquél con mayor rendimiento se cambia el umbral de clasificación y la exactitud alcanza el 95.43%. Seguidamente, se testea el modelo con los 11 frotis sanguíneos disponibles, uno por paciente, y se lleva a cabo el recuento de esquistocitos para la identificación del trastorno en base a un umbral estandarizado igual o superior al 1%. La finalidad futura es la contribución en el laboratorio clínico y la optimización de la gestión gracias al algoritmo de reconocimiento y recuento automático de esquistocitos.