[en] Schistocytes are fragmented red cells formed by mechanical damage to the membrane when rapidly moving erythrocytes impact with fibrin strands during coagulation. The recognition of schistocytes is of great importance for the diagnosis of microangiopathic hemolytic anemia (MAHA) when they represent the main morphological alteration in the peripheral blood. However, the diversity of shapes causes variability in the interpretations of the observers. The main objective of the work is the creation of a deep learning model based on convolutional neural networks (CNN) for automated binary classification of schistocytes and erythrocytes plus other possible secondary abnormalities, and the subsequent schistocyte count for the diagnosis of the disorder. The model may contribute to reduce the bias of the clinical pathologists. A number of 15 models are generated by varying five parameters: training and validation batches size, number of filters, regularization technique, optimization algorithm and number of epochs. In the one with the highest performance, the classification threshold is changed and the accuracy reaches 95.43%. The model is then tested with the 11 available blood smears, one per patient, and the schistocyte count is carried out for the identification of the disorder based on a standardized threshold equal to or higher than 1%. The future purpose is the contribution in the clinical laboratory and the management optimization thanks to the automatic schistocyte recognition and counting algorithm.

[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.