[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.

[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.