[ca] Mitjançant la utilització d'eines de processament digital d'imatges, es poden extreure descriptors quantitatius de les cèl·lules en la sang perifèrica, que a través de tècniques de Machine Learning (M.L) i Deep Learning (D.L.) permet diferenciar de manera automàtica i objectiva els tipus de cèl·lules. En aquest TFM s'entrena mitjançant xarxes neuronals convolucionals (CNN) un sistema de detecció i classificació de cèl·lules normals de la sang que, en ingressar una imatge, detecta les cèl·lules principals i després permet retallar els leucòcits i classificar-los segons el tipus. Per a aconseguir una major eficiència i superar les dificultats que es presenten en les tasques de detecció i classificació, sobretot en la determinació de descriptors que són realitzats de manera artesanal, s'aborda el problema amb l'ús de les arquitectures de xarxes neuronals convolucionals amb la qual cosa aquests descriptors s'obtenen de manera automàtica. Per al desenvolupament del classificador es va entrenar una xarxa des de zero amb un accuracy de 0.862 i un val_acuraccy de 0.858. També es van entrenar models com VGG16 i Mobile i es van comparar els resultats. Es van emprar en tots dos entrenaments l'arquitectura de Keras amb Tensorflow com backend amb les últimes versions. Per a l'entrenament del detector es va utilitzar l'arquitectura YOLO amb la llibreria especialitzada ImageAI en detecció d'objectes i s'ha obtingut un excel·lent acompliment. Aquests desenvolupaments tenen diverses aplicacions en els camps de la bioinformàtica, i poden donar les bases perquè després amb l'aplicació de metodologies similars a les propostes en aquest TFM, s'entrenin CNN per a identificació de patologies a partir de la classificació i detecció de cèl·lules anormals en la sang.

[en] Through the use of digital image processing tools, quantitative descriptors of cells in peripheral blood can be extracted, which, through Machine Learning (M.L.) and Deep Learning (D.L.) techniques, allow cell types to be automatically and objectively differentiated. In this TFM, a system of detection and classification of normal blood cells is trained through convolutional neural networks (CNN) which, when an image is entered, detects the main cells and then allows the leukocytes can be trimmed and classified according to the type. To achieve greater efficiency and overcome the difficulties that arise in the tasks of detection and classification, especially in the determination of descriptors that are made by hand, the problem is addressed with the use of convolutional neural network architectures with the which these descriptors are obtained automatically. For the development of the classifier a network was trained from scratch with an accuracy of 0.862 and a val_acuraccy of 0.858. Other models were reentrained with networks such as VGG16 and Mobile and the results were compared. The latest versions of Keras architecture with Tensorflow as backend was used in both trainings. For the training of the detector, the YOLO architecture was used with the specialized ImageAI library in object detection and excellent performance has been obtained. These developments have various applications in the fields of bioinformatics, and might provide the basis for the application of methodologies similar to those proposed in this TFM, so CNN could be trained to identify pathologies from the classification and detection of abnormal blood cells.