Detecção de Micronúcleos em Linfócitos: Um Novo Dataset e Estudo de Caso com YOLOv11
Notice bibliographique
Résumé
A detecção de micronúcleos (MN) em linfócitos é essencial na biomedicina para avaliar danos genéticos e instabilidade cromossômica, sendo importante para estudos toxicológicos e diagnóstico de câncer. No entanto, a identificação manual é demorada e sujeita a erros. Neste trabalho, propomos uma abordagem automatizada utilizando a rede neural YOLOv11 para detecção de micronúcleos em células binucleadas. Para isso, construímos uma base de imagens coletadas do Centro Regional de Ciências Nucleares do Nordeste (CRCN), composta por 889 imagens, com anotações de localização de células binucleadas e micronúcleos. Resultados da análise de detecção mostram que o modelo utilizado alcançou precisão de 90,8% e revocação de 92,8%, demonstrando confiabilidade para aplicações clínicas. Além disso, o conjunto de dados desenvolvido contribui para futuras pesquisas na área, fornecendo uma base padronizada para avaliação de modelos de visão computacional aplicados à citogenética. A base de dados desenvolvida está disponível em https://doi.org/10.5281/zenodo.14947933.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».