Clasificación de parásitos en imágenes de copro con transferencia de aprendizaje y aumento de datos - Gutiérrez Velázquez, Miguel Ángel; Chacon Murguia, Mario Ignacio; Ramirez Quintana, Juan Alberto; Quintana, Carlos Arzate; Corral Saenz, Alma Delia (ReCIBE, Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónica, 2022)
Los seres humanos pueden albergar parásitos, por lo tanto, es fundamental una detección temprana para prevenir enfermedades. Los parásitos pueden observarse a través de imágenes microscópicas, con lo cual, la visión por computadora se muestra como un enfoque que pueda ayudar a la detección y clasificación de parásitos en imágenes digitales. Los modelos de aprendizaje profundo han mostrado un desempeño formidable en la clasificación de imágenes, debido a esto, en este artículo se presentan varios clasificadores profundos multiclase para reconocer 8 clases: 7 tipos de parásitos y la clase no parásitos. Los clasificadores diseñados utilizan transferencia de aprendizaje basada en la arquitectura AlexNet modificada. Al contar con una cantidad de muestras escasa de imágenes de parásitos, se realizó también un aumento de datos, tanto con el método tradicional como mediante la generación de imágenes con una red generativa adversaria (GAN) diseñada para ese propósito. El clasificador con mejor desempeño presentó una exactitud del 99.94%, 98.97% y 98.18% en el conjunto de entrenamiento, validación y de prueba, respectivamente.