Sipakmed: Un Nuevo Conjunto de Datos para la Clasificación Basada en Características e Imágenes de Células Cervicales Normales y Patológicas en Imágenes de Citologías.

La clasificación de células cervicales en imágenes de citologías es una tarea desafiante debido a las limitaciones que exhiben estas imágenes y la complejidad de los cambios morfológicos en las partes estructurales de las células. Este procedimiento es muy importante ya que proporciona información fundamental para la detección de lesiones cancerosas o precoces. Por esta razón, se han propuesto varios algoritmos para clasificar células normales y anormales en dichas imágenes. Sin embargo, es un fenómeno común que cada grupo de investigación generalmente crea su propio conjunto de datos de imágenes, ya que los conjuntos de datos bien establecidos no están disponibles públicamente. Para superar este obstáculo y asistir en el progreso de la investigación en este campo, presentamos una base de datos de imágenes anotadas de imágenes de citologías, en las cuales las células están categorizadas en cinco clases diferentes, dependiendo de sus características citomorfológicas. El área del citoplasma y el núcleo en cada imagen es definida manualmente por expertos y se calculan características salientes de intensidad, textura y forma para cada región de interés. Se han realizado varios experimentos para la clasificación de estas imágenes, que incluyen esquemas de clasificación basados en características e imágenes. En esta dirección, se prueban métodos basados en máquinas de vectores de soporte y redes neuronales profundas, y se presenta el rendimiento de cada clasificador para constituir un punto de referencia para la evaluación de futuras técnicas de clasificación.