Development of machine learning models for binary quality classification and noise removal in Pap smear samples - Nuñez-Tovar, Heidy Vanessa; Forero Guevara, Diana Lorena (Visión electrónica, 2025)
La subjetividad y la agilidad en la revisión y clasificación de calidad de imágenes de citología cervical representa un desafío importante debido al criterio individual del observador, así como al alto volumen de muestras que requieren análisis. El proyecto tiene como objetivo desarrollar dos modelos de machine learning; el primero es un modelo de clasificación que categoriza las muestras digitalizadas como satisfactorias o insatisfactorias, se compararon las arquitecturas MobileNet, VGG16 y Resnet50, arrojando mejores resultados con esta última, llegando a una sensibilidad de 0.93 las muestras insatisfactorias. El segundo, un modelo de difusión para reducción de ruido donde se utilizó una arquitectura UNet con bloques ResNet, evaluado para imágenes sin ruido y con ruido agregado, y se aplicó una máscara de enfoque alcanzando métricas de PSNR y SSIM de 36 dB y 0.92 en imágenes sin ruido, y 31 dB y 0.72 en imágenes con ruido. La implementación de estos modelos funciona como un primer paso en la clasificación binaria de calidad de imágenes citológicas, y en el mejoramiento de la calidad inicial de las imágenes.