Análisis automático de imágenes de frotis de sangre periférica para diagnóstico de leucemia

Este proyecto trata sobre cómo conseguir detectar la leucemia de una forma rápida y poco costosa para que pueda ser accesible por todo el mundo. Para ello, solamente necesitaríamos una muestra de sangre del paciente con la que aplicar un frotis de sangre periférico para poder obtener muestras válidas para analizar. A continuación, tras haber obtenido dichas muestras, aplicaríamos técnicas de visión por computación y aprendizaje automático para poder clasificarlas. En caso de que alguna de las muestras del paciente fuera clasificada dentro de la clase “Leucemia”, avisaríamos al paciente para que pudiera empezar a tratarse lo antes posible. Además, con el fin de ir mejorando nuestro dataset, siempre y cuando el paciente nos lo permita, y tras el diagnóstico por parte de los servicios de salud, iríamos añadiendo las muestras dentro de nuestro dataset. Para facilitar el trabajo en futuras mejoras e ir analizando mejor los resultados, crearemos una base de datos manejada por una interfaz gráfica, en donde almacenaremos todos los datos obtenidos tras cada prueba del código.