APLICAÇÃO DO YOLO V8 NA DETECÇÃO AUTOMATIZADA DE CROMOSSOMOS HUMANOS EM IMAGENS DE METÁFASES PARA APOIO A DIAGNÓSTICOS GENÉTICOS
Palavras-chave:
Redes Convolucionais, Visão Computacional, Citogenética, Aprendizado Profundo, Diagnóstico GenéticoResumo
Este artigo apresenta a aplicação da arquitetura YOLO v8 para a detecção automática de cromossomos humanos em
imagens de metáfases obtidas por microscopia óptica. O modelo foi treinado com um conjunto de dados público
anotado por especialistas e alcançou resultados expressivos, com precisão de 0.960, revocação de 0.936, mAP₅₀ de
0.983 e mAP₅₀₋₉₅ de 0.788. A análise da matriz de confusão demonstrou que os principais erros ocorreram entre
cromossomos de alta similaridade morfológica e nos casos de falsos negativos. Esses resultados confirmam a
viabilidade do YOLO v8 como ferramenta de apoio à citogenética, oferecendo diagnósticos mais rápidos, padronizados
e confiáveis. Conclui-se que a abordagem é promissora e que trabalhos futuros devem buscar reduzir falsos negativos e
expandir o treinamento para a detecção de anomalias cromossômicas, consolidando sua aplicação em ambientes clínicos
reais.
