MitoDetect++ es una metodología integrada de aprendizaje profundo para la detección de la fase mitótica y la clasificación mitótica atípica. La detección (pista 1) utiliza una arquitectura de codificador-decodificador basada en U-Net con EfficientNetV2-L como eje central y un módulo de atención, entrenado mediante una pérdida de segmentación conjunta. La clasificación (pista 2) utiliza un transformador de visión Virchow2, optimizado eficientemente mediante Adaptación de Bajo Rango (LoRA), para minimizar el consumo de recursos. Integra potentes funciones de aumento, pérdida focal y validación cruzada jerárquica de 5 pasos con reconocimiento de grupo para mejorar el rendimiento de la generalización y mitigar el cambio de dominio. El aumento en tiempo de prueba (TTA) se implementa en el momento de la inferencia para mejorar la robustez. Alcanza una precisión equilibrada de 0,892 en el dominio de validación, lo que destaca su aplicabilidad clínica y su escalabilidad entre tareas.
