Pérez Díaz, MarlenOrozco Morales, RubénSuárez Aday, Eduardo Daniel2018-10-112018-10-112018-06-16https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/9764El cáncer de mama es una de las principales causas de muerte de la mujer mundialmente. La mamografía por rayos X es el examen diagnóstico por excelencia para su detección temprana. Sin embargo, las lesiones no son fáciles de detectar, debido a las pequeñas diferencias de contraste imagen con el tejido normal circundante. Los sistemas de detección asistidos por computadora (CAD), son una herramienta de ayuda para los radiólogos que facilitan el diagnóstico. En el presente trabajo se propone un sistema CAD programado en Matlab, que mejora la calidad de imagen, segmenta la glándula mamaria y detecta micro-calcificaciones y masas. Se implementan métodos tales como: la convolución, la segmentación mediante el Laplaciano, la apertura de áreas binarias, la determinación de componentes conexas binarias, la umbralización global basada en entropía y reajuste de imagen, el filtrado morfológico, los métodos iterativos para el mejoramiento del contraste imagen y la segmentación mediante un método de contornos activos. El sistema fue probado con una base de datos anotada de 320 mamografías en vistas laterales oblicuas, que contenía imágenes de mamas glandulares, glandulares-densas y predominantemente adiposas, con lesiones y sanas. El sistema fue evaluado en cuanto a su desempeño con respecto a la anotación de la BD, para una muestra de 115 imágenes. Se obtuvo una sensibilidad del 93.2 %, una especificidad del 85.3 %, una exactitud del 90.4 % y una precisión del 92 %.esEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas.Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: CreativeCommons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 LicenseImágenes Digitales de MamaCalidad de Imagen MamográficaSistemas CAD en MamografíasDiseño de un sistema automatizado para la detección de anomalías en imágenes digitales de mamaThesis