Resumen
En el presente trabajo se desarrolla un clasificador automático para imágenes de ultrasonido mamario, diferenciando entre tejidos benignos, malignos y normales. Utilizando una base de datos pública, se mejoraron las imágenes mediante ecualización del histograma, y se emplearon segmentaciones expertas para aislar los tumores. Características clave como la irregularidad de la forma y las microcalcificaciones fueron cuantificadas y usadas en un algoritmo de mínimos cuadrados para la clasificación. Los resultados sugieren explorar clasificadores más avanzados y mejorar la segmentación para reducir errores.

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.