[en] Breast cancer is one of the most dangerous diseases that attacks women. Computer-aided diagnosis systems may help to detect breast cancer early and reduce mortality. This thesis proposes several methods for analyzing breast cancer images. We analyze breast cancer in mammographies, ultrasonographies and thermographies. Our analysis includes mass/normal breast tissue classification, benign/malignant tumor classification in mammograms and ultrasound images, nipple detection in thermograms, mammogram registration and analysis of the evolution of breast tumors. We considered well-known texture analysis methods and proposed two new texture descriptors. We also studied the effect of pixel resolution, integration scale, preprocessing and feature normalization on the performance of these texture analysis methods for tumor classification. Finally, we used super-resolution approaches to improve the performance of texture analysis methods when classifying breast tumors in ultrasound images. For the analysis of breast cancer in thermograms, we propose an automatic method for detecting nipples that is accurate and simple. To analyze the evolution of breast cancer, we propose a temporal mammogram registration method based on curvilinear coordinates. We also propose a method for quantifying and visualizing the evolution of breast tumors in patients undergoing medical treatment. Overall, the methods proposed in this thesis improve the performance of the state-of-the-art approaches and may help to improve the diagnosis of breast cancer.

[es] El cáncer de mama es una de las enfermedades más peligrosas que afecta a las mujeres. Los sistemas de diagnóstico asistido por ordenador pueden ayudar a detectar el cáncer de mama de una manera temprana y reducir la mortalidad. Esta tesis propone varios métodos para el análisis de imágenes de cáncer de mama. Analizamos el cáncer de mama en mamografías, ecografías y termografías. Nuestro análisis incluye la clasificación de masa / tejido normal de mama, la clasificación de tumores benignos / malignos en mamografías e imágenes de ultrasonido, la detección del pezón en termogramas, el registro de mamografías y el análisis de la evolución de los tumores de mama. Consideramos métodos bien conocidos de análisis de texturas y propusimos dos nuevos descriptores de texturas. También estudiamos el efecto de la resolución de los píxeles, la escala de integración, el pre-procesamiento y la normalización de las características en el rendimiento de estos métodos de análisis de texturas para la clasificación de los tumores. Finalmente, hemos utilizado la técnica de super-resolución para mejorar el rendimiento de estos métodos de análisis de texturas a la hora de clasificar los tumores de mama en imágenes de ultrasonido. Para el análisis del cáncer de mama en termogramas, proponemos un método automático para la detección precisa y sencilla de los pezones. Para analizar la evolución del cáncer de mama, proponemos un método de registro de mamografía temporal basado en coordenadas curvilíneas. También proponemos un método para cuantificar y visualizar la evolución de los tumores de mama en pacientes sometidos a tratamiento médico. En general, los métodos propuestos en esta tesis mejoran el rendimiento de las aproximaciones que se encuentran en el estado del arte y pueden ayudar a mejorar el diagnóstico del cáncer de mama.