[ca] El càncer de pit és una de les malalties més perilloses que ataquen les dones. Els sistemes de diagnòstic assistit per ordinador poden ajudar a detectar el càncer de pit de forma precoç i reduir-ne la mortalitat. Aquesta tesi proposa diversos mètodes per a l'anàlisi d'imatges de càncer de mama. Analitzem el càncer de mama a mamografies, ecografies i termografies. La nostra anàlisi inclou la classificació de massa / teixit normal de pit, la classificació de tumors benignes / maligne en les mamografies i les imatges d'ultrasò, detecció de mugró en termogrames, registre de mamografies i l'anàlisi de l'evolució dels tumors de pit. Es van considerar mètodes coneguts d'anàlisis de textures i s'han proposat dos nous descriptors de textura. També es va estudiar l'efecte de la resolució de píxels, l'escala d'integració, el pre-processament i la normalització en el rendiment d'aquests mètodes d'anàlisi de textures per a la classificació dels tumors. Finalment, hem utilitzat la tècnica de super-resolució per millorar el funcionament dels mètodes d'anàlisi de textures a l'hora de classificar els tumors de pit en les imatges d'ultrasò. Per a l'anàlisi del càncer de pit a termogrames, proposem un mètode automàtic per a la detecció dels mugrons que és precís i senzill. Per analitzar l'evolució del càncer de pit, es proposa un mètode de registre temporal de mamografies basat en coordenades curvilínies. També proposem un mètode per quantificar i visualitzar l'evolució dels tumors de pit en pacients sotmesos a tractament mèdic. En general, els mètodes proposats en aquesta tesi milloren el rendiment dels mètodes de l'estat de l'art i poden ajudar a millorar el diagnòstic del càncer de pit.

[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.