[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.

[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.