2025-02-052025-02-05http://hdl.handle.net/11634/63299La distorsión de la arquitectura es un cambio anormal del tejido de la glándula mamaria con la consiguiente formación de lesiones finas y espiculadas que no están asociadas a la presencia de una masa. La distorsión es el tercer hallazgo mamográfico más común y por la dificultad de su detección es el primer causante de falsos negativos en los diagnósticos. Este artículo presenta la planeación, implementación y pruebas de un método que sirve como soporte para la detección de distorsiones de la arquitectura de la glándula mamaria a partir de imágenes de radiología de mama. El método asiste a los especialistas en el proceso de decisión diagnóstica como segundo intérprete en el análisis de mamografías mediante la integración de cuatro etapas principales que van desde el pre-procesamiento de la imagen hasta la clasificación final con base en las características de textura de las regiones de interés extraídas. El método presentado fue validado mediante el análisis de imágenes mamográficas de la base de datos DDSM (Digital Data base for Screening Mammography), que logra valores de precisión general hasta de un 90.7% lo cual lo convierte en una base importante para la disminución del número de falsos negativos en la detección de distorsiones de la arquitectura de la glándula mamaria.Architectural distortion is an abnormal change in the mammary gland tissue with the consequent formation of thin and speculated lesions that are not associated with the presence of a mass. It is the third most common mammographic finding and because of its subtlety it is the first cause of false-negative findings on screening mammograms.This paper presents the design, implementation and test of a new method that serves as support for the detection of architectural distortion in the mammary gland from breast radiology images. The method proposed here assists the specialists in the diagnosis of breast cancer through four main phases,which encompass from the preprocessing to the classification of regions of interest using a classifier based on fuzzy logic. The method described in this paper was validated through the analysis of mammographic images from DDSM (Digital Database for Screening Mammography) obtaining values of 90.7% in the overall accuracy.This result is a very important contribution and encourages the research in order to reduce the high number of misdiagnoses that are currently presented and lead to the high rates of morbidity from breast cancer.application/pdfCopyright (c) 2012 ITECKNEBreast cancerArchitectural distortionMammographyDigital image processingComputer aided diagnosisCáncer de mamaDistorsión de la arquitecturaMamografíaProcesamiento digital de imágenesDiagnóstico asistido por computadorinfo:eu-repo/semantics/article