Hernández López, Javier MiguelZepeda Fernández, Cristian HeberSuárez García, José GerardoZEPEDA FERNANDEZ, CRISTIAN HEBER; 424360SUAREZ GARCIA, JOSE GERARDO; 659877Gallardo Castellanos, Gerardo2023-12-012023-12-012023-05https://hdl.handle.net/20.500.12371/19577“En el presente trabajo se estudian imágenes de mamografías las cuales presentan tumores benignos con diferentes tipos de tejido, los cuales son: graso (F), graso glandular (G) y denso glandular (D). Con el objetivo principal de detectar el área del tumor benigno y área de tejido sano de la mamografía y la ubicación de las mismas. La obtención de las imágenes estudiadas se emplea de una base de datos de libre acceso perteneciente a la página PEIPA mini-MIAS de mamografías, para ello las imágenes deben estar en formato .PNG. Realizamos una pro- grama escrito en C++ para transformar las imágenes recolectadas con una clase de imagen llamada TASImage del programa ROOT. Esto hizo que la detección del área del tumor benigno y el área del tejido sano se obtuvieran de una manera rápida, localizando las zonas con mayor brillo detectado en la mamografía. Para poder distinguir entre el área del tumor benigno y el área del tejido sano, con el resto de la mamografía se asocian la dimensión fractal y entropía de Shannon. Se calcularon para todos los antecedentes de tejido pertenecientes al área del tumor y tejido”.pdfspaCIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRAMujeres--EnfermedadesMamas--Tumores--DiagnósticoSistemas de imágenes en medicinaDiagnóstico por imágenes--Métodos--InvestigaciónSoftware de aplicación--DesarrolloAnálisis de imágenes--Procesamiento de datosProcesamiento de imágenes--Técnicas digitales--Modelos matemáticosFractales--Procesamiento de datosTesis de licenciaturaopenAccess