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El cáncer de mama es una de las formas más comunes de cáncer que se encuentran en las mujeres. La mamografía es un método comúnmente utilizado para la detección del cáncer de mama. Una mamografía es una radiografía de mama de muy alta resolución espacial. Las mamografías deben ser examinadas para detectar lesiones anormales y posiblemente peligrosas. El diagnóstico asistido por computadora ha sido un área de investigación activa para detectar anormalidades en un mamograma automáticamente. El enfoque de esta tesis es la detección automática de microcalcificaciones en un mamograma usando el procesamiento de imágenes borrosas. La microcalcificación es uno de los primeros signos de cáncer de mama, que a veces es difícil de detectar debido a su pequeño tamaño, bajo contraste y límite borroso. Los algoritmos difusos desarrollados en este trabajo analizan una imagen a nivel de píxeles, detectan las anomalías e identifican los bordes de las anomalías utilizando operadores difusos. El sistema difuso desarrollado se aplica a un conjunto de mamografías de alta resolución para validar su rendimiento. Los resultados demuestran claramente la viabilidad y la eficacia del enfoque propuesto.