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Este libro es el resultado de nuestra práctica de investigación durante más de 15 años en el área del análisis de imágenes de tumores cerebrales utilizando técnicas de inteligencia computacional. Se han desarrollado muchos métodos automáticos y se han publicado en reputadas revistas internacionales. Actualmente, los modelos basados en el aprendizaje profundo están dirigidos a clasificar los tumores cerebrales a partir de escaneos de la cabeza humana por resonancia magnética (MRI). Este libro se centra principalmente en el desarrollo de un sistema de análisis de tumores cerebrales basado en MRI utilizando un enfoque de aprendizaje profundo. Este libro está organizado en cinco capítulos. El capítulo 1 describe la importancia del procesamiento de imágenes médicas, los principios y el papel de la IRM en el análisis de imágenes médicas y la importancia de los sistemas de inteligencia artificial (IA). El capítulo 2 explica la anatomía del cerebro, la causa del tumor cerebral y sus tipos. El capítulo 3 describe los rudimentos de las técnicas de aprendizaje profundo (DL), como los fundamentos del aprendizaje automático (ML), los algoritmos, la evolución, el papel en la obtención de imágenes de tumores, la arquitectura de las redes neuronales profundas (DNN) y las redes neuronales convolucionales (CNN). El capítulo 4 explica el desarrollo de la herramienta de DL propuesta para el análisis de tumores cerebrales. Por último, el capítulo 5 concluye con otros trabajos en el futuro.