Nous présentons le développement d'un outil bioinformatique qui permet la détection de nucléoïdes d'ADN (avec tête et queue) en fluorescence par reconnaissance d'image, pour leur classification ultérieure selon la technique du test des comètes. L'objectif est d'automatiser et de gérer leur stockage, et d'optimiser les processus dans le laboratoire de cytogénétique. À cette fin, les méthodes possibles à appliquer sont évaluées et celles qui combinent des algorithmes mathématiques et informatiques, des réseaux neuronaux et des systèmes neuro-flous sont sélectionnées. La méthode développée effectue la détection et la segmentation selon les étapes suivantes :Un prétraitement et une segmentation initiale de l'image brute sont effectués. Les fragments obtenus sont classés par des réseaux neuronaux en trois groupes : tête, queue et fond. Enfin, les têtes ou noyaux et les queues sont mesurés et ré-analysés, en les classant en fonction de leur rapport. Ce processus de détection, de segmentation et de classification a été testé au moyen d'une étude de cas avec des images cytogénétiques dans un essai de comètes du Laboratoire de cytogénétique générale et de surveillance environnementale de l'Institut de biologie subtropicale UNaM-IBS-CONICET.