Titulo: Detección de masas en mamografías asistida por computadora Títle: Computer aided mass detection in mammograms     Autores: Reinaldo Menéndez Alonso,I Bárbaro López-Portilla Vigil,II Andy Duarte Taño,III Ivis Orea CorderoIV I Universidad de Pinar del Río, Cuba. E-mail: rey88@upr.edu.cu II Universidad de Pinar del Río, Cuba. E-mail: barbaro@upr.edu.cu III Universidad de Pinar del Río, Cuba. E-mail: andy.duarte@estudiantes.upr.edu.cu IV Empresa de Telecomunicaciones de Cuba S.A. E-mail: ivis.orea@etecsa.cu      RESUMEN En este trabajo se presenta una herramienta de Diagnóstico Asistido por Computadora (CAD) para la detección de masas en mamografías digitales. Desarrollada en Matlab, aplica sobre las mamografías distintas técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes para detectar la presencia de lesiones y aislarlas del resto de las estructuras propias del seno. Binarización, Labeling, crecimiento de regiones, Filtro Iris, entre otras; dan como resultado una imagen en la que se destaca la anomalía presente, facilitando un diagnóstico libre de errores. Se validaron los resultados mediante el uso de mamografías reales previamente diagnosticadas por especialistas y se obtuvieron valores de efectividad acorde con los esperados. El resultado de esta investigación constituye un aporte al diagnóstico temprano de lesiones mamarias que podrían ser mortales en caso de una tardía detección; así como una herramienta útil para el entrenamiento de médicos radiólogos en fase de aprendizaje. Palabras Clave: diagnóstico, masas, mamografías. ABSTRACT In this work a Computer Aided Diagnosis (CAD) tool is presented for mass screening in digital mammograms. Developed in Matlab, it applies different techniques of Digital Image Processing to mammograms to detect the presence of lesions and isolate them from the rest of the structures of the breast. Binarization, Labeling, Seeded Region Growing, Iris filter, among others; result in an image in which the abnormality occurring stands facilitating free fault diagnosis. The results were validated using real mammograms previously diagnosed by specialists and effectiveness values were obtained in line with the expected. The result of this research is a contribution to the early diagnosis of breast lesions which could be fatal in case of late detection; as well as a useful tool for training radiologists in the learning phase. KeyWords: diagnosis, mass, mammograms.