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El cáncer de cérvix incluye las neoplasias malignas que se desarrollan en la porción fibromuscular inferior del útero que se proyecta dentro de la vagina. De acuerdo con varios estudios la supervivencia de las mujeres que sufren un carcinoma invasivo depende sobre todo del estadio al que se detecta el cáncer en primer lugar, y en menor medida del tipo celular predominante en el tumor. La prueba de Papanicolaou, es la prueba más eficaz para el diagnóstico inicial del cáncer cervical donde los sistemas de diagnóstico asistidos por computadoras han desempeñado un papel clave en la detección de dicha enfermedad. El análisis de este tipo de imágenes es importante en la generación de diagnósticos y en las investigaciones que se llevan a cabo, por lo que se hace necesario el desarrollo de nuevas técnicas que efectúen un análisis práctico de las muestras. En este trabajo, se presenta una evaluación experimental para la clasificación de las células cervicales en las condiciones normal y anómala, basándose solamente en las características extraídas de la región ocupada por el núcleo, sin hacer uso de las características del citoplasma y utilizando como atributos de entrada lo rasgos morfológicos y de texturas. Además, las clasificaciones de estas bases de datos fueron realizadas por los algoritmos, Máquinas de Soporte Vectorial (MSV), el clasificador de k vecinos más cercanos (kNN), árboles de decisión generados mediante C45, las técnicas estadísticas de clasificación como Regresión Logística y el perceptrón multicapa o MLP (Multi-Layer Perceptron).

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