| Summary: | En los últimos años la comunidad científica internacional ha dedicado considerables recursos a la investigación y desarrollo de sistemas de diagnóstico asistidos por ordenador, utilizados por los médicos en el proceso de diagnóstico. Se ha prestado especial atención en algunas áreas médicas, como las especialidades oncológicas, por los altos índices de mortalidad provocados por algunas enfermedades como el cáncer de pulmón. El diagnóstico temprano de este padecimiento puede reducir en gran medida estos indicadores y mejorar la calidad de vida de los pacientes. El objetivo que se pretende con el desarrollo de esta investigación, es la selección adecuada de un algoritmo de clasificación, para ser utilizado en la fase que lleva el mismo nombre como parte de un sistema de diagnóstico asistido por ordenador para la clasificación de nódulos pulmonares solitarios. Para la selección adecuada del algoritmo de clasificación, se realiza un experimento utilizando las herramientas Weka v3.7.10 y Matlab 2013. Para determinar cuál de las técnicas estudiadas arroja mejores resultados de rendimiento, se utilizó el mismo conjunto de datos para las fases de entrenamiento, prueba y validación del clasificador, disponible en la base de datos internacional The Lung Image Database Consortium Image Collection. Palabras Clave: algoritmo de clasificación, aprendizaje automatizado, nódulos pulmonares solitarios, precisión.
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