Este Proyecto presenta la evaluación e implementación de diversas técnicas de procesamiento digital de imágenes y aprendizaje automático desarrolladas para identificar y clasificar un conjunto de imágenes adquiridas de la enfermedad conocida como neurocisticercosis en cerebros de cerdos. Estas imágenes fueron obtenidas de un proyecto de grado en el cual se mejoró la calidad e intensidad de los colores para obtener datos más consistentes y reducir la variación en las características de una imagen a otra. Se emplearon múltiples métodos de clasificación para detectar y determinar las áreas afectadas por la enfermedad en cada una de las imágenes de microscopía de cortes cerebrales. Finalmente, se llevó a cabo el proceso de evaluación de los resultados obtenidos por cada una de las técnicas implementadas, comparando su exactitud y función de pérdida, con el objetivo de determinar el método que mejor clasifica e identifica cada una de las partes de la imagen
