El cáncer de mama es el segundo cáncer diagnosticado en la población femenina, el diagnóstico no es sencillo debido a la interpretación de las mamografías que está afectada por la calidad de la imagen y el nivel de experiencia del radiólogo. Estos factores disminuyen la sensibilidad y la confiabilidad en los resultados provocando una alta incidencia de biopsias innecesarias y consecuencias psicológicas para la paciente.(falsos-positivos y falsos-negativos en el diagnóstico final). La interpretación mamográfica se ha desarrollado de una manera subjetiva lo cual ha generado varios criterios para la manipulación de la información en el diagnóstico y la detección de anormalidades. Debido a ésta razón se han estandarizado los conceptos y el léxico manejados para describir los hallazgos presentes en una mamografía y vertir un criterio final de diagnóstico. De la misma forma, es importante tener un repositorio de imágenes anotadas con su respectivo diagnóstico y su descripción para que sirva como base de comprobación y verificación respecto a nuevos casos que se quieran interpretar aplicando técnicas automáticas de búsqueda según el contenido visual de la patología asociada a la imagen del nuevo caso y relacionar a casos similares diagnosticados anteriormente para que sirva como apoyo visual en la toma de nuevas decisiones. Este sistema será utilizado como segundo lector e interprete para asistir en el diagnostico desarrollando técnicas con algoritmos computacionales que se basan en modelos matemáticos para procesar las imágenes y extraer sus características de bajo nivel. El objetivo principal de este proyecto es desarrollar un sistema que nos permita anotar automáticamente imágenes de mamografías utilizando el léxico estándar (BI-RADS) propuesto por el Colegio Americano de Radiólogos para la interpretación, el manejo y seguimiento en el diagnóstico de cáncer de mama y asociar estas anotaciones a las características visuales extraídas de las mamografías. Como resultado, las imágenes tendran una anotación textual del contenido visual y se almacenarán en una base de datos alimentando un repositorio de mamografías que será construido para la Facultad de Medicina, de tal manera que posteriormente se pueda hacer búsquedas de mamografías por diagnósticos similares (recuperación de imágenes por contenido) y que apoye a la interpretación para nuevos diagnósticos por similitud con casos almacenados. El sistema proporcionará apoyo y asistirá a radiólogos como un segundo intérprete y a su vez como plataforma de entrenamiento en la formación de nuevos radiólogos en esta área. Este método de apoyo permitirá reducir la subjetividad y la reproducibilidad de la interpretación de dos maneras; la primera, visualizando los resultados en un lenguaje natural estandarizado para los radiólogos sobre la imagen inspeccionada, y segundo soportará al intérprete presentando imágenes con contenido visual similar resultado de la recuperación sobre la base de datos antes desarrollada.