El neumotórax es un padecimiento que afecta al pulmón. Es la presencia de aire entre el pulmón y la pleura, dificultando la expansión del pulmón y la respiración del paciente. El objetivo de la tesis es presentar una metodología para la segmentación de neumotórax de forma automática utilizando redes neuronales de aprendizaje profundo a través de imágenes de rayos X. La base de datos de imágenes de rayos X se tomó del concurso SIIM-ACR Pneumothorax Segmentation propuesto por la SIIM (Society for Imaging Informatics in Medicine) en la plataforma Kaggle. En este proyecto solo se usaron las imágenes que tenían neumotórax. El modelo propuesto obtuvo un resultado en promedio de 0.6072 para las imágenes de prueba utilizando como métrica el coeficiente Macro-Jaccard. Nuestros resultados presentan una solución adecuada al problema de segmentación de neumotórax.
