Presentiamo lo sviluppo di uno strumento bioinformatico che permette l'individuazione di nucleidi di DNA (con testa e coda) in fluorescenza attraverso il riconoscimento delle immagini, per la loro successiva classificazione secondo la tecnica del test della cometa. L'obiettivo è quello di automatizzare e gestire la loro conservazione, e di ottimizzare i processi nel laboratorio di citogenetica. A tal fine, si valutano i possibili metodi da applicare e si selezionano quelli che combinano algoritmi matematici e computazionali, reti neurali e sistemi neuro-fuzzy. Il metodo sviluppato esegue il rilevamento e la segmentazione nei seguenti passi: Viene effettuata la pre-elaborazione e la segmentazione iniziale dell'immagine grezza. I frammenti ottenuti sono classificati dalle reti neurali in tre gruppi: testa, coda e sfondo. Infine le teste o kernel e le code vengono misurate e rianalizzate, classificandole in base al loro rapporto. Questo processo di rilevamento, segmentazione e classificazione è stato testato per mezzo di un caso di studio con immagini citogenetiche in un test di cometa del Laboratorio di citogenetica generale e monitoraggio ambientale dell'Istituto di biologia subtropicale UNaM-IBS-CONICET.