Los dominios asociados topológicamente (TADs) representan unidades esenciales que constituyen la organización espacial tridimensional intrincada del cromatina. Los TADs están presentes de forma estable en diferentes tipos celulares y especies, y su influencia en procesos biológicos vitales, como la expresión génica, la replicación del ADN y la translocación cromosómica, subraya su importancia. En consecuencia, la identificación de TADs dentro de la matriz de interacción Hi-C es un punto clave en la genómica tridimensional. Los TADs se manifiestan como bloques contiguos a lo largo de la diagonal de la matriz de interacción Hi-C, que se caracterizan por interacciones densas dentro de los bloques e interacciones dispersas entre bloques. Se propone un método de optimización para mejorar los datos de la matriz de interacción Hi-C utilizando el método de descomposición en modos empíricos, que no requiere conocimientos previos y descompone de forma adaptativa los datos de Hi-C en una suma de múltiples funciones eigenmodales mediante la explotación de las características inherentes de las variaciones en los datos de entrada de Hi-C. Identificamos TADs dentro de los datos optimizados y comparamos los resultados con cinco métodos de detección de TAD comúnmente utilizados, a saber, el Índice de Direccionalidad (DI), Aislamiento de Interacción (IS), HiCKey, HiCDB y TopDom. Los resultados demuestran la universalidad y eficiencia del método propuesto, destacando su potencial como una herramienta valiosa en la identificación de TADs.