El análisis preciso de imágenes médicas juega un papel vital en varias aplicaciones clínicas. Sin embargo, el inmenso y complejo volumen de datos a procesar dificulta el diseño de algoritmos efectivos. El primer objetivo de este artículo es examinar esta área de investigación y proporcionar algunas fuentes de referencia relevantes relacionadas con el contexto del análisis de imágenes médicas. Luego, se propone aquí una solución híbrida efectiva para mejorar aún más los resultados esperados. Permite considerar los beneficios de la cooperación de diferentes enfoques complementarios, como técnicas basadas en estadísticas, basadas en variaciones y basadas en atlas, y reducir sus desventajas. En particular, se desarrolla un marco de trabajo que involucra diferentes pasos, como un paso de preprocesamiento, un paso de clasificación y un paso de refinamiento con un método basado en variaciones para identificar con precisión regiones patológicas en imágenes biomédicas. El paso de preprocesamiento tiene el papel de eliminar el ruido y mejorar la calidad de las imágenes. Luego, la clasificación se basa tanto en la detección del eje de simetría como en el aprendizaje no lineal con el algoritmo SVM. Finalmente, se realiza un modelo basado en conjuntos de niveles para refinar la detección de límites de la región de interés. En este trabajo, mostraremos que un paso de inicialización preciso podría mejorar el rendimiento final. Se exponen algunos resultados obtenidos que están relacionados con la desafiante aplicación de la segmentación de tumores cerebrales.