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El cáncer de cuello de útero, el segundo más frecuente en todo el mundo, es muy curable si se detecta a tiempo. Sin embargo, las zonas rurales se enfrentan a elevadas tasas de mortalidad debido a la escasez de recursos y a la limitación de los programas de cribado. El diagnóstico automatizado puede subsanar estas deficiencias distinguiendo las células anómalas de la citología basándose en la forma nuclear. Este estudio evalúa métodos de segmentación en el conjunto de datos AGMC-TU Pap-Smear, logrando una precisión de clasificación del 92,83% con SVM Linear y mejorando hasta el 97,65% utilizando características optimizadas y el método FCM. La segmentación precisa del núcleo es crucial para la predicción fiable de células anormales, mejorando la eficacia del cribado del cáncer de cuello de útero.