Pesquisas recentes têm procurado melhorar o diagnóstico precoce do câncer de mama, assim este estudo propõe uma melhoria em um dos métodos de identificação dessa doença, utilizando técnicas matemáticas.  A partir de imagens coletadas de pacientes com neoplasia mamária, foi desenvolvido um programa para segmentar semi automaticamente regiões de interesse. O programa, escrito em Python, utiliza arquivos de texto exportados pelo software original da câmera termográfica, onde são feitas conversões de temperatura para cor, gerando imagens. O objetivo do programa desenvolvido neste projeto é facilitar a análise de termogramas, uma vez que o software até então utilizado pelos pesquisadores faz uso da segmentação manual. Esta segmentação manual pode ocasionar problemas inter e intra avaliador, o que pode gerar uma perda de reprodutibilidade. Como resultados, verificou-se um aumento na precisão das análises ao utilizar a segmentação semiautomática, pois ao segmentar manualmente é necessário contornar à mão livre a região de interesse, limitando-se à visualização do avaliador. Desta forma, o presente estudo ofereceu um ganho em precisão e agilidade nas avaliações de termogramas, podendo ser útil em aplicações futuras para o desenvolvimento de um software automatizado, servindo para o diagnóstico complementar de termogramas de mama com suspeita de neoplasias.