En este trabajo se propone un algoritmo basado en texturas para la segmentación de imágenes médicas tridimensionales. En particular, se utilizan indicadores de textura calculados a partir de estadísticas de segundo orden, recabadas mediante matrices de coocurrencia de niveles de gris. Esta información es utilizada para guiar la evolución de un algoritmo de crecimiento de regiones, que realiza una segmentación inicial restrictiva con la cual es inicializado un modelo de Superficies Activas. El resultado obtenido consiste en un conjunto de mallas de superficie asociadas a los objetos de interés dentro de la imagen.
Para estudiar la robustez del método propuesto se realizó un análisis experimental para la segmentación de tumores cerebrales en MRI artificiales y órganos abdominales de CT, obteniendo resultados más que satisfactorios en ambos casos.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ
