El número de células de un organismo está altamente regulado durante la vida adulta. Éstas se renuevan para mantener la integridad de los tejidos y órganos. En el cerebro la proliferación excesiva de células da lugar al cáncer y la disminución excesiva a enfermedades neurodegenerativas como Alzheimer y Parkinson. Con el fin de estudiar este tipo de enfermedades se utilizan modelos animales como la Drosophila melanogaster pues tiene varias ventajas como su rápido crecimiento, poseer un cerebro mucho más pequeño, fácil manipulación genética, legalmente no es considerado un animal y comparte además genes relacionados con enfermedades humanas. Los biólogos alteran genéticamente estos animales y observan a través de imágenes 3D de microscopía confocal el cerebro de cada mosca para determinar si se presentan alteraciones en el número normal de células. Por cada sujeto se obtienen pilas de aproximadamente 200 imágenes y el cerebro consta de miles de neuronas y células gliales. Dado el alto número de células y la limitada resolución de las imágenes, se presentan zonas donde aparecen apiñadas haciendo muy difícil su identificación individual, tarea que se hace normalmente a mano. Por esta razón, en este trabajo se plantea un nuevo método para la identificación y el conteo de células por medio de técnicas de procesamiento digital de imágenes. Se introduce una técnica innovadora que combina geometría y momentos estadísticos para segmentar células apiñadas, aproximando cada agrupación a una elipse por medio de momentos estadísticos y utiliza características previamente estudiadas de las células para dividir la agrupación separándola en sus células constitutivas, como paso previo al conteo final.