En este articulo se describen las adaptaciones hechas al algoritmo MARACAS para segmentar y cuantificar estructuras vasculares en imagenes TAC de la arteria carotida. El algoritmo MARACAS, que esta basado en un modelo elastico y en un analisis de los valores y vectores propios de la matriz de inercia, fue inicialmente disenado para segmentar una sola arteria en imagenes ARM. Las modificaciones estan principalmente enfocadas a tratar las especificidades de las imagenes TAC, asi como la presencia de bifurcaciones. Los algoritmos implementados en esta nueva version se clasifican en dos niveles. 1) Los procesamientos de bajo nivel (filtrado de ruido y de artificios direccionales, presegmentacion y realce) destinados a mejorar la calidad de la imagen y presegmentarla. Estas tecnicas estan basadas en informacion a priori sobre el ruido, los artificios y los intervalos tipicos de niveles de gris del lumen, del fondo y de las calcificaciones. 2) Los procesamientos de alto nivel para extraer la linea central de la arteria, segmentar el lumen y cuantificar la estenosis. A este nivel, se aplican conocimientos a priori sobre la forma y anatomia de las estructuras vasculares. El metodo fue evaluado en 31 imagenes suministradas en el concurso “Carotid Lumen Segmentation and Stenosis Grading Grand Challenge” 2009. Los resultados obtenidos en la segmentacion arrojaron un coeficiente de similitud de Dice promedio de 80.4% comparado con la segmentacion de referencia, y el error promedio de la cuantificacion de estenosis fue 14.4%.