Se propone una estrategia para la segmentacion tridimensional de la vena cava superior (SVC) en 20 imagenes cardiacas de tomografia computarizada multicapa, correspondientes al ciclo cardiaco completo de un sujeto. Esta estrategia esta basada en la tecnica de realce por similaridad global y consta de las etapas de preprocesamiento, segmentacion y entonacion de parametros. El pre-procesamiento se aplica, preliminarmente, al instante de diastole final y se divide en dos fases denominadas: Filtrado y Definicion de una region de interes. Estas fases abordan los problemas de ruido, artefactos y bajo contraste de las imagenes. Para la segmentacion, de la SVC, se implementa el algoritmo de crecimiento de regiones el cual es aplicado a las imagenes pre-procesadas y es inicializado con un voxel detectado con maquinas de soporte vectorial de minimos cuadrados. Durante la entonacion de parametros, se usa el coeficiente de Dice (Dc) para comparar las segmentaciones obtenidas mediante la estrategia propuesta y la segmentacion generada, manualmente, por un cardiologo. La combinacion de tecnicas de filtrado que genero el Dc mas elevado considerando el instante de diastole se aplica luego a las 19 imagenes 3D restantes, obteniendose un Dc promedio superior a 0.9 lo cual indica una excelente correlacion entre las segmentaciones generadas por un experto cardiologo y las producidas por la estrategia desarrollada