En el siguiente articulo se da a conocer el uso de la estrategia similaridad local, en la segmentacion tridimensional (3D) de la valvula pulmonar en 20 imagenes cardiacas de tomografia computarizada multicapa, correspondientes al ciclo cardiaco completo de un sujeto. La estrategia consta de las siguientes etapas: a) pre-procesamiento, b) segmentacion y c) entonacion de parametros. La etapa a) se aplica, preliminarmente al instante de diastole final y se divide en dos fases denominadas: Filtrado y Definicion de una region de interes (ROI) y se emplea la tecnica denominada realce por similaridad local (LSE). La aplicacion de estas fases tiene por finalidad abordar los problemas de ruido, artefactos y bajo contraste que poseen las mencionadas imagenes. La etapa b) permite la segmentacion de la valvula pulmonar, mediante un algoritmo de agrupamiento denominado crecimiento de regiones (RG) el cual es aplicado a las imagenes pre-procesadas. El RG es inicializado con un voxel “semilla” el cual es detectado mediante un operador de inteligencia artificial denominado maquinas de soporte vectorial de minimos cuadrados (LSSVM). Finalmente, durante la etapa c), una metrica denominada coeficiente de Dice (Dc) es utilizada para comparar las segmentaciones obtenidas mediante la estrategia propuesta y la segmentacion generada, manualmente, por un cardiologo. La combinacion de tecnicas de filtrado que genera el Dc mas elevado considerando el instante de diastole se aplica posteriormente a las 19 imagenes 3D restantes, obteniendose un Dc promedio comparable con el reportado en la literatura especializada