L’article proposa una tècnica computacionalno lineal per segmentar una hemorràgia intracranealintraparenquimatosa (IPH), Present a imatges de tomografia computada multicapa.Esta tècnica consta de 4 etapes desenvolupades en el dominiotridimensional. Elles són: pre- processament, segmentació, pos-processament i entonació de paràmetres. Laetapa de pre-processament es divideix en dues fases. En laprimera, anomenada definició d’un volum d’interès (VOI), s’empra un algoritme de umbralització simpleel cosa permet, fonamentalment, acotar la IPH considerada.En la segona fase, identificada com filtrat, s’aplica un banc de filtres per disminuir l’impacte delos artefactes i atenuar el soroll present en les imágenes.Los filtres que conformen aquesta fase són: el filtre de erosiónmorfológica (MEF), el filtre de mitjana (MF) i un filtre basadoen la magnitud de el gradient. D’altra banda, durantela etapa de segmentació s’implementa un algoritme deagrupamiento, denominat creixement de regions (RG), el qual és aplicat a les imatges pre-processades. A cap de setmana compensar l’efecte de l’MEF, la IPH segmentada preliminarmentees sotmesa a l’etapa de posprocesamientola qual es basa en l’aplicació d’un filtre de dilataciónmorfológica (MDF). Durant l’entonació de paràmetres, el coeficient de Diu (DC) és utilitzat per comparar lassegmentaciones de la IPH, obtingudes automàticament, amb la segmentació de la IPH generada, manualment, per un neurocirurgià. La combinació de paràmetres quegeneran el Dc més elevat, permet establir els parámetrosóptimos de cadascuna dels algoritmes computacionalesque conformen la tècnica no lineal proposta. Losresultados obtinguts permeten informar d’una Dc superior a0.86 la qual cosa indica una bona correlació entre les segmentacionesgeneradas per l’expert neurocirurgià i lasproducidas per la tècnica computacional desenvolupada.