(...) En este informe, se presenta los avances alcanzados en el desarrollo e implementación de una herramienta de software en su versión prototipo para el procesamiento de imágenes médicas y la obtención de modelos geométricos, realizado durante la estancia de investigación de postgrado en el área de Biomedicina del Centro Internacional de Métodos Numéricos en Ingeniería (CIMNE), con el apoyo y la orientación de Eduardo Soudah y Jorge Suit Pérez, investigadores del centro. La herramienta fue desarrollada en Matrix Laboratory (MATLAB) [1] con la integración de librerías de código libre proporcionadas por Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK) [2] a través de Matlab and ITK (MATITK) [3] y Visualization Toolkit (VTK) [4]. Los resultados obtenidos fueron almacenados en un formato de archivo legible por el software GiD [5] con la finalidad de realizar un postprocesamiento de los modelos geométricos y generar modelos discretos para un posterior análisis a través de los métodos numéricos. Asimismo se utilizaron otras herramientas de visualización para validar los modelos geométricos obtenidos como el software de código libre ParaView [6]. El informe se ha dividido en cinco secciones. En la sección 1, se describe el objetivo general y los objetivos específicos planteados. En la sección 2, se detallan las funcionalidades desarrolladas e implementadas en esta herramienta, guiados por los principales procesos implicados en el procesamiento de imágenes médicas: La adquisición y lectura de las imágenes médicas; el filtrado o mejora de las imágenes para reducir ruido, acentuar detalles de interés, etc.; segmentación o extracción de regiones de interés en 2D y 3D para su posterior análisis; y la visualización de las regiones segmentadas en vistas adecuadas (volumen, superficie, malla) para su manipulación por parte del usuario. En la sección 3, se presentan los resultados obtenidos al aplicar los procesos mencionados anteriormente en tres casos diferentes: Primer caso: Segmentación y visualización del ventrículo izquierdo, músculo miocardio y posible cicatriz isquémica en pacientes con cardiopatía isquémica para el posterior análisis numérico de la patología. Segundo caso: Segmentación y visualización de imágenes de Tomografía Computarizada craneofaciales para obtener el volumen del hueso mandibular y maxilar en los que se realice un análisis numérico que permita aplicar procesos quirúrgicos para el tratamiento de patologías. Tercer caso: Procesamiento de imágenes de mamografía, para localizar y visualizar áreas sospechosas y microcalcificaciones en las glándulas mamarias que faciliten al médico un diagnóstico de ciertas patologías. En las secciones 4 y 5 se presentan las conclusiones y propuestas de trabajos futuros, respectivamente. Los resultados obtenidos nos permitieron validar algoritmos y librerías que serán posteriormente incorporadas a través de nuevos módulos en el software en etapa de desarrollo Medical GiD.