La detección de placas ateroscleróticas es un problema clínico y tecnológico que ha sido abordado por diferentes estudios. Hoy en día, la ecografía intravascular (IVUS) es el estándar utilizado para capturar imágenes de las paredes coronarias y detectar placas. Sin embargo, las imágenes de IVUS son difíciles de segmentar, lo que complica la obtención de medidas geométricas de la placa. IVUS, en combinación con nuevas técnicas, permite la estimación de tensiones en la sección coronaria. En este estudio, hemos propuesto el uso de tensiones estimadas para desarrollar una metodología para la segmentación de placas. El proceso se basa en la representación de gradientes de tensión y la combinación de los algoritmos Watershed y Gradient Vector Flow. Dado que se trata de un marco teórico, la metodología se probó con geometrías IVUS idealizadas y reales. Logramos medidas del área de lípidos y del grosor de la capa fibrosa, que son información clínica esencial, con resultados prometedores. El éxito de la segmentación depende de la geometría de la placa y de la variable de gradiente de tensión (SGV) que se seleccionó. Sin embargo, hay algunas combinaciones de SGV que producen buenos resultados independientemente de la geometría de la placa, como , o . Estas combinaciones de SGVs logran buenas segmentaciones, con una precisión entre el 97.10% y el 94.39% en los mejores pares. La nueva metodología proporciona una segmentación rápida a partir de diferentes variables de tensión, sin necesidad de un paso de optimización.