L’estrazione dei vasi sanguigni da immagini mediche è di grande interesse poiché l’analisi della struttura vascolare è cruciale per la diagnosi, la pianificazione e l'esecuzione dei trattamenti in diversi campi come la neurochirurgia e l’oftalmologia. Tuttavia, l’estrazione automatica di queste strutture da immagini 3D costituisce ancora un problema per la complessità degli schemi di ramificazione e per la diversità geometrica degli alberi vascolari. In questo lavoro di tesi è stato sviluppato un algoritmo automatico di tracking 3D delle strutture vascolari ramificate in grado di tracciare il vaso senza che un utente esterno interagisca in alcun modo. Si è fatto uso di diversi modelli simulati e immagini in-vivo OCTA, caratterizzati da diversa complessità in termini di numero di ramificazioni, variazioni di curvatura nello spazio e variazioni di diametro del vaso.