A Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo (Content-Based Image Retrieval - CBIR) visa recuperar, em uma base de imagens, as ocorrências mais similares a uma imagem fornecida como modelo, a partir de características extraídas desses objetos. O uso dos conceitos de CBIR, embora bem explorado para recuperação de imagens bidimensionais, ainda é pouco explorado no domínio de objetos tridimensionais. A partir da identificação de lacunas na literatura a respeito da abordagem eficiente para recuperação destes objetos, o objetivo deste estudo foi definir, implementar e validar técnicas de recuperação destes objetos médicos tridimensionais com base no seu conteúdo considerando buscas globais e regionalizadas da estrutura tridimensional. Para atingir tal objetivo foram realizadas as seguintes atividades: revisão bibliográfica, definição da base de dados, implementação de descritores e métodos de comparação por similaridade, construção de um protótipo de sistema de recuperação, realização de testes com objetos médicos tridimensionais e análise dos resultados. Os resultados obtidos com os métodos desenvolvidos foram positivos, alcançando 90% de média de precisão no retorno da busca. Verificou-se que os descritores baseados em Harmônicos Esféricos podem ser adaptados para serem utilizados como descritores locais. Adicionalmente, verificou-se que a abordagem utilizando grafos bipartidos em conjunto com o cálculo de similaridade por meio de uma rede de fluxo, produziu resultados melhores do que os métodos que utilizaram abordagens clássicas de comparação. Em relação ao estudo de caso analisado, as Cardiomiopatias, foi possível constatar que as informações de idade e gênero contribuem para melhorar a precisão da recuperação, uma vez que essas informações podem influenciar diretamente a estrutura do ventrículo esquerdo. Além disso, em uma avaliação com usuários finais da área de Cardiologia, constatou-se que efetivamente esta abordagem pode auxiliar na composição de diagnósticos. Estes resultados confirmaram o potencial que a recuperação por conteúdo possui no contexto médico, além de contribuir com a área de Computação no sentido de ter desenvolvido técnicas para recuperação por conteúdo no domínio de objetos tridimensionais. / Content-Based Image Retrieval - CBIR aims to retrieval, in an image database, the most similar occurrences to an image provided as a query, from extracted characteristics of these objects. The use of CBIR concept, although exploited for recovery of twodimensional images, is still under explored in the three-dimensional objects knowledge field. Based on the identification of the current literature gaps regarding efficient approaches to retrieval these objects, the objective of this study was to define, implement and validate retrieval techniques of three-dimensional medical objects based on their content considering global and regionalized searches of the three-dimensional structure. In order to achieve this objective, the following activities were carried out: literature review, database definition, implementation of descriptors and methods of comparison by similarity, construction of a retrieval system prototype, tests with three-dimensional medical objects and results analysis. The results obtained with the methods developed were positive, reaching 90% of mean precision in the return of the search. It has been found that the descriptors based on Spherical Harmonics can be adapted to be used as local descriptors. Additionally, it was identified that the approach using bipartite graphs in conjunction with the similarity computation through network flow, produced better results than the methods that used classic approaches of comparison. Regarding the case study analyzed, the Cardiomyopathies, it was possible to verify that the information of age and gender contribute to improve the accuracy of the retrieval, since this information can directly influence the structure of the left ventricle. In addition, in an evaluation with end users of Cardiology area, it was verified that this approach can effectively aid in the diagnoses. These results confirmed the potential that content-based retrieval has in the medical context, as well as contribute to the Computing area in the sense of developing techniques for content-based in three-dimensional retrieval.