La sicklemia es una enfermedad con alta incidencia en la población cubana. Se caracteriza por la deformación del eritrocito y puede estudiarse empleando técnicas automatizadas para análisis de imágenes de sangre, que dependen de la calidad de los bordes detectados. En este trabajo se propone un estudio comparativo sobre el desempeño de cuatro métodos de segmentación (Umbralización, Mean-Shift, Level-Set y Chan-Vese) aplicados a este tipo de imágenes. La experimentación permitió demostrar la superioridad del método Mean-Shift, los resultados fueron evaluados empleando métricas de media, varianza, distancia de Baddeley e índice de Jaccard y Dice.