Pilvo aortos modelio detalumas yra labai svarbus, vertinant šio organo kraujotaką bei galimų ligų simptomus. Aortos analizė vykdoma naudojant kompiuterinės tomografijos (CT) vaizdus. Siekiant automatiškai sužymėti pilvo aortos ribas CT vaizduose, naudojami tradiciniai vaizdų apdorojimo metodai, leidžiantys vaizde aptikti organo ribas (sienas). Tokie algoritmai turi trūkumą, susijusį su aortos atsišakojimų sekimu (pavyzdžiui, ties inkstais ar kojomis) – jie žymi tik vieną iš atšakų ir ignoruoja kitą. Šiame straipsnyje siūlomas problemos sprendimas – DBSCAN klasterizavimo algoritmo integravimas į ribų aptikimo algoritmus. Klasterizavimas aptinka, ar prasideda aortos atsišakojimas. Sprendimas priimamas pagal du vienas paskui kitą einančius CT nuotraukos vaizdus. Po atsišakojimo aptikimo kiekvienas klasteris kituose CT nuotraukos vaizduose gali būti analizuojamas atskirai. Todėl straipsnyje pateiktas atsišakojimo paieškos problemos sprendimo būdas leidžia ne tik rasti atsišakojimą naujame vaizde, bet ir toliau jį sekti kituose vaizduose.