Para analizar imágenes médicas tridimensionales multimodales, se requiere interpolación para el remuestreo que, inevitablemente, introduce un error de interpolación. En este trabajo describimos el método de interpolación utilizado para imágenes y neuroimágenes y caracterizamos el efecto Gibbs que ocurre al usar dichos métodos. En la sección experimental consideramos tres imágenes tridimensionales segmentadas remuestreadas con tres herramientas de software de neuroimagen diferentes para comparar estrategias de submuestreo y sobremuestreo e identificar dónde radica el error de sobremuestreo. Los resultados experimentales indican que el submuestreo al tamaño de imagen más bajo es ventajoso en términos de errores de valor medio por segmento y que el error de sobremuestreo es mayor donde el gradiente es más pronunciado, mostrando un efecto Gibbs.