La segmentación en imágenes de ultrasonido (US) es un desafío en la visión por computadora, debido al alto ruido de señal, los artefactos que producen discontinuidades en los bordes y las sombras que ocultan parte de la señal recibida. En este artículo, se propondrá una solución basada en el ajuste de elipses motivada por la geometría natural de las arterias. Para optimizar los parámetros que definen dicha elipse, se adoptó una estrategia basada en un algoritmo evolutivo. El artículo también demostrará que el método se puede resolver en un tiempo razonable, realizando un procesamiento intensivo en GPGPU (unidad de procesamiento gráfico general, GPU), donde se obtiene una excelente ganancia en rendimiento computacional (hasta 54 veces más rápido que la implementación paralela en CPU). El enfoque propuesto se compara con otros métodos de segmentación de arterias en imágenes de US, obteniendo resultados muy prometedores. Además, el enfoque propuesto es libre de parámetros y no requiere ninguna estimación de inicialización cercana a la solución final.