La inserción de agujas es un procedimiento común en las prácticas modernas de atención médica, como la extracción de sangre, la biopsia de tejidos y el tratamiento del cáncer. Diversos sistemas de guía se han desarrollado para reducir el riesgo de posicionamiento incorrecto de la aguja. Aunque la imagen por ultrasonido se considera el estándar de oro, tiene limitaciones como la falta de resolución espacial y la interpretación subjetiva de imágenes 2D. Como alternativa a las técnicas de imagen convencionales, hemos desarrollado un sistema de imagen de impedancia eléctrica basado en agujas. El sistema implica la clasificación de diferentes tipos de tejido utilizando mediciones de impedancia tomadas con una aguja modificada y la visualización en una Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) de MATLAB basada en la distribución de sensibilidad espacial de la aguja. La aguja estaba equipada con 12 electrodos de alambre de acero inoxidable, y los volúmenes sensibles se determinaron utilizando el Método de Elementos Finitos (FEM). Se utilizó un algoritmo de k-Vecinos Más Cercanos (k-NN) para clasificar diferentes tipos de tejidos fantasma con una tasa de éxito promedio del 70.56% para tejidos fantasma individuales. Los resultados mostraron que la clasificación del tejido fantasma de grasa fue la más exitosa (60 de 60 intentos correctos), mientras que la tasa de éxito disminuyó para estructuras de tejido en capas. La medición se puede controlar en la GUI, y los tejidos identificados alrededor de la aguja se muestran en 3D. La latencia promedio entre la medición y la visualización fue de 112.1 ms. Este trabajo demuestra la viabilidad de utilizar la imagen de impedancia eléctrica basada en agujas como alternativa a las técnicas de imagen convencionales. Se requieren mejoras adicionales en el hardware y el algoritmo, así como pruebas de usabilidad para evaluar la efectividad del sistema de navegación de agujas.