Oráculos de teste determinam se uma execução de um SUT (do inglês, System Under Test) está correta ou não. Entretanto, dependendo da natureza dos dados produzidos pelo sistema, o SUT é conhecido como sistema de saı́da complexa, tornando a automatização dos oráculos um desafio. Sistemas na área de sáude, em particular, que analisam imagens tridimensionais, exemplificam um tipo de sistema de saı́da complexa. Um dos desafios associados a sistemas que analisam imagens tridimensionais é saber se a saı́da produzida está cor- reta ou não. O fato de se tratar de um sistema de saı́da complexa torna essa tarefa mais difı́cil, fazendo com que estratégias ad-hoc e manuais sejam aplica- das. Nesse trabalho de mestrado procurou-se contribuir por meio da definição de oráculos de teste baseados na extração de caracterı́sticas das saı́das do sis- tema. A abordagem proposta foi aplicada especificamente em sistemas cujas saı́das consistem em imagens sintéticas tridimensionais de vasos sanguı́neos. Para tanto, é explorado o framework O-FIm/CO (do inglês, Oracle for Images and Complex Outputs), que utiliza conceitos de CBIR (do inglês, Content-Based Image Retrieval) como uma forma de automatizar oráculos de teste. Além de adaptações e extensões do framework, desenvolveram-se plug-ins, que repre- sentam extratores de caracterı́sticas para imagens sintéticas tridimensionais de vasos sanguı́neos. Dois estudos experimentais foram conduzidos objetivando avaliar a eficácia e a precisão dos oráculos de teste baseados em caracterı́sticas na avaliação desse tipo de imagem. Além disso, realizou-se um estudo experi- mental comparando oráculos automatizados e oráculos humanos. Os resultados evidenciam a eficácia da abordagem como uma estratégia promissora para au- tomatizar atividades de teste, contribuindo para a redução de tempo e esforços gerados por abordagens manuais durante a avaliação da qualidade de sistemas geradores de imagens médicas tridimensionais.