La imagen médica se considera uno de los avances más importantes en la historia de la medicina y se ha convertido en una parte esencial del diagnóstico y tratamiento de los pacientes. La predicción y el tratamiento tempranos han impulsado la adquisición de mayores resoluciones de imagen, así como la fusión de diferentes modalidades, lo que ha aumentado la necesidad de sistemas de hardware y software sofisticados para el registro, almacenamiento, análisis y procesamiento de imágenes médicas. En este escenario y dadas las nuevas líneas clínicas y la enorme carga clínica de los hospitales, estos sistemas a menudo deben proporcionar un procesamiento altamente preciso y en tiempo real de grandes cantidades de datos de imágenes. Además, reducir los precios de cada parte del equipo de imagen, así como su desarrollo e implementación, y aumentar su vida útil es crucial para minimizar el costo y llevar a una atención médica más accesible. Este documento se centra en la evolución y la aplicación de diferentes arquitecturas de hardware (CPU, GPU, DSP, FPGA y ASIC) en imágenes médicas a través de varios ejemplos específicos y discutiendo diferentes opciones según la aplicación específica. El propósito principal es proporcionar una introducción general a las técnicas de aceleración de hardware para investigadores y desarrolladores de imágenes médicas que necesitan acelerar sus implementaciones.