A segmentação do ventrículo esquerdo fornece uma forma de se quantificar parâmetros clínicos de importância para o diagnóstico de doenças cardíacas. Este artigo apresenta uma revisão sobre os métodos de detecção automática do contorno do ventrículo esquerdo em diversas modalidades de imagens 2D das cavidades cardíacas. As características dos métodos são analisadas tomando como referência um modelo de visão computacional proposto, no qual a segmentação é subdividida em três etapas: pré-processa mento, extração de parâmetros, e classificação e pós processamento. Esse modelo é exemplificado através de um artigo clássico. Apresenta-se ainda um resumo das medidas utilizadas na literatura para quantificação dos erros cometidos pelos métodos automáticos de detecção, quando os contornos automáticos são comparados com contornos traçados manualmente por especialistas. Por fim, nas conclusões do trabalho, apresenta-se uma lista de características que um método de segmentação automática do ventrículo esquerdo do coração deve apresentar.

The segmentation of the left ventricle (LV) is the first step towards estimating a series of clinical parameters that allow the diagnostic and prognosis of cardiac diseases from images of the heart. This paper presents a survey of currently available methods for detecting the LV contour several 2D medical imaging modalities. A model for describing and assessing LV segmentation is proposed in which segmentation is divided into three phases: pre-processing, feature extraction, and classification and post-processing. A classical paper is used as a means to exemplify the model. A summary of error measurements between manual and automatic contouring is presented and those measurements are assessed. Finally, a list of desirable characteristics an automatic detection system should present is proposed and commented.