As doenÃas cardÃacas constituem a principal causa de mortalidade em paÃses desenvolvidos e ocupam uma posiÃÃo de destaque em paÃses em desenvolvimento, sendo no Brasil a segunda causa de morte. Na busca por sua identificaÃÃo, diversos exames podem ser feitos, dentre eles o ECG (eletrocardiograma), medicina nuclear e o ecocardiograma de esforÃo (ECE). Este Ãltimo à preferÃvel por ser um mÃtodo de baixo custo, comparando-se com medicina nuclear, alÃm de ser um mÃtodo nÃo evasivo. Por estas razÃes à muito utilizado no diagnÃstico preciso de isquemia (perda de elasticidade muscular), inclusive na sua intensidade. Entretanto, o diagnÃstico por ECE à realizado por uma anÃlise visual de um vÃdeo por um especialista, portanto subjetivo. Esta dissertaÃÃo descreve um mÃtodo de segmentaÃÃo do ventrÃculo esquerdo em ecocardiogramas, utilizando-se de contornos ativos (snakes) na tentativa de tornar o ECE o mais objetivo possÃvel, permitindo uma medida automÃtica do volume do ventrÃculo esquerdo atravÃs da anÃlise do ECE a fim de detectar a isquemia. TÃcnicas de eliminaÃÃo de ruÃdo speckle sÃo implementadas e confrontadas, pois o ECE à sempre contaminado por este tipo de ruÃdo, resultando em uma anÃlise visual de difÃcil percepÃÃo. Tais tÃcnicas utilizam a transformada wavelets na construÃÃo dos filtros, sendo entÃo, implementados e avaliados quatro diferentes algoritmos, tomando-se como parÃmetro o tempo de processamento e a relaÃÃo sinal/ruÃdo. Desenvolvesse tambÃm uma tÃcnica de detecÃÃo do ventrÃculo esquerdo, usando o mÃtodo dos contornos ativos (snakes). Resultados parciais sÃo obtidos, permitindo uma detecÃÃo de bordas do miocÃrdio interno representando as paredes do ventrÃculo esquerdo. / The cardiac illnesses represent the most of death cause in developed countries and one of the commonest in developing countries, which is the case of Brazil. In order to detect them, different existing methods can be applied. Among them, the ECG (electrocardiogram), methods developed from nuclear medicine and echocardiogram of effort (ECE). This last one is preferred due to its low cost, in comparison with the nuclear medicine and its non-invasive ability. For these reasons, ECE is used to diagnostic the isquemia (muscular elasticity loss). But the diagnostic is done by a specialist through the visualization of a video, and is consequently subjective. This master degree dissertation describes a segmentation method of the left ventricle in ecocardiograms, using the active contours model (snake), in order to the ECE becomes more objective, allowing an automatic measure of left ventricle and consequently the detection of isquemia. Denoising techniques are implemented because this kind of image is corrupted by the speckle noise, what is harmful for analises. Wavelet-based technics are developed and four algorithms are compared in measuring the time of execution and the resulting signal to noise ratio. From the resulting denoised images, a technique for left ventricle border detection is developed using the snake methods. Partial results show an effective result for the detection of intern myocardium borders which represent the left ventricle.