An automatic method for estimating the location of the left ventricular centre point (LVCP) in short axis (SA) and long axis (LA) two-dimensional echocardiographic images is described. The system uses descriptive features of the LVCP in the extraction process. The three main steps of the method are image preprocessing, knowledge based candidate pixels estimation using fuzzy logic, and actual LVCP extraction by template matching. In the preprocessing step, the input image is low-pass filtered and decimated to reduce the noise and the data size. In the second step, the global knowledge in the standard echo views are firstly translated to fuzzy sub-sets using appropriate fuzzy membership functions and then fuzzy logic set-theoretic operators are employed to produce the most probable candidate pixels for LVCP. In the last step, a template matching technique is used to extract the most likely LVCP among the candidate pixels. The system provides a first step towards the automatic LV boundary detection which is a long term goal in the automatic echocardiographic image analysis. The performance of the system is assessed using real SA and LA echo images.Beschrieben wird eine automatische Methode zur Ortsschatzung des LVCP (left ventricular centre point) in SA (short axis) und LA (long axis) zweidimensionalen echokardiographischen Darstellungen. Das System benutzt deskriptive Merkmale des LVCP beim Extraktionsprozess. Die drei Hauptschritte bei dieser Methode sind Bildvorverarbeitung, Schatzung geeigneter Pixel unter Einbeziehung von Vorwissen bei Anwendung von Fuzzy Logik sowie Extraktion aktueller LVCP durch Schablonenanpassung. Im Vorverarbeitungsschritt wird das Eingangsbild tiefpassgefiltert und dezimiert, um das Rauschen und die Datenmenge zu verringern. Im zweiten Schritt wird das globale Wissen uber Standardecho-Abbildungen zunachst zu Fuzzy-Untergruppen unter Benutzung geeigneter Fuzzy Mitgliedsfunktionen zusammengefasst. Anschliessend werden gruppentheoretische Operatoren aus der Fuzzy-Logik eingefuhrt, um die am besten geeigneten Pixel zur Auswahl des LVCP zu erhalten. Im letzten Schritt wird eine Schablonenanpassungstechnik zur Bestimmung des besten Pixels unter den vorausgewahlten Pixeln eingesetzt. Das hier beschriebene System stellt einen ersten Schritt zur automatischen LV-Grenzen Detektion dar, welches seit langer Zeit ein Ziel der automatischen echokardiographischen Bildverarbeitung darstellt. Die Beurteilung der Effizienz des Systems erfolgt mit realen SA und LA Echobildern.Nous decrivons une methode automatique pour l'estimation de l'emplacement du point central du ventricule gauche (LVCP) dans des images electrocardiographiques bi-dimensionnelles de type axe court (SA) et axe long (LA). Le systeme utilise des attributs descriptifs du LVCP lors du processus d'extraction. Les trois etapes principales de la methode sont le pre-traitement de l'image, l'estimation des pixels candidats basee sur les connaissances a priori a l'aide de la logique floue, et l'extraction en tant que telle du LVCP par appariement de formes. Dans l'etape de pre-traitement l'image d'entree est filtree passe-bas et decimee pour reduire le bruit et la taille des donnees. Dans la second etape les connaissances globales sur les vues d'echocardiographie standards sont tout d'abord traduites en sous-ensembles flous a l'aide de fonctions d'appartenance floues appropriees puis les operateurs logiques flous sont utilises pour produire les pixels candidats les plus probables pour le LVCP. Dans la derniere etape une technique d'appariement de formes est employee pour extraire des pixels candidats de LVCP le plus vraisemblable. Ce systeme constitue un premier pas pour la detection automatique des contours du ventricule gauche, un des objectifs a long terme de l'analyse automatique des images d'echocardiographie. Les performances de cette methode sont verifiees sur des images SA et LA reelles.