論文の概要: End-to-End 4D Heart Mesh Recovery Across Full-Stack and Sparse Cardiac MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12090v1
• Date: Mon, 15 Sep 2025 16:17:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.392629
• Title: End-to-End 4D Heart Mesh Recovery Across Full-Stack and Sparse Cardiac MRI
• Title（参考訳）: フルスタックとスパルス心臓MRIにおけるエンド・ツー・エンド4次元心臓メッシュの回復
• Authors: Yihong Chen, Jiancheng Yang, Deniz Sayin Mercadier, Hieu Le, Juerg Schwitter, Pascal Fua,
• Abstract要約: 既存の方法は、完全な心臓の動きを推測するために完全なCMRスタックに依存している。 今回紹介するTetHeartは,フル4Dのマルチ構造心筋メッシュリカバリを統一する初のエンドツーエンドフレームワークだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.15020189756052
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reconstructing cardiac motion from cine CMR sequences is critical for diagnosis, prediction, and intervention. Existing methods rely on complete CMR stacks to infer full heart motion, limiting their utility in intra-procedural scenarios where only sparse observations are available. We present TetHeart, the first end-to-end framework that unifies full 4D multi-structure heart mesh recovery from both offline full-stack acquisitions and intra-procedural sparse-slice observations. Our method leverages deep deformable tetrahedra, an explicit-implicit hybrid representation, to capture shape and motion in a coherent space shared across cardiac structures. It is initialized from high-quality pre-procedural or offline-acquired full stacks to build detailed, patient-specific heart meshes, which can then be updated using whatever slices are available, from full stacks down to a single slice. We further incorporate several key innovations: (i) an attentive mechanism for slice-adaptive 2D-3D feature assembly that dynamically integrates information from arbitrary numbers of slices at any position, combined with a distillation strategy from full-slice to sparse-slice settings to ensure accurate reconstruction under extreme sparsity; and (ii) a two-stage weakly supervised motion learning scheme requiring only keyframe (e.g., ED and ES) annotations. Trained and validated on three large public datasets and externally evaluated zero-shot on additional private interventional and public CMR datasets, TetHeart achieves state-of-the-art accuracy and strong generalization in both pre- and intra-procedural settings.
• Abstract（参考訳）: シネCMR配列からの心臓運動の再構築は、診断、予測、介入に重要である。 既存の方法は完全なCMRスタックを頼りに完全な心臓の動きを推測し、疎い観察しかできないプロデューラルなシナリオにおいてその有用性を制限している。 オフラインのフルスタック取得とプロシージャ内スパースス・スライス観察の両方から、フル4Dのマルチ構造心筋メッシュ回復を統一する最初のエンドツーエンドフレームワークであるTetHeartを紹介する。 本手法は, 心構造に共通するコヒーレントな空間における形状と動きを捉えるために, 鮮明かつ簡易なハイブリッド表現である深部変形可能なテトラヘドラを利用する。 高品質なプリプロデューラルまたはオフラインで取得したフルスタックから初期化され、詳細な患者固有のハートメッシュを構築する。 さらにいくつかの重要なイノベーションを取り入れています。 一 任意の位置において任意の数のスライスから情報を動的に統合するスライス適応型2D-3D機能組立体の監視機構及び過度な間隔で正確な復元を確保するためのフルスライスからスパースススライス設定への蒸留戦略を併用すること。 (II)キーフレーム(例:ED,ES)アノテーションのみを必要とする2段階の弱い教師付き動作学習方式。 大規模な3つの公開データセットでトレーニングされ、外部から評価されたゼロショットと、追加のプライベート介入およびパブリックCMRデータセットに基づいて、TetHeartは、最先端の精度と、手続き前設定と手続き内設定の両方で強力な一般化を達成する。

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