Echo4DIR：基于稀疏 2D 超声心动图视频的 4D 隐式心脏重建
计算机视觉与模式识别
2026-05-22 v1 人工智能
摘要
从稀疏的 2D 超声心动图中重建 4D（3D+时间）心脏几何是高度理想的，但面临几何歧义和时间不连续性的根本性挑战。为此，我们提出 Echo4DIR，一个新颖的测试时 4D 隐式重建框架。具体而言，我们通过心脏条件 SDF 学习稳健的 3D 形状先验，构建 Epipolar Mask Encoder 模块，利用eyepolar交叉注意力有效融合多视角特征。为弥合合成到真实领域的差距，我们引入针对 SDF 的无监督可微渲染策略，用于基于未标定临床掩码的患者特定 3D 形状态计适应。关键在于，隐式表示的内在连续性克服了稀疏观测，使其在任意分辨率下实现解剖学可靠的几何。此外，为赋予框架物理上的连续 4D 扩展，我们引入 Radial SDF Alignment 策略，严格将形状演化锁定在预测速度场上，从根本上消除网格漂移。在合成基准和真实临床数据上的大量实验表明，Echo4DIR 实现了该领域的 4D 心脏网格重建 SOTA，显著达到了最高达 98.35% Dice 和 96.75% IoU 的临床重叠率。
引用
@article{arxiv.2605.22066,
title = {Echo4DIR: 4D Implicit Heart Reconstruction from 2D Echocardiography Videos},
author = {Yanan Liu and Qinya Li and Hao Zhang and Kangjian He and Xuan Yang and Hao Li and Dan Xu and Lei Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.22066},
year = {2026}
}