心臓MRI検査から正確な3次元時間軸データ（3D+t）の全心臓メッシュを再構成することは、臨床上極めて重要でありながら技術的には非常に困難な課題です。この難しさは、2次元スライス画像による3次元心臓解剖学の本質的にスパースなサンプリングと、心臓の形状と運動の密接な相互作用という、相互に関連した2つの要因に起因しています。従来の心臓画像からメッシュへの変換手法は、通常、心臓の一部の腔室のみ、または心臓周期の単一位相しか再構成できません。 本研究では、クロスドメインマッピングを通じて、マルチビュー2次元シネMRIから患者固有の全心臓メッシュを直接再構成する、革新的なエンドツーエンドの4Dパイプラインである「CineMesh4D」を提案しています。微分可能レンダリング損失関数を導入することで、シネMRIの複数視点から得られるスパースな輪郭情報から3D+t全心臓メッシュの教師付き学習を可能にしました。さらに、グローバルとローカルの心臓時間情報を融合させるデュアルコンテキスト時間ブロックを開発し、高次元の時系列パターンを捉えることができるようにしています。 定量的および定性的評価において、CineMesh4Dは再構成品質と運動の一貫性の両面で既存手法を上回る性能を実証しました。本手法は患者固有のリアルタイム心臓評価のための実用的な道筋を提供し、個別化医療の実現に大きく貢献する可能性があります。研究チームは論文受理後にコードを公開予定としています。