人心脏的准确几何定量是诊断多种心脏疾病的关键步骤，以及心脏患者的治疗。超声成像是心脏成像的主要方式，但是采集需要高操作员的技能，由于工件，其解释和分析很困难。在3D中重建心脏解剖结构可以使发现新的生物标志物，并使成像降低对操作员专业知识的依赖，但是大多数超声系统仅具有2D成像功能。我们提出了对PIX2VOX ++网络的简单变化，以大大降低存储器使用和计算复杂性，以及从2D标准心脏视图中对3D解剖结构进行重建的管道，从而有效地从有限的2D数据中启用了3D解剖学重建。我们使用合成生成的数据来评估管道，从而从只有两个标准的解剖学2D视图中获得准确的3D全心重建（峰值相交> 0.88）。我们还使用真实的回声图像显示了初步结果。
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