본 논문은 자유 호흡 및 비게이트 3D 심장 자기 공명 영상(MRI)을 위한 비지도 동작 보상 영상 재구성 알고리즘을 제시한다. 각 특정 동작 단계에 해당하는 영상 볼륨을 단일 정적 영상 템플릿의 변형으로 표현하며, 핵심적인 기여는 동작 단계에 의해 매개변수화된 디페오몰피즘(diffeomorphism) 집합의 압축된 결합 표현을 위한 저차원 모델이다. 특정 동작 단계에서의 디페오몰피즘은 기준 템플릿 단계를 동작 단계에 연결하는 경로를 따라 매개변수 속도장을 통합하여 얻는다. 서로 다른 단계의 속도장은 저차원 모델을 사용하여 표현되고, 정적 템플릿과 저차원 동작 모델 매개변수는 비지도 방식으로 k-공간 데이터에서 직접 학습된다. 제한적인 동작 모델은 자유 호흡 3D 시네 MRI에 대한 기존의 동작 분해 및 동작 보상 알고리즘에 비해 향상된 복원 성능을 제공하는 것으로 나타났다.
