본 연구는 완전 샘플링 및 가속화된 MRI를 위한 주목 기반 심층 학습 프레임워크를 제안한다. 이 방법은 다중 해상도 수준에서 등록된 이미지 쌍 간의 유사성 맵을 구축하고 변환기 기반 모듈을 통해 과소 샘플링으로 인한 아티팩트의 모호성을 완화한다. 국부적 및 전역적 의존성을 결합하여 동시에 거친 및 세밀한 움직임 추정을 수행한다.
