Eine diffusions-modellbasierte Rekonstruktionspipeline wurde entwickelt, die eine praktische Lösung für die kardiale Cine-Rekonstruktion mit verbesserter Bildqualität für den klinischen Einsatz bietet.
Ein kombiniertes nicht-generatives Deep-Learning-Rekonstruktions- und Diffusions-Generierungsmodell mit einer neuartigen gepaarten Abtastungsstrategie verbessert die Bildschärfe und Bewegungsdarstellung in stark unterabgetasteten kardialen Cine-MRT-Aufnahmen.