동기: 우리는 새로운 부분 푸리에 재구성 방법을 제안한다. 목적: 전통적인 위상 제약과 최근의 제로샷 딥러닝 접근을 통합하여 부분 푸리에 재구성을 향상시키는 것을 목표로 한다. 방법: 제안하는 방법은 가상 쌍복소 코일(virtual conjugate coils, VCC)의 위상 제약과 제로샷 딥 언트레인드 생성적 사전(Zero-shot deep untrained generative prior, ZS-DUGP)을 결합한다. MRI는 언트레인드 네트워크로 비선형적으로 표현될 수 있다고 가정하며, 외부 학습 데이터 없이 영상 재구성과 사전 학습을 동시에 수행할 수 있게 한다. 이 접근은 견고한 부분 푸리에 재구성을 가능하게 한다. 결과: fastMRI, QALAS 다중에코 데이터, 그리고 저자장 MR 데이터를 포함하는 다양한 데이터셋 전반에서의 평가는 기존 기법 대비 향상된 성능을 검증한다. 영향: 우리는 가상 쌍복소 코일과 제로샷 언트레인드 생성 네트워크 사전을 결합한 새로운 부분 푸리에 재구성 기법을 제안한다. 이는 외부 학습 데이터셋 없이도 견고한 재구성을 제공하며, 병렬 이미징, 다중에코/대조 이미징, 저자장 MR 등 다양한 시나리오에서 평가되어 그 유용성을 입증한다.

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