Reconstruir imágenes dinámicas a partir de datos submuestreados es especialmente desafiante porque los métodos tradicionales basados en cuadrícula suelen ignorar el movimiento, lo que produce resultados muy inexactos y artefactos temporales que impiden análisis fiables.

Los campos neurales ofrecen una representación continua y compacta de la señal espaciotemporal, permitiendo interpolación fina en espacio y tiempo y una parametrización que escala mejor que las mallas discretas. A diferencia de la suavidad implícita que muchas investigaciones anteriores han utilizado, integrar regularización explícita basada en ecuaciones en derivadas parciales mejora sustancialmente la fidelidad: emplear la ecuación de flujo óptico para tomografía 2D+tiempo permite imponer consistencia física del movimiento durante la optimización del campo neural, reduciendo el desenfoque temporal y corrigiendo el desplazamiento de estructuras en imágenes médicas o sistemas dinámicos.

Esto explica por qué los campos neurales superan a los métodos basados en cuadrícula en imagen temporal espacial: ofrecen representación continua, mejor generalización ante submuestreo, mayor robustez al ruido y la posibilidad de incorporar priors físicos como PDEs de movimiento para una reconstrucción más realista y estable.

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