本論文では、4Dフロー磁気共鳴画像法（MRI）のための新しいフレームワーク「PINGS-X」を提案します。4DフローMRIは血流速度を評価する信頼性の高い非侵襲的手法ですが、解像度を高めるためには長時間のスキャンが必要で、取得速度と精度の間にトレードオフが存在します。これまでの物理学に基づくニューラルネットワーク（PINNs）は、患者ごとに遅いトレーニングが必要で実用性に欠けていました。PINGS-Xは、軸揃えられた時空間ガウス表現を使用して高解像度の流体速度をモデル化し、トレーニングを簡素化し、計算効率を向上させる技術的革新を結集しています。実験により、PINGS-Xはトレーニング時間を大幅に短縮し、優れた超解像精度を達成することが示されました。