أدى سرعة التسجيل البطيئة في التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) إلى تطوير طريقتين متكاملتين: اكتساب عدة مناظر للهياكل التشريحية في نفس الوقت (التصوير المتوازٍ)، وجمع عدد أقل من العينات مقارنةً بالطرق التقليدية لمعالجة الإشارات (الاستشعار المضغوط). وعلى الرغم من أن دمج هاتين الطريقتين يُعدُّ واعدًا لتمكين وقت تصوير أسرع بكثير، إلا أن إعادة بناء الصور من بيانات متعددة التلامس غير المُستَكملة ظلت مشكلة مفتوحة. في هذا البحث، نقدم منهجية جديدة لحل هذه المشكلة، تُوسِّع الطرق التباينية المُقترحة سابقًا من خلال التعلّم بالكامل من البداية إلى النهاية. وقد حقق منهجنا نتائج جديدة في مستوى الحد الأقصى من الأداء على مجموعة بيانات fastMRI، سواءً في تصوير الدماغ أو الركبة.