结合深度数据驱动和受物理启发的学习,用于超声波弹性学中的剪切波速度估计

概括

这项研究引入了一种新的物理灵感深度学习方法,用于剪波弹性学 (SWE),以改善组织度量化. 这种方法提高了准确性,并减少了使用真实数据绘制剪切波速度 (SWS) 的工件.