拟合幻象：弹性图景学中构成模型有效性的空间分辨评估

从测量的变形推断软组织的力学属性是弹性图景学中的基本挑战。现有方法背后的少数人关注的假设是假设的构成规律正确描述了成像材料。当它失败时，反演仍会产生看起来合理的估计——这会产生一种拟合幻象，却没有任何局部模型无效性的指示，这可能会误导临床解读。我们提出一种概率框架，将构成模型有效性从隐式假设转化为显式、空间分辨的推断目标。关键在于将应力场视为独立的隐变量，而非从构成规律中推导。这使得可以在点上进行机械平衡所需的应力与假设构成模型预测的应力之间的比较。两套控制方程作为带有独立精度超参数的虚拟可观测量纳入概率学习目标：守恒定律的精度预先设定为小值，以反映其不可动摇的有效性，而构成规律的精度则在稀疏性促进先验下推断。最终得到的构成规律精度场提供了模型在数据中受到支持之处与不受支持之处的不确定性感知图。通过随机变分推断进行推断，无需前馈模型。我们在具有各向异性夹层的脑片几何上进行合成谐波弹性图景实验进行验证。推断的精度场在 25-35 dB 噪声和四分之一稀疏观测下，均能以五级数量级的精度对比识别夹层，对有效域的精度具有鲁健性。线性弹性材料的幻像实验显示无假阳性违规，并恢复了真实刚度对比度。