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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于外部激励驱动的剪切波物理信息反演方法及相关装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120542477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511036700.0，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权基于外部激励驱动的剪切波物理信息反演方法及相关装置是由陈昕;汪云翔;林浩铭;陈冕;陈思平设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于外部激励驱动的剪切波物理信息反演方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于外部激励驱动的剪切波物理信息反演方法及相关装置，涉及物理信息反应技术领域，该方法具体如下：借助外部激励装置在被测物体表面引发低频机械振动，同时基于超快超声采集序列采集获取剪切波回波信号并进行振动检测。随后，将纯净速度场实测数据对应的离散时空坐标输入至剪切波物理信息反演模型中进行迭代反演，便可得到剪切模量的二维反演结果。此处构建的剪切波物理信息反演模型包含分别与时空相关和空间相关的物理信息神经网络。本申请通过引入物理信息神经网络构建了二维反演模型，成功突破了传统瞬时弹性成像仅依靠一维采样的限制，显著降低了人为操作对结果的影响，还大幅降低了设备成本和操作门槛。

本发明授权基于外部激励驱动的剪切波物理信息反演方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于外部激励驱动的剪切波物理信息反演方法，其特征在于，包括： 通过外部激励装置在被测物体表面产生低频机械振动，同时基于超快超声采集序列采集得到剪切波回波信号，并对所述剪切波回波信号进行振动检测，得到被测物体的纯净速度场实测数据；所述外部激励装置包括信号发生器、功率放大器和定制化振子； 将线弹性波动控制方程转化为物理信息神经网络的物理信息驱动损失项，构建得到剪切波物理信息反演模型；所述剪切波物理信息反演模型包括时空相关物理信息神经网络和空间相关物理信息神经网络；所述时空相关物理信息神经网络用于以离散时间坐标和离散空间坐标作为模型输入，输出流函数预测结果和拉格朗日乘子预测结果；对所述流函数预测结果求偏导，得到轴向速度场预测结果；所述空间相关物理信息神经网络用于以离散空间坐标为模型输入，输出剪切模量预测结果；所述剪切波物理信息反演模型的损失函数以所述流函数预测结果、所述纯净速度场实测数据和所述剪切模量预测结果计算总损失； 将所述纯净速度场实测数据对应的离散空间坐标和离散时间坐标作为第一输入数据，将所述纯净速度场实测数据对应的离散空间坐标作为第二输入数据，共同输入到所述剪切波物理信息反演模型中，并将所述纯净速度场实测数据作为时空相关物理信息神经网络的标签进行迭代反演，得到剪切波物理信息反演结果；所述剪切波物理信息反演模型的损失函数包括数据驱动损失项和物理信息驱动损失项；所述剪切波物理信息反演结果为各个离散空间坐标对应的剪切模量反演结果；所述剪切模量反演结果为模型经过若干次迭代后满足迭代退出条件时输出的剪切模量预测结果。

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