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　　针对这一挑战，研究团队深入剖析电阻抗成像的物理机理，提出了物理驱动神经补偿的自监督学习框架，并创新构建了灵敏度感知机制——通过基于物理先验的层级映射，使神经网络能够感知物理场中灵敏度的空间分布。该机制类似人眼的“注视”功能——在低灵敏度区域自动投入更多的表征能力进行补偿，而在高灵敏度区域施加适当约束，以有效抑制噪声。同时，研究团队提出了融合多尺度嵌入与傅里叶特征投影的混合表征方法，并配合自主设计的频率正则化策略，显著提升了神经网络在高、低灵敏度区域的重建能力与鲁棒性。