本文提出了一种基于贝叶斯推断的计算框架，用于量化组织异常剪切弹性成像中的不确定性。通过马尔可夫链蒙特卡洛技术构建先验概率并进行参数估计。同时，研究探讨了多保真度方法在数据驱动模型中的应用，以提升预测准确性和鲁棒性，解决高斯过程后验协方差场分析的不足。

我们提出了一种将高斯差分隐私推广到 Riemann 流形的先进方法。通过利用 Bishop-Gromov 定理，我们在带有有界 Ricci 曲率的 Riemann 多概率中整合了 Riemann 高斯分布。我们提供了一个简单算法来评估隐私预算，并引入了一种基于马尔可夫链蒙特卡洛的通用算法。通过实验，我们展示了我们的方法相对于以前的方法的优越效果。