摘要：可穿戴超声成像设备因其便携性和实时监测能力而备受瞩目。本文研究了多视角正交阵列设计与先进的相位校正算法的协同作用，以提升这类设备的性能。文中介绍了多视角正交阵列改善图像质量的优势，并分析了几种有效的相位校正算法在消除伪影和提高分辨率上的应用。
 　 一、引言
　　可穿戴超声成像设备为用户提供了一种便捷、非侵入性的健康监测方式，尤其适用于心血管疾病的早期诊断和长期监控。然而，由于设备的小型化限制，传统的单视角成像难以满足高分辨率和准确度的要求。因此，引入多视角正交阵列设计与高效的相位校正算法成为解决这一问题的关键。
　  二、多视角正交阵列设计
　　（一）基本概念。多视角正交阵列由多个相互垂直或成特定角度排列的换能器组成，能够在不同方向上同时采集数据，从而获得更全面的信息。这种设计不仅提高了空间分辨率，还能有效减少成像伪影。
　　（二）优势分析。增强的空间分辨率：通过整合来自不同视角的数据，可以构建出更为精细的三维图像。减少伪影：多视角数据有助于识别并消除单一视角下可能出现的阴影效应和其他伪影。
　　三、相位校正算法
　　（一）算法概述。相位校正算法旨在补偿由于介质不均匀性或其他因素导致的信号传播路径差异，从而恢复正确的相位关系。常见的相位校正算法包括自适应滤波、时间反转镜（TRM）以及基于深度学习的方法等。
　　（二）应用实例。自适应滤波：根据环境噪声特性自动调整滤波器参数，以达到最佳的降噪效果。时间反转镜：利用逆向传播原理，将接收到的信号反向传播回原点，以此来纠正相位误差。深度学习辅助：采用卷积神经网络（CNNs）等模型对大量成像数据进行训练，实现智能相位校正。
　　四、协同优化策略
　　（一）数据融合。将多视角正交阵列获取的数据进行融合处理，是提升成像质量的重要步骤。通过合理选择融合算法，可以在保持高分辨率的同时降低噪声干扰。
　　（二）动态调整。结合相位校正算法，动态调整各视角间的相对权重，以适应不同的成像条件和目标需求。例如，在心脏成像中，针对运动引起的变化，实施即时的相位校正和视角重定位。
 　 五、结论与展望
　　本文展示了多视角正交阵列与相位校正算法在可穿戴超声成像中的协同优化潜力。尽管取得了一定成果，但仍有改进空间。未来的研究应致力于开发更加高效的数据融合算法，探索新型材料的应用，并进一步集成人工智能技术，以推动该领域向更高层次发展。
　　作者单位：闽南理工学院