医学成像技术是早期疾病检测和诊断的关键工具（Zhou等人，2025年）。当前的临床成像方法包括用于结构评估的X射线摄影（Litjens等人，2017年）、用于3D解剖可视化的计算机断层扫描（CT）（Wang等人，2025年）、用于软组织表征的磁共振成像（MRI）（Tariq等人，2025年）以及用于结构和功能分析的超声成像（Min等人，2025年）。超声成像具有多种独特优势，如实时成像能力、作为非电离技术的安全性以及由于设备和操作成本较低而具有成本效益（Huang等人，2024年；Li等人，2023年；Zhang等人，2024年）。因此，超声成像在多个临床领域变得不可或缺，包括腹部超声、心血管成像、产科监测和介入引导。然而，传统超声成像受到几个关键限制的阻碍，包括需要熟练技术人员的操作依赖性、不适合连续监测，以及基于临床医生专业知识的解释变异性。解决这些关键未满足的需求对于技术的发展至关重要。
可穿戴超声为解决这些挑战提供了新的解决方案（Gao等人，2022年；Hu等人，2018年；Lin等人，2022年；Wang等人，2018年，2021年）。值得注意的发展包括通过开发能够贴合复杂表面的柔性超声贴片实现免手持成像（Hu等人，2018年；Zhou等人，2024年）、开发用于48小时连续可穿戴超声监测的生物粘附水凝胶（Wang等人，2022b年）、训练AI模型进行自主可穿戴心脏图像分析（Hu等人，2023年），以及完全集成且由AI驱动的可穿戴超声贴片用于颈动脉信号监测（Gao等人，2024年；Lin等人，2023年）。然而，可穿戴超声中最关键的挑战是由超声贴片的几何变形引起的相位畸变，这会显著降低图像质量。为了解决这个问题，已经提出了基于硬件和软件的方法（Chen等人，2024年；Wang等人，2022a年，2024年）。对于硬件方法，可以使用集成式轮廓仪来检测表面变形并实现实时延迟律优化以进行轮廓校正（Toullelan等人，2008年）。另一种选择是使用形状感应光纤来跟踪阵列元件位置，从而提高复杂几何形状下的亚表面缺陷成像能力（Lane，2014年）。为了进一步提高测量精度，可以使用应变计作为曲率传感器来检测未知曲率以实现精确定位（Oliveira等人，2019年）。此外，还可以采用MRI技术来提供探头的补充曲率测量（Hasegawa等人，2021年）。最近，一种新颖的激光方法被用来校正柔性2D超声阵列中的变形引起的元件位移，展示了这一领域的最新技术（Chen等人，2022年，2023年）。然而，这些方法通常会增加系统复杂性，导致探头尺寸增大，并可能产生传感器定位误差。对于基于软件的方法，最初开发了一种用于点缺陷成像的自动对焦算法，该方法使用任意轮廓的柔性阵列（Hunter等人，2010年），后来通过结合回波数据和几何先验来改进成像误差（Hunter等人，2011年）。进一步开发了一种自形状估计算法来获取乳腺癌的二维超声图像（Chang等人，2020年）。还提出了一种仅从后向散射超声信号估计阵列形状的算法（Noda等人，2020年）。最近，一种新的端到端深度学习方法被引入，作为标准DAS波束形成的可行替代方案，特别是在换能器几何形状不明确的情况下（Huang等人，2021年）。另一项工作采用了一种算法，根据重建的超声特性迭代估计阵列几何形状（Omidvar等人，2021年）。尽管这些方法保持了系统的简单性，但仍然面临一些持续存在的挑战，包括对阵列几何形状的先验知识依赖性、迭代过程中缺乏标准化的评估指标以及计算效率低下。此外，可穿戴超声贴片的曲率显著影响成像质量，但对此的系统性研究却出奇地有限。此外，超声成像涉及多种成像模式（如平面波成像和聚焦波成像），曲率对这些模式的影响尚不清楚。
本研究引入了三项关键创新。首先，我们首次系统地分析了四种主要可穿戴超声模式下的曲率引起的成像伪影，包括平面波成像、平面波复合成像、聚焦波成像和相控阵成像。这些成像模式广泛应用于不同的解剖目标，例如用于脑血管的平面波复合成像、用于心脏结构的相控阵成像以及用于颈动脉的聚焦波成像。了解不同成像模式下的曲率效应对于指导可穿戴超声的临床应用非常重要。以往的研究（Huang等人，2021年；Omidvar等人，2021年）主要集中在验证聚焦波成像模式，而其他成像模式的校正方法的性能和可行性仍不清楚。其次，我们提出了一种适用于所有四种模式的深度学习相位校正框架，实现了图像校正的通用方法。一个适用于多种成像模式的统一校正框架非常受欢迎，因为它能够使用单一模型进行全面的图像校正。第三，我们打算使用活体数据来验证深度学习框架，这是证明其临床有效性并超越基于模拟体的早期研究的关键步骤（Huang等人，2021年）。
