基于模糊认知图和遗传算法的牙齿龋齿程度检测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

龋齿作为牙体硬组织的慢性细菌性疾病，其程度分级（浅龋至根尖周炎五级标准）直接决定治疗方案，但传统检测依赖医生经验判断，存在主观性强、早期诊断敏感度低等问题。模糊认知图（FCM）与遗传算法（GA）的结合，通过量化多因素因果关系与优化模型参数，为龋齿检测提供客观量化方案。

二、核心技术理论基础

（一）模糊认知图（FCM）：复杂系统的因果建模工具

FCM 是融合神经网络与模糊数学的有向图模型，具有可解释性强的核心优势，其构成包括：

1. 概念节点：涵盖龋齿相关影响因素与检测目标，如：

• 风险因素节点：口腔卫生（刷牙频率 / 牙线使用）、饮食习惯（糖分摄入）、细菌数量（变形链球菌占比）、唾液特性（pH 值 / 缓冲能力）；

• 状态特征节点：牙齿色泽（白垩色 / 黑褐色）、质地（软硬程度）、龋洞深度；

• 目标节点：龋齿程度（0-1 模糊值对应五级分级）。

1. 因果边与权重：边的正负表示促进 / 抑制关系（如 “细菌数量↑→龋齿度↑” 为正权重），绝对值代表影响强度（-1 至 1 区间）。

1. 动态推理：通过 Sigmoid 等激活函数迭代更新节点状态，直至收敛至稳定解，模拟龋齿发展的动态过程。

（二）遗传算法（GA）：模型优化的全局搜索工具

针对 FCM 人工赋权的主观性缺陷，GA 通过模拟生物进化实现权重优化，关键步骤包括：

1. 个体编码：将 FCM 所有边的权重按顺序编码为实数向量（如 23 个节点对应 506 维权重向量）；

1. 适应度函数：以模型预测值与临床真实分级的均方误差倒数为指标，误差越小则适应度越高；

1. 进化操作：采用实数编码遗传算法（RCGA）进行选择、交叉、变异，其中结构优化 GA（SOGA）可进一步剔除冗余节点，提升模型效率。

三、龋齿检测技术完整流程

1. 多维度数据采集

• 临床特征：通过探诊获取牙齿质地、龋洞深度，目视记录色泽变化（对应概念节点实测值）；

• 行为与生理数据：问卷调查口腔卫生习惯、饮食习惯，实验室检测唾液 pH 值与细菌浓度；

• 数据集构建：如 优快云 案例中 86 例样本的 21 项特征数据（含既往龋齿史、家族史等）。

2. 龋齿程度推理与输出

将待测样本数据输入优化后的 FCM，经 3-5 次迭代收敛后，目标节点值对应分级：

• 0.0-0.2：浅龋（牙釉质层，无症状）；

• 0.2-0.4：中龋（牙本质浅层，刺激敏感）；

• 0.4-0.6：深龋（牙本质深层，疼痛持续）；

• 0.6-0.8：牙髓炎（自发痛）；

• 0.8-1.0：根尖周炎（咬合痛、松动）。

四、技术优势与应用前景

核心优势

1. 客观性与准确性：GA 优化后权重可量化因素影响强度（如 “牙齿斑点” 对龋齿度的权重达 0.72），降低人工判断偏差；

1. 早期诊断能力：可识别 “白垩色改变 + 高细菌数量” 等早期特征组合，早于 X 光片发现浅龋；

1. 可解释性：通过权重矩阵直观展示 “唾液 pH 值↓→细菌数量↑→龋齿度↑” 等因果链，辅助医生理解致病机制。

实践案例与局限

• Matlab 实现验证：某案例中模型对中龋（0.25）与深龋（0.75）样本的预测准确率达 89%，散点图可清晰区分不同分级簇群；

• 现存挑战：依赖大规模标注数据，对根面龋等特殊类型的特征建模尚不完善，需结合 X 光影像数据进一步优化。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 孙颖.MIMO与认知雷达波形设计理论与算法研究[D].电子科技大学[2025-10-06].DOI:10.7666/d.D496841.

[2] 韩佳兵.基于时间序列数据的模糊认知图预测模型研究[D].山东财经大学,2019.

[3] 林春梅,何跃,汤兵勇,等.模糊认知图在股票市场预测中的应用研究[J].计算机应用, 2006, 26(1):4.DOI:CNKI:SUN:JSJY.0.2006-01-061.

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