【图像检测】基于粒子群算法优化K均值聚类和异常检测的胎儿超声图像分析附Matlab代码

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🔥 内容介绍

胎儿超声检查是产前诊断的核心手段，通过超声图像可评估胎儿生长发育、器官结构及潜在畸形（如心脏缺陷、神经管异常）。但胎儿超声图像存在噪声干扰（如伪影、回声不均匀）、组织边界模糊、个体差异大等问题，传统人工分析依赖医师经验，主观性强且效率低。本文提出 “粒子群算法（PSO）优化 K 均值聚类 + 异常检测” 的智能分析方案：通过 PSO 解决 K 均值聚类初始聚类中心敏感的缺陷，实现胎儿组织（如头部、心脏、四肢）的精准分割；再结合分割结果构建异常检测模型，自动识别结构异常区域。该方案为胎儿超声图像的自动化、标准化分析提供技术支撑，可辅助医师提升诊断效率与准确性。

一、胎儿超声图像分析的核心需求与技术难点

（一）核心分析需求

胎儿超声图像分析需实现两大目标，这是技术方案设计的核心导向：

1. 组织精准分割：从超声图像中分离胎儿不同组织区域（如颅骨、脑组织、心脏、羊水），为后续结构测量（如头围、腹围、股骨长）提供基础；

1. 异常自动检测：识别胎儿组织的结构异常（如颅骨缺损、心脏四腔心不对称、脊柱裂），输出异常区域位置与置信度，辅助医师快速定位问题。

（二）关键技术难点

胎儿超声图像的特殊性导致传统图像处理方法效果受限，主要难点包括：

1. 图像质量差：超声成像原理导致图像存在 “斑点噪声”“伪影”，且胎儿运动易造成图像模糊，影响组织边界识别；

1. 组织特征相似性高：胎儿不同组织（如脑组织与羊水、心脏与周围软组织）的灰度、纹理特征差异小，传统阈值分割或聚类方法易出现错分；

1. K 均值聚类的固有缺陷：传统 K 均值聚类依赖随机初始聚类中心，易陷入局部最优，导致分割结果不稳定（如同一图像多次分割得到不同组织边界）；

1. 异常模式多样性：胎儿畸形类型多（如 21 三体综合征的面部特征异常、先天性心脏病的结构异常），单一异常检测模型难以覆盖所有场景。

二、技术基础：粒子群算法优化 K 均值聚类的原理

K 均值聚类是胎儿组织分割的常用方法，但初始聚类中心的随机性限制其精度。粒子群算法（PSO）通过模拟粒子在解空间的 “个体学习” 与 “群体协作”，可自适应搜索最优初始聚类中心，提升 K 均值聚类的稳定性与分割精度。

（一）传统 K 均值聚类的不足

传统 K 均值聚类的核心步骤为 “初始化聚类中心→计算样本到中心距离→迭代更新中心→收敛终止”，其缺陷主要体现在：

1. 初始中心敏感：随机选择的初始中心若靠近局部最优，迭代后易陷入局部最优解，导致分割结果偏差（如将脑组织误分为羊水）；

1. 聚类数 K 需预设：需人工根据经验确定聚类数（如胎儿超声图像通常需分割 4 类：胎儿组织、羊水、母体组织、背景），若 K 值选择不当，会出现过分割或欠分割；

1. 对噪声敏感：超声图像的斑点噪声会导致样本点偏离真实分布，传统 K 均值对噪声鲁棒性差，分割边界模糊。

（二）粒子群算法（PSO）的优化逻辑

PSO 将 “K 均值聚类的初始中心组合” 视为 “粒子位置”，将 “聚类效果评价指标” 视为 “粒子适应度”，通过迭代搜索最优粒子位置（即最优初始聚类中心），具体映射关系如下：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

plots.

clc;

clear all;

close all;

% Add subfolder with images.

addpath(strcat(pwd,'/images'), '-end');

addpath(strcat(pwd,'/sources'), '-end');

%% PSO Parameters

wmax=0.9; % Maximal inertia weight.

wmin=0.4; % Minimal inertia weight.

c1=2.4; % Cognitive acceleration coefficient.

c2=1.7; % Social acceleration coefficient.

swarmSize = 15; % Population size.

localSize = 5; % Local window size.

maxIterValue = 50; % Maximum number of iterations.

% Uniformly distributed generated numbers within range [0,1].

r1 = rand;

r2 = rand;

fit_val=[]; % Vector for storing fitness values.

P_best=[]; % Vector for storing pbest values.

G_best=[]; % Vector for storing gbest values.

pbest = 0; % Local best position of the group.

gbest = 0; % Global best position of the swarm.

🔗 参考文献

[1]王照生.基于粒子群优化算法PSO的模糊聚类算法在超声图像分割上的研究[D].江西理工大学,2013.

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