王晓菲

    支持向量机在数码照片辅助牙科比色中的数据分类与应用

    王晓菲

    (徐州市口腔医院修复科 江苏 徐州 221000)

    目的：利用支持向量机对比色板色标的数码照片进行数据处理和分类归纳，为精确的牙科比色提供参考。方法：对比色板的色彩标签按照从1到26号的顺序编号，然后在两种不同条件下拍摄：A组在诊室内自然光线下拍摄，B组在5 000k色温固定光源条件下拍摄。A、B两组每种色标都拍摄10张。由此得到的所有520张图片转换为位图格式，随后用图形处理软件提取照片色彩信息，抽取其中一套完整的色标照片建立比色板色标模型，在此模型上运行其他色标样本，采取逐一区分法多次运行程序。利用支持向量机预测每一个样本的色标归属，分别计算两组样本的色标分类精确性。结果：A组分类精确度达到0.88，标准差0.93；B组精确度为0.93，标准差0.05。采用单因素方差，用方差分析A、B两组每种色标的分类精确度(P<0.05)。结论：利用支持向量机分类处理数码照片可以为口腔数码比色提高参考。

    比色；支持向量机；口腔修复；数码摄影；美学

    常规的牙科比色是由口腔科医生依据天然牙在比色板上选择类似的色标，然后进行直接修复或由牙科技师再根据相应的色标进行义齿制作。比色板反映了色彩的三要素，即色调、饱和度和明度。但是天然牙常常表现出更为复杂的光学现象，牙的颜色实际上是由牙釉质、牙本质、牙髓和牙龈的相互关系以及光的反射和折射所共同确定的[1]，所以在临床工作中用比色板来确定牙齿颜色有很多局限和不足。数码相机在牙科领域的应用已经非常广泛，利用数码照片信息，医生和技师可以更便捷地对牙齿的形态和色彩分布进行交流[2]。然而利用数码照片进行牙科比色还受到一些限制，首先数码照片的色彩受到拍摄参数和照明条件的影响，其次如何对照片的色彩进行科学、有效的分类和认定也是一个难题。为尝试解决这个问题，本研究引入了支持向量机(support vector machine,SVM)对数码照片信息进行处理。SVM已经在很多不同领域解决了数据的分类问题[3]。

    1 材料和方法

    本研究利用数码相机拍摄比色板色标的数码照片再利用SVM对照片进行对比分类。研究过程有三个部分：数据的采集、数据处理以及色标分类，如图1。

    1.1 数据采集：首先对3D-MASTER(Vita Zahnfabrik, Bad Sackingen, Germany)比色板的颜色标签从1到26号进行编号 ......