基于MATLAB牙齿比色算法实现

建立基于MATLAB的牙齿比色分类算法,提高牙齿修复体与天然牙颜色的匹配度;在自然光下随机平面拍摄来获取样本,建立牙齿数据库,通过投影法分割出固定的牙齿中心区域,取红绿蓝、色调-饱和度-明度、亮度-颜色通道三种色彩空间各分量作为特征值,然后采用光照自适应校正算法和方差选择特征方法,得到最优分类特征组,进行K最近邻分类;光照自适应校正算法有效减少了光照的影响,提高了分类准确率,通过方差选择特征法和KNN分类验证,得到本实验中分类最优特征组由蓝-色调-明度三个特征值组成,该特征组达到最高的分类准确率96.2%;基于MATLAB牙齿比色分类算法实现了较高的分类准确率,为实现牙齿智能比色系统提供理论依据。

一种基于残差网络改进的牙齿颜色分类模型

针对传统牙齿比色方法准确率低和效率低等问题,提出一种基于残差网络改进的牙齿颜色分类模型。该模型通过融合多层卷积结果以及引入压缩与激励注意力机制模块的方式,使网络能学习到更多的图像颜色特征。基于典型牙齿所建数据集进行颜色分类实验,在该数据集上对文中模型与GoogleNet、MobileNet-V1、ResNet-34和ResNet-50等模型进行颜色分类预测结果比较。实验结果表明,文中模型优于传统模型,预测分类准确度达到91.16%,有效提高了牙齿颜色分类准确率和效率。

比色训练系统在口腔修复临床前教学中的应用

介绍比色训练系统的主要构成和特点。在口腔修复临床前教学中应用此系统，不但能够增强学生的学习积极性、巩固基础理论知识，而且能够提高临床操作技能，值得进一步在口腔教学中推广应用。