CN101911117A - 用于分析硬组织的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种利用图像分析的方法和系统，该方法和系统提供了对与口腔中的硬组织或牙齿相关的属性值的客观量度。可将硬组织图像上的分析区域划分成像素。每个像素均可具有关联的颜色特性(例如，多光谱时的R、G和B)，所述颜色特性用来定量受关注的硬组织属性值(例如，牙斑覆盖百分比、L＊a＊b＊牙色、色斑百分比)。可将受关注的硬组织区域划分成索引的配准单元，所述配准单元允许按局部化的单元来组合和/或比较图像之间的属性值。单元水平属性值分析的结果可通过对显示图像的硬组织像素进行颜色编码来显示。

Description

用于分析硬组织的方法和系统

技术领域

本专利涉及用于分析口腔硬组织的方法和系统。

背景技术

用于分析硬组织诸如牙齿的成像系统是本领域已知的。一个实例描述于授予Goodhart等人的题目为“Structures and compositions increasing the stability of peroxide actives”的美国专利申请序列号2003/0059381中。然而，仍持续期望提供用于分析口腔硬组织状况或健康状态的更客观的系统和方法。此外，仍持续期望提供用于半自动地或自动地分析硬组织的系统和方法，其中这些系统和方法可用来比较一个或多个受试者的硬组织或用来分析一种或多种产品或生活习惯对硬组织的效果。

附图简述

虽然本说明书通过特别指出并清楚地要求保护被视为本发明的权利要求作出结论，但据信通过结合附图阅读下文说明，可更充分地理解本发明。为了更清楚地显示其它元件，某些附图可通过省略所选择的元件进行简化。在任何示例性实施方案中，在某些附图中如此省略元件均不一定指示存在或不存在特定元件，除非在相应的文字说明中清楚地描述确实如此。所有附图均未必按比例绘制。

图1为根据本发明的一个或多个实施方案的用于硬组织分析方法和系统的示例性通用计算机的示意图；

图2为根据本发明的一个或多个实施方案的示例性硬组织分析系统的示意图；

图3为根据本发明的一个或多个实施方案的图2的示例性硬组织图像和硬组织分析系统的显示器的前视图；

图4为根据本发明的一个或多个实施方案的流程图，其描述了使用图2的硬组织分析系统来分析硬组织的示例性方法；

图5a为根据本发明的一个或多个实施方案的示例性硬组织图像的图像；

图5b为根据本发明的一个或多个实施方案的具有所选择的两个受关注牙齿的示例性硬组织图像的图像；

图5c为根据本发明的一个或多个实施方案的具有竖式牙带的图5b的示例性硬组织图像的图像；

图5d为根据本发明的一个或多个实施方案的具有横式牙带的图5b的示例性硬组织图像的图像；

图5e为根据本发明的一个或多个实施方案的具有配准单元的图5b的示例性硬组织图像的图像，所述配准单元由竖式牙带和横式牙带构成；

图6a为根据本发明的一个或多个实施方案的可应用图像分析方法的示例性硬组织图像的图像；

图6b为根据本发明的一个或多个实施方案的可应用图像分析方法的示例性硬组织图像的图像；

图7为根据本发明的一个或多个实施方案的具有显示的硬组织分析结果的示例性硬组织图像的图像；

图8为根据本发明的一个或多个实施方案的示例性表格显示的硬组织分析结果；

图9为根据本发明的一个或多个实施方案的示例性图形显示的硬组织分析结果；并且

图10为根据本发明的一个或多个实施方案的可应用图像分析方法的示例性硬组织图像的图像。

发明详述

本文概述了用于分析硬组织的方法和系统。利用了图像分析的系统和方法可提供对硬组织的状态或状况的客观量度。如本文所用，硬组织可为由牙釉质构成的一个或多个牙齿、存在于颚中且用于咀嚼的任何天然硬结构、或代表牙齿的任何人造材料诸如但不限于牙冠、牙帽、贴面、假牙、部分假牙、种植牙、牙桥、以及它们的任何组合。为了讨论的简单性起见，下文将牙釉质作为如上所述的适用于本发明的硬组织的一个实例来讨论。可将口腔图像上的受关注区域划分成像素，其中可分析像素的属性值。属性值可包括例如色值、坐标信息、牙斑存在值、牙斑不存在值、L*值、a*值，b*值等。例如，每个像素均可具有可由一个或多个色值来表征的关联颜色。如本文所用，术语“色值”旨在指表示光谱或其它颜色或像素特性的一个或多个数值。与色值关联的特性一般被称为颜色特性。颜色特性的实例包括颜色空间(例如，RGB颜色空间、CIELAB颜色空间、和LCH颜色空间)的分量、亮度、光度、色调、饱和度、色度、色温、对比度、强度、明度、和反射率。色值可包括但不限于单个值、系列值、多重值、统计值、或由数个值或由某种算法通过数学计算而得的任何值。例如，推导自数个值或数个值的总和的梯度或斜率也可构成色值。在一个实施方案中，使用者可通过如下方式获得对口腔硬组织外观或健康状态(和其它状况)的客观测量值：确定硬组织图像的一个或多个分量色值的客观测量值，并且对这些色值进行统计分析。本发明的其它用途可包括但不限于通过如下方式确定抗牙斑产品、药品、处理或生活习惯的相对功效：分析硬组织的颜色变化，所述颜色变化可指示因产品、药品、处理或生活习惯引起的牙斑的减少或移除。生活习惯可被定义为使用特定产品的方法。处理为根据预定生活习惯使用或应用产品。在另一个实施方案中，可分析具体的受关注的硬组织区域。例如，邻间牙釉质可成为受关注区域，尤其是当牙斑覆盖率变化(或色度变化)可适用于确定特定产品或生活习惯对邻间牙釉质的有效性时。在另一种用途中，可基于颜色变化来评测产品、药品、处理或生活习惯诸如过氧化氢漂白剂的外在或内在美白功效。

在一个实施方案中，由计算机实施的系统和方法自动地分析硬组织和/或显示该分析的结果。在另一个实施方案中，计算机系统半自动地分析硬组织，并且使用者人工提供分析和/或对计算机系统的输入中的一些和/或显示该分析的结果。尽管下文将就自动和半自动的系统和方法来描述本发明，但预期本发明涵盖用于手动分析硬组织的系统和方法，其中的分析由使用者人工进行。

参见图1，计算机系统100可包括控制器或处理单元(CPU)102，例如Intel Pentium^TM级微处理器。可将一个或多个存储装置104连接到总线106上，所述存储装置包括随机存取存储器(RAM)108和只读存储器(ROM)110。基本输入/输出系统(BIOS)112通常存储在ROM 110中，所述系统包含可在计算机100内的各元件之间传送信息的例行程序。RAM108通常包含可即时存取的程序模块，诸如当前由CPU 102使用的操作系统114或应用程序115。显示器116可通过视频接口118连接到系统总线106上。输入装置120可通过输入接口122连接到系统总线106上。输入装置可包括鼠标124、键盘126、照相机128、扫描仪130和/或其它图像捕获装置。输出装置132可通过输出接口134连接到系统总线106上，并且可包括打印机136、绘图仪138、传真装置140、影印机142、和/或其它装置。输入装置和输出装置120和132可通过硬连线或无线通信和/或连接来连接到计算机系统100上。

计算机系统100可包括计算机可读介质，所述介质具有计算机程序或可从其存取的计算机系统100软件。计算机程序可包括用于执行方法的可执行指令。计算机可读介质可存储在不可移除的非易失性存储装置144诸如硬盘或数据存储器、或可移除的非易失性存储装置诸如软盘驱动器146或光盘驱动器148上。不可移除的非易失性存储装置144可通过不可移除的非易失性存储器接口150与计算机100的系统总线106通信。计算机可读介质可包括磁性存储介质(磁盘介质、磁带存储介质、微型硬盘、闪存卡)；光学存储介质(光盘诸如CD-ROM、CD-RW和DVD)；非易失性存储介质；易失性存储介质；和数据传输或通信介质，包括电子数据包和根据指令调制的电磁波或光纤波。因此，计算机可读介质实际上包含可由计算机系统100执行以执行如本文所述的方法的程序、函数和/或指令。

可将计算机系统100连接到网络上，包括局域网(LAN)152、广域网(WAN)154、因特网的某些部分诸如专用因特网、安全因特网、增值网、或虚拟专用网。合适的网络客户机156可包括个人计算机、膝上型计算机、工作站、可断开的移动计算机、大型机、信息器具、个人数字助理和其它手持式和/或嵌入式处理系统。支持对客户机156的通信链接的信号线可包括双绞线、同轴电缆、或光纤电缆、电话线、卫星、微波中继、调制的交流电源线和本领域的技术人员已知的其它数据传输“线”。此外，信号还可通过无线网络或无线LAN(WLAN)使用任何合适的无线传输协议诸如IEEE系列的802.11标准以无线方式传送。虽然示出了特定的单个计算机和网络计算机系统和组件，但本领域的技术人员将会知道，本发明也适用于多个其它网络和计算机。

参见图1和图2，用于分析硬组织例如口腔中的硬组织的自动系统400可包括呈数字照相机128形式的第一输入装置、呈鼠标124形式的第二输入装置、呈键盘126形式的第三输入装置、和显示器116。数字照相机128可直接连接(例如，硬连线或无线连接)到计算机100上以用于向其传送图像，或者图像可存储在便携式计算机可读介质上，所述介质可由连接到计算机100上的装置读取。数字照相机128可被构造成具有传感器405，诸如Bayer模式传感器或3CCD传感器诸如存在于3芯片照相机中的那些，所述传感器具有用于检测源自图像例如捕获的图像415的光410的纵横排列的光敏检测器阵列(诸如电荷耦合装置或CCD)。捕获的图像415可为单光谱(灰度)或多光谱的(例如，RGB)。数字照相机128内的处理器将源自传感器405的输出转换成数据文件，所述数据文件记录与每个光敏检测器关联的一个或多个色值。色值通常可为R值、G值和B值中的一个或多个的光度值。对于8位的照相机，这些值可在介于0和255之间的范围内。可使用更高位深度的照相机，在此情况下这些值可具有大得多的范围(例如，12位的照相机具有0至4,095的范围)。

参见图1、图2和图3，显示装置116可将捕获的图像415显示为任何数目的图像元素或像素(例如，像素500)。系统400的显示装置116的像素500可基于由数字照相机128记录的R、G和B色值来显示颜色，以将捕获的图像415在显示器116上再现为显示的图像420。显示器116可为监视器、显示面板、亭子、TV、投影屏、或任何其它已知的显示装置。显示的图像420可为捕获的图像415的精确复制物或已被系统400处理过的捕获的图像415的图像。例如，系统400可通过聚焦于捕获的图像415内的受关注的硬组织区域(HTROI)来处理捕获的图像415。例如，照相机128可记录且计算机100可显示像素500的R值为188、G值为154并且B值为132。可将色值存储为多种数字文件格式，包括联合摄影专家组标准(JPEG)格式和标记图像文件格式(TIFF)。其它文件格式也可使用，如本领域已知的那样。像素500在显示的图像420和显示器116中的位置也可记录在计算机系统400上。可将像素500的位置表示为一组坐标(x和y)，例如，其中“x”可表示像素500沿水平轴的位置，并且“y”可表示像素500沿垂直轴的位置。可将像素500的RGB值和位置存储在系统400中。尽管所示出的是数字照相机，但应当理解，系统400也可使用模拟照相机而将图像记录在胶片上。然后可将胶片图像用连接到计算机100上的扫描仪130进行扫描，因而可将图像记录在连接到系统400上的计算机可读介质上。

参见图1、图2、图3、图4和图5，示出了可由计算机实施的方法。该方法可包括用于分析硬组织图像并且显示分析结果的多个操作。该方法可包括如本文所述的数个操作的任何组合。在步骤605处，照相机128可产生或捕获受试者口腔的捕获的图像415，并且可将捕获的图像415记录在系统400中。捕获的图像415可包括硬组织和/或软组织，包括但不限于一个或多个牙齿710和/或一个或多个齿龈区域417。硬组织可包括但不限于面部、舌面、和咬合面的上颌弓和/或下颌弓。可使用诸如牵开器之类的仪器来暴露硬组织的所需部分以用于图像捕获和分析。

捕获的图像415可用数字照相机128在受控照明条件下获得。数字照相机128的一个实例可为如由JVC(Tokyo，Japan)生产的JVC KY-F75U数字照相机。照相机128可具有合适的分辨率以用于捕获色阶尤其是硬组织中的颜色变化。例如，800×600像素或更大的数字分辨率可为合适的。此外，数字照相机128可能够以R、G、或B颜色波长中选定的一种来获得捕获的图像415，或可为多光谱照相机。照相机128也可被构造成具有可捕获正交偏振光的线性偏振透镜、或可减小在照相机128处接收到的眩光或其它光干涉的量的任何其它透镜。合适的透镜的一个实例可为由德国的Linos Corporation生产的具有线性偏振器的25mm Linos MeVis-C透镜。可使用标准且固定的设置来确保得到关于光-受试者-照相机几何形状的可再现的条件。可将数字照相机128安装成与杯型颏托相距某个固定的距离，将灯定位在照相机128的每侧上。照相机的主体可与颏托的前部相距某个距离。可将由Dedotec，USA，Inc.(Cedar Grove，New Jersey)生产的那种类型的Dedo^TM灯安装在照相128的每侧上并且配备上一系列的滤光器。可将每个灯定位成与系统的中心线相距某个距离。也可将这些灯放置成相对于系统的中心线成一角度。滤光器可为隔热屏、偏振器和蓝滤光器。隔热屏可用作使受试者感到舒适的措施，偏振器可向齿面提供偏振光，并且蓝滤光器可提高色温。可使用定制的安装架将滤光器连接到灯的前部上，所述安装架将滤光器定位成与灯透镜的前部相距某个距离。可将每个Dedo^TM灯配备上合适的灯泡，例如由Sylvania(Danvers，MA)生产的Xenophot^TM型、150W、24V的灯泡。灯泡可用可调电压电源供电，并且以串联方式供电。可将Dedo^TM灯的可滑动灯泡座定位在灯外壳的后部并且锁定可使用配备有变阻器的电源以将电压设定为大约46V。串联灯泡电压和初始设定值之间的差值可防止灯泡的意外过载，并且在校正和标准化期间可提供调节范围。照相机128可在某种环境中获得捕获的图像415，所述环境被构造成消除源自窗口或其它光源的任何外来光。例如，成像系统光源可仅提供室内光。可将系统放置成与照相机可见的墙壁相距某个距离，使得照相机可检测不到从墙壁反射过来的光。

可将变焦透镜连接到照相机128上以用于更好的成像。透镜可以是如由Fujinon Corp.(Saitama，Japan)生产的Fujinon S16x7.3DA-DSD型透镜。可将透镜的焦面设定成与透镜相距某个距离，并且可将透镜锁定以防止调节。可将偏振器添加到变焦透镜上，并且将其旋转至相对于光偏振器正交偏振的位置。正交偏振可通过如下方式来设定：将铬球或其它反射面放置在焦面处并且旋转透镜上的偏振器直到反射面上的眩光点消失。具有合适尺寸的铬球的直径可为大约19mm。这种照明、照相机和透镜设置的组合对于纯白色样本可产生大约相等且不饱和的RGB值，以确保照相机可在颜色通道中的任何颜色通道上均不饱和。

可将颏托的高度安装成使得颏托的底板可与支撑面相距某个距离。可使用其它固定装置，诸如额托。图像可在无任何固定的情况下捕获。类似地，照相机基座的底部也可与支撑面相距某个距离。照相机128可由通用计算机100来控制。通用计算机的一个实例可为由Dell，Inc.(Round Rock，Texas)生产的计算机。

在使用时，可将系统400黑/白平衡并且标准化至一种或多种颜色参考标准。黑平衡可通过盖上透镜盖并且捕获图像415来建立。可调节黑平衡直到在R、G和B通道上获得均匀性。然后可捕获焦面中的灰度参考标准图像，并且调节白平衡以获得颜色通道值在R、G和B通道上的均匀性。在完成了白平衡之后，可捕获第二灰度标准图像。可将每个像素的灰度值规一化至图像的平均强度，以针对照相机视场上的照明强度的任何变化而产生与位置相关的比率校正。可将此强度校正应用到每个后续捕获的图像上。

可将颜色标准图像捕获为独立图像或口腔图像的一部分。可提取每种颜色的平均R值、G值和B值，并且将它们与用作照相机128的标准化点的一组标准值进行比较。这些标准值可通过使用数个照相机在用系统400建立的条件下捕获图像来确定。如果R值、G值和B值在预定公差值内，则可无需进一步调节系统400。如果这些值超出了公差值，则可调节系统400。例如，可调节光强度以使系统400处在公差值内。为了对捕获的值和标准值之间的不可避免的剩余差值进行颜色校正，可通过针对捕获的值而回归每个通道的标准值来建立多项式颜色校正，所述多项式颜色校正包括正交通道项，其中：

校正的R＝f1(R输入，G输入，B输入)；

校正的G＝f2(R输入，G输入，B输入)；并且

校正的B＝f3(R输入，G输入，B输入)。

在使用期间对系统400大约每小时进行一次颜色校准，或按需要更频繁地进行颜色校准。在成功标准化之后，可将所述与位置相关的强度校正和所述颜色校正应用到每个后续捕获的图像上直到下一个校准循环为止。如果在每个图像中捕获颜色标准，则对于每个图像可独立地执行标准化。每次校准系统时可将每个包括原始值和校准结果的校准集写入文本文件中。可在每天使用之前执行完整的系统400校准，包括但不限于光标准化、光-照相机-受试者几何形状、偏振校准、黑/白平衡、以及颜色标准化。

受试者可使用颊牵开器诸如由Salvin Dental Specialties(Charlotte，North Carolina)提供的那些来将双颊向后拉伸以便于对硬组织进行无阻碍照明。在使用之前，可对清洁的牵开器进行糙面精整以避免将光消偏振因而在捕获的图像415中产生眩光的可能性。然后每个受试者可将颏放进颏托中，同时操作者提供指令以基于源自照相机128的实时输出视图而正确地对齐受试者。每个受试者可将上颌切齿和下颌切齿保持成尖端对尖端，以避免上颌齿和下颌齿重叠。可指示受试者直视照相机128以避免头部的任何左右旋转和前倾或后倾，并且抓住柄部的末端朝两耳拉伸牵开器以避免由牵开器或受试者的手造成任何遮蔽。牵开器也可具有一体式设计，所述设计可自动地暴露硬组织的所需区域而无需受试者参与。受试者也可将舌头背离牙齿回缩。如果觉察到唾液过多，受试者可移除牵开器、闭口以在重新定位之前清除唾液。当处在适当位置中时，可捕获图像415，通过强度和颜色校正来处理图像并将其保存到系统400中。

参见图4和图5a，在步骤610处，可将从步骤605捕获的图像415传送至显示器116并显示在其上而成为系统400的硬组织图像420，如例如图2和图3所示。在步骤615处，可识别对应于受关注牙齿的图像像素。在步骤620处，可将牙齿的像素分隔成单个牙齿。如下文所述，可产生限定牙齿图谱的配准单元，所述配准单元有助于定位不同受试者的牙齿上的相同的相对位置和/或不同的图像或图形中的以及相同受试者在不同的图像或图形上的牙齿上的相同的相对位置。因此，可定位、比较、和/或计算不同受试者的硬组织和/或不同图像或图形中的以及相同受试者在不同图像或图形上的硬组织上的相同的相对位置的配准单元的属性值或单元值。

参见图5b，在步骤615处，可选择识别硬组织的像素以进行分析。可利用遮蔽规程以识别捕获的硬组织图像415中的HTROI。要分析的HTROI712可包括表示例如牙齿、多个牙齿或牙齿的一部分的像素。HTROI712可通过计算机算法诸如使用统计分析系统(SAS)开发的算法来自动地识别，所述系统如例如由SAS Institute Inc.(Cary，North Carolina)制作。该自动计算机算法也可利用但不限于二次判别分级函数作为识别HTROI像素的基础。本文所提供的实例中的识别HTROI像素的方法不是分水岭算法。轮廓化HTROI像素的坐标也可使用鼠标124、任何合适的指点装置、键盘126来手动选择。可使用合适且易得的计算机应用诸如ImageJ(National Institutes of Health，USA)免费软件应用来识别HTROI像素。可组合使用自动和手动像素选择方法。

也可收集其它信息并且与表示牙齿像素坐标的数据一起保存，诸如提示进行分析的就诊时间或类型、对数据是表示对下颌弓还是对上颌弓的分析的指示、和对像素在显示的图像420中的物理位置(例如，X-Y坐标)的指示。此外，还可从受试者口腔的任何区域选择任何范围的牙齿和/或选择口腔的多种角度以用于捕获的图像415和显示的图像420。舌面也可被选定，并且选择点。

参见图5b，在步骤620处，还可将在步骤615中识别为HTROI 712的像素分隔成单个牙齿，例如右上颌中切齿，左下颌侧切齿等。将HTROI像素分隔成单个牙齿的过程可通过计算机算法例如使用SAS开发的算法自动进行。将HTROI像素分隔成单个牙齿可涉及识别位于分隔牙齿的物理边界上的两个或更多个像素，随后进行这些坐标之间的数学内推法。可使用合适且易得的计算机应用诸如ImageJ来识别位于牙齿之间的边界上的像素。可组合地使用将HTROI像素分隔成单个牙齿的自动和手动方法。

参见图5c，在步骤625处，可组织或排列HTROI像素、图像数据、和其它测量值以限定每个受关注牙齿710的多个唯一竖式牙带725。竖式牙带725可开始于每个受关注牙齿710的顶部并延伸至每个牙齿710的底部。竖式牙带725可由边界720分隔。竖式牙带725的宽度可取决于所产生的竖式牙带725的数目和每个牙齿的物理尺度。所需竖式牙带725的数目可根据使用者的偏好、所需的分析类型、和用来捕获显示的图像420的照相机128的分辨率而有变化。竖式牙带725的宽度可为均匀的或不均匀的。例如，该宽度在靠近牙齿710的顶部区域可比在牙齿710的中心区域窄。在牙齿710的每个竖直位置，竖式牙带的宽度可与牙齿710的宽度成比例。更具体地讲，在产生限定竖式牙带725的竖式边界720的过程中，可沿牙齿710或HTROI 712选择具有一个或多个像素宽度的横式行。然后可将该横式行划分成m数目的相等片段，所述片段具有指示每个片段的边界的像素。接着，可随后在上一个横式行的上方或下方的一个或多个像素处选择新的横式行，并且重复该过程直到达到牙齿710或HTROI 712的边缘并且产生m数目的竖式牙带725。如果要针对取决于竖式牙带725的位置的分析来比较两个或更多个图像，应将相同的竖式牙带构造算法应用于每个所讨论的图像。

参见图5d，在步骤630处，可组织或排列HTROI像素、图像数据、和其它测量值以限定每个受关注牙齿的多个唯一横式牙带735。横式牙带735可开始于受关注牙齿710的一个侧边，并且延伸至牙齿的另一个侧边。横式牙带735可由边界730分隔。横式牙带735的高度可取决于所产生的横式牙带735的数目和牙齿710的物理尺度。所需横式牙带735的数目可根据使用者的偏好、所需的分析类型、和用来捕获显示的图像420的照相机128的分辨率而有变化。横式牙带735的高度可为均匀的或不均匀的。例如，高度735可在靠近牙齿710的侧边处比在牙齿710的中心区域窄。在牙齿每个水平位置，横式牙带的高度可与牙齿的高度成比例。例如，类似于产生竖式边界720的情况，在产生限定横式牙带735的水平边界730的过程中，可沿牙齿710或HTROI 712选择具有一个或多个像素宽度的竖式列。然后可将该竖式列划分成n数目的相等片段，所述片段具有指示每个片段的边界的像素。接着，可在上一个竖式列的左侧或右侧选择新的竖式列，并且重复该过程直到达到牙齿710或HTROI 712的边缘并且产生n数目的横式牙带735。如果要针对取决于横式牙带的位置分析来比较两个或更多个图像，应将相同的横式牙带构造算法应用于每个所讨论的图像。

参见图5e，在步骤635处，竖式牙带725和横式牙带735可重叠以产生唯一配准单元740，所述配准单元在HTROI上产生。如图5e所示，配准单元在竖式牙带725之一和横式牙带735之一的交会处形成。可利用配准单元740来产生图像420内的单个牙齿710的表面的图谱。单个配准单元740可有助于分析不同受试者和/或不同图像420之间的类似的牙齿区域。例如，可将一个受试者的单个或多个配准单元740与另一个受试者的相同的配准单元740进行比较。类似地，可将受试者的牙齿710的较早图像420的单个或多个配准单元740与稍后获取的相同或不同受试者的相同牙齿710的图像420的配准单元740进行比较。

配准单元740可具有多种形状和尺寸。单元740可包含介于1个和10,000个之间的像素或如技术所允许的此类其它数目的像素。取决于所需分析，单元740在形状和/或尺寸上可为均匀的，或可因单元不同而变化。在一个实施方案中，它们可为大致矩形，并且具有由牙齿宽度和轮廓以及竖式牙带725和横式牙带735的数目确定的长度和/或宽度。使用例如SAS软件产品编写的计算机程序可产生竖式牙带725、横式牙带735和配准单元740。

在步骤640处，可数学地分析每一配准单元740内的像素的属性值以用于可允许匹配诊断的图案和趋势，所述属性值初始时可由颜色特性和/或值(例如，RGB值)组成。取决于所需分析的类型，属性值可表示单个像素的任何属性。例如，属性值可表示像素的天然色值。在牙斑分析情形中，属性值可为二进制值，所述值代表在特定像素处是否存在牙斑(即，牙斑存在值、牙斑不存在值)。在牙齿美白应用中，属性值可指示L*值、a*值和b*值。

如果测试例如齿面710上的牙斑覆盖率，则可将荧光染料应用于受试者的口，随后捕获口的数字图像415(步骤605)。可检测齿面710上存在的牙斑，并且可计算牙斑的百分比。牙斑“1”值(即，属性值)可适用于其中存在牙斑的像素，并且牙斑“0”值可适用于其中不存在牙斑的像素。平均过的或换句话讲数学地计算过的配准单元740中的像素的属性值在本文中称为单元值，所述单元值具有与其硬组织位置相关联的唯一识别符。例如，在一个示例性单个配准单元742中，单元内的像素中的60％可存在牙斑，因此特定配准单元742的单元值可为60％。

也可分析牙齿美白产品的有效性。可将源自图像420的R值、G值和B值转化为L*、a*和b*属性值。然后可平均配准单元740内的L*、a*和b*属性值以提供该特定配准单元740的单元值。预期可进行很多其它分析，包括但不限于外在色斑、内在色斑、牙结石(牙垢)、侵蚀、牙齿退缩、磨牙症、龋齿、氟中毒、牙齿分离、裂缝、断裂、蚀刻、孔隙率、或光泽。

作为另外一种选择，可平均或换句话讲数学地计算整个牙齿710的像素的属性值。例如，可组合每个配准单元740的属性值以产生整个牙齿710的属性值，或可分隔每个配准单元740的属性值以进行局部分析。在牙斑分析情形中，可计算配准单元740内的包含牙斑的像素的百分比。下表1示出了一个包含10个像素的牙齿710的配准单元740的一个实例，其中已平均了配准单元740内的像素的R值、G值和B值。

表1

像素(x，y)	R值	G值	B值	牙斑分级
					(1，1)	60	160	51	1
(2，1)	75	175	54	1
					(3，1)	60	153	59	1
(4，1)	63	159	63	1
					(5，1)	53	159	154	0
(6，1)	57	157	146	0

(7，1)	49	155	143	0
					(8，1)	45	150	139	0
(9，1)	46	152	149	0
					(10，1)	47	152	149	0
平均	56	157	111	0.40

可类似地平均或数学地计算单个配准单元742、多个配准单元740、整个牙齿710、或任何数目的牙齿的平均属性值。例如，如图5e所示，可根据使用者的偏好来选择配准单元742，例如，如果使用者确定单元742应当更仔细地检查的话。可将其它配准单元740选择为与特定牙齿相关的组。可平均或换句话讲计算一组单元740的属性值以确定该组单元740或齿面710的代表性属性值，从而产生可显示的硬组织分析结果。

在步骤645处，可将源自步骤640的单元值和/或属性值保存到在或连接到系统400上的计算机可读介质中，或发送至另一个计算机100并且存储以用于归档的目的或进一步处理。在步骤650处，计算机100可对所收集到的数据进行若干分析以产生硬组织分析结果并且在步骤645处保存。在步骤655处，计算机100可按多种格式显示与步骤650的分析相关的数据、统计数字、和/或图像(例如，硬组织分析结果)，所述格式包括但不限于彩色图像(例如，绘画)、表格、或图形。可对在步骤645处保存的数据进行若干种不同类型的分析。每种分析可单独执行或与其它类型的分析组合执行。

在步骤650处，可通过按单元逐一配准方式进行平均或其它数学计算来组合源自两个或更多个图像的单元值以产生附加硬组织分析结果。使用与其硬组织位置相关联的唯一识别符在图像之间匹配单元值。例如，可将源自两次就诊(一次在处理之前，一次在处理之后)中获取的单一受试者的图像的单元值相减以形成每个单元相对于基线的变化。作为另外一种选择，可按相同的处理方式来平均源自受试者(不同受试者的不同图像)的单元值以形成每个单元的组平均。此外，还可平均一组受试者相对于基线的单元差值的变化，以形成每个单元的相对于基线的组平均变化，所述每个单元由其硬组织位置唯一识别。最后，按单元将一组受试者(产品A)的平均单元值和另一组受试者(产品B)的平均单元值相减以形成平均产品组差值而作为硬组织分析结果。预期也可进行很多其它单元组合分析。下表2示出了一组受试者的一个实例，其中平均了单元值以确定具体硬组织单元位置(例如，3号单元位置)的牙斑覆盖率的百分比。

表2

3号单元位置	牙斑百分比
		1号图像	0.45
2号图像	0.14

3号图像	0.02
		4号图像	0.81
5号图像	0.68
		6号图像	0.78
平均	0.48

在步骤650处，可按表格格式(图8)、图形格式(图9)、或绘画格式(图6a，图6b、图7和图10)显示或报告分析数据。图6A、6B、7和10所示的绘画格式包括硬组织分析结果，所述结果以绘画方式显示在硬组织图像上以产生绘画显示的结果(例如，图像1300、1350、1400、1700)。例如，绘画格式(例如，图6a、6b、7和10)可包括显示的口腔数字图像(例如，临床照片、捕获的图像415、显示的图像420、HTROI的图像、其它图像类型、或它们的任何组合)，所述数字图像包括叠加在图像上的颜色编码的硬组织分析结果以形成绘画显示的结果。如本文所限定，“绘画格式”、“绘画显示的结果”、“以绘画方式显示的”、“以绘画方式显示”或由系统400从这些用语派生的任何用语均不包括图形或表格显示。可将这一系列的分析的单元值图谱化成一系列颜色编码值(下文称为色例1305)以利于解释结果。参见图6A和6B，可任意地选择颜色编码值，并且可与图像中的实际颜色对应或不对应。

对于绘画显示的结果图像，可对每个配准单元740内的像素进行颜色编码以匹配具体硬组织位置的色例1305和关联的单元值。虽然色例1305的阴影图案(例如，1320、1322、1324和1326)似乎代表了不同色调或颜色，但色例1305可包括梯度标度，所述标度代表了很多变化的色调和/或多种颜色。这也分别适用于图7和10的示例性色例1405和1705。例如，色例1305的较低且较淡部分(较淡的蓝色色调，例如1320和1322)可表示HTROI上的较少牙斑，并且色例1305的较高且较深部分(较深的蓝色色调，例如1326)可表示HTROI中的较多牙斑。

例如，在图6A中，通过按单元逐一配准以绘画方式显示了一组受试者(使用产品A)在某个时间点的平均牙斑覆盖百分比。例如，该时间点可在早晨，在受试者刷牙之前。牙齿上的平均牙斑覆盖百分比由色例1305的颜色编码的范围指示，其中不同水平的牙斑可由例如各种蓝色色调指示。低牙斑水平可由淡蓝色指示(如网纹图案1320所示)，并且高牙斑水平可由深蓝色指示(如网纹图案1326所示)，在它们之间具有很多不同的色调。将平均牙斑覆盖百分比匹配于图像中的HTROI 1312的每个配准单元以产生绘画显示的结果1300。例如，区域1330为由网纹图案1326的颜色(其可为深蓝色)表示的高牙斑量区域，而区域1332为由网纹图案1322的颜色(其可为中等蓝色色调)表示的较少牙斑量区域。

在图6B中，使用类似的颜色编码法以绘画方式在图像上显示了一组受试者(使用产品B)在类似的时间点(例如，在早晨，在受试者刷牙之前)的平均牙斑覆盖率，以产生显示的结果图像1350。类似地，区域1334为由网纹图案1326的颜色(其可为深蓝色)指示的高牙斑量区域，而区域1336为由例如网纹图案1322的颜色(其可为中等蓝色色调)指示的较少牙斑量区域。

在一个示例性实施方案中，本发明的方法可包括在第一位置产生原始硬组织图像并且将捕获的图像发送至第二位置，其中分析所述至少一个属性值包括在第二位置分析所述至少一个属性值。捕获的图像可使用多种装置和方法来发送，包括但不限于因特网、局部网络、传真、电子邮件、卫星链路、或邮政服务。

图7示出了使用本发明产生的绘画显示的结果的另一个示例性实施方案，其中通过按单元逐一配准以绘画方式显示了两组受试者(一组使用产品A并且另一组使用产品B)在某个时间点的平均牙斑覆盖百分比的差值。两组之间的平均牙斑覆盖百分比的差值由颜色编码的色例1405指示并且匹配于显示图像1400中的每个配准单元。色例1405可包括多种颜色。例如，色例1405的底部可为深红色(由网纹图案1420表示)、色例1405的中部可为黄色(由网纹图案1424表示)，并且色例1405的顶部可为绿色(由网纹图案1428表示)，在它们之间具有过渡颜色色调。在图7所示的示例性实施方案中，本例证中的区域1430支持产品A(其可为由网纹图案1426所示的绿色色调)，而区域1432支持产品B(其可为由网纹图案1420指示的红色色调)。

图10在HTROI 1712内通过单元逐一配准示出了另一个示例性的以绘画方式显示的结果100，其包括两种牙齿美白产品的b*(黄色)相对于基线的平均减小的示例性绘画图片。一系列与b*(黄色)相对于配准单元的基线的减小相关联的颜色编码值1705(包括例如1720-1726)叠加在显示图像上。根据图10的示例性绘画图片，区域1732比例如区域1730具有更大的b*减小。应当理解，可在绘画显示的结果中使用多种不同的颜色、颜色组合、和/或阴影。

也可进行其它比较。硬组织属性值的变化可为关于单一生活习惯或产品或多种生活习惯、多组产品的单一受试者、一组受试者。数学值可得自各种属性值，并且可包括得自任何操纵子、函数、公式、算法、过程等的任何值。通过比较或处理源自多个图像、多个受试者、多种生活习惯、或多个产品的色值而生成或计算出的任何数学值(包括统计值或推导自任何算法的任何值)在本文中均被概称为比较数据。例如，可作出第一组受试者和第二组受试者之间的牙斑中的牙釉质覆盖面积百分比的变化，其中第一组可已使用过第一产品或生活习惯，并且第二组可已使用过第二产品或生活习惯。又如，当将受试者成像超过一次时，可进行受试者内的比较。当将受试者在使用了一种或多种产品、生活习惯或多个生活习惯之后成像时，也可进行受试者内的比较。对于受试者内的比较，也可进行取平均值或任何其它数学计算。当涉及多个受试者(或甚至用于单个受试者)时，可统计地计算受试者的色值的数学差值(或其它数学值诸如总和、比率等)(例如，可平均所述多个受试者的差值，或可计算方差、标准偏差、平均偏差或平均绝对偏差、置信区间、标准误差、中值、四分位数等)，以获得代表所述多个受试者的一个或多个代表性统计值。

硬组织属性值的平均变化也可按表格形式1510显示，如图8以举例的方式所示。在图8所示的表格实例中，利用了客观的数字牙斑成像分析来评估牙斑覆盖率。该特定分析方法涉及用荧光染料显露牙斑，随后使用对门齿面的照明进行数字成像。然后分析图像以便获得牙齿的总像素面积和牙斑覆盖率。在分析中比较各种处理。在图8的示例性表格内，S指示p＜0.05，并且N指示p值不是统计意义上显著的。也可确定并显示结果以比较不同的预防方法或生活习惯、不同的牙齿卫生产品或产品组合、人口统计组、或卫生、产品、预防、或人口统计组的任何组合的效果。也可将结果显示为广告或营销运动的一部分以促进特定产品或生活习惯的有效性。

此外，还可将硬组织属性值的平均变化示出为图1610，如图9以举例的方式所示。图1610可被划分成不同的研究周期1615，在其中可使用不同的卫生相关的方法或产品1620。例如，研究周期1615可为早晨刚刚刷过牙之后、在下午期间、以及在夜间睡眠之后。齿面上的总体平均牙斑覆盖百分比可在时段1630内使用不同的产品1620来量度。

在一个示例性实施方案中，本发明包括一种用于评测口腔硬组织的方法，所述方法包括以下步骤：识别捕获的图像的受关注的硬组织区域、在受关注的硬组织区域内产生多个配准单元、将至少一个属性值与所述多个配准单元中的至少一个相关联、从捕获的图像确定属性值、分析所述至少一个配准单元的所述至少一个属性值以形成硬组织分析结果、并且将硬组织分析结果以绘画方式显示到硬组织图像上。所述多个至少一个第一属性值和所述多个至少一个第二属性值可源自多个受试者。分析所述至少一个属性值的步骤可包括从至少一个第一属性值和至少一个第二属性值计算至少一个数学值，其中第一和第二属性值与捕获的图像的所述至少一个配准单元相关联。

上述的示例性方法还可包括记录多个捕获的图像的步骤。该方法也可包括记录多个捕获的图像的步骤，其中所述多个捕获的图像来源于单一受试者。该方法也可包括记录来源于多个受试者的多个捕获的图像。此外，所述多个受试者可为一次研究或多次研究的一部分，所述研究涉及一种或多种口腔护理产品。

此外，示例性方法的捕获的图像还可包括多个受试者的多个捕获的图像，并且该方法还可包括从所述多个捕获的图像产生比较数据的步骤。示例性方法的捕获的图像可包括多个受试者的多个捕获的图像，并且该方法还可包括从所述多个捕获的图像产生比较数据，其中所述多个捕获的图像包括处理之前的图像和处理之后的图像。此外，捕获的图像还可包括多个受试者的多个捕获的图像，并且该方法可包括从所述多个捕获的图像产生比较数据，其中所述多个捕获的图像包括使用产品之前的图像和使用产品之后的图像。该方法也可包括从多个受试者的所述多个捕获的图像产生比较数据，其中捕获的图像包括生活习惯之前的图像和生活习惯之后的图像。此外，该方法还可包括从与一种口腔护理产品相关联的所述多个受试者的所述多个捕获的图像产生比较数据，其中捕获的图像包括第一生活习惯之后的图像和第二生活习惯之后的图像。

在一个示例性实施方案中，分析所述至少一个属性值的步骤可包括度量下列中的至少一个的功效：产品、生活习惯、技术、或对至少一个受试者的牙釉质健康状态的人口统计。度量产品、生活习惯、技术、或对牙釉质健康状态的人口统计中的至少一个的功效的步骤可包括比较源自第一受试者的多个捕获的图像与源自第二受试者的多个捕获的图像。作为另外一种选择，度量产品、生活习惯、技术、或对牙釉质健康状态的人口统计中的至少一个的功效的步骤可包括比较源自受试者的多个捕获的图像，源自受试者的所述多个捕获的图像是在某个时段内获取的。

在另一个示例性实施方案中，分析所述至少一个属性值的步骤可包括统计地比较第一捕获的图像的所述至少一个配准单元与多个第二捕获的图像的所述至少一个配准单元，其中所述多个第二捕获的图像在时间上晚于第一捕获的图像。作为另外一种选择，分析所述至少一个属性值的步骤也可包括使用统计数据分析方法随着时间的推移统计地分析多个捕获的图像。

在另一个示例性实施方案中，本发明包括一种用于评测口腔硬组织的方法，所述方法包括：记录多个捕获的图像；在每一所述多个捕获的图像内识别受关注的硬组织区域；在每个受关注的硬组织区域内产生多个配准单元；将多个属性值与配准单元中的至少一个相关联；从所述多个属性值计算数学值(其中所述多个属性值与每个捕获的图像的所述至少一个配准单元相关联)；从每个捕获的图像的数学值产生比较数据以形成硬组织分析结果；将硬组织分析结果以绘画方式显示在硬组织图像上。

在本发明的另一个示例性实施方案中，计算机可读介质可包括用于评测硬组织的计算机可执行指令，所述计算机可执行指令包括用于捕获捕获的图像的计算机可执行指令、用于在捕获的图像内识别受关注的硬组织区域的计算机可执行指令、用于产生多个配准单元的计算机可执行指令(所述多个配准单元在受关注的硬组织区域内，其中配准单元中的至少一个包括至少一个像素，所述至少一个像素包括至少一个属性值)、用于从所述至少一个属性值导出统计数字的计算机可执行指令、以及用于度量产品、生活习惯、技术、或对牙釉质健康状态的人口统计中的至少一个的功效的计算机可执行指令。

在本发明的另一个示例性实施方案中，一种用于评测硬组织的系统可包括耦接到数据存储器上的控制器，控制器包括关联存储器和用于引导控制器的操作的控制程序、耦接到控制器上的照相机，照相机为可操作的以捕获捕获的图像，捕获的图像包括至少一个像素，所述至少一个像素包括至少一个属性值，其中控制器为可操作的以将捕获的图像保存到数据存储器中，并且其中控制器为可进一步操作的从而分析并以绘画方式显示所述至少一个属性值。

在本发明的另一个示例性实施方案中，一种用于为产品生成广告标记的方法可包括：识别捕获的图像的受关注的硬组织区域；产生多个配准单元(所述多个配准单元在受关注的硬组织区域内并且包括至少一个像素，所述至少一个像素包括与其相关联的至少一个属性值)；分析所述至少一个属性值；将所述至少一个属性值以绘画方式显示在捕获的图像上；基于以绘画方式显示在捕获的图像上的所述至少一个属性值来指示硬组织的健康状态；以及将硬组织的健康状态与产品相关联。

在本发明的另一个示例性实施方案中，一种用于分析硬组织的整装亭子可包括光敏检测器；捕获的图像数据，所述捕获的图像数据由光敏检测器捕获；可操作的计算装置，所述计算装置用以识别捕获的图像数据的受关注的硬组织区域；产生与受关注的硬组织区域相关联的多个配准单元(所述多个配准单元在受关注的硬组织区域内并且包括至少一个像素，所述至少一个像素包括与其相关联的至少一个属性值)；以及分析所述至少一个属性值；硬组织分析结果；和用于显示硬组织分析结果的显示装置。亭子还可包括用户识别数据和用户识别数据输入装置，其中捕获的图像数据与用户识别数据相关联。此外，还可将亭子设置在商业机构中。

在另一个示例性实施方案中，本发明包括产品包装，所述包装具有与产品性能相关的标记，产品性能通过如下方式确定：识别捕获的图像的受关注的硬组织区域；产生与受关注的硬组织区域相关联的多个配准单元，所述多个配准单元在受关注的硬组织区域内并且包括至少一个像素，所述至少一个像素包括与其相关联的至少一个属性值；分析所述至少一个属性值以评估产品的性能；并且将标记印刷在产品包装上，其中标记与产品的被评估的性能相关联。产品包装上的标记可为广告宣传语。

上述方法可在用于多种目的的多种环境中执行。例如，该系统可为销售点成套设施亭的一部分，并且可将这些方法执行为销售点成套设施亭的一部分，用户可在所述成套设施亭试用洁齿剂或其它卫生产品某段时间以便确定其有效性。例如，定位在商业机构处的亭子可包含用于捕获用户硬组织图像以及接收用户识别数据诸如个人识别号(例如，社会安全号等)、电话号码或地址的系统。商业机构可为商店、牙医室、诊所、商贸展位或任何其它类似位置。因而该系统可使用如前所述的方法中的任何一种或它们的组合来分析图像。因而该系统可如本文所示和所述地为使用者分析其硬组织、显示硬组织分析结果、并且包括具体地建议合适的产品和/或生活习惯以治疗任何观察到的疾病。例如，在分析了用户的牙釉质之后，成套设施亭可推荐具体的牙线、洁齿剂、电动或手动牙刷、漱口液、粘合剂、润肤剂或技术、或它们的组合，以解决问题或潜在的问题。在试用了该方法或产品一段时间之后，用户可回到亭子并且输入其用户识别数据以便进行另一次牙釉质分析。然后系统可如本文所示和所述地比较最近分析的结果与先前分析的结果以确定用户所使用的产品、技术、或生活习惯的有效性，包括显示分析结果和比较结果(例如，绘画显示的结果)。可利用类似的方法以允许用户比较和显示竞争产品的有效性。成套设施亭也可比较单个用户的数据与库存的其它用户的数据，以提供进一步的比较信息。可分布如前所述的用以捕获和分析捕获的硬组织图像的亭子或任何系统，以允许用户、受过训练的专业人士、或技术员在很多方便的位置执行分析、显示结果、或执行比较。除了在销售点环境中使用该系统和方法之外，还可将其用作专业牙科检查的一部分，其中可将受试者的硬组织状况确定为定期口腔检查的一部分，并且可在多次牙科就诊期间在硬组织的状况或健康状态之间进行比较。此外，还可将该系统作为移动设备来使用，使技术员可安排对受试者的测试并且提供分析而不必雇用受过训练的专业人士来进行初始硬组织评估。

也可将许多分析的结果作为营销或广告信息来使用，以促进特定产品、产品组合和技术的有效性。可放置在产品包装上的可由本发明证实的广告宣传语的实例包括但不限于确立宣传语(例如，“临床证明”或“测试显示”)、用前和用后宣传语(例如，“用后牙斑减少到10％以下”)、单体宣传语、比较宣传语、因数宣传语(例如，“3倍的齿面色斑减少量”)、以及预防和治疗宣传语。例如，产品包装可提及分析并且可展示产品的经客观证明的有效性、产品性能或比较信息。另外，还可将分析数据用于与不同的生活习惯相关的临床信息，所述生活习惯可与或可不与不同的产品或产品组联合使用。

虽然前述文字阐述了对众多不同的实施方案的详述，但应当理解，本专利的范围由在本专利的末尾所陈述的权利要求书的内容来限定。本发明详述旨在被理解为仅是示例性的，并且没有描述每一种可能的实施方案，因为描述每一种可能的实施方案即使不是不可能的也是不切实际的。可使用当前技术或在本专利的提交日期之后开发的技术来实施众多可供选择的实施方案，所述在本专利的提交日期之后开发的技术将仍然属于本权利要求的范围。因此，在不脱离本权利要求书的实质和范围的情况下，可对本文所述和所示的技术和结构作出许多修改和变型。因此，应当理解，本文所述的方法和设备仅为例证性的，因而不对本权利要求书的范围构成限制。应当理解，本文所述的本发明的任何特征、步骤、或方面均可完全地或部分地与本文所述的本发明的任何其它特征、步骤、或方面相组合。

在发明详述中引用的所有文件都在相关部分中以引用方式并入本文。对任何文献的引用均不可解释为承认其是本发明的现有技术。当本发明中术语的任何含义或定义与引入以供参考的文件中术语的任何含义或定义矛盾时，应当服从在本发明中赋予该术语的含义或定义。

虽然已经举例说明和描述了本发明的具体实施方案，但是对于本领域技术人员来说显而易见的是，在不背离本发明实质和范围的情况下可以做出多个其他改变和变型。因此，旨在附加的权利要求书中包括本发明范围内的所有这些改变和变型。

Claims (15)

1.一种用于评测口腔硬组织的方法，所述方法包括：

识别捕获的图像(415)的受关注的硬组织区域；

在所述受关注的硬组织区域(712)内产生多个配准单元(742)；

将至少一个属性值与所述多个配准单元(742)中的至少一个相关联，所述属性值从所述捕获的图像(415)确定；

分析所述至少一个配准单元(742)的至少一个属性值以形成硬组织分析结果；和

将所述硬组织分析结果以绘画方式显示到硬组织图像(1300)上。

2.如权利要求1的方法，其中将所述硬组织分析结果以绘画方式显示在显示器(116)上。

3.如权利要求1的方法，其中所述多个配准单元(742)通过如下方式产生：

跨越所述受关注的硬组织区域(712)产生多个竖式牙带(725)；

跨越所述受关注的硬组织区域(712)产生多个横式牙带(735)；并且

跨越所述受关注的硬组织区域重叠多个竖式牙带(725)和所述多个横式牙带(735)。

4.如权利要求1的方法，其中所述多个竖式牙带和多个横式牙带由计算机程序生成。

5.如权利要求1的方法，其中所述至少一个配准单元(742)包括至少一个像素(500)，所述至少一个像素包括所述至少一个属性值。

6.如权利要求1的方法，其中分析所述至少一个属性值包括平均所述至少一个配准单元(742)的多个所述至少一个属性值，从而产生单元值。

7.如权利要求6的方法，其中所述单元值为所述至少一个配准单元(742)内的牙斑的百分比。

8.如权利要求6的方法，其中所述单元值为L*值、a*值和b*值中的至少一个的平均值。

9.如权利要求1的方法，其中分析所述至少一个属性值包括：

从至少一个第一属性值和至少一个第二属性值计算至少一个数学值，其中所述第一和第二至少一个属性值与所述捕获的图像的至少一个配准单元(742)相关联；

将显示颜色与所述至少一个数学值相关联；和

将所述显示颜色显示在所述硬组织图像(1300)上。

10.如权利要求9的方法，其中所述至少一个数学值为所述至少一个第一属性值和所述至少一个第二属性值之间的差值。

11.如权利要求9的方法，其中将所述显示颜色显示在所述硬组织图像的与所述捕获的图像(415)的至少一个配准单元(742)对应的部分上。

12.如权利要求9的方法，其中所述至少一个第一属性值与第一捕获的图像相关联，并且所述至少一个第二属性值与第二捕获的图像相关联。

13.如权利要求12的方法，其中所述第一和第二捕获的图像源自相同的受试者，并且其中所述第二捕获的图像在所述第一捕获的图像之后产生。

14.如权利要求12的方法，其中所述第二捕获的图像在所述第一捕获的图像之后产生。

15.如权利要求9的方法，所述方法还包括计算多个至少一个第一属性值和多个至少一个第二属性值的多个差值，其中所述多个差值被统计地处理以计算出具有与它们相关联的代表性显示颜色的代表性统计值。

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