JP2002369833A - 歯の分光学的特性に基づく歯色識別法と歯色判定器 - Google Patents
歯の分光学的特性に基づく歯色識別法と歯色判定器Info
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- JP2002369833A JP2002369833A JP2001182510A JP2001182510A JP2002369833A JP 2002369833 A JP2002369833 A JP 2002369833A JP 2001182510 A JP2001182510 A JP 2001182510A JP 2001182510 A JP2001182510 A JP 2001182510A JP 2002369833 A JP2002369833 A JP 2002369833A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】歯科分野では、シェードガイドを用い比色によ
り色を特定して記録・伝達し、臨床では一定照明条件で
医師が天然歯とシェードガイドとを比較して１つを選び
その番号でコード化を行い、指示された技工士は前記番
号のサンプルに合うように修復物を作成していたが、照
明条件、比色、材料の分光反射特性等に基づく誤差があ
る。それを解決する歯色の識別法と判定器を提供する。 【解決手段】天然歯及びシェードガイドの分光放射率測
定データベースからの少数の基底ベクトルが張る低次元
部分空間を作り、該ベクトルに相当する分光透過率を持
つフィルタを作成しそれを通して歯を観察し、又は基底
ベクトルに相当する分光放射率を持つ光を合成して歯を
照明し分類表示する手段により、天然歯の色を少数回の
光強度測定データのみから正確に分類する識別法並びに
それを採用した歯色判定器。
り色を特定して記録・伝達し、臨床では一定照明条件で
医師が天然歯とシェードガイドとを比較して１つを選び
その番号でコード化を行い、指示された技工士は前記番
号のサンプルに合うように修復物を作成していたが、照
明条件、比色、材料の分光反射特性等に基づく誤差があ
る。それを解決する歯色の識別法と判定器を提供する。 【解決手段】天然歯及びシェードガイドの分光放射率測
定データベースからの少数の基底ベクトルが張る低次元
部分空間を作り、該ベクトルに相当する分光透過率を持
つフィルタを作成しそれを通して歯を観察し、又は基底
ベクトルに相当する分光放射率を持つ光を合成して歯を
照明し分類表示する手段により、天然歯の色を少数回の
光強度測定データのみから正確に分類する識別法並びに
それを採用した歯色判定器。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、歯科診療における
歯色の識別法と判定器に関する。
歯色の識別法と判定器に関する。
【０００２】
【従来の技術】歯科における修復治療において、その修
復物の機能性、適合性とともに、近年は特に審美性が重
要な要素になりつつある。審美性を左右する要素として
は形状とともに色調の調和がある。特に色調について
は、天然歯との調和を考慮すべきであり、修復物作成の
ための技巧技術とともに、天然歯の色を正確に判断し、
記録・伝達するシステムが重要である。歯科分野では、
歯の色見本（シェードガイド）を用いて、比色により色
を特定し、記録・伝達する。すなわち、臨床において
は、決められた照明条件のもとで、歯科医師が天然歯と
シェードガイドとを比較し、最も近いと思われるものを
１つ選び、その番号でコード化を行う。すなわちコード
番号を伝えられた歯科技工士はその指示された番号のサ
ンプルに一致するように修復物を作成していた。
復物の機能性、適合性とともに、近年は特に審美性が重
要な要素になりつつある。審美性を左右する要素として
は形状とともに色調の調和がある。特に色調について
は、天然歯との調和を考慮すべきであり、修復物作成の
ための技巧技術とともに、天然歯の色を正確に判断し、
記録・伝達するシステムが重要である。歯科分野では、
歯の色見本（シェードガイド）を用いて、比色により色
を特定し、記録・伝達する。すなわち、臨床において
は、決められた照明条件のもとで、歯科医師が天然歯と
シェードガイドとを比較し、最も近いと思われるものを
１つ選び、その番号でコード化を行う。すなわちコード
番号を伝えられた歯科技工士はその指示された番号のサ
ンプルに一致するように修復物を作成していた。
【０００３】上記、従来の色認識は、人間の視覚を標準
とした視感度曲線を基礎とした３つの基底ベクトルで色
を表現し、認識および表色においても既成の３次元空間
に展開することによって行っている。一般には、光源を
含む色を記述する空間として、ＸＹＺ表色系や、物の色
を記述するＬ＊ａ＊ｂ＊表色系等が広く用いられてい
る。また、色は、感覚という側面をもっていることか
ら、従来の色認識法は合理的であるともいえる。しか
し、異なる色を識別する、という目的を達成するために
は、必ずしも一般的な色として認識する必要はない。
とした視感度曲線を基礎とした３つの基底ベクトルで色
を表現し、認識および表色においても既成の３次元空間
に展開することによって行っている。一般には、光源を
含む色を記述する空間として、ＸＹＺ表色系や、物の色
を記述するＬ＊ａ＊ｂ＊表色系等が広く用いられてい
る。また、色は、感覚という側面をもっていることか
ら、従来の色認識法は合理的であるともいえる。しか
し、異なる色を識別する、という目的を達成するために
は、必ずしも一般的な色として認識する必要はない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、 、決められた照明条件のもとでシェードガイドの色と
天然歯の色が同じに見えたとしても、照明条件が変わる
と同じ色に見える保障はない。 、比色、すなわち人の目によって色見本と対象物を比
較する方法は、観測条件、照明光源などの条件を標準化
して行われるが、測色ごとの観測者に固有の揺らぎなど
の誤差は避けられない。 、修復物と天然歯が同じ材料でできているのではない
ので、それぞれの分光反射特性を同じにすることはでき
ない。したがって、ある照明条件で同じに見えても、照
明光が変わると見え方がちがってしまう、メタメリズム
（条件等色）の問題が生じてしまい、色見本と天然歯と
の比色を行う限り、前記、の問題を避けることはでき
ない。
天然歯の色が同じに見えたとしても、照明条件が変わる
と同じ色に見える保障はない。 、比色、すなわち人の目によって色見本と対象物を比
較する方法は、観測条件、照明光源などの条件を標準化
して行われるが、測色ごとの観測者に固有の揺らぎなど
の誤差は避けられない。 、修復物と天然歯が同じ材料でできているのではない
ので、それぞれの分光反射特性を同じにすることはでき
ない。したがって、ある照明条件で同じに見えても、照
明光が変わると見え方がちがってしまう、メタメリズム
（条件等色）の問題が生じてしまい、色見本と天然歯と
の比色を行う限り、前記、の問題を避けることはでき
ない。
【０００５】また、前記、の問題は光電式色彩計を用
いることによって、原理的には避けることができる。し
かし、機器に固有の識別精度の限界があり、視感測色法
に比べて優位であると一概に言い切ることはできない。
これら、前記従来法に共通の問題の原点は、色を人間の
視覚又は視覚を基準とした表色系で表現しようとすると
ころにあるため、問題を根本的に解決する方法は、色の
原因である分光反射率に立脚した表色系を採用すること
である。従って、可視波長域（波長４００ｎｍ−７００
ｎｍ）における物体の分光反射率または分光透過率で物
体の色を特定することができれば、照明条件や観測条件
とは無関係に対象物の色の特性を議論することができ
る。しかし、このための分光測色は、一つの色を波長分
解能で決まる多数の数値（一般に十数から数百）の集合
（多次元ベクトル）として記述するので、高価な測定装
置と膨大なデータを処理する演算装置を必要とする。
いることによって、原理的には避けることができる。し
かし、機器に固有の識別精度の限界があり、視感測色法
に比べて優位であると一概に言い切ることはできない。
これら、前記従来法に共通の問題の原点は、色を人間の
視覚又は視覚を基準とした表色系で表現しようとすると
ころにあるため、問題を根本的に解決する方法は、色の
原因である分光反射率に立脚した表色系を採用すること
である。従って、可視波長域（波長４００ｎｍ−７００
ｎｍ）における物体の分光反射率または分光透過率で物
体の色を特定することができれば、照明条件や観測条件
とは無関係に対象物の色の特性を議論することができ
る。しかし、このための分光測色は、一つの色を波長分
解能で決まる多数の数値（一般に十数から数百）の集合
（多次元ベクトル）として記述するので、高価な測定装
置と膨大なデータを処理する演算装置を必要とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記に鑑み本発明者等は
鋭意実験研究の結果、以下の手段によりこれらの課題を
解決した。 （１）色の分類法及びスペクトル分布再構成法として、
統計的パターン認識法として用いられている主成分分析
法を基礎とした方法、独立成分分析法、教師無しニュー
ラルネットワークによる方法等を採用した、歯の色の分
類法であって、天然歯及びシェードガイドの分光放射率
測定データからなるデータベースから導かれる少数の基
底ベクトルが張る低次元部分空間を作り、基底ベクトル
に相当する分光透過率を持つフィルタを作成し、それを
通して前記歯を観察し、天然歯の色を少数回の光強度測
定データのみから正確に分類するようにしたことを特徴
とする歯の分光学的特性に基づく歯色識別法。 （２）色の分類法及びスペクトル分布再構成法として、
統計的パターン認識法として用いられている主成分分析
法を基礎とした方法、独立成分分析法、教師無しニュー
ラルネットワークによる方法等を採用した、歯の色の分
類法であって、天然歯及びシェードガイドの分光放射率
測定データからなるデータベースから導かれる少数の基
底ベクトルが張る低次元部分空間を作り、前記基底ベク
トルに相当する分光放射率を持つ光を合成して、その光
によって歯を照明し、天然歯の色を少数回の光強度測定
データのみから正確に分類するようにしたことを特徴と
する歯の分光学的特性に基づく歯色識別法。 （３）低次元部分空間の直交空間を張る基底ベクトルの
負の要素を、その部分のみを切り離して正負反転するこ
とによって識別を行うことを特徴とする（１）又は
（２）項に記載の歯の分光学的特性に基づく歯色識別
法。
鋭意実験研究の結果、以下の手段によりこれらの課題を
解決した。 （１）色の分類法及びスペクトル分布再構成法として、
統計的パターン認識法として用いられている主成分分析
法を基礎とした方法、独立成分分析法、教師無しニュー
ラルネットワークによる方法等を採用した、歯の色の分
類法であって、天然歯及びシェードガイドの分光放射率
測定データからなるデータベースから導かれる少数の基
底ベクトルが張る低次元部分空間を作り、基底ベクトル
に相当する分光透過率を持つフィルタを作成し、それを
通して前記歯を観察し、天然歯の色を少数回の光強度測
定データのみから正確に分類するようにしたことを特徴
とする歯の分光学的特性に基づく歯色識別法。 （２）色の分類法及びスペクトル分布再構成法として、
統計的パターン認識法として用いられている主成分分析
法を基礎とした方法、独立成分分析法、教師無しニュー
ラルネットワークによる方法等を採用した、歯の色の分
類法であって、天然歯及びシェードガイドの分光放射率
測定データからなるデータベースから導かれる少数の基
底ベクトルが張る低次元部分空間を作り、前記基底ベク
トルに相当する分光放射率を持つ光を合成して、その光
によって歯を照明し、天然歯の色を少数回の光強度測定
データのみから正確に分類するようにしたことを特徴と
する歯の分光学的特性に基づく歯色識別法。 （３）低次元部分空間の直交空間を張る基底ベクトルの
負の要素を、その部分のみを切り離して正負反転するこ
とによって識別を行うことを特徴とする（１）又は
（２）項に記載の歯の分光学的特性に基づく歯色識別
法。
【０００７】（４）色の分類法及びスペクトル分布再構
成法として、統計的パターン認識法として用いられてい
る主成分分析法を基礎とした方法、独立成分分析法、教
師無しニューラルネットワークによる方法等を採用し
た、歯色判定器であって、天然歯及びシェードガイドの
分光放射率測定データからなるデータベースから導かれ
る少数の基底ベクトルが張る低次元部分空間の作成手段
と、前記作成手段により作成された基底ベクトルに相当
する分光透過率を持つフィルタと、同フィルタを通して
前記歯を観察し分類表示する手段とからなり、天然歯の
色を少数回の光強度測定データのみから正確に分類でき
るようにしたことことを特徴とする歯の分光学的特性に
基づく歯色判定器。 （５）色の分類法及びスペクトル分布再構成法として、
統計的パターン認識法として用いられている主成分分析
法を基礎とした方法、独立成分分析法、教師無しニュー
ラルネットワークによる方法等を採用した、歯色判定器
であって、天然歯及びシェードガイドの分光放射率測定
データからなるデータベースから導かれる少数の基底ベ
クトルが張る低次元部分空間の作成手段と、前記手段に
より作成された前記基底ベクトルに相当する分光放射率
を持つ光を合成して、その光によって歯を照明し、観察
して分類表示する手段からなり、天然歯の色を少数回の
光強度測定データのみから正確に分類できるようにした
ことを特徴とする歯の分光学的特性に基づく歯色判定
器。 （６）低次元部分空間の直交空間を張る基底ベクトルの
負の要素を、その部分のみを切り離して正負反転するこ
とによって識別を行う手段、を採用してなることを特徴
とする（４）又は（５）項に記載の歯色判定器。 （７）歯色判定器が、ハンドピース型であることを特徴
とする（４）〜（６）項のいずれか１項に記載の歯色判
定器。
成法として、統計的パターン認識法として用いられてい
る主成分分析法を基礎とした方法、独立成分分析法、教
師無しニューラルネットワークによる方法等を採用し
た、歯色判定器であって、天然歯及びシェードガイドの
分光放射率測定データからなるデータベースから導かれ
る少数の基底ベクトルが張る低次元部分空間の作成手段
と、前記作成手段により作成された基底ベクトルに相当
する分光透過率を持つフィルタと、同フィルタを通して
前記歯を観察し分類表示する手段とからなり、天然歯の
色を少数回の光強度測定データのみから正確に分類でき
るようにしたことことを特徴とする歯の分光学的特性に
基づく歯色判定器。 （５）色の分類法及びスペクトル分布再構成法として、
統計的パターン認識法として用いられている主成分分析
法を基礎とした方法、独立成分分析法、教師無しニュー
ラルネットワークによる方法等を採用した、歯色判定器
であって、天然歯及びシェードガイドの分光放射率測定
データからなるデータベースから導かれる少数の基底ベ
クトルが張る低次元部分空間の作成手段と、前記手段に
より作成された前記基底ベクトルに相当する分光放射率
を持つ光を合成して、その光によって歯を照明し、観察
して分類表示する手段からなり、天然歯の色を少数回の
光強度測定データのみから正確に分類できるようにした
ことを特徴とする歯の分光学的特性に基づく歯色判定
器。 （６）低次元部分空間の直交空間を張る基底ベクトルの
負の要素を、その部分のみを切り離して正負反転するこ
とによって識別を行う手段、を採用してなることを特徴
とする（４）又は（５）項に記載の歯色判定器。 （７）歯色判定器が、ハンドピース型であることを特徴
とする（４）〜（６）項のいずれか１項に記載の歯色判
定器。
【０００８】
【発明の実施の形態】本発明の実施の形態を図面に基づ
いて説明する。発明者等はこれまでに、色の分類法及び
スペクトル分布再構成法として、統計的パターン認識法
として広く用いられている主成分分析法を基礎とした方
法、及び教師無しニューラルネットワークによる方法等
を提案してきた。下記にその（文献（１）−（４））を
記載する。 （１） 特許第2669173号公報、（発明の名称、光源装
置） （２） T.Jaaskelainen, J.Parkkinen, S.Toyooka, Vec
tor subspace model forcolor representation, J. Opt
ical Society of America，A, Vol.7,No.4, PP.725-73 （３） M.Hauta-Kasari, K.Miyazawa, S.Toyooka, and
J.Parkkinen, Spectralvision system for measuring c
olor images, J.Optical Society of America,A, Vol.1
6, PP.2352-2362 （４） K.Miyazawa, M.Hauta-Kasari, and S.Toyooka,
Rewritable broad-bandcolor filters for spectral im
age analysis, Optical Review, 8, PP.112-119
いて説明する。発明者等はこれまでに、色の分類法及び
スペクトル分布再構成法として、統計的パターン認識法
として広く用いられている主成分分析法を基礎とした方
法、及び教師無しニューラルネットワークによる方法等
を提案してきた。下記にその（文献（１）−（４））を
記載する。 （１） 特許第2669173号公報、（発明の名称、光源装
置） （２） T.Jaaskelainen, J.Parkkinen, S.Toyooka, Vec
tor subspace model forcolor representation, J. Opt
ical Society of America，A, Vol.7,No.4, PP.725-73 （３） M.Hauta-Kasari, K.Miyazawa, S.Toyooka, and
J.Parkkinen, Spectralvision system for measuring c
olor images, J.Optical Society of America,A, Vol.1
6, PP.2352-2362 （４） K.Miyazawa, M.Hauta-Kasari, and S.Toyooka,
Rewritable broad-bandcolor filters for spectral im
age analysis, Optical Review, 8, PP.112-119
【０００９】上記の手段と、歯科の分野における従来の
色認識法との違いを要約すると、以下のようになる。天
然歯においては、青―緑成分はほとんど吸収され、赤―
黄成分のみが反射されて目に到達し、歯の色として認識
される。歯の色は一般に緑成分や青成分は非常に弱い。
また、明度に関しては、中間明度値より大きく、L＊＝
６５〜８５の範囲に分布している。さらに、彩度はそれ
ほど強くなく、無彩色の近傍にある。Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間
を表す球体においては、Y軸、R軸、L軸近傍の小さなバ
ナナ状の空間に収まるデータがすべてである。従って、
例えば主成分分析によって計算した基底ベクトルを用い
るとすると、対象に固有の直交基底ベクトルが張る部分
空間全体に広く分散するような色空間を任意に作ること
ができる。
色認識法との違いを要約すると、以下のようになる。天
然歯においては、青―緑成分はほとんど吸収され、赤―
黄成分のみが反射されて目に到達し、歯の色として認識
される。歯の色は一般に緑成分や青成分は非常に弱い。
また、明度に関しては、中間明度値より大きく、L＊＝
６５〜８５の範囲に分布している。さらに、彩度はそれ
ほど強くなく、無彩色の近傍にある。Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間
を表す球体においては、Y軸、R軸、L軸近傍の小さなバ
ナナ状の空間に収まるデータがすべてである。従って、
例えば主成分分析によって計算した基底ベクトルを用い
るとすると、対象に固有の直交基底ベクトルが張る部分
空間全体に広く分散するような色空間を任意に作ること
ができる。
【００１０】図１はVITAPAN 3DMASTERの義歯色見本２６
本を色相の５グループに分類したサンプルの外観斜視図
である。図において、サンプル台のＮｏ、１〜Ｎｏ、５
はグループ名、Ｍは中央，Ｌは左側、Ｒは右側のサンプ
ルで、さらに、グループＮｏ毎に、左端後方よりサンプ
ル名（番号）を、１Ｍ１（１）、１Ｍ２（２）、２Ｌ
１．５（３）、２Ｌ２．５（４）、２Ｍ１（５）、２Ｍ
２（６）、２Ｍ３（７）、２Ｒ１．５（８），２Ｒ２．
５（９）、３Ｌ１．５（１０）、３Ｌ２．５（１１）、
３Ｍ１（１２）、３Ｍ２（１３）、３Ｍ３（１４）、３
Ｒ１．５（１５）、３Ｒ２．５（１６）、４Ｌ１．５
（１７）、４Ｌ２．５（１８）、４Ｍ１（１９）、４Ｍ
２（２０）、４Ｍ３（２１）、４Ｒ１．５（２２）、４
Ｒ２．５（２３）、５Ｍ１（２４）、５Ｍ２（２５）、
５Ｍ３（２６）、のように付した。測定は、各サンプル
のほぼ中央直径６ｍｍの部分の分光反射率を、波長３８
０ｎｍ〜７５０ｎｍの間で１０ｎｍ間隔で分光測色計で
測定した。
本を色相の５グループに分類したサンプルの外観斜視図
である。図において、サンプル台のＮｏ、１〜Ｎｏ、５
はグループ名、Ｍは中央，Ｌは左側、Ｒは右側のサンプ
ルで、さらに、グループＮｏ毎に、左端後方よりサンプ
ル名（番号）を、１Ｍ１（１）、１Ｍ２（２）、２Ｌ
１．５（３）、２Ｌ２．５（４）、２Ｍ１（５）、２Ｍ
２（６）、２Ｍ３（７）、２Ｒ１．５（８），２Ｒ２．
５（９）、３Ｌ１．５（１０）、３Ｌ２．５（１１）、
３Ｍ１（１２）、３Ｍ２（１３）、３Ｍ３（１４）、３
Ｒ１．５（１５）、３Ｒ２．５（１６）、４Ｌ１．５
（１７）、４Ｌ２．５（１８）、４Ｍ１（１９）、４Ｍ
２（２０）、４Ｍ３（２１）、４Ｒ１．５（２２）、４
Ｒ２．５（２３）、５Ｍ１（２４）、５Ｍ２（２５）、
５Ｍ３（２６）、のように付した。測定は、各サンプル
のほぼ中央直径６ｍｍの部分の分光反射率を、波長３８
０ｎｍ〜７５０ｎｍの間で１０ｎｍ間隔で分光測色計で
測定した。
【００１１】各サンプルをそれぞれ１０回測定して平均
をとった結果を次図に示す。図２は上記サンプルのスペ
クトル図である。図において、横軸は波長（ｎｍ）、縦
軸は反射率（％）、サンプルデータの曲線は、左上方よ
り前記（１）〜（２６）の各サンプル順である。このよ
うに、対象とするサンプルのデータを採取する過程を
「学習過程」を呼ぶ。
をとった結果を次図に示す。図２は上記サンプルのスペ
クトル図である。図において、横軸は波長（ｎｍ）、縦
軸は反射率（％）、サンプルデータの曲線は、左上方よ
り前記（１）〜（２６）の各サンプル順である。このよ
うに、対象とするサンプルのデータを採取する過程を
「学習過程」を呼ぶ。
【００１２】次に得られた各相関行列の固有値に対する
と固有ベクトルを計算する。固有値が大きい順に、対応
する固有ベクトルを、第一基底ベクトル、第二基底ベク
トル、という具合に順序付ける。上位３つの基底ベクト
ルを下図に示す。図３は第一〜第三基底ベクトルを現す
曲線である。図において横軸は波長（ｎｍ）、縦軸は基
底ベクトルの要素を現す正負値、は第一基底ベクト
ル、は第二基底ベクトル、は第三基底ベクトルを示
す。第一基底ベクトルは、サンプル全体のスペクトル分
布の平均値を反映しており、赤黄寄りであることから、
正値の要素のみからなる緩やかな右上がりの曲線になっ
ている。以下、第二（線）、第三（線）はいずれも
正と負の要素からなり、次数が進むにつれて変化が急に
なる。これらの３つのベクトルは互いに直交している。
と固有ベクトルを計算する。固有値が大きい順に、対応
する固有ベクトルを、第一基底ベクトル、第二基底ベク
トル、という具合に順序付ける。上位３つの基底ベクト
ルを下図に示す。図３は第一〜第三基底ベクトルを現す
曲線である。図において横軸は波長（ｎｍ）、縦軸は基
底ベクトルの要素を現す正負値、は第一基底ベクト
ル、は第二基底ベクトル、は第三基底ベクトルを示
す。第一基底ベクトルは、サンプル全体のスペクトル分
布の平均値を反映しており、赤黄寄りであることから、
正値の要素のみからなる緩やかな右上がりの曲線になっ
ている。以下、第二（線）、第三（線）はいずれも
正と負の要素からなり、次数が進むにつれて変化が急に
なる。これらの３つのベクトルは互いに直交している。
【００１３】次に、これらの基底ベクトルが作る空間
に、別途測定した前記シェードガイドのサンプルベクト
ルと基底ベクトルの内積を計算すると、部分空間上の位
置が一意に決定される。そして、このようにして求めた
サンプルの部分空間上の点と、学習で求めた全てのシェ
ードガイドの位置の間の距離を計算すると、その距離が
最低になるシェードガイドの番号が、サンプルの最も確
からしいシェードガイドとして分類することができる。
に、別途測定した前記シェードガイドのサンプルベクト
ルと基底ベクトルの内積を計算すると、部分空間上の位
置が一意に決定される。そして、このようにして求めた
サンプルの部分空間上の点と、学習で求めた全てのシェ
ードガイドの位置の間の距離を計算すると、その距離が
最低になるシェードガイドの番号が、サンプルの最も確
からしいシェードガイドとして分類することができる。
【００１４】図４は２６個のシェードガイドサンプル全
てについての分類結果である。図示したように、「１次
元空間」は第一基底ベクトルのみ、すなわち1次元空間
で展開して推定した結果である。○印は正しく推定され
たもの、記号が書いてあるものは、誤分類されたサンプ
ルである。例えば、「１次元空間」の２番目の欄には
「１M１(1)」とあるが、これは本来「１M2(2)」と分類
されるべきサンプルが誤って「１M１(1)」と分類された
ことを示している。「２次元空間」は、第一及び第二基
底ベクトルが張る２次元空間に展開した結果である。
「１次元空間」では正解率は50％だが、「２次元空間」
になると全て正しく分類されている。「３次元空間」は
３つの基底ベクトルを用いた場合であり、これは基底ベ
クトルの数という意味では従来の３次元色空間に相当す
るが、分類精度は直交空間で展開する本方法がはるかに
勝っている。この結果から、実施例の学習データに関し
ては、２次元空間で微妙な色の違いの認識と分類が可能
であることが確かめられた。
てについての分類結果である。図示したように、「１次
元空間」は第一基底ベクトルのみ、すなわち1次元空間
で展開して推定した結果である。○印は正しく推定され
たもの、記号が書いてあるものは、誤分類されたサンプ
ルである。例えば、「１次元空間」の２番目の欄には
「１M１(1)」とあるが、これは本来「１M2(2)」と分類
されるべきサンプルが誤って「１M１(1)」と分類された
ことを示している。「２次元空間」は、第一及び第二基
底ベクトルが張る２次元空間に展開した結果である。
「１次元空間」では正解率は50％だが、「２次元空間」
になると全て正しく分類されている。「３次元空間」は
３つの基底ベクトルを用いた場合であり、これは基底ベ
クトルの数という意味では従来の３次元色空間に相当す
るが、分類精度は直交空間で展開する本方法がはるかに
勝っている。この結果から、実施例の学習データに関し
ては、２次元空間で微妙な色の違いの認識と分類が可能
であることが確かめられた。
【００１５】以上述べた実施例は、分類過程においては
コンピュータ上で内積を計算している。しかし、この操
作を光学的に並列的に行うことは簡単である。図５は前
記色分類のための、分光画像撮像装置の構成原理図で、
図５の（イ）図はアクティブ型、（ロ）図はパッシブ
型、の分光画像撮像装置をそれぞれ示し、（イ）図は、
前記図３に示す基底ベクトルに相当する分光放射強度を
持つ光を合成し、それで対象物体を照明する。（ロ）図
は、基底ベクトルに相当する分光透過率を持つフィルタ
を作成し、それを通して対象物体を観察する。図におい
て、２０は分光放射強度を持つ合成光源、２１は被写
体、２２は撮像装置、２３は自然光源、２４は分光透過
率を持つフィルタを示す。
コンピュータ上で内積を計算している。しかし、この操
作を光学的に並列的に行うことは簡単である。図５は前
記色分類のための、分光画像撮像装置の構成原理図で、
図５の（イ）図はアクティブ型、（ロ）図はパッシブ
型、の分光画像撮像装置をそれぞれ示し、（イ）図は、
前記図３に示す基底ベクトルに相当する分光放射強度を
持つ光を合成し、それで対象物体を照明する。（ロ）図
は、基底ベクトルに相当する分光透過率を持つフィルタ
を作成し、それを通して対象物体を観察する。図におい
て、２０は分光放射強度を持つ合成光源、２１は被写
体、２２は撮像装置、２３は自然光源、２４は分光透過
率を持つフィルタを示す。
【００１６】しかし、ここで問題となることは、第二以
上の基底ベクトルは正負の要素からなることで、負の要
素を持つ分光放射強度や、負の要素を持つ分光透過率を
定義することはできないため、直交基底ベクトルはあく
までも数学的な記述に過ぎない。この問題を解決するた
めに、発明者等は、非負の要素のみからなるフィルタ関
数を、ニューラルネットワーク最適化法で求める方法を
提案した。しかし、この方法では直交空間を張ることが
できないので、微妙な色の差を識別しようとすると、誤
差が入り込む余地が大きいことがわかった。そこで、本
発明はそれとは別な、より簡単な方法で解決を図った。
上の基底ベクトルは正負の要素からなることで、負の要
素を持つ分光放射強度や、負の要素を持つ分光透過率を
定義することはできないため、直交基底ベクトルはあく
までも数学的な記述に過ぎない。この問題を解決するた
めに、発明者等は、非負の要素のみからなるフィルタ関
数を、ニューラルネットワーク最適化法で求める方法を
提案した。しかし、この方法では直交空間を張ることが
できないので、微妙な色の差を識別しようとすると、誤
差が入り込む余地が大きいことがわかった。そこで、本
発明はそれとは別な、より簡単な方法で解決を図った。
【００１７】「２次元空間」を例にとると、図６に示す
ように第一基底ベクトルと第二（正）基底ベクトル、第
三（負）基底ベクトルの３種類の基底ベクトルができ
る。すなわち、負の要素からなる部分を切りとって、正
の部分のみからなる曲線を作り、元々負の値をとる部分
を全てゼロとする。次に、逆に正の要素からなる部分を
切り取って、負の部分のみからなる曲線を作り、それを
正負反転する。
ように第一基底ベクトルと第二（正）基底ベクトル、第
三（負）基底ベクトルの３種類の基底ベクトルができ
る。すなわち、負の要素からなる部分を切りとって、正
の部分のみからなる曲線を作り、元々負の値をとる部分
を全てゼロとする。次に、逆に正の要素からなる部分を
切り取って、負の部分のみからなる曲線を作り、それを
正負反転する。
【００１８】図６は基底ベクトルの正の部分のみの曲線
からなる図表で、（イ）図は、第一基底ベクトルと第２
基底ベクトルの正要素のみの図、（ロ）図は、第二基底
ベクトルの負要素及びそれを上下反転した曲線図であ
る。図において、は負要素、はそれを上下反転した
曲線を示す。このような分光放射率を持つ光源、または
分光透過率をもつフィルタを物理的に実現することは容
易である。このようにして得られた３種類の前記フィル
タで分類を行う際には、第一基底ベクトルに相当する要
素の値は、フィルタ１を通して観察された光強度とな
り、第二基底ベクトルに相当する要素の値は、フィルタ
２（正）を通して観察した光強度から、フィルタ2
（負）を通して観察した光強度を差し引いた値となり、
２次元空間上の位置が一つ決定される。
からなる図表で、（イ）図は、第一基底ベクトルと第２
基底ベクトルの正要素のみの図、（ロ）図は、第二基底
ベクトルの負要素及びそれを上下反転した曲線図であ
る。図において、は負要素、はそれを上下反転した
曲線を示す。このような分光放射率を持つ光源、または
分光透過率をもつフィルタを物理的に実現することは容
易である。このようにして得られた３種類の前記フィル
タで分類を行う際には、第一基底ベクトルに相当する要
素の値は、フィルタ１を通して観察された光強度とな
り、第二基底ベクトルに相当する要素の値は、フィルタ
２（正）を通して観察した光強度から、フィルタ2
（負）を通して観察した光強度を差し引いた値となり、
２次元空間上の位置が一つ決定される。
【００１９】ここで示した実施例における学習データ
は、特定のサンプル集合として、ＶＩＴＡＰＡＮ ３Ｄ
ＭＡＳＴＥＲを用いた。しかし、これは実施例を実験的
に示すためであり、特にこのサンプルにこだわるもので
はない。実際には、すでに普及しているシェードガイド
ばかりでなく、多くの人の天然歯の分光特性を測定し、
できるだけ多くの歯の分光反射特性からなるデータベー
スを構築し、それらから計算した基底ベクトルが張る部
分空間に相当するフィルタを作成すれば、天然歯をより
忠実に再現する簡便な「歯色判定器」を実現することが
できる。
は、特定のサンプル集合として、ＶＩＴＡＰＡＮ ３Ｄ
ＭＡＳＴＥＲを用いた。しかし、これは実施例を実験的
に示すためであり、特にこのサンプルにこだわるもので
はない。実際には、すでに普及しているシェードガイド
ばかりでなく、多くの人の天然歯の分光特性を測定し、
できるだけ多くの歯の分光反射特性からなるデータベー
スを構築し、それらから計算した基底ベクトルが張る部
分空間に相当するフィルタを作成すれば、天然歯をより
忠実に再現する簡便な「歯色判定器」を実現することが
できる。
【００２０】上記に基づき、以下に歯色の判定に特化し
た各種の歯色判定器の構成図を示す。図７は、固定した
３枚のフィルタによるハンドピース型歯色判定器の構成
図で、第一〜第三基底ベクトルに相当する分光透過率を
持つ３枚のフィルタによっている。図において、１はハ
ンドピース型歯色判定器、２は収納ケース、３は観察
口、４はキャップ、５は光源、６はライトガイド、７は
イメージガイド、８はハーフミラー、９はフィルタ、１
０はレンズ、１１は撮像素子、１４は天然歯、１５は歯
肉、を示す。観察口３からの天然歯１４の画像は、イメ
ージガイド７を通って３枚のハーフミラー８により、そ
れぞれ第一〜第三基底ベクトルに相当する分光透過率を
持つ３枚のフィルタ９に入り、その通過画像はそれぞれ
３個の撮像素子１１で撮像され、信号線２５を通って画
像処理部・表示部１８において処理され、歯色は数字と
して表示される。また、光源５は、内蔵され、複数のラ
イトガイド６により天然歯１４を照射している。そし
て、収納ケース２は小型軽量でハンド操作が容易な構造
になっている。さらに、観察口３の正面図を後記（図１
２）に示す。
た各種の歯色判定器の構成図を示す。図７は、固定した
３枚のフィルタによるハンドピース型歯色判定器の構成
図で、第一〜第三基底ベクトルに相当する分光透過率を
持つ３枚のフィルタによっている。図において、１はハ
ンドピース型歯色判定器、２は収納ケース、３は観察
口、４はキャップ、５は光源、６はライトガイド、７は
イメージガイド、８はハーフミラー、９はフィルタ、１
０はレンズ、１１は撮像素子、１４は天然歯、１５は歯
肉、を示す。観察口３からの天然歯１４の画像は、イメ
ージガイド７を通って３枚のハーフミラー８により、そ
れぞれ第一〜第三基底ベクトルに相当する分光透過率を
持つ３枚のフィルタ９に入り、その通過画像はそれぞれ
３個の撮像素子１１で撮像され、信号線２５を通って画
像処理部・表示部１８において処理され、歯色は数字と
して表示される。また、光源５は、内蔵され、複数のラ
イトガイド６により天然歯１４を照射している。そし
て、収納ケース２は小型軽量でハンド操作が容易な構造
になっている。さらに、観察口３の正面図を後記（図１
２）に示す。
【００２１】図８は、３枚のフィルタの順次設定による
ハンドピース型歯色判定器の構成図で、第一〜第三基底
ベクトルに相当する分光透過率を持つ３枚のフィルタを
順次機械的に設定している。図において１２は回転板、
１３はモータ、１９は回転軸を示す。観察口３からの天
然歯１４の画像は、イメージガイド７を通って後記（図
１３）に示す回転板１２にセットされ、モータ１３によ
って順次回転し、それぞれ第一〜第三基底ベクトルに相
当する分光透過率を持つ３枚のフィルタ９に入り、その
通過画像は撮像素子１１で撮像され、信号線２５を通っ
て画像処理部・表示部１８において処理され、数字とし
て表示される。光源５及び収納ケース２は前記図７と同
様である。
ハンドピース型歯色判定器の構成図で、第一〜第三基底
ベクトルに相当する分光透過率を持つ３枚のフィルタを
順次機械的に設定している。図において１２は回転板、
１３はモータ、１９は回転軸を示す。観察口３からの天
然歯１４の画像は、イメージガイド７を通って後記（図
１３）に示す回転板１２にセットされ、モータ１３によ
って順次回転し、それぞれ第一〜第三基底ベクトルに相
当する分光透過率を持つ３枚のフィルタ９に入り、その
通過画像は撮像素子１１で撮像され、信号線２５を通っ
て画像処理部・表示部１８において処理され、数字とし
て表示される。光源５及び収納ケース２は前記図７と同
様である。
【００２２】図９は、チューナブルフィルタによるハン
ドピース型歯色判定器の構成図で、第一〜第三基底ベク
トルに相当する分光透過率を調整選択できるチューナブ
ルフィルタによっている。図において１６はチューナブ
ルフィルタを示す。前記図８と同様にイメージガイド７
を通った画像は、第一〜第三基底ベクトルに相当する分
光透過率を調整選択されたチューナブルフィルタ１６を
通過し、その画像は撮像素子１１で撮像され、以下前図
と同様にして、処理・表示される。
ドピース型歯色判定器の構成図で、第一〜第三基底ベク
トルに相当する分光透過率を調整選択できるチューナブ
ルフィルタによっている。図において１６はチューナブ
ルフィルタを示す。前記図８と同様にイメージガイド７
を通った画像は、第一〜第三基底ベクトルに相当する分
光透過率を調整選択されたチューナブルフィルタ１６を
通過し、その画像は撮像素子１１で撮像され、以下前図
と同様にして、処理・表示される。
【００２３】図１０は、チューナブルフィルタを光源の
前に設置したハンドピース型歯色判定器の構成図で、前
記チューナブルフィルタ１６を光源の前にセットして、
基底ベクトルに相当する分光放射強度を持つ照射光を光
源とし、前記図９と同様にイメージガイド７を通った画
像は撮像素子１１で撮像され、以下前図と同様にして処
理・表示される。
前に設置したハンドピース型歯色判定器の構成図で、前
記チューナブルフィルタ１６を光源の前にセットして、
基底ベクトルに相当する分光放射強度を持つ照射光を光
源とし、前記図９と同様にイメージガイド７を通った画
像は撮像素子１１で撮像され、以下前図と同様にして処
理・表示される。
【００２４】図１１は、チューナブル光源によるハンド
ピース型歯色判定器の構成図で、基底ベクトルに相当す
る分光放射強度を持つ照射光を光源として内蔵してい
る。図において、１７はチューナブル光源を示す。前図
１０と同様にイメージガイド７を通った画像は撮像素子
１１で撮像され、以下前図と同様にして処理・表示され
る。
ピース型歯色判定器の構成図で、基底ベクトルに相当す
る分光放射強度を持つ照射光を光源として内蔵してい
る。図において、１７はチューナブル光源を示す。前図
１０と同様にイメージガイド７を通った画像は撮像素子
１１で撮像され、以下前図と同様にして処理・表示され
る。
【００２５】図１２はハンドピース型歯色判定器の観察
口の正面図である。照射光は周縁の８カ所のライトガイ
ド６の開口部より、被写体（天然歯１４）を照射し、そ
の反射光は観察口３より入力される。
口の正面図である。照射光は周縁の８カ所のライトガイ
ド６の開口部より、被写体（天然歯１４）を照射し、そ
の反射光は観察口３より入力される。
【００２６】図１３は図８のフィルタ順次設定用回転板
の正面図である。前記第一〜第三基底ベクトルに相当す
る分光透過率を持つ３枚のフィルタ９に、回転板１２に
３等分角度にて配設されており、回転軸１９先端の固設
箇所を中心に回転し、順次切り替える。
の正面図である。前記第一〜第三基底ベクトルに相当す
る分光透過率を持つ３枚のフィルタ９に、回転板１２に
３等分角度にて配設されており、回転軸１９先端の固設
箇所を中心に回転し、順次切り替える。
【００２７】以上述べた本願発明によって、判定するべ
き色見本を作成する代わりに、判定した色に相当するス
ペクトル分布を持つ光を合成することにより、シェード
ガイドのような色見本が無くとも、判定色を認識するこ
とができる。また、臨床においては、患者が納得するた
めに色見本との比色というプロセスは残るが、実際的な
差し歯または入れ歯の色合わせを行う作業は、全て部分
空間上及び、それを実現するフィルタを通した測定デー
タレベルによって、歯色はコード番号化されるため、そ
の指示及び了解は客観的かつ正確であり、作業効率の向
上に有効である。
き色見本を作成する代わりに、判定した色に相当するス
ペクトル分布を持つ光を合成することにより、シェード
ガイドのような色見本が無くとも、判定色を認識するこ
とができる。また、臨床においては、患者が納得するた
めに色見本との比色というプロセスは残るが、実際的な
差し歯または入れ歯の色合わせを行う作業は、全て部分
空間上及び、それを実現するフィルタを通した測定デー
タレベルによって、歯色はコード番号化されるため、そ
の指示及び了解は客観的かつ正確であり、作業効率の向
上に有効である。
【００２８】
【発明の効果】本発明によれば、次のような優れた効果
が発揮される。 １、本発明の請求項１〜２の発明によれば、天然歯及び
シェードガイドの分光放射率測定データからなるデータ
ベースから導かれる少数の基底ベクトルが張る低次元部
分空間を作り、基底ベクトルに相当する分光透過率を持
つフィルタを作成し、それを通して前記歯を観察し又
は、前記基底ベクトルに相当する分光放射率を持つ光を
合成して、その光によって歯を照明し、天然歯の色を少
数回の光強度測定データのみから正確に分類する歯色識
別法により、天然歯を簡単により忠実に識別することが
できる。 ２、請求項３の発明によれば、低次元部分空間の直交空
間を張る基底ベクトルの負の要素を、その部分のみを切
り離して正負反転することによって行う識別法により、
前記少数回の強度測定データのみによる歯色の識別を容
易に実現することができる。
が発揮される。 １、本発明の請求項１〜２の発明によれば、天然歯及び
シェードガイドの分光放射率測定データからなるデータ
ベースから導かれる少数の基底ベクトルが張る低次元部
分空間を作り、基底ベクトルに相当する分光透過率を持
つフィルタを作成し、それを通して前記歯を観察し又
は、前記基底ベクトルに相当する分光放射率を持つ光を
合成して、その光によって歯を照明し、天然歯の色を少
数回の光強度測定データのみから正確に分類する歯色識
別法により、天然歯を簡単により忠実に識別することが
できる。 ２、請求項３の発明によれば、低次元部分空間の直交空
間を張る基底ベクトルの負の要素を、その部分のみを切
り離して正負反転することによって行う識別法により、
前記少数回の強度測定データのみによる歯色の識別を容
易に実現することができる。
【００２９】３、請求項４〜５の発明によれば、天然歯
及びシェードガイドの分光放射率測定データからなるデ
ータベースから導かれる少数の基底ベクトルが張る低次
元部分空間の作成手段と、前記作成手段により作成され
た基底ベクトルに相当する分光透過率を持つフィルタ
と、同フィルタを通して前記歯を観察し分類表示する手
段とからなり、又は、前記手段により作成された前記基
底ベクトルに相当する分光放射率を持つ光を合成して、
その光によって歯を照明し、観察して分類表示する手段
からなり、天然歯の色を少数回の光強度測定データのみ
から正確に分類できるようにした歯の分光学的特性に基
づく歯色判定器であるため、実用性に優れた歯色判定器
を簡便に作製することができる。 ４、請求項６の発明によれば、低次元部分空間の直交空
間を張る基底ベクトルの負の要素を、その部分のみを切
り離して正負反転することによって識別を行う手段を採
用した歯色判定器であるため、実用性に優れた歯色判定
器を簡便に作製することができる。 ５、請求項７の発明によれば、歯色判定器がハンドピー
ス型であるため小型軽量であり、歯科診療作業を容易に
行うことができる。
及びシェードガイドの分光放射率測定データからなるデ
ータベースから導かれる少数の基底ベクトルが張る低次
元部分空間の作成手段と、前記作成手段により作成され
た基底ベクトルに相当する分光透過率を持つフィルタ
と、同フィルタを通して前記歯を観察し分類表示する手
段とからなり、又は、前記手段により作成された前記基
底ベクトルに相当する分光放射率を持つ光を合成して、
その光によって歯を照明し、観察して分類表示する手段
からなり、天然歯の色を少数回の光強度測定データのみ
から正確に分類できるようにした歯の分光学的特性に基
づく歯色判定器であるため、実用性に優れた歯色判定器
を簡便に作製することができる。 ４、請求項６の発明によれば、低次元部分空間の直交空
間を張る基底ベクトルの負の要素を、その部分のみを切
り離して正負反転することによって識別を行う手段を採
用した歯色判定器であるため、実用性に優れた歯色判定
器を簡便に作製することができる。 ５、請求項７の発明によれば、歯色判定器がハンドピー
ス型であるため小型軽量であり、歯科診療作業を容易に
行うことができる。
【図１】VITAPAN 3DMASTERの義歯色見本２６本を色相の
５グループに分類したサンプルの外観斜視図
５グループに分類したサンプルの外観斜視図
【図２】図１のサンプルのスペクトル図
【図３】第一〜第三基底ベクトルのデータ曲線図
【図４】２６個のシェードガイドサンプル全てについて
の分類結果図
の分類結果図
【図５】分光画像撮像装置の構成原理図
【図６】基底ベクトルの正の部分のみの曲線からなる図
表
表
【図７】固定した３枚のフィルタによるハンドピース型
歯色判定器の構成図
歯色判定器の構成図
【図８】３枚のフィルタの順次設定によるハンドピース
型歯色判定器の構成図
型歯色判定器の構成図
【図９】チューナブルフィルタによるハンドピース型歯
色判定器の構成図
色判定器の構成図
【図１０】チューナブルフィルタを光源の前に設置した
ハンドピース型歯色判定器の構成図
ハンドピース型歯色判定器の構成図
【図１１】チューナブル光源によるハンドピース型歯色
判定器の構成図
判定器の構成図
【図１２】ハンドピース型歯色判定器の観察口の正面図
【図１３】フィルタ順次設定用回転板の正面図
１：ハンドピース型歯色判定器 ２：収納ケース ３：観察口 ４：キャップ ５：光源 ６：ライトガイ
ド ７：イメージガイド ８：ハーフミラ
ー ９：フィルタ １０：レンズ １１：撮像素子 １２：回転板 １３：モータ １４：天然歯 １５：歯肉 １６：チューナ
ブルフィルタ １７：チューナブル光源 １８：画像処理
部・表示部 １９：回転軸 ２０：分光放射
強度を持つ合成光源 ２１：被写体 ２２：撮像装置 ２３：自然光源 ２４：分光透過
率を持つフィルタ ２５：信号線
ド ７：イメージガイド ８：ハーフミラ
ー ９：フィルタ １０：レンズ １１：撮像素子 １２：回転板 １３：モータ １４：天然歯 １５：歯肉 １６：チューナ
ブルフィルタ １７：チューナブル光源 １８：画像処理
部・表示部 １９：回転軸 ２０：分光放射
強度を持つ合成光源 ２１：被写体 ２２：撮像装置 ２３：自然光源 ２４：分光透過
率を持つフィルタ ２５：信号線
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 2G020 AA08 DA12 DA22 DA24 DA31 DA34 DA51 2G059 AA05 AA06 BB12 CC16 EE02 EE12 FF01 GG00 HH02 HH06 JJ02 KK04 MM03 MM05 PP04 4C052 AA20 LL07 LL08 NN05 NN15
Claims (7)
- 【請求項１】色の分類法及びスペクトル分布再構成法と
して、統計的パターン認識法として用いられている主成
分分析法を基礎とした方法、独立成分分析法、教師無し
ニューラルネットワークによる方法等を採用した、歯の
色の分類法であって、天然歯及びシェードガイドの分光
放射率測定データからなるデータベースから導かれる少
数の基底ベクトルが張る低次元部分空間を作り、基底ベ
クトルに相当する分光透過率を持つフィルタを作成し、
それを通して前記歯を観察し、天然歯の色を少数回の光
強度測定データのみから正確に分類するようにしたこと
を特徴とする歯の分光学的特性に基づく歯色識別法。 - 【請求項２】色の分類法及びスペクトル分布再構成法と
して、統計的パターン認識法として用いられている主成
分分析法を基礎とした方法、独立成分分析法、教師無し
ニューラルネットワークによる方法等を採用した、歯の
色の分類法であって、天然歯及びシェードガイドの分光
放射率測定データからなるデータベースから導かれる少
数の基底ベクトルが張る低次元部分空間を作り、前記基
底ベクトルに相当する分光放射率を持つ光を合成して、
その光によって歯を照明し、天然歯の色を少数回の光強
度測定データのみから正確に分類するようにしたことを
特徴とする歯の分光学的特性に基づく歯色識別法。 - 【請求項３】低次元部分空間の直交空間を張る基底ベク
トルの負の要素を、その部分のみを切り離して正負反転
することによって識別を行うことを特徴とする請求項１
又は２に記載の歯の分光学的特性に基づく歯色識別法。 - 【請求項４】色の分類法及びスペクトル分布再構成法と
して、統計的パターン認識法として用いられている主成
分分析法を基礎とした方法、独立成分分析法、教師無し
ニューラルネットワークによる方法等を採用した、歯色
判定器であって、天然歯及びシェードガイドの分光放射
率測定データからなるデータベースから導かれる少数の
基底ベクトルが張る低次元部分空間の作成手段と、前記
作成手段により作成された基底ベクトルに相当する分光
透過率を持つフィルタと、同フィルタを通して前記歯を
観察し分類表示する手段とからなり、天然歯の色を少数
回の光強度測定データのみから正確に分類できるように
したことことを特徴とする歯の分光学的特性に基づく歯
色判定器。 - 【請求項５】色の分類法及びスペクトル分布再構成法と
して、統計的パターン認識法として用いられている主成
分分析法を基礎とした方法、独立成分分析法、教師無し
ニューラルネットワークによる方法等を採用した、歯色
判定器であって、天然歯及びシェードガイドの分光放射
率測定データからなるデータベースから導かれる少数の
基底ベクトルが張る低次元部分空間の作成手段と、前記
手段により作成された前記基底ベクトルに相当する分光
放射率を持つ光を合成して、その光によって歯を照明
し、観察して分類表示する手段からなり、天然歯の色を
少数回の光強度測定データのみから正確に分類できるよ
うにしたことを特徴とする歯の分光学的特性に基づく歯
色判定器。 - 【請求項６】低次元部分空間の直交空間を張る基底ベク
トルの負の要素を、その部分のみを切り離して正負反転
することによって識別を行う手段、を採用してなること
を特徴とする請求項４又は５に記載の歯色判定器。 - 【請求項７】歯色判定器が、ハンドピース型であること
を特徴とする請求項４〜６のいずれか１項に記載の歯色
判定器。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001182510A JP4508476B2 (ja) | 2001-06-15 | 2001-06-15 | 歯の分光学的特性に基づく歯色識別法と歯色判定器 |
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|---|---|---|---|
| JP2001182510A JP4508476B2 (ja) | 2001-06-15 | 2001-06-15 | 歯の分光学的特性に基づく歯色識別法と歯色判定器 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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|---|---|---|---|
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|---|---|
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005176915A (ja) * | 2003-12-16 | 2005-07-07 | Gc Corp | 歯牙材料色調選択支援プログラム及び歯牙材料色調選択支援方法 |
| JP2006084425A (ja) * | 2004-09-17 | 2006-03-30 | Tokyo Institute Of Technology | マルチスペクトル画像処理方法及びマルチスペクトル皮膚画像による診断方法 |
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