JP4508476B2 - 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
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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。
【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、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。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、
（１）決められた照明条件のもとでシェードガイドの色と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。
（２）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。
（３）修復物と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、色見本と歯との比色を行う限り、前記（１）、の問題を避けることはできない。
【０００５】
また、前記▲２▼、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−７００ｎｍ）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）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、
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手段により作製された基底ベクトルに相当する分光透過率を持つ３枚のフィルタと、光源と、同光源からの光を歯に照射するためのライトガイドと、前記歯の画像を通すためのイメージガイドと、前記イメージガイドを通ってきた画像を３方向に分割するための２個のハーフミラーと、前記ハーフミラーにより分割され前記３枚のフィルタを通過した画像を取得するための各３個のレンズ及び撮像素子と、前記フィルタを通して前記歯を観察して分類し、歯色をコード番号化して表示する手段とからなるハンドピース型の歯色判定器を使用して、歯の分光学的特性に基づく歯色を識別する方法であり、
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、または教師無しニューラルネットワークによる方法を採用した、歯の色の分類法であって、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、
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させ、
基底ベクトルに相当する分光透過率を持つ３枚のフィルタを作製し、
光源からの光はライトガイドを通して歯に照射させ、前記歯の画像はイメージガイドに通し、前記イメージガイドを通った画像を２個のハーフミラーで３方向に分割し、前記ハーフミラーにより分割された画像は前記３枚のフィルタを通過させ、フィルタ毎に設けられた３個のレンズ及び撮像素子により撮像して
前記歯を観察し、歯色をコード番号化して表示し、歯の色を３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）歯色判定器がハンドピース型であり、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、または教師無しニューラルネットワークによる方法を採用した、歯色判定器であって、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、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手段により作製された基底ベクトルに相当する分光透過率を持つ３枚のフィルタと、光源と、同光源からの光を歯に照射するためのライトガイドと、前記歯の画像を通すためのイメージガイドと、前記イメージガイドを通ってきた画像を３方向に分割するための２個のハーフミラーと、前記ハーフミラーにより分割され前記３枚のフィルタを通過した画像を取得するための各３個のレンズ及び撮像素子と、
前記フィルタを通して前記歯を観察して分類し、歯色をコード番号化して表示する手段とからなり、歯の色を３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。
【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。
【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, Vector subspace model for color representation, J. Optical Society of America，A, Vol.7,No.4, PP.725-73
（３） M.Hauta-Kasari, K.Miyazawa, S.Toyooka, and J.Parkkinen, Spectral vision system for measuring color images, J.Optical Society of America, A, Vol.16, PP.2352-2362
（４） K.Miyazawa, M.Hauta-Kasari, and S.Toyooka, Rewritable broad-band color filters for spectral image 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。
【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）、２Ｌ１．５（３）、２Ｌ２．５（４）、２Ｍ１（５）、２Ｍ２（６）、２Ｍ３（７）、２Ｒ１．５（８），２Ｒ２．５（９）、３Ｌ１．５（１０）、３Ｌ２．５（１１）、３Ｍ１（１２）、３Ｍ２（１３）、３Ｍ３（１４）、３Ｒ１．５（１５）、３Ｒ２．５（１６）、４Ｌ１．５（１７）、４Ｌ２．５（１８）、４Ｍ１（１９）、４Ｍ２（２０）、４Ｍ３（２１）、４Ｒ１．５（２２）、４Ｒ２．５（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３８０ｎｍ〜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。
【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、
▲１▼は第一基底ベクトル、▲２▼は第二基底ベクトル、▲３▼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（▲２▼線）、第三（▲３▼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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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、▲１▼は負要素、▲２▼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 ３ＤＭＡＳＴＥＲ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、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、１０はレンズ、１１は撮像素子、１４は歯、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２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１２）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。
【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。
【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。
【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（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。
【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。
【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。
請求項１の発明によれば、
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、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させ、
基底ベクトルに相当する分光透過率を持つ３枚のフィルタを作製し
光源からの光はライトガイドを通して歯に照射させ、前記歯の画像はイメージガイドに通し、前記イメージガイドを通った画像を２個のハーフミラーで３方向に分割し、前記ハーフミラーにより分割された画像は前記３枚のフィルタを通過させ、フィルタ毎に設けられた３個のレンズ及び撮像素子により撮像して前記歯を観察し、
歯色をコード番号化して表示し、歯の色を３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、歯を簡単に忠実に識別することができる。
【００２９】
本発明の請求項２の発明によれば、
歯色判定器がハンドピース型であり、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、
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手段により作製された基底ベクトルに相当する分光透過率を持つ３枚のフィルタと、光源と、同光源からの光を歯に照射するためのライトガイドと、前記歯の画像を通すためのイメージガイドと、前記イメージガイドを通ってきた画像を３方向に分割するための２個のハーフミラーと、前記ハーフミラーにより分割され前記３枚のフィルタを通過した画像を取得するための各３個のレンズ及び撮像素子と、
前記フィルタを通して前記歯を観察して分類し、歯色をコード番号化して表示する手段とからなり、歯の色を３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機を簡便に作成することができ、
また、歯色判定機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。
【図面の簡単な説明】
【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
【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
【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
【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
【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
【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
【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
【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
【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
【符号の説明】
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：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
【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。
【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、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。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、
（１）決められた照明条件のもとでシェードガイドの色と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。
（２）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。
（３）修復物と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、色見本と歯との比色を行う限り、前記（１）、の問題を避けることはできない。
【０００５】
また、前記▲２▼、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−７００ｎｍ）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）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、
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手段により作製された基底ベクトルに相当する分光透過率を持つ３枚のフィルタと、光源と、同光源からの光を歯に照射するためのライトガイドと、前記歯の画像を通すためのイメージガイドと、前記イメージガイドを通ってきた画像を３方向に分割するための２個のハーフミラーと、前記ハーフミラーにより分割され前記３枚のフィルタを通過した画像を取得するための各３個のレンズ及び撮像素子と、前記フィルタを通して前記歯を観察して分類し、歯色をコード番号化して表示する手段とからなるハンドピース型の歯色判定器を使用して、歯の分光学的特性に基づく歯色を識別する方法であり、
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、または教師無しニューラルネットワークによる方法を採用した、歯の色の分類法であって、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、
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させ、
基底ベクトルに相当する分光透過率を持つ３枚のフィルタを作製し、
光源からの光はライトガイドを通して歯に照射させ、前記歯の画像はイメージガイドに通し、前記イメージガイドを通った画像を２個のハーフミラーで３方向に分割し、前記ハーフミラーにより分割された画像は前記３枚のフィルタを通過させ、フィルタ毎に設けられた３個のレンズ及び撮像素子により撮像して
前記歯を観察し、歯色をコード番号化して表示し、歯の色を３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）歯色判定器がハンドピース型であり、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、または教師無しニューラルネットワークによる方法を採用した、歯色判定器であって、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、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手段により作製された基底ベクトルに相当する分光透過率を持つ３枚のフィルタと、光源と、同光源からの光を歯に照射するためのライトガイドと、前記歯の画像を通すためのイメージガイドと、前記イメージガイドを通ってきた画像を３方向に分割するための２個のハーフミラーと、前記ハーフミラーにより分割され前記３枚のフィルタを通過した画像を取得するための各３個のレンズ及び撮像素子と、
前記フィルタを通して前記歯を観察して分類し、歯色をコード番号化して表示する手段とからなり、歯の色を３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。
【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。
【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, Vector subspace model for color representation, J. Optical Society of America，A, Vol.7,No.4, PP.725-73
（３） M.Hauta-Kasari, K.Miyazawa, S.Toyooka, and J.Parkkinen, Spectral vision system for measuring color images, J.Optical Society of America, A, Vol.16, PP.2352-2362
（４） K.Miyazawa, M.Hauta-Kasari, and S.Toyooka, Rewritable broad-band color filters for spectral image 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。
【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）、２Ｌ１．５（３）、２Ｌ２．５（４）、２Ｍ１（５）、２Ｍ２（６）、２Ｍ３（７）、２Ｒ１．５（８），２Ｒ２．５（９）、３Ｌ１．５（１０）、３Ｌ２．５（１１）、３Ｍ１（１２）、３Ｍ２（１３）、３Ｍ３（１４）、３Ｒ１．５（１５）、３Ｒ２．５（１６）、４Ｌ１．５（１７）、４Ｌ２．５（１８）、４Ｍ１（１９）、４Ｍ２（２０）、４Ｍ３（２１）、４Ｒ１．５（２２）、４Ｒ２．５（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３８０ｎｍ〜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。
【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、
▲１▼は第一基底ベクトル、▲２▼は第二基底ベクトル、▲３▼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（▲２▼線）、第三（▲３▼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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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、▲１▼は負要素、▲２▼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 ３ＤＭＡＳＴＥＲ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、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、１０はレンズ、１１は撮像素子、１４は歯、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２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１２）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。
【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。
【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。
【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（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。
【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。
【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。
請求項１の発明によれば、
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、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させ、
基底ベクトルに相当する分光透過率を持つ３枚のフィルタを作製し
光源からの光はライトガイドを通して歯に照射させ、前記歯の画像はイメージガイドに通し、前記イメージガイドを通った画像を２個のハーフミラーで３方向に分割し、前記ハーフミラーにより分割された画像は前記３枚のフィルタを通過させ、フィルタ毎に設けられた３個のレンズ及び撮像素子により撮像して前記歯を観察し、
歯色をコード番号化して表示し、歯の色を３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、歯を簡単に忠実に識別することができる。
【００２９】
本発明の請求項２の発明によれば、
歯色判定器がハンドピース型であり、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、
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手段により作製された基底ベクトルに相当する分光透過率を持つ３枚のフィルタと、光源と、同光源からの光を歯に照射するためのライトガイドと、前記歯の画像を通すためのイメージガイドと、前記イメージガイドを通ってきた画像を３方向に分割するための２個のハーフミラーと、前記ハーフミラーにより分割され前記３枚のフィルタを通過した画像を取得するための各３個のレンズ及び撮像素子と、
前記フィルタを通して前記歯を観察して分類し、歯色をコード番号化して表示する手段とからなり、歯の色を３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機を簡便に作成することができ、
また、歯色判定機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。
【図面の簡単な説明】
【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
【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
【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
【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
【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
【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
【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
【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
【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
【符号の説明】
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：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
Claims (2)
- 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、
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手段により作製された基底ベクトルに相当する分光透過率を持つ３枚のフィルタと、光源と、同光源からの光を歯に照射するためのライトガイドと、前記歯の画像を通すためのイメージガイドと、前記イメージガイドを通ってきた画像を３方向に分割するための２個のハーフミラーと、前記ハーフミラーにより分割され前記３枚のフィルタを通過した画像を取得するための各３個のレンズ及び撮像素子と、前記フィルタを通して前記歯を観察して分類し、歯色をコード番号化して表示する手段とからなるハンドピース型の歯色判定器を使用して、歯の分光学的特性に基づく歯色を識別する方法であり、
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、または教師無しニューラルネットワークによる方法を採用した、歯の色の分類法であって、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、
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させ、
基底ベクトルに相当する分光透過率を持つ３枚のフィルタを作製し、
光源からの光はライトガイドを通して歯に照射させ、前記歯の画像はイメージガイドに通し、前記イメージガイドを通った画像を２個のハーフミラーで３方向に分割し、前記ハーフミラーにより分割された画像は前記３枚のフィルタを通過させ、フィルタ毎に設けられた３個のレンズ及び撮像素子により撮像して
前記歯を観察し、歯色をコード番号化して表示し、歯の色を３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。 - 歯色判定器がハンドピース型であり、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、または教師無しニューラルネットワークによる方法を採用した、歯色判定器であって、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、
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手段
により作製された基底ベクトルに相当する分光透過率を持つ３枚のフィルタと、
光源と、同光源からの光を歯に照射するためのライトガイドと、前記歯の画像を通すためのイメージガイドと、前記イメージガイドを通ってきた画像を３方向に分割するための２個のハーフミラーと、前記ハーフミラーにより分割され前記３枚のフィルタを通過した画像を取得するための各３個のレンズ及び撮像素子と、
前記フィルタを通して前記歯を観察して分類し、歯色をコード番号化して表示する手段とからなり、
歯の色を３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ハンドピース型の歯色判定器。
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