RU2016108617A - Обработка изображения канальцев дентина - Google Patents

Обработка изображения канальцев дентина Download PDF

Info

Publication number
RU2016108617A
RU2016108617A RU2016108617A RU2016108617A RU2016108617A RU 2016108617 A RU2016108617 A RU 2016108617A RU 2016108617 A RU2016108617 A RU 2016108617A RU 2016108617 A RU2016108617 A RU 2016108617A RU 2016108617 A RU2016108617 A RU 2016108617A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
tubules
dentin
image
light intensity
data
Prior art date
Application number
RU2016108617A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2635290C1 (ru
Inventor
Ричард САЛЛИВАН
Original Assignee
Колгейт-Палмолив Компани
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Колгейт-Палмолив Компани filed Critical Колгейт-Палмолив Компани
Application granted granted Critical
Publication of RU2635290C1 publication Critical patent/RU2635290C1/ru
Publication of RU2016108617A publication Critical patent/RU2016108617A/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11Region-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136Segmentation; Edge detection involving thresholding
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/155Segmentation; Edge detection involving morphological operators
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/194Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10056Microscopic image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10056Microscopic image
    • G06T2207/10061Microscopic image from scanning electron microscope
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30036Dental; Teeth

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Dental Tools And Instruments Or Auxiliary Dental Instruments (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Cosmetics (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Claims (28)

1. Способ количественного определения канальцев дентина на поверхности дентина, содержащий шаги, на которых:
а) обеспечивают изображение поверхности дентина, содержащее канальцы дентина, межканальцевые участки и поверхностные дефекты, находящиеся в межканальцевых участках,
при этом изображение состоит из распределения интенсивности пикселей, которое представлено двумя гистограммами, одна из которых представляет распределение интенсивности большинства пикселей (мажоритарная гистограмма), а другая представляет распределение интенсивности меньшинства пикселей (миноритарная гистограмма),
при этом мажоритарная гистограмма представляет межканальцевые участки на поверхности дентина, а миноритарная гистограмма представляет;
b) преобразуют в двоичную форму мажоритарную и миноритарную гистограммы и выбирают значение пороговой интенсивности света, лежащее выше миноритарной гистограммы и ниже мажоритарной гистограммы, для получения первого массива данных при интенсивности на уровне или ниже пороговой интенсивности света и второго массива данных при интенсивности выше пороговой интенсивности света;
с) соединяют и заполняют смежные пиксели, связанные с миноритарной гистограммой, для создания одного отдельного измеряемого зерна по каждой группе смежных пикселей, чтобы отделить пиксели, связанные с канальцами дентина, от пикселей, связанных с нерегулярными поверхностными дефектами дентина и случайным шумом; и
d) получают третий массив данных, представляющий канальцы дентина на поверхности дентина, путем задания порога, основанного на параметре частиц, при этом частицы с параметром ниже порога, которые включают частицы, обусловленные нерегулярными поверхностными дефектами дентина и случайным шумом, отфильтровывают от изображения.
2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий шаг, на котором задают массив данных, представляющий межканальцевые участки, в качестве фона.
3. Способ по п. 1, согласно которому интересующая область состоит из третьего массива данных, представляющего канальцы дентина.
4. Способ по п. 1, согласно которому третий массив данных содержит множество зерен.
5. Способ по п. 4, согласно которому зерна имеют различные размеры и форму.
6. Способ по п. 1, согласно которому шум и поверхностные дефекты исключают с помощью одного или более параметров, выбранных из следующих: площадь, диаметр, радиус, периметр и округлость областей изображения, представленных третьим массивом данных.
7. Способ по п. 1, согласно которому преобразование данных в двоичную форму включает определение распределения интенсивности света пикселей на полученном изображении и определение пороговой интенсивности света на основе этого распределения таким образом, чтобы первые или вторые данные представляли канальцы дентина.
8. Способ по п. 7, согласно которому преобразование данных в двоичную форму включает регулирование интенсивности света в первых или вторых данных до выбранной интенсивности света.
9. Способ по п. 8, согласно которому выбранная интенсивность света представляет собой наблюдаемую на распределении максимальную интенсивность света в данных, представляющих канальцы дентина.
10. Способ по п. 8, согласно которому интенсивность света регулируют с помощью функции заполнения.
11. Способ по по 1, согласно которому изображение выравнивают перед обработкой данных, представляющих изображение.
12. Способ по п. 11, согласно которому изображение выравнивают с помощью выравнивающего алгоритма, который реализует трехточечный способ, пленарный способ или частично пленарный способ.
13. Способ по п. 1, согласно которому изображение получают с помощью конфокальной микроскопии или сканирующей электронной микроскопии.
14. Способ по п. 1, являющийся компьютеризованным.
15. Способ по п. 1, согласно которому данные содержат пиксели.
16. Способ по п. 1, согласно которому данные, представляющие изображение, обеспечивают в трехмерной форме.
17. Применение способа по п. 1 для количественного определения закупорки канальцев дентина.
18. Применение по п. 17, согласно которому количественное определение закупорки канальцев дентина осуществляют путем определения одного или более параметров, выбранных из следующих: общее количество открытых канальцев, процент от общей площади изображения, занимаемый открытыми канальцами, количество открытых канальцев на единицу площади поверхности изображения, средний диаметр канальцев, средний радиус канальцев и средний периметр канальцев.
19. Применение по п. 18, согласно которому количественную оценку закупоривания канальцев дентина осуществляют на основе процента от общей площади изображения, занимаемого открытыми канальцами, и, при необходимости, на основе одного или более параметров, выбранных из следующих: общее количество открытых канальцев, количество открытых канальцев на единицу площади поверхности изображения, средний диаметр канальцев, средний радиус канальцев и средний периметр канальцев.
20. Применение способа по п. 1 для определения закупоривающей способности композиции для ухода за зубами.
21. Применение по п. 20, включающее количественную оценку закупорки канальцев, описанную в п. 17, до и после нанесения композиции для ухода за зубами на поверхность зуба, содержащую дентин, или на часть этой поверхности.
22. Компьютерная программа, которая, при ее выполнении в системе с компьютерным управлением, реализует способ по п. 1.
RU2016108617A 2013-10-04 2013-10-04 Обработка изображения канальцев дентина RU2635290C1 (ru)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/US2013/063431 WO2015050558A1 (en) 2013-10-04 2013-10-04 Image processing of dentin tubules

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2635290C1 RU2635290C1 (ru) 2017-11-09
RU2016108617A true RU2016108617A (ru) 2017-11-10

Family

ID=49356543

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016108617A RU2635290C1 (ru) 2013-10-04 2013-10-04 Обработка изображения канальцев дентина

Country Status (12)

Country Link
US (1) US10140702B2 (ru)
EP (1) EP3053136B1 (ru)
CN (1) CN105593900B (ru)
AR (1) AR097926A1 (ru)
AU (1) AU2013402229B2 (ru)
BR (1) BR112016006557A2 (ru)
IL (1) IL244624B (ru)
MX (1) MX356681B (ru)
PH (1) PH12016500584A1 (ru)
RU (1) RU2635290C1 (ru)
TW (1) TW201521688A (ru)
WO (1) WO2015050558A1 (ru)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6138745B2 (ja) * 2014-11-19 2017-05-31 株式会社 資生堂 シミ評価装置、及びシミ評価プログラム

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8044996B2 (en) * 2005-05-11 2011-10-25 Xenogen Corporation Surface construction using combined photographic and structured light information
US20080267891A1 (en) * 2007-04-30 2008-10-30 Colgate-Palmolive Company Oral Care Composition To Reduce Or Eliminate Dental Sensitivity
US8351720B2 (en) * 2008-04-24 2013-01-08 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Method and system providing edge enhanced image binarization
US8787690B2 (en) 2008-11-12 2014-07-22 Abbyy Development Llc Binarizing an image
US8406554B1 (en) * 2009-12-02 2013-03-26 Jadavpur University Image binarization based on grey membership parameters of pixels
CN101777117B (zh) * 2010-01-26 2012-02-01 哈尔滨工程大学 一种手指静脉特征提取于匹配识别方法
CN101789075B (zh) 2010-01-26 2012-09-26 哈尔滨工程大学 基于特征值归一化双向加权的手指静脉识别方法
RU2467739C1 (ru) 2011-10-31 2012-11-27 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Белгородский государственный национальный исследовательский университет" Состав стоматологический для лечения гиперестезии зубов
JP2013105245A (ja) 2011-11-11 2013-05-30 Ikutoku Gakuen 画像処理方法、装置及びプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
IL244624A0 (en) 2016-04-21
US10140702B2 (en) 2018-11-27
TW201521688A (zh) 2015-06-16
WO2015050558A1 (en) 2015-04-09
EP3053136B1 (en) 2019-03-27
AU2013402229A1 (en) 2016-04-07
MX2016003893A (es) 2016-06-17
RU2635290C1 (ru) 2017-11-09
CN105593900B (zh) 2018-11-02
AU2013402229B2 (en) 2017-02-23
US20160232666A1 (en) 2016-08-11
BR112016006557A2 (pt) 2017-08-01
AR097926A1 (es) 2016-04-20
MX356681B (es) 2018-06-08
IL244624B (en) 2019-10-31
PH12016500584A1 (en) 2016-06-20
CN105593900A (zh) 2016-05-18
EP3053136A1 (en) 2016-08-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Payne et al. Estimation of mango crop yield using image analysis–segmentation method
WO2015159732A1 (ja) 情報処理装置、情報処理システム、及び、プログラム
JP6478984B2 (ja) Hdrイメージングを使用しかつハイライトを除去する口腔内撮像方法及びシステム
RU2013102152A (ru) Способ классификации предметов, найденных в партии семян, и его соответствующее применение для производства семян
Riegler-Nurscher et al. Machine vision for soil roughness measurement and control of tillage machines during seedbed preparation
JP2008295059A5 (ru)
FR2944899A1 (fr) Procede et appareil de caracterisation des taches pigmentaires et procede d'appreciation de l'effet de traitement d'une tache pigmentaire par un produit cosmetique
Samanta et al. Scab diseases detection of potato using image processing
CN103824258A (zh) 图像处理装置以及图像处理方法
CN112907545A (zh) 基于图像处理的种子芽长与根长检测方法
JP6281291B2 (ja) 画像の特徴点抽出方法、欠陥検査方法、欠陥検査装置
RU2016108617A (ru) Обработка изображения канальцев дентина
JP2024077866A (ja) 植物の黄化情報取得方法、コンピュータプログラム、植物の黄化情報取得装置及び植物の黄化情報取得システム
CN104881850A (zh) 一种多时相遥感影像的厚云自动去除方法
CN104240241B (zh) 一种Micro‑CT图像分析量化评估磨牙牙槽骨的方法及装置
WO2017206615A1 (zh) 生物样本显微成像的自动修改成像区间方法
CN101911877A (zh) 基于激光漫反射图像技术的种子生命力鉴别装置和方法
JP6609967B2 (ja) 判定装置、判定システム、判定プログラム、及び細胞の製造方法
JP2007124914A (ja) 培養細胞の継代判断方法
JP6200767B2 (ja) 皮膚内部構造推定方法及び皮膚の色ムラ評価方法
JP2020094925A (ja) 品質評価方法
JP7441371B1 (ja) 生成方法、判別方法、コンピュータプログラム、生成装置及び判別装置
CN117710493A (zh) 牙齿比色方法、装置、设备及存储介质
JP2018202044A (ja) 毛穴詰まり評価方法及び毛穴詰まり評価装置
Edwards et al. Participatory assessment of the South African abalone resource and its impact on predicted population trajectories: biological modelling