一种基于特征选择的陶瓷修复体的颜色预测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于特征选择的陶瓷修复体的颜色预测方法，该方法以陶瓷材料、背景与粘接剂在Lab颜色空间的分量以及陶瓷厚度作为输入变量采用改进的神经网络模型进行特征筛选，该神经网络模型中引入了权重层，通过动态调整各变量的权重以预测陶瓷修复体的色差；基于训练神经网络模型所得的变量最终权重排名，对排名靠前的变量进行随机森林回归建模，通过迭代选定最具代表性的目标变量，并建立陶瓷修复体的颜色预测模型；获取目标变量实时值，基于颜色预测模型还原陶瓷修复体的颜色。与现有技术相比，本发明专利技术通过引入加权特征选择机制，专注于对目标变量贡献最大的特征，在减少输入变量的基础上显著提升了颜色预测的准确性和稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及口腔修复体颜色复原，尤其是涉及一种基于特征选择的陶瓷修复体的颜色预测方法。

技术介绍

1、随着人们对牙科美学修复需求的日益增长，牙科陶瓷材料的颜色精确性在牙科研究中变得尤为重要。牙科材料的颜色相关特性包括颜色匹配性、颜色交互性和颜色稳定性。然而，目前临床实践中影响颜色的因素复杂多样，包括厚度、背景、粘接剂、陶瓷类型等，传统方法难以实现精准预测。

2、人工智能（ai）在义齿领域的颜色匹配和预测方面应用广泛。诸如支持向量机（svm）和随机森林（rf）等机器学习模型能够准确完成简单任务。而深度学习模型，如人工神经网络（ann）和卷积神经网络（cnn），在通过特征提取和模式识别处理复杂任务时尤为高效。尽管现有ai模型通过整合大量输入变量来预测颜色，但这些复杂性往往限制了其在临床中的实际应用。

3、现有专利申请cn202011191759.4公开了一种贴面修复体比色板系统及其制作方法，该方法虽然考虑了材料、粘接剂色调和基牙颜色的影响，但未提及如何动态调整多变量之间的复杂交互。且主要局限于贴面修复的颜色预测，无法扩展到其他与厚度相本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于特征选择的陶瓷修复体的颜色预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于特征选择的陶瓷修复体的颜色预测方法，其特征在于，所述的陶瓷材料包括：二硅酸锂玻璃陶瓷以及基于树脂的陶瓷；背景的色度包括：A1、A3.5、ND7、钴铬合金、贵金属合金；粘接剂颜色包括：漂白色、白色和透明色。

3.根据权利要求1所述的一种基于特征选择的陶瓷修复体的颜色预测方法，其特征在于，所述陶瓷修复体的色差获取过程如下：将不同的陶瓷材料、背景与粘接剂进行组合以测量颜色交互效应，使用数字分光光度计测量每种组合的CIE-Lab值，并通过公式计算得到颜色差异...

【技术特征摘要】

1.一种基于特征选择的陶瓷修复体的颜色预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于特征选择的陶瓷修复体的颜色预测方法，其特征在于，所述的陶瓷材料包括：二硅酸锂玻璃陶瓷以及基于树脂的陶瓷；背景的色度包括：a1、a3.5、nd7、钴铬合金、贵金属合金；粘接剂颜色包括：漂白色、白色和透明色。

3.根据权利要求1所述的一种基于特征选择的陶瓷修复体的颜色预测方法，其特征在于，所述陶瓷修复体的色差获取过程如下：将不同的陶瓷材料、背景与粘接剂进行组合以测量颜色交互效应，使用数字分光光度计测量每种组合的cie-lab值，并通过公式计算得到颜色差异。

4.根据权利要求1所述的一种基于特征选择的陶瓷修复体的颜色预测方法，其特征在于，所述数据集的构建过程如下：

5.根据权利要求1所述的一种基于特征选择的陶瓷修复体的颜色预测方法，其特征在于，所述的神经网络模型包括

6.根据权利要求5所述的一种基于特征选择的陶瓷修复体的颜色预测方法，其特征在于，所述的第一全连接层与第二全连接层之间采用了暂退法，随机选取一半的神经元使...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋欣泉，徐佳妮，王洁，徐大树，王惠琳，徐大鹏，
申请(专利权)人：上海交通大学医学院附属第九人民医院，
类型：发明
国别省市：