Mapeo cromático dental a partir de imágenes digitales - Tooth Shade-Matching from Digital Images

Autores/as

  • Josué González Sandoval Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías, Universidad de Guadalajara, México.
  • Monserrat Stephania Martínez Alvarez Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías, Universidad de Guadalajara, México.
  • Patricia Alejandra Brand Rubalcava Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías, Universidad de Guadalajara, México.
  • Sulema Torres-Ramos Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías, Universidad de Guadalajara, México.
  • Israel Román-Godínez Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías, Universidad de Guadalajara, México.
  • E. Gerardo Mendizabal-Ruiz Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías, Universidad de Guadalajara, México.

DOI:

https://doi.org/10.32870/recibe.v4i3.45

Palabras clave:

Mapeo cromático dental, visión computacional, escala VITA

Resumen

El mapeo cromático dental es una técnica que consiste en la estimación de las características ópticas de la dentadura del paciente. Su objetivo es crear un mapa de tonalidades que facilite, al especialista, la elección de resinas o cerámicas a utilizar en la restauración de piezas dentales. Actualmente, el mapeo cromático se realiza comparando directamente la dentadura del paciente contra una guía de colores. Dicho procedimiento se ve afectado por diferentes factores como: condiciones ambientales, características del paciente, percepción del especialista, entre otras, lo que involucra un alto grado de subjetividad. En el presente trabajo se describe un método para el mapeo cromático dental a partir de imágenes digitales. El principal objetivo de esta propuesta es reducir la subjetividad en la selección de los materiales para la reconstrucción de piezas dentales, y en un futuro, desarrollar una herramienta que realice este trabajo automáticamente.Abstract: The tooth shade-matching is a technique that involves estimating the optical characteristics of the patient's teeth. It aims to create a map of colors that facilitate the specialist, the choice of resins or ceramics used in the restoration of teeth. Currently, the color mapping is performed by comparing directly the patient's teeth against a color guide. This procedure is affected by different factors such as environmental conditions, patient characteristics, perception of the specialist, among others, which involves a high degree of subjectivity. In this paper a method for mapping tooth color from digital images is described. The main objective of this proposal is to reduce subjectivity in the selection of materials for the reconstruction of teeth, and in the future, develop a tool to do this job automatically.Keywords: Tooth Shade-Matching, Computer Vision, VITA Scale.

Biografía del autor/a

Josué González Sandoval, Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías, Universidad de Guadalajara, México.

Josué González Sandoval. Recibió el grado de Técnico en Informática en 2011 en el Centro de Bachillerato Tecnológico Agropecuario No. 32 en Yahualica, Jalisco. Actualmente es estudiante de séptimo semestre en la licenciatura en Ingeniería Biomédica en el Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías de la Universidad de Guadalajara. Su área de investigación es el análisis de imágenes médicas mediante algoritmos de visión computacional.

Monserrat Stephania Martínez Alvarez, Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías, Universidad de Guadalajara, México.

Monserrat Stephania Martínez Alvarez. Obtuvo el grado de bachiller en el Bachillerato General por Competencias con área optativa especializante en Instalaciones Eléctricas Residenciales por parte de la Universidad de Guadalajara. Actualmente estudia la licenciatura en Ingeniería Biomédica en el Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías de la Universidad de Guadalajara. Realiza su servicio social dentro del Instituto de Seguridad y Servicios Sociales de los Trabajadores del Estado (ISSSTE). Sus áreas de interés es el diseño electrónico de dispositivos así como interfaces de potencia.

Patricia Alejandra Brand Rubalcava, Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías, Universidad de Guadalajara, México.

Patricia Alejandra Brand Rubalcava.  Licenciada en Psicología Humanista por la Universidad La Concordia en Aliat Universidades. Actualmente es estudiante de la Licenciatura en Ingeniería Biomédica en el Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías en la Universidad de Guadalajara y prestadora de Servicio Social en el Apoyo a proyectos de Investigación en Biología Teórica.

Sulema Torres-Ramos, Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías, Universidad de Guadalajara, México.

Sulema Torres-Ramos. Licenciada en Informática por la Universidad Autónoma de Sinaloa (2004). Maestra en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional (2006). Doctora en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional (2010). Actualmente es Profesora Investigadora del Departamento de Ciencias Computacionales de la Universidad de Guadalajara y miembro del Sistema Nacional de Investigadores (Nivel C). Líneas de Investigación: Lingüística Computacional, Procesamiento Automático de Textos, Machine Learning.

Israel Román-Godínez, Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías, Universidad de Guadalajara, México.

Israel Román-Godínez. Ingeniero en Sistemas por el Instituto Tecnológico de Zacatepec (2004). Maestro en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional (2007). Doctor en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional (2011). Actualmente es Profesor Investigador Titular del Departamento de Ciencias Computacionales de la Universidad de Guadalajara. Líneas de Investigación: Machine Learning, Reconocimiento de Patrones, Bioinformática.

E. Gerardo Mendizabal-Ruiz, Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías, Universidad de Guadalajara, México.

E. Gerardo Mendizabal-Ruiz. Recibió el título de Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones en 2003 por el ITESO. En 2007 recibió el grado de Maestro en Computación y Matemáticas Industriales por el Centro de Investigación en Matemáticas y en 2012 obtuvo el grado de Doctor en Ciencias con especialidad en Computación por la Universidad de Houston, TX. Actualmente es Profesor Investigador Titular del Departamento de Ciencias Computacionales de la Universidad de Guadalajara y miembro del Sistema Nacional de Investigadores (Nivel C). Dentro de sus proyectos de investigación se encuentran temas relacionados con la visión computacional, realidad virtual y aumentada, el análisis de secuencias de DNA, la generación de metabolismos artificiales y música evolutiva.

Citas

Cortez, J. I., Caldera, J. M., Ramírez, A., Liliana, C., y González, M. F. (2005). 3 d reconstruction of dental pieces with data acquisition by the system apsed. En Proceedings of the 9th wseas international conference on computers (p. 120).

Deng, J., Dong, W., Socher, R., Li, L.-J., Li, K., y Fei-Fei, L. (2009). Imagenet: A large-scale hierarchical image database. En Computer vision and pattern recognition, 2009. cvpr 2009. ieee conference on (pp. 248–255).

Garcia, E. J. (2011). Color y características ópticas para restauraciones estéticas de dientes anteriores. Acta Odontológica Venezolana, 49 (4).

Joiner, A. (2004). Tooth colour: a review of the literature. Journal of Dentistry, 32 , 3–12.

Lee, K.-C., Ho, J., Yang, M.-H., y Kriegman, D. (2003). Video-based face recognition using probabilistic appearance manifolds. En Computer vision and pattern recognition, 2003. proceedings. 2003 ieee computer society conference on (Vol. 1, pp. I–313).

Lloyd, S. P. (1982). Least squares quantization in pcm. Information Theory, IEEE Transactions on, 28 (2), 129–137.

Moscardó, A. P., y Alemany, I. C. (2006). Odontología estética: Apreciacion cromática en la clínica y el laboratorio. Med Oral Patol Oral Cir Bucal, 11 , E363–8.

Nowozin, S., Tsuda, K., Uno, T., Kudo, T., y Bakir, G. (2007). Weighted substructure mining for image analysis. En Computer vision and pattern recognition, 2007. cvpr’07. ieee conference on (pp. 1–8).

Núñez Díaz, P., y del Río Highsmith, J. (2007). Estudio comparativo entre sistemas de medición del color en odontología (espectrofotometría). Gaceta Dental: Industria y Profesiones(179), 164–175.

Pajares Martinsanz, G., y De la Cruz García, J. M. (2001). Visión por computador, imágenes digitales y aplicaciones. España: Alfaomega.

Propdental. (2105). Toma de color en prótesis dental. https://www.propdental .es/blog/estetica-dental/toma-de-color-en-protesis-dental/. ([Online; accesado 10-July-2015])

Vicario, C. U. (1999). Neurobiología de la visión (Vol. 51). Univ. Politèc. de Catalunya.

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Publicado

2017-12-06

Cómo citar

González Sandoval, J., Martínez Alvarez, M. S., Brand Rubalcava, P. A., Torres-Ramos, S., Román-Godínez, I., & Mendizabal-Ruiz, E. G. (2017). Mapeo cromático dental a partir de imágenes digitales - Tooth Shade-Matching from Digital Images. ReCIBE, Revista electrónica De Computación, Informática, Biomédica Y Electrónica, 4(3), IV. https://doi.org/10.32870/recibe.v4i3.45

Número

Vol. 4 Núm. 3 (2015): Jun 2015 - Nov 2015

Sección

Biomédica