改善された逆伝播ニューラルネットワークモデルに基づく新しいコンピュータカラーマッチングシステムの評価

目的：従来の視覚的方法と比較することによって、改善された逆伝播ニューラルネットワーク（BPNN）モデルに基づく新しいコンピュータカラー・マッチング（CCM）システムの実現可能性を探る。材料と方法：43の金属セラミック標本が陶磁器粉末を比率的に混合して製作された。39の標本がランダムに選ばれてBPNNモデルを訓練するために使用され、残りの4つの標本がモデルのテストとキャリブレーションに使用された。改善されたBPNNモデルに基づくCCMシステムがMATLABソフトウェアを使用して構築された。新しいCCMシステムと従来の視覚的方法の比較を行い、10本の上顎中切歯の色再現結果を評価した。金属セラミック標本は2つの色再現アプローチを使用して製作された。目標歯と対応する金属セラミック標本の色分布（L*、a*、およびb*）が分光放射計を使用して測定された。歯とそれに対応する標本間の色差（ΔE）および色分布（ΔL*、Δa*、およびΔb*）が計算された。結果：CCMシステムの平均ΔE値は1.89 ± 0.75であり、視覚的アプローチのそれ（3.54 ± 1.11、p 0.05）よりも低かった。結論：新しいCCMシステムは、与えられた色空間内で従来の視覚アプローチよりも色再現においてより高い精度を示した。