Beschreibung
In der heutigen Gesellschaft hat das Aussehen einen immer größeren Stellenwert. Entsprechend kritisch werden deshalb unpassende Farbausprägungen beim Zahnersatz gesehen. In der Praxis wird die Zahnfarbe hierfür meist visuell mithilfe von Farbringen bestimmt, was jedoch fehleranfällig ist. Diese Arbeit befasst sich deshalb mit der Entwicklung eines Verfahrens zur automatischen Bestimmung der Zahnfarbe sowie die Integration in den Sensor VITA Easyshade. Kernelement ist die Entwicklung eines mehrstufigen Prognosemodells für die Zahnfarbe auf Basis von künstlichen Neuronalen Netzen. Zur Evaluierung der ausgewählten Lösungsansätze konnte im Rahmen der Arbeit auf fast 4000 spektrale Messungen an Zähnen von Probanden zurückgegriffen werden. Die Validierung des Verfahrens zeigte, dass anhand definierter Kriterien die Prognosegüte im Vergleich zu herkömmlichen Verfahren um knapp 40% gesteigert werden konnte.
