Automatic dental plaque detection using color reduction algorithm

S. Kannadhasan

doi:10.1007/s11042-026-21553-7

2026-04-15

PRE

S. Kannadhasan *

S. Athi Narayanan

R. Karthika Devi

DOI：10.1007/s11042-026-21553-7

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摘要

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牙科中牙菌斑检测需要精确的空间定位，以确定牙菌斑相对于其他口腔结构的位置。由于传统牙菌斑指数是整体性的，无法区分牙菌斑面积上的微小但临床上重要的变化，因此难以利用。测量牙菌斑的传统方法不可靠、不准确、不敏感、不特异或不客观。因此，它们需要最严谨的临床试验设计，并严重依赖昂贵且耗时的检查者内和检查者间标注。本研究提出了一种基于自适应阈值化颜色缩减技术的方法，用于在牙科图像中识别牙菌斑区域。本研究通过采用不同的颜色模型、基于聚类的分割技术和所提出的颜色缩减算法，解决了多种用于自动化数字图像中牙菌斑识别的定量方法。通过评估多种计算机辅助或计算机化的分割方法应用于牙菌斑图像以实现自动化，力求精确测量牙菌斑覆盖率。通过结合多种颜色模型和基于聚类的分割方法，所提出的方法能够在不同图像质量和照明条件下提供可靠的牙菌斑识别。在一个标注牙科图像数据集上的评估显示，该方法平均交并比（IoU）为87.4%，灵敏度为91.2%，在分割精度上显著优于传统的k-均值和Otsu阈值技术，分别提高了12.6%和9.3%。该方法不仅能够以高保真度自动化牙菌斑检测，减轻临床和研究环境中手动评估的工作量，还为数字牙科诊断提供了一个可扩展、客观的基础。

Keyword:

Dental X-ray images

Automatic detection

Color reduction algorithm

Plaque detection

Percentage plaque area