Ozdogan, AlperSımsek, EmrahKarcıoglu, Abdullah AmmarŞenocak, Tuba24Efitli, EsraKarataş, Furkan2026-03-262026-03-2620252146-05742536-461810.21597/jist.1594829https://doi.org/10.21597/jist.1594829https://search.trdizin.gov.tr/en/yayin/detay/1301497/farkli-klinik-isiklarinda-metamerizmi-onlemek-icin-renk-anlari-kullanilarak-makine-ogrenmesi-tabanli-dis-rengi-degerlendirmesihttps://hdl.handle.net/20.500.14901/4493Protetik diş tedavisinde doğru renk seçimi, hem doğal bir estetik görünüm elde edilmesi hem de hastanın tedaviye olan memnuniyetinin artırılması açısından büyük önem taşımaktadır. Ancak, bu süreç pek çok teknik ve çevresel faktörden etkilenmektedir. Özellikle klinik ve laboratuvar ortamlarındaki değişen ışık kaynakları, renk algısında yanıltıcı sonuçlara yol açan metamerizm sorununa neden olmaktadır. Bu çalışma, farklı ışık kaynaklarında renk tespiti yaparak metamerizmin etkisini azaltan, geleneksel renk eşleştirme yöntemlerinin subjektifliğini ortadan kaldıran ve maliyetli ölçüm cihazlarına alternatif sunan bir yöntem önermektedir. Vita 3D Master renk skalasında bulunan 29 renk örneği, dört farklı klinik ışık kaynağında beşer kez görüntülenmiştir. RGB, LAB ve HSV renk uzaylarında renk anları kullanılarak öznitelik çıkarımı yapılmıştır. Bu verilerle oluşturulan veri setleri üzerinde farklı makine öğrenmesi algoritmaları ile deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Sonuçta, dört klinik ışık koşulunun sınıflandırılmasında %100, 29 Vita renginin ışıktan bağımsız sınıflandırılmasında %85, beyaz ışık altında %100, doğal ışık altında %97, flaş ışığında %92 ve sarı ışık altında %94 doğruluk oranları elde edilmiştir. Bu bulgular, geleneksel veya maliyetli renk seçim süreçlerinin sınırlamalarının aşılabileceğini ve metamerizmin makine öğrenmesi teknikleriyle azaltılabileceğini göstermiştir.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessArticle