Исследование физических и технических принципов создания устройства для анализа состояния поверхности зуба и диагностирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.05, кандидат технических наук Бустильо Диас Марио Маурисио

• Бустильо Диас Марио Маурисио
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Бустильо Диас Марио Маурисио

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СБОР И ОБРАБОТКА ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК,

ПОЛОЖЕННЫХ В ОСНОВУ АВТОМАТИЗАЦИИ

КОНТРОЛЯ И ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ

ПОВЕРХНОСТИ ЗУБА

1.1. Физические и химические признаки поражения эмали.

Основания для использования оптических методов

1.2 Факторы, влияющие на возникновение и развитие кариеса.

1.3 Аномалии и дефекты на поверхности зуба.

1.4 Упорядочение признаков проявления дефектов.

1.5 Характеристики существующих методов контроля и диагностики состояния эмали.

1.6 Экспертный анализ методов контроля и диагностики поверхности зуба. Обоснование выбора метода

ИОНК как основы для автоматизации диагностики.

Выводы

ГЛАВА 2. МЕТОД ИНФРАКРАСНОГО ОПТИЧЕСКОГО НЕРАЗРУШАЮЩЕГО КОНТРОЛЯ КАК ОСНОВА ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ДИАГНОСТИКИ.

2.1.Аналитическая модель получения первичной информации с использованием инфракрасного оптического неразрушающего контроля (ИОНК).

2.2 Экспериментальное исследование с диэлектриком.

2.2.1 Описание экспериментальной установки.

2.2.2 Описание экспериментов с диэлектриками.

2.3 Экспериментальное исследование зубов.

Выводы.

ГЛАВА 3 ФУНКЦИОНАЛЬАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ КОНТРОЛЯ СОСТОЯНИЯ И ДИАГНОСТИКИ ЗУБА. СБОР И ОБРАБОТКА ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК.

3.1 Функциональная организация системы автоматизации контроля состояния и диагностики зуба с использованием инфракрасного излучения.

3.2 Экспертный анализ аномалий и дефектов на поверхности зуба. Связь с развитием заболевания.

3.3 Экспертный анализ аномалий и дефектов. 69 Выводы

ГЛАВА 4 МЕТОДОЛОГИЯ И АЛГОРИТМЫ

ДЛЯ СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИКИ

ДЕФЕКТОВ НА ПОВЕРХНОСТИ ЗУБНОЙ ЭМАЛИ.

4.1 Актуальность диагностики на ранних этапах, предпосылки разработки методологии.

4.2 Оценки диапазонов измеренных по методу ИОНК величин для различных состояний поверхности. Оценка разрешающей способности метода.

4.2.1 Введение лингвистических переменных и определение функций принадлежности.

4.2.2 Оценки разрешающей способности измерений методом ИОНК. 78 4.3. Формализованное представление задачи диагностирования состояния поверхности зуба.

4.3.1 Подход к формализации с использованием нечетких множеств и матрицы знания.

4.3.2 Нечеткие логические уравнения, применяемые для Диагностирования.

4.3.3 Алгоритм решения задачи диагностирования состояния поверхности зуба.

4.4 Функциональное представление процесса диагностирования.

4.5 Исходные данные для выявления участков с аномалиями, полученные от специалистов-стоматологов.

4.6 Лингвистические правила диагностирования.

4.7 Алгоритм и организация обработки данных, полученных при измерении.

4.8.Экспериментальное исследование эффективности методологии диагностирования.

Выводы

ГЛАВА 5. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ О СОСТОЯНИИ ПОВЕРХНОСТИ ЗУБА, ПОЛУЧЕННОЙ НА ОСНОВАНИИ МЕТОДА ИОНК, СРЕДСТВАМИ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ.

5.1 Постановка задачи обработки цифрового образца поверхности зуба.

5.2 Функциональная организация обработки цифрового образа поверхности зуба, как изображения

5.3 Требования к обработке полученного изображения

5.4 Методика представления данных, полученных методом ИОНК.

5.5 Методика определения шаблонов по экспериментальным данным.

5.6 Вейвлет- преобразование (wavelet) для обработки изображения Характеристика способа обработки изображения вейвлет (wavelet)

5.7 Задача и алгоритм интерполяции с кубическим Б-сплайном. Определение функций Б- сплайн.

Алгоритм интерполяции БЗ-сплайна.

5.8 Использование активных контуров (поворотных пунктов) для выявления дефектов.

5.9 Пример экспериментальной проверки методики цифровой обработки изображения полученного методом ИОНК.

Выводы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование физических и технических принципов создания устройства для анализа состояния поверхности зуба и диагностирования»

Актуальность темы: Существует потребность в создании высокотехнологичных автоматизированных систем диагностирования дефектов на эмали зубов на ранних стадиях заболевания, которые не требуют высокой технической подготовки врача стоматолога. Разрушение зуба начинается с мелких серых пятен. Из-за малых размеров выявить их визуально невозможно. Доступ к серым пятнам с инструментами, которыми владеют стоматологи, оказывается невозможным. В то же время выявление дефектов на ранних стадиях позволяет путем профилактического лечения восстанавливать эмаль и не допускать развитие заболевания.

Работа посвящена исследованию физических и технических принципов создания нового устройства (системы), включая разработку первичного и вторичного преобразователей информации. Первичный преобразователь обеспечивает безопасное получение первичных данных о состоянии поверхности. Вторичный - обработку этих данных с использованием формализованных знаний экспертов-врачей и современных информационных технологий для решения задач диагностирования и представления результатов в наглядном виде врачу-стоматологу.

Задачами создания технических средств для стоматологов занимались исследователи Грисимов В.Н., Плотников Р.И., Овруцкий Г.Д., Володацкий М.П., Рубин JI.P. Вопросами извлечения знаний экспертов занимались ученые Гаврилова Т.А., Хорошевский В. Ф. Liebowitz Jay, Korf Е Richard, García Martínez Ramón. Вопросами цифровой обработки изображений в задачах диагностики занимались Unser Michael, Terzopoulos D., Siihling Michael, Vetterli Martin.

Одно из развиваемых в настоящее время направлений создания систем диагностики, достаточно изученных по физике их взаимодействия со средой и обладающих функциональной полнотой, это применение оптических методов. Характер взаимодействия оптического излучения с наружными и внутренними дефектами известен. Известны примеры применения этих методов для некоторых локальных задач. Исследования частных решений указывают на принципиальную возможность и перспективность применения метода инфракрасного оптического неразрушающего контроля (ИОНК). Техническая реализация этого метода требует новых знаний о конкретных условиях получения измерительной информации, ее особенностях и задачах обработки этой информации для представления стоматологу.

Предупреждение болезней включает ряд мероприятий медико-социального характера, одним из которых является их раннее распознавание. Чтобы тот или иной метод с целью диагностирования мог быть применен для целей профилактического обследования, он должен удовлетворять следующим критериям:

• безопасность для здоровья пациента и оператора,

• эффективность,

• относительно низкая стоимость и простота выполнения.

Пожалуй, только диагностика, использующая ИОНК, сможет удовлетворить всем перечисленным критериям. В работе этот тезис обоснован (гл.2).

Объект исследования: устройство получения информации о состоянии поверхности зуба на основе оптического метода, способы обработки информации с целью диагностики дефектов.

Цель работы заключается в разработке и обосновании физических и технических принципов построения первичного преобразователя информации на основе оптического метода ИОНК, проведение экспериментальных исследований, по результатам которых - разработка вторичного преобразователя информации, методологии и алгоритмов автоматизации выявления и диагностирования дефектов зубов

Задачи исследования:

•Выполнить экспертный анализ, чтобы оценить сравнительные характеристики и место исследуемого метода среди известных, а также определить класс дефектов как объект диагностирования.

•Создать физическую модель работы первичного преобразователя информации ИОНК. Создать стационарную экспериментальную установку и провести экспериментальные исследования на образцах из диэлектрика и реальных зубах, выбрать наиболее эффективные режимы работы и параметры настроек первичного (измерительного) преобразователя.

•На основе экспериментальных данных и обобщения знаний экспертов рассмотреть возможные подходы к организации обработки первичной информации во вторичном преобразователе для получения диагноза.

•Определить функциональную организацию системы автоматизации диагностирования.

•Разработать алгоритмы и методологию обработки информации во вторичном преобразователе с целью обнаружения дефектов на ранних стадиях заболевания и их диагностирования.

•Разработать методологию обработки информации во вторичном преобразователе с использованием существующих инструментальных средств обработки изображений с целью выделения и визуализации дефектов.

Методы исследования: Для решения поставленных задач использовались методы теории отражения и преломления света, методы извлечения и представления знаний экспертов, методы принятия решений, теории обработки цифровых изображений, теории нечеткой логики, теории проектирования микропроцессорных систем. Для нечеткого моделирования и цифровой обработки изображений использовались средства МАТЬАВ.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Разработана физическая модель ИОНК и создана на ее основе экспериментальная установка, с использованием которой получены новые результаты:

•практически доказана информативность метода ИОНК для выявления и диагностики дефектов на эмали зуба;

•определены желательные диапазоны длины волны излучателя и угла наклона луча к поверхности, необходимые для выбора излучателя и настройки параметров измерительного преобразователя;

•определены допустимые размеры элементарного участка поверхности, обеспечивающие возможность диагностики на ранних стадиях заболевания и реализуемые существующими техническими средствами.

2. С учетом особенностей метода ИОНК поставлены и решены задачи извлечения и представления знаний экспертов-стоматологов, необходимые для организации обработки первичных данных во вторичном преобразователе информации.

3. Разработан алгоритм обработки вторичных данных, полученных методом ИОНК, и методология диагностирования с использованием нечеткого моделирования в среде МАТЬАВ.

4. Разработана методология обработки вторичных данных ИОНК средствами обработки изображений МАТЬАВ, позволяющая визуально представить врачу картину поверхности с выделением и подчеркиванием областей с дефектами.

Практическая значимость работы. Результаты выполненного исследования позволят создать систему диагностирования дефектов на поверхности зуба, особенно на ранних стадиях, и как следствие, назначать своевременное и адекватное лечение зубов. Создание системы диагностирования выявления дефектов на поверхности зуба позволяет обнаруживать и диагностировать дефекты, меньшие, чем определяемые в настоящее время с существующим оборудованием. Разработанная физическая модель оптического метода и экспериментальная установка могут использоваться для создания датчика.

Основные положения, выносимые на защиту

1.Физическая модель ИОНК, экспериментальная установка и результаты экспериментальных исследований как база для разработки системы диагностирования.

2.Функциональная организация системы автоматизации контроля и диагностики состояния эмали зуба с использованием метода ИОНК.

3.Методология извлечения и представление знаний экспертов, как база для решения следующих задач: a. выбор метода получения информации о поверхности зуба и построения первичного преобразователя информации; b. определение типов дефектов, подлежащих диагностированию, построение функций принадлежности для лингвистических переменных, построение лингвистических правил для принятия решений, как база для построения вторичного преобразователя информации.

4.Алгоритм обработки вторичных данных, полученных методом ИОНК, и принятия решений с использованием нечеткого моделирования в среде MATLAB, позволяющий выявлять дефекты размером от 150х150мк, и дать оценку типа дефекта, либо, хорошего состояния зуба.

5.Методология обработки вторичных данных ИОНК средствами обработки изображений MATLAB, позволяющая визуально представить врачу картину поверхности, с выделением и подчеркиванием областей с дефектами.

Апробация работы. Основные положения диссертации доложены и одобрены на семинарах и неделе науки кафедры автоматики и вычислительной техники Санкт-Петербургского политехнического Университета (2004-2006), на международных конференциях: «Электроника-2002» Чигуауа, Мексика; «SOMI XVIII congreso de instrumentación, Ingeniería óptica; Noviembre 2002» Акапулько, Мексика; «Электроника-2003» Чигуауа, Мексика, «SOMI XVIII congreso de instrumentación, Ingeniería óptica; Noviembre 2004» Мерида, Мексика, « 2do Congreso Nacional de Ciencias de la Computación 2004», Пуэбла, Мексика, « 2do Congreso Nacional de Ciencias de la Computación 2004», Пуэбла, Мексика, «WSEAS Transactions on Biology and Biomedicine, Issue 4, volumel, p 455- 459, October 2004» Венеция, Италия, «IV Congreso internacional у V nacional de Estomatología Integral; Noviembre 2004», Мексика, «Bioingeniería y Física Cubana vol5, № 3, p 9-17, Enero 2005» Гавана, Куба, «Facultad de Electrónica, BUAP. Junio 2005» Пуэбла, Мексика, X Международная научно-практическая конференция « Системный анализ в проектировании и управлении», июнь 2006г, г. Санкт-Петербург; WSEAS у Systems Transaction 2006, Greece- Athena.

Публикации: По теме диссертационной работы опубликовано 21 печатаная работа (18 статей, 3 тезисов к докладам), в том числе 6 - в российских и 15 - в зарубежных издательствах.

Структура и объём диссертации: Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка используемых терминов и сокращений, списка литературы и приложений. Общий объём диссертации составляет 156 страниц, в том числе 30 рисунков и 20 таблиц. Список литературы насчитывается 117 наименования.

Заключение диссертации по теме «Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления», Бустильо Диас Марио Маурисио

Выводы

Предложена методика обработки изображения поверхности эмали зуба(рис 5.1). Она включает: получение информации о состоянии поверхности по результатам метода ИОНК; обработку этой информации с предложенной последовательностью использования известных способов. Эти способы: вейвлет, Б кубический сплайн, активный контуры или снейк. Они применяются для обработки изображений в предметной области: стоматология. Методика позволяет обнаруживать дефекты, размеры сравнимые с теми, которые возможно обнаружить при осмотре с помощью зондирования врачом. Таким образом, предлагается эффективное средство для обследований без вреда для пациентов и врачей. Эффективность методологии подтверждена экспериментально.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенных исследований доказана эффективность и реализуемость устройства для автоматизации контроля состояния поверхности зуба и диагностирования дефектов на ранней стадии заболевания, расширяющего возможности врача стоматолога и позволяющего назначать адекватное профилактическое лечение. Разработаны принципы построения первичного и вторичного преобразователей информации, основанные на результатах теоретических и экспериментальных исследований метода инфракрасного оптического неразрушающего контроля ИОНК, а также на систематизации и формализации экспертных знаний о возникновении, проявлениях и развитии заболеваний зуба. При этом получены следующие новые результаты:

1. Создана аналитическая модель измерительного преобразователя ИОНК, экспериментальная установка и методика проведения экспериментов. Доказана работоспособность ИОНК на диэлектрических образцах и образцах удаленных зубов. Определены значения параметров настроек первичного преобразователя информации Ц/, <р, г, I, X, обеспечивающие наиболее высокие значения выходного сигнала и показателя контрастности. По показателю контрастности обоснован выбор типа излучателя.

2. С учетом особенностей метода ИОНК поставлены и решены задачи извлечения, формализации и представления знаний экспертов, необходимые для организации обработки первичных данных во вторичном преобразователе информации.

3. С учетом особенностей полученной информации о состоянии зуба и знаний экспертов разработаны функциональные схемы первичного и вторичного преобразователей информации системы выявления и диагностирования дефектов. Первичный преобразователь включает датчик, механизм сканирования и микропроцессорную систему. Вторичный преобразователь реализован на персональном компьютере, связанном с микропроцессорной системой. Для обработки данных используется пакет МАТЬАВ и разработанное алгоритмическое и программное обеспечения.

4. Созданы алгоритмы и методология диагностики состояния зуба на основе данных, полученных методом ИОНК, использующие нечеткое моделирование в среде MATLAB и позволяющие обнаруживать дефекты с линейным размером от 150 мкм, которые нельзя обнаружить визуально.

5. Создана методология обработки первичных данных с использованием средств цифровой обработки изображения, включающая вейвлет -преобразование, интерполяцию кубическими Б-сплайнами и обработку с использованием активных контуров (снейк) в среде MATLAB.

Полученные результаты могут быть основой для последующих этапов конструкторско-технологической разработки устройства и решения правовых вопросов по его внедрению во врачебную практику.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Бустильо Диас Марио Маурисио, 2006 год

1. Артюхов В. Г., Башарина О. В., Рязанцева JL Т., Болотова А Ю., Изучение влияния лазерного излучения (540 нм) на отдельные звеьня ферментативной антиоксидатной системы крови, Радиационная биология.Радиоэколгия 2002. том 42, 2 с 181-185, 2-1.

2. Бегунов Б.И. Теория оптических систем. Ммашиностроение, 1981, с. 116, 28-2.

3. Боровский Е.В. Леонтьев В.К. Биология полости рта. Изд-во Медицина. М.: 1991.-с86-164,3-4.

4. Боровский Е.В., Леонтьев В.К. Биология полости рта. М.: Медицина, 1991. с.304,4-5.

5. Боровский Е.В., Барышева Ю.Д., Максимовский Ю.Н. Терапевтическая стоматология, М.: /ООО/Медицинское информационное агенство, 1997. 544 с, 6-6.

6. Гаврилова Т.А, Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Изд. Дом Питер 2001, 53-7.

7. Гершун A.A. Прохождение света через плоский слой светорассеивающей среды. Труды ГОИ, 1936,11, вып.99, с.43,10-8.

8. Гершун A.A. Пропускание диффузного света стопой поглощающих пластинок. Труды ГОИ, 1948.4, в.38, с.1,20-9.

9. Ю.Горячев Б.В., Могильницкий С.Б., Савельев Б.А. Исследование поля оптического излучения в ограниченной рассеивающей среде. Per. № 237881 Деп. Изв.высш.учеб.завед.Физика, 1081, № 9, с.139,23-10.

10. И.Гросс М., Лантен А. Теория формальных грамматик. М., 1971,55

11. Денчик Б.Н., Савельев Б.А., Соколова Т.Н. и др. Зависимость границ применимости экспоненциального закона ослабления света и рассеивающих средах от формы индикатрисы рассеяния. Изв.вузов СССР. Физика, 1972, № 5, с.35,21-12.

12. Дубицкий Л.Г. Радиотехнические методы контроля в машиностроении. -М.: Машгиз, 1963. 340 с, 15-13.

13. Дубицкий Л.Г. Радиотехнические методы контроля в машиностроении. -М.: Машгиз, 1963. 134 с, 32-14.

14. Дэвид А. Марка и Клемент МакГоуэн ,Предисловие Дугласа Т. Росса, МЕТОДОЛОГИЯ СТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА И ПРОЕКТИРОВАНИЯ, Массачусетском технологическом институте (МТИ), 50-15.

15. Кабанов М.В., Савельев Б.А., Фадеев В.Я. Зависимость границ применимости закона Бугера в расссеивающих средах от оптического диаметра светового пучка. Изв.вузов СССР. Физика, 1967, № 7, с. 140, 1719.

16. Кабанов М.В. О влиянии условий эксперимента на величину измеренного коэффициента рассеяния. В кн.: Актинометрия и атмосферная оптика. -М.: Наука, 1964, с.85,16-20.

17. Клайн М. Математика. Утрата определенности. Пер. с англ., М.:Мир, 1984, 48-21.

18. Клопов В.Д., Потапов А.И., Щипцов B.C., Рапопорт Д.А., Пастор JI.A. Оптический инфракрасный дефектоскоп. В кн.: Неразрушающие методы контроля изделий из полимерных материалов: Тез.докл.семин. М., 1980, с.94,34-22.

19. Ковалев В.П., Александров Ю.Б. Микрорадиоволны как средство контроля изделий из пластмасс. Дефектоскопия, 1967, № 2, с.29,31-26.

20. Ковалев В.П., Александров Ю.Б. Микрорадиоволны как средство контроля изделий из пластмасс. Дефектоскопия, 1967, № 2, с.29,14-24.

21. Лачинов В.М, Поляков А.О. ИНФОРМОДИНАМИКА или Путь к Миру открытых систем, Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации, Санкт-Петербург, Издательство СПбГТУ, 1999,46-25.

22. Леус П.А., Горегляд A.A., Чудакова И.О. Заболевания зубов и полости рта. Мн.: 1998, 8-26.

23. Левин И.М., Иванов А.П. О раздельном определении показателей поглощения и рассеяния мутных сред. Оптика и спектроскопия, 1965, 18, № 5, с.920,24-27.

24. Назаретов В.М., Ким Д.П. Техническая имитация интеллекта. М.: Высш.шк., 1986, 52-28.

25. Поляков А.О. Интеллектуальные системы управления. Введение в прикладную теорию. Изд. СПбГТУ, Санкт-Петербург, 1997,5,5 п.л., 47-31.

26. Розенберг Г.В. О границах применимости закона Бугера и об эффектах обращения аномальной и селективной прозрачности атмосферы. ДАН СССР, 1962, т.145, № 6, с.637,27-32.

27. Ротштейн А.П. "Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети." Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. - 320 с, 100-33.

28. Рубин JI.P. Физические методы исследования и лечения в стоматологии. Изд-во МедГиз. М.: 1955. - с 66-83,9-34

29. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархии. Изд. СП. 1999, 3935.

30. Сахновский М.Ю. Исследование оптических свойств светорассеивающих сред с малым удельным поглощением. Автореф.канд.дис.Л.ГОИ, 1965, 2236.

31. Топорец A.C. Отражение света шероховатой поверхностью. Оптико-механическая промышленность, 1979, № 1, с.34,30-37.

32. Топорец A.C. Отражение света шероховатой поверхностью. Оптико-механическая промышленность, 1979, № 1, с.34,33-38.

33. Химический анализ без реактивов. Рек.листок НПО «Аналитика» Государственный реестр РФ 3 13422-92,5-39.

34. Чернова Г. В, Ворсовина Н. В. Влияние низкоинтенсивного импульсного лазерного излучения на основные параметры старения- ж Радиационная биология.Радиоэколгия 2002. том 42,3 сЗЗ 1-336,1-40.

35. Шифрин К.С., Айвозян Г.М. Учет индикатрисы рассеяния при измерениях прозрачности. Труды ГГО, 1964, вып.153, с.132,11-41.

36. Шифрин К.С., Айвозян Г.М. Влияние индикатрисы рассеяния на прозрачность. ДАН СССР, 1964, т.154, № 4, с.824,12-42.

37. Шифрин Н.С. Коэффициент рассеяния света на больших частицах. -Изв.АН СССР. Геофиз., 1940, т.14, № 1, с.143,26-43.

38. Штовба С.Д . "Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику" 2002 г.

39. Хомский Н. Формальные свойства грамматик. В кн.: Кибернетический сборник. Новая серия. Вып. 6. М.Мир, 1969, 56-44.

40. Alfredo Sanz "Lógica borrosa:Incidencia en las aplicaciones industriales" Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Comunicaciones University of Zaragoza, Spain Centro Politécnico Superior, 106-45.

41. Alexandre Grebennikov, Bustillo Diaz M., Cortez Italo J. On the scheme of infrared reflection measurements and regularization data processing algorithm. WSEAS TRANSACTIONS ON COMPUTER, Issue 3, volume 2, july 2003, 3746.

42. Amara Graps, An Introduction to Wavelets, URL http://www.amara.com/.

43. Blake y A. Yuille, editores. "Active Vision". MIT Press 1992,77-47.

44. A.P. Jusu, Yu. P. Vitenberg, V.A. Palmov, "Rugosidad de superficie", Nauka, Moscú, p-246,29-49.

45. Arancibia Sara, Contreras Eduardo , Mella Sergio, Torres Pablo,Ignacio Villablanca. Evaluación multicriterio: aplicación para la formulación de proyectos de infraestructura deportiva Universidad Diego Portales, Universidad de Chile, 2001,40-50.

46. Caro Lucas,Naghmeh Karimi On the Use of Fuzzy Techniques for Partial Scan Insertion Based on the Testability metrics Electrical and Computer Engineering University of Tehran, 101-51.

47. Cheng-Wu ChenD and Ken Yeh, "H Fuzzy Control of Structural Systems Using Takagi-Sugeno Fuzzy Model", Department of Civil Engineering, National Central University, 102-52.

48. C.H. LO, Y.K. WONG and A.B. RAD "Knowledge-Based Automatic Fault Detection for Dynamic Physical Systems"; Department of Electrical Engineering The Hong Kong Polytechnic University Hung Horn, Kowloon, Hong Kong, 10453.

49. Cortez Italo J.1, Bustillo Díaz M.2, Cortez Liliana3, Cordero Perea H. 4, ,** 1 González Flores M. ,Caldera Miguel J., Perea González G.P. y Vega Galina

50. Análisis de la superficie del esmalte dental utilizando propiedades de la luzcoherente, CONAEDO, Revista de educación odontológica, Octubre-noviembre2004/año 4, volumen 4, 35-54.

51. Cortez Italo J.\ Bustillo Díaz M.2, Cortez Liliana3, Cordero Perea H. 4, ,i ^ i González Flores M. ,Caldera Miguel J., Perea González G.P. y Vega Galina.

52. Sistema de detección de defectos sobre la superficie del esmalte dentalutilizando el comportamiento geométrico de la luz- Bioingeniería y Física

53. Medica Cubana v 2 issn 1606-0563,2005,36-55.

54. Cortez José I.; Bustillo Díaz M.M., Caldera Miguel J. " Adquisición y procesamiento de datos de la rugosidad de la superficie del esmalte dental utilizando el microcontrolador 8032 ". SOMI XVIII; Congreso de instrumentación 2004, 94 '61.

55. C.S. Krishnamoorthy; S. Rajeev, Artificial Intelligence and Expert Systems for Engineers, edit. CRC Press, CRC Press LLC, 1996,49-66.

56. Dimitri Van De Ville Member, Thierry Blu Member, Michael Unser Fellow, Surfing the Brain: An Overview of Wavelet-Based Techniques for fMRI Data Analysis, IEEE ENGINEERING IN MEDICINE AND BIOLOGY MAGAZINE: 1-25,79-67.

57. D. M. Monro, B. E. Bassil and G. J. Dickson. ORTHONORMAL WAVELETS WITH BALANCED UNCERTAINTY. School of Electronic and Electrical Engineering, niversity of Bath. 1996:1-4,92-68.

58. F. Precioso, M. Barlaud T. Blu, M. Unser. ROBUST REAL-TIME SEGMENTATION OFIMAGES AND VIDEOS USING A SMOOTHING-SPLINE SNAKE-BASED ALGORITHM. IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2-SEGM. 2004:1-17, 86-69.

59. García Martínez Ramón, Rossi Bibiana, Britos Paola. Metodologías para la educción del conocimiento para la construcción de sistemas informáticos expertos. Instituto Tecnológico de Buenos Aires, 2001,42-70.

60. GÍ1 Laborda Xavier.La gramatica de Port Royal: fuentes , contenidos e interpretaciones. Universodad Complutense de Madrid 2000, 54-71.

61. González Pajares " vision por computador, imágenes digitales y aplicaciones , ed. Alfa omega 2003, Mex, 96-72.

62. IOANNIS HATZILYGEROUDIS, CONSTANTINOS KOUTSOJANNIS "Fuzzy neurules: Edging over Neurules" Dept of Computer Engineering & Informatics School of Engineering University of Patras, 105-73.

63. Jan Jantzen "Tuning Of Fuzzy PID Controllers" Technical University of Denmark, Department of Automation, Bldg 326, DK-2800 Lyngby, DENMARK Tech. report no 98-H 871 (fpid), 30 Sep 1998,107-74.

64. Jan Jantzen "Design Of Fuzzy Controllers" Technical University of Denmark, Department of Automation, Bldg 326, DK-2800 Lyngby, DENMARK Tech. report no 98-E 864 (design), 19 Aug 1998,108-75

65. Jan Kybic, Member, IEEE, and Michael Unser, Fellow, IEEE. Fast Parametric Elastic Image Registration. IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 12, NO. 11, NOVEMBER 2003 1427-1442, 84-78.

66. José Manuel Gutiérrez "Sistemas Expertos Basados en Reglas" Dpto. de Matemática Aplicada. Universidad de Cantabria, 114-79.

67. J. Pina, R. Alquézar. RESULTADOS DE UN NUEVO MÉTODO PARA LA

68. RECONSTRUCCIÓN DE SUPERFICIES A PARTIR DE IMÁGENES /

69. TOMOGRAFICAS. Memorias del V congreso de Bioingeniería Habana. 2003:1-4, 90-80.

70. Juan A. Botía Blaya "Sistemas Difusos Fuzzy systems" Departamento de Ingenier'ia de la Información y las Comunicaciones Universidad de Murcia Aprendizaje computacional. Juan A. Botía-p. 1/20,111-81.

71. Juan Carlos Gutierrez, Cesar Beltrán y Zhao Liang; "Reconocimiento de rostros Utilizando la Transformada de Wavelets y la Red neuronal Hopfield", C1ASITEC: 2002,63-82.

72. Juan Javier segura salas, Repaso de interpolación , Depto de matemáticas, estadística y computación 2005,65-83.

73. J. Javier Segura Sala. Interpolación 1 Depto. de Matemáticas, Estadística y Computación. Universidad de Cantabria. February 23,2005:1-35,82-84.

74. J.M. Pardo, "Modelado Solido de estructuras Oseas a partir de Imágenes de Tomografía, Tesis Doctoral, Departamento de Electrónica y Computación de la Universidad de Santiago de Compostela, Febrero 1998, 67-85.

75. Korf E Richard, The artificial intelligence search algoritms Univeresity of the Angeles California, 51-86.

76. L. D. Cohen y I. Cohen." Finite Element Methods for Active Contour Models and Ballons for 2D and 3D Images", IEEE Trans- Patt. Anal. Machine Intell.,15: 1131-1147,1993,71-87.

77. Liebowitz Jay. The handbook of aplied expert systems. Publisher CRC PressLLG. 2004, 45-88.

78. López G. F. Eugenio, Colas 0. Rafael, Ramirez C. Francisco. Maquinado de una suceción de curvas. Ingenierías, vol. iv, № 11. 2001: 34-42, 81-89.

79. Lygeros John, Datta N.Godbole and Charles Coleman "Model based fuzzy logic controller", Intelligent Machine and robotics laboratory, University of California Berkeley 2003,103-90.

80. Lotfi A. Zadeh "Computing with Words and its Applications Computer Science" Division Department of EECS UC Berkeley4th WSEAS International Conference on Soft Computing, Optimization and Manufacturing Systems Miami, Florid April 21, 2004,109-91.

81. Marcos Martín. Contornos Activos, Computación. Universidad de Cantabria. February 23,2004,91-92.

82. Mathews Jacob, Member IEEE, Michael Unser, Thierry Blu, Member.,Efficient Energies and Algorithms for Parametric Snakes .IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 13, NO. 9, SEPTEMBER 2004: 1231-1244, 9393.

83. M. Hellmann "Fuzzy Logic a Introduction". Laboratoire Antennes Radar Telecom, F.R.E CNRS 2272, Equipe Radar Polarimetrie Universit'e de Rennes 1, UFR S.P.M, Campus de Beaulieu Bat. 22,110-94.

84. Michael Unser and Thierry Blu. Generalized smoothing splines and the optimal discretization of the Wiener filter. IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING. 2004:1-31, 83-95.

85. Michael Unser, Fellow, IEEE, and Thierry Blu, Member, IEEE. Wavelet Theory Demystified. IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, VOL. 51, NO. 2, FEBRUARY 2003: 470-483, 87-96.

86. Michael Unser, Thierry Blu. Fractional spline and wavelet. 2000:43-67, 88-97.

87. Michael Unser. Spline: A perfect fit for signal and image processing. IEEE signal processing magazine. 1999:1-17, 89-98.

88. M. Kass, A, Witkin. y D. Terzopoulos. "Snakes: Active Contours Models International Journal on Computer Vision", 10: 321- 331,1998,15,72-99.

89. Permar Dorothy, An outline dental anatomy, Editorial Lea &Febiger 1978, 43102.

90. Philippe Thevanes, Thierry Blu and Michael Unser, "Image interpolation and resampling", Swiss Federal Institute of technology Lausane. 2004,64-103.

91. Pier Luigi Dragotti, Member, IEEE, and Martin Vetterli Wavelet Footprints: Theory, Algorithms, and Applications, IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, VOL. 51, NO. 5, MAY 2003: 1306-1323, 80-104.

92. P. Radeva y J. Serrat Rubber Snake: Implementation on Signed Distance Potential. EnVision Conference SWISS93. pp 187-194,1993,76-105.

93. Ramani Pichumani, Construction of a Three-Dimensional Geometric Model for Segmentation and Visualization of Cervical Spine images phD thesis, 68-106.

94. Sucher M., Fox J. Nondestructive testing of Plastics with Microwaves. -Brooklyn, New York, Polytechnic Press, 1973, v.2, p.l 12,13-109.

95. Thornton Christopher, Du Boulay Benedict, Artificial Intelligence Strategies, Applications, and Models Through Search, edt.American management association, Second Edition 1998, 58-110.

96. T. Mclnerney y D. Terzopoulos" Deformable Models in Medical Images Analysis A Survey Medical Image Analysis Journal, En Proceedings of CVRMed 1997,69-111.

97. Trancho Gonzalo J. Robledo Beatriz. Patología oral: Hipoplasia del esmalte dental, Facultad de biología, Universidad Complutense de Madrid 2000,44-112.

98. Wavelets: ver el bosque y los árboles, "U.S. National Academy of Sciences, diciembre de 2001, 73-113.