摘要：目的：运用机器学习领域相关算法和计算机选色技术,建立一种基于线性回归模型的牙齿比色方法。方法：招募123名来自福建医科大学口腔医学院的本科生作为志愿者,平均年龄（22.48±1.77）岁,男64人,女59人。使用分光光度计测量志愿者上颌牙（15-25）的色度值（CIE L＊、a＊、b＊值）,测量部位为牙冠唇侧中1/3,每颗牙测量5次取平均值。根据所测数据首先确定色度值的特征值的矩阵X和线性回归系数的矩阵θ,接着构建评价函数并用协同过滤算法对其进行优化,最后建立预测缺失牙色度值的多元线性回归模型。随机选取24名同龄志愿者,利用该回归模型分别计算得到24名志愿者240颗牙每颗牙的L＊、a＊和b＊值的预测值,并分析其与分光光度计所测实际值的接近程度。结果：94.17%的志愿者牙齿L＊值的预测准确度超过80%,100%的志愿者牙齿a＊值和b＊值的预测准确度都超过了80%。L＊值预测准确率的95%置信区间（79.00%-100%）,a＊值预测准确率的95%置信区间（94.44%-100%）,b＊值预测准确率的95%置信区间（86.67%-100%）。结论：本文所用线型回归模型对于牙齿色度值的预测是可行并且有参考价值的。

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