[en] Natural teeth represent one of the most complex biological structures, since they consist of at least three layers of different translucent tissues. In this sense, in order to be able to match all natural teeth, a wide variety of differently shaded materials is required. In the last decade, the development of biomaterials used in dental restorations has experienced an important breakthrough. New generations of dental biomaterials already outperform the mechanical properties of the biological tissues that are meant to replace, however this variety of shades and materials together with their complex optical properties, makes it difficult to design layered restorations that match the perception of the according natural tooth. The appearance of a material may vary significantly depending on a wide range of properties such as surface topology, geometry, reflectance, transmittance and angle from which the material is viewed as well as the illumination parameters (angle of incident light, diffuse or directed illumination, etc.). In this sense, color and appearance are still determining factors that must be well-managed both in clinical practices and dental industries. Therefore, the research studies in the field of esthetic dentistry have increased considerably. In addition to knowing the optical and colorimetric properties of these biomaterials and dental structures, it is also interesting to be able to model and predict them. In the last 20 years, computational intelligence has been an indispensable and transversal tool in research in all areas of science including dentistry. The development of mathematical algorithms that are able to establish, or even predict, the final chromatic coordinates or reflectance spectra of these materials represents an important breakthrough with direct application in clinical practice and industry. In this context, many different predictive techniques such as fuzzy logic, neural networks, the Kubelka-Munk theory or linear and non-linear regression approaches have attempted to solve color prediction of these layered tooth structures and materials in the dental field. However, it remains an area not fully solved yet. It is clear that color management in dentistry is not a trivial problem and there is no simple solution for it. Therefore, the main objective of this PhD Thesis is to measure, model and predict the colorimetric properties and final appearance of translucent layered biomaterials with application in dentistry, in order to provide new color prediction methods that could be applied in both clinical practice and industry, and that could contribute to the progress of knowledge in the field of esthetic dentistry and to the development of new dental materials and prosthetic teeth. To meet this objective, several studies, based on different mathematical techniques, have been carried out in order to develop and test new color prediction algorithms. From this point, this PhD Thesis is structured in 7 chapters. First, in Chapter 1, an extensive state of the art on the different topics related to this PhD Thesis is provided. Starting with some color basics concepts and their relation to color in dentistry. After that, we dug into details on dental restorative materials, ending with an introduction to color prediction in dentistry and different mathematical concepts, highlighting principal components analysis (PCA) and linear regression Analysis. In Chapter 2, both general and specific objectives of this PhD Thesis are drawn. In Chapters 3 and 4, PCA-based reflectance prediction algorithms are developed for monolithic and layered (stacked) dental materials, respectively. Chapter 5 presents a new linear regression-based color prediction algorithm for monolithic and layered (stacked) dental materials. Afterwards, in Chapter 6, the algorithms previously proposed for stacked layered samples are tested with more complex stratified layered samples. Chapter 7 shows the final conclusions of our studies. Finally, all the references cited throughout this memory, as well as the scientific production and activities derived from the studies presented in this PhD Thesis and developed within the doctoral period, are listed.

[es] Los dientes naturales representan una de las estructuras biológicas más complejas, ya que están formados por al menos tres capas de diferentes tejidos translúcidos. En este sentido, para poder igualar colorimétricamente los dientes naturales, se requiere una gran variedad de materiales de diferentes colores. En la última década, el desarrollo de los biomateriales utilizados en las restauraciones dentales ha experimentado un importante avance. Las nuevas generaciones de biomateriales dentales ya superan las propiedades mecánicas de estos tejidos biológicos a los que pretenden sustituir, sin embargo la variedad de colores y materiales junto con sus complejas propiedades ópticas, dificultan el diseño de restauraciones por capas que se ajusten a la percepción del diente natural correspondiente. La apariencia de cualquier material puede variar significativamente en función de una amplia gama de propiedades, como la topología de la superficie, la geometría, la reflectancia, la transmitancia y el ángulo desde el que se observa el material, así como los parámetros de iluminación (ángulo de la luz incidente, iluminación difusa o dirigida, etc.). En este sentido, el color y la apariencia siguen siendo factores determinantes que deben ser bien gestionados tanto en las prácticas clínicas como en la industria odontológica. Por ello, los estudios de investigación en el campo de la odontología estética han aumentado considerablemente. Además de conocer las propiedades ópticas y colorimétricas de estos biomateriales y estructuras dentales, también es interesante poder modelarlas y predecirlas. En los últimos 20 años, la inteligencia artificial ha sido una herramienta indispensable y transversal en la investigación en todas las áreas de la ciencia, incluida la odontología. El desarrollo de algoritmos matemáticos capaces de establecer o incluso predecir las coordenadas cromáticas o la reflectancia espectral de estos materiales representa un importante avance con aplicaciones directas en la práctica clínica y en la industria. En este contexto, diferentes técnicas de predicción como la lógica difusa, las redes neuronales, la teoría de Kubelka-Munk o las aproximaciones de regresión lineal y no lineal han intentado resolver el problema de la predicción del color de estas estructuras y materiales dentales en el ámbito odontológico. Sin embargo, sigue siendo una cuestión que no está del todo resuelta. Está claro que la gestión del color en odontología no es un problema trivial y no existe una solución sencilla para ello. Por lo tanto, el objetivo principal de esta Tesis Doctoral es medir, modelar y predecir las propiedades colorimétricas y la apariencia final de biomateriales estratificados translúcidos con aplicación en odontología, con el fin de proporcionar nuevos métodos de predicción del color que puedan ser aplicados tanto en la práctica clínica como en la industria, y que puedan contribuir al progreso del conocimiento en el campo de la odontología estética y al desarrollo de nuevos materiales dentales y dientes protésicos. Para cumplir con este objetivo se han realizado varios estudios, basados en diferentes técnicas matemáticas, con el fin de desarrollar y probar nuevos algoritmos de predicción del color. A partir de aquí, esta Tesis Doctoral se estructura en 7 capítulos. En primer lugar, en el Capítulo 1, se ofrece una amplia revisión bibliográfica sobre los diferentes temas relacionados con esta Tesis Doctoral. Empezando por algunos conceptos básicos del color y su relación con el color en odontología. Después, profundizamos en los detalles de los materiales de restauración dental, y terminamos con una introducción a la predicción del color en odontología y diferentes conceptos matemáticos, destacando el análisis de componentes principales y el análisis de regresión lineal. En el Capítulo 2, se plantean los objetivos generales y específicos de esta Tesis Doctoral. En los Capítulos 3 y 4, se desarrollan algoritmos de predicción de reflectancia basados en ACP para materiales dentales monolíticos y bicapa (apilados), respectivamente. El Capítulo 5 presenta un nuevo algoritmo de predicción del color basado en la regresión lineal para materiales dentales monolíticos y bicapa (apilados). Después, en el Capítulo 6, los algoritmos propuestos anteriormente para las muestras bicapa apiladas se prueban con muestras estratificadas polimerizadas más complejas. El Capítulo 7 muestra las conclusiones finales de nuestros estudios. Por último, se enumeran todas las referencias citadas a lo largo de esta memoria, así como la producción científica y las actividades derivadas de los estudios presentados en esta Tesis Doctoral y otras actividades desarrolladas durante el periodo de doctorado.