CN116350189A - 磨牙事件检测系统及磨牙数据处理方法 - Google Patents

磨牙事件检测系统及磨牙数据处理方法 Download PDF

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CN116350189A CN202310423587.6A CN202310423587A CN116350189A CN 116350189 A CN116350189 A CN 116350189A CN 202310423587 A CN202310423587 A CN 202310423587A CN 116350189 A CN116350189 A CN 116350189A
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李君实
黄东
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Abstract

本发明提供磨牙事件检测系统及磨牙数据处理方法，所述方法包括：获取佩戴在检测对象面部的可穿戴记录仪采集的面部肌电数据和辅助数据；根据所述面部肌电数据与磨牙阈值确定疑似磨牙事件；利用所述辅助数据对所述疑似磨牙事件进行验证以确定磨牙事件。通过可穿戴记录仪在采集面部肌电数据的同时采集辅助数据，在分析磨牙事件时，先利用面部肌电数据与磨牙阈值初步筛选出疑似磨牙事件，再结合辅助数据对疑似磨牙事件逐一分析，验证实际的磨牙事件，由此可以去除掉肌电数据中的伪迹，提高磨牙事件识别的准确性。

Description

磨牙事件检测系统及磨牙数据处理方法
本申请为2023年2月20日提交的申请号为2023101352524、发明名称为磨牙事件检测系统及磨牙数据处理方法的专利申请的分案申请。
技术领域
本发明涉及医疗设备领域，具体涉及一种磨牙事件检测系统及磨牙数据处理方法。
背景技术
磨牙症是口腔科的常见病和多发病，其中最常见的类型是患者在夜间入睡后出现磨牙动作。长期磨牙会导致牙齿异常磨损，引发牙齿酸痛、松动、折断、炎症等多种疾病。为了诊断和治疗磨牙症，医生需要了解患者在整个睡眠期间所发生的磨牙动作。面部肌电数据可以用于检测磨牙动作，检测对象可以整晚佩戴肌电检测装置，从而采集到睡眠期间的面部肌电数据。
在分析肌电数据时，一般是通过比较面部肌电数据与设定阈值来筛选出可能是磨牙动作的数据段，但是实际应用中，检测对象在睡眠期间可能出现各种状况，比如翻身、面部动作等，这些非磨牙动作也可能导致面部肌电数据出现明显波动，所以很容易出现误判的情况。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种磨牙数据处理方法，包括：获取佩戴在检测对象面部的可穿戴记录仪采集的面部肌电数据和辅助数据；根据所述面部肌电数据与磨牙阈值确定疑似磨牙事件；利用所述辅助数据对所述疑似磨牙事件进行验证以确定磨牙事件。
可选地，所述辅助数据包括加速度数据。
可选地，利用所述辅助数据对所述疑似磨牙事件进行验证以确定磨牙事件，进一步包括：确定所述疑似磨牙事件的时间信息；提取与所述时间信息相应的加速度数据；根据提取到的加速度数据的变化量确定所述疑似磨牙事件是否为磨牙事件。
可选地，所述时间信息包括所述疑似磨牙事件的开始时间和结束时间；在利用所述辅助数据对所述疑似磨牙事件进行验证以确定磨牙事件的步骤中，提取所述开始时间至结束时间之间的所述辅助数据。
可选地，根据所述面部肌电数据与磨牙阈值确定疑似磨牙事件，进一步包括：从所述面部肌电数据中筛选出超出磨牙阈值的全部数据段；根据筛选出的各个所述数据段的时间长度识别出至少两种类型的疑似磨牙事件，所述类型包括持续性发作和相位性发作，其中所述持续性发作的数据段的长度大于所述相位性发作的数据段的长度。
可选地，根据筛选出的各个所述数据段的时间长度识别出至少两种类型的疑似磨牙事件，进一步包括：针对所述全部数据段中的每一个数据段，分别判断数据段的持续时间t2-t1是否满足ttonic＞t2-t1≥tphasic，或者t2-t1≥ttonic；对于满足ttonic＞t2-t1≥tphasic的数据段记录为相位性发作的疑似磨牙事件，对于满足t2-t1≥ttonic的数据段记录为持续性发作的疑似磨牙事件。
可选地，在根据筛选出的各个所述数据段的时间长度识别出至少两种类型的疑似磨牙事件之后，还包括：针对识别出的相位性发作类型的疑似磨牙事件，判断每两个相邻的疑似磨牙事件的时间间隔是否低于间隔阈值；当两个相邻的疑似磨牙事件的时间间隔低于间隔阈值时，合并两个相邻的疑似磨牙事件。
可选地，迭代执行所述合并的处理，直至全部每两个相邻的疑似磨牙事件的时间间隔高于间隔阈值；在合并处理之后，还包括：针对每个合并处理得到的疑似磨牙事件，获取其所合并的疑似磨牙事件数量；删除合并数量小于数量阈值的合并结果。
相应地，本发明提供一种磨牙数据处理设备，包括：处理器以及与所述处理器连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令被所述处理器执行，以使所述处理器执行上述磨牙数据处理方法。
相应地，本发明提供一种磨牙事件检测系统，包括：主机和可穿戴记录仪，其中所述可穿戴记录仪用于采集面部肌电数据和辅助数据；所述主机用于执行上述磨牙数据处理方法。
根据本发明提供的磨牙事件检测系统及磨牙数据处理方法，通过可穿戴记录仪在采集面部肌电数据的同时采集辅助数据，在分析磨牙事件时，先利用面部肌电数据与磨牙阈值初步筛选出疑似磨牙事件，再结合辅助数据对疑似磨牙事件逐一分析，验证实际的磨牙事件，由此可以去除掉肌电数据中的伪迹，提高磨牙事件识别的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为磨牙事件检测系统的示意图；
图2为本发明实施例中的可穿戴记录仪的电路架构图；
图3为可穿戴记录仪与柔性肌电记录电极的连接状态图；
图4为发明实施例中的磨牙数据处理方法的流程图；
图5为一段包含两种发作类型的肌电数据。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
图1示出了一种磨牙事件检测系统，包括主机1和可穿戴记录仪2，其中可穿戴记录仪2适于穿戴在人面部，用于采集肌电数据和辅助数据，主机1可通过可穿戴记录仪2获取肌电数据和辅助数据。主机1可配备一个或多个可穿戴记录仪2，图1所示为两个可穿戴记录仪2。可穿戴记录仪2可以从主机1的充电槽中取出，插接柔性肌电采集电极，佩戴于面部两侧的咬肌区域。
工作状态下，主机1和可穿戴记录仪2之间通过无线方式通信，传输控制指令和记录仪采集的数据。当主机1关闭时，可穿戴记录仪2处于休眠状态；当主机1通电启动后，主机1与配备的可穿戴记录仪2自动完成无线连接，用户可通过主机1的软件系统操作将其中一个或多个可穿戴记录仪2断开连接并转为休眠状态，仅使用未休眠的可穿戴记录仪2；当主机1关闭后，所有可穿戴记录仪2断开连接并转为休眠状态。
可穿戴记录仪2采集的数据也可以传输到通用电子设备中，例如智能手机。预装配套软件的电子设备可实现等同于主机1的全部软件功能。
图2为可穿戴记录仪2的电路架构图，内含三个传感模块：肌电采集模块，由插接在记录仪上的柔性肌电记录电极直接采集原始肌电信号并输入记录仪，进一步经过放大、滤波、模数转换采样等信号处理；体动采集模块，由加速度计采集用户头部的运动信息，用于判别肌电信号波动是否为头部活动引入的伪迹；声音采集模块，由麦克风采集周围环境声音，用于判别肌电信号波动是否伴随磨牙音，辅助判定肌电信号是否由磨牙产生。三个传感模块采集的数据均输入至微控制器，由微控制器进行数据压缩、分包等处理，进一步输入至无线通信模块并向外发射。
记录仪内部电路设置有存储器，微控制器输出的数据在无线发送的同时，可写入该本地存储器，作为数据备份。若发现无线传输的数据存在丢失，可通过微控制器再次导出存储器中的数据。数据导出有两种模式：微控制器读取存储器中的数据，输出至无线通信模块进行无线传输；记录仪放置在仪器主机的充电槽内，存储器中的数据通过记录仪底部触点和充电槽内触点传输至主机1。
无线通信模块具有收发功能，除将微控制器输入的数据无线发送外，还可接收来自外部(如主机1)的控制指令，指令输入微控制器后，可控制记录仪的无线连接与断开、各传感模块的启用与关闭、存储器读写等。
此外，记录仪内部电路的电源模块包括电池、电源管理电路和充电电路，向记录仪的其他各模块供电。
在记录仪电路架构的其他实施例中，可以不具有声音采集模块，声音采集模块可设置于仪器主机1内部，实现采集周围环境声音的功能。
如图3所示，可穿戴记录仪2需要与配套的柔性肌电记录电极3组合使用，肌电记录电极3由记录仪背胶31、插接口32、皮肤背胶33、柔性电路34构成。其中，记录仪背胶31用于粘贴固定可穿戴记录仪2，未使用时表面覆盖有离型膜，使用时撕去离型膜与记录仪粘贴；插接口32可与记录仪上的插接口22对插，将电极采集的肌电信号输入记录仪内部电路；皮肤背胶33由医用胶带制成，未使用时表面覆盖有离型膜，使用时撕去离型膜与面部咬肌区域皮肤粘贴；柔性电路34为柔性肌电记录电极3的核心结构，其上设置有电极点和引线，负责采集和传输肌电信号。
如图4所示，本发明实施例提供一种磨牙数据处理方法，该方法可以由上述主机1或者通用电子设备执行，包括如下操作：
S1，获取佩戴在检测对象面部的可穿戴记录仪采集的面部肌电数据和辅助数据。通常情况下，本方案用于检测睡眠期间的非自主磨牙事件，所获取的面部肌电数据和辅助数据是检测对象在睡眠期间的数据。
本申请所述辅助数据可以是加速度数据和声音数据之一或者全部。监测结束后，软件系统对接收到的原始数据进行处理，包括通过预设的滤波器进行数字滤波，以及依据数据包中的时间信息，对面部肌电数据和辅助数据进行时间对准。
S2，根据面部肌电数据与磨牙阈值确定疑似磨牙事件。磨牙阈值为预设值，将监测期间内的面部肌电数据与磨牙阈值进行比较，高于磨牙阈值的数据段被判定为监测对象发生了疑似磨牙动作，即产生了疑似磨牙事件。当然还可以从时间维度对多个疑似磨牙事件进行合并处理，比如对于相隔时间非常接近的两个疑似磨牙事件，可以合并为一个疑似磨牙事件。
S3，利用辅助数据对疑似磨牙事件进行验证以确定磨牙事件。针对每一个疑似磨牙事件逐个分析，每个疑似磨牙事件的对应一个肌电数据段，每个疑似磨牙事件均有起止时间点，可以提取起止时间内的辅助数据，也可以扩大范围提取包括起止时间点在内的更长的辅助数据，或者只提取肌电数据段的起始时间点附近的辅助数据，或者只提取肌电数据段的结束时间点附近的辅助数据。
在一个实施例中，仅使用加速度数据作为辅助数据，步骤S3具体包括：
S31A，确定疑似磨牙事件的时间信息，可以是开始时间、结束时间之一或者全部；
S32A，提取与所述时间信息相应的加速度数据，可以是开始时间点前后一段时间内的加速度数据、结束时间点前后一段时间内的加速度数据、开始时间至结束时间之间的加速度数据；
S33A，根据提取到的加速度数据的值确定所述疑似磨牙事件是否为磨牙事件。具体地，提取的加速度数据也是一段随时间变化的加速度数据段，将加速度数据段内的变化量与预设阈值进行比较，其中的变化量是指某时刻的加速度数值与数据段初始的加速度数值的差值，如果此时间段内的任一时刻的加速度变化量超过预设阈值，表示佩戴者在此时间段发生较为显著的动作，如翻身、转头、起夜等动作，则判定此疑似磨牙事件为伪迹；如果此时间段内所有时刻的加速度变化量均未达到预设阈值，表示佩戴者在此时间段保持静止，则判定本时间段内的肌电波动并非由被检测对象的面部异常动作导致，所以可以确认发生了磨牙事件。
在另一个实施例中，仅使用声音数据作为辅助数据，步骤S3具体包括：
S31B，确定疑似磨牙事件的时间信息，具体可参考步骤S31A；
S32B，提取与时间信息相应的声音数据，具体可参考步骤S32A；
S33B，根据提取到的声音数据的特征确定疑似磨牙事件是否为磨牙事件。具体地，提取的声音数据也是一段随时间进行的声音数据段，如果检测对象在此时间段内有磨牙动作，则或可产生具有磨牙声音，该声音具有伴随磨牙动作的特点，随磨牙动作的开始而开始，随磨牙动作的增强而增强，最后伴随磨牙动作的消失而消失，相较于其他的摩擦枕头等导致的动作产生的声音具有显著区别。可以参考图5，疑似磨牙事件相应的肌电数据段(时间段内的肌电数据)中，肌电数据具有明显的波动特征，即从较低的水平逐渐增强，随后逐渐减弱，因此可以设定声音强度变化特征也应当如此。如果提取的声音的强度变化符合设定的声音强度变化特征，也即符合磨牙动作肌电强度的变化特征，则表明检测对象有磨牙动作，疑似磨牙事件确实为磨牙事件；如果提取到的声音强度变化特征不符合磨牙动作肌电强度的变化特征，则表明检测对象没有磨牙动作，可能是其它身体动作导致了面部肌电数据超出了磨牙阈值，所以判定疑似磨牙事件属于伪迹，不是真正的磨牙事件。
在第三个实施例中，使用加速度数据和声音数据两种数据作为辅助数据，步骤S3具体包括：
S31C，确定疑似磨牙事件的时间信息，具体可参考步骤S31A；
S32C，提取与时间信息相应的加速度数据，具体可参考步骤S32A；
S33C，判断提取到的加速度数据的变化量是否大于阈值。具体可参考步骤S33A，当提取到的加速度数据的变化量大于阈值时执行步骤S4C，否则将疑似磨牙事件判定为磨牙事件(确定属于磨牙动作)；
S34C，提取与时间信息相应的声音数据，具体可参考步骤S32A；
S35C，判断所述声音数据的特征是否符合磨牙音特征。具体可参考步骤S33B，当所述声音数据的特征不符合磨牙音特征时执行步骤S6C，否则将疑似磨牙事件判定为磨牙事件(确定属于磨牙动作)；
S36C，判定为非磨牙事件(伪迹)。
本实施例可以视为对前两个实施例的组合，本实施例采用两种辅助信息综合分析疑似磨牙事件，可以进一步提高判定结果的准确性。
根据本发明实施例提供的磨牙数据处理方法，通过可穿戴记录仪在采集面部肌电数据的同时采集辅助数据，在分析磨牙事件时，先利用面部肌电数据与磨牙阈值初步筛选出疑似磨牙事件，再结合辅助数据对疑似磨牙事件逐一分析，验证实际的磨牙事件，由此可以去除掉肌电数据中的伪迹，提高磨牙事件识别的准确性。
在可选实施例中，本方案要区分两种类型的疑似磨牙事件，分别为持续性发作事件和相位性发作事件。持续性(tonic)发作，定义为肌电数据超过磨牙阈值，且持续时间较长(例如1～3秒)的一次咬肌活动；相位性(phasic)发作，定义为至少连续N个持续时间较短(例如0.1～0.5秒)、间隔较短、肌电数据超过磨牙阈值的多个肌电活动。
上述步骤S2具体包括：
从面部肌电数据中筛选出超出磨牙阈值的全部数据段。
根据筛选出的各个数据段的时间长度识别出至少两种类型的疑似磨牙事件，类型包括持续性发作和相位性发作，其中所述持续性发作的数据段的长度大于所述相位性发作的数据段的长度。
可以设置两个时间阈值ttonic和tphasic来区分两种类型的疑似磨牙事件，ttonic＞tphasic。针对全部数据段中的每一个数据段，分别判断数据段的持续时间t2-t1是否满足ttonic＞t2-t1≥tphasic，或者t2-t1≥ttonic；其中t2表示数据段的结尾对应的时间点，t1表示数据段的开始位置对应的时间点。
对于满足ttonic＞t2-t1≥tphasic的数据段记录为相位性发作的疑似磨牙事件，对于满足t2-t1≥ttonic的数据段记录为持续性发作的疑似磨牙事件。
图5示出了两种事件的典型肌电数据段，根据上述过程，可以识别出一个持续性发作的磨牙事件数据段，以及多个相位性发作的磨牙事件数据段。针对识别出的持续性性发作类型的数据段，可以直接判定为一次疑似持续性发作；对于相位性发作类型的数据段，可以统计个数、间隔等作为结果，也可以再进行加工。
作为可选实施例，还可以进一步执行如下处理：
针对识别出的相位性发作类型的疑似磨牙事件，判断每两个相邻的疑似磨牙事件的时间间隔是否低于间隔阈值；当两个相邻的疑似磨牙事件的时间间隔低于间隔阈值时，合并两个相邻的疑似磨牙事件。需要说明的是，本方案所谓合并两个事件，并非对两段数据进行融合计算形成一个数据段，而是将两个数据段视为一次事件。
具体地，首先提取起始的两个疑似相位性发作的数据段(简称为phasic数据段)，判定两phasic数据段的时间间隔Δt是否小于间隔阈值tinterval。如满足，则两个phasic数据段同属一次phasic发作，将两个phasic数据段合并为一次phasic动作记录，进而继续与下一个phasic数据段进行Δt判断；如不满足，则两个phasic数据段不属于同一次phasic发作，将第二个phasic数据段继续与下一个phasic数据段进行Δt判断。以此类推直至完成最后两个phasic数据段的Δt判断，获得合并后的phasic动作记录。上述合并处理被迭代执行，合并后相邻的phasic数据段的时间间隔高于间隔阈值。
在此基础上，还可以进一步执行如下处理：
针对每个合并处理得到的疑似磨牙事件，获取其所合并的磨牙事件数量。在上述phasic数据段合并过程中，记录每个新phasic数据段的合并数。将合并数量大于数量阈值的合并结果判定为疑似相位性发作事件。以图5所示的肌电数据为例，最初能够筛选出5个phasic数据段，经过合并处理后它们被合并为1个phasic事件，其合并数是5。设数量阈值为3，则图5所示示例中存在1次疑似相位性发作事件；假设存在合并数小于3的合并结果，则该合并结果不属于疑似相位性发作事件。
本发明提供的优选实施例可以区分两种不同的磨牙事件，尤其是可以准确地识别相位性发作事件，两种事件的次数和发生时间等指标对于磨牙症的诊断和治疗起到较好的辅助作用。
在经过上述一系列处理后，步骤S2识别到两种疑似磨牙事件，在步骤S3中针对两种疑似磨牙事件逐一进行分析。需要说明的是，在步骤S3中对于疑似tonic事件，其时间信息即为图5中所示的ttonic，而对于合并得到的疑似phasic事件，其时间信息是合并前的第一个phasic数据段的开始时间至合并前的最后一个phasic数据段的结束时间。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (10)

1.一种磨牙数据处理方法，其特征在于，包括：
获取佩戴在检测对象面部的可穿戴记录仪采集的面部肌电数据和辅助数据；
根据所述面部肌电数据与磨牙阈值确定疑似磨牙事件；
利用所述辅助数据对所述疑似磨牙事件进行验证以确定磨牙事件。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述辅助数据包括加速度数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述辅助数据对所述疑似磨牙事件进行验证以确定磨牙事件，进一步包括：
确定所述疑似磨牙事件的时间信息；
提取与所述时间信息相应的加速度数据；
根据提取到的加速度数据的变化量确定所述疑似磨牙事件是否为磨牙事件。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述时间信息包括所述疑似磨牙事件的开始时间和结束时间；在利用所述辅助数据对所述疑似磨牙事件进行验证以确定磨牙事件的步骤中，提取所述开始时间至结束时间之间的所述辅助数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述面部肌电数据与磨牙阈值确定疑似磨牙事件，进一步包括：
从所述面部肌电数据中筛选出超出磨牙阈值的全部数据段；
根据筛选出的各个所述数据段的时间长度识别出至少两种类型的疑似磨牙事件，所述类型包括持续性发作和相位性发作，其中所述持续性发作的数据段的长度大于所述相位性发作的数据段的长度。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据筛选出的各个所述数据段的时间长度识别出至少两种类型的疑似磨牙事件，进一步包括：
针对所述全部数据段中的每一个数据段，分别判断数据段的持续时间t2-t1是否满足ttonic＞t2-t1≥tphasic，或者t2-t1≥ttonic；
对于满足ttonic＞t2-t1≥tphasic的数据段记录为相位性发作的疑似磨牙事件，对于满足t2-t1≥ttonic的数据段记录为持续性发作的疑似磨牙事件。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在根据筛选出的各个所述数据段的时间长度识别出至少两种类型的疑似磨牙事件之后，还包括：
针对识别出的相位性发作类型的疑似磨牙事件，判断每两个相邻的疑似磨牙事件的时间间隔是否低于间隔阈值；
当两个相邻的疑似磨牙事件的时间间隔低于间隔阈值时，合并两个相邻的疑似磨牙事件。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，迭代执行所述合并的处理，直至全部每两个相邻的疑似磨牙事件的时间间隔高于间隔阈值；
在合并处理之后，还包括：
针对每个合并处理得到的疑似磨牙事件，获取其所合并的疑似磨牙事件数量；
删除合并数量小于数量阈值的合并结果。
9.一种磨牙数据处理设备，其特征在于，包括：处理器以及与所述处理器连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令被所述处理器执行，以使所述处理器执行如权利要求1-8中任意一项所述的磨牙数据处理方法。
10.一种磨牙事件检测系统，其特征在于，包括：主机和可穿戴记录仪，其中
所述可穿戴记录仪用于采集面部肌电数据和辅助数据；
所述主机用于执行如权利要求1-8中任意一项所述的磨牙数据处理方法。
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