JP2004313783A - 虫歯検出装置及び虫歯検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 初期虫歯を感度良く正確に検出し、しかもその進行度合をも検出できる虫歯検出装置及び虫歯検出方法を提供する。
【解決手段】 本発明の虫歯検出システム１は、紫外線照射装置２と、紫外線照射装置２から照射された紫外線により歯からの蛍光を受光する蛍光受光装置３と、蛍光受光装置３から送信された蛍光データを解析する蛍光データ解析部４と、蛍光データ解析部４により解析された解析データを表示する表示装置５とを備えている。蛍光データ解析部４は、前記蛍光データを可視光領域の２以上の波長帯における蛍光強度に基づいて解析をするように構成されている。
【選択図】 図２

Description

本発明は、虫歯を検出する技術に関し、特に、歯からの蛍光情報に基づいて非破壊的に初期段階の虫歯を検出する技術に関する。

光を用いて虫歯を検出する従来技術として、特許文献１に記載された装置がある。かかる装置は、赤色光（６００〜６７０ｎｍ）を励起光として歯に照射し、その歯からの蛍光をフォトダイオードにより受光した光の強度のみを測定するものである。また、前記装置は口腔内細菌由来の蛍光により虫歯を検出するものであるため、虫歯が進行し歯に穴が開いてしまい、その中に細菌が繁殖しているような場合には虫歯の検出が可能である。

しかしながら、初期虫歯の進行度合いは、必ずしも細菌の存在及びその量とは相関していない。特に初期虫歯の場合は、該当箇所に口腔用組成物内細菌が検出されないことがむしろ多いため、前記特許文献１に記載の装置でかかる初期虫歯を検出することは困難である。すなわち、このような蛍光情報によって解析した結果は、口腔内細菌の有無等によって左右されるため、初期虫歯の有無を正確に判断することが困難である。

上記特許文献１の問題を解決すべく、非特許文献１、２に記載されたＱＬＦ（quantitative light-induced fluorescence）方法及びこの方法を実現させた装置が開発されている。この装置は、３８０±７０ｎｍの紫外線で照射し、得られた５２０ｎｍ以上の蛍光の強さのみ検出するものであり、虫歯部位からの蛍光強度が歯の健常部位からの蛍光強度に比較して弱くなるという現象を利用して虫歯を検出するものである。この場合の虫歯検出は、細菌の存在に影響を受けないため、特許文献１に開示の装置と比較して虫歯の有無の検出をより正確にできるようになっている。しかし、後述の比較例２に示すとおり、実際のミネラル減少率の変化と上記５２０ｎｍ以上蛍光強度の変化とは一致しないため、初期虫歯の進行度合を計測することは困難である。

さらに、虫歯を検出する装置として、３６０〜５８０ｎｍの紫外線を歯に照射し、歯からの６２０ｍｎ以上の蛍光を測定する装置がある（特許文献２）。この装置は虫歯部位に特異的な赤色蛍光のみを測定対象とするものであり、特許文献１のように、口腔内細菌まで検出してしまうことはない。しかし、特許文献２に記載の装置は、蛍光強度の弱い赤色蛍光のみを測定対象とするため、虫歯の有無を検出するのに蛍光強度が不十分で外光などの計測環境の影響を受けやすく検出感度が低くなるという問題がある。

他方、虫歯の進行度合いを正確に検出し定量できる技術として、非特許文献３に記載された技術がある。この技術は、抜去した虫歯をスライスし、その断面をマイクロＸ線写真で撮影し、前記写真における情報に基づいて、健常歯と比較しつつ、ミネラル減少率を算出し、虫歯の進行状況を定量するものである。かかる方法は、確実に虫歯の進行状況を確認することが可能であるが、歯を抜去およびスライスしなければ、測定することができないという問題がある。

特開平２００１−２９９６９９号公報 欧州特許出願公開第０５５５６４５号明細書 Stookey,G.K.,et al. Dental caries diagnosis, Dent Clin North Am.,43;665-77,1999. Shi X.Q,et al. Comparison of QLF and DIAGNOdent for quantification of smooth surface caries, Caries Res., 35(1):21-6,2001. 好川正ら，「エナメル質の脱灰におよぼす０．１Ｍ乳酸のｐＨならびに作用時間の影響」，口腔衛生学会雑誌，1990，第４０巻，ｐ．６７１〜６７７

本発明の目的は、初期虫歯を感度良くかつ正確に検出し、虫歯の進行度合をも検出できる虫歯検出装置、虫歯検出方法及び前記検出方法を実現させるためのプログラムを提供することにある。

本発明者等は、歯に紫外光（水銀ランプのｉ線３６５ｎｍ）を照射した場合、健常歯については、４００〜５００ｎｍ付近（青色相当）に強い蛍光が生じるのに対し、虫歯については、４００〜５００ｎｍ付近の蛍光が弱くなり、その一方で、６００〜８００ｎｍ付近（赤色相当）に蛍光が生じることを知見した。

また、本発明者等は、紫外光の照射光強度を減少させた場合、虫歯については、青色相当及び赤色相当の蛍光が弱くなるのに対し、健常歯については、青色相当の蛍光が弱くなるものの、赤色相当の蛍光が強くなることを知見した。

本発明は、上記知見に基づいてなされたものであり、紫外線光源と、該紫外線光源から照射された紫外線により歯からの蛍光を受光する蛍光受光部と、該蛍光受光部から送信された蛍光データを解析する蛍光データ解析部と、該蛍光データ解析部により解析された解析データを表示する解析データ表示部とを備えた虫歯検出装置であって、前記蛍光データ解析部は、前記蛍光データを可視光領域の２以上の波長帯における蛍光強度に基づいて解析をする虫歯検出装置である。

本発明に係る検出装置を用いることにより、初期虫歯を感度よく検出することが出来るため、初期虫歯を削らずに非外科的な処置による治療がよりしやすくなる。さらに、本発明に係る虫歯検出装置は、虫歯の進行度合いも計測することができる。前記初期虫歯の治療経過の観察が可能になり、その回復の度合いの確認ができるため、患者に虫歯の進行状況や回復状況を具体的に示すことができる。さらに、虫歯予防処置の重要性や処置の効果に関する理解を得ることができ、口腔の健康の維持向上に貢献することが可能になる。

本発明に係る虫歯検出装置により、歯の表面を計測することによって、虫歯を精度良く検出できるのみならず、歯の隙間等のような計測が困難な部位や（１カ所で計測）、歯の健常部位と虫歯部位との対比測定（２カ所で計測）をも行うことが可能である。また、これらの蛍光データを可視光領域の２以上の波長帯における蛍光強度に基づいて解析をすることにより、虫歯（特に初期虫歯）とその進行度合いを感度良く正確に検出することができる。

また、本発明に係る虫歯検出装置により、紫外線の照射光強度の変化に伴って変化する歯からの蛍光データの中から、虫歯と健常歯とで異なる変化を示す波長帯を選択し、その波長帯における複数の蛍光強度に基づいて解析することができ、それによって虫歯（特に初期虫歯）とその進行度合いを感度良く正確に検出することができる。

本出願において、「第１波長帯」とは、赤色相当の波長のみならず、緑色相当の波長まで含めた、５５０〜８１０ｎｍの波長帯から選ばれる任意の波長幅を有する波長帯を意味する。「第２波長帯」とは、青色相当の波長のみならず、緑色相当の波長まで含めた、３８０〜５５０ｎｍの波長帯から選ばれる任意の波長幅を有する波長帯を意味する。「第３波長帯」とは、緑色相当の波長のみならず、赤色相当の波長及び青色相当の波長まで含めた、４５０〜６５０ｎｍの波長帯から選ばれる任意の波長幅を有する波長帯を意味する。

第１波長帯の波長幅は０．１ｎｍ以上２６０ｎｍ以下であって、好ましくは１０ｎｍ以上２６０ｎｍ以下であり、さらに好ましくは５０ｎｍ以上２６０ｎｍ以下である。第２波長帯の波長幅は０．１ｎｍ以上１７０ｎｍ以下であって、好ましくは１０ｎｍ以上１７０ｎｍ以下であり、さらに好ましくは５０ｎｍ以上１７０ｎｍ以下である。第３波長帯の波長幅は０．１ｎｍ以上２００ｎｍ以下であって、好ましくは１０ｎｍ以上２００ｎｍ以下であり、さらに好ましくは５０ｎｍ以上２００ｎｍ以下である。

また、バンドパスフィルタを使用して蛍光データを複数の波長帯に分割する場合は、そのフィルタの性能により、波長帯に含む波長の数値範囲が変化し得る。たとえば、すでにバンドパスフィルタが素子に組み込まれている原色カラーＣＣＤを用いた場合に、第１波長帯（赤色相当）は、中心波長が６５０±５０で、第２波長帯（青色相当）は、中心波長が４５０±５０で、第３波長帯（緑色相当）は、中心波長が５５０±５０が代表的であるが、これらの波長には限定されず、フィルタの特性により、前記各波長帯は、相互に波長の範囲が重なる場合も含む。

第１波長帯の中心波長と第３波長帯の中心波長は、１０ｎｍ以上離れていることが好ましく、２０ｎｍ以上離れていることがさらに好ましい。また、第２波長帯の中心波長と第３波長帯の中心波長についても、１０ｎｍ以上離れていることが好ましく、２０ｎｍ以上離れていることがさらに好ましい。なお、中心波長とはバンドパスフィルタの二点の相対透過率が５０％のポイント間の中間の波長を意味する。
また、図１（フィルタ特性）に示すフィルタの場合は、赤色の波長帯は、３５０〜４５０及び５５０〜７５０であり、これらも本願の第１波長帯に含むものとする。

本発明によれば、初期虫歯を感度良く正確に検出し、しかもその進行度合をも検出できる虫歯検出装置及び虫歯検出方法を得ることができる。

以下、本発明の虫歯検出装置及び虫歯検出方法並びに虫歯検出プログラムの最も好ましい一実施形態を詳細に説明する。
図２に示すように、本実施形態の虫歯検出システム（虫歯検出装置）１は、紫外線照射装置（紫外線光源）２と、紫外線照射装置２から照射された紫外線により歯からの蛍光を受光する蛍光受光装置（蛍光受光部）３と、蛍光受光装置３から送信されたデータを解析するデータ解析部４と、データ解析部４により解析された解析データを表示する表示装置（解析データ表示部）５とを備えている。

データ解析部４は、蛍光データを可視光領域の２以上の波長帯に分割し、それぞれの波長帯における蛍光強度に基づいて解析ができるように構成されている。
まず、かかる虫歯検出システム１を詳細に述べる。

虫歯検出システム１は、このシステム全体を統括的に制御する主制御部１０(詳細後述）を有する。この主制御部１０には、入出力制御部１１を介して、紫外線照射装置２、及び蛍光受光装置３が接続されていると共に、記憶装置１２、表示装置５、及び出力装置１３が接続されている。

紫外線照射装置２は、波長が３００〜４００ｎｍ程度の紫外線を照射するもので、照射光強度が調整可能に構成されていればよい。このような紫外線照射装置２には、例えば、紫外線ＬＥＤ、水銀ランプ、メタルハライドランプ等がある。紫外線ＬＥＤは、紫外線の照射光強度が調整されるように構成されている。例えば、通電量に関して入出力制御部１１で制御する、もしくは複数のＬＥＤの点灯個数を変えることにより、光の強度調整を行う。

水銀ランプ又はメタルハライドランプは、照射光が可視光カットフィルタを通過して紫外光になり、その紫外光の強度が調整できるようになっている。強度調整は例えば電流値の制御やＮＤフィルタを用いることにより行う。
そして、このような紫外線照射装置２から紫外線を導光するものとしては、紫外線吸収率が低いものであれば特に限定はないが、例えば石英ガラスや高分子材料からなるコアを有する光ファイバを通して歯に直接照射されるようになっている。

蛍光受光装置３は、紫外線の照射により歯からの蛍光が、紫外線カットフィルタ１４を通過することにより紫外線領域の光が吸収され、可視光領域の光のみが、光ファイバを通して光デバイスに受光されるように構成されている。
光デバイスは、可視光領域の蛍光から、色情報を含んだ情報を蛍光データとして取り込み、その情報を入出力制御部１１に送信可能なものであればよい。入出力制御部１１は、光デバイスからの情報をＡＤ変換するように構成されている。

上述の光デバイスには、例えば、分光輝度計、カラーＣＣＤ、ＣＭＯＳ、又は２色以上の色フィルタ付き光センサ等がある。
具体的には、分光輝度計は、蛍光をプリズム等により色分解し、各色光（赤色光、緑色光、青色光等）を光センサ取り込むことにより、各色毎の情報を得るように構成されている。

また、カラーＣＣＤは、色フィルタ（原色ＲＧＢ，補色ＣＭＹＧ）を有する２次元配列された素子で受光し、それぞれの素子からの電気信号に基づいて色情報を得るように構成されている。
さらに、２色以上の色フィルタ（バンドパスフィルタ）付き光センサは、蛍光の特定波長のみを、例えば、フォトマルやシリコンフォトダイオードのような受光素子からの電気信号に基づいて各波長帯毎の情報を得るように構成されている。

記憶装置は、データ解析部４により解析された解析データを保存できるものであればよく、例えば、ハードディスク、フレキシブルディスク、光ディスク等がある。

表示装置５は、上記解析データや解析データの選択（測定部位の数、光強度の変化）に必要な情報を表示できるものであればよく、例えば、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイ等がある。
出力装置１３は、上記解析データを出力できるものであればよく、例えば、プリンタ等がある。

主制御部１０は、ＣＰＵ１５、内部メモリ１６、蛍光データ解析部４等を有する。ＣＰＵ１５は、ＯＳ(Operating System)等の制御プログラムや虫歯検出プログラムからの命令を解読して実行するように構成されている。内部メモリ１６は、入出力制御部１１からの情報や、記憶装置１２からの解析データを一時的に保存するものである。
蛍光データ解析部４は、虫歯検出プログラムがＣＰＵ１５により実行されることにより、虫歯検出プログラムと、ＣＰＵ１５、メインメモリ等のハードウエア資源（コンピュータ）とが協働した手段として構成されている。

そして、虫歯検出プログラムは、ＣＰＵ１５に実現させる機能として、測定部位数選択機能、光強度変化機能、データ取込機能、波長帯選択機能、虫歯度合演算機能、虫歯有無・進行度合判断機能等を有し、これらの機能により、以下に述べる虫歯検出方法が構築される。

次に、本実施形態の虫歯検出方法を、虫歯検出プログラムの諸機能と関連させつつ、図３〜図９を参照して説明する。
虫歯検出方法は、メイン処理（Ｓ１〜Ｓ３、Ｓ５）を共通にし、検出目的や検出方法の違いにより、単一部位測定方法（Ｓ４、Ｓ１１〜Ｓ１９）、対比測定方法（Ｓ２１〜Ｓ３０）、光強度変化測定方法（Ｓ３１〜Ｓ３５、Ｓ４１〜Ｓ４８、Ｓ５１〜Ｓ５８、Ｓ６１〜Ｓ６８）の３通りに大別される。

単一部位測定方法は、外から見える虫歯部位又は虫歯と疑われる部位や、特に歯の隙間や噛み合わせ等のような見えない虫歯部位の虫歯の有無又はその虫歯の進行度合を検出する方法で、虫歯部位と思われる１箇所を１回以上測定する。
対比測定方法は、外から見える虫歯部位又は虫歯と疑われる部位（単に「虫歯部位」とする）の虫歯の有無又はその虫歯の進行度合を検出する方法で、同一の歯における虫歯部位と健常部位の２箇所をそれぞれ独立して測定する。
光強度変化測定方法は、外から見えるか否かにかかわらず虫歯の有無及びその虫歯の進行度合の検出する方法で、紫外線の照射光強度を変化させつつ、虫歯部位と思われる同一箇所を複数回測定する。

具体的には、図３に示すように、ＣＰＵ１５が、測定するか否かを表示装置５に表示させ（Ｓ１）、測定する場合には、虫歯検出プログラムの測定部位数選択機能に基づき、測定部位の数が「１」であるか否かを表示させる（Ｓ２）。
測定部位の数が「１」でない場合には、「対比測定方法」の処理に分岐し（分岐Ｂ、詳細後述）、測定部位の数が「１」である場合には、ＣＰＵ１５が、虫歯検出プログラムの光強度変化選択機能に基づき、光源の光強度を変化させるか否かを表示させる（Ｓ３）。

光源の光強度を変化させる場合には、「光強度変化測定方法」の処理に分岐し（分岐Ｃ、詳細後述）、光源の光強度を変化させない場合には、ＣＰＵ１５が、「単一部位測定方法」の処理を実行する。

ここで、単一部位測定方法においては、まず、測定者が、紫外線照射装置２を用いて、対象部位に照射し、蛍光受光装置３を用いて、歯からの蛍光より情報を得る。
次いで、ＣＰＵ１５が、虫歯検出プログラムのデータ取込機能に基づき、光デバイスからの情報を、入出力制御部１１によりＡＤ変換されたデジタル信号として内部メモリ１６に取り込み、そのデジタル信号を、第１〜第３波長帯毎の輝度（蛍光強度）Ｒ、Ｂ、Ｇを内部メモリ１６に記憶する（Ｓ４）。

ここに、第１波長帯（赤色相当）は、可視光領域（３８０〜８１０ｎｍ）において、波長が、５５０〜８１０ｎｍであることが好ましく、より好ましくは、６００〜７００ｎｍである。
また、第２波長帯（青色相当）は、可視光領域において、波長が、３８０〜５５０ｎｍであることが好ましく、より好ましくは、４００〜５００ｎｍである。
さらに、第３波長帯（緑色相当）は、可視光領域において、波長が、４５０〜６５０ｎｍであることが好ましく、より好ましくは、５００〜６００ｎｍである。

その後、図４に示すように、ＣＰＵ１５が、虫歯検出プログラムの虫歯度合演算機能に基づき、輝度Ｒ、Ｂ、Ｇを求め、その値を次の式（１）に従って虫歯度合ＣＤ₁を演算する（Ｓ１１）。
ＣＤ₁＝Ｒ／Ｂ…式（１）
この虫歯度合ＣＤ₁は、虫歯の進行に伴って、虫歯部位につき、輝度Ｒが増加する一方で、輝度Ｂ、Ｇが減少するという特性を利用し、虫歯の進行度合を定量的な増加関数として表したものである。

ここでは、輝度Ｂの絶対的強度が輝度Ｇより大きいため、外光等の影響を受けにくくノイズが小さいため、虫歯度合ＣＤ₁をより高い精度で算出できる。
また、輝度Ｂの代わりに輝度Ｇを用いて次の式（１．２）に従って虫歯度合ＣＤ₁₂を演算してもよい。
ＣＤ₁₂＝Ｒ／Ｇ…式（１．２）

Ｓ１２〜Ｓ１９の処理は、ＣＰＵ１５が虫歯検出プログラムの虫歯有無・進行度合判断機能に基づいて実行する処理である。
Ｓ１２では、虫歯度合ＣＤ₁を、下限しきい値Ｅ₁と比較する。ここに、「下限しきい値」とは、健常歯と虫歯（特に初期虫歯、以下同じ）とを判別するための値で、紫外線照射装置２における照射光強度、照射面積等の条件や、蛍光受光装置３における光路長、受光素子の感度等の条件によって異なり、虫歯検出システム１におけるキャリブレーションによって決定される。

虫歯度合ＣＤ₁が、下限しきい値Ｅ₁より小さい、又は下限しきい値Ｅ₁と等しい場合には、健常歯である旨（解析データ）を表示してメイン処理のＳ１に戻り（Ｓ１８、１９）、虫歯度合ＣＤ₁が下限しきい値Ｅ₁より大きい場合には、虫歯である旨（解析データ）を表示する（Ｓ１３）。

Ｓ１４では、虫歯度合ＣＤ₁を、上限しきい値Ｆ₁と比較する。ここに、「上限しきい値」とは、軽度の虫歯と重度の虫歯とを判別するための値で、上記下限しきい値と同様に決定される。

虫歯度合ＣＤ₁が上限しきい値Ｆ₁より小さい場合には、軽度の初期虫歯である旨（解析データ）を表示し（Ｓ１５）、虫歯度合ＣＤ₁が、上限しきい値Ｆ₁より大きい、又は下限しきい値Ｆ₁と等しい場合には、重度の初期虫歯である旨（解析データ）を表示し（Ｓ１６）、メイン処理のＳ１に戻る（Ｓ１７）。

上記Ｓ２において、測定部位の数が「１」でない場合には、ＣＰＵ１５が、「対比測定方法」の処理を実行する。
ここで、対比測定方法においては、まず、測定者が、紫外線照射装置２を用いて、紫外線を、同一の歯において、虫歯部位（虫歯と疑われる部位）と、その近傍の健常部位とにそれぞれ照射し、蛍光受光装置３を用いて、虫歯部位の蛍光から第１情報を得ると共に、健常部位の蛍光から第２情報を得る。

次いで、図５に示すように、ＣＰＵ１５が、虫歯検出プログラムのデータ取込機能に基づき、光デバイスからの第１、第２情報を、それぞれ、入出力制御部１１によりＡＤ変換されたデジタル信号として内部メモリに取り込み、それぞれのデジタル信号を、虫歯検出プログラムの波長帯選択機能に基づき、第１〜第３波長帯毎に分解した、虫歯部位の輝度（Ｒ_c、Ｂ_c、Ｇ_c）、健常部位の輝度（Ｒ_n、Ｂ_n、Ｇ_n）を、それぞれ内部メモリ１６に記憶する（Ｓ２１）。

その後、ＣＰＵ１５が、虫歯検出プログラムの虫歯度合演算機能に基づき、虫歯部位の輝度（Ｒ_c、Ｂ_c、Ｇ_c）、及び健常部位の輝度（Ｒ_n、Ｂ_n、Ｇ_n）のそれぞれの平均値を求め、それぞれの平均値を次の式（２）に従って虫歯度合ＣＤ₂を演算する（Ｓ２２）。
ＣＤ₂＝｜Ｒ_n−Ｒ_c｜×｜Ｂ_n−Ｂ_c｜…式（２）

この虫歯度合ＣＤ₂は、虫歯の進行に伴って、虫歯部位の輝度Ｒ_cが健常部位の輝度Ｒ_nより大きくなり、かつ、虫歯部位の輝度Ｂ_c、Ｇ_cが健常部位の輝度Ｂ_n、Ｇ_nより小さくなるという特性を利用し、虫歯の進行度合を定量的な増加関数として表したものである。

ここでは、輝度Ｂの絶対的強度が輝度Ｇより大きいため、外光等の影響を受けにくくノイズが小さいため、虫歯度合ＣＤ₁の精度を高める観点から、輝度Ｇを用いていないが、単に輝度Ｒとの比較の観点からでは、輝度Ｂの代わりに輝度Ｇを用いて次の式（２．２）に従って虫歯度合ＣＤ₂₂を演算したり、輝度Ｂと共に輝度Ｇを用いて次の式（２．３）に従って虫歯度合ＣＤ₂₃を演算してもよい。
ＣＤ₂₂＝｜Ｒ_n−Ｒ_c｜×｜Ｇ_n−Ｇ_c｜…式（２．２）
ＣＤ₂₃＝｜Ｒ_n−Ｒ_c｜×｛｜Ｂ_n−Ｂ_c｜＋｜Ｇ_n−Ｇ_c｜｝…式（２．３）

Ｓ２３〜Ｓ３０の処理は、ＣＰＵ１５が虫歯検出プログラムの虫歯有無・進行度合判断機能に基づいて実行する処理であり、上記Ｓ１２〜Ｓ１９の処理とほぼ同様である。

Ｓ２３では、虫歯度合ＣＤ₂を、下限しきい値Ｅ₂と比較する。
虫歯度合ＣＤ₂が、下限しきい値Ｅ₂より小さい、又は下限しきい値Ｅ₂と等しい場合には、健常歯である旨を表示してメイン処理のＳ１に戻り（Ｓ２９、Ｓ３０）、虫歯度合ＣＤ₂が下限しきい値Ｅ₂より大きい場合には、虫歯である旨を表示する（Ｓ２４）。

Ｓ２５では、虫歯度合ＣＤ₂を、上限しきい値Ｆ₂と比較する。
虫歯度合ＣＤ₂が上限しきい値Ｆ₂より小さい場合には、軽度の初期虫歯である旨を表示し（Ｓ２６）、虫歯度合ＣＤ₂が、上限しきい値Ｆ₂より大きい、又は上限しきい値Ｆ₂と等しい場合には、重度の初期虫歯である旨を表示し（Ｓ２７）、メイン処理のＳ１に戻る（Ｓ２８）。

上記Ｓ３において、光源の光強度を変化させる場合には、ＣＰＵ１５が、「光強度変化測定方法」の処理を実行する。
ここで、光強度変化測定方法においては、まず、測定者が、紫外線照射装置２を用いて、光強度Ｕ₁、Ｕ₂（Ｕ₁＞Ｕ₂）を変化させた紫外線を、同一歯の同一部位にそれぞれ照射し、蛍光受光装置３を用いて、光強度Ｕ₁についての蛍光から第１情報を得ると共に、光強度Ｕ₂についての蛍光から第２情報を得る。

次いで、図６に示すように、ＣＰＵ１５が、虫歯検出プログラムのデータ取込機能に基づき、光デバイスからの第１、第２情報を、それぞれ、入出力制御部１１によりＡＤ変換されたデジタル信号として内部メモリ１６に取り込み、それぞれのデジタル信号を、第１〜第３波長帯毎の光強度Ｕ₁についての輝度（Ｒ₁、Ｂ₁、Ｇ₁）、光強度Ｕ₂についての輝度（Ｒ₂、Ｂ₂、Ｇ₂）を、それぞれ内部メモリ１６に記憶する（Ｓ３１、Ｓ３２）。光強度は２つに限定されるものではなく、２つ以上であってもよい。

その後、ＣＰＵ１５が、虫歯検出プログラムの虫歯有無・進行度合判断機能に基づき、光強度Ｕ₁の輝度Ｒ₁と、光強度Ｕ₂の輝度Ｒ₂との大小関係、すなわち、（Ｒ₁―Ｒ₂）の符号が「正（＋）」であるか否かを判断し（Ｓ３３）、「正（＋）」の場合には、虫歯の可能性がある旨を表示し（Ｓ３４）、「負（−）」の場合には、健常歯である旨を表示してメイン処理のＳ１に戻る（Ｓ３５）。判別方法はこれに限らず、複数の輝度データと照射強度との相関関係を求め、その相関が「正」である場合は虫歯、「負」である場合は健常と判断する方法を用いてもよい。

Ｓ３３〜Ｓ３５の処理は、虫歯部位については、輝度Ｒ₂が輝度Ｒ₁より小さくなる（紫外線照射強度に正の相関）のに対し、健常部位については、輝度Ｒ₂が輝度Ｒ₁より大きくなる（紫外線照射強度に負の相関）という特性を利用し、虫歯の進行度合を判断する前に、虫歯の有無を判断したものである。

Ｓ３４に進んだ後の処理は、虫歯度合の演算処理の違いにより、虫歯度合ＣＤ₃の処理（分岐Ｄ₁、Ｓ４１〜Ｓ４８）、虫歯度合ＣＤ₄の処理（分岐Ｄ₂、Ｓ５１〜Ｓ５８）、虫歯度合ＣＤ₅の処理（分岐Ｄ₃、Ｓ６１〜Ｓ６８）の３つに分岐する。

図７に示すように、虫歯度合ＣＤ₃の処理においては、ＣＰＵ１５が、虫歯検出プログラムの虫歯度合演算機能に基づき、光強度Ｕ₁の輝度（Ｒ₁、Ｂ₁、Ｇ₁）、及び光強度Ｕ₂の輝度（Ｒ₂、Ｂ₂、Ｇ₂）のそれぞれの値を求め、それぞれの値を次の式（３）に従って虫歯度合ＣＤ₃を演算する（Ｓ４１）。
ＣＤ₃＝（Ｒ₁／Ｒ₂）×（Ｂ₁／Ｂ₂）…式（３）

この虫歯度合ＣＤ₃は、虫歯部位については、輝度Ｒ₂、Ｂ₂、Ｇ₂が、それぞれ、輝度Ｒ₁、Ｂ₁、Ｇ₁より小さくなるのに対し、健常部位については、輝度Ｂ₂、Ｇ₂が、それぞれ、輝度Ｂ₁、Ｇ₁より小さくなるものの、輝度Ｒ₂が輝度Ｒ₁より大きくなるという特性を利用し、虫歯の進行度合を関数として表したものである。

Ｓ４２〜Ｓ４８の処理は、ＣＰＵ１５が虫歯検出プログラムの虫歯有無・進行度合判断機能に基づいて実行する処理であり、上記Ｓ２３〜Ｓ３０の処理とほぼ同様である。
Ｓ４２では、虫歯度合ＣＤ₃を、上限しきい値Ｆ₃と比較する。虫歯度合ＣＤ₃が、上限しきい値Ｆ₃より大きい、又は上限しきい値Ｆ₃と等しい場合には、健常歯である旨を表示してメイン処理のＳ１に戻り（Ｓ４７、４８）、虫歯度合ＣＤ₃が、上限しきい値Ｆ₃より小さい場合には、Ｓ４３に進む。

Ｓ４３では、虫歯度合ＣＤ₃を、下限しきい値Ｅ₃と比較する。虫歯度合ＣＤ₃が下限しきい値Ｅ₃より大きい場合には、軽度の初期虫歯である旨を表示し（Ｓ４４）、虫歯度合ＣＤ₃が、下限しきい値Ｅ₃より小さい、又は下限しきい値Ｅ₃と等しい場合には、重度の初期虫歯である旨を表示し（Ｓ４５）、メイン処理のＳ１に戻る（Ｓ４６）。

図８に示すように、虫歯度合ＣＤ₄の処理においては、上記虫歯度合ＣＤ₃の処理の比較した場合、Ｓ５１の処理のみが異なる。
Ｓ５１では、光強度Ｕ₁の輝度（Ｒ₁、Ｂ₁、Ｇ₁）、及び光強度Ｕ₂の輝度（Ｒ₂、Ｂ₂、Ｇ₂）のそれぞれの値を次の式（４）に従って虫歯度合ＣＤ₄を演算する。
ＣＤ₄＝（Ｒ₁／Ｒ₂）×（Ｇ₁／Ｇ₂）…式（４）
その他の処理は、上記同様であるので説明を省略する。

図９に示すように、虫歯度合ＣＤ₅の処理においては、上記虫歯度合ＣＤ₃の処理の比較した場合、Ｓ６１、Ｓ６２、Ｓ６３の処理のみが異なる。
Ｓ６１では、光強度Ｕ₁の輝度（Ｒ₁、Ｂ₁、Ｇ₁）、及び光強度Ｕ₂の輝度（Ｒ₂、Ｂ₂、Ｇ₂）のそれぞれの値を次の式（５）に従って虫歯度合ＣＤ₅を演算する。
ＣＤ₅＝（Ｒ₁／Ｒ₂）×｛（Ｂ₁／Ｂ₂）＋（Ｇ₁／Ｇ₂）｝…式（５）
Ｓ６２では、上限しきい値Ｆ₅の設定の仕方が異なり、Ｓ６３では、下限しきい値Ｅ₅の設定の仕方が異なる。その他の処理は、上記同様であるので説明を省略する。

このような光強度変化測定方法においては、図示しないが、上記虫歯度合ＣＤ₃、ＣＤ₄、ＣＤ₅のほか、次の式（６）に従って虫歯度合ＣＤ₆を演算してもよい。
ＣＤ₆＝（Ｒ₁／Ｒ₂）×（Ｂ₁／Ｂ₂）×（Ｇ₁／Ｇ₂）…式（６）

以上述べたように、本実施形態によれば、虫歯検出方法において、虫歯度合ＣＤを、エネルギー値の高低にわたる輝度Ｒ、Ｂ、Ｇに基づいて定量的な関数で表し、その虫歯度合ＣＤを下限しきい値Ｅ及び上限しきい値Ｆと比較することにより、細菌の侵襲を受けていない初期段階の虫歯について、「健常歯」、「軽度の虫歯」又は「重度の虫歯」の何れであるかの判断を感度よく正確に行うことができる。

また、本実施形態によれば、虫歯検出方法を、１カ所から得られるデータを用いた測定方法、２カ所から得られるデータを対比する測定方法、光強度を変化させる測定方法の３つに大別できる、これらの方法を検出目的、計測部位により使い分ける、組み合わせることを可能にすることにより、効率的に精度良く虫歯の有無や虫歯の進行度合を検出できる。

すなわち、１カ所から得られるデータを用いた測定方法にあっては、見えている部分のみならず歯の隙間や噛み合わせ等のような比較部位の得られにくい部位に用いることができ、その１箇所を測定するだけで、虫歯の有無や進行度合を検出できる。この測定方法は、得られた虫歯度合ＣＤ₁に基づいて虫歯の検出を瞬時に行える方法としてあらゆる部位の測定に有利である。

また、２カ所から得られるデータを対比する測定方法にあっては、見えている虫歯部位又は虫歯と疑われる部位について、健常部位との比較において、２箇所測定することにより、虫歯の有無や進行度合を検出できる。この測定方法は、虫歯部位と健常部位との比較を考慮に入れた虫歯度合ＣＤ₂のみに基づいて瞬時に虫歯の進行度合を検出できる点で有利である。

さらに、光強度変化測定方法にあっては、紫外線の光強度を変化させつつ、同一の虫歯部位について、少なくとも２回測定することにより、虫歯の進行度合を検出できる。この測定方法は、光強度の異なる輝度Ｒ₁、Ｒ₂の大小を比較するだけで虫歯の有無を瞬時に判断できる点や、光強度の変化により歯の深度に応じた、虫歯の進行度合を得られる点で有利である。

本発明に係る虫歯検出方法は、虫歯検出プログラムを組み込んだ虫歯検出システム１を用いることにより、実現することができる。

本発明は、上記実施形態に限られることなく、種々の変更を行うことができる。
例えば、上記光強度測定方法においては、光強度を２種に変化させたが、これに限られず、光強度を３種以上に変化させ、このうち、任意の２つの情報（蛍光データ）を取り込み、虫歯度合ＣＤ₃〜ＣＤ₆を演算してもよい。

また、虫歯度合ＣＤ₃〜ＣＤ₆を演算するにあたって、光強度の異なる輝度の比（Ｒ₁／Ｒ₂）等を用いたが、この代わりに、輝度の傾きや相関関係を用いることもできる。

さらに、虫歯度合ＣＤと、下限しきい値Ｅ及び上限しきい値Ｆとの比較のほか、さらに、別のしきい値を加えることにより、重度と軽度との中間的な程度の中等度を示すこともできる。さらにまた、表示装置５に解析データとして、健常歯である旨等のデータのほか、虫歯度合ＣＤ自体を表示してもよく、このような解析データを出力装置１３に出力してもよい。

本発明者等は、現在のところ最も正確に虫歯の進行度合いを測定できる非特許文献３記載の方法と実施例１〜４と比較例１、２との相関関係を求めることにより本発明に係る虫歯検出装置の検出精度を評価した。

実験に用いた抜去歯は、表層が脱落してなく非外科的処置で回復可能な初期虫歯であるものを選んだ。これらの抜去歯は経験を積んだ歯科医師の目視により、ごく初期のもの（軽度）、ある程度進んだもの（中等度）、穴のあく寸前のもの（重度）の３種類に分類した。

分類した抜去歯をまず本発明に係わる虫歯検出装置で計測した。その後、非特許文献３に記載の方法に基づき、前記の抜去歯をスライスし、マイクロＸ線写真撮影用の試料を作成した。実施例において、本発明に係る虫歯検出装置での計測結果と非特許文献３で示した方法で得られたミネラル減少率との相関係数を求めることにより本発明の虫歯検出装置の正確さを検証した。

ミネラル減少率とは、虫歯の進行度合を示すもので、上記非特許文献３に従い、マイクロＸ線写真を用いて、表面から深さ３００ミクロンまでの部位についてコンピュータ画像解析により得られた値であり、健常部位のミネラル減少率を０％とし、溶けて歯のすべてが無くなった場合はミネラル減少率を１００％とする。

本実施例で用いた虫歯検出システム１及びこれを用いた虫歯検出方法について説明する。紫外線照射装置２として水銀ランプ（ニコン社製、形式：ＣＳＨＧ１）を用いた。この水銀ランプは、４００ｎｍ以下の波長の紫外線を透過するバンドパスフィルタ（ニコン社製、形式：Ｅ３６５／１０）の装着により、ｉ線を効率よく照射できるようにした。また、水銀ランプは、ＮＤフィルタ（ニコン社製、形式：ＮＤ４）の装着により、光強度をＵ₁（＝３４０ｍＶ／ｃｍ²）、Ｕ₂（＝９４ｍＶ／ｃｍ²）の２段階に変化できるようにした。水銀ランプからの紫外線は、光ファイバー（石英製）により直接歯に照射した。

蛍光受光装置３としてカラーＣＣＤカメラ（ポラロイド社製、形式：ＰＤＭＣIIｉ）を
用いた。カラーＣＣＤは、４００ｎｍ以上の光を透過するＵＶカットフィルタ（ニコン社製、形式：ＢＡ４００）の装着により、可視光領域の蛍光を撮像できるようにした。データはＡ／Ｄ変換を行い各１６ｂｉｔの輝度Ｒ、Ｂ、Ｇを得た。

歯の測定部位及び光強度Ｕ₁、Ｕ₂を変化させた測定について説明する。
虫歯部位について、軽度部位Ｌ、中等度部位Ｍ、重度部位Ｈの３箇所を測定の対象にすると共に、それぞれの近傍（同一歯の中）にある健常部位について、健常部位（軽）Ｌ’、健常部位（中）Ｍ’、健常部位（重）Ｈ’の３箇所を測定の対象とした。

それぞれの測定部位について、光強度Ｕ₁と、光強度Ｕ₂とに対応して、測定部位の記号に添字「１」、「２」を付す。例えば、「Ｌ₁」は、光強度Ｕ₁の紫外線を照射した、虫歯の軽度部位についての測定部位を示し、「Ｈ₂、1」は、光強度Ｕ₁、Ｕ₂の紫外線をそれぞれ照射した、虫歯の重度部位についての測定部位を示す。
本実施例において計測した、各測定部位毎の光強度Ｕ₁、Ｕ₂と輝度Ｒ、Ｂ、Ｇとの関係を図１０に示し、光強度Ｕ₁、Ｕ₂、輝度Ｒ、Ｂ、Ｇのデータ（最大２¹⁶＝６５５３６）を表１、表２、表３に示した。

〔実施例１〕

実施例１では、上記実施形態で示した虫歯検出方法の「１カ所から得られるデータを用いた測定方法」に従い、光強度Ｕ₁の測定部位Ｌ₁、Ｍ₁、Ｈ₁、Ｌ₁’、Ｍ₁’、Ｈ₁’について、それぞれ、虫歯度合ＣＤ₁を算出し、虫歯度合ＣＤ₁とミネラル減少率とのそれぞれの相関係数を求めた。
〔比較例１〕

比較例１では、上記特許文献２に記載の技術に従い、紫外線の光強度をＵ₁にし、測定部位Ｌ₁、Ｍ₁、Ｈ₁、Ｌ₁’、Ｍ₁’、Ｈ₁’について計測した。カラーＣＣＤに、６２０ｎｍ以上の光を透過するカットフィルタを装着し、カラーＣＣＤが赤色蛍光のみの画像を取り込めるようにした。この画像をグレー画像に変換し、各測定部位毎に赤の輝度（１６ｂｉｔ）を得た。赤の輝度とミネラル減少率とのそれぞれの相関係数を求めた。実施例１と比較例１の計測結果を表４に示す。

表４に示したように、ミネラル減少率が高い場合は虫歯が進行していることを意味している。本発明に係る実施例１の虫歯度合ＣＤ₁とミネラル減少率との相関係数が高く、虫歯度合ＣＤ₁は、虫歯の進行度合を客観的に定量値することができることが実証された。
虫歯の進行度合いを的確に捉えるためには、ミネラル減少率の値に応じて、赤の輝度も高くならなければならない。しかし、これに対し比較例１の場合は、虫歯の中等度部位Ｍ₁と重度部位Ｈ₁の間で、赤の輝度の大小関係が逆転しており、必ずしも虫歯の進行度合とは一致していないため、虫歯の進行度合いの検出は困難である。
〔実施例２〕

実施例２では、上記実施形態で示した虫歯検出方法の「対比測定方法」に従い、光強度Ｕ₁の測定部位（Ｌ₁、Ｌ₁’）、（Ｍ₁、Ｍ₁’）、（Ｈ₁、Ｈ₁’）について、それぞれ、虫歯度合ＣＤ₂を算出し、虫歯度合ＣＤ₂とミネラル減少率とのそれぞれの相関係数を求めた。
〔比較例２〕

比較例２では、上記特許文献１で示した従来技術に従い、紫外線の光強度をＵ₁にし、測定部位（Ｌ₁、Ｌ₁’）、（Ｍ₁、Ｍ₁’）、（Ｈ₁、Ｈ₁’）について計測した。カラーＣＣＤに、５２０ｎｍ以上の光を透過するカットフィルタを装着し、カラーＣＣＤが５２０〜８００ｎｍの単色光の画像を取り込めるようにした。この画像をグレー画像に変換し、各測定部位毎に、虫歯部位の輝度（１６ｂｉｔ）と、健常部位の輝度（１６ｂｉｔ）とを求め、その比を相対輝度として算出した。相対輝度とミネラル減少率とのそれぞれの相関係数を求めた。実施例２と比較例２の計測結果を表５に示す。

表５から、虫歯度合ＣＤ₂とミネラル減少率との相関係数が高く、虫歯度合ＣＤ₂は、虫歯の進行度合について客観的な定量値で示すことができることが実証された。その一方、虫歯の中等度部位（Ｍ₁、Ｍ₁’）と重度部位（Ｈ₁、Ｈ₁’）の間で、相対輝度の大小関係が逆転しており、単色光の輝度のみでは、必ずしも虫歯の進行度合とは一致していないため、虫歯の進行度合いの検出は困難である。
〔実施例３〕

実施例３では、上記実施形態で示した虫歯検出方法の「光強度変化測定方法」に従い、光強度Ｕ₁、Ｕ₂の測定部位Ｌ2、₁、Ｍ2、₁、Ｈ2、₁、Ｌ2、₁’、Ｍ2、₁’、Ｈ2、₁’について、それぞれ、輝度変化（Ｒ₁−Ｒ₂）、（Ｇ₁−Ｇ₂）、（Ｂ₁−Ｂ₂）と、虫歯度合ＣＤ₃、ＣＤ₄とを演算し、虫歯度合ＣＤ₃、ＣＤ₄とミネラル減少率とのそれぞれの相関係数を求めた。実施例３の計測結果を表６、表７に示す。

表６から、輝度変化（Ｒ₁−Ｒ₂）の符号は、虫歯の有無を示す客観的な判断基準であることが明らかになった。また、表７から、虫歯度合ＣＤ₃、ＣＤ₄とミネラル減少率との相関係数が高く、虫歯度合ＣＤ₃、ＣＤ₄は、虫歯の進行度合について客観的な定量値で示すことができることが実証された。
〔実施例４〕

実施例４では、上記実施例３と同様に、虫歯度合ＣＤ₅、ＣＤ₆とを演算し、虫歯度合ＣＤ₅、ＣＤ₆とミネラル減少率とのそれぞれの相関係数を求めた。
上記虫歯度合ＣＤ₃、ＣＤ₄が、輝度Ｒと、輝度Ｂ、Ｇの何れか一方との二者を演算対象にしているのに対し、虫歯度合ＣＤ₅、ＣＤ₆は、輝度Ｒ、Ｂ、Ｇの三者を演算対象にしている点が異なる。実施例４の計測結果を表８に示す。

表８から、虫歯度合ＣＤ₅、ＣＤ₆とミネラル減少率との相関係数が高く、虫歯度合ＣＤ₅、ＣＤ₆は、虫歯の進行度合について客観的な定量値で示すことができることが実証された。
本発明によれば、初期虫歯を感度良く正確に検出し、しかもその進行度合をも検出できる虫歯検出装置及び虫歯検出方法を得ることができる。

本発明は、非破棄的に初期虫歯を検出する技術分野において、初期虫歯の有無、初期虫歯の進行度合を検出する技術に利用できる。

カラーＣＣＤのフィルタ特性を示す図である。 本実施形態の虫歯検出システムの概略構成を示す図である。 本実施形態の虫歯検出プログラムに基づいて虫歯検出処理（メイン処理及び単一部位測定処理）を示すフローチャートである。 本実施形態の虫歯検出プログラムに基づいて虫歯検出処理（単一部位測定処理、ＣＤ₁）を示すフローチャートである。 本実施形態の虫歯検出プログラムに基づいて虫歯検出処理（対比測定処理、ＣＤ₂）を示すフローチャートである。 本実施形態の虫歯検出プログラムに基づいて虫歯検出処理（光強度変化測定処理）を示すフローチャートである。 本実施形態の虫歯検出プログラムに基づいて虫歯検出処理（光強度変化測定処理、ＣＤ₃）を示すフローチャートである。 本実施形態の虫歯検出プログラムに基づいて虫歯検出処理（光強度変化測定処理、ＣＤ₄）を示すフローチャートである。 本実施形態の虫歯検出プログラムに基づいて虫歯検出処理（光強度変化測定処理、ＣＤ₅）を示すフローチャートである。 （ａ）〜（ｆ）は、実施例１〜４に用いられる光強度及び輝度の関係を示す。（ａ）は、健常歯部位（軽）について示すグラフ、（ｂ）は、健常歯部位（中）について示すグラフ、（ｃ）は、健常歯部位（重）について示すグラフ、（ｄ）は、虫歯の軽度部位について示すグラフ、（ｅ）は、虫歯の中等度部位について示すグラフ、（ｆ）：虫歯の重度部位について示すグラフである。

符号の説明

１ 虫歯検出システム（虫歯検出装置）
２ 紫外線照射装置（紫外線光源）
３ 蛍光受光装置（蛍光受光部）
４ 蛍光データ解析部
５ 表示装置（解析データ表示部）
ＣＤ₁、ＣＤ₂、ＣＤ₃、ＣＤ₄、ＣＤ₅ 虫歯度合

Claims (23)

1. 紫外線光源と、該紫外線光源から照射された紫外線により歯からの蛍光を受光する蛍光受光部と、該蛍光受光部から送信された蛍光データを解析する蛍光データ解析部と、該蛍光データ解析部により解析されたデータを表示するデータ表示部とを備えた虫歯検出装置であって、
   前記蛍光データ解析部は、前記蛍光データを可視光領域の２以上の波長帯における蛍光強度に基づいて解析をする虫歯検出装置。
2. 紫外線光源と、該紫外線光源から照射された紫外線により歯からの蛍光を受光する蛍光受光部と、該蛍光受光部から送信された蛍光データを解析する蛍光データ解析部と、該蛍光データ解析部により解析されたデータを表示するデータ表示部とを備えた虫歯検出装置であって、
   前記蛍光データ解析部は、前記紫外線の照射光強度の変化に応じて変化する１つ以上の波長帯における複数の蛍光強度に基づいて解析をする虫歯検出装置。
3. 前記蛍光データ解析部は、５５０〜８１０ｎｍの波長帯から選ばれる０．１ｎｍ以上２６０ｎｍ以下の波長幅を有する第１波長帯における前記蛍光強度と、３８０〜５５０ｎｍの波長帯から選ばれる０．１ｎｍ以上１７０ｎｍ以下の波長幅を有する第２波長帯における前記蛍光強度とに基づいて虫歯の進行度合を演算する請求項１又は２に記載の虫歯検出装置。
4. 前記蛍光データ解析部は、５５０〜８１０ｎｍの波長帯から選ばれる０．１ｎｍ以上２６０ｎｍ以下の波長幅を有する第１波長帯における前記蛍光強度と、３８０〜５５０ｎｍの波長帯から選ばれる０．１ｎｍ以上１７０ｎｍ以下の波長幅を有する第２波長帯における前記蛍光強度及び／又は４５０〜６５０ｎｍの波長帯から選ばれる０．１ｎｍ以上２００ｎｍ以下の波長幅を有する第３波長帯における前記蛍光強度とに基づいて虫歯の進行度合を演算する請求項１又は２にに記載の虫歯検出装置。
5. 前記蛍光受光部には、前記可視光領域から前記第１波長帯及び前記第２及び／又は第３波長帯における前記蛍光強度に関する情報を抽出可能な光デバイスが設けられている請求項１〜４の何れかに記載の虫歯検出装置。
6. 前記光デバイスは、分光輝度計、カラーＣＣＤ、ＣＭＯＳ、又は２色以上の色フィルタ付き光センサの何れか一つである請求項５に記載の虫歯検出装置。
7. 前記紫外線光源は、出力強度が調整可能に構成されている請求項５又は６に記載の虫歯検出装置。
8. 前記紫外線光源は、紫外線ＬＥＤである請求項７に記載の虫歯検出装置。
9. 光源から紫外線を歯の測定部位に照射し、該測定部位からの蛍光によって虫歯を検出する方法であって、
   前記測定部位からの蛍光情報を取り込む第１ステップと、
   前記取り込んだ蛍光情報を５５０〜８１０ｎｍの波長帯から選ばれる０．１ｎｍ以上２６０ｎｍ以下の波長幅を有する第１波長帯、３８０〜５５０ｎｍの波長帯から選ばれる０．１ｎｍ以上１７０ｎｍ以下の波長幅を有する第２波長帯及び４５０〜６５０ｎｍの波長帯から選ばれる０．１ｎｍ以上２００ｎｍ以下の波長幅を有する第３波長帯から選ばれる２つ以上の波長帯における前記蛍光の強度を求める第２ステップと、
   前記蛍光の強度に基づいて演算し、前記演算結果に応じて虫歯の有無及び／又は虫歯の進行度合を判断する第３ステップとを含む虫歯検出方法。
10. 前記第３ステップには、前記第１波長帯の蛍光の強度Ｒと、前記第２波長帯の蛍光の強度Ｂ又は前記第３波長帯の蛍光の強度Ｇとを対象とし、次の式（１）あるいは（２）に従って虫歯度合ＣＤ₁を演算する第３．１ステップと、
    ＣＤ₁＝Ｒ／Ｂ ・・・式（１） あるいは
    ＣＤ₁＝Ｒ／Ｇ ・・・式（２）
    前記虫歯度合ＣＤ₁の値と下限しきい値Ｅ₁とを比較する第３．２ステップと、
    前記虫歯度合ＣＤ₁の値が、前記下限しきい値Ｅ₁より大きい場合には虫歯であると判断し、前記虫歯度合ＣＤ₁の値が、前記下限しきい値Ｅ₁より小さい又は前記下限しきい値Ｅ₁と等しい場合には健常な歯であると判断する第３．３ステップとを含む請求項９に記載の虫歯検出方法。
11. 前記第３．３ステップに虫歯であると判断された場合において、前記虫歯度合ＣＤ₁の値と上限しきい値Ｆ₁とを比較する第３．４ステップと、
    前記虫歯度合ＣＤ₁の値が、前記上限しきい値Ｆ₁より大きい場合には重度の虫歯であると判断し、前記虫歯度合ＣＤ₁の値が、前記上限しきい値Ｆ₁より小さい又は前記上限しきい値Ｆ₁と等しい場合には軽度の虫歯であると判断する第３．５ステップとを含む請求項１０に記載の虫歯検出方法。
12. 光源から紫外線を歯の測定部位に照射し、該測定部位からの蛍光によって虫歯を検出する方法であって、
    前記測定部位の数が２つの場合には、前記測定部位の蛍光をそれぞれ第１情報及び第２情報として取り込む第１ステップと、
    前記第１、第２情報に基づきそれぞれ、５５０〜８１０ｎｍの波長帯から選ばれる０．１ｎｍ以上２６０ｎｍ以下の波長幅を有する第１波長帯、３８０〜５５０ｎｍの波長帯から選ばれる０．１ｎｍ以上１７０ｎｍ以下の波長幅を有する第２波長帯及び４５０〜６５０ｎｍの波長帯から選ばれる０．１ｎｍ以上２００ｎｍ以下の波長幅を有する第３波長帯から選ばれる２以上の波長帯における前記蛍光の強度を求める第２ステップと、
    前記蛍光強度に基づき、次の式（３）あるいは（４）に従って虫歯度合ＣＤ₂を演算する第３ステップと、
    ＣＤ₂＝｜Ｒ_n−Ｒ_c｜×｜Ｂ_n−Ｂ_c｜ ・・・式（３） あるいは
    ＣＤ₂＝｜Ｒ_n−Ｒ_c｜×｜Ｇ_n−Ｇ_c｜ ・・・式（４）
    Ｒ_n − 第１情報の第１波長帯の蛍光の強度
    Ｂ_n − 第１情報の第２波長帯の蛍光の強度
    Ｇ_n − 第１情報の第３波長帯の蛍光の強度
    Ｒ_c − 第２情報の第１波長帯の蛍光の強度
    Ｂ_c − 第２情報の第２波長帯の蛍光の強度
    Ｇ_c − 第２情報の第３波長帯の蛍光の強度
    前記虫歯度合ＣＤ₂の値と下限しきい値Ｅ₂とを比較する第４ステップと、
    前記虫歯度合ＣＤ₂の値が、前記下限しきい値Ｅ₂より大きい場合には虫歯であると判断し、前記虫歯度合ＣＤ₂の値が、前記下限しきい値Ｅ₂より小さい又は前記下限しきい値Ｅ₂と等しい場合には健常な歯であると判断する第５ステップとを含む虫歯検出方法。
13. 前記第５ステップに虫歯であると判断された場合において、前記虫歯度合ＣＤ₂の値と上限しきい値Ｆ₂とを比較する第５．１ステップと、
    前記虫歯度合ＣＤ₂の値が、前記上限しきい値Ｆ₂より大きい場合には重度の虫歯であると判断し、前記虫歯度合ＣＤ₂の値が、前記上限しきい値Ｆ₂より小さい又は前記上限しきい値Ｆ₂と等しい場合には軽度の虫歯であると判断する第５．２ステップとを含む請求項１２に記載の虫歯検出方法。
14. 光源から紫外線を歯の測定部位に照射し、該測定部位からの蛍光によって虫歯を検出する方法であって、
    異なる２以上の光強度Ｕ₁、Ｕ₂…Ｕ_n（Ｕ₁＞Ｕ₂……＞Ｕ_n）につき前記測定部位の蛍光をそれぞれ第１情報、第２情報….第ｎ情報として取り込む第１ステップと、
    第１情報、第２情報….第ｎ情報を、５５０〜８１０ｎｍの波長帯から選ばれる０．１ｎｍ以上２６０ｎｍ以下の波長幅を有する第１波長帯、３８０〜５５０ｎｍの波長帯から選ばれる０．１ｎｍ以上１７０ｎｍ以下の波長幅を有する第２波長帯及び４５０〜６５０ｎｍの波長帯から選ばれる０．１ｎｍ以上２００ｎｍ以下の波長幅を有する第３波長帯から選ばれる２以上の波長帯における前記蛍光の第１蛍光強度Ｒ₁、Ｂ₁、Ｇ₁及び第２蛍光強度Ｒ₂、Ｂ₂、Ｇ₂…….第ｎ蛍光強度Ｒ_n、Ｂ_n、Ｇ_nを求める第２ステップと、
    下記の式（５）に従い演算する第３ステップと、
    （Ｒ₁−Ｒ₂）+（Ｒ₂−Ｒ₃）+…+（Ｒ_n-1−Ｒ_n） …式（５）
    式（５）から得られる結果の符号が正であれば虫歯の可能性があると判断し、負もしくは０であれば健常な歯であると判断する第４ステップを含む虫歯検出方法。
15. 前記第４ステップに虫歯の可能性があると判断された場合において、次の式（６）に従って虫歯度合ＣＤ₃を演算する第４．１ステップと、
    ＣＤ₃＝（Ｒ_n-1／Ｒ_n）×（Ｂ_n-1／Ｂ_n） ・・・式（６）
    前記虫歯度合ＣＤ₃の値と上限しきい値Ｆ₃とを比較する第４．２ステップと、
    前記虫歯度合ＣＤ₃の値が、前記上限しきい値Ｆ₃より大きい又は前記上限しきい値Ｆ₃と等しい場合には健常な歯であると判断し、前記虫歯度合ＣＤ₃の値が、前記上限しきい値Ｆ₃より小さい場合には虫歯であると判断する第４．３ステップとを含む請求項１４に記載の虫歯検出方法。
16. 前記第４．３ステップに虫歯であると判断された場合において、前記虫歯度合ＣＤ₃の値と下限しきい値Ｅ₃とを比較する第４．４ステップと、
    前記虫歯度合ＣＤ₃の値が、前記下限しきい値Ｅ₃より大きい又は前記下限しきい値Ｅ₃と等しい場合には軽度の虫歯であると判断し、前記虫歯度合ＣＤ₃の値が、前記下限しきい値Ｅ₃より小さい場合には重度の虫歯であると判断する第４．５ステップとを含む請求項１５に記載の虫歯検出方法。
17. 前記第４ステップに虫歯の可能性があると判断された場合において、次の式（７）に従って虫歯度合ＣＤ₄を演算する第４．１ステップと、
    ＣＤ₄＝（Ｒ_n-1／Ｒ_n）×（Ｇ_n-1／Ｇ_n） ・・・式（７）
    前記虫歯度合ＣＤ₄値と上限しきい値Ｆ₄とを比較する第４．２ステップと、
    前記虫歯度合ＣＤ₄の値が、前記上限しきい値Ｆ₄より大きい又は前記上限しきい値Ｆ₄と等しい場合には健常な歯であると判断し、前記虫歯度合ＣＤ₄の値が、前記上限しきい値Ｆ₄より小さい場合には虫歯であると判断する第４．３ステップとを含む請求項１４に記載の虫歯検出方法。
18. 前記第４．３ステップに虫歯であると判断された場合において、前記虫歯度合ＣＤ₄の値と下限しきい値Ｅ₄とを比較する第４．４ステップと、
    前記虫歯度合ＣＤ₄の値が、前記下限しきい値Ｅ₄より大きい又は前記下限しきい値Ｅ₄と等しい場合には軽度の虫歯であると判断し、前記虫歯度合ＣＤ₄の値が、前記下限しきい値Ｅ₄より小さい場合には重度の虫歯であると判断する第４．５ステップとを含む請求項１７に記載の虫歯検出方法。
19. 前記第４ステップに虫歯の可能性があると判断された場合において、次の式（８）に従って虫歯度合ＣＤ₄を演算する第４．１ステップと、
    ＣＤ₅＝（Ｒ_n-1／Ｒ_n）×｛（Ｇ_n-1／Ｇ_n）＋（Ｂ_n-1／Ｂ_n）｝ ・・・式（８）
    前記虫歯度合ＣＤ₅値と上限しきい値Ｆ₅とを比較する第４．２ステップと、
    前記虫歯度合ＣＤ₅の値が、前記上限しきい値Ｆ₅より大きい又は前記上限しきい値Ｆ₅に等しい場合には健常の歯であると判断し、前記虫歯度合ＣＤ₅の値が、前記上限しきい値Ｆ₅より小さい場合には虫歯であると判断する第４．３ステップとを含む請求項１４に記載の虫歯検出方法。
20. 前記第４．３ステップに虫歯であると判断された場合において、前記虫歯度合ＣＤ₅の値と下限しきい値Ｅ₅とを比較する第４．４ステップと、
    前記虫歯度合ＣＤ₅の値が、前記下限しきい値Ｅ₅より大きい又は前記下限しきい値Ｅ₅に等しい場合には軽度の虫歯であると判断し、前記虫歯度合ＣＤ₅の値が、前記下限しきい値Ｅ₅より小さい場合には重度の虫歯であると判断する第４．５ステップとを含む請求項１９に記載の虫歯検出方法。
21. 前記ｎが２である請求項１４〜２０の何れか一つに記載の虫歯検出方法。
22. 請求項９〜２０の何れか一つに記載の虫歯検出方法をコンピュータに実現させる虫歯検出プログラム。
23. 光源から紫外線を歯の測定部位に照射し、該測定部位からの蛍光によって虫歯を検出する方法であって、
    異なる２以上の光強度Ｕ₁、Ｕ₂…Ｕ_n（Ｕ₁＞Ｕ₂……＞Ｕ_n）につき前記測定部位の蛍光をそれぞれ第１情報、第２情報….第ｎ情報として取り込む第１ステップと、
    第１情報、第２情報….第ｎ情報を、５５０〜８１０ｎｍの波長帯から選ばれる０．１ｎｍ以上２６０ｎｍ以下の波長幅を有する第１波長帯における前記蛍光の第１蛍光強度Ｒ₁及び第２蛍光強度Ｒ₂…….第ｎ蛍光強度Ｒ_nを求める第２ステップと、
    下記の式（５）に従い演算する第３ステップと、
    （Ｒ₁−Ｒ₂）+（Ｒ₂−Ｒ₃）+…+（Ｒ_n-1−Ｒ_n） …式（５）
    式（５）から得られる結果の符号が正であれば虫歯の可能性があると判断し、負もしくは０であれば健常な歯であると判断する第４ステップを含む虫歯検出方法。
    

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