JP2017515565A - 歯クレンチングおよび／または歯グラインディングの自動検出 - Google Patents

Abstract

本開示は、対象の咬合力のレベル対時間を表すデータセット内の歯クレンチングおよび／または歯グラインディングの自動検出のためのコンピュータ実装方法を提供し、本方法は、ａ）咬合力の閾値レベルを計算するステップと、ｂ）咬合のレベルを確認するステップと、ｃ）歯クレンチングのイベントが時間ｔに割り当てられた場合、事前定義された時間周期１０Ｔｗａｉｔを待機する、または別の事前定義された時間周期Ｔｅｎｄにわたって咬合のレベルが閾値を下回るまで待機する、いずれかのステップと、ｄ）歯クレンチングおよび／または歯グラインディングのイベントが、Ｔｓｉｌｅｎｃｅにわたって全く割り当てられなかった場合、ステップａ）−ｃ）を繰り返すステップと、ｅ）歯クレンチングおよび／または歯グラインディングのイベントが、Ｔｓｉｌｅｎｃｅにわたって割り当てられた場合、ステップｂ）−ｃ）のみを繰り返すステップとを含む。

Description

本開示は、データセット内の事前定義されたイベントの自動検出に関し、より具体的には、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングの自動検出のための方法、デバイス、およびシステムに関する。

いくつかの状況では、特に、望ましくない、不必要な、かつ／または潜在的に有害な歯クレンチングおよび／もしくはグラインディングを検出し、場合によっては回避することを可能にすることを目的として、特に、ヒトの歯クレンチングおよび／または歯グラインディングを検出することが所望される。特に、望ましくない活動が制限される、またはさらに終わりがもたらされるように干渉することを可能にすることを目的として、そのような歯クレンチングおよび／またはグラインディングを検出することが可能となることが所望される。

歯クレンチングおよび／または歯グラインディングは、多少なりとも意識的に、またはさらに完全に無意識に、例えば、睡眠中に行われ得、また、損傷もしくは望ましくない影響を引き起こし得る。

歯クレンチングおよび歯グラインディングは両方とも、歯ぎしり、すなわち、強いクレンチング中の歯の不随意のグラインディング移動の形態をとる、いかなる実際の機能も伴わない強力な顎移動と把握される苦痛として分類され得る。この苦痛は、例えば、歯の摩耗、唇および舌への損傷、歯の喪失、歯肉ポケット等の深刻な歯科的損傷を引き起こし得る。歯ぎしりはまた、加えて、多くの場合、後頭部における痛みおよび慢性頭痛とも関連付けられる。

歯ぎしりは、通常、慢性および急性歯ぎしりに分けられる。急性歯ぎしりは、誰にでも起き得、多くの場合、ストレス状況において、例えば、試合中の運動選手または締め切りを守らなければならない人において観察され得る。慢性歯ぎしりは、夜間（睡眠時）および昼間（覚醒時）歯ぎしりに分けられる。

昼間歯ぎしりは、上顎および下顎のクレンチングならびに歯のグラインディング（後者が主である）を意識していることによって特徴付けられる。昼間歯ぎしりは、悪習慣と認識され得る。昼間歯ぎしりの誘起は、患者がストレスに曝されることに関連し得る。昼間歯ぎしりは、その人に自身が歯ぎしりしていることを知らせることによって、比較的簡単に治まり得る。

夜間歯ぎしりは、無意識であり、不快なキーキーという雑音として、通常、周囲（例えば、親類）によってのみ認識され得る。夜間歯ぎしり中、歯グラインディングが、歯クレンチングよりも一般的である。夜間歯ぎしりは、多くの場合、歯をスプリントで保護することによって緩和される。

監視デバイスを使用して、歯ぎしりに関連するイベントを検出することが可能である。しかしながら、歯ぎしりに関連するイベントは、それらが通常の歯クレンチングに関連するイベントと類似し得るため、検出することが困難であり得る。一方、昼間および夜間歯ぎしりは両方とも、典型的には、２〜５秒を上回って持続する。この知識が、歯ぎしりに直接関連するイベントを検出するために使用され得、かつそのように使用されている。いくつかの監視デバイスが、例えば、電気信号または音信号等の顎の筋活動からの信号を感知することによって、歯ぎしりに関連するイベントを監視するように存在する。これらのデバイスに関して共通することは、それらは患者または別の人が、それらが個人に適合された状態になるように、特に、本デバイスが顎移動に関連する信号を感知し、それらを個人によって発せられるものとして他の信号と区別するように、手動で本デバイスを設定することを要求する。

手動設定に基づいて、正常な顎移動と歯ぎしりに関連する筋活動とを判別するために自動閾値を用いるデバイスの実施例が、第ＷＯ０４０８７２５８ Ａ１号に開示される。

手動設定は、感知デバイスが、その時に本デバイスを設定する人に依存し得るという点で、決して最適ではない。例えば、患者に治療刺激を提供することによるものとして検出される信号が使用され得る場合、正しい治療が提供されない場合があるという点で、不正確な設定が、問題になり得る。

国際公開第０４０８７２５８号

上記に説明される問題を解決し、上記に説明される必要性に対処するために、本開示は、手動設定を使用することなく、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングを自動的に検出する、ユーザフレンドリーなデバイスに関する。ユーザフレンドリーなデバイスは、特に、較正が回避されるように、日常的な設定の観点から使用が容易であり得る。故に、本開示は、デバイスが個人に適合された状態になるように、特に、本デバイスが歯クレンチングおよび歯グラインディング信号を検出し、それらを個人によって発せられるものとして他の信号と区別するように、自動的に本デバイスを設定するユーザフレンドリーな方法に関する。

故に、本開示は、対象の咬合力のレベル対時間を表すデータセット内の歯クレンチングおよび／または歯グラインディングの自動検出のためのコンピュータ実装方法を提供し、本方法は、ａ）ある事前時間ｔ＝ｔ_１−Ｔ_ｂａｃｋにおいてデータセットから判定される背景レベルに基づいて、時間ｔ＝ｔ_１に割り当てられる咬合力の閾値レベルを計算するステップであって、式中、Ｔ_ｂａｃｋは、第１の事前定義された時間周期である、ステップと、ｂ）咬合のレベルを確認するステップであって、時間ｔにおける咬合力のレベルが、第２の事前定義された時間周期Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}にわたって時間ｔ_１に割り当てられた閾値レベルを超える場合、時間ｔに歯クレンチングのイベントを割り当てるステップと、ｃ）歯クレンチングのイベントが時間ｔに割り当てられた場合、事前定義された時間周期Ｔ_ｗａｉｔを待機する、または別の事前定義された時間周期Ｔ_ｅｎｄにわたって咬合のレベルが閾値を下回るまで待機する、いずれかのステップと、ｄ）歯クレンチングおよび／または歯グラインディングのイベントが、第３の事前定義された時間周期Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}にわたって全く割り当てられなかった場合、ステップａ）−ｃ）を繰り返すステップと、ｅ）歯クレンチングおよび／または歯グラインディングのイベントが、第３の事前定義された時間周期Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}にわたって割り当てられた場合、ステップｂ）−ｃ）のみを繰り返すステップとを含む。

本開示される方法は、閾値レベルが背景レベルに常に適合し、それから遅延されるという原理に基づく。これは、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングの検出よりも広い側面における使用を見出し得る。より一般的な側面では、本開示は、したがって、対象の筋活動のレベル対時間を表すデータセット内の事前定義されたイベントの自動検出のためのコンピュータ実装方法に関し、本方法は、

ａ）ある事前時間ｔ＝ｔ_１−Ｔ_ｂａｃｋにおいてデータセットから判定される背景レベルに基づいて、時間ｔ＝ｔ_１に割り当てられる筋活動の閾値レベルを計算するステップであって、式中、Ｔ_ｂａｃｋは、第１の事前定義された時間周期である、ステップと、
ｂ）筋活動のレベルを確認するステップであって、時間ｔにおける筋活動のレベルが、第２の事前定義された時間周期Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}にわたって時間ｔ_１に割り当てられた閾値レベルを超える場合、時間ｔにあるイベントを割り当てるステップと、
ｃ）あるイベントが時間ｔに割り当てられた場合、事前定義された時間周期Ｔ_ｗａｉｔを待機する、または別の事前定義された時間周期Ｔ_ｅｎｄにわたって筋活動のレベルが閾値を下回るまで待機する、いずれかのステップと、
ｄ）イベントが第３の事前定義された時間周期Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}にわたって全く割り当てられなかった場合、ステップａ）−ｃ）を繰り返すステップと、
ｅ）イベントが第３の事前定義された時間周期Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}にわたって割り当てられた場合、ステップｂ）−ｃ）のみを繰り返すステップとを含む。

本開示される方法の１つの目的は、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングに関連する筋イベントが全く存在しないときの背景レベルを判定することである。昼間および夜間歯ぎしりは両方とも、典型的には、数秒を上回って持続し、急激な発現を伴うため、歯ぎしりに関連するイベントよりも長い時間周期から判定されるような背景レベルは、歯ぎしりに関連するイベントによって影響を受けない場合がある。さらに、歯ぎしりに関連するイベントの最後のバーストの終了から、事前定義された時間を上回って経過した場合、信号が歯ぎしりに関連するイベントを全く含有しない可能性が最も高く、したがって、これは、背景レベルの良好な推定であり得る。したがって、本方法の擬似コードが、以下のように記述され得る。
｛
信号のエンベロープを計算する
信号活動を確認する（バーストおよび／またはグラインドが活性か？）
ｉｆ現在の活動が全く存在しないＡＮＤ事前定義された周期にわたって活動が全く出現しなかった
｛
別の事前定義された時間前の信号エンベロープに基づいて、新しい背景値を計算する
｝
｝

説明される方法によると、あるイベントを歯クレンチングおよび／または歯グラインディングに割り当てることが、本開示の１つの目的である。

さらに、本開示は、上記に説明されるような方法を実施するように構成され得るプロセッサおよびメモリを備える、データ処理システムを提供する。

また、本開示は、対象の歯クレンチングおよび／またはグラインディングに関連する顔面活動を監視するために、該顔面活動を示す信号を提供するための測定ユニットと、該歯クレンチングおよび／または歯グラインディングを検出するために、該信号を処理するための処理ユニットとを備えるデバイスも提供する。

ユーザフレンドリーなデバイスおよびシステムの所望に起因して、本開示はさらに、上記に説明されるデバイスと、本デバイスを格納および充電するための貯蔵ケースとを備える歯ぎしりシステムに関し、本デバイスは、貯蔵ケースから除去されると、自動的にオンに切り替えられるように構成される。さらに、本開示は、自動的に、ユーザ上に置かれるとオンになり、また、ユーザ上にないときにオフになる、ユーザフレンドリーなデバイスに関する。

図１は、ある実施形態の一次ローパスフィルタの大きさおよび位相プロットを示す。

図２は、開示される方法のある実施形態を示す。

図３は、開示される方法の別の実施形態を示す。

図４は、測定ユニットのある実施形態を示す。

図５は、フローチャートとして例証される、開示される方法のある実施形態を示す。

図６は、開示される方法の別の実施形態を示す。

図７は、フローチャートとして例証される、開示される方法のある実施形態を示す。

図８は、図７からのフローチャートの一部として例証される、開示される方法のある実施形態を示す。 図８は、図７からのフローチャートの一部として例証される、開示される方法のある実施形態を示す。

図９は、図７からのフローチャートの一部として例証される、開示される方法のある実施形態を示す。 図９は、図７からのフローチャートの一部として例証される、開示される方法のある実施形態を示す。

図１０は、図７からのフローチャートの一部として例証される、開示される方法のある実施形態を示す。 図１０は、図７からのフローチャートの一部として例証される、開示される方法のある実施形態を示す。

図１１は、図７からのフローチャートの一部として例証される、開示される方法のある実施形態を示す。 図１１は、図７からのフローチャートの一部として例証される、開示される方法のある実施形態を示す。

歯クレンチンクおよび／または歯グラインディング
歯クレンチングおよび／または歯グラインディングのイベントは、歯ぎしり、昼間歯ぎしり、夜間歯ぎしりのうちの１つまたはそれを上回るものとして特徴付けられ得る。

歯グラインディングは、人が自身の歯を相互にわたって前後に摺動させるときのことである一方、歯クレンチングは、人が自身の上下の歯をともに堅く保持するときのことである。このように、２つの用語は、それ自体が異なるイベントである。しかしながら、両方のイベントは、顎の筋活動に関連する。歯グラインディングと歯クレンチングの両方に対する医療用語は、歯ぎしりである。

説明されるように、歯ぎしりは、慢性および急性であり得、その慢性歯ぎしりは、夜間（睡眠時）歯ぎしりおよび昼間（覚醒時）歯ぎしりであり得る。

信号
歯クレンチングおよび歯グラインディングは、顎の筋活動に関連するため、対象の顎の筋活動対時間を表すために、信号からのデータセットを有することが有利であり得る。故に、データセットは、ＥＭＧ信号からの筋電図検査（ＥＭＧ）データを含み得る。

ＥＭＧ信号は、安静時および収縮中に測定され得る、筋肉の電気インパルスである。ＥＭＧ信号は、小さく、生理学的信号を測定するように具体的に設計される、増幅器を用いて増幅される必要がある。この信号は、電極を用いて測定されてもよい。皮膚表面電極が、筋肉の上方または付近の皮膚表面上に直接留置されるため、多くの場合、好ましくあり得る。

信号の着目点は、０〜１０ミリボルト（頂点間）または０〜１．５ミリボルト（二乗平均平方根）に及び得る振幅である。ＥＭＧ信号の周波数は、０〜５００Ｈｚであり得る。しかしながら、ＥＭＧの使用可能エネルギーは、主に、５０〜１５０Ｈｚであり得る。

ＥＭＧ信号に関して、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングが伴うときの咀嚼筋に焦点が置かれるであろう。技術用語では、これらの筋肉は、側頭筋および咬筋と呼ばれ、これらは、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングと併せて、ＥＭＧ信号のレジストレーションのために利用されることができる。

咬筋は、表層筋および深部部分の２つの部分から成り、これは、歯を強くクレンチングしながら、指を頬に押し当て、それを口から耳に向かって引くことによって容易に特定されることができる。咬筋の主要な役割は、下顎を上昇させることであるが、これはまた、（咀嚼移動の一部としての）下顎の水平移動にも関与する。これは、下顎を前方に引き寄せることに寄与する。側頭筋は、頭蓋の側方の大部分を被覆し、これに付着する大きな扇形状筋肉であり、すなわち、その殆どが自由にアクセス可能であることを意味する。

顎の移動は、測定され得る種々の生体信号をもたらし得る。本開示される方法は、信号にかかわらず機能し得る。したがって、背景信号が較正手順を伴わずに閾値レベルを自動的に判定するように使用され得るように、信号にかかわらず背景レベルを自動的に検出することが可能であり得る。この点で、任意のタイプの信号で動作する方法を提供し、それによって、信号にかかわらず、ユーザフレンドリーな設定、すなわち、いかなる手動設定も意味しない自動設定を提供することが、本開示の１つの目的である。

故に、ＥＭＧ信号以外の信号が、顎の筋活動を表すために使用されてもよい。したがって、データセットは、筋電図検査（ＥＭＧ）データ、脳波検査（ＥＥＧ）データ、筋音描写（ＰＭＧ）データ、加速度データ、音データ、および／または歪みゲージデータのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでいてもよい。

これらのデータは、故に、ＥＭＧ信号、ＥＥＧ信号、ＰＭＧ信号、加速度信号、音信号、および／または歪みゲージ信号から得られてもよい。

ＥＥＧ信号は、ヒトの脳の電場である。故に、ＥＥＧは、頭皮上または脳上で測定され得る。ＥＥＧの振幅は、頭皮上で測定されるとき、約１００μＶであり、脳の表面上で測定されるとき、約１〜２ｍＶであり得る。この信号のバンド幅は、１Ｈｚ未満〜約５０Ｈｚであり得る。ＥＥＧ信号は、人の意識のレベルに密接に関連する。活動が増加するにつれて、ＥＥＧは、より高い支配的周波数およびより低い振幅に偏移する。したがって、筋活動が、ＥＥＧ信号を使用して観察され得る。

ＰＭＧ信号は、筋活動中に生成される低周波音である。したがって、ＰＭＧ信号から筋収縮力を測定することが可能であり得る。ＰＭＧ信号は、１Ｈｚ〜１００Ｈｚであり得る。

加速度信号は、筋肉が加速するときに生成される電圧であり得る。したがって、加速度信号は、小型圧電トランスデューサ等の加速度計を使用して、これを刺激される筋肉に取り付けることによって、筋活動を測定し得る。加速度計は、相互に隣り合うミクロ構造の対であり得、それらは、容量の変化を電圧の変化に変換させることによって、その容量の変化を検出し、加速度が、得られ得る。加速度計はまた、ピエゾ抵抗効果、熱気泡、および光を使用してもよい。

音信号は、例えば、歯グラインディングのイベント中の歯によってもたらされる音であり得、故に、マイクロホンを使用して記録され得る。クレンチングは、音をもたらさない場合があり、このように、歯グラインディングと歯クレンチングとを区別することが可能であり得る。

歪みゲージ信号は、歪みに対応する抵抗の変化であり、顎の移動を測定するための方法であり得る。歪みは、例えば、耳内で歪みゲージを使用して測定され得る。

データセットを生成する信号は、測定ユニットから連続的に受信されるデータストリームであり得る。

信号にかかわらず、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングに関連する検出イベントに関して説明される信号のいずれかを関連付け、それによって、信号の１つまたはそれを上回るものが検出において使用されることを可能にすることが、本開示の１つの目的である。言い換えると、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングに関連するイベントを検出するために、任意の信号に適用され得るある種のパターン認識を提供することが、本開示の目的である。歯クレンチングおよび／または歯グラインディングは、歯ぎしりに関連する必要はなくてもよいことに留意しなければならない。

背景レベルおよび閾値レベル
本開示の一実施形態では、背景レベルは、ローパスフィルタをデータセットに適用することによって判定される。このように、背景レベルは、低周波成分のみを含有する平滑化信号であり得る。ローパスフィルタは、特に、例えば、０．０５Ｈｚのカットオフ周波数を伴う一次フィルタであり得る。本開示のいくつかの実施形態では、背景信号は、バンドパスフィルタまたはハイパスフィルタ等の別のタイプのフィルタをデータセットに適用することによって判定されてもよい。背景レベルは、雑音レベルの推定であり得、雑音は、電極からの熱雑音、増幅器雑音、および／または外部雑音であり得る。故に、背景レベルは、筋活動が存在しない記録された信号のレベルであり得る。背景レベルは、電極のインピーダンスに依存し得る。したがって、バックグランドレベルは、電極が、例えば、ゲルパッドを使用して皮膚上に留置され得、例えば、水分が生成され、これがインピーダンスに影響を及ぼし得る点で、電極の留置に依存し得る。この点で、背景レベルが、時間依存的であり得る状況が存在し得る。これを踏まえて、背景レベルは、使用中の異なる時間において判定され得る。

本開示の好ましい実施形態では、閾値レベルは、背景レベルを上回り、それに比例し得る。故に、閾値は、背景レベルの少なくとも１．５、２、３、４、または少なくとも５倍となるように定義されてもよい。

信号処理
信号を処理するために、データセットの周波数領域変換を提供する初期ステップを含むことが要求され、周波数領域変換は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）、離散コサイン変換（ＤＣＴ）、または離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）等であり得る。

周波数領域は、いくつかの実施形態では、例えば、ローパスフィルタ処理等の周波数フィルタ処理がより容易に実装され得るという点で、時間領域よりも好ましくあり得る。計算時間の短縮等の他の利点もまた、周波数領域における作業によって得られ得る。さらに、ＤＷＴを適用することによって、過渡特徴が正確に時間および周波数の両方において捕捉および特定されるという利点がある。これに関連して、いくつかの特殊なＤＷＴが、例えば、フーリエ変換または古典的ＤＷＴを適用することと比較して、例えば、アルゴリズムの算出速度を増加させ得る。

初期ステップによると、これは、事前定義された数の周波数を平均化するステップを含んていてもよい。事前定義された数は、例えば、推定が回避され得るという点で、推定される数よりも有利であり得る。したがって、事前定義された数は、計算時間を高速化するために使用されてもよい。

信号処理の実施例として、信号エンベロープが、未加工信号値のブロック毎に適用されるＦＦＴの結果から計算されてもよい。信号は、２０００サンプル／秒の比率においてサンプリングされてもよく、６４個のサンプルのブロックが、ＦＦＴ分析のために収集されてもよい。これは、信号エンベロープに対して３１．２５サンプル／秒のサンプル比率をもたらす。

データのブロック毎に、ＦＦＴが、適用されてもよく、結果は、データの３２「ピン」として表されてもよく、各ピンは、３１．２５Ｈｚのステップを表す。ピン値は、具体的周波数における周波数スペクトルの振幅であり得る。０ピンは、ＤＣ値を含有し得る。信号エンベロープは、ピン７〜１３の平均値によって得られてもよく、ピン７〜１３は、２１８．７５Ｈｚ〜４０６．２５Ｈｚの値を表す。

計算時間が高速であり得るため、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングの自動検出は、連続的に受信されるデータストリーム上で実行されるリアルタイムプロセスであり得る。故に、データは、記憶される必要はなくてもよく、したがって、処理ユニットは、測定ユニット内に統合され、依然として、図４に示されるものと同程度にコンパクトであってもよい。

事前定義された時間周期
本開示の好ましい実施形態では、時間Ｔ_ｅｎｄ、Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}、Ｔ_ｂａｃｋ、Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}は、事前定義された時間周期であり、以下であるように定義される時間パラメータを意味する。
Ｔ_ｅｎｄ≦Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}＜Ｔ_ｂａｃｋ＜Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}

Ｔ_ｅｎｄ：
Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}は、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングに関連するイベントが終了している、事前判定された時間周期として見なされ得る。故に、Ｔ_ｅｎｄは、本開示の好ましい実施形態では、０．１２５秒、または０．２５未満、または０．５秒未満、または０．４秒未満、または０．３５秒未満、または０．３秒未満、または０．２５秒未満、または０．２秒未満、または０．１５秒未満、または０．１秒未満、または０．０５秒未満、または０．０１秒未満であってもよい。

Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}：
Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}は、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングに関連するイベントが少なくとも持続する、事前判定された時間周期として見なされ得る。このように、Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}未満の全てのイベントは、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングに関連しない場合がある。Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}未満持続するイベントは、正常な咬合または顎の任意の正常な移動であり得る。故に、Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}は、本開示の好ましい実施形態では、０．２５秒、または０．５秒未満、または０．４秒未満、または０．３５秒未満、または０．３秒未満、または０．２５秒未満、または０．２秒未満、または０．１５秒未満、または０．１秒未満、または０．０５秒未満であってもよい。

Ｔ_ｂａｃｋ：
Ｔ_ｂａｃｋは、背景レベルが記録される、事前定義された時間周期として見なされ得る。故に、Ｔ_ｂａｃｋは、本開示の好ましい実施形態では、２．５秒、または１０秒未満、または８秒未満、または６秒未満、または５秒未満、または４秒未満、または３秒未満、または２秒未満、または１秒未満であってもよい。故に、Ｔ_ｂａｃｋは、本開示の別の好ましい実施形態では、少なくとも２．５秒、または少なくとも１秒、または少なくとも２秒、または少なくとも３秒、または少なくとも４秒、または少なくとも５秒、または少なくとも６秒、または少なくとも７秒、または少なくとも８秒、または少なくとも９秒、または少なくとも１０秒であってもよい。

Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}：
Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}は、繰り返し手順の開始が起こる前に、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングに関連するイベントが全く存在し得ない、事前定義された時間周期として見なされ得る。時間周期Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}において歯クレンチングおよび／または歯グラインディングに関連するイベントが、全く存在し得ないため、無音であり得る。故に、Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}は、本開示の好ましい実施形態では、５秒、または１０秒未満、または８秒未満、または６秒未満、または５秒未満、または４秒未満、または３秒未満、または２秒未満、または１秒未満であってもよい。故に、Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}は、本開示の別の好ましい実施形態では、少なくとも５秒、または少なくとも１秒、または少なくとも２秒、または少なくとも３秒、または少なくとも４秒、または少なくとも５秒、または少なくとも６秒、または少なくとも７秒、または少なくとも８秒、または少なくとも９秒、または少なくとも１０秒であってもよい。

Ｔ_ｗａｉｔ：
Ｔ_ｗａｉｔは、測定ユニットが、歯ぎしりの検出に応答してフィードバック信号が提供されると、顔面活動を示す信号を提供することを停止するように構成され得る、事前定義された時間周期として見なされ得る。故に、Ｔ_ｗａｉｔは、好ましい実施形態では、１秒、または１０秒未満、または８秒未満、または６秒未満、または５秒未満、または４秒未満、または３秒未満、または２秒未満、または１秒未満であってもよい。本開示の別の好ましい実施形態では、Ｔ_ｗａｉｔは、少なくとも１秒、または少なくとも１秒、または少なくとも２秒、または少なくとも３秒、または少なくとも４秒、または少なくとも６秒、または少なくとも７秒、または少なくとも８秒、または少なくとも９秒、または少なくとも１０秒であってもよい。

さらに、Ｔ_ｅｎｄは、Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}の０．４〜０．６倍であってもよい、またはＴ_ｅｎｄは、Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}の０．３〜０．７倍であってもよい、またはＴ_ｅｎｄは、Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}の０．４５〜０．５５倍であってもよい、またはＴ_ｅｎｄは、Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}の０．５倍であってもよい。

さらに、Ｔ_ｂａｃｋは、Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}の０．４〜０．６倍、もしくはＴ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}の０．３〜０．７倍、もしくはＴ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}の０．４５〜０．５５倍、またはＴ_ｂａｃｋは、Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}の０．５倍であってもよい。

さらに、Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}は、Ｔ_ｂａｃｋの０．０５〜０．１５倍、もしくはＴ_ｂａｃｋの０．０２〜０．２５倍、もしくはＴ_ｂａｃｋの０．０８〜０．１２倍、またはＴ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}は、Ｔ_ｂａｃｋの０．１倍であってもよい。

さらに、Ｔ_ｗａｉｔは、Ｔ_ｂａｃｋ未満であって、Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}の０．１５〜０．２５倍等、Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}未満であってもよい、またはＴ_ｗａｉｔは、Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}の０．１倍であってもよい。

処理ユニット
本開示の好ましい実施形態では、処理ユニットは、先に説明されるものによる閾値レベルを自動的に判定するように構成される。

故に、処理ユニットは、これが歯クレンチングおよび／または歯グラインディングの自動検出のために使用され得るように、先に説明される方法を実施するように構成されてもよい。

本開示される方法では、周波数領域変換は、処理ユニット内に実装されるハードウェアである。これは、処理時間を高速化し得るという点で、有利であり得る。

さらに、本開示される方法では、該顔面活動を示す信号は、対象の咬合力のレベル対時間を表し、処理ユニットは、説明される方法を実施するように構成され、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングのイベントは、歯ぎしりのイベントである。先に説明されるように、種々の信号は、顎を移動させること等の顔面活動に関連し、それによって、咬合力のレベル対時間を表し、これを歯ぎしりに関連付けることが可能であり得る。顔面活動はまた、筋活動、歯グラインディング、および／または歯クレンチングであってもよい。

測定ユニット
本開示の一実施形態では、測定ユニットは、該信号を提供するための少なくとも１つの電極アセンブリを備える。先に説明されるような信号は、実際には、少なくとも１つの電極を使用して測定可能である。

フィードバックユニット
本開示の一実施形態では、本デバイスはさらに、該歯ぎしりの検出に応答して、フィードバック信号を提供するためのフィードバックユニットを備えている。このように、フィードバックユニットは、歯ぎしりの治療を提供することが可能であり得る。フィードバックが夜間歯ぎしりに対して提供され得る場合、フィードバックは、ユーザが睡眠中に目覚め得ないようにされ得る。さらに、フィードバックは、歯ぎしりに関連しない状況において、与えられ得ない。

故に、測定ユニットは、該歯ぎしりの検出に応答して、フィードバック信号を提供するように構成されてもよい。フィードバック信号は、対象に送達される視覚、触覚、音響、および／または緩和剤等の医療フィードバックであってもよい。視覚フィードバック信号の場合では、これは、例えば、スマートフォン、電話、タブレット、コンピュータ画面、または任意のタイプのディスプレイ等の画面上にあってもよい。しかしながら、視覚フィードバックはまた、ＬＥＤ等のダイオードまたは任意のタイプのランプであってもよい。触覚フィードバック信号の場合では、これは、例えば、スマートフォンまたは電話におけるバイブレータ等からの振動であってもよい。音響フィードバック信号は、スマートフォン、電話等内のスピーカまたはスピーカ自体からの音であってもよい。

本開示の別の実施形態では、測定ユニットは、該歯ぎしりの検出に応答して、フィードバック信号が提供されると、事前判定された時間周期にわたって顔面活動を示す信号を提供することを停止するように構成される。これは、同時に多すぎる信号があることを回避するためであり得る。

設計および電力統合
本開示の一実施形態では、処理ユニットは、測定ユニット内に統合される／組み込まれる。そのような設計は、ユーザが１つのユニットのみを装着することを可能にし得る。故に、本デバイスは、材料等の観点から低コストで製造され得る。

本開示の別の実施形態では、測定ユニットは、対象の皮膚に取り付けられるように構成される、電極アセンブリを備え、本デバイスは、電極アセンブリと皮膚との間の電気接続を監視するように構成され、処理ユニットは、皮膚と電極アセンブリとの間の接続が検出されると、信号を処理し始めるように構成される。そのような構成は、最適な電力使用、すなわち、電力を節約し、ユーザフレンドリーな動作を提供することを可能にし得る。この点で、本デバイスはさらに、本デバイスに給電するための、バッテリ等の内部充電可能電力源を備えていてもよい。

ユーザフレンドリーな歯ぎしりシステム
本開示の一実施形態では、本デバイスおよび貯蔵ケースは、貯蔵ケースが外部電力源に接続されていない場合、本デバイスが、貯蔵ケース内に設置されると、自動的にオフに切り替えられるように構成される。そのような構成は、最適な電力使用、すなわち、電力を節約し、ユーザフレンドリーな動作を提供することを可能にし得る。

本開示の一実施形態によると、貯蔵ケースは、貯蔵ケースと本デバイスとの間の電気接続を検出するように構成される、電気回路を備えてもよい。故に、本デバイスは、少なくとも１つの磁石を備えてもよく、貯蔵ケースは、ホール効果スイッチ等の磁場の存在を感知するためのセンサユニットを備えてもよく、貯蔵ケースセンサは、貯蔵ケース内の本デバイスの存在を検出するように構成される。

本開示の別の実施形態では、本デバイスは、本デバイスが貯蔵ケース内に設置されると、本デバイスによって係合されるように構成される、機械的スイッチを備えてもよい。

本開示のさらに別の実施形態では、貯蔵ケースおよび本デバイスは、本デバイス内の内部充電可能電力源が、貯蔵ケースから本デバイスに無線で伝送される電力によって充電されるように構成される。これは、本デバイスの動作を容易にし得る。

（実施例１）
背景レベルを計算するために、背景レベルは、ここで説明されるようなローパスフィルタ処理されたＥＭＧ信号エンベロープであり得る。
フィルタは、以下の形態における一次自己回帰フィルタである。
ｙ（ｎ）＝０．９９・ｙ（ｎ−１）＋０．０１・ｘ（ｎ−８０）
式中、ｘ（ｎ−８０）は、２．５６秒の過去のエンベロープ値（８０サンプル／３１．２５サンプル／秒＝２．５６秒）であり、
ｙ（ｎ−１）は、背景レベルの最新の値であり、
ｙ（ｎ）は、背景レベルの新しい値であり、
０．９９は、フィルタ係数であり、
０．０１は、入力信号のゲイン係数であり、１の全体的ゲインを確実にする。

計算は、整数演算において実装され、埋め込まれたプロセッサ内の算出負荷を低減させる。これは、（８ビットアルゴリズムである）ＦＦＴアルゴリズムからの値を、１００００のスケール係数で乗算することによって行われる。さらに、上記に説明されるフィルタは、以下のように計算される。
ｙ（ｎ）＝（９９・ｙ（ｎ−１）＋１・ｘ（ｎ−８０））／１００

これは、小数が整数演算において表されることができないためである。

フィルタの大きさおよび位相応答が、図１に示される。これは、０．０５Ｈｚ（１／２０Ｈｚ）の−３ｄｂカットオフ周波数を有する。
（実施例２）

歯クレンチングの自動検出のための方法の実施形態の例証が、図２に示される。図２では、データは、ＥＭＧ信号から得られるＥＭＧデータである。信号エンベロープ２３は、未加工ＥＭＧ信号２４のＦＦＴによって計算される。図２から分かり得るように、推定される背景レベル２２、２２’は、計算が停止される、すなわち、本方法が閾値レベルを固定し、その後、計算が再開される周期を除いて、時間に対して常に変化している。図２では、合計４つのバースト２５が検出されることが分かり得る。
（実施例３）

歯クレンチングの自動検出のための方法の別の実施形態の例証が、図３に示される。図３では、データは、ＥＭＧ信号から得られるＥＭＧデータである。図３では、歯クレンチングに関連する活動が全く割り当てられなかったときの、本方法からの初期出力が示される。未加工ＥＭＧ信号３４は、２０００Ｈｚにおいてサンプリングされる。信号エンベロープ３３は、６４ポイントのＦＦＴおよび平均化ピン７〜１３によって計算され、これは、２１８〜４０６Ｈｚの周波数のＲＭＳ値に対応する。図３から分かり得るように、背景レベル３１の初期出力は、非常に高く、本方法は、新しい出力の計算を開始する前に、５秒待機する（信号が本方法の開始前に存在し得たと仮定する）。背景レベル３１の初期値は、記録された信号３４において予期されるものよりも高い値に設定される。高い開始レベルに起因して、かつ背景活動の実際のレベルに応じて、フィルタが背景活動の精密なレベルを見出すために、最大１０秒がかかり得る。本特定の実施例では、フィルタは、時定数τ＝１／（２πｆ_３ｄＢ）を有し、式中、ｆ_３ｄＢ＝０．０５Ｈｚ、すなわち、τ＝３．２秒である。
（実施例４）

測定ユニットの実施例が、図４に示される。これは、３つの電極アセンブリを備え、各アセンブリは、電極コネクタ１と、上面３上に接続されるべき電極２とから成り、底面４が３つの電極２とともに皮膚に接続する。
（実施例５）

フローチャートとして例証される、歯クレンチングの自動検出のための方法の別の実施形態が、図５に示される。フローチャートは、最上部から開始し、新しい信号エンベロープが、計算される。これは、開示される方法の初期ステップであり、データセットの周波数領域変換を提供し得、周波数領域変換は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）、離散コサイン変換（ＤＣＴ）、または離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）等である。ここで例証されるような初期ステップはまた、事前定義された数の周波数を平均化するステップを含んでもよい。測定ユニットは、対象の皮膚に取り付けられるように構成される、電極アセンブリを備えてもよく、本デバイスは、電極アセンブリと皮膚との間の電気接続を監視するように構成されてもよく、処理ユニットは、皮膚と電極アセンブリとの間の接続が検出されると、信号を処理し始めるように構成されてもよいため、次のステップは、測定ユニットに関連し得る。電極アセンブリと皮膚との間の電気接続が不良の場合では、測定ユニットは、フローチャートに示されるように再始動する。信号を処理し始めると、これはまた、フローチャートにまた示されるように、イベント検出が有効にされているかどうかを確認してもよい。イベント検出が無効にされている場合では、最後のイベント以降の時間が、フローチャートに示されるように更新されている。ここから、あらゆる状況において、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングのイベントが、第３の事前定義された時間周期Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}にわたって全く割り当てられなかった場合、開始に戻ることが可能であり得る。ある場合には、開始への後戻りに、ある事前時間ｔ＝ｔ_１−Ｔ_ｂａｃｋにおいてデータデットから判定される背景レベルに基づく、時間ｔ＝ｔ_１に割り当てられる咬合力の閾値レベルの計算が続いてもよく、式中、Ｔ_ｂａｃｋは、第１の事前定義された時間周期である。開始から、咬合のレベルが確認されてもよく、時間ｔにおける咬合力のレベルが、第２の事前定義された時間周期Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}にわたって時間ｔ_１に割り当てられた閾値レベルを超える場合、時間ｔに歯クレンチングのイベントが割り当てられてもよい。歯クレンチングのイベントが時間ｔに割り当てられた場合、事前定義された時間周期Ｔ_ｗａｉｔを待機する、または別の事前定義された時間周期Ｔ_ｅｎｄにわたって咬合のレベルが閾値を下回るまで待機する、いずれかのステップが存在してもよい。歯クレンチングおよび／または歯グラインディングのイベントが、第３の事前定義された時間周期Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}にわたって全く割り当てられなかった場合、本手順自体が、繰り返される。

一方、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングのイベントが、第３の事前定義された時間周期Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}にわたって割り当てられた場合、フローチャートに示されるようなステップのいくつかのみが繰り返されてもよい。
（実施例６）

歯クレンチングの自動検出のための方法の別の実施形態の例証が、図６に示される。図６では、データは、ＥＭＧ信号から得られるＥＭＧデータである。図６から分かり得るように、推定される背景レベル６２は、計算が停止される、すなわち、本方法が閾値レベル６１を固定し、その後、計算が再開されるこれらの周期を除いて、時間に対して常に変化している。図６では、合計８つのグラインディングに関連するイベント６５が検出されることが分かり得る。本実施例では、未加工信号６４は、２０００Ｈｚにおいてサンプリングされる。信号エンベロープ６３は、６４ポイントのＦＦＴおよび平均化ピン７〜１３によって計算され、これは、２１８〜４０６Ｈｚの周波数のＲＭＳ値に対応する。雑音レベル６２は、少なくとも５秒にわたって活動が全く検出されないとき、エンベロープをローパスフィルタ処理することによって計算される。さらに、グラインディングおよび／またはクレンチングのイベント検出のための閾値６１は、雑音レベル６２と比較して、３倍高く、２．５秒遅延される。エンベロープ６３が０．２５秒を上回って閾値６１を上回る場合、グラインディングおよび／クレンチングのイベント検出が、割り当てられる。故に、Ａ、Ｅ、およびＦとして着目されるイベントは、小さいバーストであり、持続時間が短すぎるため、グラインディングおよび／クレンチングのイベントに関連しない。Ｂ、Ｄ、Ｇ、Ｈ、Ｉ、およびＫとして着目されるイベントは、持続時間が０．２５秒よりも長いため、グラインディングおよび／クレンチングのイベントに関連するバーストである。Ｃとして着目されるイベントは、２〜３秒の長いバーストであり、定義に従って、バーストが持続時間において１秒として定義されるため、適宜、２つのバーストとして検出される。Ｊ、Ｌ、およびＭとして着目されるイベントは、背景レベルの変化であり、信号エンベロープ６３が振幅において低すぎるため、それらは、グラインディングおよび／クレンチングに関連するイベントとして割り当てられない。イベントＡの前の時間では、雑音レベル６２のみが、変化しており、閾値レベル６１は、したがって、常にこれに適合している。背景レベル６２がイベントＬにおいて上昇されると、Ｍにおける閾値レベル６１も、適宜、上昇される。
（実施例７）

詳細なフローチャートとして例証される、歯クレンチングの自動検出のための方法の実施形態が、図７に示される。詳細なフローチャートは、破線を用いて示されるような４つのブロックに分割され、４つのブロックは、図８−１１に拡大されて示される。図７の左上のブロックは、図８に拡大されて示され、図７の右上のブロックは、図９に拡大されて示され、図７の右下のブロックは、図１０に拡大されて示され、図７の左下のブロックは、図１１に拡大されて示される。

フローチャートは、最上部から開始し、新しい信号エンベロープが、計算される。これは、開示される方法の初期ステップであり、データセットの周波数領域変換を提供し得、周波数領域変換は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）、離散コサイン変換（ＤＣＴ）、または離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）等である。ここで例証されるような初期ステップはまた、事前定義された数の周波数を平均化するステップを含んでもよい。測定ユニットは、対象の皮膚に取り付けられるように構成される、電極アセンブリを備えてもよく、本デバイスは、電極アセンブリと皮膚との間の電気接続を監視するように構成されてもよく、処理ユニットは、皮膚と電極アセンブリとの間の接続が検出されると、信号を処理し始めるように構成されてもよいため、次のステップは、測定ユニットに関連し得る。電極アセンブリと皮膚との間の電気接続が不良の場合では、測定ユニットは、フローチャートに示されるように再始動する。信号を処理し始めると、これはまた、フローチャートにまた示されるように、イベント検出が有効にされているかどうかを確認してもよい。イベント検出が無効にされている場合では、最後のイベント以来の時間が、フローチャートに示されるように更新されている。ここから、あらゆる状況において、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングのイベントが、第３の事前定義された時間周期Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}にわたって全く割り当てられなかった場合、開始に戻ることが可能であり得る。ある場合には、開始への後戻りに、ある事前時間ｔ＝ｔ_１−Ｔ_ｂａｃｋにおいてデータセットから判定される背景レベルに基づく、時間ｔ＝ｔ_１に割り当てられる咬合力の閾値レベルの計算が続いてもよく、式中、Ｔ_ｂａｃｋは、第１の事前定義された時間周期である。開始から、咬合のレベルが確認されてもよく、時間ｔにおける咬合力のレベルが、第２の事前定義された時間周期Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}にわたって時間ｔ_１に割り当てられた閾値レベルを超える場合、時間ｔに歯クレンチングのイベントが割り当てられてもよい。歯クレンチングのイベントが時間ｔに割り当てられた場合、事前定義された時間周期Ｔ_ｗａｉｔを待機する、または別の事前定義された時間周期Ｔ_ｅｎｄにわたって咬合のレベルが閾値を下回るまで待機する、いずれかのステップが存在してもよい。歯クレンチングおよび／または歯グラインディングのイベントが、第３の事前定義された時間周期Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}にわたって全く割り当てられなかった場合、本手順自体が、繰り返される。

一方、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングのイベントが、第３の事前定義された時間周期Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}にわたって割り当てられた場合、フローチャートに示されるようなステップのいくつかのみが繰り返されてもよい。

本開示のさらなる詳細
本開示は、以下の付記によって説明され得る。
１．より一般的な側面では、本開示は、対象の筋活動のレベル対時間を表すデータセット内の事前定義されたイベントの自動検出のためのコンピュータ実装方法であって、
ａ）ある事前時間ｔ＝ｔ_１−Ｔ_ｂａｃｋにおいてデータセットから判定される背景レベルに基づいて、時間ｔ＝ｔ_１に割り当てられる筋活動の閾値レベルを計算するステップであって、式中、Ｔ_ｂａｃｋは、第１の事前定義された時間周期である、ステップと、
ｂ）筋活動のレベルを確認するステップであって、時間ｔにおける筋活動のレベルが、第２の事前定義された時間周期Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}にわたって時間ｔ_１に割り当てられた閾値レベルを超える場合、時間ｔにあるイベントを割り当てるステップと、
ｃ）あるイベントが時間ｔに割り当てられた場合、事前定義された時間周期Ｔ_ｗａｉｔを待機する、または別の事前定義された時間周期Ｔ_ｅｎｄにわたって筋活動のレベルが閾値を下回るまで待機する、いずれかのステップと、
ｄ）イベントが第３の事前定義された時間周期Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}にわたって全く割り当てられなかった場合、ステップａ）−ｃ）を繰り返すステップと、
ｅ）イベントが第３の事前定義された時間周期Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}にわたって割り当てられた場合、ステップｂ）−ｃ）のみを繰り返すステップとを含む、方法に関する。

２．対象の咬合力のレベル対時間を表すデータセット内の歯クレンチングおよび／または歯グラインディングの自動検出のためのコンピュータ実装方法であって、
ａ）ある事前時間ｔ＝ｔ_１−Ｔ_ｂａｃｋにおいてデータデットから判定される背景レベルに基づいて、時間ｔ＝ｔ_１に割り当てられる咬合力の閾値レベルを計算するステップであって、Ｔ_ｂａｃｋは、第１の事前定義された時間周期である、ステップと、
ｂ）咬合のレベルを確認するステップであって、時間ｔにおける咬合力のレベルが、第２の事前定義された時間周期Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}にわたって時間ｔ_１に割り当てられた閾値レベルを超える場合、時間ｔに歯クレンチングのイベントを割り当てるステップと、
ｃ）歯クレンチングのイベントが時間ｔに割り当てられた場合、事前定義された時間周期Ｔ_ｗａｉｔを待機する、または別の事前定義された時間周期Ｔ_ｅｎｄにわたって咬合のレベルが閾値を下回るまで待機する、いずれかのステップと、
ｄ）歯クレンチングおよび／または歯グラインディングのイベントが、第３の事前定義された時間周期Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}にわたって全く割り当てられなかった場合、ステップａ）−ｃ）を繰り返すステップと、
ｅ）歯クレンチングおよび／または歯グラインディングのイベントが、第３の事前定義された時間周期Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}にわたって割り当てられた場合、ステップｂ）−ｃ）のみの繰り返すステップとを含む、
方法。

３．歯クレンチングおよび／または歯グラインディングのイベントは、歯ぎしり、昼間歯ぎしり、夜間歯ぎしりのうちの１つまたはそれを上回るものとして特徴付けられる、前述の付記のいずれかに記載の方法。

４．データセットは、対象の顎の筋活動対時間を表す、前述の付記のいずれかに記載の方法。

５．データセットは、筋電図検査（ＥＭＧ）データを含む、前述の付記のいずれかに記載の方法。

６．データセットは、筋電図検査（ＥＭＧ）データ、脳波検査（ＥＥＧ）データ、筋音描写（ＰＭＧ）データ、加速度データ、音データ、および歪みゲージデータのうちの１つまたはそれを上回るものを含む、前述の付記のいずれかに記載の方法。

７．データセットの周波数領域変換を提供する初期ステップをさらに含み、周波数領域変換は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）、離散コサイン変換（ＤＣＴ）、または離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）等である、前述の付記のいずれかに記載の方法。

８．該初期ステップはさらに、事前定義された数の周波数を平均化するステップを含む、付記７に記載の方法。

９．背景レベルは、ローパスフィルタをデータセットに適用することによって判定される、前述の付記のいずれかに記載の方法。

１０．Ｔ_ｅｎｄ≦Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}＜Ｔ_ｗａｉｔ＜Ｔ_ｂａｃｋ＜Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}である、前述の付記のいずれかに記載の方法。

１１．Ｔ_ｅｎｄは、０．１２５秒、または０．２５未満、または０．５秒未満、または０．４秒未満、または０．３５秒未満、または０．３秒未満、または０．２５秒未満、または０．２秒未満、または０．１５秒未満、または０．１秒未満、または０．０５秒未満、または０．０１秒未満である、前述の付記のいずれかに記載の方法。

１２．Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}は、０．２５秒、または０．５秒未満、または０．４秒未満、または０．３５秒未満、または０．３秒未満、または０．２５秒未満、または０．２秒未満、または０．１５秒未満、または０．１秒未満、または０．０５秒未満である、前述の付記のいずれかに記載の方法。

１３．Ｔ_ｂａｃｋは、２．５秒、または１０秒未満、または８秒未満、または６秒未満、または５秒未満、または４秒未満、または３秒未満、または２秒未満、または１秒未満である、前述の付記のいずれかに記載の方法。

１４．Ｔ_ｂａｃｋは、少なくとも２．５秒、または少なくとも１秒、または少なくとも２秒、または少なくとも３秒、または少なくとも４秒、または少なくとも５秒、または少なくとも６秒、または少なくとも７秒、または少なくとも８秒、または少なくとも９秒、または少なくとも１０秒である、前述の付記のいずれかに記載の方法。

１５．Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}は、５秒、または１０秒未満、または８秒未満、または６秒未満、または５秒未満、または４秒未満、または３秒未満、または２秒未満、または１秒未満である、前述の付記のいずれかに記載の方法。

１６．Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}は、少なくとも５秒、または少なくとも１秒、または少なくとも２秒、または少なくとも３秒、または少なくとも４秒、または少なくとも６秒、または少なくとも７秒、または少なくとも８秒、または少なくとも９秒、または少なくとも１０秒である、前述の付記のいずれかに記載の方法。

１７．Ｔ_ｗａｉｔは、１秒、または１０秒未満、または８秒未満、または６秒未満、または５秒未満、または４秒未満、または３秒未満、または２秒未満、または１秒未満である、前述の付記のいずれかに記載の方法。

１８．Ｔ_ｗａｉｔは、少なくとも１秒、または少なくとも１秒、または少なくとも２秒、または少なくとも３秒、または少なくとも４秒、または少なくとも６秒、または少なくとも７秒、または少なくとも８秒、または少なくとも９秒、または少なくとも１０秒である、前述の付記のいずれかに記載の方法。

１９．Ｔ_ｅｎｄは、Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}の０．４〜０．６倍である、またはＴ_ｅｎｄは、Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}の０．３〜０．７倍である、またはＴ_ｅｎｄは、Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}の０．４５〜０．５５倍である、またはＴ_ｅｎｄは、Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}の０．５倍である、前述の付記のいずれかに記載の方法。

２０．Ｔ_ｂａｃｋは、Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}の０．４〜０．６倍、もしくはＴ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}の０．３〜０．７倍、もしくは、Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}の０．４５〜０．５５倍である、またはＴ_ｂａｃｋは、Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}の０．５倍である、前述の付記のいずれかに記載の方法。

２１．Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}は、Ｔ_ｂａｃｋの０．０５〜０．１５倍、もしくはＴ_ｂａｃｋの０．０２〜０．２５倍、もしくはＴ_ｂａｃｋの０．０８〜０．１２倍である、またはＴ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}は、Ｔ_ｂａｃｋの０．１倍である、前述の付記のいずれかに記載の方法。

２２．Ｔ_ｗａｉｔは、Ｔ_ｂａｃｋ未満であって、Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}の０．１５〜０．２５倍等、Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}未満である、またはＴ_ｗａｉｔは、Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}の０．１倍である、前述の付記のいずれかに記載の方法。

２３．閾値レベルは、背景レベルを上回り、それに比例する、前述の付記のいずれかに記載の方法。

２４．閾値は、背景レベルの少なくとも１．５、２、３、４、または少なくとも５倍となるように定義される、前述の付記のいずれかに記載の方法。

２５．歯クレンチングおよび／または歯グラインディングの自動検出は、連続的に受信されるデータストリーム上で実行されるリアルタイムプロセスである、前述の付記のいずれかに記載の方法。

２６．データセットは、測定ユニットから連続的に受信されるデータストリームである、前述の付記のいずれか記載の方法。

２７．プロセッサと、メモリとを備え、前述の付記のいずれかに記載の方法を実施するように構成される、データ処理システム。
２８．対象の歯クレンチングおよび／または歯グラインディングに関連する顔面活動を監視するためのデバイスであって、
−該顔面活動を示す信号を提供するための測定ユニットと、
−該歯クレンチングおよび／または歯グラインディングを検出するために、該信号を処理するための処理ユニットとを備える、
−デバイス。

２９．処理ユニットは、前述の付記１から２６のいずれかに記載の閾値レベルを自動的に判定するように構成される、付記２８に記載のデバイス。

３０．処理ユニットは、前述の付記１から２６のいずれかの方法を実施するように構成される、付記２８−２９に記載のデバイス。

３１．付記７に記載の周波数領域変換は、処理ユニット内に実装されるハードウェアである、付記２８−３０に記載のデバイス。

３２．該顔面活動を示す信号は、対象の咬合力のレベル対時間を表し、処理ユニットは、前述の付記１から２６のいずれかの方法を実施するように構成され、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングのイベントは、歯ぎしりのイベントである、付記２８−３１に記載のデバイス。

３３．測定ユニットは、該信号を提供するための少なくとも１つの電極アセンブリを備える、付記２８−３２に記載のデバイス。

３４．顔面活動は、筋活動、歯グラインディング、および／または歯クレンチングである、付記２８−３３に記載のデバイス。

３５．該歯ぎしりの検出に応答して、フィードバック信号を提供するためのフィードバックユニットをさらに備える、付記２８−３４に記載のデバイス。

３６．測定ユニットは、該歯ぎしりの検出に応答して、フィードバック信号を提供するように構成される、付記２８−３５に記載のデバイス。

３７．フィードバック信号は、対象に送達される視覚、触覚、音響、および／または緩和剤等の医療フィードバックである、付記２８−３６に記載のデバイス。

３８．処理ユニットは、測定ユニット内に統合される／組み込まれる、付記２８−３７に記載のデバイス。

３９．測定ユニットは、対象の皮膚に取り付けられるように構成される、電極アセンブリを備え、本デバイスは、電極アセンブリと皮膚との間の電気接続を監視するように構成され、処理ユニットは、皮膚と電極アセンブリとの間の接続が検出されると、信号を処理し始めるように構成される、付記２８−３８に記載のデバイス。

４０．本デバイスに給電するための、バッテリ等の内部充電可能電力源をさらに備える、付記２８−３９に記載のデバイス。

４１．付記４０に記載のデバイスと、本デバイスを格納および充電するための貯蔵ケースとを備え、本デバイスは、貯蔵ケースから除去されると、自動的にオンに切り替えられるように構成される、歯ぎしりシステム。

４２．本デバイスおよび貯蔵ケースは、貯蔵ケースが外部電力源に接続されていない場合、本デバイスが、貯蔵ケース内に設置されると、自動的にオフに切り替えられるように構成される、付記４１に記載の歯ぎしりシステム。

４３．貯蔵ケースは、貯蔵ケースと本デバイスとの間の電気接続を検出するように構成される、電気回路を備える、付記４１から４２のいずれかに記載の歯ぎしりシステム。

４４．本デバイスは、少なくとも１つの磁石を備え、貯蔵ケースは、ホール効果スイッチ等の磁場の存在を感知するためのセンサユニットを備え、貯蔵ケースセンサは、貯蔵ケース内の本デバイスの存在を検出するように構成される、付記４１から４３のいずれかに記載の歯ぎしりシステム。

４５．本デバイスは、本デバイスが貯蔵ケース内に設置されると、本デバイスによって係合されるように構成される、機械的スイッチを備える、付記４１から４４のいずれかに記載の歯ぎしりシステム。

４６．貯蔵ケースおよび本デバイスは、本デバイス内の内部充電可能電力源が、貯蔵ケースから本デバイスに無線で伝送される電力によって充電されるように構成される、付記４１から４５のいずれかに記載の歯ぎしりシステム。

Claims (17)

1. 対象の筋活動のレベル対時間を表すデータセット内の事前定義されたイベントの自動検出のためのコンピュータ実装方法であって、
   ａ）ある事前の時間ｔ＝ｔ_１−Ｔ_ｂａｃｋにおいて前記データセットから判定される背景レベルに基づいて、時間ｔ＝ｔ_１に割り当てられる筋活動の閾値レベルを計算するステップであって、式中、Ｔ_ｂａｃｋは、第１の事前定義された時間周期である、ステップと、
   ｂ）前記筋活動のレベルを確認するステップであって、前記時間ｔにおける筋活動のレベルが、第２の事前定義された時間周期Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}にわたって前記時間ｔ_１に割り当てられた閾値レベルを超える場合、時間ｔにあるイベントを割り当てるステップと、
   ｃ）あるイベントが時間ｔに割り当てられた場合、事前定義された時間周期Ｔ_ｗａｉｔを待機する、または別の事前定義された時間周期Ｔ_ｅｎｄにわたって前記筋活動のレベルが前記閾値を下回るまで待機する、いずれかのステップと、
   ｄ）イベントが第３の事前定義された時間周期Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}にわたって全く割り当てられなかった場合、ステップａ）−ｃ）を繰り返すステップと、
   ｅ）イベントが第３の事前定義された時間周期Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}にわたって割り当てられた場合、ステップｂ）−ｃ）のみを繰り返すステップと
   を含む、方法。
2. 前記筋活動のレベルは、咬合力のレベルである、請求項１に記載の方法。
3. 前記事前定義されたイベントは、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングである、前記請求項のいずれかに記載の方法。
4. 歯クレンチングおよび／または歯グラインディングのイベントは、歯ぎしり、昼間歯ぎしり、夜間歯ぎしりのうちの１つまたはそれを上回るものとして特徴付けられる、請求項３に記載の方法。
5. 前記データセットは、筋電図検査（ＥＭＧ）データ、脳波検査（ＥＥＧ）データ、筋音描写（ＰＭＧ）データ、加速度データ、音データ、および歪みゲージデータのうちの１つまたはそれを上回るものを含む、前記請求項のいずれかに記載の方法。
6. 前記データセットの周波数領域変換を提供する初期ステップをさらに含み、前記周波数領域変換は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）、離散コサイン変換（ＤＣＴ）、または離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）等である、前記請求項のいずれかに記載の方法。
7. Ｔ_ｅｎｄ≦Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}＜Ｔ_ｗａｉｔ＜Ｔ_ｂａｃｋ＜Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}である、前記請求項のいずれかに記載の方法。
8. Ｔ_ｅｎｄ＝０．１２５秒、Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}＝０．２５秒、Ｔ_ｂａｃｋ＝２．５秒、Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}＝５秒、およびＴ_ｗａｉｔ＝１秒である、前記請求項のいずれかに記載の方法。
9. Ｔ_ｅｎｄは、Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}の０．４〜０．６倍である、前記請求項のいずれかに記載の方法。
10. Ｔ_ｂａｃｋは、Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}の０．４〜０．６倍である、前記請求項のいずれかに記載の方法。
11. Ｔ_{ｃｌｅｎｃｈ／ｇｒｉｎｄ}は、Ｔ_ｂａｃｋの０．０５〜０．１５倍である、前記請求項のいずれかに記載の方法。
12. Ｔ_ｗａｉｔは、Ｔ_ｂａｃｋ未満であって、Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}の０．１５〜０．２５倍等、Ｔ_{ｓｉｌｅｎｃｅ}未満である、前記請求項のいずれかに記載の方法。
13. 前記閾値レベルは、前記背景レベルを上回り、それに比例する、前記請求項のいずれかに記載の方法。
14. 前記自動検出は、連続的に受信されるデータストリーム上で実行されるリアルタイムプロセスである、前記請求項のいずれかに記載の方法。
15. 対象の歯クレンチングおよび／または歯グラインディングに関連する顔面活動を監視するためのデバイスであって、
    −前記顔面活動を示す信号を提供するための測定ユニットと、
    −前記歯クレンチングおよび／または歯グラインディングを検出するために、前記信号を処理するための処理ユニットであって、前記請求項１から１４のいずれかによる閾値レベルを自動的に判定するように構成される、処理ユニットと、
    −を備える、デバイス。
16. 前記顔面活動を示す信号は、前記対象の咬合力のレベル対時間を表し、前記処理ユニットは、前記請求項１から１４のいずれかの方法を実施するように構成され、歯クレンチングおよび／または歯グラインディングのイベントは、歯ぎしりのイベントである、請求項１５のいずれかに記載のデバイス。
17. 前記測定ユニットは、前記対象の皮膚に取り付けられるように構成される、電極アセンブリを備え、前記デバイスは、前記電極アセンブリと前記皮膚との間の電気接続を監視するように構成され、前記処理ユニットは、皮膚と電極アセンブリとの間の接続が検出されると、前記信号を処理し始めるように構成される、前記請求項１５−１６のいずれかに記載のデバイス。
    
    

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