JP4048262B2 - 口腔予備検診システム、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

口腔予備検診システム、プログラムおよび記録媒体 Download PDF

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は口腔予備検診システム、プログラムおよび記録媒体に係り、特に、ネットワークを介して受信したユーザの年齢、性別、喫煙及び服薬の有無に関する情報の少なくともいずれか1つを含む属性データと呼気データとに基づいて、ユーザの口腔内の予備検診を行う口腔予備検診システム、該プログラムおよび該プログラムを記録した記録媒体に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、歯周病は高齢者に特有の成人病と考えられていたが、食生活の変化等により、近年、十代から発症する若年性歯周炎の存在が確認されている。歯周病は自覚症状もなく慢性的に進行するため発見が遅れやすく、末期的な症状になってから受診することが多い。従って、歯周病を予防するには、早期発見、早期治療が特に重要である。
【0003】
歯周病は、う蝕(虫歯)と共に二大口腔内疾患に属し、プロフィロモナス・ジンジバリス菌やアクチノバチルス・アクチノマイセテコミタンス菌等の歯周病原菌により引き起こされ、歯肉炎と歯周炎に大別される。このうち歯肉炎は歯肉のみの炎症であり、ブラッシングなどの機械的な治療で比較的容易に治癒するのに対し、歯周炎は歯肉だけでなく、歯を支えている歯槽骨までも原因菌によって冒され、重度の場合には歯を失う場合がある。一般に、歯周病の診断は、レントゲン検査や歯科医師が肉眼的に観察した歯肉の腫脹、歯周ポケットの深さ、出血の状態などの臨床所見を総合的に評価することで行われる。
【0004】
一方、歯周病原菌はアンモニア、メチルメルカプタン、インドール等の臭気物質を産生するため、口臭の一因となる。硫化水素に比べメチルメルカプタンは高濃度のため、口臭の強度とメチルメルカプタン/硫化水素比とは歯周病の重症度に比例する。従って、口臭の強度と歯周病との間には相関関係が成立する。口臭から歯周病を診断しようとするには、極微量の臭気成分の測定が可能なガスクロマトグラフが有効な手段である。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したガスクロマトグラフは装置自体が高価で操作も煩雑なため、専門医等が多数在籍する歯科大学病院や一部の歯科医院等での使用に限られている。このため、口腔内疾患に対して一般的な注意を払っていても、自己が歯周病の可能性があるかや歯周病の進行程度を簡便に把握することは難しい。また、口臭を抑えるために、自己の口臭の程度を簡易かつ客観的に把握したいという要望も存在する。
【0006】
本発明は上記事案に鑑み、歯周病の進行度及び口臭を簡易に判定することができる口腔予備検診システム、該プログラムおよび該プログラムを記録した記録媒体を提供することを課題とする。
【0007】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明の第1の態様は、ネットワークを介して受信したユーザの年齢、性別、喫煙及び服薬の有無に関する情報の少なくともいずれか1つを含む属性データと呼気データとに基づいて、前記ユーザの口腔内の予備検診を行う口腔予備検診システムであって、前記属性データ及び呼気データを記憶する第1の記憶手段と、前記記憶手段に記憶された属性データ及び呼気データを、入力層、中間層及び出力層で構成されるニューラルネットワークANNの入力層に入力し、前記出力層から歯周病の進行度との相関を表す相関値を出力するように演算する演算手段と、前記演算手段で演算された相関値に応じて、予め定められた歯周病の進行度を複数に区分した歯周病進行度区分のいずれに属するかを判定する判定手段と、を備える。
【0008】
本態様では、口腔予備検診システムはネットワークを介してユーザの年齢、性別、喫煙及び服薬の有無に関する情報の少なくともいずれか1つを含む属性データと呼気データとを受信し、受信したユーザの属性データと呼気データとが第1の記憶手段に記憶される。ユーザの属性データの受信と呼気データの受信とは同時でなくてもよく、例えば、属性データを先に受信しておいてもよい。演算手段により、第1の記憶手段に記憶された属性データ及び呼気データが、入力層、中間層及び出力層で構成されるニューラルネットワークANNの入力層に入力され、出力層から歯周病の進行度との相関を表す相関値を出力するように演算される。そして、判定手段により、演算手段で演算された相関値に応じて、予め定められた歯周病の進行度を複数に区分した歯周病進行度区分のいずれに属するかが判定される。本態様によれば、演算手段でニューラルネットワークANNから歯周病の進行度との相関を表す相関値が出力され、判定手段で該相関値に応じて歯周病進行度区分のいずれかに属するかが判定されるので、ユーザは医学的知識を有していなくても自己の歯周病の進行度を認識することができる。
【0009】
この場合において、呼気データを、ユーザの呼気を一時的に充填する呼気充填チェンバと、この呼気充填チェンバに連通されガス感応特性が異なる複数種の半導体ガスセンサを収容したセンサチェンバと、半導体ガスセンサの表面を清浄するキャリアガスを供給するキャリアガス供給部と、センサチェンバから呼気を移動させる呼気移動手段と、を備えた呼気測定装置で測定すれば、ユーザは自宅や職場等で呼気データを得ることができるので、自覚症状のない歯周病を簡易かつ早期に発見することが可能となる。このとき、呼気測定装置に、更に、呼気データが複数種の半導体ガスセンサのうち少なくとも1種の半導体ガスセンサのガス感応の最大値が予め設定された所定値を越えるときに適正と判定する判定部を有するようにすれば、送信前に呼気データが適正か否かを判断することができるので、不適正な口腔予備検診システムへの不適正な呼気データの送信を予め防止することができる。
【0010】
また、属性データには、ユーザの年齢、性別、喫煙及び服薬の有無に関する情報の少なくともいずれか1つを含むようにしてもよい。更に、呼気データを、ガス感応特性が異なる複数種の半導体ガスセンサから時系列で出力された呼気データのうち該呼気データの特徴を表す特徴値とすれば、ネットワークを介してユーザが口腔予備検診システムへ送信する呼気データ数を少なくすることが可能となるので、通信時間を短くすることができる。この特徴値は、上述した呼気データのうち半導体ガスセンサの最大比抵抗値、該最大比抵抗値を与える時刻、時系列で出力された呼気データを微分したときの最大微分値、該最大微分値を与える時刻を含むことが好ましい。
【0011】
更に、ニューラルネットワークANNの入力層及び出力層を同層数とし、出力層を一つとすれば、演算手段による演算を簡素化することができると共に、出力層から出力される相関値で直ちに歯周病の進行度との相関を得ることが可能となる。更に、ニューラルネットワークANNの入力層に、複数種の半導体ガスセンサのうち少なくとも1種の半導体ガスセンサのガス感応特性に対する特徴パターンを表す特徴値を入力するようにすれば、半導体ガスセンサのガス感応特性を踏まえて出力層から相関値を得ることができるので、演算手段により適正な相関値が演算される。
【0012】
また、判定手段で判定した歯周病進行度区分に対応するメッセージを、ネットワークを介して前記ユーザ宛にメールで送信する送信手段を備えるようにすれば、判定手段による歯周病進行度区分についてユーザに直ちにかつ分かりやすく報知することができる。また、歯科医師に関する情報を記憶する第2の記憶手段を更に備え、メールに、第2の記憶手段に記憶された歯科医師の中から複数の歯科医師を選定した歯科医師に関する情報を付加するようにすれば、ユーザはメールを参酌して歯科医師を選択することが可能となる。また、ネットワークを介してユーザからのメール通信により複数の歯科医師の中から1の歯科医師への来院予約をする予約手段を備えるようにすれば、ユーザはメール通信により歯科医師への来院予約が可能となるので、歯周病の早期治療に資することが可能となる。また、ネットワークを介して歯科医師からのメール通信によりユーザへのメッセージを受信し、該受信したメッセージをユーザにメールで送信するアフターケア手段を備えるようにすれば、治療を怠っているユーザに歯科医師側から報知することが可能となる。更に、特徴値が所定閾値を越えるときに特定種の口臭があると判断する口臭判断手段を備えるようにすれば、ユーザは口臭判断手段の判定結果により口臭の種類を特定することができるので、自己の口臭の種類に応じて口臭の対応を図ることが可能となる。
【0013】
上記課題を解決するために、本発明の第2の態様は、ネットワークを介して受信したユーザの年齢、性別、喫煙及び服薬の有無に関する情報の少なくともいずれか1つを含む属性データと呼気データとに基づいて、前記ユーザの口腔内の予備検診を行うプログラムであって、コンピュータを、前記属性データ及び呼気データを記憶する第1の記憶手段、前記第1の記憶手段に記憶された属性データ及び呼気データを、入力層、中間層及び出力層で構成されるニューラルネットワークANNの入力層に入力し、前記出力層から歯周病の進行度との相関を表す相関値を出力するように演算する演算手段、前記演算手段で演算された相関値に応じて、予め定められた歯周病の進行度を複数に区分した歯周病進行度区分のいずれに属するかを判定する判定手段、として機能させるためのプログラムであり、第3の態様は、第2の態様のプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体である。
【0014】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明が適用可能な歯周病予備検診システムの実施の形態について説明する。
【0015】
(構成)
図1に示すように、インターネット5には、地上中継局4を介して携帯電話1とのパケット通信をインターネット5に接続するパケットセンタ3、携帯電話1から送信された呼気データ等によりユーザの歯周病の予備検診を行う歯周病予備検診サイト6が接続されている。また、インターネット5は、プロバイダ7を介して歯科医師のパーソナルコンピュータ8との接続が可能である。
【0016】
携帯電話1は接続ケーブル9を介して呼気測定器2との接続が可能である。図2に示すように、呼気測定器2は、内壁がテフロン加工されユーザの呼気を充填するための呼気充填チェンバ21及びこの呼気充填チェンバ21に連通され4種類の半導体ガスセンサ23を収容したセンサチェンバ22を有している。センサチェンバ22の内壁も呼気充填チェンバ21と同様にテフロン加工が施されている。
【0017】
呼気充填チェンバ21は、電磁バルブVを介して呼気案内チューブTBの一端に接続されている。呼気案内チューブTBの他端には使い捨て可能で呼気だめと一体となったマウスピースMPが着脱可能に装着されている。センサチェンバ22は、呼気充填チェンバ21の反対側に吸引ポンプPが連通されている。従って、ユーザの呼気は、呼気だめと一体となったマウスピースMP、呼気案内チューブTBを介して呼気測定器2内に導入され、電磁バルブV1、呼気充填チェンバ21、センサチェンバ22、吸引ポンプPを経て、呼気測定器2から排出される。
【0018】
半導体ガスセンサ23は、ガス感応特性が異なる4種類のセンサで構成されている。本実施形態では、アルファモス(ALPHA M.O.S)社のFox3000シリーズ中、商品名PA2、T50/3、P10/9、P40/1の半導体ガスセンサを使用した。
【0019】
図3(A)に示すように、各半導体ガスセンサ23は酸化スズの微粒子を焼結した円筒状のn型酸化物半導体(以下、n型半導体Sという。)を有している。半導体ガスセンサ23によるガスの検知はn型半導体Sの表面への吸脱着現象に依存することから、n型半導体Sは、表面でのガス吸着速度を高めるためにヒータコイルHで加熱される。n型半導体Sを流れる電流は酸化スズの微粒子の接合部を通って流れ、n型半導体Sが清浄な空気中にあるときは、n型半導体Sの表面への酸素の吸着により粒子界面のポテンシャル障壁が高くなり電子の移動を妨げるので、n型半導体Sは高い抵抗値Rsを示す。そこへ還元性ガスが到達すると、n型半導体Sの表面へのガス分子の吸着や酸化反応が起こりポテンシャル障壁が低くなり電子の移動が容易になるので、感応ガスの濃度に応じてn型半導体Sの抵抗値Rsは小さくなる(図3(B)参照)。従って、n型半導体Sの抵抗値Rsの大きさを連続的に出力電圧Voutとして取り出すことによりガス濃度に応じた比抵抗値の時系列データを得ることができる。
【0020】
図2に示すように、呼気充填チェンバ21は、電磁バルブVを介して、外部から取り込んだ空気を清浄化したキャリアガスを生成し生成したキャリアガスにより呼気充填チェンバ21及びセンサチェンバ22内を清浄するためのチェンバ清浄部24に接続されている。チェンバ清浄部24は、キャリアガスの湿度をコントロールする蒸留水層、二酸化炭素を除去する塩化カルシウム層、水分及び臭い成分を除去する活性炭層を含んで構成されている。
【0021】
また、呼気測定器2は、呼気測定器2全体を制御する制御部26、商用電源を呼気測定器2の吸引ポンプP、電磁バルブV、V、制御部26を作動可能な直流電圧に変換する電源部25を有している。制御部26は、呼気データを生成する呼気データ生成セクション、呼気データが適正か否かの判定や携帯電話1に歯周病予備検診サイト6への呼気データ等の送信を実行させる制御セクション及びインターフェースセクションを含んで構成されている。呼気データ生成セクションは、負荷抵抗Rの両端から出力された出力電圧Voutを増幅するオペアンプ(OP)、オペアンプから出力されたアナログ信号をサンプリングレート10Hzでデジタル信号に変換するA/D変換器を有している。呼気データ生成セクションで生成された呼気データは制御セクション内のRAMに一時的に格納される。制御セクションはCPU、ROM、RAM及びこれらを接続する内部バスを有している。
【0022】
なお、呼気測定器2の上部には、図示を省略した、緑、橙、赤色の3個のLEDで構成される表示部が配設されている。これらのLEDは、後述するように、ユーザに呼気の吹き付け開始等を指示するものである。
【0023】
図4に示すように、歯周病予備検診サイト6は、外部ネットからの不正アクセスに対して武装するファイアウォール等の武装ゾーン61を備えている。インターネット5は、この武装ゾーン61を介して歯周病予備検診サイト6内に張られたバス型のLAN62に接続されている。LAN62には、携帯電話1やパーソナルコンピュータ8との通信を行うWWWサーバ66、会員(ユーザのうち後述する登録を行った者)の氏名、年齢等の会員データ、メールアドレス、呼気データ等を格納するデータベースサーバ67、ニューラルネットワーク(Artificial Neural Network、以下、ANNと略称する。)が移植されておりデータベースサーバ67に格納された呼気データ等を読み出してユーザ(会員)の歯周病について予備検診を行う解析サーバ68、歯周病予備検診サイト6のホームページを格納するWEBサーバ64、会員が歯科医師に対して行う来院予約を支援すると共に会員に対して歯科医師が行うアフターケアを支援する予約サーバ65、契約歯科医師に毎月の定額会費や来院予約により来院があったのときに定額会費に上乗せして課金額を演算して請求すると共に、会員にポイントを付与するための課金管理サーバ63が接続されている。
【0024】
(動作)
まず、呼気測定器2の動作について説明する。なお、携帯電話1と呼気測定器2とは予め接続ケーブル9で接続されているものとする。
【0025】
呼気測定器2に電源が投入されると、制御部26のCPU(以下、単にCPUという。)は、電磁バルブVを閉じて電磁バルブVを開き、所定時間(例えば、30秒)吸引ポンプPを作動させることで、チェンバ清浄部24で生成したキャリアガスにより呼気充填チェンバ21及びセンサチェンバ22内の残留ガスを除去(呼気測定器2から排出)すると共に、各ヒータコイルHで加熱して4種類のn型半導体Sの表面を清浄する。この間、呼気測定器2は呼気測定を行うことができないので、図示を省略した赤色LEDを点灯させてユーザに呼気の吹き付け準備を促す。所定時間が経過すると、電磁バルブVを開き電磁バルブVを閉じる。これにより、呼気測定の準備が完了する。
【0026】
次に、ユーザに呼気測定開始を報知するために、赤色LEDを消灯させ図示を省略した緑色LEDを点灯させる(以下、この時刻を呼気測定開始時という。)。吸引ポンプPの吸引力は、呼気充填チェンバ21及びセンサチェンバ22内を流れる空気の流速が200ml/minとなるように調整されている。ユーザは緑色LEDの点灯を合図に約2秒間呼気だめと一体となったマウスピースMPを介して呼気を吹き付ける。吹き付けられた呼気は吸引ポンプPの吸引力により呼気案内チューブTBを経て呼気充填チェンバ21に充填され、更に、連通したセンサチェンバ22内に導入される。CPUは、呼気測定開始時から2.5秒後に電磁バルブV1を閉じ電磁バルブV2を開く。これにより、キャリアガスがチェンバ清浄部24から呼気充填チェンバ21に供給される。なお、本実施形態では呼気の標準的な取込時間を2秒に設定しているが、ユーザが2秒を正確に計時することは困難であり、また、青色LEDの点灯から呼気を吹きかけるまでに若干の遅延や呼気案内チューブTBの体積等を考慮して、青色LEDの点灯後2.5秒と呼気の標準的な取込時間2秒に対して0.5秒の余裕を持たせている。CPUは、吸引ポンプPを呼気測定開始時から60.5秒間後に停止させると共に、図示を省略した橙色LEDを点灯させてユーザに待機を促す。
【0027】
また、CPUは、上述した4種類の半導体ガスセンサ23に、上記所定時間(清浄に要する時間)に加え呼気測定開始時から60.5秒間作動電源Vcを供給する(図3(A)参照)。呼気測定開始時より所定時間前に作動電源Vcを印加することで、ヒータコイルHは所定の温度に到達し4種類の半導体ガスセンサ23(n型半導体S)は安定した状態となる。4種類の半導体ガスセンサ23両端からの出力電圧Voutはオペアンプで増幅されそれぞれA/D変換器に入力される。CPUは、各A/D変換器を、呼気測定開始時から60秒間作動させる。
【0028】
呼気測定開始時からこの60秒間が呼気データの測定時間となる。各A/D変換器からの出力された呼気データは制御セクションのRAM(以下、単にRAMという。)に格納される。RAMに格納される1半導体ガスセンサ23当たりの呼気データ数は、サンプリングレートが10Hz、作動時間が60秒のため、10Hz×60秒=600(個)となる。従って、RAMには4種類分の半導体ガスセンサ23分の呼気データ数2,400(個)が一時的に格納される。
【0029】
次に、CPUは、RAMに格納された呼気データが歯周病予備検診用の呼気データとして適正か否かの判定を行う。図8(A)に示すように、半導体ガスセンサPA2から出力される呼気データは、吸引時間を横軸にとり、比抵抗値を縦軸にとると、典型的な場合には、呼気測定時間内に比抵抗値に極大値が存在することが認められる。比抵抗値と呼気測定時間とを一般化すると、図9に示すように、呼気測定開始時からなだらかに比抵抗値が上昇し呼気測定時間の最後に最大値となるが比抵抗値が相対値で5に満たないパターン((1)の曲線)、呼気測定開始時から比抵抗値が増加し呼気測定時間の後半に最大値となるパターン((2)の曲線)、呼気測定時間の前半に最大ピークとなった後に比抵抗値が低下するパターン((3)の曲線)、呼気測定開始後短時間で最大値となった後に比抵抗値が低下するパターン((4)の曲線)、の4種類に分類することができる。
【0030】
従って、歯周病予備検診用の呼気データとして適正か否かを判断するには、比抵抗値に注目してこれらの特徴を有するかを判定すればよい。本実施形態では、この判定を行うために、半導体ガスセンサPA2の最大比抵抗値が相対値で2を超えるときに(図9参照)、ユーザが呼気測定を正常に行ったと判断し、橙色LEDを消灯させ緑色LEDを点灯させてユーザに呼気測定が正常に行われたことを報知し、半導体ガスセンサPA2の最大比抵抗値が相対値で2以下のときに呼気測定が正常に行えなかった判断し、橙色LEDを消灯させ赤色LEDを点灯させてユーザに呼気測定を再度行う必要があることを報知する。この場合には、上述した呼気測定開始前の清浄処理の動作へ戻る。
【0031】
次いでCPUは、各半導体ガスセンサ23毎の呼気データについて最大比抵抗値を検索して、その最大比抵抗値をとるときの呼気測定時刻を演算する。呼気データは10Hz毎にサンプリングされるので、呼気データの順番から最大比抵抗値をとるときの呼気測定時刻を得ることができる。次に、CPUは、各半導体ガスセンサ23毎の呼気データについて微分(差分)値を演算し、最大微分値を検索して、最大微分値をとるときの呼気測定時刻を演算する。図8(B)は縦軸に微分値、横軸に呼気測定時間を示し、この演算概念を示したものである。
【0032】
CPUは、このようにして得られた各半導体ガスセンサ23の呼気データをユーザ測定データとして作成する。すなわち、ユーザ測定データは、半導体ガスセンサPA2の最大比抵抗値、該呼気測定時刻、最大微分値、該呼気測定時刻、半導体ガスセンサT50/3の最大比抵抗値、該呼気測定時刻、最大微分値、該呼気測定時刻、半導体ガスセンサP10/9の最大比抵抗値、該呼気測定時刻、最大微分値、該呼気測定時刻、半導体ガスセンサP40/1の最大比抵抗値、該呼気測定時刻、最大微分値、該呼気測定時刻の16個のデータで構成される。CPUは、ユーザ測定データの作成が終了すると、2,400(個)の呼気データは不要となるので、RAMから削除する。ユーザ測定データの作成の間、CPUは、緑色LEDの点灯に加え橙色LEDを点灯して、ユーザに演算中であることを報知する。
【0033】
CPUは、ユーザ測定データ作成が終了すると、橙色LEDのみ点灯させる。次にCPUは、歯周病予備検診サイト6にアクセスを求め、更に、登録された会員か否かの入力を求め、肯定判断のときは、携帯電話1に会員ID及びパスワードの入力を促し、入力があるまで待機する。一方、否定判断のときは、携帯電話1のディスプレイにユーザの年齢(数値)、性別(女性0、男性1)、リスクファクター(服薬していない又は喫煙しないユーザ0、服薬している又は喫煙するユーザ1)及びメールアドレスを入力するように指示し、入力があるまで待機する。ユーザは携帯電話1のカーソル移動ボタンやテンキーを操作することにより、歯周病予備検診サイトでの予備検診で必要となるこれらのデータ(以下、ユーザ属性データという。)を入力する。CPUは確定ボタンが押下されると、これらのユーザ属性データのいずれかがヌルか否かを判断し、否定判断のときには、ヌルデータについての入力を促して入力を待ち、肯定判断のときには、携帯電話1に、ユーザ属性データとユーザ測定データとで構成される歯周病予備検診用データを歯周病予備検診サイト6へ送信させる。CPUは、送信が終了すると、橙色LEDを消灯させ(全てのLEDを消灯させ)、ユーザに携帯電話1と呼気測定器2とを接続する接続ケーブル9の装着解除が可能なことを報知する。これにより、ユーザの呼気測定作業は終了する。なお、ユーザは、携帯電話1により歯周病予備検診サイト6(WEBサーバ64)にアクセス可能であり、制御部26のCPUを作動させるJavaプログラムを無償でダウンロード又はアップデートすることができる。
【0034】
次に、フローチャートを参照して、歯周病予備検診サイト6の動作について説明する。
【0035】
図5に示すように、WWWサーバ66は、ユーザ(会員)又は後述するように歯科医師からのアクセスにより、ホスト処理ルーチンを実行する。まず、ステップ102では、受信したJavaプログラムのコマンドから会員登録か否かを判断し、肯定判断のときは、ステップ104において、WEBサーバ64に処理を渡す会員登録処理を実行してホスト処理ルーチンを終了する。
【0036】
ユーザはインターネット機能を有する携帯電話1により、WWWサーバ66に接続して、ホームページにリンクされた会員登録ページを開く。WWWサーバ66は、WEBサーバ64に処理を渡し、携帯電話1、WEBサーバ64間の通信を許容する。携帯電話1のディスプレイには、会員属性データとしてユーザの氏名、現住所、性別、生年月日、喫煙の有無、服薬の有無、携帯電話番号、メールアドレス、郵便番号を入力させるための登録画面が表示される。ユーザはこの登録画面でキー操作により順次入力を行い、WEBサーバ64に送信する。WEBサーバ64は、これらのデータがすべて入力されているか否かを判断し、否定判断のときはユーザに再入力を促し、肯定判断のときはパスワードをユーザに入力させるための登録画面を送信し、ユーザにパスワードの登録を促す。WEBサーバ64は、パスワードの入力確認後に会員IDを発行し、後述する来院予約等を可能とするJavaプログラムを携帯電話1に送信する。これより、ユーザの会員登録は一通り終了する。WEBサーバ64はデータベースサーバ67に会員属性データ、ユーザID及びパスワードを格納させる。
【0037】
ステップ102で否定判断されたときは、次のステップ106において、歯周病予備検診か否かを判断し、肯定判断のときは、ステップ108において、会員か否かを判断し、否定判断のときは、暫定IDを付与した後、データベースサーバ67に暫定IDと共に歯周病予備検診用データを格納させ、解析サーバ68に暫定IDを通知して、ホスト処理ルーチンを終了する。一方、肯定判断のときはデータベースサーバ67に歯周病予備検診用データを格納させ、解析サーバ68に会員IDを通知してホスト処理ルーチンを終了する。
【0038】
図6に示すように、解析サーバ68では、ANNの演算結果から歯周病の進行度を判定してユーザ(又は会員)に結果をメールで報知する解析処理ルーチンが実行される。
【0039】
この解析処理ルーチンでは、まず、ステップ202において、WWWサーバ66から通知された会員ID又は暫定IDのリストを参照することにより、処理すべき対象が存在するか否かを判断し、否定判断のときは待機し、肯定判断ときは当該リスト順にステップ204以下の処理を実行する。
【0040】
ステップ204では、リストから処理対象ユーザの会員ID又は暫定IDを取得し、次のステップ206において、会員ID又は暫定IDをキーとしてデータベースサーバ67から歯周病予備検診用データを取得する。なお、会員の場合には、ユーザとは異なりユーザ属性データを受信しないので、データベースサーバ67に格納された会員属性データからユーザ属性データに対応する年齢、性別、リスクファクターのデータも併せて取得する。
【0041】
次にステップ208では、ANNによりユーザ(会員)の歯周病相関値Cを演算する。図7に示すように、ANNは、20個の入力層、入力層と同数の20個の中間層及び1個の出力層を有する3層構造で構成されている。入力層には、歯周病予備検診用データを構成する年齢A、性別S、リスクファクターR(図7には図示省略)、16個のユーザ測定データDの他に、半導体ガスセンサPA2の4種類の波形パターン(図9参照)の特徴を数値化したPA2特徴値の、合計20個のデータが入力され、出力層からは歯周病の進行度を示す0〜1の歯周病相関値Cが出力される。本実施形態のANNは平均2乗誤差0.0005まで学習(バックプロパゲーション)により、出力層から出力される0〜1の歯周病相関値Cと歯周病の進行度との相関係数が0.97以上を有するように構成したものである。従って、ステップ208では、ANNの入力層にPA2特徴値と上述した19個の歯周病予備検診用データとを入力して、入力層、中間層間のニューロンのパラメータを演算すると共に、中間層、出力層間のニューロンのパラメータを演算して、出力層から歯周病相関値Cを算出する。
【0042】
次のステップ210では、ユーザ(又は会員)の歯周病相関値Cが予め区分されたどの区分に該当するかを判定(選定)する。図10に示すように、この判定では、歯周病相関値Cが、0≦C≦0.3のときは、歯周病ではない(健康である)、0.3<C<0.7のときは、歯周病が疑わしい、0.7≦C≦1.0のときは、歯周病である可能性が高い、と判定する。
【0043】
次にステップ212では、会員IDを有するか否かにより会員か否かを判断し、否定判断のときはステップ220へ進み、肯定判断のときは、次のステップ214において、歯周病相関値Cが0.3以下が否かを判断し、肯定判断のときはステップ220へ進み、否定判断のとき、すなわち、歯周病が疑わしいか可能性が高いときには、ユーザに3名の歯科医師を推奨するためにデータベースサーバ67に格納された歯科医師の中から選定を行う。
【0044】
ところで、歯科医師はパーソナルコンピュータ8により、WWWサーバ66に接続して、ホームページにリンクされた歯科医師契約ページを開き、以下の手続を経ることで歯周病予備検診サイト6に登録された歯科医師(契約歯科医師)となることができる。歯科医師契約ページでは、システム内容の情報、歯周病予備検診サイト6による歯科医師名及び歯科医院名の使用、特定された地域での歯科医師への患者の優先獲得権の提供、歯周病予備検診サイト6が紹介した患者とのコミュニケーション媒体を歯周病予防検診サイト6のみとすること、入会金、月会費や歯周病予備検診サイト6が紹介した患者獲得の際の料金等についての契約内容を歯科医師に知らせ、歯科医師が了解すると、歯科医師登録ページを表示する。歯科医師登録ページでは、歯科医院名、院長名、住所、生年月日、電話番号、ファックス番号、メールアドレス、クレジットカード番号、有効期限、来院のための交通手段、歯科医師の専門分野、歯周病予備検診サイト6が紹介する患者に対する診断可能曜日及び時間帯等の情報を入力するための登録画面が表示される。この登録画面で登録希望の歯科医師はキー操作によりこれらの登録属性データを順次入力しWEBサーバ64に送信する。WEBサーバ64は、これらのデータがすべて入力されているか否かを判断し、否定判断のときは歯科医師に再入力を促し、肯定判断のときはパスワードを歯科医師に入力させるための登録画面を送信し、歯科医師にパスワードの登録を促す。WEBサーバ64は、パスワードの入力確認後に歯科医師IDを発行する。これより、歯科医師の登録は大部分が終了する。WEBサーバ64はデータベースサーバ67に登録属性データ、歯科医師ID及びパスワードを格納させる。更に、登録希望の歯科医師は歯周病予備検診サイト6の運用主体宛に歯科医師であることを証明する証明書の写しの郵送・受理等で歯周病予備検診サイト6の運用主体が歯科医師であることを信用確認すると、運用主体はWEBサーバ64から、登録希望の歯科医師の歯科医師IDを基にデータベースサーバ67の所定フィールドに推奨可能である情報を付加すると共に、歯科医師としてWWWサーバ66に接続を許容するJavaプログラムをパーソナルコンピュータ8に送信する。この運用主体の作業終了により、登録希望の歯科医師は歯周病予備検診サイト6から推奨される歯科医師、すなわち、契約歯科医師となる。
【0045】
従って、ステップ216では、データベースサーバ67に格納された契約歯科医師の中から、例えば、会員の郵便番号を参照して会員の郵便番号に近い郵便番号を有する3名の歯科医師や後述するようにアンケート結果を集計して一定地域の中で評判の良い歯科医師を推奨歯科医師として選定し、選定した3名の推奨歯科医師の歯科医師IDをデータベースサーバ67の当該会員の推奨歯科医師フィールドに属性情報として付加する。
【0046】
次のステップ218では、後述する来院予約を受けた歯科医師に対して来院予約をした会員の歯周病予備検診の結果を予備情報として与えるために、図9に示したようにグラフ化した歯科医師用データを作成する。歯科医師用データは、グラフの他に、ステップ208で演算した歯周病相関値C、来院予約をした会員の年齢、性別、リスクファクター等の情報がA4、1枚のサイズにPDFで作成される。
【0047】
ステップ220では、ユーザ(会員)に歯周病予備検診の結果を報知するためにユーザ返信用データ(メッセージ)を選定する。歯周病相関値Cが0.3以下の場合には、例えば、「歯周病の疑いは見られません。定期的に歯周病予備検診を受けて下さい。」とのメッセージを選定し、歯周病相関値Cが0.3〜0.7の場合には、例えば、「歯周病の疑いが見られますが、程度が低いので、ブラッシング等で治癒できると考えられます。」とのメッセージの他に、ユーザの(会員でない)ときは「会員登録をお薦めします。会員登録は無料で行うことでき、最寄りの歯科医師又は評判の良い歯科医師の情報を得ることができます。詳しくは、ホームページを参照して下さい。」とのメッセージが選定され、会員のときは、ステップ216で選定した3名の推奨歯科医師に関する情報(名前、住所等)が付加される。また、歯周病相関値Cが0.7以上の場合には、例えば、「重篤な患者である可能性が高く、至急来院の必要があります。」とのメッセージの他に、ユーザのきは「会員登録により最寄りの歯科医師又は評判の良い歯科医師の情報を得ることができます。詳しくは、ホームページを参照して下さい。」とのメッセージが選定され、会員のときは、ステップ216で選定した3名の推奨歯科医師に関する情報(名前、住所等)が付加される。
【0048】
次にステップ222では、ステップ104又はステップ108でデータベースサーバ67に格納したユーザ(会員)のメールアドレスを取得し、ステップ220で選定したメッセージをWWWサーバ66から携帯電話1に送信させる送信処理を実行してステップ202へ戻る。WWWサーバ66は解析サーバ68の指示に従ってユーザ(会員)にメールを送信する(図5のステップ114も参照)。これにより、ユーザ(会員)は自己の歯周病の進行度を知ることができる。
【0049】
一方、図5のステップ106で否定判断されたときは、次のステップ110において、来院予約か否かを判断し、肯定判断のときは、ステップ112において、予約サーバ65に処理を渡す来院予約を実行してホスト処理ルーチンを終了する。
【0050】
予約サーバ65は、会員からアクセスがあると、会員ID、パスワードによる認証を経た後、初回の来院予約の際は、クレジットカード番号、有効期限の入力を促し、ステップ216でデータベースサーバ67に格納した3名の推奨歯科医師の歯科医師IDを読み出し、歯科医師IDをキーとして3名の推奨歯科医師への来院の交通手段、診断可能曜日及び時間帯等の情報を一覧とした予約画面を携帯電話1へ送信する。初回の来院予約の際に入力された会員のクレジットカード番号及び有効期限は、予約サーバ65からデータベースサーバ67へ通知され、データベースサーバ67に格納される。会員はJavaプログラムにより、推奨歯科医師の診断可能時間等を参酌して自己が来院予約を希望する歯科医師を1名選択し、来院希望日及び希望時間を入力して歯周病予備検診サイト6へ送信する。
【0051】
予約サーバ65は、所定事項(歯科医師名、希望日及び希望時間)が全て入力されているか否かを判断し、否定判断のときは、会員に入力を促し、肯定判断のときは、クレジットカードの信用確認(審査)を行った後、当該歯科医師が登録した診断可能曜日及び時間帯か否かを判断する。会員の希望日及び希望時間が診断可能曜日及び時間帯に該当する場合には、データベースサーバ67の診断可能曜日及び時間帯のフィールドに付加的に追加されたデータを参照して、当該歯科医師から事前に病気や旅行等何らかの理由で会員の来院を受けることができない状態にあるか否かを判定し、否定判定のときは、来院予約を受けた旨の送信を携帯電話1に向けて行い、診断予約日、時間帯及び歯科医師IDを予約サーバ65の当該会員の予約フィールドに追加すると共に、診断予約日、時間帯及び会員IDを予約サーバ65の当該歯科医師の予約フィールドに追加する。これにより、会員は来院予約ができたこととなり、後日、歯周病予備検診サイト6にアクセスして自己の来院予約を確認することも可能となる。一方、肯定判定のときは、会員の来院を受けることができない状態が解除される日以降の日を会員に通知する。会員は改めて通知された歯科医師の診断可能日を参照して、改めて予約をするか他の推奨歯科医師への来院予約をするかを上記と同様にして行う。なお、来院予約の変更は1日前までは許容されるので、会員は必要に応じて歯周病予備検診サイト6の予約サーバ65にアクセスして来院予約を変更又は予約の解除をすることができる。
【0052】
予約サーバ65は、来院予約があった旨を、WWWサーバ66を介して歯科医師のパーソナルコンピュータ8及びファックスに送信する。従って、歯周病予備検診サイトへの登録は不特定な患者を獲得できるので、歯科医師にとって営業となり得る。また、予約サーバ65は、ステップ216で解析サーバ67が作成した歯科医師用データのダウンロードを、当該歯科医師に対してのみ許容する。このため、歯科医師は、予約サーバ65を介して予約のあった患者の歯周病の進行度等を示すPDFを事前に必要に応じて印刷し参照・把握することで、予約患者に対しての十分な予備的知識を得ておくことが可能となる。
【0053】
会員は来院予約ができた時点で所定金額(例えば、1、000円)のデポジットを行う。このデポジットは予約サーバ65から課金管理サーバ63に通知される。来院予約をしても来院しなかった場合には、課金管理サーバ63は会員に対して上述した所定金額を課金することとなる。この課金は歯周病予備検診サイト6が会員に対して行う唯一の課金である。
【0054】
来院予約を行った会員が、歯科医師による診察後、携帯電話1で歯周病予備検診サイト6にアクセスしアンケートを選択すると、WWWサーバ66は処理を予約サーバ65に渡す(図5のステップ114)。アンケート画面では、予約サーバ65から情報が提供される歯科医院名及び歯科医師名の他に、患者の観点から診察した歯科医師を評価するために、歯科医院の応対、歯科医師の応対、歯科医院の衛生、診察後の治癒状況等についての評価情報が表示される。会員は、キー操作により5段階評価の中から順次自己が適正と思われる評価を選択して、歯周病予備検診サイト6に送信する。予約サーバ65はデータベースサーバ67の診断ポイントフィールドに診断ポイントとして1点を加算する。会員はアンケートに応えることで、デポジットを回収することができると共に、診断ポイントの累積点に応じて各賞を受け取ることができる。なお、会員はWWWサーバ66を介して予約サーバ65にアクセスすることで自己の累積ポイントを把握することができ、各賞については、WWWサーバ66を介してWEBサーバ64のホームページを参照することで詳細に知ることができる。
【0055】
歯科医師は、来院予約を行った会員(患者)の診察後、WWWサーバ66を介してWEBサーバ64に来院を通知する。これにより、会員は、デポジットを解除することができる。
【0056】
予約サーバ65は、会員が応えたアンケート結果により、所定期間(例えば、3カ月)毎に歯科医師の評価を行い歯科医師のランク付けを行う。ランク付けは、ステップ214での推奨歯科医師の選定にも反映させることができる。従って、会員は、自宅から多少距離があってもランク付けの高い歯科医師の推奨を受けることも可能である。この場合には、携帯電話1から歯周病予備検診サイト6への会員ID、パスワードに加えランク付けで推奨歯科医師を希望する旨を選択して送信すればよい。解析サーバ68は、ステップ214で、会員の住所を参照して隣接する区、市、町、村の中からランク付けの高い上位3人の歯科医師を選定する。歯周病予備検診サイト6は、このような特別情報に対して会員に課金するようにしてもよい。
【0057】
一方、図5のステップ110で否定判断されたときは、次のステップ114で別処理を行ってホスト処理ルーチンを終了する。この別処理には、既に説明したように、歯科医師の登録に関する処理、ホームページに関する処理、アンケートに関する処理等の他に、以下に説明する歯科医師による患者へのアフターケアの支援及び会員による口臭チェックが含まれる。
【0058】
歯科医師は、一度以上来院した患者に対して、その後の定期的な口腔内健康を維持させたり、歯周病が完治していない場合には患者に来院を促すために、パーソナルコンピュータ8から歯周病予備検診サイト6へのアクセスが可能である。WWWサーバ66が歯科医師からのアフターケアと判断すると、処理を予約サーバ65に渡す。予約サーバ65は、アフターケア画面を歯科医師のパーソナルコンピュータ8のディスプレイに表示させる。歯科医師は、患者の氏名、住所、来院が必要な旨を記載して歯周病予備検診サイト6へ送信する。予約サーバ65は、この送信を受けると、来院予約履歴から当該会員の会員IDを検索し、データベースサーバ67から当該会員のメールアドレスを取得して、WWWサーバ66を介して当該会員の携帯電話1にメールを送信する。従って、歯科医師にとってアフターケアが営業となり得る。
【0059】
上述したように、歯周病予備検診では、呼気の測定及び解析により歯周病原因菌が産出するガスの検知を行うので、間接的に口臭チェックを行うことが可能である。しかしながら、口臭は、口腔内に常在する微生物が持っている分解酵素や唾液中に本来含まれる酵素によって、蛋白等の基質が分解されて臭気を発生することが原因であり、多種多様な因子からなる混合ガスに起因する。健康なヒトの口腔内にも通常200種前後の常在細菌やフローラと呼ばれる微生物が存在し、その数は数十億という数にのぼる。この多くが微好気性菌及び嫌気性菌である。このような背景から、上述した4種類の半導体ガスセンサ23で口臭の全てを網羅することは難しいが、大凡の口臭チェックが可能である。下表1に口腔内産出・体外由来の臭気をまとめる。
【0060】
【表1】
Figure 0004048262
【0061】
呼気測定器2に内蔵されている半導体ガスセンサPA2、T50/3、P10/9、P40/1は、表1に示したスカトール以外の全ての物質を測定・認識することができる。本実施形態の口臭チェックでは、上述した4種類の半導体ガスセンサのいずれかの最大比抵抗値が所定閾値を越えると口臭があると検診し、表1の「臭いの種類」を会員の携帯電話1にメールで知らせる。このような処理は解析サーバ68で行うことができる。従って、自己の口臭チェックを希望する会員は、歯周病予備検診サイト6にアクセスして口臭チェックを選択して、WWWサーバ66のステップ114での別処理により自己の口臭の状態を把握することが可能である。このようなサービスに対して課金するようにしてもよい。
【0062】
なお、課金管理サーバ63は、上述したデポジット処理、ポイント処理の他に、所定期間(例えば、1カ月)毎に、歯科医師に対して月会費の課金、歯周病予備検診サイト6が紹介した会員(患者)で来院のあったものに対する課金及びアフターケアに対する課金を行う。また、データベースサーバ67は、毎日、各会員の生年月日から年齢を更新する。
【0063】
以上のように、本実施形態では、携帯電話1に接続可能な呼気測定器2でユーザ(会員)の呼気データを測定することができ、ユーザは自宅や職場等で自己の呼気データを測定して歯周病予備検診サイト6に歯周病予備検診用データを送信することができるので、簡易に歯周病の予備検診を受けることができる。また、呼気測定器2は、接続ケーブル9を介して任意のユーザの携帯電話1と接続可能であるので、例えば、コンビニエンスストア等の任意の場所に設置することも可能である。
【0064】
また、本実施形態の呼気測定器2は、2,400個の呼気データを16個のユーザ測定データとするので、歯周病予備検診サイト6との携帯電話1による通信量を著しく低減させることができる。しかも、通信前に呼気データが適正か否かを判断(判定)するので、無駄な通信を無くすことができる。
【0065】
更に、本実施形態の解析サーバ68は、図6に示したように、データベースサーバ67に格納された歯周病予備検診データを読み出し(ステップ206)、入力層、中間層及び出力層で構成されるニューラルネットワークの入力層に入力し、出力層から歯周病の進行度との相関を表す相関値を出力するように演算し(ステップ208)、演算された相関値に応じて予め定められた歯周病の進行度を複数に区分した歯周病進行度区分のいずれに属するかを判定して(ステップ210)、判定結果をWWWサーバ66に対しユーザの携帯電話1にメール送信させるようにした(ステップ222)ので、ユーザ(会員)は自己の呼気測定作業後短時間で歯周病の予備検診結果をメールで受信することができる。また、ユーザ(会員)が受信するメールには、3区分に分かれた予備検診結果が示されるので、医学的知識がなくても自己の歯周病の進行度を把握(認識)することができる。更に、会員は歯周病の疑わしい場合や可能性が高い場合には、複数の歯科医師の推奨を受けることができるので、歯周病の治癒を図る機会を得ることができる。しかも、自宅に近い歯科医師やアンケートの評価によるランクの高い(信頼性のある)歯科医師の推奨を受けることができる。
【0066】
また、本実施形態では、会員は携帯電話1により歯周病予備検診サイト6にアクセスすることで自己の都合に応じて歯科医師に来院予約を行うことができるので、簡易かつ逸早く歯科医師の治療を受けることが可能となる。また、歯科医師側から会員にもアフターケアができるので、自覚症状がない歯周病の治療を怠っている会員の歯周病の完治又は定期的な診断の機会を与えることできる。更に、歯周病予備検診サイト6はユーザ(会員)には原則として課金しないので、自由に歯周病予備検診サイト6へのアクセスを行うことができる。一方、契約歯科医師にとっては、歯周病予備検診サイト6から患者が紹介(来院予約)され、また、アフターケアにより歯周病予備検診サイト6を介して会員に治療を促す機会が与えられるので、営業が確保される。また、来院予約のあった患者(会員)の歯周病予備検診の結果を事前に参照することができるので、患者に対する予備知識を得ることができると共に、患者への信頼性を高めることができる。
【0067】
更に、本実施形態では、口臭を気にする会員の口臭チェックのサービスも行うようにしたので、会員は客観的に口臭があるか、口臭の種類はどのようなものかを知ることができ、口臭に対する対応を適正に図ることができる。
【0068】
なお、本実施形態では、呼気測定器2をコンビニエンスストア等に配置することを想定して、形態電話1と呼気測定器2とを接続ケーブル9で接続する例を示したが、携帯電話1との近距離(約10m)内でユーザ測定データを出力する呼気測定器2とのアドホック(常時接続ではなく必要時のみ接続可能)な無線リングを確立するためのBluetoothモジュールを両者に内蔵させるようにしてもよい。このような構成を採れば、携帯電話1と呼気測定器2との自由度を高めることができる。また、呼気測定器2は制御部26全体を有しなくても呼気データ生成セクション及びインターフェースセクションさえ有していれば、略切手サイズのUIM(User Identity Module)カードを携帯電話1に装着することで、歯周病予備検診サイト6からダウンロードしたJavaプログラムをUIMカード内のメモリに格納して携帯電話1のCPUを作動させることで、呼気測定器2の制御部26と同様動作を実行させることができる。このような構成を採れば、呼気測定器2のダウンサイジングを図ることができる。
【0069】
また、本実施形態では、A/D変換器のサンプリングレートを10Hzとした例を示したが、サンプリングレートを約1Hzまで落としてもユーザ測定データに影響がないことが確認されている。また、本実施形態では、呼気測定時間を60秒とした例を示したが、10秒程度としてもANNの出力層から出力される歯周病相関値Cの信頼性を十分に確保することができることも確認されている。更に、本実施形態では吸引ポンプPの流速を200ml/secで吸引する例を示したが、使用する半導体ガスセンサの種類に応じて吸引ポンプの流速を変更可能である。
【0070】
更に、本実施形態では、解析サーバ68が行う歯周病の進行度の区分を3つとした例を示したが、更に詳細に区分するようにしてもよい。詳細に区分することでよりユーザ(会員)に適切な歯周病の進行度を認識させることができる。
【0071】
そして、本実施形態では、呼気測定器2に4種類の半導体ガスセンサ23を使用する例を示したが、4種類に限定される分けではなく、ガス感応特性が複数種であればよいことは論を待たない。更に、本実施形態では、解析サーバ68に移植したニューラルネットワークの入力層数や中間層数を20個とした例を示したが、本発明はこれに限定されるものではないことは云うまでもない。
【0072】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、演算手段でニューラルネットワークから歯周病の進行度との相関を表す相関値が出力され、判定手段で該相関値に応じて歯周病進行度区分のいずれかに属するかが判定されるので、ユーザは医学的知識を有していなくても自己の歯周病の進行度を認識することができる、という効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明が適用可能な実施形態の歯周病予備検診システムの概略構成を示すブロック図である。
【図2】実施形態の呼気測定装置の概略構成を示すブロック図である。
【図3】(A)は呼気測定装置のセンサチェンバ内に収容された半導体センサを作動させるための回路図であり、(B)はガス濃度と半導体センサの抵抗値との関係を模式的に示すグラフである。
【図4】歯周病予備検診サイトの概略構成を示すブロック図である。
【図5】歯周病予備検診サイトのWWWサーバが実行するホスト処理ルーチンのフローチャートである。
【図6】歯周病予備検診サイトの解析サーバが実行する解析処理ルーチンのフローチャートである。
【図7】解析サーバに移植されたニューラルネットワークの構造を模式的に示す説明図である。
【図8】(A)は横軸に吸引時間、縦軸に比抵抗値をとったときの半導体ガスセンサから出力される呼気データの一例を示すグラフであり、(B)は(A)の比抵抗値を微分して縦軸にとり、横軸に吸引時間をとったときのグラフである。
【図9】半導体ガスセンサのうちPA2の4種類の感応特性パターンを示すグラフである。
【図10】被験者の累積度数と正規化した歯周病の進行度との関係を示すグラフである。
【符号の説明】
1 携帯電話
2 呼気測定器(呼気測定装置)
5 インターネット(ネットワーク)
6 歯周病予備検診サイト
8 パーソナルコンピュータ
21 呼気充填チェンバ
22 センサチェンバ
23 半導体ガスセンサ
24 チェンバ清浄部(キャリアガス供給部)
26 制御部(判定部)
65 予約サーバ(送信手段の一部、予約手段の一部、アフターケア手段の一部)
66 WWWサーバ(送信手段の一部、予約手段の一部、アフターケア手段の一部)
67 データベースサーバ(第1、第2の記憶手段)
68 解析サーバ(演算手段、判定手段、口臭判断手段)
P 吸引ポンプ(呼気移動手段)

Claims (14)

  1. ネットワークを介して受信したユーザの年齢、性別、喫煙及び服薬の有無に関する情報の少なくともいずれか1つを含む属性データと呼気データとに基づいて、前記ユーザの口腔内の予備検診を行う口腔予備検診システムであって、
    前記属性データ及び呼気データを記憶する第1の記憶手段と、
    前記第1の記憶手段に記憶された属性データ及び呼気データを、入力層、中間層及び出力層で構成されるニューラルネットワークANNの入力層に入力し、前記出力層から歯周病の進行度との相関を表す相関値を出力するように演算する演算手段と、
    前記演算手段で演算された相関値に応じて、予め定められた歯周病の進行度を複数に区分した歯周病進行度区分のいずれに属するかを判定する判定手段と、
    を備えた口腔予備検診システム。
  2. 前記呼気データは、ガス感応特性が異なる複数種の半導体ガスセンサから時系列で出力された呼気データのうち該呼気データの特徴を表す特徴値であることを特徴とする請求項1に記載の口腔予備検診システム。
  3. 前記特徴値は、前記呼気データのうち前記半導体ガスセンサの最大比抵抗値、該最大比抵抗値を与える時刻、前記時系列で出力された呼気データを微分したときの最大微分値、該最大微分値を与える時刻を含むことを特徴とする請求項に記載の口腔予備検診システム。
  4. 前記ニューラルネットワークANNの入力層及び出力層は同層数であり、前記出力層は一つであることを特徴とする請求項1乃至請求項のいずれか1項に記載の口腔予備検診システム。
  5. 前記ニューラルネットワークANNの入力層には、前記複数種の半導体ガスセンサのうち少なくとも1種の半導体ガスセンサのガス感応特性に対する特徴パターンを表す特徴値が入力されることを特徴とする請求項1乃至請求項に記載の口腔予備検診システム。
  6. 更に、前記判定手段で判定した歯周病進行度区分に対応するメッセージを、前記ネットワークを介して前記ユーザ宛にメールで送信する送信手段を備えたことを特徴とする請求項1乃至請求項のいずれか1項に記載の口腔予備検診システム。
  7. 更に、歯科医師に関する情報を記憶する第2の記憶手段を備え、前記メールには、前記第2の記憶手段に記憶された歯科医師の中から複数の歯科医師を選定した歯科医師に関する情報が付加されることを特徴とする請求項に記載の口腔予備検診システム。
  8. 更に、前記ネットワークを介して前記ユーザからのメール通信により前記複数の歯科医師の中から1の歯科医師への来院予約をする予約手段を備えたことを特徴とする請求項に記載の口腔予備検診システム。
  9. 更に、前記ネットワークを介して前記歯科医師からのメール通信により前記ユーザへのメッセージを受信し、該受信したメッセージを前記ユーザにメールで送信するアフターケア手段を備えたことを特徴とする請求項に記載の口腔予備検診システム。
  10. 更に、前記特徴値が所定閾値を越えるときに特定種の口臭があると判断する口臭判断手段を備えたことを特徴とする請求項乃至請求項のいずれか1項に記載の口腔予備検診システム。
  11. 前記呼気データは、ユーザの呼気が一時的に充填される呼気充填チェンバと、この呼気充填チェンバに連通されガス感応特性が異なる複数種の半導体ガスセンサを収容したセンサチェンバと、前記半導体ガスセンサの表面を清浄するキャリアガスを供給するキャリアガス供給部と、前記センサチェンバから前記呼気を移動させる呼気移動手段と、を備えた呼気測定装置により測定されたことを特徴とする請求項1乃至請求項10のいずれか1項に記載の口腔予備検診システム。
  12. 前記呼気測定装置は、更に、前記呼気データが前記複数種の半導体ガスセンサのうち少なくとも1種の半導体ガスセンサのガス感応の最大値が予め設定された所定値を越えるときに適正と判定する判定部を有することを特徴とする請求項11に記載の口腔予備検診システム。
  13. ネットワークを介して受信したユーザの年齢、性別、喫煙及び服薬の有無に関する情報の少なくともいずれか1つを含む属性データと呼気データとに基づいて、前記ユーザの口腔内の予備検診を行うプログラムであって、コンピュータを、
    前記属性データ及び呼気データを記憶する第1の記憶手段、
    前記第1の記憶手段に記憶された属性データ及び呼気データを、入力層、中間層及び出力層で構成されるニューラルネットワークANNの入力層に入力し、前記出力層から歯周病の進行度との相関を表す相関値を出力するように演算する演算手段、
    前記演算手段で演算された相関値に応じて、予め定められた歯周病の進行度を複数に区分した歯周病進行度区分のいずれに属するかを判定する判定手段、
    として機能させるためのプログラム。
  14. 請求項13に記載のプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
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