JP4809212B2 - 筋活動を監視する方法および装置 - Google Patents

Description

本発明は請求項１の前文に記載するような筋活動(muscle activity)を監視する装置に関わる。また本発明は請求項２９の前文に記載するような筋活動を監視する方法に関わる。更にまた、本発明は本発明の装置を設定する方法に関わる。

多くの状況において、特に人間の筋活動を監視できることが望まれる。それはとりわけ、望ましくない、不要なおよび／または有害であるかもしれない筋活動を検知し、あるいは防止すること可能とすることを目的としている。特に、望ましくない筋活動を制限しまたは停止させることができるようにすることを目的として、このような筋活動の検出を可能にすることが望まれる。

このような状況の例としては、筋肉が不適切な使用により炎症や痛み、そして損傷さえ生じかねない労働状況などが挙げられる。これはまた、労働ストレスにより筋肉が緊張している状況、および／または不適切な労働姿勢により後頭部および肩に痛みを感じている状況などにも関係する。このような状況の例としては、単純労働（反復運動過多損傷ＲＳＩ、蓄積外傷疾患ＣＴＤ、手根管症候群ＣＳＴ）コンピュータステーションにおける労働（コンピュータマウス使用過多症候群）およびオフィス労働（不適正な座姿勢）などがある。

また、程度を問わず意識されて行われるものであれ、あるいは例えば睡眠中などに全く無意識に行われるものであれ、損傷や望ましくない作用を引き起こす可能性のある筋活動にも関連する。

このような望ましくない筋活動の例として、苦痛をもたらす歯ぎしりがあり、これは一般的に実際の効用を伴わない強力な顎の運動として定義され、歯を強くくいしばった状態で、無意識に歯をすりあわせるというものである。これは、たとえば歯の摩耗や、唇および舌の損傷、歯の喪失、歯肉ポケットなどの重大な歯の損傷を引き起こしうる。これに加え、歯ぎしりは後頭部の痛みや慢性的な頭痛に結びつく。

一般的に、歯ぎしりは慢性のものと急性のものとに分かれる。急性の歯ぎしりはどんな人にも起こる可能性があり、ストレスの加わる状況、例えば競技中のアスリートや締め切りに追われている人などに多く見られる。慢性の歯ぎしりには夜間のものと昼間のものがある。昼間の歯ぎしりの特徴は、意識的に上下の顎をくいしばり、歯をすりあわせること（主に後者）である。夜間の歯ぎしりは無意識に行われるので、たいていの場合周囲の者（例えば家族）によって不快な「きーきー」という騒音として認識される。昼間の歯ぎしりはストレスにさらされることにより引き起こされることが多い。このような昼間の歯ぎしりは悪癖と考えられる場合もある。この種の悩みは、歯ぎしりをしていることに気づかせることにより比較的簡単に除去できる場合もある。夜間の歯ぎしりの場合、問題はより複雑である。なぜなら、歯ぎしり現象と普通の筋活動とを見分けることが難しいからである。しかし、歯ぎしりは典型的には２〜５秒以上持続する。この夜間の病態は、歯を副木で保護することにより緩和されることも多い。

米国特許第４，６６９，４７７号は、歯ぎしりを治療する装置を開示している。この装置は、患者の顎筋の筋活動を検知し、それを調節可能な閾値と比較できるようにするということに基づいている。検知した筋活動が閾値を超えると、刺激信号を生成する。該刺激信号は電極により、顎筋に印可される。この装置の１つの実施例では、刺激信号は、信号強度が徐々に上昇する開始領域、強度が一定となる刺激領域と、信号強度が徐々に減少する終了領域とを含む。

しかし、この装置には閾値を超えると無造作に刺激を発動してしまうという問題がある。この装置を長い間用いると防止効果があり、装置を用いなくとも歯ぎしりが防止される場合がある。患者は無意識のうちに、歯をすりあわせてはならないことを学習する。これは第一に、装置を用いているときに筋活動が閾値を超えると、患者は刺激信号としての微弱な電気ショックによって懲罰されことによってもたらされる。歯ぎしりに悩む人も悩まない人も、一般的に夢によって引き起こされる顎領域のかなりの程度の筋活動を行っており、この筋活動のレベルは実際の歯ぎしりによるものと同レベルである。従って、装置を用いている場合、通常の睡眠時においてもかなりの回数の顎筋の刺激が発生する。患者が微弱な電気ショックによる懲罰を受けることにより学習するという上記の効果に関して、睡眠中に起こる通常の自然な顎の活動によっても患者が同様の懲罰を受けてしまうというおそれが少なからずある。この自然な顎の活動が睡眠中に見る夢にとって重要なものであるかもしれない。

米国特許第６，０９３，１５８号により、とくに歯ぎしりを治療する装置が公知である。この文献は、補聴器（ＩＴＥ（耳内）補聴器）と同様にして完全に耳道に挿入することができ、マイクロフォンにより耳内で歯のすりあわせによって生じたものであろう音を検知する。プロセッサによって、歯ぎしりを検知するための判断基準が満たされているかを判断し、変換器により、音信号を刺激としてユーザ（使用者）に伝える。

歯ぎしりの検知の判断基準はある音レベルを越えたかどうかとしてよく、該音レベルはユーザによって調節可能である。また、単位時間当たりの発生回数、および持続時間などの他の判断基準も考えられる。これ以外の信号処理自体についてはこの文献に記載されていない。この文献は、検出に関する様々なオプション、例えば音響センサ、マイクロフォン、ＥＭＧ（筋電図）電極などや、例えば音などによるフィードバックオプションを記載している。

１つの実施形態において、装置は送信機と受信機を用いて、例えばユーザが歯をすりあわせはじめたときなどの、耳の構造の微小な変化を検知する。この実施形態には、検知された変化が至って正常な顎の動きであって歯のすりあわせでない可能性がある、という欠点がある。従って、この装置はこうした顎の活動を、歯のすりあわせという望ましくない筋収縮として認識し、フィードバックを発動させてしまう可能性がある。

別の実施形態では歯のすりあわせやいびきに起因するであろう耳内の音を測定する。しかしこれらの音信号／音の源を互いにどのように区別するかについての閾値については述べられていない。この従来技術システムは、閾値を調節し、閾値を超えた場合にはフィードバックを発動するように動作する。この場合、ユーザが例えば咳をしたり、寝ながら言葉を発したり、睡眠中に正常な音を発したりした場合にも、閾値を超えてしまい、患者が歓迎せざるフィードバックを受けてしまうことになる。

更にまた、ある実施形態では、顔の上の様々な位置に設置することのできる別の音センサを設ける。耳内に設置したマイクロフォンが耳道を介して音を検知できない場合には、特に歯のすりあわせやいびきによって生じる音をこれらの別のセンサによって検知することができる。この場合、音の源が何であっても、閾値を超えると無判断にフィードバックを発動させてしまうという不都合が再び生ずる。

この従来技術文献はまた、例えば別のタイプのセンサをユーザの口内に設置することも可能であるとしている。フィードバックとして用いる音源をユーザの体の上やベッドの傍らに設置することもできる。フィードバックは人体のどこかに設置したバイブレータとして発動してもよい。

この文献では、刺激によるフィードバックを用いることについては言及されているが、そのような刺激をいかに発動するかについての説明はなく、また閾値を超えること以外にどのような判断基準が満たされるべきかについての説明もない。そして、刺激がどのような特性を持つべきかについても説明されていない。

すでに述べたように、この公知のシステムは、睡眠中の正常な噛み活動、音、動作などを区別する処理がなされていないため、これらがフィードバックを発動させてしまうという欠点を有している。更にその他の外部の原因からセンサーを介して入る影響についての考慮がなされていない。従って、ここでもまた、閾値を超えた場合に装置が無判断でフィードバックを開始してしまうという一般的な欠点がある。

最後にこうした従来技術の装置について、睡眠中の人間がとりわけ歯ぎしりとは関係のない状況でフィードバックによって目覚めさせられてしまう虞がある。これは睡眠リズムを乱すという問題があり、ユーザに更なるストレスを与え、ユーザの歯ぎしりを悪化させる場合がある。ストレスは歯ぎしりの本質的な原因の１つであるからである。

従って、本発明は、歯ぎしりを監視する装置および方法であって、上記欠点を軽減した装置および方法を提供することを目的とする。

本発明は特に、個々のユーザに適合させることのできる装置および方法を提供することを目的とする。

更に本発明は、ユーザに「懲罰」を与える必要のない睡眠中の正常な動作および／または音を考慮した方法および装置、即ちこのような状況ではフィードバック信号を発しない装置および方法を提供することを目的とする。

更に本発明は、フィードバックが音あるいは振動等として発動された際に、ユーザが目覚めることのないように配慮した装置および方法を提供することを目的とする。

更に本発明は、誤って発動されたフィードバックによりユーザの睡眠リズムが乱されるという問題を低減するあるいは防止するような装置および方法を提供し、以てユーザの睡眠リズムを可能な限り妨げないようにすることを目的とする。

最後に本発明は、歯ぎしりの検知を目的とした監視のみならず、時宜を得ないその他の理由で望ましくない筋活動を検知することが望まれるような様々な状況で用いることのでき、以てフィードバック信号により当人の注意を向けさせることができるような、筋活動を監視する装置および方法を提供することを目的とする。

これらおよびその他の目的は、以下により詳細に説明する本発明により達成される。

（発明の概要）
本発明は使用者の歯ぎしりに関する筋活動を監視する装置であって、
筋活動を表す信号を提供する手段と、
歯ぎしりを検出しかつ歯ぎしり検出の基準を確立するために前記信号を処理する手段と、
フィードバック信号を提供する手段と、を備え、
前記装置は設定モードにおいて動作可能であり、この設定モードにおいては前記使用者の正常に起こる筋活動と実質的に最大の筋活動とを測定し、記録し、かつ正常に起こる筋活動より大きく実質的に最大の筋活動より小さい、フィードバック信号を出力するための筋活動の閾値を計算するために処理して、前記使用者へのフィードバックの判断基準を前記使用者個人に適合するように定め、そして
前記装置は使用モードにおいて動作可能であり、この使用モードにおいては前記使用者の筋活動が測定され処理されて測定された筋活動の値が前記設定モードにおいて計算された閾値を超えるときフィードバック信号が出されることを特徴とする。

これにより、ユーザ個別のパラメータを用いてフィードバック信号を発動するための判定基準、基準値、閾値等を決定しているので、検出を高い確実性を以て行うことができ、この基準値、閾値、判断基準の等の決定は設定手順において行うことができるので、本発明に係る装置は歯ぎしりなどの望ましくない活動や、有害な、あるいは望ましくない運動などを検出し、防止するために用いることができる。

好適には、前記装置は正常に起こる筋活動を検知し、記録する手段を備えてもよい。

これにより、フィードバック信号を発動する判断基準を決定する際の基準として用いることのできる正常に起こる筋活動を、装置が認識するようになり、これによってフィードバックを誤って行う危険性を低減するあるいは完全に抑制することができる。

好適には、前記装置は実質的に最大の筋活動、例えば最大の顎の噛み合わせ活動を検知し、記録する手段を備えてもよい。

これにより、例えば当該ユーザの噛み力のような筋活動のレベルに応じた基準を記録され、フィードバック信号を発動する基準を定めるに際して、このレベルを考慮に入れることができる。これにより、類を見ないほど高度な使い勝手の良さがもたらされる。

好適には、前記装置は予め決められた１つ以上の正常な筋活動、たとえば１回以上の顔をしかめる活動中の筋活動を検知し記録するようになされていてもよい。

これにより、正常に起こると考えられる活動が装置によって登録され、これを発動の判断基準を定める際に利用することができ、これによってこれらの正常に起こる活動そのものがフィードバックシグナルの発動を引き起こす可能性がなくなる。

好適には、前記装置はある期間の間の筋活動を記録し保存する手段を有してもよい。

これにより、ユーザが装置を装着している間の活動のレベルと場合によっては活動のパターンを、例えば比較的長い期間および／または何回かの期間の間記録することができ、これにより、より高い確実性と正確性を以て基準値を設定することが可能となる。従って、フィードバックを発動させるための判断基準もより高い確実性と正確性を以て設定することができる。

好適には、前記装置は前記フィードバック信号を調節する手段を有することにより、個人個人に適合可能になされてもよい。

これにより、個々のユーザは、フィードバック信号、例えば振動、電気信号その他の形式の刺激を、当該ユーザに適したレベル、例えば不快に感じられることはないが、明確に覚知／触覚／聴取等することができるレベルに調節することができる。

好適には、特定の活動を検出するために信号を処理する前記手段は、例えばＦＦＴ（高速フーリエ変換）を利用するパターン認識手段を有してもよい。

これにより、予め登録された活動パターンを用いてフィードバックを発動するための判断基準を定めることができるので、望ましくない筋活動を検出するときの確実性がより向上する。

好適には、筋活動を表す信号を提供する前記手段はＥＭＧ信号を検知する１つ以上の電極を有してもよい。

これにより前記筋活動を確実な好適な仕方で検知し、記録することができる。

好適には、筋活動を表す信号を提供する前記手段はＥＥＧ信号（Electroneurographic signal：神経電図信号）を検知する１つ以上の電極を有してもよい。

これにより、前記ＥＥＧ信号がシードバック発動のための判断基準を定めるための更なる情報を提供するので、フィードバック信号の発動に当たっての確実性が向上する。例えば歯ぎしりに関して言えば、歯ぎしりはほとんどの場合、ＥＥＧ信号を用いて検出できるある睡眠段階において起こることが知られている。

より好適には、前記装置は前記電極にテスト電圧を供給し、該テスト電流は重畳電圧として供給してもよく、その結果生ずる電流を測定し、その電流を基準値と比較することにより前記電極を特に人体との接続状態についてテストする手段を有してもよい。

これにより、例えばユーザが電極を取り付けた際に、皮膚との抵抗が装置が問題なく動作するような抵抗値よりも低くなるような仕方で取り付けたことを確かめることができる。このようにして、ユーザは始めに例えば額に装置を取り付けた際に装置が動作可能であることを確かめることができ、さらに、電極の接続性を周期的にあるいは連続的に監視することができ、これによって接続性が所定の範囲より低下した場合には、ユーザに警告しおよび／または装置の動作を停止することができる（この停止は一時的な停止であるばあいもある）。

好適には、筋活動を表す信号を提供する前記手段は、マイクロフォンおよび／または振動を検知するセンサおよび／または他の検知手段であってもよい。

これにより、信号を特定の目的に合った様々な仕方で記録することができる。またこれらの手段を組み合わせて用いてもよい。

好適には、前記装置は測定されたおよび／または処理された信号に対応するデータを保存する手段を有してもよい。

これにより、多数のセッション例えば数日分の夜間に対応するデータを保存し、例えば統計的な目的に用いたり、また例えばユーザの行動、歯ぎしりイベント等を改善する目的に用いたり、また場合によっては例えばユーザがスーパーバイザあるいはそれに類する人のもとを再訪した際に装置の設定を変更したりするのに用いることができる。

好適には、前記装置は保存されたデータをＰＣ等のコンピュータに送る手段を有してもよく、これはスーパーバイザのＰＣで行っても良いしあるいはユーザ自身のＰＣにおいて行ってもよい。

更に、このようなデータをインターネットを通じて、例えばスーパーバイザへ送り、評価や使用に供してもよい。

好適には、前記装置は設定モードおよび使用モードにおいて動作してもよい。前記設定モードにおいては、個人の基準信号、個人の特定の筋活動に対応する信号および個人のバイオフィードバック特性を設定可能であり、前記使用モードにおいては、装置は予め決められた規則および設定に従って、筋活動を監視し、かつバイオフィードバックを与えてもよい。

これにより、装置の設定を効果的に行うことができる。例えば設定を熟練した訓練を受けた者、例えばスーパーバイザや歯科医などの指導の下に行い、これから装置のユーザとなる者に設定手順を案内して、設定が確実に首尾よく行われるようにすることができる。設定が終わった後に、スーパーバイザが装置を使用モードに設定してもよく、これによりユーザは安全にかつ簡単に装置を操作することができる。

好適には、前記装置は例えば額の上や耳の中など、頭部に装着するユーザモジュールを有してもよい。

これにより、装置は便利に構成することができる。例えば側頭筋等を容易に監視できる電極を有し、装置の配置も邪魔にならないようにできる。これは装置を睡眠中に装着する場合に好適である。

好適には、前記装置はスレーブモジュールとマスタモジュールを有してもよく、前記スレーブモジュールは人間に装着されるようになされる。

これにより、例えば信号処理などのための諸部品をマスタモジュール側に配置することができるので、ユーザが装着する部分を可及的に小さくすることができる。

好適には、前記装置は例えば前記ユーザモジュールまたは前記スレーブモジュール用の充電手段を有してもよい。

好適には、前記装置はユーザに操作ステップを知らせる、例えばＬＥＤのような視覚手段あるいは音響手段などの手段を有してもよい。

これにより、オン・オフ状態や、フィードバックレベル調節時における該レベル等の装置に関する情報を、ユーザに簡便な仕方でに教えることができる。更に、装置を額などの頭部に装着した場合、例えば２色または３色のオンカラーＬＥＤなどの光表示器を用いると特に効果的である。なぜならユーザは装置を装着したままでも、また夜間においても光、色、周波数などを知ることができるからである。

好適には、前記装置は指示および／または監視セッションおよびまたはいくつかのセッションから得られる結果を表示するためのディスプレイ手段を有してもよい。

このようなディスプレイ手段は、好適には言葉やアイコンを用いてユーザに、行われたセッションに関する統計的な情報を知らせると共に、装置の状態、可能な操作などを示すことができる。装置を頭部に装着している場合には、ユーザは例えば鏡などを用いてディスプレイを見てもよい。このような場合にはディスプレイ上に表示する情報を鏡像、即ち横方向に反転した画像として、ユーザの便を図ってもよい。

本発明はまた使用者の歯ぎしりに関する筋活動を監視するための方法であって、
筋活動を表す信号を提供するステップと、
歯ぎしりを検出し歯ぎしり検出信号を確立するために前記信号を処理するステップと、
歯ぎしりを検出した場合にフィードバック信号を提供するステップと、
設定モードにおいて、正常に起こる筋活動と実質的に最大の筋活動とを測定しかつ記録し、記録された筋活動を処理して、正常に起こる筋活動より大きく実質的に最大の筋活動より小さい、フィードバック信号を出力するための筋活動の閾値を計算して、前記使用者個人へのフィードバックの判断基準を前記使用者に適合するように定めるステップと、
使用モードにおいて、前記使用者の筋活動を測定し処理して測定された筋活動の値が計算された閾値を超えるときフィードバック信号を発生するステップ
を含むことを特徴とする。

これにより、本発明に係る装置は歯ぎしりなどの望ましくない活動や、有害な、あるいは望ましくない運動などを検出し、防止するために用いることができる。ユーザ個別のパラメータを用いてフィードバック信号を発動するための判定基準、基準値、閾値等を決定しているので、検出を高い確実性を以て行うことができる。この基準値、閾値、判断基準の等の決定は設定手順において行うことができる。

好適には、前記フィードバックは、最大力の計算および／または面積の計算および／またはＦＦＴ（高速フーリエ変換）に基づくパターン認識過程を含む評価に基づいて提供してもよい。

また、本発明に係る装置および／または本発明に係る方法は、歯ぎしりの予防的治療に用いても良い。

更に、本発明に係る装置および／または本発明に係る方法は、人体の姿勢および／または運動の矯正的監視に用いても良い。

最後に、本発明に係る装置および／または本発明に係る方法は、仕事中の人体の姿勢および運動の調整に用いても良い。

以下において、いくつかの実施形態により本発明をより詳細に説明する、そのうちのいくつかのものは歯ぎしりに関わるものである。しかし、別の場所でも述べているように、本発明は広い応用分野で利用することができる。

図１は本発明の好適な実施形態による、歯ぎしりを検知し治療する装置１０を示し、この装置は例えば筋活動を監視し、フィードバックを与えるものである。図に示すように、装置１０はユーザに装着されるものであって、例えばハウジング１２を額に設置しストラップ１４等を頭部に巻き付けるようにして装置を頭部に装着する。装置はディスプレイ手段１６、装置を動作させるためのいくつかのボタン（例えば図示のように２つ）、表示ランプやＬＥＤなどの表示器２０を備える。ＬＥＤ表示器２０は好適には１つの３色ＬＥＤで構成する。しかしより多くの表示器２０、例えば２つ以上のＬＥＤなどを設けてもよい。これらの手段および装置の機能を以下に説明する。

図２はこの装置の拡大して示す図である。装置１０のハウジング１２は上記のディスプレイ手段１６に加えて、信号等を処理する電子回路、マイクロプロセッサ、記憶手段、エネルギーを供給するバッテリなどその他の部分を含んでもよい。図示のようにディスプレイ手段１６は多くの表示器手段や特徴を有してもよい。例えばバッテリ表示器２４、電極とユーザの皮膚との接続性を示す電極接続表示器２６、および様々な機能に利用されうるメインディスプレイ２２を有する。これらについては後に説明する。

図２は更に示すように、ストラップ１４に電極担体２８を備えてもよい。電極担体２８はＥＭＧ（筋電図）信号を監視するための、および／またはバイオフィードバック信号を供給するためのいくつかの電極を有する（例えば複数のマルチ電極）。

歯ぎしりが問題となるときには、ＥＭＧ信号は噛むための筋（筋肉）に関するものとする。その筋は専門用語では側頭筋（muscle Temporalis）および咬筋（咀嚼筋）（muscle Masseter）と呼ばれるものであり、これらの筋を歯ぎしりに関連してＥＭＧの対象として用いることができる。

咬筋は２つの部分からなる。即ち表面の筋肉とより深い層となる部分である。これらは歯を強く食いしばって指を頬に押しつけ、口から耳に向かって動かすことで容易に位置をつき止めることができる。咬筋は下顎の水平運動（噛む動作の一部として）にも関与しているが、その主要な役割は下顎を引き上げることである。それは下顎を引き出すことに貢献している。側頭筋は大きな扇形の筋であり、大部分が頭骨側部に張り付いており、従って容易にアクセスすることができる。

上に述べたように筋活動即ち生体的活動は、それぞれの筋肉の上の皮膚に設置した電極、即ちＥＭＧ電極によって測定されるが、他の方法、例えば接触マイクロフォンにより音を測定してもよい。

図１および図２に示す装置において、電極３０は側頭筋からのＥＭＧ信号を監視してもよい。図２には一組の電極しか示していないが、ハウジング１２の反対側に別の一組を配置してもよいし、またハウジングのそれぞれの側に複数の組の電極を配置してもよいことは明白である。電極はハウジング１２内の回路とワイヤ（図示せず）によって接続する。該ワイヤは可撓性のワイヤ、プリントワイヤなどとすることができ、ストラップ１４と一体化してもよいし、独立したものとしてストラップの背後に配置してもよい。ストラップ１４自体は様々に設計することができ、例えば可撓性の材料等を用いもよいし、また調整や取り外しできる部分として設計してもよい。また装置はバッテリチャージャーの接続手段および／またはハウジング内に設けたＵＳＢなどのＰＣ用のデータ接続部を有してもよい。

本発明の重要な実施形態では、一人一人のユーザに対する個別的な調整を行う、これについて以下に説明する。

このような個別的な調整は導入的な設定手順を利用して行い、その後の設定期間において使用が行われる。以降、一実施形態の装置はユーザに合わせて調節され、装置が通常の使用に供することができるようになる。しかし設定手順の後にそのまま装置を使用に供してもよい。

図１および図２の装置の詳細を説明する前に、図３を参照して本発明の典型的な設定手順の概要を説明する。図３は設定手順を示すフローチャートである。

電極を利用する場合には、該電極をまず第１に、例えば咬筋あるいは側頭筋に設置する。

その後、強い筋活動を１２１において測定する。歯を例えば１０秒間、強い力で噛み合わせ、その際ＭＢＦ（maximum biting force:最大噛み力）を測定する。その後普通に起こる筋活動を測定する。これは２つの普通の「しかめ面（つら）」をする（顔をしかめる）ことにより行う。しかめ面は大げさにすることなく自然に、例えば２秒間行う。最初のしかめ面を１２２で測定し、１２３で２番目のしかめ面を例えば２秒間行って、測定する。

その後、１２４において、ユーザは最大ＭＢＦの所望のパーセンテージ、例えば３乃至２０％をキー入力する。

最大噛み力および最大しかめ面（即ち１つのしかめ面で測定された筋活動）に基づいて、閾値即ちＴＨ値を計算する。これはＭＢＦの３％から２０％の間としうる。

最小ＴＨ値は常にしかめ面の最大振幅よりも大きくなる。即ちＭＢＦ＝１００でしかめ面の最大振幅＝１０の場合、ＴＨ値はＭＢＦの１１％〜２０％の間から選ぶことができる。これにより、正常な顎の動きは歯ぎしりの測定に影響を及ぼすことがなくなる。

その後１２５において、ユーザは刺激パルスの持続時間を選択する。選択は例えば０．１〜０．９秒のあいだから行う。所望の刺激持続時間（これは刺激の強度の決定に用いられる）を、該刺激が患者にとって不快とならないようにキー入力する。

１２６において、刺激遅延を設定する。刺激遅延は刺激信号の到着の前に装置が歯のすりあわせを測定する時間である。これは０．５〜５秒に選定する。所望の刺激遅延をキー入力する。（タイマ設定、これにより歯ぎしり測定の確実性を高くする）。

その後１２７において、装置の使用に先立って、刺激の強さをテストする。こうしてすべての個人パラメータが設定され、装置は使用および／またはデータサンプリング（１２８）の準備が整う。

適切な時間に渡ってのデータ蓄積を装置の設定期間に行ってよい。このときそのユーザに固有の一連のデータが得られ、そのデータをその後、例えば歯ぎしりに際してフィードバックを発動するか否かの決定に用いることができる。このような設定期間については後により詳細に述べる。

ここで図１および図２に示す装置を、図４乃至７を参照して詳細に説明する。これらの図は使用時および／または設定手順の異なる状況および段階のディスプレイ手段１６を示している。

図４は設定手順即ち学習手順時におけるディスプレイ手段のシーケンス１６ａ〜１６ｅを示す。このとき例えば、ユーザは病院等において例えば歯科医などのスーパーバイザ（監督指導者）によって、装置の手ほどきを受ける。

始めにボタン１８の１つを操作することなどによって、装置の電源を入れる。装置は例えばグリーンのＬＥＤなどの表示器２０により、およびまたはディスプレイ手段２６により、電源が入れられたことを示す。表示器２０とディスプレイ１６とが、例えばユーザへ指示として同じ情報を同時に示してもよい。例えばユーザが装置を頭に装着している場合などには、ディスプレイ上の情報を鏡によって見てもよいが、熟練したユーザであれば、例えばＬＥＤ表示器からの光により同じ情報を得ることができる。上に述べたようにＬＥＤは三色ＬＥＤとすることができ、また色および／または異なる明滅周期を用いることによって、特定の情報を定義することもできる。従って、熟練したユーザは、必要であれば夜間に装置を操作し、たとえばフィードバックレベルを調節することができる。

装置を例えばＵＳＢ接続を介してＰＣに接続し、スーパーバイザの手で設定ソフトウエアによって、装置を設定モードにする。

設定の準備が整うと、ディスプレイ手段１６は図４の画面１６ａを表示する。この画面にはバッテリ表示器２４も示されている。バッテリ表示器２４は他のディスプレイ画面においてもその一部として表示される。自動的に、あるいはキー１８のうちの１つを操作することにより、ディスプレイ手段は画面１６ｂにシフトし、ＰＣとの接続を外してから、そして場合によっては電極に接触ジェルを塗ってから、ユーザがこめかみに位置する筋肉、例えば側頭筋の皮膚に近接して電極３０が位置するように装置を装着可能であることを示す。装置１０は電極とユーザの接続状態を監視する。これは例えば、電極３０の１つ（またはそれ以上）に弱い電流を出力し、それによって生ずる電圧差を測定することにより行う。この測定結果、即ち例えば皮膚と電極との間の抵抗を、接続状態表示器２６に表示する。結果が不十分であれば、ユーザは十分な接続が得られるように装置を調節する、すなわち例えばストラップ１４や電極担体２８や電極３０を調節する。

接続が十分であることが記録されると、装置は自動的に次の表示画面１６ｃに移行し、ユーザに所定の短い時間歯を強く噛み合わせるように指示し、その結果を、即ちＥＭＧ信号の振幅と周期を記録する。図４に示すように、ディスプレイ１６ｂの２つのボタン１８は、上記の場面において参照符号３３，３４で示すように、表示されている画面に応じた特別の機能を有しており、例えば３３により前の画面に戻り、３４により指示を実行済みであることを示す。これは図４，５，６，７に示す他の画面においても同様である。

かみ合わせに続いて、装置は次の表示画面１６ｄに自動的に移行し、ユーザにアイコン３８に示すように顔をしかめるよう指示する。このときスーパーバイザは例えば上記のソフトウエアアプリケーションに従って、ユーザに何種類かの特徴的なしかめ面をするように指示してもよい。そしてその結果を、即ち例えばＥＭＧ信号の振幅および周期を記録する。

次に例えば両側のボタン１８を同時に押すことにより、ユーザはバイオフィードバック調整１６ｅに移行するよう指示される。ここでは、バイオフィードバック信号のレベル、即ち例えば歯ぎしり活動が検知されたときに１つ以上の電極を通してユーザに与えられる１つまたはそれ以上の電気的刺激信号のレベルを調節する。これはボタン１８を用いて行い、例えば一方のボタン４１でレベルを下げ、他方のボタン４２でレベルを上げる。図に示すようにフィードバックレベル４０は、例えば１から９まで段階的に調節される。はじめは最低レベルに設定され、このレベルの短いパルスがユーザに与えられる。レベル４０が変更されるたびに、該選択された強度の短いパルスがユーザに与えられる。ユーザが強度レベルを選定すると、設定手順は終了し、ユーザは装置をスーパーバイザに委ねる。スーパーバイザはＰＣを用いて装置をユーザモードにする。測定結果と設定は装置内に、例えば不揮発性の記憶手段を用いて保存される。この場合、設定その他はバッテリ交換やバッテリ充電等の影響を受けない。

通常の使用法即ちユーザモードでの装置の使用の様子を図５に示す。設定手順の説明ですでに述べたように、装置はボタン１８の一方を操作することにより起動される、即ちオンになり、このとき「準備完了（ｒｅａｄｙ）」画面１６ｆを表示する。この表示はバッテリ表示器２４を含む。この段階で接触ジェルを塗っても良いし、あるいは装置を起動する前に塗ってもよい。装置は自動的にあるいは再びボタン１８を操作することにより、「調整」アイコン３２を示す「調整」画面１６ｇに移行する。ユーザは装置１０を取り付け、電極が皮膚に密着し、側頭器の位置に置かれるまでストラップ１４を調節する。上に述べたように、装置は電極３０の接続状態を監視し、それが十分であるとわかれば（これはまた接続状態表示器２６によっても示される）、装置は次の表示画面１６ｈに自動的に移行する。ここではユーザは「噛み」アイコン３６によって指示を受け、短時間の間歯を強く噛み合わせる。装置はＥＭＧ信号の振幅と周波数を測定し、次の表示画面１６ｉに自動的に移行する。この画面はアイコン４４により、ユーザがもう眠ってよいことを示す。

本発明の１つの変形実施例においては、使用モードでの噛みの測定を行わなくてもよい。例えば装置は自動的に動作する。即ち、噛みの測定、即ち表示画面１６ｈに関わる測定に関連するステップは使用モード環境での手順では行われず、スーパーバイザの下での設定手順時にのみ行われる。

これら両方の実施例において、装置は今後ユーザからのＥＭＧ信号に基づいてユーザを監視し、もしすでに登録された設定およびパラメータに基づいて歯ぎしりが検知されると、ユーザにバイオフィードバック信号を送る。このモードでは、ディスプレイ１６は所定の不動作時間後にオフされる、即ちボタン操作が或る期間の間行われない場合にオフされる。しかしユーザは例えば夜間の任意の時間に、前に述べたようにボタン１８を操作してバイオフィードバックのレベルを調整することができる。その際ディスプレイ画像１６ｊが現れ、強度レベルを下げたり（４１）上げたり（４２）できる。

ユーザが例えば翌朝目覚め、装置を取り外すと、ディスプレイ手段は自動的にオンとなり、ユーザは２つのボタン１８を用いて終了した睡眠セッションの情報および以前のセッションと関連づけた終了したセッションの情報を、例えばなんらかの変化が見られるかどうかを示すために表示することができる。これを図６に示す。その最初の画面１６ｋは参照番号４５で示す「マジック」指数またはパフォーマンス指数を表示してもよい。これは即ち歯のすりあわせ（または歯ぎしり）活動を総体的に示すものである。この指数は夜間（セッションの間）の歯のすりあわせ（または歯ぎしり）活動即ちイベントの回数や、蓄積すりあわせ時間即ち総すりあわせ時間や各すりあわせイベントの強さとセッションの間の経過時間との関係に基づいて、あるアルゴリズムまたはそれに類するものによって計算することができる。すりあわせ活動の総体はこのようにして０から９９までの「マジック」指数あるいはパフォーマンス指数で表すことができ、指数０が最小のすりあわせ活動を示す。更にこのディスプレイ画面において、最近のいくつかのセッション即ち何日かの夜、例えば最近７夜の間のすりあわせ活動のグラフによる概観４６を、例えば棒グラフ４６として示してもよい。このようにして、ユーザは変化、即ち例えばすりあわせ活動の改善を直ちに概観することができる。何らかの理由であるセッションに関する情報が使用できない場合、即ち例えば電極の接続が要求されるレベルに満たない場合や、バッテリレベルが不十分な場合などには、問題となる棒グラフ部分を例えば異なる色やパターンで表示し、結果の評価においては当該グラフ部分を無視すべきであることを示してもよい。

次のディスプレイ画面１６ｌはセッションの総経過時間４８、即ち例えば夜間の睡眠時間を示す。図６における最後のディスプレイ画面１６ｍは、セッション中に歯のすりあわせあるいは歯ぎしりが検出された機会の回数５０を示す。

図７にいくつかのさらなるディスプレイ画面を示す。ディスプレイ画面１６ｎはバッテリが充電中であることを示し、これはバッテリ表示器２４によっても示される。さらに、アイコン５２は装置が使用できないことをユーザに示す。ディスプレイ画面１６ｏはバッテリがフル充電されたたので、充電のための接続を取り外してよいことを示す。ディスプレイ画面１６ｐは、例えば蓄積した測定および登録データをＰＣでの処理に供するべく送るため、および／またはスーパーバイザや歯科医などに送るために、装置がＰＣに接続されていることを示す。またアイコン５２で表示されるように、装置を使用することができないことを示す。更にディスプレイ画面１６ｑおよび１６ｒは、セッションから得られたデータが統計的目的その他に不適格となるような、２つのエラー状況を示す。ディスプレイ画像１６ｑはバッテリが例えば８時間のセッションに足りる残容量を持たないことを示す。最後のディスプレイ画面１６ｒは、電極の接続が所定の蓄積時間に対する標準を下回っており、セッションで得られた結果が以降の処理や統計に用いるには不適格であることを示す。

なお、例えばバッテリ容量や電極接続等についての警告などのディスプレイ上でユーザに示される情報は、表示器２０によっても与えられる。これは表示器を異なる色、例えば３つの異なる色およびその組み合わせで点灯させることにより、および表示器２０を連続点灯あるいは異なる周期で明滅させることによりなされる。

図８は以上に説明した装置をブロック図で概括的に示す図であり、この装置の要部を示す。図示のように、ハウジング１２は信号処理、設定やデータの保存等およびバイオフィードバック信号の送出等を行うマイクロプロセッサ６０を内包する。ハウジング１２は更にメインディスプレイ手段２２およびエネルギー供給源であるバッテリ６１を内包する。すでに説明したように、ハウジング１２はいくつかのボタンあるいはキー１８、例えばＬＥＤ等の視覚表示器２０，およびＵＳＢコネクタなどのプラグインコネクタ６２を有する。このコネクタ６２はコネクタプラグ６５を介してＰＣなどに接続することができる。該接続は例えば装置をセットアップするためやデータをＰＣに送るために行われ、そこから歯科医や医学的に訓練を積んだ人間などのスーパーバイザに転送してもよい。更に、同じコネクタ６２には充電器６６のプラグコネクタ６７も接続することができるので、コネクタ６２をバッテリ６１充電用に用いてもよい。

また図８には、いくつかの電極２８を有する電極アセンブリ即ち担体３０が、ワイヤ２９により装置に接続されていることが図示されている。このアセンブリは右側か左側に位置する。どちらの場合にも、監視は側頭筋について行われる。また担体３０’に指示された電極２８’とワイヤ２９’の別の組が、例えば側頭筋を監視するために、ハウジングの反対側において装置に接続されてもよい。ほとんどの場合単一の電極で十分であるが、場合によっては、歯ぎしりは一側のみに局在していたり、あるいは歯ぎしりイベントが一方の側と他方の側で異なっていることもある。

図９は本発明の別の実施例のシステムのブロック図であり、これは例えば歯ぎしり防止モジュールシステム（ＡＢＭ：anti bruxism module system）である。この図の下段にエンドユーザ７０とスーパーバイザ７１を示している。それらの上にハードウエアレベルＨＷを、そして図の上半分にソフトウエアレベルＳＷを示す。エンドユーザ７０のＥＭＧ測定はＡＤコンバータ７２を介して行われ、そこから信号は測定ブロック７５に送られる。取得された信号が３種類の処理において利用される、即ち、最大力算出７６による評価処理、面積（area）算出７７による評価処理、およびＦＦＴ（Fast Fourier Transform：高速フーリエ変換）処理７８による評価処理である。これらについて以下により詳細に説明する。これら３つの評価からの出力はアプリケーションロジック７９に送られ、そこで設定部８１を介してなされた設定に従って、フィードバックを発動すべきか否かが評価される。フィードバック信号を送る場合には、信号はフィードバック部８０を介して刺激インターフェイス７３に送られ、そこからエンドユーザ７０に与えられる。更に図９には電極監視が示されている。これはＤＡコンバータ８３を介して振幅の小さな所定周波数の信号を送る部分８２を介しておこなわれる。この信号をブロック７２、７５、７８を介して測定し、その際信号はその所定の周波数によって識別され、監視ブロック８２は電極の接続を評価することができる。この情報やその他の情報をディスプレイ９２上に表示し、および／またはＬＥＤ表示器などの光表示器９１により示すことができる。前にも述べたように、装置の動作に必要などんな情報も、ディスプレイ９２とＬＥＤ表示器９２の両方によりユーザに与えてよい。

またすでに述べたように、システムの設定はＰＣ通信８４を用いて行ってよい。ＰＣ通信は、例えばＵＳＢドライバ８９およびＵＳＢ接続９０を介して、装置から例えばスーパーバイザ７１のもとにあるＰＣへと、データをダウンロードするために用いてもよい。更にディスプレイ７４および／またはＬＥＤ表示器９１を動作させるディスプレイドライバ８５も示されている。また、フラッシュドライバ８７を介してのフラッシュメモリ８８などの記憶手段へのデータのダンプ（複写）を行うためのブロック８６も示されている。

本発明および様々な実施形態の例示のため、図１０のブロック図は本発明の信号処理方法を示している。マイクロフォンや電極その他の手段３０１から取得された生のデータは以下のような更なる信号分析を行うために、マイクロプロセッサに送られる。

３０２において、信号を増幅し（例えば０−５ボルト）、その後ＡＤＣ（例えば１２ビット、５Ｖ＝４０９６）に送る。
３０３において、すべてのＤＣ成分を除去する、即ち平均器を計算し、０点（±２．５Ｖ＝±２０４８）に対して対称になるようにする。

その後、以下の信号処理を行うことが可能である、即ち：
１） 信号のＲＭＳ計算、その結果を歯ぎしり時における患者の噛み合わせ起伏（occlusion reliefs）からの基準周波数（設定期間に測定される）を含む所定のテーブル（表）と比較する。即ち、患者から得られるデータの連続的蓄積中に、ある周波数パターン（複数の場合もある）が該テーブルから認識された場合に、フィードバック（刺激）を発動する。
これは図１０に示すように行う。
３０４において、信号をバンドパスフィルタにより濾過する。
３０５において、ＲＭＳ値を計算する。

２） ＲＭＳの決定を行い、その後積分を行う。これにより歯ぎしり検出の正確性がさらに高められる。
または、１）と同様の方法を用いる。
３０６において、信号を積分する。
３０７において、ＲＭＳ値を計算する。

３） 歯ぎしりを検出するためのより安全な方法は、以下に説明するようなＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を行う方法である。

３０３において平均値を求めると、信号をローパスフィルタ３０８に送り、すべてのノイズと使用不可能な信号を除去する。その後信号を平均化し、整流する（３０９、３１０）。そして３１１においてＦＦＴ分析を行い、信号の周波数成分を求める。このようにして、システムにおいてどの周波数をピックアップするかを確実に確定することができる。その後信号のパターン認識を３１２において行うことになる。

その原理は、まず始めにいわゆるピーク検出を行う。そこでは、ＦＦＴ分析と折り畳みの原理（folding principle）に基づいて、図１１に示すような最大ピーク値（振幅値）を見出す。

このことは信号の折り畳みを行うことを意味する。つまり、所与の周波数内容を有する諸信号が互いにどのような関係で位置するかを見出すことができる。どの周波数が周波数１に最も近くあるかを突き止める、この場合それは周波数２と周波数３である。

この方法は推計学的な（stochastic）信号処理であり、患者は当初フィードバックを起動することなくある期間の間（およそ７夜）装置を用いなければならない。これは個人個人の調整であり、患者が歯のすりあわせたときにどのような周波数パターンが形成されるかを登録しなければならない（周波数パターンの登録については、GJ et al (1996), J Dent Res 75(1): pp. 546-552 possible frequency patterns phasic, tonic, and mixedを参照）。これらの周波数パターンが求められると、それらをテーブルにまとめ、マイクロプロセッサがアクセス可能なメモリに保存する。

図１０に示すような装置によって歯ぎしりを登録することにより、連続的な測定から得られる信号の周波数成分（マイクロフォン／センサ３０１によって取得されるもの）とテーブル内に記録された信号との間の相関を突き止めることができる。この登録後に、以下を実施する必要がある。
・始めに第１次高調波振動数を参照する（図１１における１）
・マッチすれば、第２次および第３次高調波振動数（周波数）を参照する。確実性をより向上させるために、必要であれば第４次、第５次、第６次高調波振動数も参照することができる。しかし一般に歯ぎしりの検出にはそこまで高次の高調波振動数まで行く必要はない。

このように、これらの高調波振動数がテーブル（メモリに記憶された）の信号の周波数内容とマッチしたとき、患者が歯をすりあわせている（歯ぎしり）ことが高い確度で突き止められ、必然的にフィードバックを発動してよいことになる。

このようにして、歯ぎしり検出の確実性は非常に高く（１００％近く）になり、患者が睡眠中に正常な噛みによって懲罰をうけることがなくなる。

本方法と他のすべての既存の方法との違いは、この装置が歯ぎしりの検知とここでは治療にのみ集中しており、その他の正常な噛み動作や外部からの騒乱／雑音源などを排除していることである。

すでに述べたように、データの蓄積などは設定期間に行うが、これについて以下により詳細に説明する。この設定期間に装置を個別に設定し、その際患者は装置を最低で７夜連続で、フィードバックを起動せずに、使用することができる。このようにして、歯ぎしりに関するすべての個人的パラメータを登録し、テーブル（個人テーブル）に記憶する。このテーブルは信号処理に際して図１０の３１２に示すパターン認識に用いられる。閾値を超えた場合にのみ、そして、少なくとも第１次高調波振動数（図１１参照）がテーブル内にある周波数の１つにマッチしたときにのみフィードバックが起動されるように、装置を校正することができる。

本発明の別の実施形態では、刺激を個別に調節できるように考慮する。例えば、テーブルに基づいてどのフィードバックが患者の歯ぎしりパターンに合っているかを見出すことができる。ここでフィードバックはその持続時間と強度、遅延について設定される。これはつまり、例えば患者が例えば３秒間歯のすりあわせを行い、その後１〜２分の間すりあわせをやめ、その後この歯のすりあわせパターンを周期的に繰り返す傾向があった場合、フィードバックの効率を最適化するためには高い強度と短い持続時間が必要とされる。それに対し、患者が長い期間と短いインターバルで歯のすりあわせを行う場合には、決まったシーケンスで上昇し、より長く持続する刺激を用いる必要がある。即ち、設定期間中に得られた歯ぎしりパターンに応じて、患者に最も効果的となるようにフィードバックが自動的に設定・調節される。これは、歯ぎしりの治療を最適化する。同時に、フィードバック（刺激）によって、患者が目覚めさせられることがないことが重要である。

更に、本発明の更に効果的な実施形態では、信号自体の処理を行うマスタ部分と信号記憶、場合によってはデジタル化およびマスタモジュールとの通信を行うスレーブモジュールに装置を分割することができる。更に、フィードバックはスレーブモジュールによって行ってもよいし、別のモジュールで行ってもよい。

このように装置を分割することにより、データ通信は主にワイヤレスで行い、かつ１つまたは複数のスレーブモジュールの重さ、大きさなどを最小化して、ユーザがスレーブモジュールをあまり意識しないですむようにすることができる。更にユーザは、スレーブモジュールに比較的妨げられず動きまわることができる。

マスタモジュールにおける信号処理を、図１２を参照して以下により詳細に説明する。このマスタモジュールは、ベッドサイドなどユーザの付近に置かれる、例えばマイクロプロセッサを備える装置として構成することができる。

マスタモジュールはメインプロセッサ６１０、ＰＣへの通信インターフェイス６１２およびスレーブモジュールへの通信インターフェイス６１１により、構成される。

スレーブモジュールからのデータはマスタモジュールに送られ、そこでメインプロセッサ６１０において、歯ぎしりの取り扱いについてのすべてのデータ・信号解析が行われる。データ解析の結果は（歯ぎしりの期間を突き止めることが可能な場合）、例えばスレーブモジュールに６１１を介して送り返されて、該スレーブモジュールでバイオフィードバックが起動され、あるいはバイブレータモジュールなどの別の外部モジュールに送り返されて、該モジュールでバイオフィードバックが実施される。

すべてのデータはメインプロセッサ６１０に送信され、保存される。メインプロセッサ６１０から更に６１２を介してデータをＰＣに送ることも可能である。

スレーブモジュールにおける信号処理をこれから図１３を参照してより詳細に説明する。

音、筋運動／筋収縮、ＥＭＧとしての信号はセンサ６０１（マイクロフォン、電極、ピエゾセンサ等）によって検出される。これらの信号はアナログ回路６０２において処理され、更にプロセッサ６０３に送られる。

デジタルデータは６０４を介して、固定のメインプロセッサ（マスタモジュール、図１２を参照）に送られ、そこで請求の範囲や明細書に開示されている必要なデータ解析を行う。

必要な／前述の歯ぎしりの判断基準が満たされている場合には、信号を６０４を介してプロセッサ６０３に送る。その後、音および／または振動および／またはその他の刺激としてのバイオフィードバック信号６０５を起動し、これを６０６を介して患者に送る。バイオフィードバックはスレーブモジュールに入力してもよいし、またバイブレータモジュールや腕輪型のバイブレータなど更に別のバイブレータモジュールに入力してもよい。

以下において、本発明の別の様々な実施形態およびその実際の構成を、図１４乃至２０を参照してより詳細に説明する。

本発明によるスレーブモジュールの第１の実施形態を図１４乃至１６に示す。ここには耳の後ろに容易に装着することのできる装置実施形態４００を示している。図１５および１６は装置をどのように使用するかを示す。信号（歯のすりあわせによって発生）をマイクロフォン４０１で検出し、刺激としてのフィードバックは電極４０２により、場合によるが、耳に接続する。

図１６に示すように刺激電極４０３は側頭筋に設置してもよい。

スレーブモジュールの第２の実施形態を図１７乃至２０に示す。図１７に示すように、この実施形態の装置５００（スレーブモジュール）はヘッドフォンに似た形であり、患者の頭部または額に容易に装着できる。装置はスレーブモジュールとして構成され、マスタモジュールと基本的にワイヤレスで通信することができる。このマスタモジュールはマイクロプロセッサ、メモリユニットなどの最も必須の部分を有し、スレーブモジュールは送受信機および信号を電極へまた電極から導くのに必要な回路および／またはセンサおよび／または変換器（トランスデューサ）を有する。

側頭筋からのＥＭＧ信号は電極５０１を介して検出され、スレーブモジュール５００で処理される。刺激としてのバイオフィードバックは同じ電極５０１に接続される。電極５０１は検出と刺激の両方に用いられる。

電極５０１に代えて、マイクロフォン５０３とラウドスピーカ５０４の両方を含む一体システム５０２を装置上に接続してもよい。マイクロフォンは歯ぎしりによって発生する周波数を検知し、ラウドスピーカ５０４は音・周波数としてのバイオフィードバックを患者に送るために用いられる。この原理を図１９に示す。

ＥＭＧ活動を検出する電極は、場合によるが図２０および図２１に示すように側頭筋に設置することができ、このとき、例えばバイブレータ５０５としてのバイオフィードバックは図２２に示すような腕輪型のバイブレータとして患者の腕に設置することができる。

スレーブモジュール５００および腕輪型バイブレータ５０５は、好適にはマスタモジュールとワイヤレスで（離れて）通信することができる。

バイブレータ５０５はマスタモジュールから信号を受信する（これは図１２に関連して説明されている）のみとし（ＲＸのみ）、スレーブモジュール５００から歯ぎしりが検出された場合に、振動としてのバイオフィードバックを起動する。

必要な／前述の歯ぎしり判定基準が満たされた場合には、マスタモジュール（図１２に示す）からバイブレータ５０５に信号が送られる。バイオフィードバック信号は振動として起動される。この機能のための信号処理を図２３に示す。

例えば装置が図２０および図２１に示すように組み合わせて用いられる場合、バイオフィードバック部６０５、６０６は場合によっては腕輪型バイブレータ５０５に設置することができる。

ここで、ＰＣにおけるデータ解析とデータ処理について、図２４を参照してより詳細に説明する。

マスタモジュールに保存したすべてのデータを、６１２を介してＰＣに送り、処理期間の更なる解析に供することができる。プログラム６２４はＰＣ６２３にインストールされており、データを受信することができる。プログラム６２４において、患者からのすべてのデータ（各夜の）を組織的に処理して、処理期間の効率を決める。このようにして、患者は自分自身で一連のイベントを追跡することができる。患者は、場合によってはデータを更に医師や歯科医に送ることができる。これはインターネットへの接続を行うことのできるプログラムインターフェイス６２５を介して行う。

図２５を参照して実際の装置のまた別の実施形態を説明する。図２５は装置のブロック図である。この装置を用いて、歯をすりあわせる癖のある人の顎の筋肉を刺激することができ、これにより顎の筋肉を弛緩させ、歯のすりあわせ・歯ぎしりを防止する。

電極１０１からの信号はアナログスイッチ１０２を介してＥＭＧ信号処理部１０３に送られる。

好適な実施形態においては、いわゆるマルチ電極を用い、これは筋の刺激と筋活動の登録との両方に用いられる。マルチ電極の機能は送信と登録のそれぞれにおいて、マイクロプロセッサ１０６からのアナログスイッチ１０２によって制御される。

１０３においてアナログ信号処理を行う。ここでは電極１０１から取得された生体電圧を増幅し、フィルタし、整流する。これにより、プロセッサ１０６を可能な限り最大に利用できる。

両方の電極１０１からの信号はマイクロプロセッサ１０ｂに送られ、そこではマイクロプロセッサ１０６と接続された諸回路との通信がバスシステムを介して行われる。

マイクロプロセッサの役割は、ＡＤコンバータによってサンプリングされたＥＭＧ信号および場合によってはＥＥＧ信号の信号処理、およびユーザインターフェイスを用いた通信の管理である。

登録され処理されたデータを、例えばＲＳ−２３２ＣまたはＵＳＢスタンダードに従って、ＰＣあるいはその他のデータ処理システムに送ることができる。この通信はゲート１０７を介して行われる。

バイオフィードバック回路１０８はマイクロプロセッサ１０６によって制御され、伝達する電流の強度を調節・設定することができる。バイオフィードバックは本例の場合刺激作用である。

装置の好適な実施形態において、刺激信号は筋活動信号をピックアップするのと同一のマルチ電極を介して伝達される。

回路１０９はＥＥＧ信号処理を行う好適な実施形態のブロック図である。

脳内で生じた活動を表す信号を頭蓋骨表面から取得することができる。ＥＥＧとしての電気信号は電極１０４を用いて取得される。電極により取得された脳からの電気的活動の電圧は非常に低く、２０〜２００μＶである。電極１０４からの信号はＥＥＧ信号処理部１０５に送られる。

装置によって処理されるべき情報はＥＥＧ信号の中にあり、この信号は０．５〜８０Ｈｚの周波数レンジで電極１０４により取得される。ＥＥＧ電圧についてのアナログ信号処理は１０５において行われ、信号は有用な周波数が増幅されフィルタされ、整流されるように処理される。ＥＥＧ電極１０４からの信号はマイクロプロセッサ１０６に送られ、そこでＡＤコンバータによってサンプリングされたＥＥＧ信号の信号処理が行われる。睡眠段階２を表す関連パラメータ（周波数、振幅、ＲＭＳ値）が基準としてマイクロプロセッサ（１０６）に与えられる。

装置の別の実施形態では、顎の右／左側からの各信号を独立に処理することができ、２つの独立した刺激信号を顎の各側にそれぞれ送り、これにより、一方の側または他方の側でのみ生じた歯ぎしりを独立して処理することができる。

図２６は、筋活動を時間の関数として表す第１の信号を示しており、ここでは様々な筋活動が生じている。前述の閾値ＴＨが３６．０マイクロボルトの水平線として示されている。この信号はいくつかの特徴的信号シーケンス１、２、３、４を含んでいる。信号シーケンス１は通常の飲み込み運動を表している。信号シーケンス２は発話や笑いの筋活動を表している。これらの状況ではいかなる形式の刺激も発動させない。

信号シーケンス３は睡眠中の通常の噛み活動を表している。筋活動は閾値ＴＨを越えてはいるが、いかなる形式の刺激も発動させない。この筋活動は歯に害を与える物ではなく、また筋活動の上昇により苦痛を与えるものでもないからである。本発明によれば、この決定は、筋活動が閾値を超えたのが例えば５秒以下の限られた時間であることに基づいてなされる。

それに対し、信号シーケンス４は睡眠中に起こる歯ぎしりと解釈される噛み活動を表している。この増大した筋活動は信号シーケンス３よりもいくらか長い持続時間を有する。実際に、閾値を越える活動レベルをおよそ５秒間に渡って監視することにより、通常の噛みや筋活動は真の歯ぎしりと区別することができることが確かめられている。この期間後にも活動レベルがまだ閾値を超えている場合に、刺激信号を発動し、顎の筋を弛緩させ、それと共に歯ぎしりを止めるようにする。

刺激信号を発動するようにすべき活動レベルが閾値を超える期間は、およそ２〜４秒と８〜１２秒の間から選定される。この選定は設定手順おいて行う。

図２７は、筋活動を時間の関数として示す第２の信号を表している。これは咬筋から取得される生体電圧信号を、例えば５００ｍｓの時間ウィンドウに分割するやりかたを示している。各期間（５００ｍｓ）の間、曲線の下の面積(area領域)とＲＭＳ値との計算を行う。これらの信号は筋活動の以降の解析に供するために、メモリに記憶する。

図２８は、筋活動を時間の関数として示す第３の信号を表す。好適な実施形態では、ＥＭＧ信号のシーケンスのうち閾値を超えて、例えば５秒以上持続するものの面積とＲＭＳ値のみについて計算を行う。

図２９は最大噛み力より下の面積を示す。これはマイクロプロセッサ１２１により計算される。

前に設定手順の説明で述べたように、最大噛み力をＥＭＧ信号として測定する必要があり、これを用いて閾値であるＭＢＦ（Maximum Biting Force最大噛み力）を決める。閾値は一般に最大力（ＭＢＦ）の３乃至２０％とする。

設定手順において閾値を決めるために、電極１０１、１０４を咬筋に設置しなければならず、またユーザは２〜５秒の間歯を強く噛み合わせるようにする。その後、その後装置をＭＢＦの何％かに調節しなければならない。これは所望の閾値に応じて３乃至２０％としうる。

決められた閾値に基づいて、マイクロコンピュータ１０６はいつ刺激を発動するかを決定するための面積値を計算する。この面積値はある種の基準として用いられるものであり、ＥＭＧ信号の振幅が、設定手順においてキー入力された例えば５秒以上に渡って閾値を超えた場合に生ずる面積である。

選択された閾値を超えた場合に咬筋を刺激するために、マイクロコンピュータからの出力の電圧を電流に変換しなければならない。患者にどれくらいの電流を与えるべきかは事前に知ることはできないので、痛みの閾値を超えないようにするために、与えられる電流の強度を調節することができなければならない。これは当業者にはよく知られたいくつかの方法で行うことができる。

図３０はＥＥＧ信号処理の好適な実施形態を示すブロック図である。ＥＥＧ信号処理によって、睡眠段階を記録／解析することができる。これは専門用語ではＲＥＭ睡眠（Rapid Eye Movement sleep）と呼ばれる。睡眠は段階ＲＥＭ１〜４に分かれる。ＲＥＭ１は人が眠りに落ちた直後の段階として定義され、ＲＥＭ４は最も深い眠りの段階である。

前に述べたように、歯ぎしりは主に睡眠段階２および目覚める過程で起こる。この装置ではＥＥＧ信号をＥＭＧ信号と組み合わせて解析することが可能であり、歯ぎしりを睡眠の様々な段階において解析することができる。更に、患者が睡眠段階２にあるときにのみ刺激を発動するように装置を設定することができる。

脳内で起こる活動を表す電気信号を、頭蓋骨の表面から取得することができる。これらの電気信号はＥＥＧ電極７０１および７０３によって取得される（電極７０２は基準として用いる）。これらの電極はＥＥＧ信号としての電気的活動を測定するために用いられ、眼の上の額に設置される。

電極７０１および７０３からの信号はそれぞれのＥＥＧ増幅器７０４および７０５に送られる。増幅器７０４および７０５は、非常に高い入力インピーダンスを有し、いわゆるコモンモード電圧の抑制に優れた性能を有する増幅器である。増幅器７０４および７０５からの増幅された信号を、バンドパスフィルタ７０６および７０７によってフィルタし、信号のＳＮ比を向上させる。装置によって処理されるべき情報はＥＥＧ信号の中にあり、この信号は電極７０１および７０３によって周波数範囲０．５〜８０Ｈｚの間で取得される。従って、バンドパスフィルタ７０６および７０７の上限下限の−３ｄＢ周波数はそれぞれ０．５Ｈｚと８０Ｈｚである。ここでの拒絶帯は０．５Ｈｚ以下と８０Ｈｚ以上となる。バンドパスフィルタ７０６および７０７からの信号を整流回路７０８および７０９によって整流し、単極性電圧（±）の電圧範囲を正電圧に変換する。

整流回路７０８および７０９からの信号を増幅回路７１０および７１１により増幅し、マイクロプロセッサ１０６と内蔵されたＡＤコンバータとが最大能力を発揮できるようにする。

ＥＥＧ電極７０１および７０３からの信号はマイクロプロセッサ１０６に送られ、そこでＡＤコンバータによってサンプリングされたＥＥＧ信号の処理が行われる。睡眠段階２を示す関連パラメータ（周波数、振幅、ＲＭＳ値）のデータはマイクロコンピュータ１０６のプログラムとして設定されている。

ユーザが睡眠に入ると、例えば１秒ごとに睡眠段階をスキャンする。そしてＥＥＧ信号を睡眠段階２において起こる脳活動に対応するパラメータと継続的に比較する。これらの信号は睡眠段階１〜４によって異なる振幅と周波数を有するので、このようにしてマイクロコンピュータは該当する睡眠段階（この場合睡眠段階２）の信号／周波数を認識することができる。

睡眠段階を決定するために、一般的に２つの概念が用いられる、即ちＥＥＧ信号の振幅と、ＥＥＧ信号の周波数である。

この装置ではＥＥＧ信号の解析（脳の電気的活動および睡眠段階の記録の分析方法）をＥＭＧ信号処理と組み合わせて行うことが可能であり、歯ぎしり期間を異なる睡眠段階において解析することができる。

浅い眠りの段階においては、より深い眠りに比べて筋活動が一般的に多いことが観測される。歯ぎしりは主に睡眠段階２および覚醒過程で生ずる。しかしより深い睡眠段階においても、何らかの歯の噛み活動は生ずることがあり、これをＥＭＧ記録のみによって歯ぎしりから識別することは難しい。ＥＭＧを睡眠段階を決定するシステムと組み合わせることにより、夜間の歯ぎしり検出の確実性は格段に向上する。

従って、患者は装置をフィードバックの起動なしで最低７夜使用しなければならない（設定期間）。この間にＥＭＧ測定およびＥＥＧ測定両方からの信号／周波数がメモリに記憶される。その後ＥＥＧ（睡眠段階）とＥＭＧ（咬筋または側頭筋における歯の噛み活動）との相関の解析が行われ、その結果が歯ぎしり検出およびフィードバックの起動に際して利用される。このようにして装置を個人に合わせて調節することができる。

マイクロプロセッサにおいて、ＥＭＧ電極およびＥＥＧ電極両方からの信号を例えば０．５秒毎に継続的に解析する。これらの値を周期的に基準値と比較する。基準値は、例えば設定期間に決められた個人のテーブルの形式をとる。これらの値が一致すれば、マイクロプロセッサはユーザが歯をすりあわせていることを、高い確実性を以て指示する。このようにして刺激の発動に関する確実性が非常に向上し、正常な歯のかみ合わせ活動や閾値を超える突然のスパイクによってフィードバック（刺激）の発動を引き起こすことがない。

この方法を歯ぎしりの検出に適用する場合、ＥＭＧ信号の処理を高度にデジタル化することができる。

患者は単に、例として述べた７夜あるいはその他適切な設定期間を経るだけである。

図３１は筋活動の測定および刺激信号の発動のフロー図である。このフロー図はマイクロプロセッサ１０ｂのプログラムとして実施することができる。

フロー図の第一のステップ２０１において、患者はＭＢＦ（最大噛み力）、しかめ面の振幅、刺激遅延／持続時間、閾値（Ｔｈ）などの個人パラメータを装置に登録するために、設定手順（例えば図３に関連して説明したもの）を行わなければならない。信号の下の面積を計算し、パーセンテージに基づいて、刺激の発動を必要な筋活動レベルの閾値Ｔｈがマイクロプロセッサ１０６において計算される。

または、閾値は筋活動の測定値に基づいて自動的に計算されるか、あるい以前に閾値を記憶しているメモリから取り込むこともできる。

ステップ２０２において、睡眠段階の解析をＥＭＧ信号解析と組み合わせて行うべきかどうかが決定される。

ステップ２０３において、前述のＥＥＧ電極１０４が患者の頭蓋骨表面に設置されていることを前提として、睡眠段階に関する情報（周波数および振幅）をサンプルＳとして取り込むことができる。

ステップ２０４において、前述の電極１０１が患者の顎に設置されていることを前提として、筋活動に関する情報をサンプルＳとして取り込むことができる。ステップ２０５で筋活動を取り込み、例えば５００ｍｓの間の面積、最大振幅およびＲＭＳ値を計算する。ステップ２０５の後、フロー図のループが実行される。

ステップ２１３において、タイマＴをゼロにセットあるいはリセットする。ステップ２１６において、取り込まれたサンプルＳの振幅／面積がしかめ面の最大値（これは設定手順において決定される）を越えるか否かを判断する。閾値を超える場合には、取り込まれたサンプルＳの振幅／面積が閾値Ｔｈを越えるか否かを判断する。閾値を超える場合には、ステップ２０７でタイマＴをゼロにセットする、あるいは単に新たなサンプルＳをステップ２０４において取り込む。ステップ２１２においてタイマＴを新たにスタートし、ステップ２１１で新たなサンプルＳを取り込む。

ステップ２０９において、取り込んだサンプルの振幅／面積としての筋活動が刺激遅延（これは設定手順において決定される）以上、閾値Ｔｈを越えたか否かを判断する。

ステップ２１５において、睡眠段階の解析を行うことが望ましいかどうかを吟味する。望ましい場合には、ステップ２１４においてＥＥＧ信号を継続的に睡眠段階２のパラメータと比較する。睡眠段階２を示す関連パラメータ（周波数、振幅）のデータはプログラムとしてマイクロプロセッサ１０６内に置かれる。

睡眠段階の解析を行うことが望ましい場合には（ＥＥＧ）、患者が睡眠段階２にあると同時に、ＥＭＧ信号の振幅が刺激遅延以上に閾値を越えるまで、刺激を発動しない。

ステップ２１０では刺激信号としての刺激を発動する。これは前述の電極の一方または両方によって患者の顎に与えられる。あるいは、閾値を超える期間の経過が遅延時間に満たない場合には、刺激信号を発動しない。これにより、歯ぎしりが実際に発生している状況が確証されるまで、刺激信号が発動されないようになる。このようにして、顎の筋肉の時宜を得ない刺激が防止される。

図示されたフロー図は、それぞれ顎の片側に対応する独立した２つの信号経路を、それぞれ独立に処理するように実施することができる。

図３２は刺激信号の例を示す。刺激信号は正のパルスの後しばらくのインターバルをおいて負のパルスが来るというパルストレインからなる。刺激信号の波形はマイクロプロセッサ１０６により生成される。信号を記述するパラメータは正および負パルスそれぞれのパルス長ＴｐおよびＴｎ、２つのパルス間のインターバル時間Ｔｉｐ、反復周波数１／Ｔｓおよびパルス振幅Ｉである。

好適な実施形態において、電流の強さ、即ちパルスの振幅は処理の間、変化させる。処理開始前に刺激信号の最小および最大振幅を特定する。歯ぎしりが検出されたならば、即ち刺激遅延以上に閾値Ｔｈを越えたならば、刺激信号を発動する。刺激信号の開始値は最小振幅とする。最小振幅が歯ぎしりをやめさせるに十分であれば、刺激信号の振幅をこのレベルに保つ。また、最小振幅では歯ぎしりをやめさせるのに不十分であれば、顎の筋肉の刺激により歯ぎしりがやむまで、振幅を所定の速度で徐々に上昇させる。しかし、特定された最大振幅を越えて振幅を上昇させることはしない。

振幅を上昇させる際の許容速度をスルーレート（slew-rate）と言う。このスルーレートについても最大値と最小値を特定することができる。刺激信号振幅のをこのように上げ下げすることで、歯ぎしり状態をやめさせるのにちょうど十分な強度を利用することができるようになる。必要とされる刺激振幅は患者毎に異なり、また同じ患者でも時と共に変化するので、上記のようにすることは有益である。

更に、マイクロプロセッサからのアナログスイッチによる制御で、いわゆるマルチ電極を、筋の刺激と筋活動の取り込みの両方に用いることができる。

図３３に歯ぎしり防止モジュール９００の実施形態を示す。この実施形態の装置は首の回りに取り付け、ＥＭＧ電極９０２を顎の筋肉および／または額（眼の上）に取り付けることができる。更に、必要であれば、ＥＥＧ電極を接続することも可能である。

図３４は対応するモジュール９００を拡大して示す図である。図にはＥＥＧ電極用の接続プラグ９０４が示されている。図からわかるように。ＥＭＧ電極９０２はマルチ電極として構成されている。またこの図示のモジュールはバッテリ室９０６内に、信号処理、デジタル化、設定期間その他における通信や動作のためのバッテリを有している。また、モジュールはディスプレイ９１０とプッシュボタン類９１２〜９１８を有している。これは設定手順における例えば刺激レベル選定のキー入力や、所望の閾値レベルのキー入力などに用いられる。

以上において、本発明を特定の実施形態と図面を参照して説明した。当業者には明らかなように、本発明はその他多くの形式で実施可能かつ変形可能であり、以上に説明した例に限定されるものではない。本発明の範囲は請求項によって定義される。

本発明の実施例に係る装置がユーザに装着されたものを示す図である。 その装置の拡大図である。 本発明の概括的な実施形態による設定手順を示すフロー図である。 本発明の実施例の装置の異なるディスプレイ画面を示す図である。 本発明の実施例の装置の異なるディスプレイ画面を示す図である。 本発明の実施例の装置の異なるディスプレイ画面を示す図である。 本発明の実施例の装置の異なるディスプレイ画面を示す図である。 図１および２に示す装置を概括的に示すブロック図である。 本発明の別の実施形態の装置システムを示すブロック図である。 本発明のいくつかの実施形態による信号処理方法のブロック図である。 折り畳みの原理によるピーク検出を示す図である。 本発明の別の実施形態による、マスタモジュールにおいて行われる信号処理を示す図である。 本発明の別の実施形態による、スレーブモジュールにおける信号処理を示す図である。 耳内に設置するためのスレーブモジュールを有する本発明の別の実施例を示す図である。 耳内に設置するためのスレーブモジュールを有する本発明の別の実施例を示す図である。 耳内に設置するためのスレーブモジュールを有する本発明の別の実施例を示す図である。 耳内に設置するためのスレーブモジュールを有する本発明の別の実施例を示す図である。 耳内に設置するためのスレーブモジュールを有する本発明の別の実施例を示す図である。 耳内に設置するためのスレーブモジュールを有する本発明の別の実施例を示す図である。 耳内に設置するためのスレーブモジュールを有する本発明の別の実施例を示す図である。 耳内に設置するためのスレーブモジュールを有する本発明の別の実施例を示す図である。 本発明の別の実施形態による特定の刺激モジュール、例えばバイブレータモジュールを示す図である。 バイブレータモジュールに関わる信号処理を示す図である。 本発明の一実施形態による、PC内のデータ処理システムを示す図である。 本発明の装置の別の実施例のブロック図である。 様々な筋活動が起こった際の筋活動を表す第１の信号を時間の関数として示す図である。 筋活動を表す第２の信号を時間の関数として示す図であり、各期間（５００ｍｓ）内の面積とＲＭＳ値とが計算される場合を示している。 筋活動を表す第３の信号を時間の関数として示す図であり、閾値を超えて５秒以上持続する筋活動の間に面積およびＲＭＳ値とが計算される場合を示している。 ５秒間の最大噛み力（ＭＢＦ）より下の面積を示しており、これはＭＢＦの３％から５０％の間の閾値を決めるために用いられる。 脳の電気活動を解析するための方法であるＥＥＧ信号処理を示しており、このような活動は主に頭蓋骨表面で測定することのできる電位に寄与する。 筋活動の測定および刺激信号の発動のフロー図である。 刺激信号の例を示す図である。 歯ぎしり防止モジュールの実施形態を示す図であり、実施形態の装置は首の回りに装着され、またＥＭＧ電極は顎の筋肉および／または額（眼の上）に取り付け可能である。 歯ぎしり防止モジュールの実施形態を示す図であり、実施形態の装置は首の回りに装着され、またＥＭＧ電極は顎の筋肉および／または額（眼の上）に取り付け可能である。

Claims (31)

1. 使用者の歯ぎしりに関する筋活動を監視する装置であって、
   筋活動を表す信号を提供する手段と、
   歯ぎしりを検出しかつ歯ぎしり検出の基準を確立するために前記信号を処理する手段と、
   フィードバック信号を提供する手段と、を備え、
   前記装置は設定モードにおいて動作可能であり、この設定モードにおいては前記使用者の正常に起こる筋活動と実質的に最大の筋活動とを測定し、記録し、かつ正常に起こる筋活動より大きく実質的に最大の筋活動より小さい、フィードバック信号を出力するための筋活動の閾値を計算するために処理して、前記使用者へのフィードバックの判断基準を前記使用者個人に適合するように定め、そして
   前記装置は使用モードにおいて動作可能であり、この使用モードにおいては前記使用者の筋活動が測定され処理されて測定された筋活動の値が前記設定モードにおいて計算された閾値を超えるときフィードバック信号が出されることを特徴とする装置。
2. 歯ぎしりを検出するために前記信号を処理する前記手段は、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）分析を行なうための手段を有することを特徴とする請求項１記載の装置。
3. 前記装置は、閾値を自動的に計算する手段を含むことを特徴とする請求項１又は２記載の装置。
4. 前記装置は、筋活動の測定に基づいて閾値を自動的に計算する手段を含むことを特徴とする請求項１，２又は３記載の装置。
5. 計算した閾値は最大の筋活動の３％乃至２０％に対応する値であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の装置。
6. 前記実質的に最大の筋活動は、使用者によって行なわれる最大の顎の噛み合わせ活動であることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の装置。
7. 前記正常な筋活動は、使用者によって行なわれる１回以上の顔をしかめる活動であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の装置。
8. 前記装置はある期間の間の筋活動を表す信号を記録し保存する手段を有することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の装置。
9. 前記装置は前記フィードバック信号の強さを調節する手段を有することにより、個人個人に適合可能であることを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに一項に記載の装置。
10. 歯ぎしりを検出するために前記信号を処理する前記手段はパターン認識手段を有することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか一項に記載の装置。
11. 筋活動を表す信号を提供する前記手段はＥＭＧ信号及び／又はＥＥＧ信号を検知する１つ以上の電極を有することを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の装置。
12. 閾値は、閾値を以前に記憶したメモリから取得されることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の装置。
13. 前記装置は、前記電極をテストする手段を有することを特徴とする請求項１１または１２記載の装置。
14. 前記装置は、前記電極の人体との接続状態を、前記電極にテスト電圧を供給することによってテストする手段を有することを特徴とする請求項１１，１２又は１３記載の装置。
15. 前記装置は、前記電極の人体との接続状態を、前記電極にテスト電圧を重畳電圧として供給し、その結果生ずる電流又は必要とされた電圧を測定し、その結果を基準値と比較することによってテストする手段を有することを特徴とする請求項１１，１２又は１３記載の装置。
16. 筋活動を表す信号を提供する前記手段は、マイクロフォン、振動を検知するセンサおよび／または他の検知手段からなることを特徴とする請求王１乃至１５のいずれか一項に記載の装置。
17. 前記装置は測定されたおよび／または処理された信号に対応するデータを保存する手段を有することを特徴とする請求項１乃至１６のいずれか一項に記載の装置。
18. 前記装置は更にコンピュータと、保存されたデータを該コンピュータに送る手段とを有することを特徴とする請求項１７記載の装置。
19. 前記信号を処理する前記手段は、前記信号の周波数内容の振幅を求める手段を含むことを特徴とする請求項１乃至１８のいずれか一項に記載の装置。
20. 前記装置は頭部に装着するユーザモジュールを有することを特徴とする請求項１乃至１９のいずれか一項に記載の装置。
21. 前記装置はスレーブモジュールとマスタモジュールとを有し、前記スレーブモジュールは人間に装着されるようになされていることを特徴とする請求項１乃至２０のいずれか一項に記載の装置。
22. 前記信号を処理する前記手段は、前記信号を低域通過フィルタリング処理する手段を含み、ノイズと使用不可能な信号とを除去することを特徴とする請求項１乃至２１のいずれか一項に記載の装置。
23. 前記装置は前記信号の周波数パターン認識手段を有することを特徴とする請求項１乃至２２のいずれか一項に記載の装置。
24. 前記装置は監視セッションから得られる結果および／または指示を表示するためのディスプレイ手段を有することを特徴とする請求項２０乃至２３のいずれか一項に記載の装置。
25. 前記信号を処理する前記手段は、前記信号を平均化し、整流する手段を含むことを特徴とする請求項１乃至２４のいずれか一項に記載の装置。
26. 歯ぎしりに関する筋活動のデータを蓄積する手段と、歯ぎしりに関する筋活動の周波数パターンを求めかつ保存する手段とを更に有することを特徴とする請求項１乃至２５のいずれか一項に記載の装置。
27. 前記周波数パターン認識手段は、前記信号の周波数内容を、保存した歯ぎしりに関する筋活動の周波数パターンと比較する手段を含むことを特徴とする請求項２３記載の装置。
28. 前記周波数パターン認識手段は、前記信号の一又はそれ以上の高調波振動数を、保存した歯ぎしりに関する筋活動の周波数パターンと比較する手段を含むことを特徴とする請求項２３記載の装置。
29. 使用者の歯ぎしりに関する筋活動を監視するための方法であって、
    筋活動を表す信号を提供するステップと、
    歯ぎしりを検出し歯ぎしり検出信号を確立するために前記信号を処理するステップと、
    歯ぎしりを検出した場合にフィードバック信号を提供するステップと、
    設定モードにおいて、正常に起こる筋活動と実質的に最大の筋活動とを測定しかつ記録し、記録された筋活動を処理して、正常に起こる筋活動より大きく実質的に最大の筋活動より小さい、フィードバック信号を出力するための筋活動の閾値を計算して、前記使用者個人へのフィードバックの判断基準を前記使用者に適合するように定めるステップと、
    使用モードにおいて、前記使用者の筋活動を測定し処理して測定された筋活動の値が計算された閾値を超えるときフィードバック信号を発生するステップ
    を含むことを特徴とする方法。
30. 前記閾値は自動的に計算されることを特徴とする請求項２９記載の方法。
31. 前記閾値は筋活動の測定に基づいて自動的に計算されることを特徴とする請求項２９又は３０記載の方法。

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