JP6892352B2 - Caries healing support device - Google Patents

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Description

本発明は、口腔内の状態を把握するう蝕治癒支援装置に関する。 The present invention relates to a caries healing support device for grasping a state in the oral cavity.

下記特許文献1には、う蝕罹患リスク評価装置が、口腔内環境を最善の状態に維持するために、被験者の口腔から採取した検体および食事の頻度からステファンカーブを生成し、このステファンカーブに基づいて口腔内の状態を予測することの記載がある。 In Patent Document 1 below, a caries risk assessor generates a stefan curve from the frequency of samples and meals collected from the oral cavity of a subject in order to maintain the oral environment in the best condition, and uses this stefan curve. There is a description of predicting the condition in the oral cavity based on it.

特開2006−308462号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2006-308462

しかしながら、上記特許文献1に記載の技術では、口腔内の検体および食事の頻度に基づいた、ステファンカーブの範囲内での口腔内の予測しかできず、その予測精度は正確なものではなかった。 However, the technique described in Patent Document 1 can only predict the oral cavity within the range of the Stefan curve based on the frequency of the sample and the meal in the oral cavity, and the prediction accuracy is not accurate.

そこで、本発明は、口腔内の状態を適切に予測することのできるう蝕治癒支援装置を提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a caries healing support device capable of appropriately predicting a state in the oral cavity.

上述の課題を解決するために、本発明のう蝕治癒支援装置は、予測対象であるユーザの口腔の動きを示す行動情報を取得し、その取得した時刻とともに前記行動情報を記憶する口腔行動取得部と、前記口腔に含まれた飲食物を示す飲食物情報を取得する飲食物情報取得部と、前記ユーザの歯の治癒状態を予測する予測部と、飲食後の時間経過に応じた治癒状態を示した予測モデルを生成するための、飲食物に対応するパラメータおよび基準となる予測基準モデルを記憶する記憶部とを備え、前記予測部は、前記記憶部に記憶されている前記パラメータ及び前記予測基準モデルと、前記行動を起こした時刻からの経過時間と、前記口腔行動取得部により取得された前記行動情報と、前記飲食物情報取得部により取得された前記飲食物情報とに基づいて、前記予測モデルを生成することで前記ユーザの歯の治癒状態の予測を行うIn order to solve the above-mentioned problems, the caries healing support device of the present invention acquires behavioral information indicating the movement of the oral cavity of the user, which is a prediction target, and stores the behavioral information together with the acquisition time. A food and drink information acquisition unit that acquires food and drink information indicating food and drink contained in the oral cavity, a prediction unit that predicts the healing state of the user's teeth, and a healing state according to the passage of time after eating and drinking. A storage unit for storing a parameter corresponding to food and drink and a reference prediction reference model for generating a prediction model showing the above, and the prediction unit includes the parameter stored in the storage unit and the storage unit. Based on the prediction reference model, the elapsed time from the time when the action was taken, the behavior information acquired by the oral behavior acquisition unit, and the food and drink information acquired by the food and drink information acquisition unit. By generating the prediction model, the healing state of the user's teeth is predicted .

この発明によれば、再石灰化などの治癒状態に移行する時間が異なる飲食物に基づいて口腔内の治癒状態を適切に予測することができる。 According to the present invention, it is possible to appropriately predict the healing state in the oral cavity based on foods and drinks having different times of transition to the healing state such as remineralization.

本発明によれば、口腔内の治癒状態を適切に予測することができる。 According to the present invention, the healing state in the oral cavity can be appropriately predicted.

本実施形態のう蝕治癒支援装置100の機能構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the functional structure of the caries healing support apparatus 100 of this embodiment. 歯の種類を示す図である。It is a figure which shows the type of a tooth. う蝕治癒支援装置100の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation of the caries healing support apparatus 100. 予測モデルの具体例を示す図である。It is a figure which shows the specific example of the prediction model. 本実施形態に係るう蝕治癒支援装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware composition of the caries healing support apparatus 100 which concerns on this embodiment.

添付図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。 An embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. When possible, the same parts are designated by the same reference numerals and duplicate description is omitted.

図1は、本実施形態のう蝕治癒支援装置100の機能構成を示すブロック図である。う蝕治癒支援装置100は、う蝕判定部101、飲食物情報取得部102、口腔行動取得部103、予測モデル記憶部104、口腔内状態予測部105、および行動提案部106を含んで構成されている。 FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the caries healing support device 100 of the present embodiment. The caries healing support device 100 includes a caries determination unit 101, a food and drink information acquisition unit 102, an oral behavior acquisition unit 103, a prediction model storage unit 104, an oral condition prediction unit 105, and an action proposal unit 106. ing.

このう蝕治癒支援装置100は、いわゆる情報処理装置であって、カメラ101aおよび口腔行動センサ103aと無線または有線により通信可能な装置である。このう蝕治癒支援装置100は、カメラ101aおよび口腔行動センサ103aから取得した各種データに基づいた判定処理を行う。以下、各構成について説明する。 The caries healing support device 100 is a so-called information processing device, which can communicate wirelessly or by wire with the camera 101a and the oral behavior sensor 103a. The caries healing support device 100 performs determination processing based on various data acquired from the camera 101a and the oral behavior sensor 103a. Hereinafter, each configuration will be described.

う蝕判定部101は、カメラ101aにより撮影された口腔内の画像データに基づいて、各歯のう蝕判定を行う部分である。う蝕判定は、画像診断により行われ、予め定められたう蝕レベルごとの画像パターンとのマッチングを行うことにより行われる。う蝕判定部101は、事前に1回だけ判定を行ってもよいし、毎日判定を行ってもよい。う蝕判定部101は、判定結果を歯ごとに記憶する。 The caries determination unit 101 is a portion that determines the caries of each tooth based on the image data in the oral cavity taken by the camera 101a. The caries determination is performed by image diagnosis, and is performed by matching with a predetermined image pattern for each caries level. The caries determination unit 101 may make a determination only once in advance, or may make a determination every day. The caries determination unit 101 stores the determination result for each tooth.

カメラ101aは、例えば携帯端末のカメラ、または歯ブラシに備えられたカメラであって、口腔内の画像データを取得し、当該画像データをう蝕判定部101に送信する。 The camera 101a is, for example, a camera of a mobile terminal or a camera provided in a toothbrush, and acquires image data in the oral cavity and transmits the image data to the caries determination unit 101.

飲食物情報取得部102は、カメラ101aにより取得された飲食物を含んだ画像データに基づいて、飲食物の判定をし、その飲食物情報を記憶する部分である。なお、飲食物情報取得部102は、カメラ101aからの画像データに限るものではなく、図示しない情報端末(スマートフォンなど)にユーザが飲食物を指定し、飲食物情報取得部102は、その飲食物情報を取得することにより、判定処理を行うようにしてもよい。また、スマートイヤホン(ジャイロセンサを備える情報処理機能付きのイヤホン)により検出された音に基づいて飲食物を推定することもできる。 The food and drink information acquisition unit 102 is a part that determines food and drink based on image data including food and drink acquired by the camera 101a and stores the food and drink information. The food and drink information acquisition unit 102 is not limited to the image data from the camera 101a, and the user designates food and drink to an information terminal (smartphone or the like) (not shown), and the food and drink information acquisition unit 102 is the food and drink. The determination process may be performed by acquiring the information. It is also possible to estimate food and drink based on the sound detected by a smart earphone (earphone with an information processing function equipped with a gyro sensor).

また、そのほか図示しないセンサ(スマートウォッチ等)の動きに基づいて、飲食物情報を取得するようにしてもよい。例えば、スマートウォッチ等を腕の動きを検出することができる場合には、その腕の動きに基づいて、飲食物を推定することが可能である。 In addition, food and drink information may be acquired based on the movement of a sensor (smart watch or the like) (not shown). For example, when a smart watch or the like can detect the movement of the arm, it is possible to estimate food and drink based on the movement of the arm.

口腔行動取得部103は、口腔行動センサ103aにより取得された口腔行動を示す行動情報を取得し、その取得した時刻(行動を起こした時刻)とともに当該行動情報を記憶する部分である。この行動情報は、食事、喫煙、または歯磨きをしているか否かを示す情報であるが、これらに限定されるものではない。 The oral behavior acquisition unit 103 is a part that acquires behavior information indicating oral behavior acquired by the oral behavior sensor 103a and stores the behavior information together with the acquired time (time when the behavior is taken). This behavioral information indicates, but is not limited to, whether or not you are eating, smoking, or brushing your teeth.

例えば、行動情報は、口腔行動センサ103aとして機能するジャイロセンサ付きスマートウォッチ、ジャイロセンサ付きスマートイヤホンまたはジャイロセンサ付き歯ブラシが検出した腕や頭の動きを示す情報(加速度等)に基づいて定められる。また、スマートイヤホン(ジャイロセンサを備える情報処理機能付きのイヤホン)により検出された音に基づいて行動情報を推定することもできる。 For example, the behavior information is determined based on information (acceleration, etc.) indicating the movement of the arm or head detected by the smart watch with a gyro sensor, the smart earphone with the gyro sensor, or the toothbrush with the gyro sensor that functions as the oral behavior sensor 103a. In addition, behavior information can be estimated based on the sound detected by a smart earphone (earphone with an information processing function equipped with a gyro sensor).

口腔行動取得部103は、ユーザの腕や頭の動きを示す情報に基づいて行動を推定し、その行動を行動情報として記憶する。これらセンサ以外には、カメラにより検出された口腔行動の情報を取得してもよいし、またユーザが口腔行動の情報を図示しない情報端末に入力し、その情報を取得するようにしてもよい。 The oral behavior acquisition unit 103 estimates the behavior based on the information indicating the movement of the user's arm or head, and stores the behavior as behavior information. In addition to these sensors, information on oral behavior detected by a camera may be acquired, or the user may input information on oral behavior into an information terminal (not shown) and acquire the information.

予測モデル記憶部104は、予測モデルを生成するための、歯の種類に応じたパラメータ、飲食物に対応するパラメータおよび基準となる予測基準モデルを記憶する。なお、予測モデル記憶部104は、ユーザごとに適したパラメータを記憶してもよい。各種パラメータ、予測基準モデルについては後述する。なお、この予測モデル記憶部104は、う蝕治癒支援装置100の外部である外部サーバに含まれるように構成されてもよい。その場合、う蝕治癒支援装置100は、必要に応じて予測モデル記憶部104から情報の取得を行うようにしてもよい。 The prediction model storage unit 104 stores parameters according to the tooth type, parameters corresponding to food and drink, and a reference prediction reference model for generating the prediction model. The prediction model storage unit 104 may store parameters suitable for each user. Various parameters and prediction reference models will be described later. The prediction model storage unit 104 may be configured to be included in an external server outside the caries healing support device 100. In that case, the caries healing support device 100 may acquire information from the prediction model storage unit 104 as needed.

歯の種類には、例えば、切歯、犬歯、小臼歯、および大臼歯がある。この歯の種類ごとに、歯の汚れ方が異なると考えられるため、その歯の種類ごとに予測モデルを生成するためのパラメータを用意しておくことで、歯ごとの予測を可能にする。 Teeth types include, for example, incisors, canines, premolars, and molars. Since it is considered that the way the teeth are soiled differs depending on the type of tooth, it is possible to make a prediction for each tooth by preparing a parameter for generating a prediction model for each type of tooth.

口腔内状態予測部105は、う蝕判定部101によりう蝕判定された歯以外を予測対象とし、口腔行動取得部103により取得された行動情報に基づいて、その予測対象の自然治癒状態(pH、すなわち再石灰状態)を予測する。具体的には、まず、口腔内状態予測部105は、ユーザ操作に従って、または予め定められた条件または時刻に達したときに、予測モデルの生成のための処理を行う。さらに、口腔内状態予測部105は、飲食から所定時間経過した状態、または歯磨きをした後、飲食していない状態など、予測モデルの生成条件を満たしたか否かを判断する。 The oral condition prediction unit 105 targets teeth other than the teeth determined to be carious by the caries determination unit 101, and based on the behavior information acquired by the oral behavior acquisition unit 103, the natural healing state (pH) of the prediction target. , That is, the recalcification state) is predicted. Specifically, first, the oral cavity state prediction unit 105 performs a process for generating a prediction model according to a user operation or when a predetermined condition or time is reached. Further, the oral condition prediction unit 105 determines whether or not the generation conditions of the prediction model are satisfied, such as a state in which a predetermined time has passed from eating and drinking, or a state in which eating and drinking is not performed after brushing the teeth.

そして、口腔内状態予測部105は、生成条件を満たした場合には、予測モデル記憶部104に記憶されている各種パラメータおよび基準となる予測基準モデルに基づいて、各歯の予測モデルを生成する。ユーザごとに対応付けたパラメータを用いる場合には予測モデルはユーザに適したものが生成される。これら予測処理の詳細は後述する。 Then, when the generation condition is satisfied, the oral condition prediction unit 105 generates a prediction model for each tooth based on various parameters stored in the prediction model storage unit 104 and a reference prediction reference model. .. When parameters associated with each user are used, a prediction model suitable for the user is generated. Details of these prediction processes will be described later.

なお、上記の例では、口腔内状態予測部105は、予測モデル記憶部104に記憶されている情報に基づいて、予測モデルを生成しているが、これに限らない。予測モデル記憶部104は、予め歯ごとの予測モデルを記憶しておき、口腔内状態予測部105は、歯ごとに予測モデルを選択してもよい。 In the above example, the oral condition prediction unit 105 generates a prediction model based on the information stored in the prediction model storage unit 104, but the prediction model is not limited to this. The prediction model storage unit 104 may store the prediction model for each tooth in advance, and the oral condition prediction unit 105 may select the prediction model for each tooth.

口腔内状態予測部105は、上記の通り予測モデルを生成し、これに基づいた口腔内の治癒状態を予測する。 The oral condition prediction unit 105 generates a prediction model as described above, and predicts the healing state in the oral cavity based on the prediction model.

行動提案部106は、口腔内状態予測部105により予測された内容に基づいて、ユーザに対して行動提案を行う部分である。このユーザは、一般的なユーザ以外の医師を含む。行動提案部106は、口腔内状態予測部105により生成された予測モデル、飲食等をした時間、現在時間ごとに基づいて、再石灰化の時間を計算する。 The action proposal unit 106 is a part that proposes an action to the user based on the content predicted by the oral condition prediction unit 105. This user includes doctors other than general users. The action proposal unit 106 calculates the remineralization time based on the prediction model generated by the oral condition prediction unit 105, the time of eating and drinking, and the current time.

すなわち、行動提案部106は、飲食により脱灰した口腔内状態が、再石灰化に適した臨界pHを上回ったときを、食事等の行動タイミングとして提案する。例えば、「つぎに飲食するまで再石灰化が起きています。間食は控えましょう」などのメッセージを出力する。また、行動提案部106は、飲食後の脱灰状態において予測モデルが生成されたときに、「あと、○○時間で再石灰化が始まる」などのメッセージを出力するようにしてもよい。 That is, the action proposal unit 106 proposes when the oral state decalcified by eating and drinking exceeds the critical pH suitable for remineralization as the action timing of meals and the like. For example, output a message such as "Remineralization is occurring until the next meal. Please refrain from snacking." Further, the action proposal unit 106 may output a message such as "remineralization will start in XX hours" when the prediction model is generated in the decalcified state after eating and drinking.

なお、行動提案部106は、再石灰化時間のみを計算するに限るものではなく、口腔のpHが元の状態に戻る時間を計算してもよい。その場合には、事前にユーザの平常時における口腔のpHを測定しておく必要がある。 The action proposal unit 106 is not limited to calculating only the remineralization time, and may calculate the time for the oral pH to return to the original state. In that case, it is necessary to measure the pH of the oral cavity of the user in normal times in advance.

ここで予測モデルの具体例について説明する。以下の式(1)および式(2)は、予測基準モデルの一例である。

Figure 0006892352

ただし、0≦t<t‘とする。 Here, a specific example of the prediction model will be described. The following equations (1) and (2) are examples of the prediction reference model.
Figure 0006892352

However, 0 ≦ t <t'is set.

Figure 0006892352

ただし、t‘≦tとする。
Figure 0006892352

However, t'≤t.

f(t):pHの予測値
t:飲食を行った時間からの経過時間
t’:飲食を行ってからpHの予測値が極小になるまでの時間
a:二次関数における係数
b:シグモイド関数における係数
c:飲食物、料理毎に決定されるバイアス
d:シグモイド関数における係数
a、b、c、t’は、飲食物情報取得部102により取得された飲食物または料理の情報に基づいて定められる。飲食物によって、pHが再石灰状態から極小状態になる時間が異なり、また極小状態から再石灰状態になる時間が異なり、またpH自体が異なるためである。dは、歯毎または歯の種類ごとに予め異なる値が与えるものとする。
f (t): Predicted pH value t: Elapsed time from the time of eating and drinking t': Time from eating and drinking until the predicted pH value becomes the minimum a: Coefficient in the quadratic function b: Sigmoid function Coefficient in c: Bias determined for each food and drink, d: Coefficient in sigmoid function
a, b, c, and t'are determined based on the food or drink or cooking information acquired by the food and drink information acquisition unit 102. This is because the time from the relime state to the minimum state differs depending on the food and drink, the time from the minimum state to the relime state differs, and the pH itself differs. It is assumed that d is given by a different value in advance for each tooth or each type of tooth.

例えば、炭酸飲料のpHは相対的に小さいため、式(1)の係数の値であるaは相対的に大きい値に設定されている。一方、カレー、お茶などは、pHが相対的に大きいため、その係数の値であるaは、pHが小さい飲食物で設定したaより小さい値に設定される。このaは、予め定められた飲食物、料理によって定められており、その飲食物のpHに応じた値が設定されている。 For example, since the pH of carbonated beverages is relatively small, a, which is the value of the coefficient of the formula (1), is set to a relatively large value. On the other hand, since the pH of curry, tea, etc. is relatively high, the coefficient value a is set to a value smaller than a set for foods and drinks having a low pH. This a is determined by predetermined foods and drinks and dishes, and a value corresponding to the pH of the foods and drinks is set.

したがって、炭酸飲料、オレンジ、ジャガイモ、肉、カレー、お茶の順にpHが段々と大きくなるため、その係数の値であるaは、その飲食物、料理に応じて小さくなるように設定される。なお、係数の値aは、喫煙によっても定まる値としてもよく、飲食物とは異なる値が設定されてもよい。 Therefore, since the pH gradually increases in the order of soft drinks, oranges, potatoes, meat, curry, and tea, the coefficient value a is set to decrease according to the food and drink and cooking. The coefficient value a may be a value determined by smoking, and may be set to a value different from that of food and drink.

また、炭酸飲料のpHは相対的に小さいため、その係数の値であるbは相対的に大きい値に設定されている。一方、カレー、お茶などは、pHが相対的に大きいため、その係数の値であるbは、pHが小さい飲食物で設定されたbより小さい値に設定される。このbは、予め定められた飲食物、料理によって定められており、その飲食物のpHに応じた値が設定されている。 Further, since the pH of carbonated beverages is relatively small, b, which is the value of the coefficient, is set to a relatively large value. On the other hand, since the pH of curry, tea and the like is relatively high, b, which is the value of the coefficient, is set to a value smaller than b set for foods and drinks having a low pH. This b is determined by a predetermined food or drink and a dish, and a value corresponding to the pH of the food or drink is set.

例えば、炭酸飲料、オレンジ、ジャガイモ、肉、カレー、お茶の順にpHが段々と大きくなるため、その係数の値であるbは、その飲食物、料理に応じて小さくなるように設定される。なお、係数の値bは、喫煙によっても定まる値としてもよく、飲食物とは異なる値が設定されてもよい。 For example, since the pH gradually increases in the order of soft drinks, oranges, potatoes, meat, curry, and tea, the coefficient value b is set to decrease according to the food and drink and cooking. The coefficient value b may be a value determined by smoking, and may be set to a value different from that of food and drink.

また、例えば、炭酸飲料のpHは相対的に小さいため、そのバイアス値であるcは相対的に小さい値に設定されている。一方、カレー、お茶などは、pHが相対的に大きため、そのバイアス値であるcは、pHが小さい飲食物で設定されたcより大きい値に設定される。このcは、予め定められた飲食物、料理によって定められており、その飲食物のpHに応じた値が設定されている。 Further, for example, since the pH of carbonated beverages is relatively small, the bias value c is set to a relatively small value. On the other hand, since the pH of curry, tea and the like is relatively high, the bias value c is set to a value larger than c set for foods and drinks having a small pH. This c is determined by a predetermined food or drink and a dish, and a value corresponding to the pH of the food or drink is set.

例えば、炭酸飲料、オレンジ、ジャガイモ、肉、カレー、お茶の順にpHが段々と大きくなるため、そのバイアス値であるcは、その飲食物、料理に応じて大きくなるように設定される。なお、バイアス値cは、喫煙によっても定まる値としてもよく、飲食物とは異なる値が設定されてもよい。 For example, since the pH gradually increases in the order of carbonated drinks, oranges, potatoes, meat, curry, and tea, the bias value c is set to increase according to the food and drink and cooking. The bias value c may be a value determined by smoking, and may be set to a value different from that of food and drink.

これら係数a、b、dおよびバイアス値cは、ユーザごとに設定されてもよい。その設定方法としては、ユーザの唾液量に基づき予め与えられた値を選択するというものが考えられる。その場合には、事前にユーザの唾液量を取得する必要がある。唾液量が多いほど中和効果が高いため、係数b、dおよびバイアス値cは、唾液量が多いほど高い数値が設定される。同様に、係数aは、唾液量が多いほど小さい値が設定される。 These coefficients a, b, d and the bias value c may be set for each user. As the setting method, it is conceivable to select a value given in advance based on the saliva volume of the user. In that case, it is necessary to acquire the saliva volume of the user in advance. Since the neutralizing effect is higher as the amount of saliva is larger, the coefficients b and d and the bias value c are set to higher values as the amount of saliva is larger. Similarly, the coefficient a is set to a smaller value as the amount of saliva increases.

図2は、歯の種類を示す図である。図に示されるとおり、切歯H1、犬歯H2、小臼歯H3、大臼歯H4は、その順番に従って口の奥に形成されている。奥に行くほど、歯の汚れは残りやすいと考えられるため、上記式(2)の係数dは、奥に行くほど小さい値に設定されることが好ましい。例えば、以下の設定が好ましいものとして考えられる。 FIG. 2 is a diagram showing the types of teeth. As shown in the figure, the incisors H1, the canines H2, the premolars H3, and the molars H4 are formed in the back of the mouth in that order. It is considered that the dirt on the teeth tends to remain as it goes deeper, so it is preferable that the coefficient d of the above equation (2) is set to a smaller value as it goes deeper. For example, the following settings are considered to be preferable.

切歯:d>1
犬歯、小臼歯:d=1
大臼歯:d<1 予測モデル記憶部104は、上述数式および各種係数を記憶している。口腔内状態予測部105は、上記予測モデルに従って、歯ごとの治癒状態(pH)の予測を行う。
Incisors: d> 1
Canines, premolars: d = 1
Molars: d <1 The prediction model storage unit 104 stores the above mathematical formulas and various coefficients. The oral condition prediction unit 105 predicts the healing state (pH) of each tooth according to the above prediction model.

口腔内状態予測部105は、飲食物または喫煙に応じた係数a、b飲食物または喫煙に応じたバイアス値c、歯ごとまたは歯の種類ごとの係数d、および時間t’を基準モデルに適用して歯ごとまたは歯の種類ごとの予測モデルを生成する。 The oral condition prediction unit 105 applies a coefficient a according to food or drink or smoking, a bias value c according to food or drink or smoking, a coefficient d for each tooth or tooth type, and time t'to the reference model. To generate a predictive model for each tooth or each type of tooth.

図4は、その予測モデルの一例を示す図である。図4に示される通り、tが0であるとき、すなわち飲食直後である場合には、口腔は再石灰状態であり、時間が経過するにつれて、脱灰状態となる。tがt’であるときには、pHが極小値を示す脱灰状態となる。その後、pHが極小値を示す脱灰状態から臨界pH状態を経て、再石灰状態に移行する。以降、再石灰状態となり、pHが7に近似するように収束する。 FIG. 4 is a diagram showing an example of the prediction model. As shown in FIG. 4, when t is 0, that is, immediately after eating and drinking, the oral cavity is in a recalcified state, and as time passes, it becomes a decalcified state. When t is t', the pH is in a decalcified state showing a minimum value. After that, the pH changes from the decalcified state showing the minimum value to the recalcified state through the critical pH state. After that, it becomes a relime state and converges so that the pH approaches 7.

行動提案部106は、口腔内状態予測部105が生成した予測モデル、現在の時間、飲食等をした時間に基づいて、再石灰化する時間を計算し、初期う蝕治癒のためのメッセージをユーザに提供する。 The action proposal unit 106 calculates the remineralization time based on the prediction model generated by the oral condition prediction unit 105, the current time, the time of eating and drinking, etc., and sends a message for initial caries healing to the user. To provide.

つぎに、本実施形態のう蝕治癒支援装置100の動作について説明する。図3は、う蝕治癒支援装置100の動作を示すフローチャートである。う蝕判定部101により、事前に、各歯におけるう蝕が判定され、記憶される(S101)。また、口腔行動取得部103により、事前、事後またはリアルタイムに、食事が摂取されたか否かの行動情報がその摂取した時刻とともに取得される(S102)。また、飲食物情報取得部102により、事前または事後に飲食物情報である食事内容が取得される(S103)。 また、口腔行動取得部103により、歯磨きをしたか否かの情報がその時刻とともに取得される(S104)。これらステップS102〜ステップS104においては、各種情報の取得処理Aが繰り返し行われる。 Next, the operation of the caries healing support device 100 of the present embodiment will be described. FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the caries healing support device 100. The caries determination unit 101 determines and stores the caries in each tooth in advance (S101). In addition, the oral behavior acquisition unit 103 acquires behavioral information as to whether or not a meal has been ingested before, after, or in real time, together with the time of ingestion (S102). In addition, the food and drink information acquisition unit 102 acquires the meal content, which is food and drink information, before or after (S103). In addition, the oral behavior acquisition unit 103 acquires information on whether or not the tooth has been brushed together with the time (S104). In these steps S102 to S104, the acquisition process A of various information is repeatedly performed.

ユーザの操作に従って、または予め定められた条件または時刻に達すると、歯磨きがなされたことを示す歯磨き情報が取得されたか、または食事摂取を行ってから所定時間経過したか、のいずれかの予測モデル生成のための条件を満たすかが、口腔内状態予測部105により、判断される。そして、予測モデル生成のための条件が満たされると判断されると、食事内容(飲食物情報)に基づいて、口腔内状態予測部105により、口腔内のpHの予測のための予測モデルが生成される(S105)。 Predictive model of either according to the user's operation or when a predetermined condition or time is reached, toothpaste information indicating that the toothpaste has been brushed has been acquired, or a predetermined time has passed since the meal was ingested. Whether or not the conditions for generation are satisfied is determined by the oral condition prediction unit 105. Then, when it is determined that the conditions for generating the prediction model are satisfied, the oral condition prediction unit 105 generates a prediction model for predicting the pH in the oral cavity based on the meal content (food and drink information). (S105).

そして、行動提案部106により、食事、喫煙、または歯磨き(行動情報)の時間および予測モデルに基づいて、食事摂取タイミングが計算される(S106)。すなわち、食事等をとった時間と現在の時間とから、飲食からの経過時間が分かり、それを予測モデルに適用することで予測が行われる。そして、行動提案部107により、食事摂取タイミングがユーザに通知される(S107)。行動提案は、例えば食事摂取タイミングに達したときに、食事可の旨の通知をしてもよいし、事前に、食事可能な時間を通知してもよい。 Then, the action proposal unit 106 calculates the meal intake timing based on the time and prediction model of eating, smoking, or brushing teeth (behavior information) (S106). That is, the elapsed time from eating and drinking is known from the time of eating and the current time, and the prediction is made by applying it to the prediction model. Then, the action proposal unit 107 notifies the user of the meal intake timing (S107). The action proposal may, for example, notify that a meal is available when the timing of eating a meal is reached, or may notify in advance that a meal is available.

つぎに、本実施形態のう蝕治癒支援装置100の作用効果について説明する。 Next, the action and effect of the caries healing support device 100 of the present embodiment will be described.

本実施形態のう蝕治癒支援装置100は、予測対象であるユーザの口腔の動きを示す行動情報を取得する口腔行動取得部103と、口腔に含まれた飲食物を示す飲食物情報を取得する飲食物情報取得部102と、口腔行動取得部103により取得された行動情報および飲食物情報取得部102により取得された飲食物情報に基づいて口腔の治癒状態を予測する口腔内状態予測部105と、を備える。 The caries healing support device 100 of the present embodiment acquires the oral behavior acquisition unit 103 that acquires the behavior information indicating the movement of the oral cavity of the user, which is the prediction target, and the food and drink information indicating the food and drink contained in the oral cavity. The food and drink information acquisition unit 102, and the oral condition prediction unit 105 that predicts the healing state of the oral cavity based on the behavior information acquired by the oral behavior acquisition unit 103 and the food and drink information acquired by the food and drink information acquisition unit 102. , Equipped with.

この実施形態によれば、飲食物情報に基づいて口腔内の治癒状態を予測することができる。一般的に飲食物によって、pHが異なることから、う蝕になりやすいか否かが定まる。したがって、飲食物によっては再石灰化などの治癒状態に移行する時間が異なる。本発明によれば、飲食物に基づいて口腔内の治癒状態を適切に予測することができる。 According to this embodiment, the healing state in the oral cavity can be predicted based on the food and drink information. Generally, the pH differs depending on the food and drink, so it is determined whether or not it is prone to caries. Therefore, depending on the food and drink, the time to transition to a healing state such as remineralization differs. According to the present invention, the healing state in the oral cavity can be appropriately predicted based on food and drink.

また、本実施形態のう蝕治癒支援装置100において、口腔内状態予測部105は、所定の歯ごとに設けられた、飲食後の時間経過に応じた治癒状態を示した予測モデルを適用することで、当該所定の歯ごとの治癒状態を予測する。 Further, in the caries healing support device 100 of the present embodiment, the oral condition prediction unit 105 applies a prediction model provided for each predetermined tooth and showing a healing state according to the passage of time after eating and drinking. Then, the healing state of each predetermined tooth is predicted.

この実施形態によれば、歯ごとに予測モデルが設けられており、歯ごとにその治癒状態を予測するため、きめ細かな予測を可能にする。 According to this embodiment, a prediction model is provided for each tooth, and the healing state of each tooth is predicted, so that detailed prediction is possible.

また、本実施形態のう蝕治癒支援装置100は、予測モデルを生成するための、飲食物に対応するパラメータ(バイアス値b)および基準となる予測基準モデル(例えば、上記式(1))を記憶する予測モデル記憶部104をさらに備え、口腔内状態予測部105は、予測モデル記憶部104に記憶されているパラメータおよび予測基準モデル、並びに飲食物情報取得部102により取得された飲食物情報に基づいて、予測モデルを生成し、当該予測モデルに基づいて予測を行う。 Further, the caries healing support device 100 of the present embodiment provides a parameter (bias value b) corresponding to food and drink and a reference prediction reference model (for example, the above equation (1)) for generating a prediction model. A prediction model storage unit 104 to be stored is further provided, and the oral state prediction unit 105 includes parameters and prediction reference models stored in the prediction model storage unit 104, and food and drink information acquired by the food and drink information acquisition unit 102. Based on this, a prediction model is generated, and prediction is made based on the prediction model.

この実施形態によれば、摂取した飲食物に対応した予測モデルを生成することができ、飲食物に応じた適切な予測を行うことができる。 According to this embodiment, it is possible to generate a prediction model corresponding to the ingested food and drink, and it is possible to make an appropriate prediction according to the food and drink.

また、本実施形態のう蝕治癒支援装置100は、各歯のう蝕レベル判定を行うう蝕判定部101をさらに備え、口腔内状態予測部105は、う蝕判定部101により判定された所定レベルの歯以外の歯に対して、予測を行う。 Further, the caries healing support device 100 of the present embodiment further includes a caries determination unit 101 that determines the caries level of each tooth, and the oral condition prediction unit 105 is a predetermined value determined by the caries determination unit 101. Make predictions for teeth other than level teeth.

この実施形態によれば、う蝕のレベルが所定レベルに達しているはについては、予測は行わない。例えば、う蝕の進行レベルが高い歯については、初期う蝕の治癒を目的とした本実施形態にそぐわないものであるため、除外することが好ましい。なお、当然に全部の歯に対して予測を行ってもよい。 According to this embodiment, no prediction is made as to whether the caries level has reached a predetermined level. For example, it is preferable to exclude a tooth having a high level of caries progression because it is not suitable for the present embodiment aimed at healing the initial caries. Of course, prediction may be made for all teeth.

また、本実施形態のう蝕治癒支援装置100は、口腔内状態予測部105により予測された治癒状態に基づいて、ユーザに対して行動提案を行う行動提案部106をさらに備える。 Further, the caries healing support device 100 of the present embodiment further includes an action proposal unit 106 that makes an action proposal to the user based on the healing state predicted by the oral condition prediction unit 105.

この実施形態によれば、ユーザに対して初期う蝕治癒のための適切なアドバイスを提案することができる。 According to this embodiment, it is possible to propose appropriate advice for initial caries healing to the user.

また、本実施形態のう蝕治癒支援装置100は、口腔行動取得部103は、行動情報に加えて口腔の動きをした時間情報を取得し、行動提案部106は、時間情報に基づいて、治癒支援のためのメッセージを出力する。 Further, in the caries healing support device 100 of the present embodiment, the oral behavior acquisition unit 103 acquires the time information of the oral movement in addition to the behavior information, and the action proposal unit 106 heals based on the time information. Output a message for assistance.

これにより、行動提案部106は、飲食等をした時間に基づいた治癒支援のためのメッセージを出力することができ、ユーザに対して適切なアドバイスをすることができる。 As a result, the action proposal unit 106 can output a message for healing support based on the time of eating and drinking, and can give appropriate advice to the user.

また、本実施形態のう蝕治癒支援装置100において、口腔内状態予測部105は、歯の種類ごとに生成または設けられた予測モデルを適用して、歯の種類ごとの治癒状態を予測する。 Further, in the caries healing support device 100 of the present embodiment, the oral condition prediction unit 105 predicts the healing state for each tooth type by applying a prediction model generated or provided for each tooth type.

この実施形態によれば、歯の種類ごとに歯の汚れ方が違うため、それに応じて予測モデルを用いて治癒状態を予測することが好ましいと考えられる。本実施形態においては、このような予測モデルを用いることで適切な予測を行うことができる。 According to this embodiment, the way the teeth are soiled differs depending on the type of tooth, and it is considered preferable to predict the healing state by using a prediction model accordingly. In the present embodiment, an appropriate prediction can be made by using such a prediction model.

なお、上記実施の形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック(構成部)は、ハードウェア及び/又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び/又は論理的に結合した1つの装置により実現されてもよいし、物理的及び/又は論理的に分離した2つ以上の装置を直接的及び/又は間接的に(例えば、有線及び/又は無線)で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。 The block diagram used in the description of the above embodiment shows a block of functional units. These functional blocks (components) are realized by any combination of hardware and / or software. Further, the means for realizing each functional block is not particularly limited. That is, each functional block may be realized by one physically and / or logically coupled device, or directly and / or indirectly by two or more physically and / or logically separated devices. (For example, wired and / or wireless) may be connected and realized by these a plurality of devices.

例えば、本発明の一実施の形態におけるう蝕治癒支援装置100は、本実施形態のう蝕治癒支援装置100の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図5は、本実施形態に係るう蝕治癒支援装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。上述のう蝕治癒支援装置100は、物理的には、プロセッサ1001、メモリ1002、ストレージ1003、通信装置1004、入力装置1005、出力装置1006、バス1007などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。 For example, the caries healing support device 100 in one embodiment of the present invention may function as a computer that processes the caries healing support device 100 of the present embodiment. FIG. 5 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the caries healing support device 100 according to the present embodiment. The caries healing support device 100 described above may be physically configured as a computer device including a processor 1001, a memory 1002, a storage 1003, a communication device 1004, an input device 1005, an output device 1006, a bus 1007, and the like.

なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。う蝕治癒支援装置100のハードウェア構成は、図に示した各装置を1つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。 In the following description, the word "device" can be read as a circuit, a device, a unit, or the like. The hardware configuration of the caries healing support device 100 may be configured to include one or more of the devices shown in the figure, or may be configured not to include some of the devices.

う蝕治癒支援装置100における各機能は、プロセッサ1001、メモリ1002などのハードウェア上に所定のソフトウェア(プログラム)を読み込ませることで、プロセッサ1001が演算を行い、通信装置1004による通信や、メモリ1002及びストレージ1003におけるデータの読み出し及び/又は書き込みを制御することで実現される。 For each function of the caries healing support device 100, by loading predetermined software (program) on hardware such as the processor 1001 and the memory 1002, the processor 1001 performs an operation, and communication by the communication device 1004 and the memory 1002 are performed. And by controlling the reading and / or writing of data in the storage 1003.

プロセッサ1001は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ1001は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置(CPU:Central Processing Unit)で構成されてもよい。例えば、口腔内状態予測部105は、プロセッサ1001で実現されてもよい。 Processor 1001 operates, for example, an operating system to control the entire computer. The processor 1001 may be composed of a central processing unit (CPU) including an interface with a peripheral device, a control device, an arithmetic unit, a register, and the like. For example, the oral condition prediction unit 105 may be realized by the processor 1001.

また、プロセッサ1001は、プログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュールやデータを、ストレージ1003及び/又は通信装置1004からメモリ1002に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、う蝕治癒支援装置100の口腔内状態予測部105は、メモリ1002に格納され、プロセッサ1001で動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、1つのプロセッサ1001で実行される旨を説明してきたが、2以上のプロセッサ1001により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ1001は、1以上のチップで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。 Further, the processor 1001 reads a program (program code), a software module, and data from the storage 1003 and / or the communication device 1004 into the memory 1002, and executes various processes according to these. As the program, a program that causes a computer to execute at least a part of the operations described in the above-described embodiment is used. For example, the oral condition prediction unit 105 of the caries healing support device 100 may be realized by a control program stored in the memory 1002 and operated by the processor 1001, and may be realized for other functional blocks as well. .. Although it has been described that the various processes described above are executed by one processor 1001, they may be executed simultaneously or sequentially by two or more processors 1001. Processor 1001 may be mounted on one or more chips. The program may be transmitted from the network via a telecommunication line.

メモリ1002は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ROM(Read Only Memory)、EPROM(Erasable Programmable ROM)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)、RAM(Random Access Memory)などの少なくとも1つで構成されてもよい。メモリ1002は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ(主記憶装置)などと呼ばれてもよい。メモリ1002は、本発明の一実施の形態に係る無線通信方法を実施するために実行可能なプログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。 The memory 1002 is a computer-readable recording medium, and is composed of at least one such as a ROM (Read Only Memory), an EPROM (Erasable Programmable ROM), an EPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), and a RAM (Random Access Memory). May be done. The memory 1002 may be referred to as a register, a cache, a main memory (main storage device), or the like. The memory 1002 can store a program (program code), a software module, or the like that can be executed to carry out the wireless communication method according to the embodiment of the present invention.

ストレージ1003は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、CD−ROM(Compact Disc ROM)などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Blu−ray(登録商標)ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー(登録商標)ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも1つで構成されてもよい。ストレージ1003は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ1002及び/又はストレージ1003を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。 The storage 1003 is a computer-readable recording medium, for example, an optical disk such as a CD-ROM (Compact Disc ROM), a hard disk drive, a flexible disk, an optical magnetic disk (for example, a compact disk, a digital versatile disk, a Blu-ray). It may consist of at least one (registered trademark) disk), smart card, flash memory (eg, card, stick, key drive), floppy (registered trademark) disk, magnetic strip, and the like. The storage 1003 may be referred to as an auxiliary storage device. The storage medium described above may be, for example, a database, server or other suitable medium containing memory 1002 and / or storage 1003.

通信装置1004は、有線及び/又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア(送受信デバイス)であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。例えば、上述のう蝕判定部101、飲食物情報取得部102、口腔行動取得部103などは、通信装置1004で実現されてもよい。 The communication device 1004 is hardware (transmission / reception device) for performing communication between computers via a wired and / or wireless network, and is also referred to as, for example, a network device, a network controller, a network card, a communication module, or the like. For example, the caries determination unit 101, the food and drink information acquisition unit 102, the oral behavior acquisition unit 103, and the like described above may be realized by the communication device 1004.

入力装置1005は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス(例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど)である。出力装置1006は、外部への出力を実施する出力デバイス(例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど)である。なお、入力装置1005及び出力装置1006は、一体となった構成(例えば、タッチパネル)であってもよい。 The input device 1005 is an input device (for example, a keyboard, a mouse, a microphone, a switch, a button, a sensor, etc.) that receives an input from the outside. The output device 1006 is an output device (for example, a display, a speaker, an LED lamp, etc.) that outputs to the outside. The input device 1005 and the output device 1006 may have an integrated configuration (for example, a touch panel).

また、プロセッサ1001やメモリ1002などの各装置は、情報を通信するためのバス1007で接続される。バス1007は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。 Further, each device such as the processor 1001 and the memory 1002 is connected by a bus 1007 for communicating information. Bus 1007 may be composed of a single bus, or may be composed of different buses between devices.

また、う蝕治癒支援装置100は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ(DSP:Digital Signal Processor)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、PLD(Programmable Logic Device)、FPGA(Field Programmable Gate Array)などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ1001は、これらのハードウェアの少なくとも1つで実装されてもよい。 Further, the caries healing support device 100 is hardware such as a microprocessor, a digital signal processor (DSP: Digital Signal Processor), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), a PLD (Programmable Logic Device), and an FPGA (Field Programmable Gate Array). It may be configured to include, and a part or all of each functional block may be realized by the hardware. For example, processor 1001 may be implemented on at least one of these hardware.

以上、本実施形態について詳細に説明したが、当業者にとっては、本実施形態が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本実施形態は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本実施形態に対して何ら制限的な意味を有するものではない。 Although the present embodiment has been described in detail above, it is clear to those skilled in the art that the present embodiment is not limited to the embodiment described in the present specification. This embodiment can be implemented as a modified or modified mode without departing from the spirit and scope of the present invention determined by the description of the claims. Therefore, the description of the present specification is for the purpose of exemplifying explanation, and does not have any restrictive meaning to the present embodiment.

情報の通知は、本明細書で説明した態様/実施形態に限られず、他の方法で行われてもよい。例えば、情報の通知は、物理レイヤシグナリング(例えば、DCI(Downlink Control Information)、UCI(Uplink Control Information))、上位レイヤシグナリング(例えば、RRC(Radio Resource Control)シグナリング、MAC(Medium Access Control)シグナリング、報知情報(MIB(Master Information Block)、SIB(System Information Block)))、その他の信号又はこれらの組み合わせによって実施されてもよい。また、RRCシグナリングは、RRCメッセージと呼ばれてもよく、例えば、RRC接続セットアップ(RRC Connection Setup)メッセージ、RRC接続再構成(RRC Connection Reconfiguration)メッセージなどであってもよい。 The notification of information is not limited to the embodiments / embodiments described herein, and may be performed by other methods. For example, information notification includes physical layer signaling (for example, DCI (Downlink Control Information), UCI (Uplink Control Information)), upper layer signaling (for example, RRC (Radio Resource Control) signaling, MAC (Medium Access Control) signaling, etc. It may be carried out by notification information (MIB (Master Information Block), SIB (System Information Block)), other signals, or a combination thereof. Further, the RRC signaling may be referred to as an RRC message, and may be, for example, an RRC Connection Setup message, an RRC Connection Reconfiguration message, or the like.

本明細書で説明した各態様/実施形態は、LTE(Long Term Evolution)、LTE−A(LTE-Advanced)、SUPER 3G、IMT−Advanced、4G、5G、FRA(Future Radio Access)、W−CDMA(登録商標)、GSM(登録商標)、CDMA2000、UMB(Ultra Mobile Broadband)、IEEE 802.11(Wi−Fi)、IEEE 802.16(WiMAX)、IEEE 802.20、UWB(Ultra-WideBand)、Bluetooth(登録商標)、その他の適切なシステムを利用するシステム及び/又はこれらに基づいて拡張された次世代システムに適用されてもよい。 Each aspect / embodiment described herein includes LTE (Long Term Evolution), LTE-A (LTE-Advanced), SUPER 3G, IMT-Advanced, 4G, 5G, FRA (Future Radio Access), W-CDMA. (Registered Trademarks), GSM (Registered Trademarks), CDMA2000, UMB (Ultra Mobile Broadband), IEEE 802.11 (Wi-Fi), IEEE 802.16 (WiMAX), IEEE 802.20, UWB (Ultra-WideBand), It may be applied to Bluetooth®, other systems that utilize suitable systems and / or next-generation systems that are extended based on them.

本明細書で説明した各態様/実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。 The order of the processing procedures, sequences, flowcharts, etc. of each aspect / embodiment described in the present specification may be changed as long as there is no contradiction. For example, the methods described herein present elements of various steps in an exemplary order, and are not limited to the particular order presented.

入出力された情報等は特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルで管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、または追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。 The input / output information and the like may be stored in a specific location (for example, memory) or may be managed by a management table. Input / output information and the like can be overwritten, updated, or added. The output information and the like may be deleted. The input information or the like may be transmitted to another device.

判定は、1ビットで表される値(0か1か)によって行われてもよいし、真偽値(Boolean:trueまたはfalse)によって行われてもよいし、数値の比較(例えば、所定の値との比較)によって行われてもよい。 The determination may be made by a value represented by 1 bit (0 or 1), by a boolean value (Boolean: true or false), or by comparing numerical values (for example, a predetermined value). It may be done by comparison with the value).

本明細書で説明した各態様/実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知(例えば、「Xであること」の通知)は、明示的に行うものに限られず、暗黙的(例えば、当該所定の情報の通知を行わない)ことによって行われてもよい。 Each aspect / embodiment described in the present specification may be used alone, in combination, or switched with execution. Further, the notification of predetermined information (for example, the notification of "being X") is not limited to the explicit one, but is performed implicitly (for example, the notification of the predetermined information is not performed). May be good.

ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。 Software, whether referred to as software, firmware, middleware, microcode, hardware description language, or by any other name, is an instruction, instruction set, code, code segment, program code, program, subprogram, software module. , Applications, software applications, software packages, routines, subroutines, objects, executable files, execution threads, procedures, features, etc. should be broadly interpreted.

また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線(DSL)などの有線技術及び/又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び/又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。 Further, software, instructions, and the like may be transmitted and received via a transmission medium. For example, the software uses wired technology such as coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair and digital subscriber line (DSL) and / or wireless technology such as infrared, wireless and microwave to websites, servers, or other When transmitted from a remote source, these wired and / or wireless technologies are included within the definition of transmission medium.

本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。 The information, signals, etc. described herein may be represented using any of a variety of different techniques. For example, data, instructions, commands, information, signals, bits, symbols, chips, etc. that may be referred to throughout the above description are voltages, currents, electromagnetic waves, magnetic fields or magnetic particles, light fields or photons, or any of these. It may be represented by a combination of.

なお、本明細書で説明した用語及び/又は本明細書の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。 The terms described herein and / or the terms necessary for understanding the present specification may be replaced with terms having the same or similar meanings.

また、本明細書で説明した情報、パラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。例えば、無線リソースはインデックスで指示されるものであってもよい。 Further, the information, parameters, etc. described in the present specification may be represented by an absolute value, a relative value from a predetermined value, or another corresponding information. .. For example, the radio resource may be indexed.

上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的なものではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本明細書で明示的に開示したものと異なる場合もある。様々なチャネル(例えば、PUCCH、PDCCHなど)及び情報要素(例えば、TPCなど)は、あらゆる好適な名称によって識別できるので、これらの様々なチャネル及び情報要素に割り当てている様々な名称は、いかなる点においても限定的なものではない。 The names used for the above parameters are not limited in any way. Further, mathematical formulas and the like using these parameters may differ from those expressly disclosed herein. Since the various channels (eg, PUCCH, PDCCH, etc.) and information elements (eg, TPC, etc.) can be identified by any suitable name, the various names assigned to these various channels and information elements are in any respect. However, it is not limited.

本明細書で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up)(例えば、テーブル、データベースまたは別のデータ構造での探索)、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)(例えば、情報を受信すること)、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)(例えば、メモリ中のデータにアクセスすること)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。 The terms "determining" and "determining" as used herein may include a wide variety of actions. "Judgment" and "decision" are, for example, judgment (judging), calculation (calculating), calculation (computing), processing (processing), derivation (deriving), investigating (investigating), searching (looking up) (for example, table). , Searching in a database or another data structure), ascertaining can be considered as a "judgment" or "decision". Also, "judgment" and "decision" are receiving (for example, receiving information), transmitting (for example, transmitting information), input (input), output (output), and access. (Accessing) (for example, accessing data in memory) may be regarded as "judgment" or "decision". In addition, "judgment" and "decision" mean that the things such as solving, selecting, choosing, establishing, and comparing are regarded as "judgment" and "decision". Can include. That is, "judgment" and "decision" may include considering some action as "judgment" and "decision".

「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、2又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された2つの要素間に1又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。本明細書で使用する場合、2つの要素は、1又はそれ以上の電線、ケーブル及び/又はプリント電気接続を使用することにより、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光(可視及び不可視の両方)領域の波長を有する電磁エネルギーなどの電磁エネルギーを使用することにより、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。 The terms "connected", "coupled", or any variation thereof, mean any direct or indirect connection or connection between two or more elements, and each other. It can include the presence of one or more intermediate elements between two "connected" or "combined" elements. The connection or connection between the elements may be physical, logical, or a combination thereof. As used herein, the two elements are by using one or more wires, cables and / or printed electrical connections, and, as some non-limiting and non-comprehensive examples, radio frequencies. By using electromagnetic energies such as electromagnetic energies with wavelengths in the region, microwave region and light (both visible and invisible) regions, they can be considered to be "connected" or "coupled" to each other.

本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。 The phrase "based on" as used herein does not mean "based on" unless otherwise stated. In other words, the statement "based on" means both "based only" and "at least based on".

本明細書で「第1の」、「第2の」などの呼称を使用した場合においては、その要素へのいかなる参照も、それらの要素の量または順序を全般的に限定するものではない。これらの呼称は、2つ以上の要素間を区別する便利な方法として本明細書で使用され得る。したがって、第1および第2の要素への参照は、2つの要素のみがそこで採用され得ること、または何らかの形で第1の要素が第2の要素に先行しなければならないことを意味しない。 When the terms "first", "second", etc. are used herein, any reference to the elements does not generally limit the quantity or order of those elements. These designations can be used herein as a convenient way to distinguish between two or more elements. Thus, references to the first and second elements do not mean that only two elements can be adopted there, or that the first element must somehow precede the second element.

「含む(include)」、「含んでいる(including)」、およびそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「または(or)」は、排他的論理和ではないことが意図される。 As long as "include", "including", and variations thereof are used within the scope of this specification or claims, these terms are similar to the term "comprising". Is intended to be inclusive. Moreover, the term "or" as used herein or in the claims is intended not to be an exclusive OR.

本明細書において、文脈または技術的に明らかに1つのみしか存在しない装置である場合以外は、複数の装置をも含むものとする。 In the present specification, a plurality of devices shall be included unless the device has only one device, which is apparently present in the context or technically.

本開示の全体において、文脈から明らかに単数を示したものではなければ、複数のものを含むものとする。 In the whole of the present disclosure, the plural shall be included unless the context clearly indicates the singular.

100…う蝕治癒支援装置、101…う蝕判定部、101a…カメラ、102…飲食物情報取得部、103…口腔行動取得部、103a…口腔行動センサ、104…予測モデル記憶部、105…口腔内状態予測部、106…行動提案部。 100 ... Caries healing support device, 101 ... Caries determination unit, 101a ... Camera, 102 ... Food and drink information acquisition unit, 103 ... Oral behavior acquisition unit, 103a ... Oral behavior sensor, 104 ... Predictive model storage unit, 105 ... Oral cavity Internal state prediction department, 106 ... Action proposal department.

Claims (5)

予測対象であるユーザの口腔の動きを示す行動情報を取得し、その取得した時刻とともに前記行動情報を記憶する口腔行動取得部と、
前記口腔に含まれた飲食物を示す飲食物情報を取得する飲食物情報取得部と、
前記ユーザの歯の治癒状態を予測する予測部と、
飲食後の時間経過に応じた治癒状態を示した予測モデルを生成するための、飲食物に対応するパラメータおよび基準となる予測基準モデルを記憶する記憶部とを備え、
前記予測部は、前記記憶部に記憶されている前記パラメータ及び前記予測基準モデルと、前記行動を起こした時刻からの経過時間と、前記口腔行動取得部により取得された前記行動情報と、前記飲食物情報取得部により取得された前記飲食物情報とに基づいて、前記予測モデルを生成することで前記ユーザの歯の治癒状態の予測を行う
う蝕治癒支援装置。
An oral behavior acquisition unit that acquires behavior information indicating the movement of the user's oral cavity, which is a prediction target, and stores the behavior information together with the acquired time.
A food and drink information acquisition unit that acquires food and drink information indicating the food and drink contained in the oral cavity, and
A prediction unit that predicts the healing state of the user's teeth,
It is provided with a storage unit for storing parameters corresponding to food and drink and a reference prediction reference model for generating a prediction model showing a healing state according to the passage of time after eating and drinking.
The prediction unit includes the parameters stored in the storage unit, the prediction reference model, the elapsed time from the time when the action is taken, the behavior information acquired by the oral behavior acquisition unit, and the food and drink. Based on the food and drink information acquired by the object information acquisition unit, the prediction model is generated to predict the healing state of the user's teeth .
Caries healing support device.
前記予測部は、所定の歯または歯の種類ごとに設けられた、前記予測モデルを適用することで、当該所定の歯または歯の種類ごとの治癒状態を予測する、
請求項1に記載のう蝕治癒支援装置。
The prediction unit, provided for each type of predetermined tooth or tooth, by applying the prediction model to predict the healing status of each type of the predetermined tooth or teeth,
The caries healing support device according to claim 1.
各歯のう蝕レベル判定を行うう蝕判定部をさらに備え、
前記予測部は、前記う蝕判定部により判定された所定レベルの歯以外の歯に対して、治癒状態を予測する、請求項1または2に記載のう蝕治癒支援装置。
Further equipped with a caries determination unit that determines the caries level of each tooth,
The caries healing support device according to claim 1 or 2 , wherein the prediction unit predicts a healing state of a tooth other than a predetermined level tooth determined by the caries determination unit.
前記予測部により予測された治癒状態に基づいて、前記ユーザに対して行動提案を行う行動提案部、
をさらに備える請求項1〜のいずれか一項に記載のう蝕治癒支援装置。
An action proposal unit that makes an action proposal to the user based on the healing state predicted by the prediction unit.
The caries healing support device according to any one of claims 1 to 3, further comprising.
前記口腔行動取得部は、行動情報に加えて前記口腔の動きをした時間情報を取得し、
前記行動提案部は、前記時間情報に基づいて、治癒支援のためのメッセージを出力する、
請求項に記載のう蝕治癒支援装置。
The oral behavior acquisition unit acquires the time information of the oral movement in addition to the behavior information, and obtains the time information.
The action proposal unit outputs a message for healing support based on the time information.
The caries healing support device according to claim 4.
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