JP7422545B2 - 咬合圧解析プログラム - Google Patents

Description

本発明は上下歯列の咬合接触状態における咬合圧を解析するプログラムに関する。

咬合圧を測定するための手段として感圧紙（感圧シート）やセンサシートが知られている（例えば特許文献１乃至特許文献４）。対象者がこの感圧紙を咬むことで、上下歯列の咬合接触部位において感圧紙が強く押圧され、視覚的又は電気的な変化が表れる。感圧紙の種類によっては咬合圧（接触圧）の大きさの違いにより濃淡や色の違いが表れるものもある。このようにして感圧紙で上下歯列の咬合圧を知ることができる。

特開平０６－２１３７３８号公報 特開平０６－１８９９８０号公報 特開平０６－１８０２６０号公報 特開２００５－２７９０９４号公報

感圧紙では、咬合接触が生じた部位に咬合圧に応じた変化が表れるため、咬合接触位置で上記視覚的な変化が表れ、咬合位置と圧力を得ることができる。しかしながら、歯牙の表面は複雑な凹凸を有する３次元形状であるため、対象者が感圧紙を咬み始め、最終的な咬合位置に達するまでの間に、上下歯牙に接触しながら滑りが生じることから、感圧紙にはこの滑りの過程も視覚的な変化として表れてしまう。また、シートの複雑な折れ曲がりによる影響や、咬合圧の解析時における付着物の影響が表れることもある。

このような感圧紙の変化や影響が、正確な咬合接触状態の把握を阻害することがあった。すなわち、感圧紙によって咬合圧を取得する際に、咬合過程や解析過程で最終的な咬合状態と異なる咬合圧が検知されてしまい、正確な咬合接触状態の把握を阻害することがあった。このことは感圧紙に限らず、電気的に咬合位置及び咬合圧を得る手段についても同様である。

そこで本発明は感圧手段よる咬合圧取得において、咬合接触状態を把握する精度を高めることができる咬合圧解析プログラムを提供することを課題とする。

本発明の１つの態様は、感圧手段から咬合圧分布を得る咬合圧解析プログラムであって、感圧手段で圧力値を認識できる最小単位ごと圧力値を得るステップと、圧力値が存在した最小単位を検知部として、圧力値に基づいて、咬合によるとみなせる検知部であるか、咬合によるかが不明な検知部であるかを選別するステップと、を備える咬合圧解析プログラムである。

本発明の他の態様は、感圧手段から咬合圧分布を得る咬合圧解析プログラムであって、感圧手段で圧力値を認識できる最小単位ごとに圧力値を得るステップと、圧力が存在した最小単位を検知部として、複数の連続した検知部の集合を検知群としたとき、該検知群の面積を得るステップと、検知群の圧力特徴値を得るステップと、検知群の面積及び圧力特徴値に基づいて、咬合によるとみなせる検知群であるか、咬合によるかが不明な検知群であるかを選別するステップと、を備える咬合圧解析プログラムである。

検知群の面積に関連付けられた圧力特徴値の閾値により、咬合によるとみなせる検知群であるか、咬合によるかが不明な検知群であるかを選別するステップを備えてもよい。

検知群の面積が大きいほど、閾値における圧力特徴値の上限が小さくなるように構成してもよい。

さらに、検知群が有する、形状、他の検知群との距離、及び、色の少なくとも１つにより咬合によるとみなせる検知群であるか、咬合によるかが不明な検知群であるかを選別するステップを有してもよい。

本発明によれば、感圧手段よる咬合圧の取得において、咬合接触状態を把握する精度を高めることができる。

図１は咬合圧解析プログラムＳ１０の流れを示す図である。 図２は検知部Ｐ及び検知群Ｇを説明する図である。 図３は検知群Ｇの分布を模式的に表した図である。 図４は電子計算機１０の構成を説明する図である。

図１は、１つの形態にかかる咬合圧解析プログラムＳ１０の流れを示す図である。図１からわかるように、咬合圧解析プログラムＳ１０はステップＳ１１乃至ステップＳ１７を含んで構成されている。以下、各ステップについて説明する。

＜咬合圧データの取得のステップＳ１１＞
咬合圧データの取得のステップＳ１１（「ステップＳ１１」と記載することがある。）は、感圧手段で所定の情報が検知された部分（感圧紙であれば視覚的変化があった部分）について位置情報、及び、検知情報を取得する。すなわち、咬合圧分布情報を含む感圧手段の検知分布の２次元位置情報（例えばＸ、Ｙ）、及び、検知情報（Ｃ_ＸＹ）のデータを取得する。
ここで、感圧手段は特に限定されることはないが、例えば感圧紙（感圧シート）や電気的な特徴の変化により咬合接触位置を検知する感圧センサ等を挙げることができる。その中でもより汎用性が高く、容易に咬合圧を表示することができる観点から感圧紙が好ましい。
また、感圧手段から、位置情報及び検知情報のデータを取得する方法は特に限定されることはない。例えば感圧手段が感圧紙であれば、感圧紙上に現れた色や濃淡を読み込むためのスキャナやカメラを挙げることができる。また、感圧手段が感圧センサであれば、電気的な特徴（電圧、電流、抵抗値、又はこれらの変化）を測定する装置が挙げられる。

より具体的な例としては、最小単位（例えば１画素）ごとに、その座標を位置情報とし、色（ＲＧＢ値）を検知情報とすることが挙げられる。

＜圧力値算出のステップＳ１２＞
圧力値算出のステップＳ１２（「ステップＳ１２」と記載することがある。）では、ステップＳ１１で得た検知情報を圧力値に変換する。すなわち、最小単位ごとに、得られた検知情報（感圧紙であればＲＧＢ値）を予め得ておいた関係式により圧力値に変換する。これにより各最小単位について圧力値が得られる。

＜検知部、検知群の確定のステップＳ１３＞
検知部、検知群の確定ステップＳ１３（「ステップＳ１３」と記載することがある。）では、ステップＳ１２で得られた圧力値から、圧力値が得られた位置と、圧力値が得られていない位置と、を選別する（検知部の特定）とともに、複数の検知部が連続した１つ塊をなしている部分については１つの検知群としてその面積を得て、圧力に基づく特徴値を算出する。
これにより、複数の検知群、及び、検知群に属しない検知部を決め、それぞれについて面積及び圧力に基づく特徴値とする。

より具体的には、例えば、次のように行う。
図２に示したように、最小単位（本形態では画素）ごとに、圧力値が得られた（圧力が０でない）最小単位を検知部とする。図２では薄墨で塗りつぶした各画素が検知部Ｐである。そして複数の検知部のうち、検知部が隣り合って連続するような場合には、複数の検知部を１つの検知群として取り扱う。図２に破線で囲んだ範囲が検知群Ｇである。
具体的に検知群は、ラベリングにより、連続した一群のグループとした複数の検知部を検知群とする。本形態では縦、横、及び斜め方向に連続している検知部を同じラベルにする８連結の処理としている。これにより例えば図３に模式的に表したように、面積が異なる検知群の分布を得ることができる。

そして各検知群について、検知群に属する検知部の数から、当該検知群の面積を計算するとともに、検知群に属する検知部の各圧力値に基づいて圧力特徴値を算出する。この圧力特徴値は、その検知群の圧力状態を特徴づけ、その検知群を１つの圧力状態として取り扱うための圧力値である。具体的には、例えば、その検知群に属する検知部の各圧力の平均値を圧力特徴値としたり、検知群に属する検知部のうち最大値又は最小値を圧力特徴値としたりすることができる。
検知群に属することなく他の検知部とは独立して存在する検知部については、その圧力値を圧力特徴値とする。

＜閾値による選別のステップＳ１４＞
閾値による選別のステップＳ１４（「ステップＳ１４」と記載することがある。）では、圧力特徴値に基づいて、咬合による検知であるとみなせる検知群及び検知部（どの検知群に属していないもの）と、咬合によるか不明であると判断する検知群及び検知部（どの検知群にも属していない）とを選別する。
これは所定の圧力特徴値以上であれば、他の事項を考慮するまでもなく、咬合によるとみなせる検知群及び検知部（どの検知群にも属していないもの）であってノイズによるものではないという判断ができるため、当該所定の圧力特徴値以上である検知群及び検知部（どの検知群にも属していないもの）は咬合によるものであるとみなす。具体的には例えば「圧力特徴値がＰ_１［ＭＰａ］以上である検知群及び検知部（どの検知群にも属していないもの）は咬合による検知部である」とする等である（Ｐ_１は具体的な数値である。）。

＜面積を考慮した選別のステップＳ１５＞
面積を考慮した選別のステップＳ１５（「ステップＳ１５」と記載することがある。）では、ステップＳ１４により、咬合によるか不明であると判断された検知群及び検知部（どの検知群にも属さないもの）について、面積に関連付けられた圧力特徴値の閾値に基づいて、さらに選別して咬合による検知であるとみなせる検知群及び検知部（どの検知群にも属さないもの）と、咬合によるか不明であると判断する検知群及び検知部（どの検知群にも属さないもの）とを選別する。
これは、ステップＳ１４では咬合によるか不明であると判断された検知群及び検知部（どの検知群にも属さないもの）であっても、咬合接触部の面積とその咬合圧との関係について予め調べておいたデータベースから、咬合接触に基づく検知であると考えられるものと、不明であるものとを選別する。
これによればさらに咬合接触状態を精度よく表すことができる。

例えば、ステップＳ１４で咬合によるか不明であると判断された検知群及び検知部（どの検知群にも属さないもの）について、その面積がＡ_１ｍｍ^２以上Ａ_２ｍｍ^２より小さければ、全て（例えばＰ_１［ＭＰａ］を上限とする閾値としてＰ_１［ＭＰａ］より小さいもの全て）咬合によるか不明であると判断するが、面積がＡ_２ｍｍ^２以上の検知群及び検知部（どの検知群にも属さないもの）については、圧力特徴値の閾値の上限をＰ_２［ＭＰａ］とし、Ｐ_２［ＭＰａ］より高いものについては、咬合によるとみなせる検知群及び検知部（どの検知群にも属さないもの）であると判断する。ここでＡ_１、Ａ_２、Ｐ_２には具体的な数値である（Ｐ_１は上記と同じ）。ただし、Ａ_１＜Ａ_２であり、Ｐ_１＞Ｐ_２である。ここに入る具体的数値は、感圧手段（感圧シート等）の特性から決めることができ、予め、用いる感圧手段で具体的数値を得ておく。そのための方法は特に限定されることはないが、感圧手段が感圧シートであれば、例えば当該感圧シートに対して想定される折れ曲がりや滑りを与えて意図的に検知部や検知群を発生させ、これにより生じた値を用いることができる。

検知群及びどの検知群にも属しない検知部の面積と、圧力特徴値の上限の閾値との関係は特に限定されることはないが、検知群及びどの検知群にも属しない検知部の面積が大きいほど、閾値における圧力特徴値の上限が小さくなるように構成することができる。これによりさらに精度を高めることができる。

＜その他の選別のステップＳ１６＞
上記加えて、その他の選別のステップＳ１６（「ステップＳ１６」と記載することがある。）で、検知群が線分である場合、隣接する検知群又は検知部（どの検知群にも属さないもの）に対して明らか離隔している検知群及び検知部（どの検知群にも属さないもの）、並びに、検知群及びどの検知群にも属しない検知部の色の少なくとも１つによって、選別してもよい。
検知群及びどの検知群にも属しない検知部の色については、例えばＲ値、Ｇ値、Ｂ値に基づいてこれが所定の範囲ある時には咬合によるものではないということを、予め関連付けてデータベース化しておけばよい。ただしこのステップＳ１６は必ずしも備える必要はなく、必要に応じて設ければよい。

＜報知のステップＳ１７＞
報知のステップＳ１７（「ステップＳ１７」と記載することがある。）では、ステップＳ１４乃至ステップＳ１６の各種選別により咬合によるとみなされた検知群及び検知部（どの検知群にも属さないもの）と、上記各ステップによってもなお咬合によるものであるかは不明である検知群及び検知部（どの検知群にも属さないもの）とを区別して報知する。
報知の方法は特に限定されることはないが、例えば画面上において色、明るさ、又はその両方等により行うことができる。

ステップＳ１７で報知され、咬合によるものかが不明である検知群及び検知部（どの検知群にも属さないもの）をどのように扱うかについては必要に応じて適宜設定することができる。例えば、１つずつ、又は、ある程度まとめて、指定して削除すること、全ての報知された検知群及び検知部（どの検知群にも属さないもの）を全て一括で指定して又は自動に削除すること、及び、手動で咬合による検知である検知群及び検知部（どの検知群にも属さないもの）に変更すること等を挙げることができる。

本形態の咬合圧解析プログラムＳ１０よれば、感圧手段よる咬合圧の取得において、咬合による部分と、咬合以外による部分とを精度よく高い効率で選別することができ、咬合接触状態を把握する精度を高めることができる。

これら各ステップが属する咬合圧解析プログラムＳ１０は、コンピュータ等の電子計算機により行なわれる。すなわち、ステップＳ１１乃至ステップＳ１７の各ステップを備える咬合圧解析プログラムＳ１０を電子計算機が演算してその結果を出力することにより行われる。図４に説明のための図を示した。図４からわかるように、電子計算機１０は、演算子１１、ＲＡＭ１２、記憶手段１３、受信手段１４、及び出力手段１５を備えている。

演算子１１は、いわゆるＣＰＵ（中央演算子）により構成されており、上記した各構成部材に接続され、これらを制御することができる手段である。また、記憶媒体として機能する記憶手段１３等に記憶された各種プログラムを実行し、これに基づいて各種データの生成やデータの選択をする手段として演算を行うのも演算子１１である。本形態ではこの記憶手段１３に、咬合圧解析プログラムＳ１０が記憶され、これを演算子１１で演算して結果を得ている。

ＲＡＭ１２は、演算子１１の作業領域や一時的なデータの記憶手段として機能する構成部材である。ＲＡＭ１２は、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、フラッシュメモリ等で構成することができ、公知のＲＡＭと同様である。

記憶手段１３は、各種演算の根拠となるプログラムやデータが保存される記憶媒体として機能する部材である。また記憶手段１３には、プログラムの実行により得られた中間、最終の各種結果を保存することができてもよい。本形態ではこの記憶手段１３に咬合圧解析プログラムＳ１０が記憶されている。

受信手段１４は、例えばスキャナ２０が接続され、スキャナからの感圧手段に基づく画像情報を取り入れるための機能を有する部材である。

出力手段１５は、演算子１１の演算により得られた結果のうち外部に出力すべき情報を出力する機能を有する部材であり、本形態ではモニター２１が接続され、該モニター２１により操作者が画面で結果が見られるようにされている。

電子計算機１０によれば、スキャナ等の読み取り媒体から感圧手段に表れるデータが、受信手段１４を介して電子計算機１０に取り込まれ、記憶手段１３に記憶された咬合圧解析プログラムＳ１０に基づき演算子１１で演算を行って、その結果を出力手段１５を介してモニター２１に表示する。
これにより操作者は、最終的に不要な部分のデータが削除されて精度が高められた咬合接触状態を得ることができる。

１０ 電子計算機
１１ 演算子
１２ ＲＡＭ
１３ 記憶手段
１４ 受信手段
１５ 出力手段

Claims (2)

1. 感圧手段から咬合圧分布を得る咬合圧解析プログラムであって、
   前記感圧手段で圧力値を認識できる最小単位ごとに圧力値を得るステップと、
   前記圧力値が存在した前記最小単位を検知部として、複数の連続した前記検知部の集合を検知群としたとき、該検知群の面積及び圧力特徴値を得るステップと、
   前記検知群の面積に関連付けられた前記圧力特徴値の閾値により、咬合によるとみなせる前記検知群であるか、咬合によるかが不明な前記検知群であるかを選別するステップと、
   を備え、
   前記検知群の前記面積が大きいほど、前記閾値における圧力特徴値の上限が小さくなる、
   咬合圧解析プログラム。
2. さらに、前記検知群が有する、形状、他の前記検知群との距離、及び、色の少なくとも１つにより咬合によるとみなせる検知群であるか、咬合によるかが不明である検知群であるかを選別するステップを有する請求項１に記載の咬合圧解析プログラム。