JP7473133B2 - Information Providing Device - Google Patents
Information Providing Device Download PDFInfo
- Publication number
- JP7473133B2 JP7473133B2 JP2021007177A JP2021007177A JP7473133B2 JP 7473133 B2 JP7473133 B2 JP 7473133B2 JP 2021007177 A JP2021007177 A JP 2021007177A JP 2021007177 A JP2021007177 A JP 2021007177A JP 7473133 B2 JP7473133 B2 JP 7473133B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- risk level
- user
- characteristic information
- habit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 105
- 208000025157 Oral disease Diseases 0.000 claims description 40
- 208000030194 mouth disease Diseases 0.000 claims description 40
- 230000001680 brushing effect Effects 0.000 claims description 17
- 210000000214 mouth Anatomy 0.000 claims description 13
- 230000000391 smoking effect Effects 0.000 claims description 9
- 230000000035 biogenic effect Effects 0.000 claims description 8
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 7
- 235000013305 food Nutrition 0.000 claims description 7
- 239000002324 mouth wash Substances 0.000 claims description 7
- 229940051866 mouthwash Drugs 0.000 claims description 7
- 210000003296 saliva Anatomy 0.000 claims description 7
- CSCPPACGZOOCGX-UHFFFAOYSA-N Acetone Chemical compound CC(C)=O CSCPPACGZOOCGX-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 6
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims description 6
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 claims description 6
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 230000000284 resting effect Effects 0.000 claims description 6
- 210000002784 stomach Anatomy 0.000 claims description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 4
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 claims description 3
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 claims description 3
- 150000001299 aldehydes Chemical class 0.000 claims description 3
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims description 3
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims description 3
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 claims description 3
- 239000008103 glucose Substances 0.000 claims description 3
- 235000019441 ethanol Nutrition 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 20
- 238000000034 method Methods 0.000 description 15
- 208000028169 periodontal disease Diseases 0.000 description 15
- 208000028911 Temporomandibular Joint disease Diseases 0.000 description 11
- 206010043220 Temporomandibular joint syndrome Diseases 0.000 description 11
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 208000003445 Mouth Neoplasms Diseases 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 4
- 208000002925 dental caries Diseases 0.000 description 4
- 208000012987 lip and oral cavity carcinoma Diseases 0.000 description 4
- 230000036544 posture Effects 0.000 description 4
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 3
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000001055 chewing effect Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 241000194017 Streptococcus Species 0.000 description 1
- 230000002378 acidificating effect Effects 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 235000019504 cigarettes Nutrition 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000035622 drinking Effects 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 210000004247 hand Anatomy 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 239000006249 magnetic particle Substances 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Description
本発明は、口腔疾患のリスクの程度に関する情報を提供する情報提供装置に関する。 The present invention relates to an information providing device that provides information regarding the degree of risk of oral disease.
歯を撮像した画像に基づいてう蝕及び歯質欠損等の診断を行う技術が知られている(例えば、特許文献1参照)。 There is a known technology for diagnosing caries and tooth defects based on images of teeth (see, for example, Patent Document 1).
歯等の画像を含む口腔画像に基づく診断は、視覚的に認識可能な現在の状態に基づく診断であるので、その診断に基づいて提供される情報の精度は十分に高くなかった。また、従来の診断は、現在の状態を表す画像に基づくので、将来における潜在的な疾患の状態の変化の可能性に関する情報を提供できなかった。 Diagnosis based on oral cavity images, including images of teeth, etc., is a diagnosis based on the visually recognizable current condition, so the accuracy of the information provided based on the diagnosis was not sufficiently high. In addition, because conventional diagnoses are based on images that represent the current condition, they cannot provide information about the possibility of changes in the state of potential diseases in the future.
そこで、本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、口腔疾患のリスクの程度に関する精度の高い情報を提供することを目的とする。 The present invention was made in consideration of the above problems, and aims to provide highly accurate information regarding the degree of risk of oral disease.
上記課題を解決するために、本発明の一形態に係る情報提供装置は、ユーザの口腔疾患のリスクの程度に関する情報を提供する情報提供装置であって、特徴情報に予め関連付けられ口腔疾患ごとに規定された補正パラメータに基づいて、ユーザの口腔画像に基づいて判定された所定の口腔疾患の程度を示すリスクレベルを補正するリスクレベル補正部であって、特徴情報は、口腔疾患の程度に影響を与えるユーザの特性または習慣の有無または程度を示し、補正パラメータは、ユーザが該補正パラメータに関連付けられた特徴情報を有する場合に、ユーザの口腔疾患のリスクレベルを増加又は減少させる量を示す値である、リスクレベル補正部と、補正されたリスクレベルである補正リスクレベルを出力する出力部と、を備える。 In order to solve the above problem, an information providing device according to one embodiment of the present invention is an information providing device that provides information regarding the degree of risk of a user's oral disease, and includes a risk level correction unit that corrects a risk level indicating the degree of a predetermined oral disease determined based on an image of the user's oral cavity based on a correction parameter that is pre-associated with characteristic information and pre-defined for each oral disease, the characteristic information indicating the presence or absence or degree of a user's characteristic or habit that affects the degree of the oral disease, and the correction parameter is a value indicating an amount by which the risk level of the user's oral disease is increased or decreased when the user has characteristic information associated with the correction parameter, and an output unit that outputs a corrected risk level, which is the corrected risk level.
上記の形態によれば、口腔画像に基づいて判定された口腔疾患のリスクレベルが、特徴情報に基づいて補正される。特徴情報は、口腔画像とは別に取得される情報であって、口腔疾患の程度に影響を与えるユーザの特性または習慣を示す情報であるので、口腔画像に基づくリスクレベルの精度を高めることが可能となる。 According to the above embodiment, the risk level of oral disease determined based on the oral image is corrected based on the characteristic information. The characteristic information is information acquired separately from the oral image and indicates the user's characteristics or habits that affect the degree of oral disease, so that it is possible to improve the accuracy of the risk level based on the oral image.
本発明の一形態によれば、口腔疾患のリスクの程度に関する精度の高い情報を提供できる。 According to one embodiment of the present invention, highly accurate information regarding the degree of risk of oral disease can be provided.
本発明に係る情報提供装置の実施形態について図面を参照して説明する。なお、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 an information providing device according to the present invention will be described with reference to the drawings. Where possible, identical parts will be given the same reference numerals and duplicated explanations will be omitted.
図1は、本実施形態に係る情報提供装置を含む情報提供システムの装置構成を示す図である。図1に示されるように、情報提供システム1は、ネットワークNを介して互いに通信可能に構成された情報提供装置10及び端末Tを含む。
Figure 1 is a diagram showing the device configuration of an information provision system including an information provision device according to this embodiment. As shown in Figure 1, the
情報提供装置10は、ユーザの口腔疾患のリスクの程度に関する情報を提供する装置である。口腔疾患は、例えば、う蝕、歯周病、顎関節症及び口腔癌等であるが、口腔において生じる疾患であれば限定されない。
The
端末Tは、ユーザにより操作及び参照される端末であって、情報提供装置10との間で情報を送受信する。なお、図1では、3台の端末Tが示されているが、端末Tの台数は図示された例に限定されない。
The terminal T is a terminal operated and referenced by a user, and transmits and receives information to and from the
図2は、本実施形態に係る情報提供装置10の機能的構成を示す図である。図2に示すように、情報提供装置10は、機能的には、画像取得部11、リスクレベル判定部12、特徴情報取得部13、リスクレベル補正部14、補正パラメータ更新部15及び出力部16を備える。情報提供装置10の各機能部11~16は、図2に例示されるように、一つの装置に構成されてもよいし、複数の装置に分散されて構成されてもよい。
Figure 2 is a diagram showing the functional configuration of the
情報提供装置10の各機能部11~16は、リスクレベル記憶部20、特徴情報記憶部30及び補正パラメータ記憶部40といった記憶手段にアクセス可能に構成されている。
Each of the
リスクレベル記憶部20は、リスクレベル判定部12により判定された各ユーザの口腔疾患ごとのリスクレベルを記憶している記憶手段である。リスクレベルの詳細については後述される。
The risk
特徴情報記憶部30は、特徴情報取得部13により取得された各ユーザの特徴情報を記憶している記憶手段である。特徴情報は、口腔疾患の程度に影響を与えるユーザの特性または習慣の有無または程度を示す情報であって、その詳細については後述される。
The characteristic
補正パラメータ記憶部40は、特徴情報に予め関連付けられた補正パラメータを記憶している記憶手段である。補正パラメータは、各口腔疾患のリスクレベルの増加量または減少量を示す値であって、その詳細については後述される。
The correction
リスクレベル記憶部20、特徴情報記憶部30及び補正パラメータ記憶部40は、情報提供装置10内に構成されてもよいし、情報提供装置10からアクセス可能に構成された他の装置に構成されてもよい。
The risk
なお、図2に示したブロック図は、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、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方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方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した1つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した2つ以上の装置を直接的又は間接的に(例えば、有線、無線などを用いて)接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記1つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。 The block diagram shown in FIG. 2 shows functional blocks. These functional blocks (components) are realized by any combination of at least one of hardware and software. Furthermore, the method of realizing each functional block is not particularly limited. That is, each functional block may be realized using one device that is physically or logically coupled, or may be realized using two or more devices that are physically or logically separated and directly or indirectly connected (for example, using wires, wirelessly, etc.) and these multiple devices. The functional blocks may be realized by combining the one device or the multiple devices with software.
機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知(broadcasting)、通知(notifying)、通信(communicating)、転送(forwarding)、構成(configuring)、再構成(reconfiguring)、割り当て(allocating、mapping)、割り振り(assigning)などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック(構成部)は、送信部(transmitting unit)や送信機(transmitter)と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。 Functions include, but are not limited to, judgement, determination, judgment, calculation, computation, processing, derivation, investigation, search, confirmation, reception, transmission, output, access, resolution, selection, selection, establishment, comparison, assumption, expectation, regard, broadcasting, notifying, communicating, forwarding, configuring, reconfiguring, allocating, mapping, and assignment. For example, a functional block (component) that performs the transmission function is called a transmitting unit or transmitter. As mentioned above, there are no particular limitations on the method of realization for either of these.
例えば、本発明の一実施の形態における情報提供装置10は、コンピュータとして機能してもよい。図3は、本実施形態に係る情報提供装置10のハードウェア構成の一例を示す図である。情報提供装置10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
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。情報提供装置10のハードウェア構成は、図3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 term "apparatus" may be interpreted as a circuit, device, unit, etc. The hardware configuration of the
情報提供装置10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。
Each function of the
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、図2に示した各機能部11~16などは、プロセッサ1001で実現されてもよい。
The
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、情報提供装置10の各機能部11~16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。
The
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情報提供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
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。
Storage 1003 is a computer-readable recording medium, and may be, for example, at least one of an optical disk such as a CD-ROM (Compact Disc ROM), a hard disk drive, a flexible disk, a magneto-optical disk (e.g., a compact disk, a digital versatile disk, a Blu-ray (registered trademark) disk), a smart card, a flash memory (e.g., a card, a stick, a key drive), a floppy (registered trademark) disk, a magnetic strip, and the like.
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。
The
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
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。
In addition, each device, such as the
また、情報提供装置10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。
In addition, the
次に、情報提供装置10の各機能部について説明する。画像取得部11は、ユーザの口腔画像を取得する。具体的には、画像取得部11は、例えば、ユーザの端末Tにより撮像され、ユーザの端末Tから送信された口腔画像を取得する。口腔画像は、静止画であっても動画であってもよい。例えば、う蝕、歯周病及び口腔癌等のリスクレベルの判定のためには、静止画が用いられてもよい。例えば、顎関節症のリスクレベルの判定のためには、咀嚼動作及び顎の開口運動等を表す動画が用いられてもよい。
Next, each functional unit of the
リスクレベル判定部12は、画像取得部11により取得された口腔画像に基づいて、各ユーザの口腔疾患ごとのリスクレベルを判定する。リスクレベル判定部12は、周知の技術及び解析手法によりリスクレベルを判定してもよい。具体的には、リスクレベル判定部12は、ニューラルネットワークを含んで構成される判定モデルによりリスクレベルを判定してもよい。即ち、リスクレベル判定部12は、口腔画像と口腔疾患名及び疾患の程度(リスクレベル)を示す正解ラベルとのペアからなる学習データを用いた機械学習により構築された判定モデルに、ユーザの口腔画像を入力することにより、リスクレベルを得ることができる。リスクレベルが判定される口腔疾患の種別は、例えば、う蝕、歯周病、顎関節症及び口腔癌等であるが、これらの例に限定されない。また、リスクレベル判定部12は、咀嚼動作の差異の顎の動きを表した動画に基づいて、周知の手法により顎関節症のリスクレベルを判定してもよい。
The risk
リスクレベル判定部12は、判定したリスクレベルをリスクレベル記憶部20に記憶させてもよい。図4は、リスクレベル記憶部20に記憶されているリスクレベルの例を示す図である。図4に示されるように、リスクレベル記憶部20は、各ユーザの口腔疾患種ごとのリスクレベルを記憶している。本実施形態の例では、リスクレベルは5段階で表される。例えば、ユーザu01の、歯周病のリスクレベルは「3」であり、顎関節症のリスクレベルは「2」であり、口腔癌のリスクレベルは「1」である。
The risk
特徴情報取得部13は、特徴情報を取得する。特徴情報は、口腔疾患の程度に影響を与えるユーザの特性または習慣の有無または程度を示す情報である。
The characteristic
特徴情報取得部13は、ユーザの特性または習慣に関する情報を検出可能な装置からの当該情報の受信及びユーザによる入力のいずれかに基づいて特徴情報を取得してもよい。
The characteristic
具体的には、例えば端末T及びその他の装置において、ユーザの特性または習慣に関する情報をアンケートとしてユーザに入力させる場合には、特徴情報取得部13は、ユーザにより入力されたアンケートの情報を、特徴情報として取得できる。
Specifically, for example, in terminal T and other devices, when a user is prompted to input information about the user's characteristics or habits as a questionnaire, the characteristic
また、特徴情報取得部13は、ユーザが所有及び保持等する装置により検出されたユーザの特性または習慣を、特徴情報として取得してもよい。具体的には、特徴情報取得部13は、ユーザが所有及び保持等する装置に搭載されたセンサによる検出情報を、特徴情報として取得できる。例えば、コンピュータと無線または有線により通信可能な電動歯ブラシに内蔵されたセンサにより、ユーザの歯磨きの時間が検出される場合には、特徴情報取得部13は、ネットワークNによる通信を介して、歯磨きの時間の情報を電動歯ブラシから取得できる。電動歯ブラシに内蔵されているセンサは、例えば、加速度センサ及びジャイロセンサ等であってもよいし、その他のセンサでもよい。
The characteristic
また、特徴情報取得部13は、加速度センサ及びジャイロセンサ等のセンサ(装置)により検出された情報を、特徴情報として取得してもよい。特徴情報の検出のためのセンサは、ユーザに装着されるウェアラブルデバイスに搭載されていてもよいし、端末Tに構成されていてもよい。より具体的には、ユーザの手首に装着されるウェアラブルデバイスのセンサにより、ユーザの歯磨きの動作を検出できるので、特徴情報取得部13は、歯磨きの動作の継続時間を特徴情報として取得できる。
The feature
また、ユーザに装着された加速度センサ及びジャイロセンサ等により、周知の技術によりユーザの姿勢の推定が可能であるので、顎関節症を発症した多数の人の姿勢の情報を統計的に解析することにより、顎関節症を発症しやすい人が習慣として取りがちな姿勢の情報が得られる。特徴情報取得部13は、ユーザが顎関節症を発症しやすい姿勢を取る習慣があるか否かを、加速度センサ及びジャイロセンサ等が搭載された装置から取得できる。
In addition, the user's posture can be estimated using known technology using an acceleration sensor, gyro sensor, etc., attached to the user, so that by statistically analyzing posture information of many people who have developed temporomandibular joint disorder, information on postures that people who are prone to developing temporomandibular joint disorder tend to adopt as a habit can be obtained. The characteristic
また、特徴情報取得部13は、画像情報及び位置情報に基づいて得られる情報を、特徴情報として取得してもよい。画像情報を取得するカメラ及び位置情報を取得するGPS装置等は、ユーザに装着されるウェアラブルデバイスに搭載されていてもよいし、端末Tに構成されていてもよい。
The feature
例えば、カメラにより取得された画像情報から、たばこ、灰皿等のオブジェクトを検出したり、予め記憶された喫煙所の画像とのマッチング等を行うことにより、ユーザが喫煙所に滞在したことの検出が可能である。また、GPS装置等により取得された位置情報を、予め記憶された喫煙所の位置情報と照合することにより、ユーザが喫煙所に滞在したことの検出が可能である。特徴情報取得部13は、喫煙所におけるユーザの滞在を、当該ユーザの喫煙習慣を示す特徴情報として取得できる。従って、特徴情報取得部13は、画像情報及び位置情報に基づいて、特定の場所に関連するユーザの習慣を、特徴情報として取得できる。
For example, it is possible to detect whether a user has stayed in a smoking area by detecting objects such as cigarettes and ashtrays from image information acquired by a camera and by matching the image with pre-stored images of the smoking area. It is also possible to detect whether a user has stayed in a smoking area by comparing location information acquired by a GPS device or the like with pre-stored location information of the smoking area. The characteristic
特徴情報の例を以下に列記するが、これらの例に限定されない。これらの特徴情報は、加速度センサ、ジャイロセンサ、生体ガスセンサ、pHセンサ、血糖値センサ、カメラ及びGPS装置等のセンサのいずれかにより取得されてもよい。また、特徴情報取得部13は、メタゲノム解析に基づく情報を特徴情報として取得してもよい。
・粘性・糖分・酸性度の高い食品の摂取習慣の有無
・洗口液の使用習慣の有無
・歯磨き時間
・食後に歯磨きをするまでの経過時間
・喫煙習慣の有無
・飲酒習慣の有無
・頬杖をつく習慣の有無
・うつぶせ寝をする習慣の有無
・下を向く傾向の有無
・生体メタンガスの量(呼気及び皮膚等から放散されるガスの量)
・糖尿病の有無
・生体アセトンガスの有無(呼気及び皮膚等から放散されるガス)
・生体アルデヒド濃度(呼気及び皮膚等から放散されるガスの濃度)
・食事時間
・唾液量
・口腔内の細菌の種類及び量(例えば、唾液中のストレプトコッカス属細菌の量)
・唾液のpH
Examples of the characteristic information are listed below, but are not limited to these examples. The characteristic information may be acquired by any of sensors such as an acceleration sensor, a gyro sensor, a biogas sensor, a pH sensor, a blood glucose sensor, a camera, and a GPS device. In addition, the characteristic
- Habit of consuming foods with high viscosity, sugar content, or acidity - Habit of using mouthwash - Time to brush teeth - Time elapsed after a meal before brushing teeth - Smoking habits - Drinking habits - Habit of resting chin on hand - Habit of sleeping on stomach - Tendency to look down - Amount of biogenic methane gas (amount of gas released from exhaled air and skin, etc.)
- Presence or absence of diabetes - Presence or absence of biological acetone gas (gas emitted from exhaled breath and skin, etc.)
- Biogenic aldehyde concentration (concentration of gas emitted from breath and skin, etc.)
Meal time, saliva volume, type and amount of bacteria in the mouth (e.g., amount of Streptococcus bacteria in saliva)
・pH of saliva
特徴情報取得部13は、取得した特徴情報を特徴情報記憶部30に記憶させてもよい。図5は、特徴情報記憶部30に記憶されている特徴情報の例を示す図である。図5に示されるように特徴情報記憶部30は、特徴情報の項目として予め規定された、ユーザにおける習慣の有無及びユーザの特性を示す値を、ユーザごとに記憶している。
The characteristic
例えば、特徴情報記憶部30は、ユーザu01は、「粘性・糖分・酸性度の高い食品の摂取習慣」、「洗口液の使用習慣」及び「頬杖」をつく習慣等を有することを示す特徴情報を記憶している。また、特徴情報記憶部30は、ユーザu01の「歯磨き時間」が「4分」であることを示す特徴情報を記憶している。なお、歯磨き時間は、所定期間(例えば、現在以前の1週間など)における歯磨きの時間の平均時間であってもよい。
For example, the characteristic
リスクレベル補正部14は、特徴情報に予め関連付けられた補正パラメータに基づいて、リスクレベルを補正する。補正パラメータは、ユーザが当該補正パラメータに関連付けられた特徴情報を有する場合に、当該ユーザの口腔疾患のリスクレベルを増加又は減少させる量を示す値である。
The risk
図6は、補正パラメータ記憶部40に記憶されている補正パラメータの例を示す図である。図6に示されるように、補正パラメータ記憶部40は、口腔疾患の種別ごとに、特徴情報に関連付けられた補正値を示す補正パラメータを記憶している。
Figure 6 is a diagram showing an example of correction parameters stored in the correction
例えば、歯周病に関連付けられた補正パラメータの一つは、ユーザが特徴情報「粘性・糖分・酸性度の高い食品の摂取習慣」を有する場合に、当該ユーザの歯周病のリスクレベルを2段階増加(++)させることを示す。また、歯周病に関連付けられた補正パラメータの一つは、ユーザが特徴情報「洗口液の使用習慣」を有する場合に、当該ユーザの歯周病のリスクレベルを1段階減少(-)させることを示す。 For example, one of the correction parameters associated with periodontal disease indicates that if a user has the characteristic information "habit of ingesting foods that are highly viscous, sugary, and acidic," the risk level of the user's periodontal disease is increased by two levels (++). Also, one of the correction parameters associated with periodontal disease indicates that if a user has the characteristic information "habit of using mouthwash," the risk level of the user's periodontal disease is decreased by one level (-).
また、歯周病に関連付けられた補正パラメータの一つは、ユーザが特徴情報「歯磨き時間(長い)」を有する場合に、当該ユーザの歯周病のリスクレベルを2段階減少(--)させることを示す。なお、補正パラメータ記憶部40は、補正パラメータに関連付けられた特徴情報をユーザが有するか否かを判定するための閾値を併せて記憶している。具体的には、リスクレベル補正部14は、あるユーザの歯磨き時間が「5分以上」であることを特徴情報として取得した場合に、当該ユーザが、特徴情報「歯磨き時間(長い)」を有すると判断する。
Furthermore, one of the correction parameters associated with periodontal disease indicates that if a user has the characteristic information "tooth brushing time (long)", the risk level of periodontal disease of that user is reduced by two levels (- -). The correction
なお、後述されるように、補正パラメータは、ユーザごとに更新及びカスタマイズされることが可能であるので、図6に示される例は、一のユーザに関する補正パラメータの例である。 As described below, the correction parameters can be updated and customized for each user, so the example shown in FIG. 6 is an example of correction parameters for one user.
続いて、図7を併せて参照しながら、リスクレベルの補正の具体例を説明する。図7は、補正されたリスクレベルの例を示す図である。図4に示されるように、ユーザu01の歯周病のリスクレベルは、リスクレベル判定部12により「3」であることが判定されている。リスクレベル補正部14は、特徴情報記憶部30を参照して(図5参照)、ユーザu01が、歯周病のリスクレベルの補正に関する特徴情報として、「粘性・糖分・酸性度の高い食品の摂取習慣」及び「洗口液の使用習慣」を有すること、並びに、歯磨き時間が「4分」であることを取得する。
Next, a specific example of risk level correction will be described with reference to FIG. 7. FIG. 7 is a diagram showing an example of a corrected risk level. As shown in FIG. 4, the risk level of user u01 for periodontal disease is determined to be "3" by the risk
リスクレベル補正部14は、補正パラメータ記憶部40を参照して、「粘性・糖分・酸性度の高い食品の摂取習慣」に関連付けられた補正値「++(2段階増加」及び「洗口液の使用習慣」に関連付けられた補正値「-(1段階減少)」を取得する。なお、ユーザu01の歯磨き時間は「4分」であって、歯磨き時間に関する閾値を満たさないので、歯磨き時間に関連付けられた補正値は取得されない。
The risk
リスクレベル補正部14は、補正前の歯周病のリスクレベル「3」に対して、取得された2つの補正値「++(2段階増加」,「-(1段階減少)」を適用して、補正後のリスクレベル「4」を算出し、図7に示されるように、補正後のリスクレベルをリスクレベル記憶部20に記憶させる。
The risk
また、図4に示されるように、ユーザu02の顎関節症のリスクレベルは、リスクレベル判定部12により「3」であることが判定されている。リスクレベル補正部14は、特徴情報記憶部30を参照して(図5参照)、ユーザu02が、顎関節症のリスクレベルの補正に関する特徴情報として、「頬杖」及び「うつぶせ寝」を有することを取得する。
As shown in FIG. 4, the risk level of temporomandibular joint disorder of user u02 is determined to be "3" by the risk
リスクレベル補正部14は、補正パラメータ記憶部40を参照して、「頬杖」に関連付けられた補正値「+(1段階増加」及び「うつぶせ寝」に関連付けられた補正値「+(1段階増加)」を取得する。
The risk
リスクレベル補正部14は、補正前の顎関節症のリスクレベル「3」に対して、取得された2つの補正値「+(1段階増加」,「+(1段階増加」を適用して、補正後のリスクレベル「5」を算出し、図7に示されるように、補正後のリスクレベルをリスクレベル記憶部20に記憶させる。
The risk
図8及び図9と共に再び図2を参照して、補正パラメータの更新について説明する。前述のとおり、特徴情報は、ユーザの特性または習慣の程度を示す情報であってもよい。かかる場合に、リスクレベル補正部14は、特徴情報が予め設定された所定の閾値を超える場合に、対応する口腔疾患のリスクレベルを補正パラメータに従って減少または増加させてもよい。
Referring again to FIG. 2 along with FIG. 8 and FIG. 9, the update of the correction parameters will be described. As described above, the characteristic information may be information indicating the degree of a user's characteristics or habits. In such a case, when the characteristic information exceeds a predetermined threshold set in advance, the risk
このような、特徴情報が所定の閾値を超える場合にリスクレベルを補正することを規定している補正パラメータに関して、補正パラメータ更新部15は、特徴情報に関してのリスクレベルを増加または減少させる基準となる所定の閾値を、所定期間における特徴情報に示されるユーザの特性または習慣の程度に基づいて変更してもよい。
Regarding such correction parameters that stipulate that the risk level is corrected when the characteristic information exceeds a predetermined threshold, the correction
具体的には、補正パラメータ更新部15は、予め設定された所定期間において複数の口腔疾患のうちの一の口腔疾患に関するリスクレベルが所定値以下であった場合に、特徴情報に関してのリスクレベルを減少させる基準となる所定の閾値を、所定期間における特徴情報に示されるユーザの特性または習慣の程度に基づいて変更してもよい。
Specifically, when the risk level for one of a plurality of oral diseases during a predetermined period is equal to or lower than a predetermined value, the correction
図8は、補正パラメータの更新のために蓄積された、ユーザu01の所定期間における特徴情報及びリスクレベルからなる学習データの例を示す図である。即ち、図8に示される学習データは、特徴情報記憶部30に記憶された特徴情報及びリスクレベル記憶部20に記憶されたリスクレベルの抜粋である。図8に示されるように、1月1日~1月31日の1ヶ月の所定期間において、ユーザu01の歯周病に関するリスクレベルは、所定値としての1以下である。また、この1ヶ月間の全ての日において、特徴情報としての歯磨き時間は、3分以下といった程度である。このような場合において、補正パラメータ更新部15は、「歯磨き時間」が「5分以上」である場合にリスクレベルを2段階減少(「--)」)させることを規定した補正パラメータ(図6参照)に関しての閾値「5分以上」を、所定期間における歯磨き時間が3分以下という程度であったことに基づいて、「3分以上」に変更する。
Figure 8 is a diagram showing an example of learning data consisting of characteristic information and risk levels of user u01 for a specified period, accumulated for updating the correction parameters. That is, the learning data shown in Figure 8 is an excerpt of the characteristic information stored in the characteristic
図9は、更新された補正パラメータの例を示す図である。補正パラメータ更新部15は、図9に示されるように、ユーザu01の補正パラメータにおける特徴情報「歯磨き時間(長い)」に関する閾値を「3分以上」に変更し、変更した閾値を補正パラメータ記憶部40に記憶させる。
Figure 9 is a diagram showing an example of updated correction parameters. As shown in Figure 9, the correction
図8及び図9を参照して説明した例の他に、補正パラメータ更新部15は、予め設定された所定期間において複数の口腔疾患のうちの一の口腔疾患に関するリスクレベルが所定値以上であった場合に、特徴情報に関してのリスクレベルを増加させる基準となる所定の閾値を、所定期間における特徴情報に示されるユーザの特性または習慣の程度に基づいて変更してもよい。
In addition to the examples described with reference to Figures 8 and 9, the correction
即ち、以下の例は図示されないが、例えば1ヶ月間といった所定期間において、ユーザu01の歯周病に関するリスクレベルが、所定値としての4以上であって、その所定期間の全ての日において、特徴情報としての歯磨き時間が、4分以上といった程度である場合に、補正パラメータ更新部15は、「歯磨き時間」が「2分未満」である場合にリスクレベルを2段階増加(「++)」)させることを規定した補正パラメータに関しての閾値「2分未満」を、所定期間における歯磨き時間が4分以上という程度であったことに基づいて、「4分未満」に変更してもよい。
In other words, although the following example is not shown, in a specified period, such as one month, if the risk level of user u01 with respect to periodontal disease is a specified value of 4 or more, and the tooth brushing time as characteristic information is on the order of 4 minutes or more on all days in the specified period, the correction
このように機能する補正パラメータ更新部15により、所定期間におけるユーザの特性または習慣の程度及びリスクレベルの推移といったユーザの実際の状況に合わせて、補正パラメータによるリスクレベルの補正の要否を判定するための閾値を適切に変更することが可能となる。
The correction
再び図2を参照して、出力部16は、リスクレベル補正部14により補正されたリスクレベルである補正リスクレベルを出力する。出力の態様は限定されないが、出力部16は、端末Tの表示装置に補正リスクレベルを表示させてもよいし、所定の記憶手段に補正リスクレベルを記憶させてもよい。
Referring again to FIG. 2, the
図10は、情報提供装置10における情報提供方法の処理内容を示すフローチャートである。
Figure 10 is a flowchart showing the processing steps of the information provision method in the
ステップS1において、画像取得部11は、ユーザの口腔画像を取得する。例えば、画像取得部11は、ユーザの端末Tにより撮像され、ユーザの端末Tから送信された口腔画像を取得してもよい。
In step S1, the
ステップS2において、リスクレベル判定部12は、ステップS1において取得された口腔画像に基づいて、各ユーザの口腔疾患ごとのリスクレベルを判定する。
In step S2, the risk
ステップS3において、リスクレベル補正部14は、判定対象のユーザの特徴情報を、例えば特徴情報記憶部30の参照により取得する。
In step S3, the risk
ステップS4において、リスクレベル補正部14は、取得された特徴情報が、リスクレベルの補正の条件として補正パラメータに関連付けられた特徴情報に該当するか否かを判定する。取得された特徴情報が補正パラメータに関連付けられた特徴情報に該当すると判定された場合には、処理はステップS5に進む。一方、取得された特徴情報が補正パラメータに関連付けられた特徴情報に該当すると判定されなかった場合には、処理はステップS6に進む。
In step S4, the risk
ステップS5において、リスクレベル補正部14は、口腔疾患のリスクレベルを補正する。具体的には、リスクレベル補正部14は、ステップS4において特徴情報が該当すると判定された補正パラメータに基づいて、対応する口腔疾患のリスクレベルを補正する。
In step S5, the risk
一方、ステップS6において、リスクレベル補正部14は、リスクレベルの補正を実施しない。
On the other hand, in step S6, the risk
ステップS7において、出力部16は、リスクレベル補正部14により補正された補正リスクレベルまたは未補正のリスクレベルを出力する。
In step S7, the
次に、コンピュータを、本実施形態の情報提供装置10として機能させるための情報提供プログラムについて説明する。図11は、情報提供プログラムの構成を示す図である。
Next, we will explain the information provision program for causing a computer to function as the
情報提供プログラムP1は、情報提供装置10における情報提供処理を統括的に制御するメインモジュールm10、画像取得モジュールm11、リスクレベル判定モジュールm12、特徴情報取得モジュールm13、リスクレベル補正モジュールm14、補正パラメータ更新モジュールm15及び出力モジュールm16を備えて構成される。そして、各モジュールm11~m16により、画像取得部11、リスクレベル判定部12、特徴情報取得部13、リスクレベル補正部14、補正パラメータ更新部15及び出力部16のための各機能が実現される。
The information provision program P1 is configured to include a main module m10 that provides overall control over the information provision processing in the
なお、情報提供プログラムP1は、通信回線等の伝送媒体を介して伝送される態様であってもよいし、図11に示されるように、記録媒体M1に記憶される態様であってもよい。 The information provision program P1 may be transmitted via a transmission medium such as a communication line, or may be stored in a recording medium M1 as shown in FIG. 11.
以上説明した本実施形態の情報提供装置10、情報提供方法及び情報提供プログラムP1では、口腔画像に基づいて判定された口腔疾患のリスクレベルが、特徴情報に基づいて補正される。特徴情報は、口腔画像とは別に取得される情報であって、口腔疾患の程度に影響を与えるユーザの特性または習慣を示す情報であるので、口腔画像に基づくリスクレベルの精度を高めることが可能となる。
In the
また、別の形態に係る情報提供装置では、ユーザの特性または習慣に関する情報を検出可能な装置からの該情報の受信、及び、ユーザによる入力の少なくともいずれか一つに基づいて、特徴情報を取得する特徴情報取得部、をさらに備えることとしてもよい。 In another embodiment, the information providing device may further include a feature information acquisition unit that acquires feature information based on at least one of receiving information about a user's characteristics or habits from a device capable of detecting the information, and input by the user.
上記形態によれば、リスクレベルの精度を高めるために有用な特徴情報を得ることができる。 According to the above embodiment, it is possible to obtain characteristic information that is useful for improving the accuracy of the risk level.
また、別の形態に係る情報提供装置では、特徴情報取得部は、加速度センサ、ジャイロセンサ、情報の通信が可能な電動歯ブラシに内蔵されたセンサ、生体ガスセンサ、pHセンサ、血糖値センサ、カメラ及びGPS装置の少なくともいずれか一つから、前記ユーザの特性または習慣に関する情報を受信することとしてもよい。 In another embodiment of the information providing device, the characteristic information acquisition unit may receive information about the user's characteristics or habits from at least one of an acceleration sensor, a gyro sensor, a sensor built into an electric toothbrush capable of communicating information, a biogas sensor, a pH sensor, a blood glucose sensor, a camera, and a GPS device.
上記形態によれば、精度を高めるために有用な特徴情報を、ユーザが意図することなく容易に取得できる。 According to the above embodiment, feature information that is useful for improving accuracy can be easily obtained without the user's intention.
また、別の形態に係る情報提供装置では、特徴情報は、粘性・糖分・酸性度の高い食品の摂取習慣の有無、洗口液の使用習慣の有無、歯磨き時間、食後に歯磨きをするまでの経過時間、喫煙習慣の有無、飲酒習慣の有無、頬杖をつく習慣の有無、うつぶせ寝をする習慣の有無、下を向く傾向の有無、生体メタンガスの量、糖尿病の有無、生体アセトンガスの有無、生体アルデヒド濃度、食事時間、唾液量、口腔内の細菌の種類及び量、唾液のpH、及びメタゲノム解析に基づく情報の少なくともいずれか一つを示す情報を含むこととしてもよい。 In another embodiment of the information providing device, the characteristic information may include at least one of the following: whether or not the subject has a habit of ingesting foods with high viscosity, sugar content, or acidity, whether or not the subject has a habit of using mouthwash, time spent brushing teeth, time elapsed until brushing teeth after a meal, whether or not the subject has a habit of smoking, whether or not the subject has a habit of drinking alcohol, whether or not the subject has a habit of resting his or her chin on his or her hand, whether or not the subject has a habit of sleeping on his or her stomach, whether or not the subject has a tendency to look down, the amount of biogenic methane gas, whether or not the subject has diabetes, whether or not the subject has biogenic acetone gas, the concentration of biogenic aldehydes, meal times, amount of saliva, type and amount of bacteria in the oral cavity, pH of saliva, and information based on metagenomic analysis.
上記形態によれば、リスクレベルに影響を与えうる種々の情報をリスクレベルの補正に用いることができる。 According to the above embodiment, various information that may affect the risk level can be used to correct the risk level.
また、別の形態に係る情報提供装置では、補正パラメータ更新部、をさらに備え、特徴情報がユーザの特性または習慣の程度を示す情報である場合に、リスクレベル補正部は、特徴情報が、予め設定された所定の閾値を超える場合に、対応するリスクレベルを補正パラメータに従って減少または増加させ、補正パラメータ更新部は、予め設定された所定期間において複数の口腔疾患のうちの一の口腔疾患に関するリスクレベルが所定値以下であった場合に、特徴情報に関してのリスクレベルを減少させる基準となる所定の閾値を、所定期間における特徴情報に示されるユーザの特性または習慣の程度に基づいて変更し、所定期間において一の口腔疾患のリスクレベルが所定値以上であった場合に、特徴情報に関してのリスクレベルを増加させる基準となる所定の閾値を、所定期間における特徴情報に示されるユーザの特性または習慣の程度に基づいて変更することとしてもよい。 In another embodiment, the information providing device may further include a correction parameter update unit, and when the characteristic information is information indicating the degree of a user's characteristic or habit, the risk level correction unit may decrease or increase the corresponding risk level according to the correction parameter when the characteristic information exceeds a predetermined threshold value set in advance, and the correction parameter update unit may change the predetermined threshold value that is the standard for decreasing the risk level for the characteristic information when the risk level for one of the multiple oral diseases in a predetermined period is equal to or lower than a predetermined value, based on the degree of the user's characteristic or habit indicated in the characteristic information in the predetermined period, and may change the predetermined threshold value that is the standard for increasing the risk level for the characteristic information when the risk level for one oral disease in a predetermined period is equal to or higher than a predetermined value, based on the degree of the user's characteristic or habit indicated in the characteristic information in the predetermined period.
上記形態によれば、所定期間におけるユーザの特性または習慣の程度及びリスクレベルの推移といったユーザの実際の状況に合わせて、補正パラメータによるリスクレベルの補正の要否を判定するための閾値を適切に変更することが可能となる。 According to the above embodiment, it is possible to appropriately change the threshold value for determining whether or not the risk level needs to be corrected using the correction parameters in accordance with the actual situation of the user, such as the degree of the user's characteristics or habits and the transition of the risk level over a specified period of time.
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 this specification. The present embodiment can be implemented in modified and altered forms without departing from the spirit and scope of the present invention as defined by the claims. Therefore, the description in this specification is intended as an illustrative example and does not have any restrictive meaning with respect to the present embodiment.
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 may be applied to systems utilizing LTE (Long Term Evolution), LTE-Advanced (LTE-A), SUPER 3G, IMT-Advanced, 4G, 5G, FRA (Future Radio Access), W-CDMA (registered trademark), GSM (registered trademark), CDMA2000, UMB (Ultra Mobile Broadband), IEEE 802.11 (Wi-Fi), IEEE 802.16 (WiMAX), IEEE 802.20, UWB (Ultra-WideBand), Bluetooth (registered trademark), or other suitable systems and/or next generation systems enhanced based thereon.
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 steps, sequences, flow charts, etc. of each aspect/embodiment described herein may be reordered unless inconsistent. For example, the methods described herein present elements of various steps in an example 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 and output information may be stored in a specific location (e.g., memory) or may be managed in a management table. The input and output information may be overwritten, updated, or added to. The output information may be deleted. The input information may be sent 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 based on a value represented by one bit (0 or 1), a Boolean (true or false) value, or a numerical comparison (e.g., with a predetermined 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 this specification may be used alone, in combination, or switched depending on the execution. In addition, notification of specific information (e.g., notification that "X is the case") is not limited to being done explicitly, but may be done implicitly (e.g., not notifying the specific information).
以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示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。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示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、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示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 disclosure has been described in detail above, it is clear to those skilled in the art that the present disclosure is not limited to the embodiments described herein. The present disclosure can be implemented in modified and altered forms without departing from the spirit and scope of the present disclosure as defined by the claims. Therefore, the description of the present disclosure is intended as an illustrative example and does not have any limiting meaning on the present disclosure.
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 shall be construed broadly to mean instructions, instruction sets, code, code segments, program code, programs, subprograms, software modules, applications, software applications, software packages, routines, subroutines, objects, executable files, threads of execution, procedures, functions, etc., whether referred to as software, firmware, middleware, microcode, hardware description language, or otherwise.
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。 Software, instructions, etc. may also be transmitted and received over a transmission medium. For example, if the software is transmitted from a website, server, or other remote source using wired technologies, such as coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, and digital subscriber line (DSL), and/or wireless technologies, such as infrared, radio, and microwave, these wired and/or wireless technologies are included within the definition of a transmission medium.
本開示において説明した情報、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 in this disclosure may be represented using any of a variety of different technologies. For example, data, instructions, commands, information, signals, bits, symbols, chips, etc. that may be referred to throughout the above description may be represented by voltages, currents, electromagnetic waves, magnetic fields or magnetic particles, optical fields or photons, or any combination thereof.
なお、本開示において説明した用語及び/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。 In addition, terms explained in this disclosure and/or terms necessary for understanding this specification may be replaced with terms having the same or similar meanings.
本明細書で使用する「システム」および「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。 As used herein, the terms "system" and "network" are used interchangeably.
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。 In addition, the information, parameters, etc. described in this specification may be expressed as absolute values, as relative values from a predetermined value, or as corresponding other information.
本開示で使用する「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、search、inquiry)(例えば、テーブル、データベース又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。また、「判断(決定)」は、「想定する(assuming)」、「期待する(expecting)」、「みなす(considering)」などで読み替えられてもよい。 As used in this disclosure, the terms "determining" and "determining" may encompass a wide variety of actions. "Determining" and "determining" may include, for example, judging, calculating, computing, processing, deriving, investigating, looking up, searching, inquiring (e.g., searching in a table, database, or other data structure), ascertaining, and the like. "Determining" and "determining" may also include receiving (e.g., receiving information), transmitting (e.g., sending information), input, output, accessing (e.g., accessing data in memory), and the like. Additionally, "judgment" and "decision" can include considering resolving, selecting, choosing, establishing, comparing, etc., to have been "judged" or "decided." In other words, "judgment" and "decision" can include considering some action to have been "judged" or "decided." Additionally, "judgment (decision)" can be interpreted as "assuming," "expecting," "considering," etc.
本開示で使用する「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。 As used in this disclosure, the phrase "based on" does not mean "based only on," unless expressly stated otherwise. In other words, the phrase "based on" means both "based only on" and "based at least 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 designations such as "first," "second," and the like are used herein, any reference to that element is not intended to generally limit the quantity or order of those elements. These designations may be used herein as a convenient way to distinguish between two or more elements. Thus, a reference to a first and a second element does not imply that only two elements may be employed therein or that the first element must precede the second element in some way.
「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。 To the extent that the terms "include," "including," and variations thereof are used herein in the specification or claims, these terms are intended to be inclusive, similar to the term "comprising." Further, the term "or" as used herein is not intended 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 this specification, multiple devices are included unless the context or technical basis clearly indicates that only one device exists.
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。 Throughout this disclosure, the plural is intended to be included unless the context clearly indicates the singular.
1…情報提供システム、10…情報提供装置、11…画像取得部、12…リスクレベル判定部、13…特徴情報取得部、14…リスクレベル補正部、15…補正パラメータ更新部、16…出力部、20…リスクレベル記憶部、30…特徴情報記憶部、40…補正パラメータ記憶部、M1…記録媒体、m10…メインモジュール、m11…画像取得モジュール、m12…リスクレベル判定モジュール、m13…特徴情報取得モジュール、m14…リスクレベル補正モジュール、m15…補正パラメータ更新モジュール、m16…出力モジュール、P1…情報提供プログラム、T…端末。 1...information provision system, 10...information provision device, 11...image acquisition unit, 12...risk level determination unit, 13...characteristic information acquisition unit, 14...risk level correction unit, 15...correction parameter update unit, 16...output unit, 20...risk level storage unit, 30...characteristic information storage unit, 40...correction parameter storage unit, M1...recording medium, m10...main module, m11...image acquisition module, m12...risk level determination module, m13...characteristic information acquisition module, m14...risk level correction module, m15...correction parameter update module, m16...output module, P1...information provision program, T...terminal.
Claims (5)
特徴情報に予め関連付けられ口腔疾患ごとに規定された補正パラメータに基づいて、前記ユーザの口腔画像に基づいて判定された所定の口腔疾患の程度を示すリスクレベルを補正するリスクレベル補正部であって、前記特徴情報は、口腔疾患の程度に影響を与えるユーザの特性または習慣の有無または程度を示し、前記補正パラメータは、前記ユーザが該補正パラメータに関連付けられた前記特徴情報を有する場合に、前記ユーザの口腔疾患の前記リスクレベルを増加又は減少させる量を示す値である、リスクレベル補正部と、
補正された前記リスクレベルである補正リスクレベルを出力する出力部と、
を備える情報提供装置。 An information providing device that provides information regarding a degree of risk of oral disease of a user,
a risk level correction unit that corrects a risk level indicating the degree of a predetermined oral disease determined based on an image of the user's oral cavity based on a correction parameter that is preliminarily associated with feature information and defined for each oral disease, the feature information indicating the presence or absence or degree of a user's characteristic or habit that affects the degree of the oral disease, and the correction parameter is a value indicating an amount by which the risk level of the user's oral disease is increased or decreased when the user has the feature information associated with the correction parameter;
an output unit that outputs a corrected risk level, which is the corrected risk level;
An information providing device comprising:
請求項1に記載の情報提供装置。 and a feature information acquisition unit that acquires the feature information based on at least one of receiving information about the user's characteristics or habits from a device capable of detecting the information and an input by the user.
2. The information providing device according to claim 1.
請求項2に記載の情報提供装置。 The characteristic information acquisition unit receives information regarding the characteristics or habits of the user from at least one of an acceleration sensor, a gyro sensor, a sensor built into an electric toothbrush capable of communicating information, a biogas sensor, a pH sensor, a blood glucose sensor, a camera, and a GPS device.
3. The information providing device according to claim 2.
請求項1~3のいずれか一項に記載の情報提供装置。 The characteristic information includes at least one of information indicating whether or not the subject has a habit of ingesting foods with high viscosity, sugar content, or acidity, whether or not the subject has a habit of using mouthwash, time spent brushing teeth, time elapsed until brushing teeth after a meal, whether or not the subject has a habit of smoking, whether or not the subject has a habit of drinking alcohol, whether or not the subject has a habit of resting his or her chin on his or her hand, whether or not the subject has a habit of sleeping on his or her stomach, whether or not the subject has a tendency to look down, the amount of biogenic methane gas, whether or not the subject has diabetes, whether or not the subject has biogenic acetone gas, the concentration of biogenic aldehydes, meal times, amount of saliva, type and amount of bacteria in the oral cavity, pH of saliva, and information based on metagenomic analysis.
4. The information providing device according to claim 1.
前記特徴情報がユーザの特性または習慣の程度を示す情報である場合に、前記リスクレベル補正部は、前記特徴情報が、予め設定された所定の閾値を超える場合に、対応する前記リスクレベルを前記補正パラメータに従って減少または増加させ、
前記補正パラメータ更新部は、
予め設定された所定期間において複数の口腔疾患のうちの一の口腔疾患に関する前記リスクレベルが所定値以下であった場合に、前記特徴情報に関しての前記リスクレベルを減少させる基準となる所定の閾値を、前記所定期間における前記特徴情報に示されるユーザの特性または習慣の程度に基づいて変更し、
前記所定期間において前記一の口腔疾患の前記リスクレベルが所定値以上であった場合に、前記特徴情報に関してのリスクレベルを増加させる基準となる所定の閾値を、前記所定期間における前記特徴情報に示されるユーザの特性または習慣の程度に基づいて変更する、
請求項1から4のいずれか一項に記載の情報提供装置。
A correction parameter update unit is further provided,
When the feature information is information indicating a degree of a characteristic or habit of a user, the risk level correction unit decreases or increases the corresponding risk level in accordance with the correction parameter when the feature information exceeds a predetermined threshold set in advance;
The correction parameter update unit
When the risk level for one oral disease among a plurality of oral diseases is equal to or lower than a predetermined value during a predetermined period, a predetermined threshold serving as a criterion for reducing the risk level for the characteristic information is changed based on a degree of a characteristic or habit of the user indicated in the characteristic information during the predetermined period;
When the risk level of the one oral disease during the predetermined period is equal to or higher than a predetermined value, a predetermined threshold serving as a criterion for increasing the risk level regarding the characteristic information is changed based on the degree of the user's characteristics or habits indicated in the characteristic information during the predetermined period.
The information providing device according to any one of claims 1 to 4.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021007177A JP7473133B2 (en) | 2021-01-20 | 2021-01-20 | Information Providing Device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021007177A JP7473133B2 (en) | 2021-01-20 | 2021-01-20 | Information Providing Device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022111622A JP2022111622A (en) | 2022-08-01 |
JP7473133B2 true JP7473133B2 (en) | 2024-04-23 |
Family
ID=82655602
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021007177A Active JP7473133B2 (en) | 2021-01-20 | 2021-01-20 | Information Providing Device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7473133B2 (en) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2016203622A1 (en) | 2015-06-18 | 2016-12-22 | 富士通株式会社 | Onset risk determination device, onset risk determination method, and onset risk determination program |
JP2017070638A (en) | 2015-10-09 | 2017-04-13 | 大日本印刷株式会社 | Periodontal disease progress digitization apparatus, and digitization program |
JP2019036188A (en) | 2017-08-18 | 2019-03-07 | 株式会社Nttドコモ | Caries prediction system |
JP2019155027A (en) | 2018-03-16 | 2019-09-19 | 株式会社Nttドコモ | Oral disease diagnosis system and oral disease diagnosis program |
JP2021039748A (en) | 2019-08-30 | 2021-03-11 | キヤノン株式会社 | Information processor, information processing method, information processing system, and program |
-
2021
- 2021-01-20 JP JP2021007177A patent/JP7473133B2/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2016203622A1 (en) | 2015-06-18 | 2016-12-22 | 富士通株式会社 | Onset risk determination device, onset risk determination method, and onset risk determination program |
JP2017070638A (en) | 2015-10-09 | 2017-04-13 | 大日本印刷株式会社 | Periodontal disease progress digitization apparatus, and digitization program |
JP2019036188A (en) | 2017-08-18 | 2019-03-07 | 株式会社Nttドコモ | Caries prediction system |
JP2019155027A (en) | 2018-03-16 | 2019-09-19 | 株式会社Nttドコモ | Oral disease diagnosis system and oral disease diagnosis program |
JP2021039748A (en) | 2019-08-30 | 2021-03-11 | キヤノン株式会社 | Information processor, information processing method, information processing system, and program |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2022111622A (en) | 2022-08-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20180260706A1 (en) | Systems and methods of identity analysis of electrocardiograms | |
Taylor et al. | Classification criteria for psoriatic arthritis: development of new criteria from a large international study | |
US10638980B2 (en) | System and method for predicting heart failure decompensation | |
US20230394653A1 (en) | Oral Condition Evaluation System, Oral Care Recommendation System, and Oral Condition Notification System | |
US20220277850A1 (en) | Health prediction system and method using oral microorganism analysis device | |
JP6914525B2 (en) | Swallowing function analysis system and program | |
CN104799813A (en) | Diet support device and method | |
JP7473133B2 (en) | Information Providing Device | |
US20120203092A1 (en) | Patient health improvement monitor | |
JP6960800B2 (en) | Caries prediction system | |
Hultquist et al. | Early childhood caries risk assessment in 1-year-olds evaluated at 6-years of age | |
CN115527684A (en) | Tooth neck non-carious defect prediction model construction method, device and prediction system | |
CN114402575B (en) | Action recognition server, action recognition system, and action recognition method | |
US11436205B2 (en) | Method and apparatus for predicting parameter values of data entries in data set | |
Meeus et al. | Clinical Decision Support for Improved Neonatal Care: The Development of a Machine Learning Model for the Prediction of Late-onset Sepsis and Necrotizing Enterocolitis | |
JP2022111716A (en) | Information provision device | |
JP2021074030A (en) | Decayed tooth risk determination program and system | |
JP7317171B2 (en) | Program, information processing device and information processing method | |
JP2022111713A (en) | Dentist appointment device | |
JP7102037B1 (en) | Programs, information processing equipment and information processing methods | |
US12027241B2 (en) | Methods and systems for in-clinic compliance protocols | |
CN118216761A (en) | Tooth brushing monitoring method, tooth brushing monitoring device, toothbrush base and computer readable storage medium | |
CN117813659A (en) | Gingival disease inspection | |
CN109937009A (en) | Terminal installation, output method and computer program | |
JP6755059B1 (en) | Dental diagnostic programs and systems |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7426 Effective date: 20210309 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20210309 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230815 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20240222 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240319 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240403 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7473133 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |