特許 6892352 う蝕治癒支援装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6892352

(24)【登録日】2021年5月31日

(45)【発行日】2021年6月23日

(54)【発明の名称】う蝕治癒支援装置

(51)【国際特許分類】

   A61C 19/04 20060101AFI20210614BHJP

【ＦＩ】

   A61C19/04 Z

【請求項の数】5

【全頁数】15

(21)【出願番号】特願2017-157553(P2017-157553)

(22)【出願日】2017年8月17日

(65)【公開番号】特開2019-33920(P2019-33920A)

(43)【公開日】2019年3月7日

【審査請求日】2020年2月4日

(73)【特許権者】

【識別番号】392026693

【氏名又は名称】株式会社ＮＴＴドコモ

(74)【代理人】

【識別番号】100088155

【弁理士】

【氏名又は名称】長谷川 芳樹

(74)【代理人】

【識別番号】100113435

【弁理士】

【氏名又は名称】黒木 義樹

(74)【代理人】

【識別番号】100121980

【弁理士】

【氏名又は名称】沖山 隆

(74)【代理人】

【識別番号】100128107

【弁理士】

【氏名又は名称】深石 賢治

(72)【発明者】

【氏名】荒木 尊士

(72)【発明者】

【氏名】川崎 仁嗣

(72)【発明者】

【氏名】佐野 博之

(72)【発明者】

【氏名】土井 千章

(72)【発明者】

【氏名】池田 大造

(72)【発明者】

【氏名】片桐 雅二

【審査官】 宮部 愛子

(56)【参考文献】

【文献】 米国特許出願公開第２０１６／００６６７７６（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 特開２００９−２０５３３０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特表２００１−５１９６９７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 韓国公開特許第１０−２０１１−０１３８７４８（ＫＲ，Ａ）

【文献】 特開２００５−１９２９３８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 国際公開第２０１３／１３２８９２（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 韓国公開特許第１０−２００８−００９４１３９（ＫＲ，Ａ）

【文献】 韓国公開特許第１０−２０１６−０１２０１３１（ＫＲ，Ａ）

【文献】 特開２００６−３０８４６２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ａ６１Ｃ １９／０４−１９／０６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

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。

【請求項2】

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。

【請求項3】

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。

【請求項4】

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１〜３のいずれか一項に記載のう蝕治癒支援装置。

【請求項5】

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４に記載のう蝕治癒支援装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

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。

【背景技術】

【0002】

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。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００６−３０８４６２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

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。

【0005】

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。

【課題を解決するための手段】

【0006】

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。

【0007】

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。

【発明の効果】

【0008】

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。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】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。

【図2】歯の種類を示す図である。

【図3】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。

【図4】予測モデルの具体例を示す図である。

【図5】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。

【発明を実施するための形態】

【0010】

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。

【0011】

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。

【0012】

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。

【0013】

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。

【0014】

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。

【0015】

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。

【0016】

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。

【0017】

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。

【0018】

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。

【0019】

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。

【0020】

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。

【0021】

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。

【0022】

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。

【0023】

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。

【0024】

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。

【0025】

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。

【0026】

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。

【0027】

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。

【0028】

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。

【0029】

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。

【数1】

ただし、０≦ｔ＜ｔ‘とする。

【0030】

【数2】

ただし、ｔ‘≦ｔとする。

【0031】

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。

【0032】

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。

【0033】

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。

【0034】

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。

【0035】

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。

【0036】

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。

【0037】

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。

【0038】

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。

【0039】

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。

【0040】

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。

【0041】

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。

【0042】

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。

【0043】

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。

【0044】

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。

【0045】

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）。

【0046】

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。

【0047】

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。

【0048】

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。

【0049】

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。

【0050】

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。

【0051】

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。

【0052】

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。

【0053】

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。

【0054】

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。

【0055】

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。

【0056】

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。

【0057】

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。

【0058】

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。

【0059】

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。

【0060】

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。

【0061】

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。

【0062】

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。

【0063】

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。

【0064】

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。

【0065】

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。

【0066】

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。

【0067】

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。

【0068】

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。

【0069】

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。

【0070】

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。

【0071】

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。

【0072】

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。

【0073】

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。

【0074】

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。

【0075】

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。

【0076】

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。

【0077】

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。

【0078】

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。

【0079】

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。

【0080】

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。

【0081】

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。

【0082】

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。

【0083】

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。

【0084】

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。

【0085】

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。

【0086】

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。

【0087】

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。

【0088】

「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。

【0089】

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。

【0090】

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。

【0091】

「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。

【0092】

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。

【0093】

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。

【符号の説明】

【0094】

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。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】