特開 2024-135854 歯ぎしり検出システム、及び歯ぎしり検出プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024135854

(43)【公開日】2024-10-04

(54)【発明の名称】歯ぎしり検出システム、及び歯ぎしり検出プログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/11 20060101AFI20240927BHJP

   A61B 5/00 20060101ALI20240927BHJP

   A61B 5/16 20060101ALI20240927BHJP

   A61B 5/0245 20060101ALI20240927BHJP

【ＦＩ】

A61B5/11 300

A61B5/00 101R

A61B5/16 100

A61B5/0245 100C

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023046741

(22)【出願日】2023-03-23

(71)【出願人】

【識別番号】000196129

【氏名又は名称】西川株式会社

(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】100182006

【弁理士】

【氏名又は名称】湯本 譲司

(72)【発明者】

【氏名】野々村 琢人

(72)【発明者】

【氏名】島田 紗樹

(72)【発明者】

【氏名】仁科 翠

【テーマコード（参考）】

4C017

4C038

4C117

【Ｆターム（参考）】

4C017AA02

4C017AC03

4C017BC16

4C038PP05

4C038PS00

4C038VA04

4C038VA05

4C038VB05

4C038VB32

4C038VC20

4C117XB01

4C117XB02

4C117XB04

4C117XB09

4C117XC02

4C117XD08

4C117XE13

4C117XE26

4C117XE27

4C117XE30

(57)【要約】

【課題】使用者への負担を軽減しつつ、歯ぎしりを高精度に検出することができる歯ぎしり検出システムを提供する。
【解決手段】歯ぎしり検出システム１は、入眠時刻から覚醒時刻までの使用者の歯ぎしりを検出する歯ぎしり検出システムであって、使用者に対して非接触で、使用者の振動を示す振動情報を取得するセンサ部１１と、振動情報から歯ぎしりの前に生じる兆候を示す兆候情報を抽出し、振動情報及び兆候情報から歯ぎしりを検出する検出部４１と、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

入眠時刻から覚醒時刻までの使用者の歯ぎしりを検出する歯ぎしり検出システムであって、
前記使用者に対して非接触で、前記使用者の振動を示す振動情報を取得するセンサ部と、
前記振動情報から前記歯ぎしりの前に生じる兆候を示す兆候情報を抽出し、前記振動情報及び前記兆候情報から前記歯ぎしりを検出する検出部と、を備える、歯ぎしり検出システム。

【請求項2】

前記検出部は、前記振動情報から前記使用者の心拍を示す心拍情報を抽出し、
前記検出部は、前記心拍情報から前記歯ぎしりの前に生じる心拍数の増加を前記兆候情報として抽出する、請求項１に記載の歯ぎしり検出システム。

【請求項3】

前記検出部は、前記振動情報から前記使用者の自律神経の状態を示す自律神経情報を抽出し、
前記検出部は、前記自律神経情報から前記歯ぎしりの前に生じる交感神経指標の増加を前記兆候情報として抽出する、請求項１又は請求項２に記載の歯ぎしり検出システム。

【請求項4】

前記検出部は、前記振動情報を波形として検出し、検出した前記波形を、予め記憶されている歯ぎしり波形と比較することによって、前記歯ぎしりと特定する、請求項１又は請求項２に記載の歯ぎしり検出システム。

【請求項5】

センサ部によって取得された使用者の振動を示す振動情報から歯ぎしりの前に生じる兆候を示す兆候情報を抽出するステップと、
前記振動情報及び前記兆候情報から前記歯ぎしりを検出するステップと、
をコンピュータに実行させる、歯ぎしり検出プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、歯ぎしり検出システム、及び歯ぎしり検出プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、口腔内に装着される装置本体を有する歯ぎしり防止装置が記載されている。装置本体は、上顎歯と下顎歯との接触状態を検出する圧電センサを有する。歯ぎしり防止装置は、圧電センサの信号から歯ぎしりを判別する制御手段を有する。

【0003】

特許文献２には、動物が発する身体の振動を検出する振動信号センサ手段を含む生体情報検出装置が記載されている。振動信号センサ手段は、振動センサ本体と、当該振動センサ本体の上下に積層して形成される底板、クッション部材及び振動収集板のうちの少なくとも１つ以上とから構成される。当該動物と振動センサ本体とは、互いに非接触である。生体情報検出装置は、振動信号センサ手段によって検出された信号から歯ぎしりの音を分離する。より具体的には、振動信号センサ手段によって人体からの信号が検出される。そして、検出した信号の前処理を行う工程と、前処理が行われた信号をフィルタリング処理して複数の信号に分離し、呼吸振動、心拍振動、いびき及び体動信号のうち少なくとも２つの信号を得る工程とが実行される。この生体情報検出装置では、上記のいびきが、歯ぎしり、くしゃみ、寝言等の音を発生するものを含むとされている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２０－７５０１８号公報

【特許文献2】特開２０１９－６７３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

前述した歯ぎしり防止装置では、歯ぎしりを検出するために、装置本体が口腔内に装着される必要がある。よって、特に睡眠時において、当該装置本体が口腔内に含まれることによる被験者の負担が大きいことが懸念される。

【0006】

前述した生体情報検出装置では、人体からの信号が前処理及びフィルタリング処理を経て複数の信号に分離され、分離されたいびきの信号に、くしゃみ及び寝言等の音と共に歯ぎしりが含まれる。よって、人体から検出された信号が、歯ぎしりによるものなのか、くしゃみによるものなのか、又は寝言によるものなのかを判別できなくなる懸念がある。したがって、歯ぎしりの検出の精度の点において改善の余地がある。

【0007】

本開示は、使用者への負担を軽減しつつ、歯ぎしりを高精度に検出することができる歯ぎしり検出システム、及び歯ぎしり検出プログラム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】

【0008】

本開示に係る歯ぎしり検出システムは、（１）入眠時刻から覚醒時刻までの使用者の歯ぎしりを検出する歯ぎしり検出システムである。歯ぎしり検出システムは、使用者に対して非接触で、使用者の振動を示す振動情報を取得するセンサ部と、振動情報から歯ぎしりの前に生じる兆候を示す兆候情報を抽出し、振動情報及び兆候情報から歯ぎしりを検出する検出部と、を備える。

【0009】

この歯ぎしり検出システムでは、センサ部は、使用者に対して非接触で、使用者の振動を示す振動情報を取得する。よって、使用者はセンサ部と非接触な状態で歯ぎしりが検出されるので、歯ぎしりを検出しているときにおける使用者への負担を軽減することができる。また、検出部は、使用者の振動を示す振動情報と、歯ぎしりの前に生じる歯ぎしりの兆候を示す兆候情報とから歯ぎしりを検出する。振動情報には、歯ぎしりそのものの振動が含まれるので、振動情報から歯ぎしりを検出することができる。さらに、歯ぎしりの前に生じる兆候である兆候情報が振動情報に加味されて歯ぎしりが検出されるので、兆候情報を用いて振動情報の振動が歯ぎしりによるものであることの確実性を向上させることができる。したがって、使用者への負担を軽減しつつ歯ぎしりを高精度に検出することができる。

【0010】

（２）上記（１）において、検出部は、振動情報から使用者の心拍を示す心拍情報を抽出してもよく、検出部は、心拍情報から歯ぎしりの前に生じる心拍数の増加を兆候情報として抽出してもよい。使用者が歯ぎしりを行う前に、使用者の心拍数が増加することがある。よって、歯ぎしりの前に生じる心拍数の増加を兆候情報として検出部が抽出する場合、心拍数の増加を用いて振動情報の振動が歯ぎしりによるものであることの確実性を向上させることができる。

【0011】

（３）上記（１）又は（２）において、検出部は、振動情報から使用者の自律神経の状態を示す自律神経情報を抽出してもよく、検出部は、自律神経情報から歯ぎしりの前に生じる交感神経指標の増加を兆候情報として抽出してもよい。使用者が歯ぎしりを行う前に、使用者の交感神経が亢進することがある。この構成によれば、検出部は、歯ぎしりの前に生じる交感神経指標の増加を兆候情報として抽出するので、検出された振動が歯ぎしりによるものであることの確実性を向上させることができる。

【0012】

（４）上記（１）～（３）のいずれかにおいて、検出部は、振動情報を波形として検出してもよく、検出した波形を、予め記憶されている歯ぎしり波形と比較することによって、歯ぎしりと特定してもよい。この場合、予め検出されており、かつ、振動情報及び兆候情報から高精度に検出された歯ぎしり波形を用いて、検出した波形が歯ぎしりであるか否かを特定することができる。よって、検出された波形が歯ぎしりによるものであることの確実性を向上させることができる。

【0013】

本開示に係る歯ぎしり検出プログラムでは、（５）センサ部によって取得された使用者の振動を示す振動情報から歯ぎしりの前に生じる兆候を示す兆候情報を抽出するステップと、振動情報及び兆候情報から歯ぎしりを検出するステップと、をコンピュータに実行させる。

【0014】

この歯ぎしり検出プログラムを実行するコンピュータは、使用者の振動を示す振動情報と、歯ぎしりの前に生じる歯ぎしりの兆候を示す兆候情報とから歯ぎしりを検出する。振動情報には、歯ぎしりそのものの振動が含まれるので、振動情報から歯ぎしりを検出することができる。さらに、兆候情報が振動情報に加味されて歯ぎしりが検出されるので、兆候情報を用いて振動情報の振動が歯ぎしりによるものであることの確実性を向上させることができる。したがって、歯ぎしりを高精度に検出することができる。

【発明の効果】

【0015】

本開示によれば、使用者への負担を軽減しつつ、歯ぎしりを高精度に検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】図１は、一実施形態に係る歯ぎしり検出システムを示すブロック図である。

【図2】図２（ａ）は、センサ部が取り付けられるクッション体を示す斜視図である。図２（ｂ）は、図２（ａ）に示されたクッション体を構成する芯材を示す斜視図である。

【図3】図３（ａ）は、歯ぎしりの模式的な波形図である。図３（ｂ）は、寝返りの模式的な波形図である。図３（ｃ）は、安静時の模式的な波形図である。

【図4】図４は、歯ぎしりの前に心拍数が増加することによって生じる兆候情報を示す波形の模式的な波形図である。

【図5】図５は、歯ぎしりの発生頻度の高低の基準の一例を示す模式的な図である。

【図6】図６は、歯ぎしり検出システムの動作の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下では、図面を参照しながら本開示に係る歯ぎしり検出システム及び歯ぎしり検出プログラムの実施形態について説明する。図面の説明において同一又は相当する要素には同一の符号を付し、重複する説明を適宜省略する。図面は、理解の容易化のため、一部を簡略化又は誇張して描いている場合があり、寸法比率等は図面に記載のものに限定されない。

【0018】

本開示に係る歯ぎしり検出システムは、使用者の歯ぎしりを検出する。「歯ぎしり」とは、歯を動的若しくは静的に摺り合わせること、又は噛みしめることを言う。歯ぎしりを行うことによって、歯が擦り減っていき割れること、及び知覚過敏又は歯周病を悪化させることが懸念される。また、歯ぎしりを行うことは、顎関節症、頭痛、又は肩こりを引き起こす要因になりうる。また、歯ぎしりによって音が生じるので、同室で寝ている人間の睡眠の質を悪化させることも生じうる。

【0019】

歯ぎしり検出システムは、入眠時刻から覚醒時刻までの使用者の歯ぎしりを検出する。歯ぎしり検出システムは、例えば、個人用又は家庭用として用いられてもよいし、試験研究用として研究所等で用いられるものであってもよい。また、歯ぎしり検出システムは、治療用として病院等で用いられるものであってもよい。「使用者」は、歯ぎしり検出システムにより歯ぎしりを検出される対象となる者を言う。使用者は、例えば、歯ぎしりによる健康リスクを抱える者、病院等で歯ぎしりの治療を含む睡眠治療を受ける者、又は自己の睡眠時における歯ぎしりの有無の検査を希望する者である。

【0020】

図１は、一実施形態に係る歯ぎしり検出システム１を示すブロック図である。歯ぎしり検出システム１は、例えば、コンピュータ、タブレット端末、スマートフォン、腕時計、又はウェアラブル端末等の情報端末１００において実行可能とされている。歯ぎしり検出システム１は、例えば、センサ部１１と、情報端末１００とを備える。情報端末１００は、歯ぎしり検出アプリケーション４０（歯ぎしり検出プログラム）と、表示部２０とを有する。

【0021】

歯ぎしり検出アプリケーション４０は、例えば、情報端末１００において実行されるアプリケーションプログラムである。歯ぎしり検出アプリケーション４０は、情報端末１００にダウンロードされるアプリケーションであって情報端末１００において実行されるアプリケーションであってもよい。以下では、歯ぎしり検出アプリケーション４０が情報端末１００にダウンロードされたアプリケーションであって、歯ぎしり検出アプリケーション４０の機能が情報端末１００において実行される例について説明する。

【0022】

「情報端末」は、例えば、携帯端末である。「携帯端末」は、例えば、スマートフォンを含む携帯電話、タブレット又はノートパソコン等、携帯可能な情報端末を示している。「情報端末」は、携帯端末以外の端末であってもよく、例えば、デスクトップのパソコンであってもよい。「情報端末」は、一例として、オペレーティングシステム及びソフトウェア（アプリケーション）等を実行するプロセッサ（例えばＣＰＵ）と、ＲＯＭ及びＲＡＭによって構成される主記憶部と、フラッシュメモリ等によって構成される補助記憶部と、無線通信モジュール等によって構成される通信制御部と、入力装置と、ディスプレイ等の出力装置とを備える。但し、「情報端末」の構成は、上記に限定されず適宜変更可能である。

【0023】

歯ぎしり検出アプリケーション４０の各機能は、プロセッサ又は主記憶部に所定のソフトウェアを読み込ませて当該ソフトウェアを実行することによって実現される。プロセッサは、当該ソフトウェアに従って、前述した通信制御部、入力装置又は出力装置を動作させ、主記憶部又は補助記憶部におけるデータの読み出し及び書き込みを行う。歯ぎしり検出アプリケーション４０の機能の実行に必要なデータ又はデータベースは主記憶部又は補助記憶部に格納される。

【0024】

「情報端末」の各機能要素は、プロセッサ又は記憶部（例えば前述した主記憶部又は補助記憶部）に所定のソフトウェアを読み込ませて当該ソフトウェアを実行することによって実現される。プロセッサは、当該ソフトウェアに従って、前述した通信制御部、入力装置又は出力装置を動作させ、記憶部におけるデータの読み出し及び書き出しを行う。「情報端末」の処理に用いられるデータ又はデータベースは記憶部に格納される。

【0025】

歯ぎしり検出システム１は、複数のコンピュータによって実行される分散処理システムであってもよいし、クライアントサーバシステム、又はクラウドシステムであってもよい。本実施形態に係る歯ぎしり検出アプリケーション４０は、例えば、メインモジュール、データ取得モジュール、検出モジュール、及び出力モジュールを含む。データ取得モジュール、検出モジュール、及び出力モジュールが実行されることによって歯ぎしり検出アプリケーション４０の各機能要素が機能する。歯ぎしり検出アプリケーション４０は、一例として、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、又は半導体メモリ等の有形の記憶媒体に固定的に記録された上で提供されるものであってもよい。また、歯ぎしり検出アプリケーション４０は、搬送波に重畳されたデータ信号として通信ネットワークを介して提供されるものであってもよい。

【0026】

表示部２０は、例えば、歯ぎしり検出アプリケーション４０によって生成された情報を情報端末１００のディスプレイに表示する。表示部２０は、情報端末１００が備えるプロセッサ及びディスプレイによって実現される機能部である。センサ部１１は、使用者の身体の情報を取得する。本実施形態では、センサ部１１は、振動情報を取得する。振動情報は、使用者の振動を示す情報である。

【0027】

図２（ａ）は、センサ部１１が取り付けられるクッション体１０を示す斜視図である。図２（ｂ）は、図２（ａ）に示されたクッション体１０を構成する芯材２を示す斜視図である。図１，図２（ａ）及び図２（ｂ）に示されるように、センサ部１１は、例えば、クッション体１０に着脱可能なセンサシートである。センサ部１１は、クッション体１０に横たわる使用者のバイタルデータを取得する。

【0028】

例えば、センサ部１１は糸状センサが刺繍されたシート状生地を有し、クッション体１０に対する当該シート状生地の位置は変更可能とされている。センサ部１１の糸状センサは、例えば、当該シート状生地において２次元的に広がるように刺繍によって固定されている。当該糸状センサは、一例として、圧電センサである。この場合、センサ部１１の圧電センサが付与された使用者の身体の荷重から当該荷重に応じた電気信号を生成し、センサ部１１は当該電気信号を前述した振動情報として取得する。振動情報として取得される電気信号を以下では「信号」と称することがある。

【0029】

センサ部１１は、例えば、上記の糸状センサ（一例として圧電センサ）と、糸状センサにより生成された電気信号としての振動情報をセンサ部１１の外部に出力する通信部とを有する。上記では、センサ部１１が圧電センサを有する例について説明した。しかし、センサ部１１のセンサの種類は、圧電センサに限られず、特に限定されない。例えば、センサ部１１は、加速度センサを含んでいてもよい。

【0030】

例えば、センサ部１１は、使用者の身体に載せられるクッション体１０に取り付けられて用いられる。クッション体１０は、平面視において長方形状を呈する。クッション体１０は、長手方向Ｄ１、及び長手方向Ｄ１と直交する短手方向Ｄ２に延在する。クッション体１０は、長手方向Ｄ１及び短手方向Ｄ２の双方に直交する厚さ方向Ｄ３に厚みを有する。

【0031】

クッション体１０の長手方向Ｄ１の長さは、例えば、１２０ｃｍ以上且つ２１０ｃｍ以下（一例として１９５ｃｍ）である。クッション体１０の短手方向Ｄ２の長さは、例えば、７０ｃｍ以上且つ１８０ｃｍ以下（一例として９７ｃｍ）である。クッション体１０の厚さ方向Ｄ３の長さは、例えば、３ｃｍ以上且つ４０ｃｍ以下（一例として９ｃｍ）である。

【0032】

本実施形態では、クッション体１０は、マットレスである。クッション体１０の使用者は、自らの身体をクッション体１０の上に載せる。このとき、横たわった使用者の身体が延びる方向（すなわち、使用者の頭部と脚部とを結ぶ方向）は、例えば、クッション体１０の長手方向Ｄ１と一致する。

【0033】

図２（ｂ）に示されるように、クッション体１０は、後述する側地３の内部に収容される芯材２を有する。本実施形態では、芯材２は、平面視において長方形状を呈する。芯材２は、例えば、内容物と、当該内容物を収容する袋体とを有する。内容物は、例えば、ウレタンフォーム、又はポリエステルである。袋体の材料は、例えば、綿、又はポリエステルである。

【0034】

芯材２は、直方体形状を呈する。芯材２は、使用者の身体が載せられる上面２１と、上面２１とは反対側を向く下面２２とを有する。上面２１は、芯材２の厚さ方向Ｄ３の一方側（図２（ｂ）における上側）を向く面である。下面２２は、芯材２の厚さ方向Ｄ３の他方側（図２（ｂ）における下側）を向く面である。また、芯材２は、上面２１と下面２２とを繋ぐ複数の側面２３を有する。

【0035】

図２（ａ）に示されるように、クッション体１０は、側地３を有する。本実施形態では、側地３は、袋状であり、平面視において長方形状を呈する。側地３は、例えば、芯材２の上面２１を覆う表地３１と、芯材２の下面２２を覆う裏地３２と、表地３１及び裏地３２を互いに繋ぐ開閉部材３３とを有する。開閉部材３３は、側地３における芯材２の側面２３に対向する位置に設けられている。厚さ方向Ｄ３から見た場合において、開閉部材３３は、芯材２の側面２３の外側に位置する。側地３は、芯材２から着脱可能とされている。「芯材から着脱可能」とは、芯材に対して側地を捲り上げること、及び、側地を捲って芯材の少なくとも一部を露出させることを含んでいる。

【0036】

開閉部材３３は、一例として、いわゆるダブルスライダである。開閉部材３３は、２つのスライダ３４と、スライダ３４のスライドによって表地３１及び裏地３２を開閉するエレメント３５とを有してもよい。

【0037】

この場合、一方のスライダ３４をエレメント３５に沿って一方向（図２（ａ）における時計回りの方向）にスライドさせると共に、他方のスライダ３４をエレメント３５に沿って他方向（図２（ａ）における反時計回りの方向）にスライドさせることで、表地３１及び裏地３２を開くことができる。

【0038】

また、一方のスライダ３４をエレメント３５に沿って他方向にスライドさせると共に、他方のスライダ３４をエレメント３５に沿って一方向にスライドさせることで、表地３１及び裏地３２を閉じることができる。開閉部材３３は、いわゆるシングルスライダであってもよい。この場合、開閉部材３３は、１つのスライダ３４と、エレメント３５とを有する。

【0039】

センサ部１１は、例えば、袋状の側地３の内部に配置されている。より具体的には、センサ部１１は、芯材２と側地３との間に配置されている。センサ部１１がクッション体１０に取り付けられるに際し、例えば、センサ部１１は、クッション体１０の短手方向Ｄ２に延びるように配置される。この場合、センサ部１１は、クッション体１０の側地３から見て使用者の身体とは反対側に位置する。よって、クッション体１０に使用者の身体が載せられたとき、センサ部１１は、使用者に対して非接触となる。

【0040】

「センサ部１１が使用者に対して非接触となる」とは、センサ部１１が使用者の身体に対して直接接触していないことを言う。センサ部１１と使用者との間にクッション体１０が位置することによってセンサ部１１と使用者とが間接的に接続されていることは、「センサ部１１が使用者に対して非接触となる」ことに含まれる。例えば、使用者の身体とセンサ部１１との間には、使用者が着用する衣類及び側地３が介在する。これにより、センサ部１１は使用者の身体に対して非接触である。センサ部１１は、使用者に対して非接触で振動情報を取得する。

【0041】

センサ部１１は、例えば、長手方向Ｄ１における使用者の心臓と対応する位置に取り付けられる。センサ部１１は、一例として、使用者の頭部が載せられる位置からクッション体１０の長手方向Ｄ１に離隔した位置（図２（ａ）における右下側の位置）までのいずれかの位置に取り付けられる。長手方向Ｄ１におけるセンサ部１１の取付位置は変更可能とされている。使用者の頭部が載せられる位置からセンサ部１１が取り付けられる位置までの距離は、例えば、４０ｃｍ以上且つ５０ｃｍ以下（一例として５０ｃｍ）であってもよい。

【0042】

歯ぎしり検出システム１は、波形記憶部５０を備える。波形記憶部５０は、情報端末１００が備えるプロセッサ及び記憶部によって実現される機能部である。図３（ａ）、図３（ｂ）及び図３（ｃ）のそれぞれに示されるように、波形記憶部５０は、歯ぎしりによる振動を波形化したときの模式的な波形（以下、「歯ぎしりの模式的な波形」と称する。）、寝返りによる振動を波形化したときの模式的な波形（以下、「寝返りの模式的な波形」と称する。）、及び安静時に生じる振動を波形化したときの模式的な波形（以下、「安静時の模式的な波形」と称する。）を記憶している。図３（ａ）は、歯ぎしりの模式的な波形図である。図３（ｂ）は、寝返りの模式的な波形図である。図３（ｃ）は、安静時の模式的な波形図である。

【0043】

歯ぎしりの模式的な波形は、例えば、歯ぎしりの振動が有する振幅、振動数及び継続時間の特徴の理論値を反映した波形である。寝返りの模式的な波形は、例えば、寝返りの振動が有する振幅、振動数及び継続時間の特徴の理論値を反映した波形である。安静時の模式的な波形は、例えば、安静時の振動が有する振幅、振動数及び継続時間の特徴の理論値を反映した波形である。上記各理論値は、例えば、使用者の年齢、性別又は体型から算出される値であってもよい。

【0044】

波形記憶部５０は、歯ぎしりの前に生じる兆候を示す兆候情報の典型例を記憶している。兆候情報としては、例えば、歯ぎしりの所定時間前に使用者の心拍数が増加すること、及び歯ぎしりの前に使用者の交感神経指標が増加することが挙げられる。「心拍」は、心臓の拍動を言う。「所定時間」は、例えば、数秒、又は直前である。波形記憶部５０は、歯ぎしりの前に心拍数が増加することによって生じる兆候情報を示す波形の模式的な波形を記憶している。図４は、歯ぎしりの前に心拍数が増加することによって生じる兆候情報を示す波形の模式的な波形図である。図４に示されるように、歯ぎしりによって生じる波形の直前に、心拍数が増加することによって生じる波形を確認することができる。

【0045】

波形記憶部５０は、歯ぎしり波形を予め記憶している。波形記憶部５０は、例えば、後述する歯ぎしり判定部４４によって出力される歯ぎしり波形を記憶している。「歯ぎしりの模式的な波形」が歯ぎしりの振動が有する特徴の理論値を反映した波形であるのに対し、「歯ぎしり波形」は、実際に検出された使用者の過去の歯ぎしりの波形である。波形記憶部５０は、例えば、検出した使用者の過去の歯ぎしりの波形の数と同一の数の歯ぎしり波形のデータを有する。歯ぎしり波形には、使用者と異なる人間の過去の歯ぎしりの波形が含まれていてもよい。その場合、波形記憶部５０は、検出した使用者の過去の歯ぎしりの波形の数よりも多い数の歯ぎしり波形のデータを有する。

【0046】

歯ぎしり検出アプリケーション４０は、例えば、振動情報から使用者の入眠時刻及び覚醒時刻を取得する。入眠時刻とは、使用者が入眠した時刻を言う。覚醒時刻とは、使用者が覚醒した時刻を言う。歯ぎしり検出アプリケーション４０は、例えば、センサ部１１によって取得された体動情報、及びセンサ部１１の加速度センサによって検知された寝具の動きから入眠時刻を判定して入眠時刻の取得を行ってもよい。覚醒時刻の取得も同様である。上記の例とは異なり、使用者が情報端末１００で歯ぎしり検出アプリケーション４０を操作して、使用者の操作によって入眠時刻及び覚醒時刻の取得が行われてもよい。

【0047】

歯ぎしり検出アプリケーション４０は、振動情報及び兆候情報から使用者の歯ぎしりを検出する検出部４１を備える。検出部４１は、振動情報を波形として検出する波形検出部４２と、兆候情報を抽出する兆候情報抽出部４３と、検出された波形が歯ぎしりによる波形であるか否かを判定する歯ぎしり判定部４４とを有する。

【0048】

検出部４１は、振動情報から使用者の自律神経の状態を示す情報である自律神経情報を抽出する。例えば、検出部４１は、振動情報から心拍情報を抽出する。そして、検出部４１は、抽出した心拍情報を解析することで、使用者の心拍変動（ＨＲＶ：Heart Rate Variability）を取得する。検出部４１は、取得した使用者の心拍変動から自律神経情報を取得する。例えば、自律神経情報は、心拍変動に含まれる周期性成分を示す情報を含む。検出部４１は、心拍変動の周期性成分を周波数解析し、各周波数のパワースペクトルを示す情報を取得する。

【0049】

上記の周波数解析の結果として得られる自律神経のパワースペクトルは、低周波数帯（一例として０．０４Ｈｚ～０．１５Ｈｚ）におけるパワースペクトルの積分値であるＬＦ（Low Frequency）成分と、高周波数帯（一例として０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚ）におけるパワースペクトルの積分値であるＨＦ（High Frequency）成分とに分けられる。ＬＦ成分は交感神経活動及び副交感神経活動を反映しており、ＨＦ成分は副交感神経活動を反映している。

【0050】

検出部４１は、交感神経指標を示す情報、及び副交感神経指標を示す情報を自律神経情報として取得する。交感神経指標は、交感神経の優位性を示す指標である。交感神経指標は、一例として、ＬＦ成分の値をＨＦ成分の値で除した値である。副交感神経指標は、副交感神経の優位性を示す指標である。副交感神経指標は、一例として、ＨＦ成分の値をＬＦ成分及びＨＦ成分の和で除した値である。

【0051】

波形検出部４２は、センサ部１１の圧電センサに使用者から付与された荷重の変化を示す信号を波形化することで、振動情報を波形として検出する。波形検出部４２は、検出した波形の振幅と、歯ぎしりの模式的な波形の振幅との差が所定の閾値以下である場合に、当該検出した波形を候補波形として抽出する。例えば、シート型センサで測定される歯ぎしりの波形の振幅は、シート型センサで測定される安静時の呼吸及び心拍による波形の振幅よりも大きく、且つシート型センサで測定される寝返り及び体動による波形の振幅よりも小さい。波形検出部４２は、シート型センサで測定された波形の振幅が安静時の波形の振幅より大きく且つ寝返りの波形の振幅より小さいときに、シート型センサで測定された波形を候補波形として抽出してもよい。

【0052】

波形検出部４２は、検出した波形の振幅と、歯ぎしりの模式的な波形の振幅とを比較すること以外によって、候補波形を抽出してもよい。波形検出部４２は、例えば、検出した波形の振幅の他に、波形の振動数、及び波形の継続時間に基づいて候補波形を抽出してもよい。例えば、シート型センサで測定される歯ぎしりは２Ｈｚ以上且つ４Ｈｚ以下の周期的な振動が２秒以上継続する現象である。よって、波形検出部４２は、２秒以上継続する波形を検出する。波形検出部４２は、当該波形の振動数、及び振幅の大きさを検出する。波形検出部４２は、当該波形の振幅と、歯ぎしりの模式的な波形の振幅との差が閾値以下であること、当該波形の振動数と、歯ぎしりの模式的な波形の振動数との差が閾値以下であること、及び当該波形の継続時間が２秒以上であることを用いて、当該波形を候補波形として抽出してもよい。

【0053】

波形検出部４２は、検出した波形が波形記憶部５０に記憶されている寝返りの模式的な波形の特徴、及び安静時の模式的な波形の特徴を有していないことを更に検出してもよい。この場合、寝返りの波形、及び安静時の波形が歯ぎしりの波形と混同されることを抑制できる。

【0054】

兆候情報抽出部４３は、心拍情報から兆候情報を抽出する心拍兆候抽出部４３１と、自律神経情報から兆候情報を抽出する自律神経兆候抽出部４３２とを有する。使用者が歯ぎしりをする前に、使用者の心拍数が増加することがある。心拍兆候抽出部４３１は、心拍情報から歯ぎしりの前に生じる心拍数の増加を兆候情報として抽出する。より具体的には、心拍兆候抽出部４３１は、心拍情報から候補波形の所定時間前に使用者の心拍数が増加していることを兆候情報として抽出する。

【0055】

使用者が歯ぎしりをする前に、使用者の交感神経が亢進することがある。自律神経兆候抽出部４３２は、自律神経情報から歯ぎしりの前に生じる交換神経指標の増加を兆候情報として抽出する。より具体的には、自律神経兆候抽出部４３２は、自律神経情報から候補波形の所定時間前に使用者の交感神経指標が増加していることを兆候情報として抽出する。

【0056】

歯ぎしり判定部４４は、兆候情報が抽出されたことに基づいて、候補波形が歯ぎしりによる波形であると特定する。また、歯ぎしり判定部４４は、兆候情報が抽出されていない場合には、波形記憶部５０を参照し、予め記憶されている歯ぎしり波形と候補波形とを比較することによって、候補波形が歯ぎしりによる波形であると特定してもよい。歯ぎしり判定部４４は、候補波形が歯ぎしりによる波形であると特定した場合には、当該候補波形を新たな歯ぎしり波形として波形記憶部５０に出力する。波形記憶部５０は、出力された新たな歯ぎしり波形を、過去の歯ぎしり波形として記憶する。

【0057】

歯ぎしり判定部４４は、例えば、歯ぎしりの発生頻度の高低を判定する。図５は、歯ぎしりの発生頻度の高低の基準の一例を示す模式的な図である。図５に示される「高」、「中」及び「低」の文字は、歯ぎしりの発生頻度の高低を示している。図５に示される二次元のグラフにおいて、横軸は最大検出回数を示している。最大検出回数は、使用者が睡眠している時間帯を所定の間隔で区切ることによって区間を生成したときに、１つの区間あたりで検出された歯ぎしりの最大の回数である。

【0058】

上記の「１つの区間」は、睡眠時間を一定の時間間隔で区切った単位時間であり、一例として１時間である。この場合、例えば使用者の睡眠時間が午後１０時から翌朝の午前６時までであったときに「１つの区間」は、午後１０時から午後１１時、午後１１時から午前０時、午前０時から午前１時・・・午前５時から午前６時である。例えば、歯ぎしりであると特定した波形の継続時間が２秒以上であることによって、１回の歯ぎしりが生じたと検出される。図５に示されるグラフにおいて、縦軸は平均検出回数を示している。平均検出回数は、１つの区間あたりで検出された歯ぎしりの平均の回数である。

【0059】

また、「Ｘ１」、「Ｘ２」、「Ｘ３」、「Ｙ１」、「Ｙ２」及び「Ｙ３」は、所定の自然数である。一例として、Ｘ１は５であり、Ｘ２は１０であり、Ｘ３は１５である。一例として、Ｙ１は２であり、Ｙ２は４であり、Ｙ３は６である。Ｘ１～Ｘ３、及びＹ１～Ｙ３の値は、変更可能な値であってもよい。歯ぎしり判定部４４は、歯ぎしりの発生頻度の高低を、歯ぎしり検出システム１が備える表示部２０に出力する。

【0060】

続いて、本実施形態に係る歯ぎしり検出システム１の動作の一例について説明する。図６は、歯ぎしり検出システム１の動作の一例を示すフローチャートである。歯ぎしり検出システム１を動作させる前に、まず、クッション体１０にセンサ部１１を取り付ける。クッション体１０に使用者の身体が載せられたときにセンサ部１１が使用者に対して非接触となるように、センサ部１１をクッション体１０に取り付ける。例えば、センサ部１１を芯材２及び側地３の間に配置する。次に、センサ部１１が取り付けられたクッション体１０に使用者の身体を横たえる。使用者の身体は、例えば、側地３の表地３１に接するようにクッション体１０に載せられる。

【0061】

続いて、使用者が生じる振動から、センサ部１１が心拍情報及び自律神経情報を含む振動情報を取得する（工程Ｓ１）。工程Ｓ１では、センサ部１１が使用者の振動を示す振動情報を取得する。センサ部１１は、例えば、圧電センサに使用者から付与された荷重の変化を示す信号をセンサ部１１の外部に出力する。検出部４１は、センサ部１１によって出力された信号を受信する。検出部４１は、信号として受信された振動情報から心拍情報及び自律神経情報を抽出する。

【0062】

続いて、波形検出部４２は、センサ部１１から出力された上記信号を波形化することで、振動情報を波形として検出する（工程Ｓ２）。

【0063】

続いて、波形検出部４２は、検出した波形に候補波形が含まれている否かを判定する（工程Ｓ３）。工程Ｓ３では、波形検出部４２は、検出した波形が歯ぎしりの模式的な波形の特徴を含んでいること、並びに、検出した波形が寝返りの模式的な波形の特徴及び安静時の模式的な波形の特徴を含んでいないことを確認することによって、候補波形を抽出する。

【0064】

続いて、波形検出部４２が検出した波形に候補波形が含まれていると判定した場合（Ｓ３：ＹＥＳ）、兆候情報抽出部４３は、振動情報から兆候情報を抽出する（工程Ｓ４）。工程Ｓ４では、心拍兆候抽出部４３１が、候補波形が検出された時点の直前の心拍情報から兆候情報を抽出する。また、自律神経兆候抽出部４３２が、候補波形が検出された時点の直前の自律神経情報から兆候情報を抽出する。

【0065】

続いて、歯ぎしり判定部４４は、兆候情報が振動情報に含まれている否かを判定する（工程Ｓ５）。工程Ｓ５では、歯ぎしり判定部４４が、心拍兆候抽出部４３１によって心拍情報から兆候情報が抽出されているか否か、及び自律神経兆候抽出部４３２によって自律神経情報から兆候情報が抽出されているか否かの双方を判定する。

【0066】

続いて、歯ぎしり判定部４４が、兆候情報が含まれていないと判定した場合（Ｓ５：ＮＯ）、歯ぎしり判定部４４は、候補波形を予め記憶されている過去の歯ぎしり波形と比較する（工程Ｓ６）。工程Ｓ６では、歯ぎしり判定部４４は、候補波形が予め記憶されている過去の歯ぎしり波形の特徴を有するか否かを判定する。

【0067】

そして、兆候情報が含まれていると歯ぎしり判定部４４が判定した場合（Ｓ５：ＹＥＳ）、歯ぎしり判定部４４は候補波形が歯ぎしりによる波形であると特定する（工程Ｓ７）。以上のように、検出部４１は、振動情報及び兆候情報から歯ぎしりを検出する。

【0068】

また、候補波形が予め記憶されている過去の歯ぎしり波形の特徴を有すると歯ぎしり判定部４４が判定した場合（Ｓ６：ＹＥＳ）、歯ぎしり判定部４４は候補波形が歯ぎしりによる波形であると特定する（工程Ｓ７）。

【0069】

続いて、歯ぎしり判定部４４は、特定した歯ぎしり波形を出力する（工程Ｓ８）。工程Ｓ８では、歯ぎしり判定部４４は、波形記憶部５０に候補波形を新たな歯ぎしり波形として出力する。

【0070】

続いて、歯ぎしり判定部４４は、歯ぎしりの検出回数を１回増やす（工程Ｓ９）。工程Ｓ９では、歯ぎしり判定部４４は、候補波形が検出された時刻に紐付けて検出した回数を１回増やす。例えば、午前３時から午前４時まで（一つの区間）に、候補波形が検出されて当該候補波形が歯ぎしりによる波形であると特定された場合には、午前３時から午前４時までという一つの区間においては歯ぎしりの回数を１加算する。

【0071】

上記のように、使用者の睡眠中に、歯ぎしり判定部４４は、検出回数を数える。歯ぎしり判定部４４は、使用者が覚醒したときに、加算された一つの区間ごとの歯ぎしりの回数から、歯ぎしりの回数の平均検出回数及び最大検出回数を算出する。そして、歯ぎしり判定部４４は、算出した平均検出回数及び最大検出回数を表示部２０に出力する。表示部２０は、歯ぎしり判定部４４から出力された平均検出回数及び最大検出回数に基づいて、図５に示される二次元のグラフを表示する。表示部２０は、図５に示される二次元のグラフに、使用者の最大検出回数及び平均検出回数に対応する点をプロットすることによって、使用者の歯ぎしりの発生頻度を表示する。

【0072】

また、候補波形が振動情報に含まれていないと波形検出部４２が判定した場合（Ｓ３：ＮＯ）、又は候補波形が予め記憶されている過去の歯ぎしり波形の特徴を有しないと歯ぎしり判定部４４が判定した場合（Ｓ６：ＮＯ）、歯ぎしり判定部４４は検出した波形には歯ぎしりが含まれていないと特定する（工程Ｓ１０）。

【0073】

以上、本実施形態に係る歯ぎしり検出システム１の動作の一例について説明した。しかしながら、歯ぎしり検出システム１の動作の各工程の内容及び順序は、前述の例に限られず、適宜変更可能である。

【0074】

続いて、本実施形態に係る歯ぎしり検出システム１の作用効果について説明する。この歯ぎしり検出システム１では、この歯ぎしり検出システム１では、センサ部１１は、使用者に対して非接触で、使用者の振動を示す振動情報を取得する。よって、使用者はセンサ部１１と非接触な状態で歯ぎしりが検出されるので、歯ぎしりを検出しているときにおける使用者への負担を軽減することができる。また、検出部４１は、使用者の振動を示す振動情報と、歯ぎしりの前に生じる歯ぎしりの兆候を示す兆候情報とから歯ぎしりを検出する。振動情報には、歯ぎしりそのものの振動が含まれるので、振動情報から歯ぎしりを検出することができる。さらに、歯ぎしりの前に生じる兆候である兆候情報が振動情報に加味されて歯ぎしりが検出されるので、兆候情報を用いて振動情報の振動が歯ぎしりによるものであることの確実性を向上させることができる。したがって、使用者への負担を軽減しつつ歯ぎしりを高精度に検出することができる。

【0075】

一般に、歯ぎしりを測定する手段として、日常的に用いることができるものが少ない。歯ぎしり検出システム１は、非接触で歯ぎしり特有の振動を検知することによって歯ぎしりの有無及び頻度を日常的に測定することができる。

【0076】

歯ぎしり検出アプリケーション４０を実行するコンピュータは、使用者の振動を示す振動情報と、歯ぎしりの前に生じる歯ぎしりの兆候を示す兆候情報とから歯ぎしりを検出する。振動情報には、歯ぎしりそのものの振動が含まれるので、振動情報から歯ぎしりを検出することができる。さらに、兆候情報が振動情報に加味されて歯ぎしりが検出されるので、兆候情報を用いて振動情報の振動が歯ぎしりによるものであることの確実性を向上させることができる。したがって、歯ぎしりを高精度に検出することができる。

【0077】

検出部４１は、振動情報から使用者の心拍を示す心拍情報を抽出し、検出部４１が有する心拍兆候抽出部４３１は、心拍情報から歯ぎしりの前に生じる心拍数の増加を兆候情報として抽出する。使用者が歯ぎしりを行う前に、使用者の心拍数が増加することがある。よって、歯ぎしりの前に生じる心拍数の増加を兆候情報として心拍兆候抽出部４３１が抽出する場合、心拍数の増加を用いて振動情報の振動が歯ぎしりによるものであることの確実性を向上させることができる。

【0078】

検出部４１は、振動情報から使用者の自律神経の状態を示す自律神経情報を抽出し、検出部４１が有する自律神経兆候抽出部４３２は、自律神経情報から歯ぎしりの前に生じる交感神経指標の増加を兆候情報として抽出する。使用者が歯ぎしりを行う前に、使用者の交感神経が亢進することがある。この構成によれば、自律神経兆候抽出部４３２は、歯ぎしりの前に生じる交感神経指標の増加を兆候情報として抽出するので、検出された振動が歯ぎしりによるものであることの確実性を向上させることができる。

【0079】

検出部４１が有する波形検出部４２は、振動情報を波形として検出し、歯ぎしり判定部４４は、検出した波形を、予め記憶されている歯ぎしり波形と比較することによって、歯ぎしりと特定する。この場合、予め検出されており、かつ、振動情報及び兆候情報から高精度に検出された歯ぎしり波形を用いて、検出した波形が歯ぎしりであるか否かを特定する。よって、検出された波形が歯ぎしりによるものであることの確実性を向上させることができる。

【0080】

以上、本開示に係る歯ぎしり検出システムの実施形態について説明した。しかしながら、本開示は、前述した実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した要旨を変更しない範囲において種々の変形が可能である。

【0081】

歯ぎしり検出システム１は、検出した睡眠時の歯ぎしりに関する結果を分析する機能部を更に備えてもよい。当該機能部は、睡眠時の歯ぎしりが客観的に測定された結果を用いて、使用者がマウスピースを睡眠時に装着する必要性を助言してもよく、また、治療の効果を判定してもよい。当該機能部は、使用者に適した日中の行動の対策をすることをしてもよい。当該機能部は、測定された結果を用いて治療方法等のソリューションを提供してもよい。

【0082】

歯ぎしり検出システム１は、歯ぎしりを検出したことに応じて使用者が寝ているときの姿勢を変化させる構成を更に備えてもよい。この場合、使用者の顎にかかる負担を軽減する対策が可能となる。

【0083】

歯ぎしり検出システム１は、使用者の睡眠状態の判定を行う機能部を更に備えてもよい。この場合、使用者の睡眠状態の判定を行うことで、歯ぎしりが発生する頻度が高い時間帯及び睡眠段階を特定することができる。これにより、歯ぎしりが生じたことと、睡眠の質が低下したこととの関連性をより詳細に分析できる。

【0084】

歯ぎしり検出システム１の動作において、工程Ｓ８及び工程Ｓ９が実行される順番は逆でもよく、また、工程Ｓ８及び工程Ｓ９は同時に実行されてもよい。

【符号の説明】

【0085】

１…歯ぎしり検出システム、２…芯材、３…側地、１０…クッション体、１１…センサ部、２０…表示部、２１…上面、２２…下面、２３…側面、３１…表地、３２…裏地、３３…開閉部材、３４…スライダ、３５…エレメント、４０…歯ぎしり検出アプリケーション、４１…検出部、４２…波形検出部、４３…兆候情報抽出部、４４…歯ぎしり判定部、５０…波形記憶部、４３１…心拍兆候抽出部、４３２…自律神経兆候抽出部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】