JP7842482B2 - バイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システム及びその方法 - Google Patents

Description

本発明は、歯ぎしり診断及び緩和システムに関し、より詳細には、睡眠中のユーザの側頭筋信号を分析して歯ぎしり症状を診断し、振動刺激を含むバイオフィードバック信号をユーザに提供して歯ぎしり症状を緩和させることができるバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システム及びその方法に関する。

最近、睡眠に被験者の体から出てくる生理的、物理的な信号に基づいて様々な睡眠疾患と睡眠障害を見つけ、これに基づいて睡眠問題に対する診断と治療の方向を設定し、薬物療法、認知行動矯正、外科的手術などの具体的な治療方法に提案されている。

参考までに、脳波は睡眠の進行と構造を把握する基礎資料として活用され、目の動きを測定する安全度は睡眠段階を判断するのに有用であり、筋電図は睡眠段階にしたがって筋肉の緊張度が変わるため、必ず測定しなければならないが特に、脚の筋電図は周期的四肢運動症と呼ばれる睡眠障害を診断するために測定し、さらに、顎筋電図は、歯ぎしりを明らかにするために必要である。

特に、歯ぎしりの場合、咀嚼や軟化運動以外に顎の強い運動によって歯を悪くしたり、歯ぎしりを含み、通常、食べ物を噛むときより２～１０倍以上の力で歯を磨くことになり、主に睡眠中に歯ぎしりするようになるが昼間に歯ぎしりする場合もある。

歯ぎしりは韓国全体の人口の１０％程度が経験することで知られており、鋭敏で心理状態が不安定な状態であるときよく現れ、ストレスがその原因となる。他に歯がよく合わない不正咬合、飲酒なども原因となり、遺伝、特定薬の服用、中枢神経系障害なども原因として知られている。

歯ぎしりは部分的に歯に強い力が加わるため歯周組織を傷つけたり、摩耗が生じ歯の表面が摩耗して歯周りの組織が損傷して冷たい食べ物を食べると歯がしみって酷い場合には歯が揺れることもある。

歯ぎしりは心理的な治療を施行したり、上歯と下歯の間の咬合安定装置を装着したり、薬物治療を施行するなど病院で専門的に治療を受けることもある。

近年では、家庭で睡眠中に簡単に歯ぎしりを診断し、これを防止するなどの装置が求められている実情であり、このような歯ぎしりの診断方法に対する記述の一つで、韓国登録特許公報第１０－１６２１５００号は被検者の頭部に装着されて睡眠姿勢変化に伴う傾き信号と被験者の歯ぎしりと歯のクレンチング（くいしばり）で発生する筋電図信号を検出して出力し、分析端末から治療信号を受信すると既設定された睡眠姿勢矯正信号を出力する歯ぎしりと歯のクレンチング分析装置及び方法について開示しているが、歯ぎしりと歯のクレンチングの症状を正確に診断するには限界があり、睡眠中には覚醒効果を大きく発揮しないという点で、歯ぎしりと歯のクレンチングに対する治療効果が不十分な問題点がある。

したがって、前記の問題を解決するために、バイオフィードバックベースの 歯ぎしり緩和システム及びその方法に関する研究が必要な実情である。

本発明は、ユーザの皮膚に取り付けられたウェアラブルデバイスを介してユーザの顔と頭の周りの筋肉の筋電図データを収集し、収集された筋電図データに基づいてユーザの睡眠の有無と歯ぎしりイベントの発生有無を判断することにより、睡眠中のユーザの歯ぎしりイベントが発生有無をより効果的に感知できるバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システム及びその方法を提供することを目的とする。

また、ユーザ端末を介してウェアラブルデバイスを介して提供される振動刺激の最小強度の入力を受け、前記ユーザ端末を介して入力された最小振動刺激から徐々に刺激の強度を増加させることによって、ユーザに最適化されたバイオフィードバック刺激信号を提供し、歯ぎしり症状をより効果的に妨害し、緩和させることができるバイオフィードバックベースのイーガルは、緩和システム及びその方法を提供することを目的とする。

また、ユーザの睡眠状態及び歯ぎしりイベント情報を収集し、貯蔵することで、ユーザごとのデータを収集し、これに基づいて歯ぎしり学習データを構築してユーザーカスタマイズされたバイオフィードバックデータを迅速に算出できるバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システム及びその方法を提供することに目的がある。

本発明が解決しようとする課題は、以上で言及した課題に限定されず、ここに記載されていない本発明が解決しようとする他の課題は、以下の記載から本発明が属する技術分野において通常の知識を有する者に明確に理解され得る。

本発明の一実施形態に係るバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システムは、既指定されたユーザ端末及びユーザの皮膚に取り付けられたウェアラブルデバイスの内、少なくともいずれか１つから生成された歯ぎしり診断要請信号を受信し、歯ぎしり診断要請信号に含まれたウェアラブルデバイスに割り当てられた固有番号を抽出し、既指定されたＤＢから固有番号に対応するユーザ情報を呼び出すユーザ認識部、ウェアラブルデバイスに設けられる少なくとも１つのセンサから収集される筋電図データを受信するデータ収集部とデータ収集部から収集された筋電図データが既設定された条件を満たしているか否かを判断して歯ぎしり発生有無を診断する歯ぎしり診断部、歯ぎしり診断部で歯ぎしりが発生したと判断された場合、ウェアラブルデバイスに設けられた振動モータを介してユーザの皮膚に振動刺激を印加するバイオフィードバック生成部及び歯ぎしり診断部から導出された歯ぎしり診断データ及びバイオフィードバック生成部で生成された振動刺激データに基づいて、ユーザの歯ぎしり症状を監視するユーザ監視部を含む。

また、データ収集部は、既設定された時間の間に第１筋電図データを収集する第１センサと、第１センサと既設定された間隔を離隔されて設けられ、第２筋電図データを収集する第２センサとを含み、歯ぎしり診断部は、第１センサを介して収集された第１筋電図データと既設定された第１基準電圧であるＶ＿ｔｈ１とを比較してユーザの睡眠状態を判断する睡眠状態判断部及び睡眠状態判断部でユーザが睡眠中であると判断された場合、第２センサを介して収集された第２筋電図データと既設定された第２基準電圧であるＶ＿ｔｈ２とを比較して、ユーザの歯ぎしりイベントが発生有無を判断する歯ぎしり発生感知部を含むことを特徴とする。

また、歯ぎしり発生感知部は、既設定された時間範囲のウィンドウマスクを生成し、第２筋電図データにウィンドウマスクを重畳して歯ぎしりイベントの発生有無を判断するが、ウィンドウマスク内で第２筋電図データが前記Ｖ＿ｔｈ２を超える時間に基づいて、歯ぎしりイベントの発生有無を判断し、バイオフィードバック生成部は、歯ぎしり発生感知部で歯ぎしりイベントが発生したことと判断された場合、ウィンドウマスクが終了する時間であるＴ＿ｗｉｎｅｎｄで第１パターンの振動刺激を生成し、ウェアラブルデバイスを介してユーザに第１パターンの振動刺激を提供するユーザ刺激提供部及び第１パターンの振動刺激が生成された後にデータ収集部を介して収集された第２筋電図データと第１パターンの振動刺激が生成される前に前記データ収集部を介して収集された第１パターンの振動刺激を補正するユーザ刺激補正部とを含み、第１パターンは、ユーザ端末から設定された最小刺激強度に基づいて振動刺激の初期値が決定され、ユーザ刺激補正部を介して振動刺激の強度が１レベルずつ補正されることを特徴とする。

また、歯ぎしり診断部は、ユーザ端末から入力される歯ぎしり診断モードに基づいて第１センサ及び第２センサから収集される筋電図データを使用有無を決定するが、歯ぎしり診断モードは、睡眠状態判断部を介してユーザの睡眠状態を判断し、ユーザが睡眠中であると判断された場合、歯ぎしり発生感知部を介してユーザの歯ぎしりイベントが発生有無を判断する第１診断モード及び既設定された睡眠待ち時間をカウントし、睡眠待ち時間を超える場合、ユーザが睡眠中であると自動判断し、歯ぎしり発生感知部を介してユーザの歯ぎしりイベントが発生有無を判断する第２診断モードを含むことを特徴とする。

また、ユーザ監視部は、ユーザの日々の睡眠時間を測定し、日々の睡眠時間中に発生した歯ぎしり回数、歯ぎしり持続時間、振動刺激生成回数及び振動刺激最大強度の内、少なくともいずれか１つを含む日々のユーザデータを生成するユーザデータ生成部、日々のユーザデータに含まれた日々の睡眠時間中に発生した歯ぎしり回数、歯ぎしり持続時間及び振動刺激最大強度を既設定の人工知能学習アルゴリズムを通じて学習し、人工知能学習アルゴリズムを通じて導出された結果データに基づいて歯ぎしり診断部の歯ぎしり診断基準を最適化する歯ぎしり診断学習部及び、ユーザ端末から受信した要請信号に基づいて、ユーザデータ生成部で生成される日々のユーザデータをユーザ端末に送信するユーザデータ送信部を含むことを特徴とする。

本発明に係れば、ユーザの皮膚に取り付けられたウェアラブルデバイスを介してユーザの顔と頭の周りの筋肉の筋電図データを収集し、収集された筋電図データに基づいてユーザの睡眠の有無と歯ぎしりイベントの発生有無を判断することにより、睡眠中のユーザの歯ぎしりイベント発生有無をより効果的に感知できる効果を有する。

また、ユーザ端末を介してウェアラブルデバイスを介して提供される振動刺激の最小強度の入力を受け、前記ユーザ端末を介して入力された最小振動刺激から徐々に刺激の強度を増加させることによって、ユーザに最適化されたバイオフィードバック刺激信号を提供し、歯ぎしり症状をより効果的に妨害し緩和させることができる効果を有する。

また、ユーザの睡眠状態及び歯ぎしりイベント情報を収集し、貯蔵することで、ユーザ別のデータを収集し、これに基づいて歯ぎしり学習データを構築し、ユーザーカスタマイズされたバイオフィードバックデータを迅速に算出できる効果を有する。

本発明の一実施形態に係るバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システムの構成図である。 本発明の一実施形態に係るバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システムの構成図である。 本発明の一実施形態に係るバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システムのデータ収集部を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システムの歯ぎしり診断部を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システムのバイオフィードバック生成部を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システムのバイオフィードバック生成部を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システムのバイオフィードバック生成部を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システムのバイオフィードバック生成部を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係るバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システムのユーザ監視部を説明するための図である。

以上のような本発明に対する解決しようとする課題、課題の解決手段、発明の効果を含む具体的な事項は、以下に記載する実施例及び図面に含まれる。本発明の利点及び特徴、及びそれとそれらを達成する方法は、添付の図面と共に詳細に後述される実施形態を参照することによって明らかになる。

本発明の権利範囲は以下に説明する実施例に限定されるものではなく、本発明の技術的要旨から逸脱しない範囲内で当該技術分野の通常の知識を有する者によって様々に変形実施することができる。

以下、本発明である発明の名称は添付の図１を参照して詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係る図１及び図２は、本発明の一実施形態に係るバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システムの構成図であり、図３は、本発明の一実施形態に係るバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システムのデータ収集部を説明するための図であり、図４は本発明の一実施形態に係るバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システムの 歯ぎしり診断部を説明するための図であり、図５～図８は、本発明の一実施形態に係るバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システムのバイオフィードバック生成部を説明するための図であり、図９は、本発明の一実施形態に係るバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システムのユーザ監視部を説明するための図である。

図１及び図２を参照すると、本発明の一実施形態に係るバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システム１００は、前記ユーザの皮膚に取り付けられるか、またはユーザの頭の片側に取り付けられるウェアラブルデバイス１０を介して歯ぎしり診断に必要な筋電図データを収集し、前記ウェアラブルデバイス１０を介して収集された前記筋電図データは前記バイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システム１００に送信され、前記歯ぎしり緩和システム１００は前記筋電図データを分析して、前記ユーザの歯ぎしり症状を診断し、前記診断結果に対応して、前記歯ぎしり症状を緩和することができるバイオフィードバック信号を生成することができる。このとき、前記バイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システム１００で生成されたバイオフィードバック信号は、前記ウェアラブルデバイス１０に設けられる振動モータを制御してユーザに振動刺激を提供することができる。

これにより、振動刺激のようなバイオフィードバックが前記ユーザに提供されることにより、前記ユーザの自律神経系の機能を調整して、ユーザが能動的に歯ぎしり症状を緩和するように誘導することができる。

さらに、前記バイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システム１００を介して生成されたユーザ歯ぎしり症状に関するデータをウェアラブルデバイス１０と連動したユーザ端末２０に送信され得る。また、ユーザ端末２０から受信される要請信号に基づいて、前記ユーザ端末２０に送信されたデータを既指定されたＤＢ３０に貯蔵され得る。

さらに詳細には、前記バイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システム１００は、ユーザ認識部１１０、データ収集部１２０、歯ぎしり診断部１３０、バイオフィードバック生成部１４０、及びユーザ監視部１５０を含むことができる。

前記ユーザ認識部１１０は、既指定されたユーザ端末２０及びユーザの皮膚に取り付けられたウェアラブルデバイス１０の内、少なくともいずれか１つから生成された歯ぎしり診断要請信号を受信し、前記歯ぎしり診断要請信号に含まれた前記ウェアラブルデバイス１０に割り当てられた固有番号を抽出し、既指定されたＤＢ３０から前記固有番号に対応するユーザ情報を呼び出すことができる。

また、前記データ収集部１２０は、前記ウェアラブルデバイス１０に設けられた少なくとも１つのセンサから収集される筋電図データを受信し、前記歯ぎしり診断部１３０は前記データ収集部１２０から収集された。前記筋電図データが既設定された条件を満たすか否かを判断して、歯ぎしり発生有無を診断し、前記バイオフィードバック生成部１４０は、前記歯ぎしり診断部１３０で歯ぎしりが発生したことと判断された場合、前記ウェアラブルデバイス１０に設けられた振動モータを介して前記ユーザ皮膚に振動刺激を印加し、前記ユーザ監視部１５０は、前記歯ぎしり診断部１３０から導出された歯ぎしり診断データ及び前記バイオフィードバック生成部１４０で生成された振動刺激データに基づいて、前記ユーザの歯ぎしり症状を監視することができる。

より詳細には、図３に示すように、前記データ収集部１２０は、既設定された時間の間に第１筋電図データを収集する第１センサ１２１及び前記第１センサ１２１と既設定された間隔離隔されて設けられ、第２筋電図データを収集する第２センサ１２２を含むことができる。

一例として、前記ウェアラブルデバイス１０が前記ユーザの頭の一側に取り付けられる形態で設けられている場合、前記ユーザのこめかみが付近に取り付けられ得る。

前記ウェアラブルデバイス１０が前記ユーザのこめかみ一側に取り付ける場合、前記ウェアラブルデバイス１０に設けられる第１センサ１２１及び前記第２センサ１２２を介して前記ユーザ顔の筋電図データを収集することができる。

一例として、前記第１センサ１２１は前記ユーザの目縁筋電図信号を収集し、前記第２センサ１２２は前記ユーザの側頭筋電図信号を収集することができる。

一方、図４を参照すると、前記歯ぎしり診断部１３０は、前記第１センサ１２１を介して収集された前記第１筋電図データと既設定された第１基準電圧であるＶ＿ｔｈ１とを比較して、前記ユーザの睡眠状態を判断する睡眠状態判断部１３１及び前記睡眠状態判断部１３１で前記ユーザが睡眠中であることと判断された場合、前記第２センサ１２２を介して収集された前記第２筋電図データと既設定された第２基準電圧であるＶ＿ｔｈ２を比較して前記ユーザの歯ぎしりイベントが発生有無を判断する歯ぎしり発生感知部１３２を含むことができる。

このとき、前記歯ぎしり診断部１３０は、前記ユーザ端末２０を入力される歯ぎしり診断モードに基づいて、前記第１センサ１２１及び前記第２センサ１２２から収集されるデータの使用有無を決定するが。前記歯ぎしり診断モードは、前記睡眠状態判断部１３１を介して前記ユーザの睡眠状態を判断し、前記ユーザが睡眠中であることと判断された場合、前記歯ぎしり発生感知部１３２を介して前記ユーザの歯ぎしりイベントが発生有無を判断する第１診断モード及び既設定された睡眠待ち時間をカウントし、前記睡眠待ち時間を超えると、前記ユーザが睡眠中であることと自動判断し、前記歯ぎしり発生感知部１３２を介して前記ユーザの歯ぎしりイベントが発生有無を判断する第２診断モードを含み得る。

より詳細には、前記歯ぎしり診断モードが第１診断モードが設定された場合、前記第１センサ１２１と前記第２センサ１２２のすべてを用いて筋電図データを収集するが、前記第１センサ１２１を通じて第１筋電図データが収集される間、前記第２センサ１２２は節電モードに切り替えることができる。

また、前記歯ぎしり診断部１３０の前記睡眠状態判断部１３１は、前記第１センサ１２１を介して収集される第１筋電図データと前記Ｖ＿ｔｈ１を比較して前記ユーザの目縁動きを分析することができる。

一例として、前記睡眠状態判断部１３１は、前記第１筋電図データが前記Ｖ＿ｔｈ１を超える区間に対応して目縁動きデータを生成し、前記目縁動き動きデータと前記ＤＢ３０に貯蔵された睡眠の間の目縁動き学習データを比較して、前記ユーザの睡眠状態を判断することができる。

前記睡眠状態判断部１３１で前記ユーザが睡眠中であると判断された場合、前記第１センサ１２１は節電モードに切り替わり、前記第１センサ１２１を介したデータ収集が中止され得る。

また、前記歯ぎしり診断モードが第２診断モードに設定された場合、前記第１センサ１２１は節電モードに切り替わり、前記歯ぎしり診断部１３０は前記第２センサ１２１を介して収集された第２筋電図データのみを用いて、前記ユーザの歯ぎしり症状発生有無を判断することができる。

すなわち、前記第１診断モードの場合、前記ユーザの睡眠時間を正確に監視することができ、前記睡眠状態判断部１３１を介して睡眠状態を判断する過程では、前記歯ぎしり発生感知部１３２が節電モードに切り替わり、前記ユーザの睡眠状態判断が完了された場合、前記歯ぎしり発生感知部１３２を介して歯ぎしり前記睡眠状態判断部１３１を節電モードに切り替えることにより、前記ウェアラブルデバイス１０のバッテリ電力効率を向上させることができ、前記第２診断モードの場合、前記睡眠状態判断部１３１のデータ処理過程を省略することにより、データ演算過程の速度を向上させることができる。

一方、前記歯ぎしり発生検出部１３２は、前記第２センサ１２２を介して前記ユーザの側頭筋の動きに関する第２筋電図データを収集するが、第２筋電図データとＶ＿ｔｈ２を比較して前記ユーザの歯ぎしりイベントが発生有無を判断できる。

より詳細には、図５に示すように、前記歯ぎしり発生感知部１３２は、既設定された時間範囲のウィンドウマスク５１０を生成し、前記第２筋電図データに前記ウィンドウマスク５１０を重畳して、前記歯ぎしりイベントの発生有無を判断するが、

前記ウィンドウマスク５１０内で前記第２筋電図データがＶ＿ｔｈ２を超える時間に基づいて、前記歯ぎしりイベントの発生有無を判断することができる。

一例として、前記ウィンドウマスク５１０の時間範囲はシステム設定値である２秒で初期値が設定され、前記ユーザ監視部の人工知能学習を通じて最適化され得る。

図６に示すように、前記バイオフィードバック生成部１４０は、前記歯ぎしり発生感知部１３２で前記歯ぎしりイベントが発生したことと判断された場合、前記ウィンドウマスク５１０が終了する時間であるＴ＿ｗｉｎｅｎｄで、 １パターンの振動刺激を生成し、前記ウェアラブルデバイス１０を介して前記ユーザに前記第１パターンの振動刺激を提供するユーザ刺激提供部１４１及び前記第１パターンの振動刺激が終了した後、既設定された時間範囲内に前記歯ぎしり診断部１３０を介して前記歯ぎしりイベントを感知した場合、前記第１パターンの振動刺激を補正するユーザ刺激補正部１４２を含むことができる。

例えば、前記第１パターンの振動刺激が終了され、５秒以内に前記歯ぎしり診断部１３０で歯ぎしりイベントが発生したことと判断した場合、前記ユーザ刺激補正部１４２は、前記第１パターンの振動刺激の強度より高い強度の刺激が前記ユーザに提供されるように前記第１パターンを修正することができる。

このとき、前記第１パターンは、前記ユーザ端末２０から設定された最小刺激強度に基づいて前記振動刺激の初期値が決定され、前記ユーザ刺激補正部１４２を介して前記振動刺激の強度が１レベルずつ補正することができる。

一例として、前記振動刺激の強度が１～１０レベルに区分され、前記ユーザ端末２０を介して前記振動刺激の初期値３レベルで入力された場合、前記ユーザによって前記ウェアラブルデバイス１０が起動（あるいは、再起動）されると同時に、前記第１パターンの初期値は前記３レベルに設定され得る。

図７に示すように、前記歯ぎしり診断部１３０で前記歯ぎしりイベントが発生したことと判断して前記バイオフィードバック生成部１４０を介して初期値（３レベル）に設定された第１パターンの振動刺激５２１がユーザに提供され、前記第１パターンの振動刺激５２１が終了され、５秒以内に前記歯ぎしりイベントが再び発生した場合、前記３レベルの振動刺激で前記ユーザの歯ぎしり症状を緩和することができないので、前記ユーザ刺激補正部１４２は、前記第１パターンの振動刺激を４レベルに補正することができる。

これにより、前記第１パターンの振動刺激５２１が終了され５秒以内に発生した前記歯ぎしりイベントについては、前記４レベルに補正された第１パターンの振動刺激５２２が前記ウェアラブルデバイス１０を介して前記ユーザに提供され得る。

同様に、前記第１パターンの振動刺激５２２が終了され５秒以内に前記歯ぎしりイベントが再び発生した場合、前記４レベルの振動刺激で前記ユーザの歯ぎしり症状を緩和させることができないので、前記ユーザ刺激補正部１４２は、前記第１パターンの振動刺激を５レベルに補正することができる。

このとき、前記第１パターンの振動刺激は、前記振動刺激の最大レベルである１０レベルまで補正することができ、前記第１パターンの振動刺激が１０レベルに補正された後も５秒以内に歯ぎしりイベントが再発生する場合、前記ユーザ刺激補正部１４２は、前記第１パターンの振動刺激の補正を中断し、前記ユーザ端末２０に起床通知信号を送信してユーザの起床を導くこともできる。

また、前記ユーザ端末の設定に応じて、前記第１パターンが１０レベルまで補正された後に前記ユーザ端末に起床通知信号を送信することもでき、２回補正後には前記第１パターンの振動刺激の補正を中断し、直ちに前記ユーザ端末２０に起床通知信号を送信してユーザの起床を誘導することもできる。

一方、図８に示すように、前記第１パターンの振動刺激が前記ユーザに印加された後、前記既設定された時間（５秒）以内に前記歯ぎしりイベントが発生しなかった場合、前記ユーザ刺激補正部１４２は、前記第１パターンの振動刺激を補正が実行しないので、前記ユーザ刺激生成部１４１は、既設定された時間（５秒）以降に発生した歯ぎしりイベントには初期値に設定された第１パターンの振動刺激を前記ウェアラブルデバイス１０を介して前記ユーザに印加することができる。

また別の例として、前記ユーザ刺激補正部１４２は、前記第１パターンの振動刺激強度を１レベルずつ固定して増加させ、既指定された時間の間前記ユーザに同じ大きさの刺激を提供させる固定式パターン補正モードと、前記第１パターンの振動刺激強度が前記既設定された時間内に可変されるように補正する可変式パターン補正モードを含むことができる。

例えば、前記ユーザ端末２０から最小刺激強度を３レベルの入力を受け、最大刺激強度を６レベルの入力を受けた場合、前記固定式パターン補正モードを適用して前記第１パターンの振動刺激は、前記既設定された時間の間、３レベルから６レベル以内の任意の値に既設定された単位時間（ｅｘ ０．５秒）の間可変され、前記ユーザに提供されるように補正され得る。

したがって、前記ユーザに固定サイズの振動刺激ではない、弱い刺激から強い刺激まで変化する振動刺激を提供することにより、より効果的な自律神経系の調節を誘導することができる。

一方、前記歯ぎしり診断部１３０は、前記バイオフィードバック生成部１４０を介して生成された振動刺激が前記ユーザに印加される間であっても、前記データ収集部１２０を介して収集された前記第２筋電図データの歯ぎしり発生有無を判断できる。

したがって、データの欠落なしに、前記ユーザの歯ぎしりに関連する筋電図データのすべてを収集し、より正確な歯ぎしり診断及びカスタマイズされたバイオフィードバックを提供することができる。

一方、図９を参照すると、前記ユーザ監視部１５０は、前記ユーザの日々の睡眠時間を測定し、前記日々の睡眠時間の間に発生した歯ぎしり回数、歯ぎしりの程度、歯磨きの持続時間、振動刺激の発生回数及び振動刺激の最大値強度のうちの少なくともいずれか１つを含む日々のユーザデータを生成するユーザデータ生成部１５１、前記日々のユーザデータに含まれた前記日々の睡眠時間中に発生した歯ぎしり回数、前記歯ぎしり持続時間及び前記振動刺激最大強度を既設定された人工知能学習アルゴリズムを介して学習し、前記人工知能学習アルゴリズムを介して導出された結果データに基づいて、前記歯ぎしり診断部の歯ぎしり診断基準を最適化する歯ぎしり診断学習部１５２及び前記ユーザ端末２０から受信される要請信号に基づいて前記ユーザデータ生成部１５１で生成される前記日々のユーザデータを前記ユーザ端末２０に送信するユーザデータ送信部１５３を含むことができる。

一例として、前記歯ぎしり診断学習部１５２は、前記日々のユーザデータに含まれた歯ぎしり持続時間の平均値、中央値、最頻値の内、いずれか１つを用いて前記ウィンドウマスクの時間範囲を最適化することができる。

また、第２筋電図データに基づいて前記ユーザの歯ぎしり程度を算出し、前記歯ぎしり程度に基づいて前記Ｖ＿ｔｈ２の大きさを補正することができる。

したがって、前記歯ぎしり程度を「強い」、「平均」及び「弱い」に区分され、前記ユーザの歯ぎしり程度が「弱い」と算出された場合、前記Ｖ＿ｔｈ２の大きさを減少させて前記ユーザに最適化された歯ぎしり診断及び、バイオフィードバックを介した歯ぎしり症状の緩和が可能するように誘導できる。

また別の一例として、前記歯ぎしり診断学習部１５２は、前記歯ぎしり診断部１４０の歯ぎしり診断を検証するが、「歯ぎしりを歯ぎしりと判断」し、「歯ぎしりでないことを歯ぎしりではないことと判断」する正分類データセットと、「歯ぎしりを歯ぎしりではないと判断」し、「歯ぎしりでないことを歯ぎしりと判断」する誤分類データセットを活用して、前記歯ぎしり診断部１４０の歯ぎしり診断を検証し、前記歯ぎしり診断部１４０の歯ぎしり診断正確度を向上させることができる。

前記のような本発明に係れば、ユーザの皮膚に取り付けられたウェアラブルデバイスを介してユーザの顔と頭の周りの筋肉の筋電図データを収集し、収集された筋電図データに基づいて、ユーザの睡眠の有無と歯ぎしりイベントの発生有無を判断する。これにより、睡眠中のユーザの歯ぎしりイベントが発生有無をより効果的に感知することができるバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システム及びその方法を提供することができる。

また、ユーザ端末を介してウェアラブルデバイスを介して提供される振動刺激の最小強度の入力を受け、前記ユーザ端末を介して入力された最小振動刺激から徐々に刺激の強度を増加させることによって、ユーザに最適化されたバイオフィードバック刺激信号を提供し、歯ぎしり症状をより効果的に妨害し、緩和させることができるバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システム及びその方法を提供することができる。

また、ユーザの睡眠状態や歯ぎしりイベント情報を収集し、貯蔵することで、ユーザごとのデータを収集し、これに基づいて歯ぎしり学習データを構築し、ユーザーカスタマイズされたバイオフィードバックデータを迅速に算出できるバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システム及びその方法を提供することができる。

さらに、本発明の一実施形態に従う、バイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システムの制御方法は、様々なコンピュータで実現される動作を実行するためのプログラム命令を含むコンピュータ可読媒体に記録され得る。前記コンピュータ可読媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独でまたは組み合わせて含むことができる。前記媒体は、プログラム命令は、本発明のために特別に設計及び構成されたものであるか、コンピュータソフトウェアの当業者に公知されて使用可能することでもある。コンピュータ可読記録媒体の例には、ハードディスク、フロッピーディスク及び磁気テープのような磁気媒体(magnetic media)、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体(optical media)、 フロプティカルディスク(floptical disk)のような磁気光媒体(magneto-optical media)、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を貯蔵し実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令の例には、コンパイラ（compiler）によって作成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタ（interpreter）などを使用してコンピュータによって実行され得る高級言語コードも含む。

以上のように、本発明の一実施形態はたとえ限定された実施形態と図面によって説明されたが、本発明の一実施形態は前記説明された実施形態に限定されるものではなく、これは本発明が属する分野における通常の知識を有したものであればこのような記載から様々な修正及び変形が可能である。したがって、本発明の一実施形態は、以下に記載された特許請求の範囲によってのみ把握されるべきであり、その均等または等価的変形のすべては本発明の思想の範囲に属する。

１０： ウェアラブルデバイス
２０： ユーザ端末
３０：ＤＢ
１１０： ユーザ認識部
１２０：データ収集部
１２１：第１センサ
１２２：第２センサ
１３０：歯ぎしり診断部
１３１：睡眠状態判断部
１３２：歯ぎしり発生感知部
１４０：バイオフィードバック生成部
１４１：ユーザ刺激生成部
１４２：ユーザ刺激補正部
１５０：ユーザ監視部
１５１：ユーザデータ生成部
１５２：歯ぎしり学習診断部
１５３：ユーザデータ転送部

Claims (2)

1. 既指定のユーザ端末及びユーザの皮膚に取り付けられたウェアラブルデバイスの内、少なくともいずれか１つから生成された歯ぎしり診断要請信号を受信し、前記歯ぎしり診断要請信号に含まれた前記ウェアラブルデバイスに割り当てられた固有番号を抽出し、既指定されたＤＢから前記固有番号に対応するユーザ情報を呼び出すユーザ認識部と、
   前記ウェアラブルデバイスに設けられる少なくとも１つのセンサから収集される筋電図データを受信するデータ収集部と、
   前記データ収集部から収集された前記筋電図データが既設定された条件を満たしているか否かを判断して歯ぎしり発生有無を診断する歯ぎしり診断部と、
   前記歯ぎしり診断部で歯ぎしりが発生したと判断された場合、前記ウェアラブルデバイスに設けられた振動モータを介して前記ユーザの皮膚に振動刺激を印加するバイオフィードバック生成部と、
   前記歯ぎしり診断部から導出された歯ぎしり診断データ及び前記バイオフィードバック生成部で生成された振動刺激データに基づいて、前記ユーザの歯ぎしり症状を監視するユーザ監視部と、を含み、
   前記データ収集部は、
   既設定された時間の間に第１筋電図データを収集する第１センサと、
   前記第１センサと既指定された間隔離隔されて設けられ、第２筋電図データを収集する第２センサとを含み、
   前記歯ぎしり診断部は、
   前記第１センサを介して収集された第１筋電図データと既設定された第１基準電圧であるＶ＿ｔｈ１を比較して前記ユーザの睡眠状態を判断する睡眠状態判断部と、
   前記睡眠状態判断部で前記ユーザが睡眠中であると判断された場合、前記第２センサを介して収集された前記第２筋電図データと既設定された第２基準電圧であるＶ＿ｔｈ２を比較して前記ユーザの歯ぎしりイベントが発生有無を判断する歯ぎしり発生感知部とを含み、
   前記歯ぎしり発生感知部は、
   既設定された時間範囲のウィンドウマスクを生成し、前記第２筋電図データに前記ウィンドウマスクを重ね合わせて、前記歯ぎしりイベントの発生有無を判断し、
   前記ウィンドウマスク内で前記第２筋電図データが前記Ｖ＿ｔｈ２を超える時間に基づいて、前記歯ぎしりイベントの発生有無を判断し、
   前記バイオフィードバック生成部は、
   前記歯ぎしり発生感知部で前記歯ぎしりイベントが発生したことと判断された場合、前記ウィンドウマスクが終了する時間であるＴ＿ｗｉｎｅｎｄで第１パターンの振動刺激を生成し、前記ウェアラブルデバイスを介して前記ユーザに前記第１パターンの振動刺激を提供するユーザ刺激提供部と、
   前記第１パターンの振動刺激が終了された後、既設定された時間範囲内に前記歯ぎしり診断部を介して前記歯ぎしりイベントが感知された場合、前記第１パターンの振動刺激を補正するユーザ刺激補正部とを含み、
   前記第１パターンは、
   前記ユーザ端末から設定された最小刺激強度に基づいて前記振動刺激の初期値が決定され、
   前記ユーザ刺激補正部を介して前記振動刺激の強度が段階的に１段階ずつ補正されるバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システム。
2. 前記ユーザ監視部は、
   前記ユーザの日々の睡眠時間を測定し、前記日々の睡眠時間の間に発生した歯ぎしり回数、歯ぎしりの持続時間、歯ぎしりの程度、振動刺激の生成回数、及び振動刺激最大強度の内、少なくともいずれか１つを含む日々のユーザデータを生成するユーザデータ生成部と、
   前記ユーザ端末から受信される要請信号に基づいて前記ユーザデータ生成部で生成される前記日々のユーザデータを前記ユーザ端末に送信するユーザデータ送信部と、を含むことを特徴とする、請求項１に記載のバイオフィードバックベースの歯ぎしり緩和システム。