咬牙和/或磨牙的自动检测的制作方法

本公开涉及数据集中的预定事件的自动检测，更具体地，涉及一种用于咬牙和/或磨牙的自动检测的方法、装置和系统。

背景技术：

在许多情况下，期望检测特别是人类的咬牙和/或磨牙，特别地，其目的是能够检测并尽可能避免不期望的、不必要的和/或潜在有害的咬牙和/或磨牙。特别地，期望能够检测这样的咬牙和/磨牙，目的是能够以这样的方式干预，使得不良活动可以被限制或者甚至终止。

咬牙和/或磨牙可能例如在睡眠中或多或少有意识地或者甚至完全无意识地进行，并且还可能造成损害或者不良影响。

咬牙和磨牙都可以被归类为被称为磨牙症的病(affliction)；没有任何实际作用的有力的颚运动，该颚运动采取在强紧咬期间牙齿的非自愿的磨动运动的形式。这种病可能造成严重的牙损伤(例如牙齿的磨损)、对嘴唇和舌头、牙齿脱落、龈袋等的损伤。此外，磨牙症通常还与头后部的疼痛和慢性头痛有关。

磨牙症通常被分为慢性磨牙症和急性磨牙症。急性磨牙症可发生在所有人身上并且可能经常在压力情况下观察到，例如处于比赛状态的运动员或者必须遵守最后期限的人。慢性磨牙症被分为夜晚(夜间)和白天(日间)磨牙症。

白天磨牙症的特征在于上下颚的有意识的紧咬和牙齿的磨动，虽然以后者为主。白天磨牙症可以被认为是一种坏习惯。白天磨牙症的引发可能与患者所承受的压力有关。可以通过告知该人他/她正在磨牙来相对容易地减轻白天磨牙症。

夜晚磨牙症是无意识的且通常只有周围的人(例如家属)才能感觉到令人讨厌的吱吱声。在夜晚磨牙症期间，磨牙比咬牙更常见。经常通过用垫(splint)保护牙齿来减轻夜晚磨牙症。

使用监测装置有可能检测与磨牙症有关的事件。然而，与磨牙症有关的事件可能很难检测，因为它们可能类似于与普通的咬牙有关的事件。另一方面，白天磨牙症和夜晚磨牙症通常都持续超过2到5秒。这一知识可用于检测与磨牙症直接相关的事件并且已经是这样做的。存在例如通过感测来自颚的肌肉活动的信号(诸如电信号或声音信号)来监测与磨牙症有关的事件的几个监测装置。这些装置的共同之处在于，它们需要患者或者另外的人手动地设置这些装置，使得它们适于个体，特别地，使得这些装置感测与颚运动有关的信号并将它们与由个体发出的其它信号区分开。

在WO04087258A1中公开了一种具有自动阈值以基于手动设置来区分正常颚运动和与磨牙症有关的肌肉活动的装置的示例。

手动设置远不是最佳的，因为感测装置可能取决于设置该装置的人。如果检测到的信号可以被使用，例如通过将刺激性治疗提供给患者，则不正确的设置可能是有问题的，因为可能无法提供正确的治疗。

技术实现要素：

为了解决上述问题并解决上述需求，本公开涉及一种用户友好的装置，其在不使用手动设置的情况下自动地检测咬牙和/或磨牙。该用户友好的装置可以根据日常设置容易使用，使得特别是校准可以被避免。因此，本公开涉及一种用户友好的方法，其自动地设置装置，使得该装置变得适于个体，特别地，使得该装置检测咬牙和磨牙信号，并将它们与由个体发出的其它信号区分开。

因此，本公开提供了一种用于在表示咬合力的水平相对于受试者的时间的数据集中自动检测咬牙和/或磨牙的计算机实现的方法，所述方法包括以下步骤：a)基于在先前时间t＝t₁-T_back处从数据集确定的本底水平(background level)，计算分配给时间t＝t₁的咬合力的阈值水平，其中T_back为第一预定时间段；b)检查咬合的水平，并且如果在时间t处的咬合力的水平超过分配给时间t₁的阈值水平第二预定时间段T_clench/grind，则将咬牙的事件分配给时间t；c)如果咬牙的事件已经被分配给时间t，则等待预定时间段T_wait，或者等待直到咬合的水平低于阈值另一个预定时间段T_end；d)如果没有咬牙和/或磨牙的事件被分配给第三预定时间段T_silence，则重复步骤a)到步骤c)；e)如果咬牙和/或牙齿磨蚀的事件已经被分配给第三预定时间段T_silence，则仅重复步骤b)到步骤c)。

目前公开的方法是基于阈值水平不断地适应本底水平并且基于本底水平延迟的原理。可以发现该原理被用在比咬牙和/或磨牙的检测更广泛的方案中。在更一般的方案中，本公开因此涉及一种用于在表示肌肉活动的水平相对于(vs.)受试者的时间的数据集中自动检测预定事件的计算机实现的方法，所述方法包括以下步骤：

a)基于在先前时间t＝t₁-T_back处从数据集确定的本底水平，计算分配给时间t＝t₁的肌肉活动的阈值水平，其中T_back是第一预定时间段；

b)检查肌肉活动的水平，并且如果在时间t处的肌肉活动的水平超过分配给时间t₁的阈值水平第二预定时间段T_clench/grind，则将事件分配给时间t；

c)如果事件已经被分配给时间t，则等待预定时间段T_wait，或者等待直到肌肉活动的水平低于该阈值另一个预定时间段T_end；

d)如果没有事件被分配给第三预定时间段T_silence，则重复步骤a)到步骤c)；

e)如果事件已经被分配给第三预定时间段T_silence，则仅重复步骤b)到步骤c)。

目前公开的方法的一个目的在于当没有与咬牙和/或磨牙有关的肌肉事件时确定本底水平。由于白天和夜晚磨牙症通常持续超过几秒钟并且突然发作，因此根据比与磨牙症有关的事件更长的时间段确定的本底水平可能不受与磨牙症有关的事件的影响。此外，如果最近发生的与磨牙症有关的事件结束后已经过去超过预定时间，则最有可能的是该信号可能不包含与磨牙症有关的事件，由此该信号可以很好的估计本底水平。因此，该方法的伪代码可以被写为如下：

根据所描述的方法，本公开的一个目的在于将事件分配给咬牙和/或磨牙。

此外，本公开提供了一种包括处理器和存储器的数据处理系统，该数据处理系统可以被配置为执行如上所述的方法。

另外，本公开提供了一种用于监测与受试者的咬牙和/或磨牙有关的面部活动的装置，包括用于提供表明所述面部活动的信号的测量单元，以及用于处理所述信号以检测所述咬牙和/或磨牙的处理单元。

由于用户友好的装置和/或系统的需要，本公开还涉及一种磨牙症系统，包括上述装置以及用于容纳该装置并对该装置充电的存储箱，其中该装置被配置为当从存储箱中取出时自动接通。此外，本公开涉及一种用户友好的装置，该装置在其被放置在用户上时自动打开，而在其未被放置在用户上时关闭。

附图说明

图1示出一阶低通滤波器的实施例的幅度和相位图。

图2示出所公开的方法的实施例。

图3示出所公开的方法的另一个实施例。

图4示出测量单元的实施例。

图5示出作为流程图示出的所公开的方法的实施例。

图6示出所公开的方法的另一个实施例。

图7示出作为流程图示出的所公开的方法的实施例。

图8示出作为来自图7的流程图的一部分示出的所公开的方法的实施例。

图9示出作为来自图7的流程图的一部分示出的所公开的方法的实施例。

图10示出作为来自图7的流程图的一部分示出的所公开的方法的实施例。

图11示出作为来自图7的流程图的一部分示出的所公开的方法的实施例。

具体实施方式

咬牙和/或磨牙

咬牙和/或磨牙的事件的特征在于以下中的一个或多个：磨牙症、白天磨牙症、夜晚磨牙症。

磨牙是人使他们的牙齿彼此来回滑动，而咬牙是人使他们的上部和下部牙齿紧紧地保持在一起。用这种方式，这两个术语本身是不同的事件。然而，这两个事件都与颚的肌肉活动有关。磨牙和咬牙的医学术语是磨牙症。

如所描述的，磨牙症可以是慢性的和急性的，其中慢性磨牙症可以是夜晚(夜间)磨牙症和白天(日间)磨牙症。

多个信号

由于咬牙和磨牙与颚的肌肉活动有关，因此从信号中获得表示颚的肌肉活动相对于受试者的时间的数据集可能是有利的。因此，该数据集可以包括来自肌电图(EMG)信号的EMG数据。

EMG信号是肌肉的电脉冲，其可以在休息和收缩期间被测量。EMG信号是小的且需要用专门设计用于测量生理信号的放大器放大。该信号可以用电极测量。皮肤表面电极通常是优选的，因为其被直接放置在肌肉上方或附近的皮肤表面上。

信号的兴趣点是振幅，该振幅可以在0毫伏到10毫伏(峰到峰)或者0毫伏到1.5毫伏(均方根)之间的范围内。EMG信号的频率可以在0Hz到500Hz之间。然而，EMG信号的可用能量可能在50Hz到150Hz之间占主导地位。

至于多个EMG信号，当涉及咬牙和/或磨牙时，焦点将放在多个咀嚼肌上。在技术语言中，这些肌肉被称为颞肌(颞颥肌(muscle Temporalis))和咬肌(嚼肌(muscle Masseter))，其可用于与咬牙和/或磨牙有关的多个EMG信号的配准。

咬肌由两部分组成，即表面肌部分和深层部分，当用力紧咬牙齿时，可以通过将手指按压到脸颊并使其从口朝向耳朵引导而容易地定位咬肌。虽然咬肌也在颚的水平运动中起作用(作为咀嚼运动的一部分)，但咬肌的主要任务是提高下颚。其有助于使下颚朝前拉。颞肌是大扇形肌，其覆盖并附着到头盖骨的侧面的大部分，这意味着其大部分是可自由接近的。

颚的运动可能产生可以被测量的各种生物信号。目前公开的方法可以工作而不管信号如何。因此，能够自动地检测本底水平而不管信号如何，使得本底信号可用于自动地确定阈值水平而不需要校准程序。在这方面，本公开的一个目的在于提供一种对任何类型的信号进行操作的方法，并因此提供一种用户友好的设置(即自动设置，意思是无需手动设备)而不管信号如何。

因此，除了EMG信号之外的多个信号可用于表示颚的肌肉活动。因此，数据集可以包括以下中的一个或多个：肌电图(EMG)数据、脑电图(EEG)数据、肌音效应图(PMG)数据、加速度数据、声音数据和/或应变仪数据。

这些数据可以因此从多个EMG信号、多个EEG信号、多个PMG信号、多个加速度信号、多个声音信号和/或多个应变仪信号中获得。

多个EEG信号是人脑的多个电场。因此，可以在头皮上或在大脑上测量EEG。当在头皮上测量时，EEG的振幅可以是大约100μV，而当在大脑的表面上测量时，EEG的振幅可以是大约1mV到2mV。该信号的带宽可以从低于1Hz到大约50Hz。EEG信号与人的意识水平密切相关。随着活动增加，EEG转移到较高的主频率和较低的幅度。因此，可以使用EEG信号来观察肌肉活动。

多个PMG信号是在肌肉活动期间产生的多个低频声音。因此，能够根据多个PMG信号测量肌肉收缩的力。多个PMG信号可以从1Hz到100Hz。

多个加速度信号可以是当肌肉加速时产生的多个电压。因此，多个加速度信号可以使用加速度计(例如小型压电换能器)通过将其附连到受刺激的肌肉来测量肌肉活动。多个加速度计可以是彼此相邻的一对微结构，使得它们检测其电容的变化；通过将电容的变化转换为电压的变化，可以获得加速度。多个加速度计还可以使用压阻效应、热气泡和光。

多个声音信号可以是在磨牙的多个事件期间由例如牙齿产生的多个声音，并因此可以使用麦克风来记录。咬合可能不产生多个声音，因而用这种方式，能够在咬牙与磨牙之间进行区分。

多个应变仪信号是对应于应变的电阻变化，并且可以是用于测量颚的运动的方式。可以使用应变仪来测量应变，例如在耳朵中。

生成数据集的多个信号可以是从测量单元连续接收到的数据流。

不管多个信号如何，本公开的一个目的是涉及用于与咬牙和/或磨牙有关的检测事件的任何所描述的信号，从而允许多个信号中的一个或多个在检测中使用。换句话说，一个目的或本公开在于提供某种模式识别，其可以被应用到任何信号，以检测与咬牙和/或磨牙有关的事件。必须注意的是，咬牙和/或磨牙可能未必与磨牙症有关。

本底水平和阈值水平

在本公开的一个实施例中，通过将低通滤波器应用到数据集来确定本底水平。用这种方式，本底水平可以是仅包含低频分量的平滑信号。特别地，低通滤波器可以是具有例如0.05Hz的截止频率的一阶滤波器。在本公开的一些实施例中，可以通过将另一种类型的滤波器(例如带通滤波器或高通滤波器)应用到数据集来确定本底信号。本底水平可以是噪声水平的估计，其中噪声可以是来自电极的热噪声、放大器噪声和/或外部噪声。因此，本底水平可以是在缺乏肌肉活动的情况下所记录的信号的水平。本底水平可以取决于电极的阻抗。因此，本底水平可以取决于多个电极的放置，因为多个电极可以被放置在皮肤上，例如使用凝胶垫(gelpads)，其中例如将产生湿气，并且这可能影响阻抗。在这方面，可能存在这样的情况，其中本底水平可以是时间相关的。考虑到这一点，本底水平可以在使用期间在不同时间处被确定。

在本公开的优选实施例中，阈值水平可以大于本底水平且与本底水平成比例。因此，阈值的值可以被定义为至少1.5、2、3、4或者本底水平的至少5倍。

信号处理

为了处理多个信号，可能需要包括提供数据集的频域变换的初始步骤，该频域变换诸如快速傅里叶变换(FFT)、离散傅里叶变换(DFT)、离散余弦变换(DCT)或离散小波变换(DWT)。

在一些实施例中，频域可以更优选于时域，因为例如诸如低通滤波的频率滤波可以更容易地实现。诸如减少的计算时间的其他优点也可以通过在频域中工作来获得。此外，通过应用DWT，优点是瞬时特征被精确地捕获并在时间和频率上定位。关于这一点，与应用例如傅里叶变换或经典DWT相比，一些特殊的DWT可以增加例如算法的计算速度。

根据初始步骤，其可以包括对预定数量的频率求平均的步骤。预定数量可以比例如估计数量有优势，因为可以避免估计。因此，预定数量可用于加速计算时间。

作为信号处理的示例，可以根据所应用的用于多个原始信号值的每个块的FFT的结果来计算信号包络。可以以2000样本/s的速率对信号进行采样，并且可以收集64个样本的块用于FFT分析。这导致用于信号包络的采样率为31.25样本/s。对于每个数据块，可以应用FFT，并且该结果可以被表示为数据的32个“管脚(pin)”，其中每个管脚表示31.25Hz的步长。管脚值可以是在特定频率处的频谱的振幅。0管脚可以包含DC值。信号包络可以通过管脚7到13的平均值获得，其中管脚7到13表示从218.75Hz到406.25Hz的值。

由于计算时间可以是快速的，因此咬牙和/或磨牙的自动检测可以是对连续接收到的数据流执行的实时处理。因此，可以不需要存储数据，因此处理单元可以被集成在测量单元中，并且仍然与图4所示的一样紧凑。

多个预定时间段

在本公开的优选实施例中，多个时间T_end、T_Clench/grind、T_back、T_silence为多个预定时间段，意思是多个时间参数，定义如下：

T_end≤T_clench/grind<T_back<T_silence。

T_end：

T_clench/grind可以被认为是与咬牙和/或磨牙有关的事件正在结束的预定时间段。因此，在本公开的优选实施例中，T_end可以为0.125s，或小于0.25s，或小于0.5s，或小于0.4s，或小于0.35s，或小于0.3s，或小于0.25s，或小于0.2s，或小于0.15s，或小于0.1s，或小于0.05s，或小于0.01s。

T_clench/grind:

T_clench/grind可以被认为是与咬牙和/或磨牙有关的事件至少持续的预定时间段。用这种方式，小于T_clench/grind的所有事件可能与咬牙和/或磨牙无关。持续少于T_clench/grind的事件可能是颚的正常咬合或任何正常运动。因此，在本公开的优选实施例中，T_clench/grind可以为0.25s，或小于0.5s，或小于0.4s，或小于0.35s，或小于0.3s，或小于0.25s，小于0.2s，或小于0.15s，或小于0.1s，或小于0.05s。

T_back:

T_back可以被认为是记录本底水平的预定时间段。因此，在本公开的优选实施例中，T_back可以为2.5s，或小于10s，或小于8s，或小于6s，或小于5s，或小于4s，或小于3s，或小于2s，或小于1s。因此，在本公开的另一个优选实施例中，T_back可以为至少2.5s，或至少1s，或至少2s，或至少3s，或至少4s，或至少5s，或至少6s，或至少7s，或至少8s，或至少9s，或至少10s。

T_silence:

T_silence可以被认为是在发生重复程序的发起之前可能没有与咬牙和/或磨牙有关的事件的预定时间段。由于在时间周期T_silence中可能没有与咬牙和/或磨牙有关的事件，因此可能是无记载的。因此，在本公开的优选实施例中，T_silence可以为5s，或小于10s，或小于8s，或小于6s，或小于5s，或小于4s，或小于3s，或小于2s，或小于1s。因此，在本公开的另一个优选实施例中，T_silence可以为至少5s，或至少1s，或至少2s，或至少3s，或至少4s，或至少5s，或至少6s，或至少7s，或至少8s，或至少9s，或至少10s。

T_wait:

T_wait可以被认为是测量单元可以被配置为当响应于检测到磨牙症而提供反馈信号时停止提供表明面部活动的信号的预定时间段。因此，在优选的实施例中，T_wait可以是1s，或小于10s，或小于8s，或小于6s，或小于5s，或小于4s，或小于3s，或小于2s，或小于1s。在本公开的另一个优选实施例中，T_wait可以至少为1s，或至少1s，或至少2s，或至少3s，或至少4s，或至少6s，或至少7s，或至少8s，或至少9s，或至少10s。

此外，T_end可以在T_clench/grind的0.4倍与0.6倍之间，或T_end可以在T_clench/grind的0.3倍与0.7倍之间，或T_end可以在T_clench/grind的0.45倍与0.55倍之间，或者其中T_end可以是T_clench/grind的0.5倍。

此外，T_back可以在T_silence的0.4倍与0.6倍之间，或在T_silence的0.3倍与0.7倍之间，或在T_silence的0.45倍与0.55倍之间，T_silence或T_back可以是T_silence的0.5倍。

此外，T_clench/grind可以在T_back的0.05倍与0.15倍之间，或在T_back的0.02倍与0.25倍之间，或在T_back的0.08倍与0.12倍之间，或者T_clench/grind可以是T_back的0.1倍。

此外，T_wait可以小于T_back且小于T_silence，例如T_silence的0.15倍与0.25倍之间，或者T_wait可以是T_silence的0.1倍。

处理单元

在本公开的优选实施例中，处理单元被配置为根据前述自动地确定阈值水平。

因此，处理单元可以被配置为执行前述方法，使得其可用于咬牙和/或磨牙的自动检测。

在目前公开的方法中，频域变换是在处理单元中实现的硬件。这可能是有利的，其可以加速处理时间。

此外，在当前公开的方法中，表明所述面部活动的多个信号表示咬合力的水平相对于受试者的时间，并且其中处理单元被配置为执行所述方法，并且其中咬牙和/或磨牙的事件是磨牙症的事件。如前所述，各种信号可以与诸如移动颚的面部活动有关，从而能够表示咬合力的水平和时间，并使其与磨牙症相关联。该面部活动也可以是肌肉活动、磨牙和/或咬牙。

测量单元

在本公开的一个实施例中，测量单元包括用于提供所述多个信号的至少一个电极组件。如前所述的多个信号是实际上使用至少一个电极可测量的。反馈单元

在本公开的一个实施例中，该装置还包括反馈单元，用于响应于检测所述磨牙症来提供反馈信号。用这种方式，反馈单元能够提供磨牙症的治疗。如果反馈可以被提供用于夜间磨牙症，则该反馈可以使得用户能够在睡眠期间不被唤醒。此外，在与磨牙症无关的情况下可以不给出反馈。

因此，测量单元可以被配置为响应于检测所述磨牙症而提供反馈信号。反馈信号可以是传送到受试者的视觉反馈、触觉反馈、声学反馈和/或医学(例如放松剂)反馈。在视觉反馈信号的情况下，其可以例如在屏幕上，诸如在智能手机、电话、平板电脑、计算机屏幕或任何类型的显示器上。然而，视觉反馈也可以是二极管，诸如LED或任何类型的灯。在触觉反馈信号的情况下，其可以例如是诸如来自智能手机或电话中的振动器的振动。声学反馈信号可以是来自诸如在智能手机、电话内的扬声器或扬声器本身的声音。

在本公开的另一实施例中，所述测量单元被配置为当响应于检测所述磨牙症而提供反馈信号时停止提供表明面部活动的多个信号预定时间段。这可能是为了避免同一时间有太多的信号。

设计和电力集成

在本公开的一个实施例中，处理单元被集成/合并在测量单元中。这种设计可允许用户仅佩戴一个单元。因此，可以以诸如材料方面的低成本来制造该装置。

在本公开的另一个实施例中，测量单元包括被配置为附连到受试者的皮肤的电极组件，并且其中该装置被配置为监测电极组件与皮肤之间的电连接，以及其中处理单元被配置为在已经检测到皮肤与电极组件之间的连接时开始处理所述多个信号。这种配置可以允许最佳电力使用，即为了节省电力并提供用户友好的操作。在这点上，该装置还可以包括用于为该装置供电的内置可充电电源，例如电池。

用户友好的磨牙症系统

在本公开的一个实施例中，该装置和存储箱被配置使得当被安装在存储箱中时，如果存储箱不连接到外部电源，则该装置自动断开。这种配置可以允许最佳电力使用，即为了节省电力并提供用户友好的操作。

根据本公开的一个实施例，存储箱可以包括被配置为检测存储箱和该装置之间的电连接的电路。因此，该装置可以包括至少一个磁体，并且存储箱可以包括用于感测磁场的存在的传感器单元，诸如霍尔效应开关，以及其中存储箱传感器被配置为检测存储箱中存在的装置。

在本公开的另一个实施例中，该装置可以包括机械开关，该机械开关被配置为当该装置被安装在存储箱中时通过该装置接合。

在本公开的又一个实施例中，存储箱和该装置被配置使得该装置中的内置可充电电源通过从存储箱无线传送到该装置的电力来充电。这可以使该装置的操作变容易。

示例1

为了计算本底水平，该本底水平可以是如本文所述的经低通滤波的EMG信号包络。

滤波器是一阶自回归滤波器，形式如下：

y(n)＝0.99·y(n-1)+0.01·x(n-80)，其中

x(n-80)是2.56秒旧包络值(80样本/31.25，样本/s＝2.56s)，

y(n-1)是本底水平的最新值，

y(n)是本底水平的新值，

0.99是滤波器系数，

0.01是输入信号上的增益因子，以确保总增益为1。

该计算是在整数运算中被实现，以减少在嵌入式处理器中的计算负荷。这通过将来自FFT算法(其为8位算法)的值与缩放因子10000相乘来完成。此外，上述滤波器被计算为

y(n)＝(99·y(n-1)+1·x(n-80))/100

因为十进制数不能用整数运算来表示。

图1示出滤波器的幅度和相位响应。该滤波器具有0.05Hz(1/20Hz)的-3dB截止频率。

示例2

图2示出用于自动检测咬牙的方法的实施例的图示。在图2中，数据是从多个EMG信号中获得的EMG数据。通过原始EMG信号24的FFT来计算信号包络23。从图2可以看出，估计的本底水平22、22'相对于时间(除了计算被停止的时段)不断地改变，即其中所述方法使所述阈值水平固定，并且之后重新开始所述计算。从图2中可以看出，总共检测到四个发作(burst)25。

示例3

图3示出用于自动检测咬牙的方法的另一个实施例的图示。在图3中，数据是从多个EMG信号中获得的EMG数据。图3示出当与咬牙有关的活动没有被分配时来自该方法的初始输出。在2000Hz处对原始EMG信号34进行采样。通过64点FFT和平均管脚7到13计算信号包络33，因为这对应于218Hz与406Hz之间的频率的RMS值。从图3可以看出，本底水平31的初始输出相当高，并且该方法在它开始计算新输出之前(假设在方法开始之前信号可能已经存在)等待5秒。本底水平31的初始值被设置为比记录信号34中的预期值更高的值。由于高的开始水平并且取决于本底活动的实际水平，因此滤波器可能需要10s来找到本底活动的精确水平。在该特定示例中，滤波器具有时间常数τ＝1/(2πf_3dB)，其中f_3dB＝0.05Hz，即τ＝3.2s。

示例4

图4示出测量单元的示例。该测量单元包括三个电极组件，每个组件由电极连接器1、连接到顶表面3上的电极2组成，使得底表面4通过三个电极2连接到皮肤。

示例5

图5示出如流程图所示的用于自动检测咬牙的方法的另一个实施例。流程图从顶部开始，其中新的信号包络被计算。这是用于所公开的方法的初始步骤，其可以提供数据集的频域变换，该频域变换诸如快速傅里叶变换(FFT)、离散傅里叶变换(DFT)、离散余弦变换(DCT)或离散傅里叶变换小波变换(DWT)。如这里所示的初始步骤还可以包括对预定数量的频率求平均的步骤。下一步骤可以与测量单元有关，因为测量单元可以包括被配置为附连到受试者的皮肤的电极组件，并且其中该装置可以被配置为监测电极组件与皮肤之间的电连接，且其中所述处理单元可以配置为当已检测到皮肤与电极组件之间的连接时开始处理所述多个信号。在电极组件与皮肤之间的电连接不良的情况下，测量单元如流程图所示重新启动。当开始处理信号时，测量单元还可以检查是否事件检测也如流程图所示被启动。在事件检测被禁用的情况下，如上述流程图所示，更新自上次事件以来的时间。从这里并且在所有情况下，如果没有咬牙和/或磨牙的事件已经被分配给第三预定时间段T_silence，则可以回到开始。在一些情况下，回到开始的步骤可以跟随有基于在先前时间t＝t₁-T_back处从数据集确定的本底水平的分配给时间t＝t₁的咬合力的阈值水平的计算，其中T_back是第一预定时间段。从开始，可以检查咬合水平，并且如果在时间t出的咬合力的水平超过分配给时间t₁的阈值水平第二预定时间段T_clench/grind，则可以将咬牙的事件分配给时间t。如果咬牙的事件已经被分配给时间t，则可以等待预定时间段T_wait，或者等待直到咬合力的水平低于阈值另一个预定时间段T_end。如果没有咬牙和/或磨牙的事件被分配给第三预定时间段T_silence，则重复该过程本身。另一方面，如果咬牙和/或磨牙的事件已经被分配给第三预定时间段T_silence，则可以仅重复如流程图所示的一些步骤。

示例6

图6示出用于自动检测咬牙的方法的另一个实施例的图示。在图6中，数据是从多个EMG信号中获得的EMG数据。从图6可以看出，估计的本底水平62相对于时间(除了计算停止的这些时间段)不断地变化，即其中该方法使阈值水平61固定，并且之后重新开始计算。从图6中可以看出，总共检测到与磨动有关的八个事件65。在该示例中，在2000Hz处对原始信号64进行采样。通过64点FFT和平均管脚7到13计算信号包络63，因为这对应于218Hz与406Hz之间的频率的RMS值。当持续至少5秒未检测到活动时通过对包络进行低通滤波来计算噪声水平62。此外，用于磨动和/或紧咬的事件检测的阈值61与噪声水平62相比高3倍且延迟2.5秒。如果包络63高于阈值61超过0.25秒，则分配磨动和/或紧咬的事件检测。因此，标记为A、E和F的事件为小发作，且与磨动和/或紧咬事件无关，因为持续时间太短。标记为B、D、G、H、I和K的事件是与磨动和/或紧咬事件有关的发作，因为持续时间大于0.25秒。标记为C的事件是2秒到3秒之间的长发作，并因此被检测为两个发作，因为根据定义，发作被定义为持续时间为1秒。标记为J、L和M的事件是本底水平的变化，并且因为信号包络63的幅度太低，所以它们不被分配为与磨动和/或紧咬有关的事件。在事件A之前的时间中，仅噪声水平62改变，因此阈值水平61不断地适应于它。当本底水平62在事件L处升高时，M处的阈值水平61相应地升高。

示例7

图7示出如详细流程图所示的用于自动检测咬牙的方法的实施例。详细的流程图被分成如穿孔线所示的四个块，其中所示四个块在图8到图11中被放大地示出。在图8中放大地示出图7的左上块，在图9中放大地示出图7的右上块，在图10中放大地示出图7的右下块，并且在图11中放大地所示图7的左下块。流程图从顶部开始，其中新的信号包络被计算。这是所公开的方法的初始步骤，其可以提供数据集的频域变换，该频域变换诸如快速傅里叶变换(FFT)、离散傅里叶变换(DFT)、离散余弦变换(DCT)或离散小波变换(DWT)。如这里所示的初始步骤还可以包括对预定数量的频率求平均的步骤。下一步骤可以与测量单元有关，因为测量单元可以包括被配置为附连到受试者的皮肤的电极组件，并且其中该装置可以被配置为监测电极组件与皮肤之间的电连接，且其中所述处理单元可以配置为当已检测到皮肤与电极组件之间的连接时开始处理所述多个信号。在电极组件与皮肤之间的电连接不良的情况下，测量单元如流程图所示重新启动。当开始处理信号时，测量单元还可以检查是否事件检测也如流程图所示被启用。在事件检测被禁用的情况下，如上述流程图所示，更新自上次事件以来的时间。从这里并且在所有情况下，如果在第三预定时间段T_silence中没有分配咬牙和/或磨牙的事件，则可以回到开始。在一些情况下，回到开始的步骤可以跟随有基于在先前时间t＝t₁-T_back处根据数据集确定的本底水平分配给时间t＝t₁的咬合力的阈值水平的计算，其中T_back是第一预定时间段。从开始，可以检查咬合水平，并且如果咬合力的水平在时间t超过分配给时间t₁的阈值水平第二预定时间段T_clench/grind，则可以存在分配给时间t的咬牙的事件。如果咬牙的事件已经被分配给时间t，则可以等待预定时间段T_wait，或者等待直到咬合的水平低于另一个预定时间段T_end的阈值。如果没有咬牙和/或磨牙的事件被分配给第三预定时间段T_silence，则重复该过程本身。另一方面，如果咬牙和/或磨牙的事件已经被分配给第三预定时间段T_silence，则可以仅重复如流程图所示的一些步骤。

本公开的进一步细节

可以通过以下项来描述本公开描述：

1.在更一般的方案中，本公开涉及一种用于在表示肌肉活动的水平相对于受试者的时间的数据集中自动检测预定事件的计算机实现的方法，所述方法包括以下步骤：

a)基于在先前时间t＝t₁-T_back处从数据集确定的本底水平，计算分配给时间t＝t₁的肌肉活动的阈值水平，其中T_back为第一预定时间段；

b)检查肌肉活动的水平，并且如果在时间t处的肌肉活动的水平超过分配给时间t₁的阈值水平第二预定时间段T_clench/grind，则将事件分配给时间t；

c)如果事件已经被分配给时间t，则等待预定时间段T_wait，或者等待直到肌肉活动的水平低于该阈值另一个预定时间段T_end；

d)如果没有事件被分配给第三预定时间段T_silence，则重复步骤a)到步骤c)；

e)如果有事件已经被分配给第三预定时间段T_silence，则仅重复步骤b)到步骤c)。

2.一种用于在表示咬合力的水平相对于受试者的时间的数据集中自动检测咬牙和/或磨牙的计算机实现的方法，所述方法包括以下步骤：

a)基于在先前时间t＝t₁-T_back处从数据集确定的本底水平，计算分配给时间t＝t₁的咬合力的阈值水平，其中T_back为第一预定时间段；

b)检查咬合的水平，并且如果在时间t处的咬合力的水平超过分配给时间t1的阈值水平第二预定时间段T_clench/grind，则将咬牙的事件分配给时间t；

c)如果咬牙的事件已经被分配给时间t，则等待预定时间段T_wait，或者等待直到咬合的水平低于阈值另一个预定时间段T_end；

d)如果没有咬牙和/或磨牙的事件被分配给第三预定时间段T_silence，则重复步骤a)步骤c)；

e)如果有咬牙和/或磨牙的事件已经被分配给第三预定时间段T_silence，则仅重复步骤b)步骤c)。

3.根据前述项中任一项所述的方法，其中咬牙和/或磨牙的事件的特征在于以下中的一个或多个：磨牙症、日间磨牙症、夜间磨牙症。

4.根据前述项中任一项所述的方法，其中该数据集表示颚的肌肉活动相对于受试者的时间。

5.根据前述项中任一项所述的方法，其中该数据集包括肌电图(EMG)数据。

6.根据前述项中任一项所述的方法，其中该数据集包括以下中的一个或多个：肌电图(EMG)数据、脑电图(EEG)数据、肌音效应图(PMG)数据、加速度数据、声音数据和应变仪数据。

7.根据前述项中任一项所述的方法，还包括提供该数据集的频域变换的初始步骤，该频域变换诸如快速傅里叶变换(FFT)、离散傅里叶变换(DFT)、离散余弦变换(DCT)或离散小波变换(DWT)。

8.根据项7所述的方法，其中所述初始步骤还包括对预定数量的频率求平均的步骤。

9.根据前述项中任一项所述的方法，其中通过将低通滤波器应用到数据集来确定本底水平。

10.根据前述项中任一项所述的方法，

其中，T_end≤T_clench/grind<T_wait<T_back<T_silence。

11.根据前述项中任一项所述的方法，其中T_end为0.125s，或小于0.25s，或小于0.5s，或小于0.4s，或小于0.35s，或小于0.3s，或小于0.25s，或小于0.2s，或小于0.15s，或小于0.1s，或小于0.05s，或小于0.01s。

12.根据前述项中任一项所述的方法，其中T_clench/grind为0.25s，或小于0.5s，或小于0.4s，或小于0.35s，或小于0.3s，或小于0.25s，或小于0.2s，或小于0.15s，或小于0.1s，或小于0.05s。

13.根据前述项中任一项所述的方法，其中T_back为2.5s，或小于10s，或小于8s，或小于6s，或小于5s，或小于4s，或小于3s，或小于2s，或小于1s。

14.根据前述项中任一项所述的方法，其中T_back为至少2.5s，或至少1s，或至少2s，或至少3s，或至少4s，或至少5s，或至少6s，或至少7s，或至少8s，或至少9s，或至少10s。

15.根据前述项中任一项所述的方法，其中T_silence为5s，或小于10s，或小于8s，或小于6s，或小于5s，或小于4s，或小于3秒，或小于2秒，或小于1秒。

16.根据前述项中任一项所述的方法，其中T_silence为至少5s，或至少1s，或至少2s，或至少3s，或至少4s，或至少6s，或至少7s，或至少8s，或至少9s，或至少10s。

17.根据前述项中任一项所述的方法，其中T_wait为1s，或小于10s，或小于8s，或小于6s，或小于5s，或小于4s，或小于3秒，或小于2秒，或小于1秒。

18.根据前述项中任一项所述的方法，其中T_wait为至少1s，或至少1s，或至少2s，或至少3s，或至少4s，或至少6s，或至少7s，或至少8s，或至少9s，或至少10s。

19.根据前述项中任一项所述的方法，其中T_end在T_clench/grind的0.4倍与0.6倍之间，或者其中T_end在T_clench/grind的0.3倍与0.7倍之间，或者其中T_end在T_clench/grind的0.45倍与0.55倍之间，或者其中Tend为T_clench/grind的0.5倍。

20.根据前述项中任一项所述的方法，其中T_back在T_silence的0.4倍与0.6倍之间，或在T_silence的0.3倍与0.7倍之间，或在T_silence的0.45倍与0.55倍之间，或者其中T_back为T_silence的0.5倍。

21.根据前述项中任一项所述的方法，其中T_clench/grind在T_back的0.05倍与0.15倍之间，或在T_back的0.02倍与0.25倍之间，或在T_back的0.08倍与0.12倍之间，或者其中T_clench/grind为T_back的0.1倍。

22.根据前述项中任一项所述的方法，其中T_wait小于T_back且小于T_silence，例如在T_silence的0.15倍与0.25倍之间，或者其中T_wait为T_silence的0.1倍。

23.根据前述项中任一项所述的方法，其中所述阈值水平大于本底水平且与本底水平成比例。

24.根据前述项中任一项所述的方法，其中所述阈值被定义为至少1.5、2、3、4或者所述本底水平的至少5倍。

25.根据前述项中任一项所述的方法，其中咬牙和/或磨牙的自动检测是对连续接收到的数据流执行的实时处理。

26.根据前述项中任一项所述的方法，其中该数据集是从测量单元连续接收到的数据流。

27.一种数据处理系统，包括处理器和存储器且被配置为执行根据前述项中的任一项所述的方法。

28.一种用于监测与受试者的咬牙和/或磨牙有关的面部活动的装置，包括：

-测量单元，用于提供表明所述面部活动的多个信号；以及

-处理单元，用于处理所述多个信号以检测所述咬牙和/或磨牙。

29.根据项28所述的装置，其中所述处理单元被配置为根据前述项1到26中的任一项自动确定阈值水平。

30.根据项28到29所述的装置，其中所述处理单元被配置为执行前述项1到26中任一项所述的方法。

31.根据项28到30所述的装置，其中根据项7的频域变换是在所述处理单元中实现的硬件。

32.根据项28到31所述的装置，其中表明所述面部活动的多个信号表示咬合力的水平相对于受试者的时间，并且其中所述处理单元被配置为执行前述项1到26中任一项所述的方法，以及其中咬牙和/或磨牙的事件为磨牙症的事件。

33.根据项28到32所述的装置，其中所述测量单元包括用于提供所述多个信号的至少一个电极组件。

34.根据项28到33所述的装置，其中所述面部活动为肌肉活动、磨牙和/或咬牙。

35.根据项28到34所述的装置，还包括用于响应于检测所述磨牙症而提供反馈信号的反馈单元。

36.根据项28到35所述的装置，其中所述测量单元被配置为响应于检测所述磨牙症而提供反馈信号。

37.根据项28到36所述的装置，其中所述反馈信号是传送到所述受试者的视觉反馈、触觉反馈、声反馈和/或医学(诸如放松剂)反馈。

38.根据项28到37所述的装置，其中所述处理单元被集成/合并在所述测量单元中。

39.根据项28到38所述的装置，其中所述测量单元包括配置为附连到所述受试者的皮肤的电极组件，并且其中所述装置被配置为监测所述电极组件与所述皮肤之间的电连接，以及其中所述处理单元被配置为在已经检测到皮肤与电极组件之间的连接时开始处理所述多个信号。

40.根据项28到39所述的装置，还包括用于为所述装置供电的内置可充电电源，例如电池。

41.一种磨牙症系统，包括根据项40所述的装置以及用于容纳该装置并对该装置充电的存储箱，其中所述装置被配置为当从所述存储箱中取出时自动接通。

42.根据项41所述的磨牙症系统，其中所述装置和所述存储箱被配置使得当被安装在所述存储箱中时，如果所述存储箱未连接到外部电源，则所述装置自动断开。

43.根据项41到42中任一项所述的磨牙症系统，其中所述存储箱包括配置为检测所述存储箱与所述装置之间的电连接的电路。

44.根据项41到43中任一项所述的磨牙症系统，其中所述装置包括至少一个磁体，并且所述存储箱包括用于感测磁场的存在的传感器单元，诸如霍尔效应开关，以及其中存储箱传感器被配置为检测存储箱中存在的装置。

45.根据项41到44中任一项所述的磨牙症系统，其中所述装置包括机械开关，所述机械开关被配置为当所述装置被安装在所述存储箱中时通过所述装置接合。

46.根据项41到45中任一项所述的磨牙症系统，其中所述存储箱和所述装置被配置使得所述装置中的内置可充电电源通过从所述存储箱无线传送到所述装置的电力来充电。