口腔护理设备推荐系统的制作方法

1.本发明涉及口腔护理设备，例如牙刷、刷牙用的接口器和口腔冲洗系统，特别涉及一种用于推荐口腔护理产品或附件类型的系统，例如刷头或接口器的刷牙用的弓形件类型。


背景技术：

2.众所周知，口腔清洁设备的清洁功效很大程度上取决于个人的清洁技术以及他们的牙弓几何形状。
3.不同的用户可能需要不同的口腔护理附件以获得最佳性能。这种口腔护理附件可以包括刷头、具有集成喷嘴的刷头、多表面刷、刷洗用接口器、冲洗器喷嘴、具有用于在刷牙期间进行组织处理的光源/led的刷头等。
4.为此，手动牙刷以及电动牙刷的刷头具有许多不同的形状和硬度/刚度水平。此外，可提供不同尺寸(牙弓宽度、长度)或夹持水平等)的刷牙用口具，以覆盖不同群体的更大范围的牙齿和下巴类型。夹紧限定了当牙齿插入接口器(mouthpiece)的咬合盘中时在牙齿上施加多少横向和竖直力。
5.然而，用户通常不知道哪个口腔护理附件，例如哪个刷头设计或哪个牙刷设计，导致最佳可能的个人清洁性能和用户体验。
6.wo 2019/215447公开了一种智能牙刷系统，其使用用户牙齿的真实3d表示，并在用户牙齿的3d表示上显示刷牙数据。该显示器向用户提供反馈以改善他们的刷牙技术。
7.us 2012/171657公开了另一种牙刷，其具有用于显示用户的个人护理方案的特征的显示器。


技术实现要素：

8.本发明由权利要求限定。
9.根据依据本发明的一个方面的示例，提供了一种计算机实现的推荐系统，用于推荐将被用作口腔护理设备的一部分的口腔护理附件的类型，该系统包括：
10.用于接收包括关于要向其推荐附件的用户的口腔几何形状信息的输入数据的输入；以及
11.处理器，该处理器适于：
12.对一组口腔护理附件中的一个或多个口腔护理附件与所述用户的口腔几何形状之间的交互进行建模；
13.从所述建模确定清洁度量，所述清洁度量表示当使用所述一个或多个口腔护理附件时该口腔护理例程的有效性；以及
14.基于所述清洁度量，从一组不同的口腔护理附件提供将与口腔护理设备一起使用的合适口腔护理附件的推荐。
15.该组口腔护理附件可以包括可购买的现成产品，或者其可以包括由一组模块化构
建块创建的设计，然后可制造该设计。
16.该系统至少基于用户的口腔几何形状向用户提供关于用作口腔护理设备的一部分的附件类型的推荐。这样，通过确保为特定用户选择最合适的附件，可以获得改善的口腔护理效果。
17.口腔几何形状可以与用户的所有牙齿相关，但是它也可以仅与牙齿的子集相关。例如，它可能涉及下巴/牙弓的选定区域或仅涉及一种临界牙齿几何形状，其中通常观察到较差的清洁。
18.所述系统还包括用于接收包括关于特定用户使用口腔护理设备进行其口腔护理的方式的用户行为信息的输入数据的输入，并且所述处理器适于在用户以所述方式执行口腔护理例程时对所述一个或多个口腔护理附件与用户的口腔几何形状之间的交互进行建模。当清洁例程取决于用户自己的技术时，如牙刷或口腔冲洗系统的情况，这是令人感兴趣的。然后，推荐至少基于用户的口腔几何形状和他们的口腔清洁特性。
19.应当注意，对于刷洗用接口器系统，仅使用口腔几何形状信息可能是感兴趣的。于是推荐可以使用特定尺寸的接口器(例如，小的、中的、大的、特大的)，其具有一定的刷洗弓形部长度和宽度，以及簇到齿的夹持。
20.口腔护理附件例如是口腔护理设备(电动牙刷或口腔冲洗系统)的头部(刷头或牙线喷嘴)。因此，该装置具有连接头部的手柄。
21.可以对该组的所有口腔护理附件与用户的口腔几何形状之间的交互进行建模，但作为替代，仅需要对口腔护理附件的子集进行建模以找到合适的推荐。
22.清洁度量例如通过对口腔清洁附件和牙齿之间的接触应力进行建模而得到。这些接触应力可用于评价清洁性能以及损坏牙齿或牙龈的风险。
23.可以使用其它清洁度量，例如摩擦能量或功率密度或在牙齿或生物膜表面上施加一定应力的时间。例如，可以根据基于与生物膜、牙菌斑或其它要从牙齿上去除的物质的去除相关的度量而评估的清洁功效向用户给出推荐。例如，由刷毛的运动或撞击表面的流体产生的所施加的接触剪切应力或力可用作传感器系统的一部分，以能够产生合适的推荐(和提供其它推荐，如下所述)。
24.该推荐可以基于对剪切能量(滑动功)或摩擦功率的建模。例如，压力阈值可用于区分清洁区域和未清洁区域，其中阈值可例如覆盖诸如《1kpa，1kpa－10kpa，10kpa－30kpa，30kpa－50kpa和》50kpa的压力范围，这取决于待去除的材料。该信息可以转换成清洁牙齿的面积分数或清洁牙齿的百分比，然后进一步用于向用户提供推荐和/或其他推荐和反馈。例如，特定于个人的模拟清洁过程的视频动画可以发送给用户的app，向他提供关于推荐的或当前使用的刷头的有效性的间接反馈或信息，以及如果使用不同的刷洗技术(在下文中称为“行为信息”)，清洁有效性将如何改变。它还可以显示口腔附件(刷头)随时间磨损的效果。
25.该系统可以包括用于接收包括用户的医疗信息的输入数据的输入。该医疗信息例如对于该装置的使用不是特定的，并且可以包括年龄、性别和电子医疗记录(emr)信息，例如关于怀孕或与口腔保健相关的其他共病的信息。emr例如可通过通信系统访问医院、保险提供者、牙科提供者或政府数据库中的一个或多个数据库。例如，可以存在口腔健康指数，例如与牙菌斑水平、色斑、牙龈状况、口臭有关的指数。该信息例如包括牙菌斑图(在口腔几
何形状信息之上)或色斑指数图像或其它健康相关信息，例如怀孕、牙龈炎患者等。
26.该系统可以包括用于接收包括关于口腔护理设备的操作信息的输入数据的输入。对于电动牙刷，该操作信息例如包括操作频率、刷头运动的振幅、刷头运动的频率或施加频率/运动的时间。对于牙线清洁装置，操作信息例如包括流体喷射脉冲的频率、流体喷射脉冲的速度、流体流率和流体压力。对于包含附加射频(rf)发生器电路的口腔护理设备，操作信息可以包括100khz－300ghz范围内的射频。对于刷洗用接口器，该信息可以包括刷洗弓形部或刷洗弓形部的各个子段的操作频率或运动模式。
27.操作信息还可以包括关于所使用的不同设备设定的信息。例如，用户可以选择设备上的特定清洁模式(深度清洁，对比，敏感的牙龈)。这将改变该设备的特性，例如通过由该设备产生的不同的刷牙运动，例如不同的扫掠幅度或该刷头与其一起振荡的传动系的不同致动运动。
28.该系统可以包括用于接收包括关于口腔护理附件的状态信息的输入数据的输入。该状态信息涉及口腔护理附件的状况，例如从在设备的使用过程期间拍摄的口腔护理附件的一个或多个图像导出。用于刷头的状态信息例如涉及刷头几何形状(包括例如刷毛的材料、几何形状、刷毛的结构)、刷毛布局、簇布局、修整轮廓、簇几何形状的变化，例如由于磨损引起的张开。它通常涉及牙刷头或牙刷头刷毛的状况。对于牙线清洁装置，其可涉及牙线清洁头或冲洗头或牙线清洁头或冲洗头的喷射喷嘴的主要设备功能或状况(例如，喷嘴堵塞导致设备内测得的流体压力升高)。
29.处理器还可适于提供用于口腔护理附件的合适手柄的推荐和/或用于口腔护理附件的手柄的合适操作设置。因此，该系统可以为手柄、操作设置和口腔护理附件的最合适组合提供推荐。
30.口腔几何形状信息例如包括从2d或3d牙齿图像导出的牙齿几何形状数据。牙齿几何形状数据例如提供诸如识别缺失牙齿和识别牙齿种植体及其位置的信息。
31.所述系统可以包括用于从图像捕获系统接收至少一个输入图像的输入，并且所述处理器适于处理所述图像以导出执行交互建模所需的口腔几何形状信息。因此，几何形状信息可以从外部源(例如emr数据库或从先前的牙齿扫描信息)输入到系统，或者它可以由系统使用图像分析来生成。
32.牙齿几何形状数据例如包括牙齿分段信息或关于残留牙斑和色斑水平的信息。牙斑或色斑指数可叠加到数字图像或显示牙齿上的染色牙斑和色斑的图像上。
33.该系统例如还包括与该组口腔护理附件和/或用户的医疗历史相关的数据的数据库。例如，如果口腔护理附件是刷头，则数据库可以是用于不同刷头的刷头几何形状以及所使用的每个细丝或簇的材料特性和形状。口腔护理附件然后可基于其几何形状和护理例程(例如刷牙特性)与用户匹配。因此，该数据涉及口腔护理附件的特征，例如设计参数和材料特性。
34.所述系统还可以包括用于接收当前使用的口腔护理附件的图像的输入，其中所述处理器还适于提供何时更换口腔护理附件的推荐。
35.这样，该系统可告知用户使用的口腔护理附件的类型以及何时更换磨损的附件。
36.处理器还可以适于提供关于用户行为信息的建议信息。因此，该系统可以起到学习辅助的作用，以改善口腔护理例程，例如用户的刷牙技术，以实现最佳结果。
37.在一个示例中，口腔护理附件例如包括刷头，并且口腔护理设备包括具有手柄的电动牙刷，刷头连接到该手柄。
38.在这种情况下，用户行为信息可以包括以下项中的一项或多项：
39.刷牙力，
40.刷牙角度；
41.刷牙速度和运动模式；以及
42.刷洗位置和每个位置花费的时间。
43.可以使用监测运动方向和幅度(例如，使用加速度计装置)和力(例如，使用压力或力传感器)的传感器系统来获得该信息。
44.在另一个示例中，口腔护理附件包括刷洗弓形部，并且口腔护理设备包括接口器牙刷，该接口器牙刷具有刷洗弓形部要连接到其上的手柄。
45.本发明还提供了一种口腔护理系统，所述口腔护理系统包括：
46.手柄，所述手柄具有驱动机构和用于将口腔护理附件连接到所述手柄的连接接口；
47.如上定义的推荐系统；以及
48.由所述推荐系统推荐的至少一个口腔护理附件。
49.推荐系统可以在远离主体的设备上实现，例如移动电话或平板计算机或基于云的服务器。
50.口腔护理设备的口腔护理附件或手柄例如包括用于提供传感器信息的传感器系统，所述行为信息能够从该传感器信息被导出。
51.该传感器系统例如包括以下项中的一项或多项：
52.力测量系统；
53.刷牙角度测量系统；
54.运动检测系统；
55.位置测量系统。
56.传感器系统的一个或多个部分可以与口腔护理设备分离，例如使用光学运动跟踪的运动检测。
57.本发明还提供了一种用于推荐与口腔护理设备一起使用的口腔护理附件类型的计算机实现的方法，所述方法包括：
58.接收包括关于要向其推荐附件的用户的口腔几何形状信息的输入数据；
59.接收包括关于所述特定用户使用所述口腔护理设备进行其口腔护理的方式的用户行为信息的输入数据；
60.当用户以所述方式执行口腔护理例程时，对一组口腔护理附件(或其构建组)中的一个或多个口腔护理附件与用户的口腔几何形状之间的交互进行建模；
61.从所述建模确定清洁度量，所述清洁度量表示当使用所述一个或多个口腔护理附件时口腔护理例程的有效性；以及
62.基于所述清洁度量，从一组不同的口腔护理附件中提供适合与口腔护理设备一起使用的口腔护理附件的推荐。
63.该方法可以通过在设备本身或远程设备上运行的计算机程序或可以连接到其他
系统(例如数字制造系统或医院套件或保险和供应商平台)的基于云的平台来实现。
64.参考下面描述的实施例，本发明的这些和其它方面将变得显而易见。
附图说明
65.为了更好地理解本发明，并且为了更清楚地示出如何实现本发明，现在将仅通过示例的方式参考附图，其中：
66.图1示出了口腔护理系统；
67.图2示出了前磨牙几何形状的接触应力分布的示例，该接触应力分布是作为牙刷的四种不同设计相对于用户牙齿模型的模拟结果的一部分而计算的；
68.图3示出了分成用于清洁的感兴趣区域的两种不同的牙齿几何形状；
69.图4示出了可以形成几何形状信息的一部分的2d牙齿表面线和牙龈线；
70.图5示出了表示牙齿最内部范围的2d牙齿表面线，其可以再次用作几何形状信息的一部分；
71.图6示出了也可以形成几何形状信息的一部分的单个牙齿的界标；
72.图7示出了刷头和具有不同设计的一组刷头；
73.图8a示出滚转角，图8b示出俯仰角，图8c示出偏转角；
74.图9示出了智能电话app可以如何基于交互建模使用参考数据库来推荐口腔护理附件或手柄或两者；以及
75.图10示出了用于推荐与口腔护理设备一起使用的口腔护理附件类型的计算机实现的方法。
具体实施方式
76.将参照附图描述本发明。
77.应当理解，详细描述和特定示例虽然指示了装置、系统和方法的示例性实施例，但是仅用于说明的目的，而不旨在限制本发明的范围。本发明的装置、系统和方法的这些和其它特征、方面和优点将从以下描述、所附权利要求和附图中变得更好理解。应当理解，附图仅仅是示意性的并且没有按比例绘制。还应当理解，在所有附图中使用相同的附图标记来表示相同或相似的部件。
78.本发明提供了一种计算机实现的推荐系统，用于推荐与口腔护理设备结合使用的口腔护理附件的类型。推荐至少考虑关于用户的口腔几何形状信息，并且优选地还考虑关于特定用户使用口腔护理设备进行其口腔护理的方式的用户行为信息。
79.例如，可以通过光学口腔内扫描或通过ct、mri等获得口腔几何形状信息。当还使用用户行为信息时，可以通过使用多个照相机的光学测量或通过使用传感牙刷获得该信息，该传感牙刷例如使用嵌入的测力传感器和加速度计测量力和加速度。
80.图1示出了口腔护理系统，其包括口腔护理设备10和与口腔护理设备一起使用的口腔护理附件12。
81.将参考电动牙刷形式的口腔护理系统以及推荐系统来详细描述本发明。因此，在这种情况下，口腔护理设备10包括电动牙刷手柄和刷头形式的口腔护理附件12。然而，可以考虑任何其它可附接的口腔护理附件，例如冲洗器喷嘴、具有集成喷嘴或光源(或任何其它
传感器或致动器)的刷头、或(部分)清洁接口器(刷洗弓形部)。
82.该系统还具有计算机实现的推荐系统，用于推荐由特定用户使用的口腔护理附件的类型，例如刷头。
83.图1的推荐系统由各种组件实现。在所示的示例中，处理是在多个地点执行的，包括本地处理器20和远程外部处理器23，本地处理器20是移动电话22的处理器，在移动电话22上加载app以实现推荐系统。外部处理器可以在任何其它远程设备上实现，例如平板计算机或工作站，或者在云中实现为数据(分析)引擎。
84.然而，所描述的处理可以以不同的方式实现，在口腔护理设备本身，用户的本地装置(例如移动电话)和外部处理器之间具有不同的处理划分。口腔护理设备可仅用于收集传感器数据，并且在其它地方处理该数据，或者备选地，可以在口腔护理设备本身处进行一些传感器数据处理。
85.将基于图1中所示的体系结构来描述一个示例，仅作为示例。
86.移动电话从口腔护理设备，即本示例中的牙刷手柄10接收使用信息，该使用信息涉及关于特定用户使用口腔护理设备进行他们的口腔护理的方式，即他们如何刷牙的用户行为信息。这适用于牙刷示例，但是对于执行免提(hands free)清洁的接口器实施方式来说，可能不需要该信息。使用信息还使得能够确定刷头相对于牙齿的位置和/或取向测量。对于口腔冲洗系统，用户行为信息可以涉及附件所遵循的路径、附件在沿路径的不同位置处的定时、以及附件在沿路径的不同位置处随时间变化的角度。
87.该信息例如通过安装在刷头12(或手柄)中的压力或力传感器11和诸如三轴加速度计和/或三轴陀螺仪的运动和角度传感器24获得。在该示例中，运动传感器在手柄中，但也可以在刷头(或其它可连接的清洁或处理单元)内。
88.压力传感器也可以在手柄中，并且手柄和刷头之间的连接提供与施加到牙齿或牙龈上的压力相关的使用信息。
89.作为最小值，法向力矢量(即垂直于刷头的台板的反作用力分量)由压力或力传感器测量。当与(i)与刷牙动力学相关的信息(刷头的振幅和速度，刷头沿着牙弓的运动/速度)，(ii)在该特定(接触)时间刷头的位置和/或取向，和(iii)相对于用户的口腔几何形状的位置相结合时，刷头和牙齿或牙龈表面之间的交互可以被建模。
90.从传感器信息导出的用户行为信息例如包括以下项中的一项或多项：
91.刷牙力，
92.刷牙角度；
93.刷牙速度；以及
94.位置和/或运动测量。
95.位置和运动可以通过跟踪和测量系统(例如光学测量系统或惯性测量单元imu)来获得。
96.该传感器系统也可以或替代地具有外部光学测量系统。例如，运动或位置跟踪可使用附接到口腔护理设备和用户面部的反射标记来实现，并使用相机来捕获，或从加速计、牙齿几何形状和位置数据导出。
97.作为最小值，行为信息可指示用户在其口腔护理过程中施加的力的水平。
98.短程发射机26(例如，蓝牙或zigbee)经由短程接收机(未示出)将行为信息(bi)发
送到移动电话，在该位置其用作到处理器20的一个输入。
99.处理器20具有用于接收关于要向其推荐附件的用户的口腔几何形状信息的另一输入。
100.在一个示例中，口腔几何形状信息是从外部数据库接收的3d扫描数据30，该外部数据库例如在准备口腔扫描时由牙医填充。
101.在其他示例中，从2d图像中提取口部几何形状信息。这些可以被再次存储在远程数据库中，但是它们同样可以由移动电话的相机或由专用3d相机生成，该3d相机被装配到杆用于插入到口腔中，该3d相机在口腔内被激活以捕获3d图像。口腔扫描数据可以例如用作有限元或计算机视觉拟合算法的输入以确定清洁功效。
102.该系统可用于推荐预先存在的口腔护理附件设计。在这种情况下，还提供了与一组口腔护理附件、部件及其材料特性相关的数据的数据库32。对于牙刷头的示例，数据库存储与不同牙刷头的几何形状有关的信息，例如可选择来自不同制造商的几十种不同的牙刷头设计。然后，基于用户的几何形状和护理例程，例如刷牙特性，使刷头与用户匹配。
103.作为可选的附加特征，该系统可以限定理想的口腔护理附件，例如基于由选定的构件块(组装在一起时将形成半定制刷头设计的构件组)产生的刷头设计的模型，从而最终可以制造用户特定的设计。下面进一步讨论该选项。
104.为了能够作出推荐，外部处理器23用于基于上述信息源执行清洁功效模拟。
105.具体地讲，基于用户执行其口腔护理例程的方式，对口腔护理附件和用户的口腔几何形状之间的交互进行建模。根据该建模，可导出清洁度量，该清洁度量表示当使用所述一个或多个口腔护理附件时口腔护理例程的有效性。然后从一组不同口腔护理附件提供待使用的合适口腔护理附件的推荐。
106.在该示例中，外部处理器23处理几何形状信息和用户行为信息，从而从一组预定义的不同口腔护理附件提供合适口腔护理附件的推荐。还存在通过使用预定构建块和构建组的设计优化过程来设计理想口腔护理附件的可选附加特征，所述构建块和构建组在组装在一起时形成刷头。然后可以将这种最佳个性化设计提供给数字制造车间35，或者与牙科专业人员、保险或口腔护理提供者的连接平台或系统36共享，例如以获得认可，或者使得能够进行预订模型的策略协商，从而允许它们在使用新刷头时跟踪口腔健康状况或口腔护理依从性的进展。
107.最佳清洁技术的动画也可以例如由外部处理器23产生，用于在移动电话22上显示给用户。这些模拟可以包括关于刷头在用户口腔几何形状上的预期清洁性能的用户反馈。
108.图1还示出了处理器20具有用于接收当前使用的口腔护理附件的图像34的第三输入。处理器然后可进一步适于提供何时更换口腔护理附件的推荐。该图像可以使用移动电话周期性地拍摄，例如每周或每两周一次。这样，该系统能够告知用户使用的口腔护理附件的类型以及何时更换磨损的附件。
109.除了推荐合适的附件(例如刷头)之外，系统还可以分析刷牙性能并提供关于用户行为信息的建议信息(例如在需要时的指导)。因此，该系统可用作学习帮助以改进口腔护理例程，例如刷牙技术，以获得最佳结果。
110.通过推荐减小力、改变刷洗角度(增加或减少)、延长刷洗时间或个性化装置固件更新，可以实现刷牙行为的改善。刷牙行为推荐可通过将实际刷牙行为和理想预期刷牙行
为(力、角度、速度、每颗牙齿位置的时间)映射到数字化个人牙列信息上，并对关键刷洗因素(即，与不同因素和设定的交互的计算建模和模拟)进行灵敏度分析，并且向用户提供关于这如何影响选定刷头的预测清洁性能的反馈来给出。
111.可以存在针对特定人群(例如，针对亚洲市场)优化的刷头设计。由该系统收集的信息可以用于给出附加的建议，例如用于最佳配合的接口器的建议，通过轮廓扫描给出对牙龈线的保护(掩蔽)或局部光激活的最合适的增白处理计划的建议。
112.几何形状信息和行为信息的处理例如涉及确定对牙齿的接触应力，从而可以评估清洁性能以及对牙齿或牙龈的损伤风险。
113.对于牙刷的示例，为此目的可以使用刷毛接触应力模型。这提供了刷毛和牙齿之间交互的建模。等效的交互模型可用于其它类型的口腔护理设备。
114.如上所述，推荐可以基于用户如何结合牙齿和口腔的一般和/或特定特征来执行他们的清洁例程(例如，刷或清洁或牙线)的建模。口腔护理例程的结果可以通过改变某些参数来被优化，例如刷头类型、修整外形、刷洗速度、力、刷洗角度、在每个牙齿元素上花费的时间。
115.由处理器23实现的软件算法和模型用于评估刷头清洁功效并使能性能预测模拟。
116.该推荐例如基于刷毛前移和接触应力模型(bristle reach and contact stress model)。
117.推荐系统的输入包括：
118.(i)受试者牙列的数字几何模型(cad)或口腔扫描数据集。这可以例如通过口腔内扫描或通过首先创建牙列的模型并从扫描或模型，或从基于传感器的反馈导出的图像/扫描创建数字模型来获得。牙列的扫描和/或模型的制作仅需执行一次，并且可以在牙医的办公室或在刷头转售点处执行。这也可以在家中使用专用设备或经由智能电话扩展或经由刷头中的内置相机系统来完成。
119.(ii)用户特定的刷子处理数据，例如取向、力和移动。该数据可以由适当传感的刷头和/或刷柄(可能与外部硬件结合，例如相机或运动跟踪系统)产生，。
120.(iii)与所述口腔清洁设备相关的数据：几何形状、设计限制、频率、振幅、材料特性等。
121.然后，系统利用使用特定对象输入的计算模型来计算清洁功效。该模型然后可以适于优化功效。可以优化的变量可以与刷头或用户处理技术相关，或者与两者相关。该模型考虑了与通过刷洗清洁牙齿相关的相关物理量，例如刷毛的弯曲、刷毛之间以及刷毛与牙齿和牙龈之间的接触和摩擦。
122.这种模型的一个示例是有限元模型，它是广泛使用的数值求解偏微分方程的方法。在这种模型中，刷毛可以使用梁或实心元件来描述。刷毛在相关侧被附接到虚拟台板上，该虚拟台板可模制成可变形的实心体或刚性体。然后使该系统与至少由牙齿和牙龈(牙龈组织)组成的虚拟口腔几何形状接触。通过使用合适的接触算法，可以描述刷毛本身之间以及刷毛和牙列之间的交互。接触算法将为接触的模型的每对离散块提供接触力矢量。
123.该口腔几何形状可以描述为使用有限元的可变形实心或刚性元件。然后通过台板的规定运动，将应变与所涉及的各种材料的应力相关联的本构模型(constitutive model)，以及接触算法及其参数值(例如摩擦系数)来确定刷毛的行为。
124.代替规定台板的移动，其位置和取向也可建模为所施加的用户力和其它个人用户参数(例如刷洗速度和刷洗手柄角度)的函数。
125.从这样的模型中，可以获得各种信息，例如由刷毛在其上移动而施加到牙齿表面上的剪切应力、刷毛的动态运动和最终到达范围、由于所施加的用户作用力而引起的刷毛张开量。
126.除了有限元方法之外，可以使用其它方法或其组合来求解描述口腔清洁中涉及的物理量的数学方程，例如有限体积法、平滑粒子流体力学、离散元法等。取决于将要描述的相关物理量，可以使用方法的组合，例如来描述流体-结构交互。
127.根据与从牙齿上去除生物膜、牙斑或其它物质相关的度量来评价清洁功效。例如，可以确定由刷毛的运动产生的(最大)施加的接触剪切应力或力。
128.度量的另一示例可以是单个刷毛(的一部分)已经施加在牙齿表面上的位置上的剪切能量或摩擦功率。备选地，由与牙齿表面上的特定位置接触的所有(多个部分)刷毛施加的总剪切能量。在另一示例中，压力阈值可用于区分清洁区域和未清洁区域，其中阈值覆盖诸如《1kpa，1kpa－10kpa，10kpa－30kpa，30kpa－50kpa和》50kpa的压力范围，这取决于待去除的材料。
129.图2示出了前磨牙几何形状的接触应力分布的四个示例，该接触应力分布是作为牙刷的四种不同设计相对于用户牙齿模型的模拟结果的一部分而计算的。
130.图2a示出了两种牙刷设计的结果，图2b示出了另外两种牙刷设计的结果。图2的数据集是显示牙齿表面上的接触应力分布的所谓热图(或等值线图)的示例。它们是虚拟刷牙过程的结果，其中刷头的有限元模型使用一定的取向和力负载，通过一定的路径在虚拟牙列上移动。通过求解描述物理量的数学方程，可以发现刷毛和牙齿表面之间随时间发生的接触应力。
131.当接触应力值大于零时，刷毛和牙齿表面之间已经接触。通过跟踪这些位置，可以确定刷头的到达范围。到达是清洁的第一要求。较高的值表示接触更强烈。对于去除牙斑，理想地，应力值在一定范围内；太低而牙斑层不受影响，太高而牙斑层被干扰或去除，但另外牙齿表面可能被损坏。此外，牙龈上过高的接触应力值是不舒适的量度。
132.接触应力阈值例如可以设置为推荐的刷头不应超过的极限。也可以设定最小切向接触应力阈值(或其它度量，例如摩擦能量、或摩擦功率密度、或在一定时间段内施加的压力)以确保去除牙斑并由此确定清洁功效。
133.该系统的输出可以包括：
134.(i)在刷牙过程中刷头操作期间使用的个性化方向(角度/力/运动/位置)以提高清洁功效。因此，该系统可以提供关于如何改进清洁的反馈；
135.(ii)基于当前处理简档来推荐最佳现成刷头。该系统可以针对特定的牙齿几何形状(臼齿、前臼齿、切牙)或牙齿区域(例如齿间、牙龈线或面部侧)，或针对特定的牙列几何形状(例如，具有缺失的牙齿、弯曲的牙齿)来选择特定的清洁头；
136.(iii)推荐具有改进的推荐处理模式的最佳现成刷头。
137.(iv)作为系统的可选附加功能(除了允许从现有刷头的现成集合中进行选择之外)，个性化半定制刷头设计可以来自预定义的构建集合，当由用户或软件算法(基于口腔几何特征)组装时，该构建集合形成全刷头，对该全刷头执行推荐交互模拟。这例如包括限
定用于个性化刷头的优化的修整轮廓(即刷毛区几何形状)，以及优化刷头几何形状、簇布局(tuft layout)、用于数字制造的材料和构建块/组。
138.(v)确定口腔清洁器具的部件何时需要更换。
139.(vi)为头部选择特定手柄(即口腔护理设备主用具)。
140.图3示出了左列中的臼齿几何形状和右列中的前臼齿几何形状的示意图，其根据rustogi分类被描绘成段，其用于评估牙刷在不同牙齿区域/面积处的牙斑去除功效。
141.基于区域的划分是基于在输入数据的基础上生成的合成牙齿模型。分段用于到达和牙斑去除评分，使得能够对分离区域量化清洁功效。然后，基于对牙龈线的功效、牙齿之间和总牙齿面积的清洁能力，相对于用户牙齿的模型来比较不同的刷头。示出了这些区域的命名约定。两颗牙齿之间的齿间区域是区段d和f，牙龈线处的区域是区段a、b、c。面部侧被分成区域e、g、h、i。
142.考虑到簇间距、长度、尺寸、角度、材料、簇区域尺寸和形状、修整轮廓等，可以设计更具体的或定制的刷头。当手柄能够对所附接的附件施加不同的运动模式时，也可以为特定用户推荐最佳的手柄或设置。
143.在一个示例中，外部处理器23实施计算模型以确定至少一个口腔护理清洁优化，包括口腔护理附件(清洁单元)的合成版本与口腔几何形状信息，特别是牙齿的数字化几何形状数据和/或嘴的数字化几何形状数据(其形成口腔几何形状信息的一部分)的交互的模拟。外部处理器还可以执行多个不同口腔护理附件的合成版本与该数字化几何形状数据的交互的模拟。因此，合成或虚拟形式的口腔护理附件具有与用户的牙齿和/或口腔模拟的交互，以便确定口腔护理清洁优化，这可涉及不同口腔护理附件或不同构建组的组件的多个模拟。
144.一个或多个口腔护理附件的合成版本与牙齿和/或嘴的数字化几何形状数据的交互的这些模拟可以基于以下项中的一项或多项：
145.用户的经确定的用户特定行为信息；
146.关于口腔护理附件的功能性能的状态信息；
147.口腔护理附件的操作信息(频率、振幅等)。
148.以这种方式，诸如由外部处理器23实现的算法的建模可以考虑用户实际上如何清洁他们的牙齿。
149.模拟可以提供对用作口腔护理附件性能指标的至少一个度量的确定，以指示或确定口腔护理清洁优化。因此，一个或多个清洁度量用于确定口腔护理清洁优化。
150.该度量可以基于合成产生的牙刷(或口腔冲洗器或牙线清洁装置或组合的牙刷和牙线清洁装置，或其它口腔清洁设备)与牙齿、牙列和/或嘴的合成模型的模型化来计算，该合成模型是用户牙齿、牙列和嘴的表示。这样的建模可以用于为用户确定以不同方式使用的不同口腔护理附件的不同度量，这可以说明用户实际上如何清洁他们的牙齿(即，他们之前如何清洁他们的牙齿)，或者他们可以如何清洁他们的牙齿。
151.因此，以此方式计算的度量可用于为用户选择最佳口腔护理附件、选择清洁其牙齿的最佳方式、选择元件的组合以形成用于用户的理想清洁系统，并且提供关于它们能够如何改善其牙齿清洁的推荐。由此对特定用户进行优化，该优化涉及使用哪个口腔护理附件和哪个口腔清洁设备，并且涉及用户如何更好地改进他们的口腔护理例程。
152.如上所述，建模可用于生成理想地适合于用户的口腔护理附件的设计。换句话说，可通过经建模的口腔护理附件与经建模的牙齿和/或口腔之间交互的计算模拟来产生优化的数字设计。
153.该用户的牙齿的口腔几何形状信息和/或该用户的口腔几何形状数据可以包括以下项中的一项或多项：
154.不同牙齿的尺寸；
155.不同牙齿的形状；
156.牙列曲率；
157.嘴的尺寸；
158.嘴的形状；
159.不同牙齿的取向；
160.一个或多个种植体的取向；
161.口腔特定位置处是否有牙齿；
162.口腔特定位置处有无种植体；
163.牙龈线的外观和几何形状(牙龈的宽度、厚度、囊袋(pockets)的几何形状)。
164.牙齿和/或嘴的这种几何形状数据例如从用户的牙齿和/或嘴的一个或多个图像导出，和/或从牙科从业者提供的信息导出，和/或从在用户的至少一个口腔护理清洁过程期间获取的数据导出。
165.图4示出了可以形成几何形状数据的一部分的2d牙齿表面线50和牙龈线52。
166.图5示出了表示牙齿60的最内部范围的2d牙齿表面线(其为舌牙线)，其可再次用作几何形状数据的一部分。
167.图6示出了各个牙齿上的界标，其也可以形成几何形状数据的一部分。几何形状信息可以从3d扫描(或从2d牙齿图像)或从牙齿印模、扫描或石膏模导出。几何形状数据例如包括牙齿分段信息和界标位置和统计。
168.图7示出了刷头的顶部。该设计的特征在于几何形状信息(例如修整轮廓和布局，例如簇尺寸、长度、面积、刷毛区面积和簇密度)和材料信息(例如弯曲刚度、泊松比)。刷头例如具有键区80。在图的底部示意性地示出了一组三个不同的刷头。这以简化示意图的形式表示不同的刷头设计。
169.如上所述，用户行为信息例如包括例如与沿着牙弓的运动有关的刷牙力、刷洗角度和刷洗速度中的一项或多项。
170.图8a示出了相关的第一刷洗角度；滚转角，即围绕牙刷手柄长轴线的旋转角。
171.图8b示出了相关的第二刷洗角度；俯仰角，即围绕口腔护理设备的第一短轴线的旋转角引起刷头相对于牙齿表面的提升或倾斜运动。
172.图8c示出了相关的第三刷洗角度；偏转角，即围绕口腔护理设备的第二短轴线的旋转角引起刷头在牙齿表面上的面内旋转或扭转运动。
173.滚转角描述了围绕牙刷手柄或刷头的长轴线的旋转角，而俯仰角和偏转角描述了围绕垂直于滚转角的轴线的轴线的旋转。
174.如上所述，本发明的一个示例使得实际的(或者备选地，理想的)刷牙行为(在力、角度和速度方面)和刷头几何形状(修整轮廓、布局、材料)能够被组合以产生个性化的解决
方案。
175.一个可能的目标可以是基于诸如牙斑图或图像的历史医疗数据，或对于整体清洁，预测对于特定牙龈线或齿间布置、用户的最关键的牙齿区域或几何形状(臼齿、前臼齿、切牙、犬齿、上颌或下颌)的最佳性能的刷头。如上所述，基于参数拟合、特征提取和/或接触应力映射，可以从现有刷头的列表中选择性能最好的刷头。
176.另一个可能的目标可以是预测不同牙齿(臼齿、前臼齿、切牙、犬齿)的最佳性能的刷头，其可以反映用户最关键的牙齿区域。
177.另一个可能的目标可以是定义用于个性化刷头的最佳理想修整轮廓(基于通过构建组的模块化设计方法实现的半定制刷头的建模结果)。可以基于几何形状和/或材料来优化设计。然后可以使用数字制造来产生优化的刷头。
178.另一个可能的目标是提供关于刷牙行为的推荐并通过教练来优化刷牙行为。
179.该系统可以具有学习能力，由此该系统可以被训练以预测对于新的设计刷牙行为如何变化，并且在个性化刷头的模拟和选择中考虑该变化。建模系统可以包括机器学习元件，例如已经对数据进行训练以确定该信息的神经网络。这偏离了刷牙行为与刷头设计无关的常规假设。
180.另一个目标是提供更换推荐。模拟可以基于刷头的最新图像进行，用使用过的和张开的刷头来指示是否需要更换。
181.可以提供给推荐系统的另一输入是由特定口腔护理例程产生的实际清洁性能的指示。例如，染色溶液可用于可视地显示清洁的区域和不清洁的区域。然后，可由系统处理施加有这种染色溶液的口腔区域的图像，以提供关于实际清洁性能的反馈。
182.本发明至少包括当预定义的一组可用模型或预定义的一组模块化构建块与牙刷头布置在一起时，从预定义的一组可用模型或预定义的一组模块化构建块推荐最好的现有附件(例如牙刷头)的能力。这些中的每一个都可以在软件中建模，从而可以评估清洁性能。
183.图9用于解释上述模块化设计方法，其中例如为涉及不同簇类型、长度、图案等的牙刷生成设计构建块。然后，可以基于模块化方法自动地或通过用户设计来创建新的设计，所述用户设计可以由用户自己在适当的app中生成。
184.图9示出了参考数据库，在这种情况下涉及包括刷头的口腔护理附件。存在标准刷头设计的列表92，以及向列表添加定制版本的选项。可以通过app提供的下拉菜单功能访问列表中的项目。
185.还有手柄选项列表94。也可以为从列表96中针对所选择的手柄选择操作模式。操作模式例如使用户能够选择一般的清洁目标，例如改善牙龈健康、用于深度清洁或敏感的牙齿清洁选项。
186.为了创建定制的刷头，可以使用模块化块的列表97。这些是可以组合的设计模块，例如在刷头的不同区域中的簇布局。更详细的簇设计特征(例如材料类型或其它机械特性)也可选自列表98。这些模块可以使用户能够使用下拉菜单提供第一猜测估计选择。用户选择刷头和手柄特征(其可以是当前使用的手柄和刷头)的组合，并且基于上述交互建模获得关于该选择是否是它们的最佳选择的推荐。如果不是，则基于交互建模再次提供最佳备选选择。
187.然后可以如图1所示制造用户设计的模块化版本。
188.图10示出了用于推荐与口腔护理设备一起使用的口腔护理附件类型的计算机实现的方法。给出了用于刷头的示例，但本发明也可应用于接口器、具有流体排放喷嘴的组合刷和牙线刷头、或任何其它口腔护理附件。
189.在步骤100中，接收关于要向其推荐附件的用户的口腔几何形状信息。
190.在步骤102中，接收关于特定用户使用口腔护理设备进行其口腔护理的方式的用户行为信息。
191.在步骤104中，接收一般的用户相关信息，不一定是特定于口腔护理的，诸如年龄、性别、诸如缺牙的医疗记录或某些牙齿种植体是否存在于某些位置。可以从emr(电子医疗记录)中获取与用户健康状态相关的任何信息。牙斑、色斑、牙龈、口臭的口腔健康指数也能够被用作输入。
192.在步骤106接收设备操作数据如操作频率；刷头运动的类型(振荡、旋转-振动、扫掠、敲击及其组合)；刷头运动的振幅；刷头运动的频率；流体喷射脉冲的频率；流体喷射脉冲的速度；流体流率；流体压力；rf发生器的设定。
193.在步骤108中，接收口腔护理附件的操作和/或状态信息，例如从口腔护理附件的一个或多个图像导出的口腔护理附件的状态信息。该状态信息可基于刷头几何形状数据；刷毛布置；簇布局；修整轮廓；簇几何形状随时间的变化，簇颜色变化。可以从牙刷头或刷洗用接口器的状态、牙刷头或刷洗用接口器的刷毛的状态、牙线/冲洗头的状态或牙线/冲洗头的喷射喷嘴的状态得出测量值。刷头几何形状数据可以包括刷毛的材料、刷毛的几何形状、结构。
194.这些信息源中的一些或全部的使用可以由系统实现。
195.在步骤110中，处理至少包括口腔几何形状信息的可用信息，从而从一组预定义的不同口腔护理附件提供合适口腔护理附件的推荐，以与口腔护理设备一起使用。附加选项是提供用户特定的制造设计。
196.在步骤112中，将推荐作为输出提供给用户，或者作为制造指令提供。
197.已经结合牙刷系统描述了本发明。然而，本发明可以应用于流体牙线清洁系统，其中不同的喷嘴设计是可能的，并且对于最合适的喷嘴设计提出了推荐。
198.如上所述，可以使用机器学习算法来提供更精确和可靠的推荐(或用户特定的设计)。机器学习算法是处理输入数据以便产生或预测输出数据的任何自训练算法。这里，输入数据包括口腔几何形状信息和行为信息，输出数据包括输出推荐。
199.软件平台(连接的生态系统)可以使用在刷子的使用过程中用不同的现有刷头获取的(实时)刷牙行为信息(力、速度、角度、在每个位置上花费的时间)来训练。例如，可以假设刷牙行为在刷头的典型使用时间(3个月)内是恒定的，并且与由平台选择或选定的刷头设计无关。为了适应这些假设(如果不是完全有效的)，可以将模拟“调整”到当前的刷子行为(例如，如果刷子磨损，用户可能施加更多的力)。这例如适用于关于更换建议的模拟。
200.此外，具有用不同刷头获得的刷牙行为信息的系统的连续训练(许多消费者经常使用不同的刷头)能够预测刷牙行为对于新设计如何变化，并且在性能预测模拟和(个性化)理想刷头的推荐或选择中考虑这种变化。
201.行为信息可以是原始运动和力信息，或者它可以被预处理以导出接触应力水平或接触应力图。几何形状信息例如是关于牙龈线和/或牙齿分段的数据。
202.在本发明中采用的合适的机器学习算法对于本领域技术人员来说是显而易见的。合适的机器学习算法的示例包括决策树算法和人工神经网络。诸如逻辑回归、支持向量机或自然贝叶斯模型的其它机器学习算法是合适的替换。
203.人工神经网络(或简单地，神经网络)的结构受到人脑的启发。神经网络包括多个层，每个层包括多个神经元。每个神经元包括数学运算。特别地，每个神经元可以包括单一类型的变换的不同加权组合(例如，具有不同加权的相同类型的变换，s形变换等)。在处理输入数据的过程中，对输入数据执行每个神经元的数学运算以产生数字输出，并且将神经网络中的每层的输出顺序地馈送到下一层。最后一层提供输出。
204.训练机器学习算法的方法是公知的。通常，这样的方法包括获得训练数据集，该训练数据集包括训练输入数据条目和对应的训练输出数据条目。将初始化的机器学习算法应用于每个输入数据条目以生成预测的输出数据条目。预测输出数据条目和对应的训练输出数据条目之间的误差用于修改机器学习算法。可以重复该过程直到误差收敛，并且预测输出数据条目与训练输出数据条目足够相似(例如
±
1％)。这通常被称为监督学习技术。
205.例如，在机器学习算法由神经网络形成的情况下，可以修改每个神经元的数学运算(的权重)直到误差收敛。修改神经网络的已知方法包括梯度下降、反向传播算法等。
206.训练输入数据条目对应于例如口腔几何形状和行为信息以及历史数据(几何形状、先前使用的刷头的材料)，并且训练输出数据条目对应于推荐或口腔护理附件特征。
207.如上所述，该系统利用处理器来执行数据处理。处理器可以用软件和/或硬件以多种方式实现，以执行所需的各种功能。处理器通常采用可使用软件(例如，微码)编程以执行所需功能的一个或多个微处理器。处理器可以实现为执行某些功能的专用硬件和执行其它功能的一个或多个编程微处理器和相关电路的组合。
208.可在本发明的各种实施例中采用的电路的示例包含(但不限于)常规微处理器、专用集成电路(asic)和现场可编程门阵列(fpga)。
209.在各种实现中，处理器可以与诸如易失性和非易失性计算机存储器(诸如ram、prom、eprom和eeprom)之类的一个或多个存储介质相关联。存储介质可以编码有一个或多个程序，当在一个或多个处理器和/或控制器上执行时，该程序执行所需的功能。各种存储介质可以被固定在处理器或控制器内，或者可以在云中可传输或可用，使得存储在其上的一个或多个程序可以被加载到处理器中。
210.通过研究附图、公开内容和所附权利要求，本领域技术人员在实践所要求保护的本发明时可以理解和实现所公开实施例的变型。在权利要求中，词语“包括”不排除其他元件或步骤，并且不定冠词“一”或“一个”不排除多个。
211.单个处理器或其它单元可以实现权利要求中所述的若干项的功能。
212.在相互不同的从属权利要求中叙述某些措施的事实并不表示不能有利地使用这些措施的组合。
213.计算机程序可以存储/分布在适当的介质上，例如与其他硬件一起提供或作为其他硬件的一部分提供的光存储介质或固态介质，但是也可以以其他形式分布，例如经由因特网或其他有线或无线电信系统。
214.如果在权利要求或说明书中使用术语“适于”，则应注意，术语“适于”旨在等同于术语“被配置为”。
215.权利要求中的任何附图标记不应解释为限制范围。