A holnap fogkeféje

A Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies folyóiratban szeptember 9-én jelent meg a Carnegie Mellon University Electrical and Computer Engineering kutatóinak cikke, amelyben egy olyan “okos” fogkefe kifejlesztéséről tudósítanak, ami otthoni fogászati öndiagnózis céljára használható.

A foghigiénia fontos összetevője az ember általános egészségének, és a fogászati jellegű betegségek korai felismerése döntő fontosságú a káros következmények megelőzésében. Bár jelenleg a röntgen számít a fogászati betegségek felismerésében a legpontosabb arany standardnak, világszerte sokak számára nem elérhető vagy elvégzése bonyolult szervezést igényel.

A Carnegie Mellon College of Engineering kutatói a Pittsburghi Egyetem Fogorvosi Karával együttműködve egy olyan fogászati egészséget érzékelő rendszert hoztak létre, amely a fogászati állapotok felismerésére a forgalomban kapható elektromos fogkeféket használja. A ToMoBrush (Tooth Monitoring Brush / Tomorrow's Toothbrush, azaz a holnap fogkeféje) egy olyan fejlesztés, amely a boltok polcairól beszerezhető elektromos fogkefét minimális hardvermódosítással a fogászati egészség érzékelésre használja, hogy lehetővé tegye a rendszeres, otthoni fogászati önvizsgálatot.

Ahelyett, hogy a fogkefét pusztán tisztítóeszköznek tekintenénk, a ToMoBrush kihasználja azt a tényt, hogy az elektromos fogkefe akusztikus jeleket bocsát ki, amelyeket a sörték gyors, automatikus rezgése generál. Amikor a fogkefe érintkezik egy foggal, a fog is rezeg a fogkefével együtt, és az egyes fogak állapotától függően különböző akusztikus jeleket bocsát ki. Ezeket a fogkefén elhelyezhető vízhatlan mikrofon rögzíti, majd a jeleket vezeték nélküli kapcsolaton keresztül a jelfeldolgozó egységbe továbbítja.

Kuang Yuan, a fejlesztés vezetője így nyilatkozott: „Olyan olcsó, könnyen alkalmazható megoldás után kutattunk, amelyet a betegek otthonuk kényelmében rendszeresen használhatnak.”

A kutatókból és mérnökökből álló csoport egy olyan adatvezérelt jelfeldolgozó egységet fejlesztett ki, amely képes az olyan különböző fogászati állapotok és körülmények felismerésére és megkülönböztetésére, mint amilyen például a szuvasodás, a lepedék és az ételmaradványok, valamint az elektromos fogkefék olyan eltérései, mint a márka, az akkumulátor töltöttsége és a sörték kialakítása. E változók kezeléséhez a csapat modellezte a teljes rezgési rendszert, amelynek legfontosabb elemei a fogkefe, a fogrezonancia, valamint a fogmosás erőssége és a fogkefe mozgatása.

A kutatók tanulmányukban egy algoritmust mutattak be ezen különböző tényezők szétválasztására és a tiszta fogrezonancia-jelek kinyerésére. A látszólag túlságosan sok tényező által befolyásolt rezgési rendszer leírásában egy kulcsfontosságú megfigyelés sietett segítségükre: bár ez a sok tényező látszólag ugyanazon a frekvenciasávon osztozik, a frekvenciák közötti változásuk mértéke nagyon is eltérő. A beszédfeldolgozás területén pedig már létezik egy olyan technológia, amelyet már széles körben használnak, és eredetileg a glottális gerjesztés és a hangszalag-rezonanciák elkülönítésére fejlesztettek ki - ezt az algoritmust kellett a kutatóknak adaptálniuk, és a jelek konvertálását követően a különböző elemek könnyen elkülöníthetővé váltak.

Ezt követően az algoritmusba egészséges fogazatokon végzett referenciamérések eredményeit illesztették be, majd az egyes fogászati problémákra (szuvasodás stb.) utaló jeleltéréseket eltéréseket ehhez a standardhoz hasonlították.

A kutatók úgy vélik, hogy egy ilyen rendszer kiváló kiegészítője lehet a fogászati ellátórendszernek, még azok számára is, akik hozzáférnek a professzionális fogászati ellátáshoz, mivel a fogorvosi látogatások között korai figyelmeztetést adhat a lehetséges problémákról.

Írásunk az alábbi közlemények alapján készült:

Exploring dental health sensing using a sonic toothbrush

ToMoBrush: Exploring Dental Health Sensing Using a Sonic Toothbrush

Irodalmi hivatkozás:

Kuang Yuan et al, ToMoBrush: Exploring Dental Health Sensing Using a Sonic Toothbrush, Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies (2024). DOI: 10.1145/3678505