JP3765776B2 - Chewing function evaluation system - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、咀嚼運動機能の評価を行うためのものであり、特に、咀嚼運動の解析を容易に行うための評価システムに関するものである。
【０００２】
【技術的背景】
従来の咀嚼機能評価には、被験者の自然な運動を障害する装置が必要であった。この評価装置では、顔面頭部を囲むように２０ｃｍ四方のセンサーを取り付けたり、皮膚に直径３ｃｍの使い捨て電極を張り付けることが避けられなかった。しかし、これらの装置を利用しない場合は運動の観察精度が十分ではなく、結果の評価が難しかった。
そこで、被験者に無接触で下顎運動を観察するための、従来とは異なる方法を考えると画像解析の技術が応用できる。特に咀嚼運動については、それほど運動範囲が広くないため、目的とする画像スケールが小さくなり、解析に利用する機器にそれほどの性能を必要としないものと考えられる。
しかし、皮膚表面に貼付したマーカを識別子とした画像解析では、観察精度をそれほど上げることができない。そのため観察できる運動情報の条件が厳しくなり、観察された運動様式の解析が意味のないものとなってしまう。
そこで画像解析から得られたデータの解析には、従来とは異なる運動様式のパラメータを設定することが必要である。咀嚼運動は強い周期性を有する生体活動であることから、時系列解析法の応用により、この問題を克服できるものと考えられる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的としては、従来の観察技術と解析技術を組み合わせることにより、自然な運動から構成される咀嚼運動を簡便な装置で高精度に評価することである。
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、咀嚼機能評価システムであって、被験者の顔の少なくとも下顎と他の１カ所にマーカを添付して取得した、咀嚼運動の動画像データから、時系列の咀嚼運動データを得る咀嚼運動取得手段と、前記得られた時系列の咀嚼運動データの自己相関係数を得る自己相関係数計算手段と、
該自己相関係数による咀嚼運動の周期性の評価を出力する評価手段とを備えることを特徴とする。
前記咀嚼運動取得手段は、マーカ間の距離を求めるマーカ間距離取得手段と、前記動画像データの隣接するフレーム間のマーカ間距離の増減から運動方向を把握する運動方向取得手段と、運動方向が変化する時点により、咀嚼運動を開口、閉口の２値とする２値化手段とを有することもできる。
また、前記評価手段は、自己相関係数をプロットしたコレログラムを出力することもできる。
さらに、被験者の顔の少なくとも下顎と他の１カ所にマーカを添付して、咀嚼運動の動画像データを取得する画像入力手段を備え、前記画像入力手段は、少なくとも２つの異なる方向から複数の前記動画像データを取得し、前記咀嚼運動取得手段は、前記複数の動画像データから、時系列の咀嚼運動データを得ることもできる。
これらの咀嚼機能評価システムの機能をコンピュータ・システムに構築させるコンピュータ・プログラムやコンピュータ・プログラムを記録した記録媒体も本発明である。
【０００４】
【発明の実施の形態】
本発明の実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。
自然な運動の保証のために、無接触型の観察装置を利用する。運動方向判断の補正のため、２方向からの撮影によるデジタル画像解析を実施し、下顎の上下運動を数値化する。この上下運動のみについて連続データとし、時系列解析を行うことで咀嚼運動の周期性を判定する。
図１に、本発明の実施形態で使用しているシステム構成を示す。被験者１５０には、３カ所に顔面マーカ１３２，１３４，１３６を付けている。被験者１５０が実際に食事をして、咀嚼を行っている様子を２台のカメラ１１２，１１４により、パソコン１２０等に取り込む。パソコン等に取り込まれた動画像データは、画像解析を行って、咀嚼運動の周期性を判定する。
実際の食事に伴う上体の動き、食器操作などによって顔面マーカが隠蔽され、画像解析における障害となる可能性が考えられるが、図１の構成に示すように、２台のカメラで２方向から撮影することによって、複数の画像を取得することにより、食事の動作の解析の際に、腕の動きや顔の傾き等で、マーカの動きが取れないときに、補正を行うことが可能となる。
このパソコン等で行っている咀嚼機能の評価のための処理概要を図２のフローチャートに示す。
図２のフローチャートにおいて、２台のカメラ１１２，１１４から入力された（Ｓ２０２）画像は、画像解析（Ｓ２０４）により数値化される。この数値化されるパラメータは、それぞれの画像フレームの差分から確認される下顎の鉛直方向の変位である。この変位が鉛直方向において反転した時点で最大開口もしくは閉口と判定することが可能であり、これらの相転移のタイミングから咀嚼運動の１周期が確認できる。これを図３で説明する。
【０００５】
（画像解析）
図３において、閉口時（ステージ０）から、開口する場合（ステージ１）、眉間のマークＧと頤（下顎）のマークＯとの間の距離（Ｇ−Ｏ）の関係は、以下のようになる。
【数１】
Ｇ０−Ｏ０＜Ｇ１−Ｏ１
ここで、Ｇ０，Ｏ０はステージ０のときの各マークの位置，Ｇ１，Ｏ１はステージ１のときの各マークの位置である。
また、最大開口時（ステージ２）から、閉口中（ステージ３）となると、眉間のマークＧとマークＯとの間の距離（Ｇ−Ｏ）の関係は、以下のようになる。
【数２】
Ｇ３−Ｏ３＜Ｇ２−Ｏ２
ここで、Ｇ２，Ｏ２はステージ２のときの各マークの位置，Ｇ３，Ｏ３はステージ３のときの各マークの位置である。
この関係は、頬骨突起上のマークＺとマークＯとの間でも同様である。
この様に、マークＧとマークＯとの距離又はマークＺとマークＯとの距離の変位が、鉛直方向において反転した時点で、最大開口（ステージ２）もしくは閉口（ステージ０）と判定することが可能であり、これらの相転移のタイミングから咀嚼運動の１周期が確認できる。特に、画像間の差分データを利用した場合には、運動方向のトレンドの排除を行うことができ、相転移の判別が容易となる。
サンプリングされたデータは、差分により咀嚼運動の相について２値化されたデータとする。差分からバイナリデータに変換する際には、閾値を設定することで運動量に関する観察誤差を調整することも可能である。
図４を用いて、食事開始から食事終了までの咀嚼運動に対して、開口・閉口の２値化を行う場合の判定を説明する。
さて、咀嚼運動の運動周期は、２Ｈｚ程度であるので、エイアシングなしで、通常のフレーム周期である３０ｆｐｓでもサンプリング可能である。
このため、まず、顔面の３点マーカを、例えば、マーカの色相等を用いて、各フレームごとに特定する。そして、フレーム毎のマーカ間の距離を画像上で測定する。次に、図４（ｂ）に示すように、フレーム１７と１８および２５と２６前後で移動方向の変化を検出して、開口、閉口を検出して、図４（ａ）に示すような２値化を行う。
さて、開閉口の繰り返しの確認だけでは運動状態の評価を行うのに不十分であり、そのために従来は筋電図による正確な筋活動時間の測定や、電磁気記録での正確な運動経路の観察を行うことが不可欠とされてきた。
しかしながら、開閉口の繰り返しのパラメータであっても、全体の変動を時系列解析法に基づく統計的処理を行うことで、運動の周期性の変動を容易かつ正確に判定できる。特に、時系列解析の結果は図示するにも適しており、イメージとしての運動安定性を把握することができる。
【０００６】
（自己相関係数）
時系列解析は、連続かつ定時間隔でデータを取得することで、対象となる現象の周期的変動を把握することを目的としている。しかしその適用にはデータのサンプリングに関連する課題が多い。現在までに行った筋電図の研究からは、サンプリング時間については１００ミリ秒の設定で十分に咀嚼運動の開閉口を描記することに成功している。一般的なビデオレコーダを利用したと仮定しても、その画像は毎秒３０フレームで記録されることから、画像単位での上下顎位置関係をそのまま数値化することで、３３．３ミリ秒単位としたサンプリングデータが取得できるため、サンプリングに関する精度は十分に確保することができる。
咀嚼運動は、一度食品を口腔内に入れた後、その食品を上下の歯面間に捉え、圧力を加えることでその食品を粉砕し、唾液と混和することで軟化させながら、食塊の流動性を向上させる行為の総称である。この際の食品性状の変化は、不可逆かつ連続的に生じることが確認されている。そして実際の咀嚼運動は、その時々の食品の状態に応じて決定されることから、運動の自己相関性を検討することが機能評価上不可欠な内容である。その時系列解析におけるパラメータとして利用しうるものが自己相関係数である。このため、本システムでは自己相関係数を求めている（Ｓ２０６）。
咀嚼運動を含めた、連続する現象の自己相関性は、自己相関係数の変動により確認することができる。その算出式は以下に説明するように簡易なものであり、現在のコンピュータ・システムを利用した場合には、データ取得直後にはその係数値を得ることができる。
さて、咀嚼データの２値化した時系列データｘｔ（ｔ＝１，・・・，Ｔ）とすると、平均値バーｘは、
【数３】
【数４】
この自己相関係数を利用して周期性を評価することができる。周期的な運動のときに、その周期の遅れｎに対する自己相関係数（γｎ）がほぼ１となる。なお、時系列データの自己相関係数等について、例えば、東京大学教養学部統計学教室編「統計学入門」ｐ５５〜５８（１９９１年東京大学出版会）を参照されたい。
咀嚼運動の周期はせいぜい毎秒２回（２Ｈｚ）であることから、現在のシステムでは５秒間の自己相関係数を利用しているが、同運動の評価についての精度は十分確保されている。さらに自己相関性の詳細なパラメータである偏自己相関係数を利用して、運動単位についての評価を行うこともできる。
自己相関係数の計算範囲は任意とすることができるが、３０フレーム毎秒のそれぞれの画像から、例えば５秒間について計算した場合には１５０の係数値が得られる。無意味に多くの係数値を求める必要はなく、現時点で採用している基準時間は前述の５秒である。
【０００７】
（評価）
さて、自己相関係数を数値の一覧のみで解釈することは難しい。評価の出力（Ｓ２０８）としては、その係数値をグラフ化したコレログラムを利用することで運動の変動に関する理解が容易となる。本システムで得られるデータと自己相関係数は連続変数とはなりえないので、正式なコレログラムの図示は棒グラフの形状となるが、図５に示すように、係数値を一覧する場合には値を連続プロットした擬似曲線とすることで、その解釈を容易にする。図５（ａ）に示されているように、周期ｋの場合には、この周期ｋごとに自己相関係数γはほぼ１となる。周期が見られない場合は、図５（ｂ）のようなコレログラムとなる。
また、自己相関係数は、その値の統計的有意性について検討できることから、周期性について厳密な評価を行うことも可能である。既存の技術に基づく研究では、一般的に利用される変動係数を利用した評価を行っているが、同係数の性格から明確な基準で判定することが不可能である点は、本システムにおける自己相関係数の採用に関する長所である。
特に、図６に示した最終的なレポートの表示（印刷）の例の様に、コレログラムを示した上で、有意性判断の基準値や説明等を同時に図示した場合には、周期性に関する安定性を視覚を通じて直感的に把握することが可能であり、咀嚼機能の診断や研究に携わることのない専門外の取扱者や被験者の理解を助けることができる。
咀嚼運動の開口・閉口の２相の分類については、従来からの筋電図を利用した判定に準じたものであり、その相変化に関して得られる結果は従来の報告に反したものにはなりえない。現在に到るまで、学術的研究面から開口・閉口相の関連についての分析が精力的に続けられていることから、本システムによって得られたそれぞれの相に関連する単純統計値を、そのまま学術的な資料として応用することもできる。
また、電磁気的に記録された顎運動解析システムと同様に、画像入力方向を適切に設定すれば、精度は低いが３次元での運動状況の把握が可能になるものと考えられる。本システムでは電磁気記録法と異なり、被験者の周辺に金網などのシールド装置を設置する必要はなく、ポータビリティに優れている。カメラや画像変換装置の性能向上などによっては、本システムを今後より精度の高い画像解析装置へ発展させることも期待できる。
【０００８】
【発明の効果】
上述した本発明の構成を用いることにより、被験者に無接触で下顎運動を観察して、咀嚼運動の周期性を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態のシステム構成を示す図である。
【図２】実施形態の処理フローを示すフローチャートである。
【図３】画像解析を説明する図である。
【図４】咀嚼運動の２値化処理を説明する図である。
【図５】自己相関関数係数のコレオグラムでの評価を説明する図である。
【図６】本システムからの評価の出力を示す図である。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to evaluation of masticatory movement function, and particularly relates to an evaluation system for easily analyzing masticatory movement.
[0002]
[Technical background]
A conventional masticatory function evaluation requires a device that impairs the natural movement of the subject. In this evaluation apparatus, it was inevitable to attach a 20 cm square sensor so as to surround the head of the face, or to attach a disposable electrode having a diameter of 3 cm to the skin. However, when these devices are not used, the motion observation accuracy is not sufficient, and it is difficult to evaluate the results.
Thus, image analysis techniques can be applied when considering a different method for observing mandibular movement without contact with the subject. In particular, for masticatory movements, since the movement range is not so wide, the target image scale is reduced, and it is considered that the device used for analysis does not require that much performance.
However, in the image analysis using the marker attached to the skin surface as an identifier, the observation accuracy cannot be increased so much. Therefore, the condition of the motion information that can be observed becomes severe, and analysis of the observed motion mode becomes meaningless.
Therefore, in order to analyze the data obtained from the image analysis, it is necessary to set parameters of the movement mode different from the conventional one. Since the masticatory movement is a biological activity with a strong periodicity, it is considered that this problem can be overcome by applying the time series analysis method.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
An object of the present invention is to evaluate a mastication motion composed of natural motion with high accuracy with a simple device by combining conventional observation technology and analysis technology.
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the present invention is a masticatory function evaluation system, which is a time series from moving image data of masticatory movements obtained by attaching markers to at least the lower jaw of the subject's face and one other place. Mastication movement acquisition means for obtaining the mastication movement data, and autocorrelation coefficient calculation means for obtaining the autocorrelation coefficient of the obtained time-series mastication movement data;
And an evaluation means for outputting an evaluation of the periodicity of the masticatory movement based on the autocorrelation coefficient.
The mastication movement acquisition means includes an inter-marker distance acquisition means for obtaining a distance between markers, an exercise direction acquisition means for grasping the movement direction from increase / decrease of the inter-marker distance between adjacent frames of the moving image data, and the movement direction. Depending on the time point of change, it is possible to have binarization means for making the mastication motion binary of opening and closing.
Further, the evaluation means can output a correlogram in which the autocorrelation coefficient is plotted.
Further, the image input unit includes a marker attached to at least the lower jaw and another one part of the face of the subject to acquire moving image data of the mastication movement, and the image input unit includes a plurality of the above-mentioned images from at least two different directions. Moving image data is acquired, and the mastication motion acquisition means can also obtain time-series mastication motion data from the plurality of moving image data.
A computer program for causing the computer system to build the functions of the masticatory function evaluation system and a recording medium on which the computer program is recorded are also the present invention.
[0004]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
A contactless observation device is used to guarantee natural movement. In order to correct the movement direction judgment, digital image analysis is performed by photographing from two directions, and the vertical movement of the lower jaw is digitized. Only the vertical movement is used as continuous data, and the periodicity of the mastication movement is determined by performing time series analysis.
FIG. 1 shows a system configuration used in the embodiment of the present invention. The
The face marker is concealed by the movement of the upper body accompanying an actual meal, tableware operation, etc., and there is a possibility that it may become an obstacle in image analysis. However, as shown in the configuration of FIG. By acquiring a plurality of images by shooting, it is possible to perform correction when the movement of the marker cannot be taken due to the movement of the arm, the inclination of the face, etc. during the analysis of the movement of the meal. .
The outline of the process for evaluating the masticatory function performed by this personal computer or the like is shown in the flowchart of FIG.
In the flowchart of FIG. 2, images input from the two
[0005]
(Image analysis)
In FIG. 3, when the mouth is closed (stage 0) and opened (stage 1), the relationship between the distance (G-O) between the mark G between the eyebrows and the mark O of the eyelid (mandible) is as follows: Become.
[Expression 1]
G 0 -O 0 <G 1 -O 1
Here, G 0 and O 0 are the positions of the marks at the
In addition, when the mouth is closed (stage 3) from the maximum opening (stage 2), the relationship of the distance (GO) between the marks G and O between the eyebrows is as follows.
[Expression 2]
G 3 -O 3 <G 2 -O 2
Here, G 2 and O 2 are the positions of the marks at the stage 2, and G 3 and O 3 are the positions of the marks at the stage 3.
This relationship is the same between the mark Z and the mark O on the zygomatic process.
As described above, when the displacement of the distance between the mark G and the mark O or the distance between the mark Z and the mark O is reversed in the vertical direction, it can be determined that the opening is the maximum opening (stage 2) or the closing (stage 0). It is possible, and one cycle of masticatory movement can be confirmed from the timing of these phase transitions. In particular, when difference data between images is used, a trend in the direction of motion can be eliminated, and phase transition can be easily determined.
The sampled data is data binarized with respect to the phase of the mastication movement by the difference. When converting the difference into binary data, it is possible to adjust the observation error related to the momentum by setting a threshold value.
With reference to FIG. 4, a description will be given of a case where binarization of the opening and closing is performed for the mastication movement from the start of the meal to the end of the meal.
Now, since the motion cycle of the mastication motion is about 2 Hz, sampling is possible even at 30 fps, which is a normal frame cycle, without aliasing.
For this reason, first, a three-point marker on the face is specified for each frame using, for example, the hue of the marker. Then, the distance between the markers for each frame is measured on the image. Next, as shown in FIG. 4 (b), changes in the moving direction are detected before and after the
Now, it is not enough to evaluate the state of motion simply by confirming the opening and closing of the opening and closing, and for that purpose, accurate measurement of muscle activity time using electromyograms and observation of accurate movement paths using electromagnetic recording have been conventionally performed. It has been considered essential to do.
However, even if it is a repetitive parameter of the opening / closing port, the fluctuation of the periodicity of the movement can be easily and accurately determined by performing statistical processing on the whole fluctuation based on the time series analysis method. In particular, the results of the time series analysis are suitable for illustration, and the movement stability as an image can be grasped.
[0006]
(Autocorrelation coefficient)
The purpose of time-series analysis is to grasp periodic fluctuations of a target phenomenon by acquiring data continuously and at regular time intervals. However, its application has many problems related to data sampling. From the electromyogram research conducted so far, the opening and closing of the masticatory movement has been successfully drawn with a sampling time of 100 milliseconds. Even if it is assumed that a general video recorder is used, the image is recorded at 30 frames per second. Therefore, by converting the upper and lower jaw positional relationship in units of images into a numerical value as it is, the unit is 33.3 milliseconds. Since the acquired sampling data can be acquired, sufficient accuracy regarding sampling can be secured.
In chewing movement, once the food is put in the mouth, the food is caught between the upper and lower tooth surfaces, the food is crushed by applying pressure, mixed with saliva and softened, and the flow of the bolus It is a general term for acts that improve sex. It has been confirmed that the change in food properties at this time occurs irreversibly and continuously. Since the actual masticatory movement is determined according to the state of the food at that time, examining the autocorrelation of the movement is indispensable for functional evaluation. What can be used as a parameter in the time series analysis is an autocorrelation coefficient. For this reason, the present system obtains an autocorrelation coefficient (S206).
The autocorrelation of successive phenomena including mastication can be confirmed by the fluctuation of the autocorrelation coefficient. The calculation formula is simple as described below, and when the current computer system is used, the coefficient value can be obtained immediately after data acquisition.
Now, assuming that mastication data is binarized time-series data x t (t = 1,..., T), the average value bar x is
[Equation 3]
[Expression 4]
The periodicity can be evaluated using this autocorrelation coefficient. In the case of a periodic motion, the autocorrelation coefficient (γ n ) with respect to the delay n of the period is approximately 1. For the autocorrelation coefficient of the time series data, see, for example, “Introduction to Statistics” p55-58 (1991 University of Tokyo Press) edited by the Department of Statistics, the University of Tokyo.
Since the cycle of mastication is at most twice per second (2 Hz), the current system uses an autocorrelation coefficient of 5 seconds, but the accuracy of the evaluation of the motion is sufficiently secured. Furthermore, it is possible to evaluate a motion unit using a partial autocorrelation coefficient that is a detailed parameter of autocorrelation.
The calculation range of the autocorrelation coefficient can be arbitrary, but when calculating for 5 seconds, for example, from each image of 30 frames per second, 150 coefficient values are obtained. There is no need to find many coefficient values meaninglessly, and the reference time employed at the present time is the aforementioned 5 seconds.
[0007]
(Evaluation)
Now, it is difficult to interpret the autocorrelation coefficient using only a list of numerical values. As the output of the evaluation (S208), it is easy to understand the movement variation by using a correlogram obtained by graphing the coefficient values. Since the data and autocorrelation coefficients obtained with this system cannot be continuous variables, the formal correlogram is shown in the form of a bar graph, but when listing the coefficient values as shown in FIG. Interpretation is facilitated by using pseudo curves in which values are continuously plotted. As shown in FIG. 5A, in the case of the period k, the autocorrelation coefficient γ is approximately 1 for each period k. When the period is not seen, a correlogram as shown in FIG.
In addition, since the autocorrelation coefficient can be examined for the statistical significance of the value, it is possible to perform a strict evaluation on the periodicity. In research based on existing technology, evaluation is performed using a coefficient of variation that is commonly used. This is an advantage of adopting the correlation coefficient.
In particular, as shown in the final report display (printing) example shown in FIG. 6, when the correlogram is shown and the reference value and explanation of significance determination are shown at the same time, the periodicity is related. Stability can be grasped intuitively through vision, and it can help understanding of non-specialists and subjects who are not involved in diagnosis or research of masticatory function.
The classification of the two phases of opening and closing of masticatory movements is based on the conventional judgment using electromyogram, and the results obtained with respect to the phase change can be contrary to conventional reports. Absent. Until now, the analysis of the relationship between the opening and closing phases has been energetically continued from the academic research aspect, so the simple statistical values related to each phase obtained by this system can be used as-is. It can also be applied as a practical material.
Similarly to the electromagnetically recorded jaw movement analysis system, if the image input direction is set appropriately, it is considered that the movement situation in three dimensions can be grasped although the accuracy is low. Unlike the electromagnetic recording method, this system does not require the installation of a shield device such as a wire mesh around the subject and has excellent portability. Depending on the performance improvement of the camera and the image conversion device, it can be expected that the system will be developed into a more accurate image analysis device in the future.
[0008]
【The invention's effect】
By using the configuration of the present invention described above, it is possible to evaluate the periodicity of the masticatory movement by observing the lower jaw movement without contact with the subject.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram illustrating a system configuration of an embodiment.
FIG. 2 is a flowchart showing a processing flow of the embodiment.
FIG. 3 is a diagram illustrating image analysis.
FIG. 4 is a diagram illustrating a binarization process for mastication movements.
FIG. 5 is a diagram for explaining an evaluation of autocorrelation function coefficients in a choreogram.
FIG. 6 is a diagram showing an evaluation output from the system.
Claims (6)
被験者の顔の少なくとも下顎と他の１カ所にマーカを添付して取得した、咀嚼運動の動画像データから、時系列の咀嚼運動データを得る咀嚼運動取得手段と、
前記得られた時系列の咀嚼運動データの自己相関係数を得る自己相関係数計算手段と、
該自己相関係数による咀嚼運動の周期性の評価を出力する評価手段と
を備えることを特徴とする咀嚼機能評価システム。A chewing function evaluation system,
Mastication movement acquisition means for obtaining time-series mastication movement data from the moving image data of the mastication movement acquired by attaching a marker to at least the lower jaw of the subject's face and another one place;
An autocorrelation coefficient calculating means for obtaining an autocorrelation coefficient of the obtained time-series mastication movement data;
A masticatory function evaluation system comprising: evaluation means for outputting an evaluation of the periodicity of the masticatory movement based on the autocorrelation coefficient.
前記咀嚼運動取得手段は、
マーカ間の距離を求めるマーカ間距離取得手段と、
前記動画像データの隣接するフレーム間のマーカ間距離の増減から運動方向を把握する運動方向取得手段と、
運動方向が変化する時点により、咀嚼運動を開口、閉口の２値とする２値化手段と
を有することを特徴とする咀嚼機能評価システム。In the masticatory function evaluation system according to claim 1,
The chewing motion acquisition means includes
An inter-marker distance obtaining means for obtaining a distance between markers;
A motion direction acquisition means for grasping the motion direction from the increase / decrease of the distance between markers between adjacent frames of the moving image data;
A masticatory function evaluation system comprising: binarizing means for changing a masticatory movement into a binary value of opening and closing depending on a point in time when the movement direction changes.
前記評価手段は、自己相関係数をプロットしたコレログラムを出力することを特徴とする咀嚼機能評価システム。In the masticatory function evaluation system according to claim 1 or 2,
The evaluation means outputs a correlogram in which an autocorrelation coefficient is plotted.
さらに、被験者の顔の少なくとも下顎と他の１カ所にマーカを添付して、咀嚼運動の動画像データを取得する画像入力手段を備え、
前記画像入力手段は、少なくとも２つの異なる方向から複数の前記動画像データを取得し、
前記咀嚼運動取得手段は、前記複数の動画像データから、時系列の咀嚼運動データを得ることを特徴とする咀嚼機能評価システム。In the masticatory function evaluation system according to any one of claims 1 to 3,
Furthermore, the image input means for acquiring the moving image data of the mastication movement by attaching a marker to at least the lower jaw of the subject's face and the other one place,
The image input means acquires a plurality of the moving image data from at least two different directions,
The mastication function evaluation system, wherein the mastication movement acquisition means obtains time-series mastication movement data from the plurality of moving image data.
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