[0001] 本发明涉及牙刷技术领域，特别是一种牙刷及控制方法。

[0002] 口腔健康不仅涉及牙齿和牙龈有效清洁和保护，还包括口腔内的各种组织的健康情况及其疾病的产生。口腔健康与全身健康密切相关。口腔疾病可以通过多种机制对全身健康产生影响，包括系统性炎症、细菌血症和免疫反应等。如口腔溃疡，反复发作的口腔溃疡(复发性阿弗他性口炎)可能与免疫系统异常、胃肠道疾病(如克罗恩病、溃疡性结肠炎)等系统性疾病有关。这些溃疡可能是全身性疾病的早期症状或并发症。另外口腔中的各种不同种类的数据变化可以反映出口腔及全身健康的情况，经常性的牙龈出血不仅是口腔健康问题的信号，也可能预示着潜在的全身性健康问题。牙龈出血常见的原因包括牙龈炎、牙周病、维生素缺乏以及全身性疾病如糖尿病和血液疾病。口腔中的细菌、酶以及DNA/RNA的变化是口腔健康和全身健康的重要指标。这些生物标志物不仅可以帮助诊断和监测口腔疾病，还可以作为全身性疾病的早期预警信号。通过对这些口腔内的各项数据的变化的监测和分析，可以更全面地了解个体的健康状况，制定更有效的预防和治疗策略。

[0003] 现有的智能牙刷产品主要关注提高清洁效率，但大多数产品仅提供简单的清洁和有限的监测功能。随着人们对口腔健康关注度的提升，依靠通过智能牙刷技术提高刷牙方式正确引导难以满足对全面、科学的口腔健康管理的需求。

[0054] 说明书和权利要求书中的词语“第一、第二、第三等”或模块A、模块B、模块C等类似用语，仅用于区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本申请实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。

[0055] 在以下的描述中，所涉及的表示步骤的标号，如S110、S120……等，并不表示一定会按此步骤执行，在允许的情况下可以互换前后步骤的顺序，或同时执行。

[0056] 说明书和权利要求书中使用的术语“包括”不应解释为限制于其后列出的内容；它不排除其它的元件或步骤。因此，其应当诠释为指定所提到的所述特征、整体、步骤或部件的存在，但并不排除存在或添加一个或更多其它特征、整体、步骤或部件及其组群。因此，表述“包括装置A和B的设备”不应局限为仅由部件A和B组成的设备。

[0057] 本说明书中提到的“一个实施例”或“实施例”意味着与该实施例结合描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在本说明书各处出现的用语“在一个实施例中”或“在实施例中”并不一定都指同一实施例，但可以指同一实施例。此外，在一个或多个实施例中，能够以任何适当的方式组合各特定特征、结构或特性，如从本公开对本领域的普通技术人员显而易见的那样。

[0058] 下面，结合附图，对本申请中牙刷10的可能实施例进行示例性的描述。

[0059] 图1为本申请中牙刷10的前侧正投影结构示意图；图2为图1中牙刷10的刷头200拆卸状态结构示意图；图3为图1中牙刷10在刷牙端110的径向剖视示意图；图4为图1中牙刷10的内部结构示意图。如图1‑图4所示，本申请中的牙刷10包括主体100、刷头200与数据采集模块300。其中，主体100具有刷牙端110与手持端120，刷牙端110外周面一侧位置设置有连接部111。刷头200具有刷毛210与基座220，刷毛210固定设置在基座220一侧表面上，基座220与连接部111可拆卸连接，使刷毛210朝向远离连接部111的方向伸出。数据采集模块300设置在主体100内，数据采集模块300具有多个数据采集端头，多个数据采集端头固定设置在刷牙端110，围绕连接部111设置，分别用于采集不同种类的数据。

[0060] 由上，数据采集模块300通过在刷牙端110围绕连接部111设置多个数据采集端头，采集不同种类的数据，从而可以提高对口腔信息的收集能力，使用户对口腔信息的了解更加充分，以便用户更加准确地判断口腔的健康状态，从而提升用户体验。

[0061] 另外，刷头200通过基座220与连接部111的可拆卸连接，可以方便对刷头200进行更换。通过将刷毛210固定设置在基座220一侧表面上，可以简化刷头200的结构。通过将数据采集模块300的多个数据采集端头设置在围绕连接部111的位置，从而可以在刷头200对口腔进行清洁时，方便数据采集模块300的多个数据采集端头对口腔内的各种数据进行采集。而且，通过将数据采集模块300的多个数据采集端头设置在围绕连接部111的位置，还可以避免更换刷头200时对多个数据采集端头造成影响，减少数据采集端头的连接结构，从而简化牙刷10的结构。

[0062] 在一些实施例中，如图2、图3所示，连接部111呈凹槽状，基座220呈板状，与连接部111的形状相适配。由此，通过将连接部111设置为凹槽状，将基座220设置成板状，从而可以简化刷头200以及与连接部111的连接结构。

[0063] 在一些实施例中，基座220与连接部111之间通过卡合连接、紧固连接、插拔连接等方式实现可拆卸连接。

[0064] 图5为数据采集模块300的组成示意图。在一些实施例中，如图4。如图5所示，数据采集模块300包括图像数据采集子模块310、压力数据采集子模块320、温度数据采集子模块330、气味数据采集子模块340与生物数据采集子模块350中的至少一个。由此，通过设置图像数据采集子模块310，从而可以对口腔内所有组织结构表层进行扫描实现数据采集。通过设置压力数据采集子模块320，从而可以在刷牙过程中实时监测牙齿所受的压力，以评估牙齿的松动状况。通过设置温度数据采集子模块330，从而可以实时监测口腔内各区域或区域点的温度数据。通过设置气味数据采集子模块340，从而可以实时监测口腔内的气味数据。
通过设置生物数据采集子模块350，从而可以实时监测口腔内唾液中的生物标志物(如细菌、酶)和pH值。

[0065] 在一些实施例中，如图3、图4所示，图像数据采集子模块310具有第一数据采集端头，温度数据采集子模块330具有第二数据采集端头，第一数据采集端头和/或第二数据采集端头设置在刷牙端110设置连接部111相应的一侧，位于连接部111远离手持端120一侧位置。由此，通过将第一数据采集端头、第二数据采集端头设置在连接部111远离手持端120一侧，从而可以在刷头200对口腔进行清洁时，可以使第一数据采集端头、第二数据采集端头在靠近刷头200清洁位置对数据进行采集，从而可以提高数据采集的精度，提高数据采集的连续性，避免第一数据采集端头、第二数据采集端头距离刷头200距离过长，影响对口腔数据的采集。

[0066] 在一些实施例中，如图3、图4所示，压力数据采集子模块320具有第三数据采集端头，第三数据采集端头设置在连接部111朝向刷头200一侧表面上。由此，通过将述第三数据采集端头设置在连接部111朝向刷头200一侧表面上，从而可以在刷头200对口腔进行清洁时，可以通过采集刷头200与连接部111之间的压力，从而确定刷头200与牙齿之间的压力。另外，与直接将第三数据采集端头设置在刷头200内相比，通过将第三数据采集端头设置在连接部111内来检测刷头200与牙齿之间的压力，可以简化刷头200以及刷牙端110的结构。

[0067] 在一些实施例中，如图3、图4所示，气味数据采集子模块340具有第四数据采集端头，第四数据采集端头设置在刷牙端110，位于连接部111朝向手持端120一侧位置。由此，由于刷牙端110在设置刷头200的位置需要设置安装刷头200的连接部111，使得刷牙端110在连接部111对应位置的安装空间较小，不足以安装第四数据采集端头。而且，有些刷牙端110越靠近端部尺寸越小。由此，通过将第四数据采集端头设置在连接部111朝向手持端120一侧位置，从而可以增加第四数据采集端头的安装空间，以方便第四数据采集端头的安装。

[0068] 在一些实施例中，如图3、图4所示，生物数据采集子模块350具有第五数据采集端头，第五数据采集端头设置在刷牙端110，位于连接部111朝向手持端120一侧位置。由此，由于刷牙端110在设置刷头200的位置需要设置安装刷头200的连接部111，使得刷牙端110在连接部111对应位置的安装空间较小，不足以安装第四数据采集端头。而且，有些刷牙端110越靠近端部尺寸越小。由此，通过将第五数据采集端头设置在连接部111朝向手持端120一侧位置，从而可以增加第五数据采集端头的安装空间，以方便第五数据采集端头的安装。

[0069] 在一些实施例中，如图3所示，第四数据采集端头与第五数据采集端头分别位于刷牙端110与连接部111相同一侧，以及刷牙端110与连接部111相背一侧。由此，通过使第四数据采集端头与第五数据采集端头分别设置在刷牙端110的两侧，从而方便第四数据采集端头与第五数据采集端头的安装与布设。

[0070] 本申请还提供一种口腔健康管理系统，下面，结合附图，对本申请中的口腔健康管理系统的可能实施例进行示例性的描述。

[0071] 图6为本申请中口腔健康管理系统的结构示意图。如图1‑图6所示，本申请中的口腔健康管理系统包括牙刷10、服务器20以及人机交互设备30。其中，牙刷10具有主体100与刷头200，主体100具有刷牙端110与手持端120，刷牙端110外周面一侧位置设置有连接部111。刷头200具有刷毛210与基座220，刷毛210固定设置在基座220一侧表面上，基座220与连接部111可拆卸连接，使刷毛210朝向远离连接部111的方向伸出。围绕连接部111设置有多个数据采集端头，用于获取口腔信息。服务器20设置在云端，与牙刷10通信连接，通过大数据技术将口腔信息处理后，由人工智能大模型对口腔信息进行分析，获得分析结果。人机交互设备30与服务器20通信连接，根据所属分析结果发出提示信息。

[0072] 由上，通过在刷牙端110围绕连接部111设置多个数据采集端头，以获取口腔信息，从而可以提高对口腔信息的收集能力，使用户对口腔信息的了解更加充分，以便用户更加准确地判断口腔的健康状态，从而提升用户体验。另外，服务器20通过云端的服务器20对口腔信息进行处理、分析后，通过人机交互设备30根据分析结果发出提示信息，使用户获得疾病预警信息与生活行为建议，从而提升用户体验。

[0073] 在一些实施例中，通过大数据技术将口腔信息处理包括去除口腔信息中的噪音。通过去除口腔信息中的噪音，从而可以避免传感器故障引起的无效数据或随机的异常数值对口腔信息精度的影响。

[0074] 在一些实施例中，通过大数据技术将口腔信息处理还包括：口腔信息中的数据列或行的缺失比例超过预定比例时，进行删除处理。由此，通过在口腔信息中的数据列或行的缺失比例超过预定比例时进行删除处理，从而可以避免因数据列或行缺失影响口腔信息的精度。

[0075] 在一些实施例中，通过大数据技术将口腔信息处理还包括：口腔信息中的数据列或行的缺失时，统计后使用均值或者中位数填补缺失的数据，或者，通过插补的方式填补缺失的数据。由此，通过对缺失的数据进行填补，从而可以保障口腔信息的完整性，提高口腔信息的精度。

[0076] 在一些实施例中，口腔信息包括口腔内的图像数据、压力数据、温度数据、气味数据与生物数据中的至少一种。

[0077] 在一些实施例中，气味数据的优先级高于其他数据，优先传输到服务器20。由此，通过使气味数据的优先级高于其他数据，可以确保气味数据能够尽快进入深度分析流程，从而实现快速反馈。

[0078] 在一些实施例中，通过大数据技术将口腔信息处理还包括：将口腔信息进行时间同步与空间对齐。由此，通过将口腔信息进行时间同步和空间对齐，可以确保各类数据在同一时间点和空间范围内具有一致性。由此，可以方便服务器20对口腔信息进行分析。

[0079] 在一些实施例中，人机交互设备30包括手机、电脑、平板电脑中的至少一种。由此，用户可以通过机、电脑、平板电脑获知疾病预警信息和/或生活行为建议，从而可以方便用户的使用，提升用户的使用体验。另外，用户还可以通过机、电脑、平板电脑对牙刷10及云端的服务器20进行控制，从而可以方便用户的操作与使用。

[0080] 在一些实施例中，提示信息包括疾病预警信息和/或生活行为建议。

[0081] 以上内容，对本申请中牙刷10以及牙刷的控制系统的可能实施例进行了示例性的描述。下面，在一个具体的实施例中对本申请中的牙刷10的具体结构进行详细的描述。

[0082] 如图1‑图5所示，本申请实施例中的牙刷10包括主体100、刷头200、数据采集模块300、芯片模块与电源模块。其中，主体100用于容纳、安装刷头200、数据采集模块300、芯片模块与电源模块，刷头200用于在用户刷牙时对牙齿进行清洁，数据采集模块300用于在用户刷牙时对用户口腔内的数据进行采集，芯片模块用于接收、处理、传输数据采集模块300采集的数据，电源模块用于向牙刷10提供电力。

[0083] 如图1‑图3所示，主体100整体为近似圆柱形结构，在直立状态下，主体100的下半部分为手持端120，上半部分为刷牙端110。手持端120的直径大，从而方便用户在刷牙时进行握持。刷牙端110的直径小，从而方便伸入用户口腔中进行清洁作业。刷牙端110在远离手持端120一端的位置呈扁平状，并在一侧平面上设置有呈凹陷状的连接部111，用于连接刷头200。

[0084] 如图1、图2所示，刷头200包括基座220与刷毛210。其中，基座220为长圆形的板状部件，刷毛210垂直设置在基座220上，布满基座220的一侧表面。连接部111的形状、尺寸与基座220相适配，基座220可以嵌入到连接部111内，基座220与连接部111之间通过卡合结构实现可拆卸连接。

[0085] 如图5所示，数据采集模块300包括图像数据采集子模块310、压力数据采集子模块320、温度数据采集子模块330、气味数据采集子模块340与生物数据采集子模块350中的至少一个。由此，通过设置图像数据采集子模块310，从而可以对口腔内所有组织结构表层进行扫描实现数据采集。通过设置压力数据采集子模块320，从而可以在刷牙过程中实时监测牙齿所受的压力，以评估牙齿的松动状况。通过设置温度数据采集子模块330，从而可以实时监测口腔内各区域或区域点的温度数据。通过设置气味数据采集子模块340，从而可以实时监测口腔内的气味数据。通过设置生物数据采集子模块350，从而可以实时监测口腔内唾液中的生物标志物(如细菌、酶)和pH值。

[0086] 下面，对图像数据采集子模块310、压力数据采集子模块320、温度数据采集子模块330、气味数据采集子模块340与生物数据采集子模块350的相关内容进行详细的描述。

[0087] 图像数据采集子模块310

[0088] 图像数据采集子模块310包括第一印刷电路板311、LED光源312、带通滤波器313、光纤耦合器314、光纤315、光学传感器316、霍尔传感器317和角度传感器318。

[0089] 第一印刷电路板311包括电源管理单元，用于调节输入电压为图像数据采集子模块310内提供稳定的电力供应，稳定地为LED光源312和其他电子组件供电。第一印刷电路板311嵌入在牙刷10的手持端120的内部。第一印刷电路板311采用多层设计，例如三层设计，顶层用于传输电源和部分信号，第二层专用于接地，减少电磁干扰，提供统一的接地点。第三层专用于电源分配，提供稳定的电力供应。660nm‑750nm范围内特定波长的LED光源312通过MOSFET(金属氧化物半导体场效应晶体管)驱动电路连接到第一印刷电路板311，提供电力和控制信号。多光谱光学传感器316通过VCC引脚连接第一印刷电路板311，获取所需电力。霍尔传感器317和角度传感器318通过柔性扁平电缆(FFC/FPC)和ZIF连接器连接到第一印刷电路板311，确保其稳定的电力供应。通过电源管理模块连接到共用的电力模块，确保稳定的电力供应。

[0090] LED光源312为用于发射特定波长的光，具体的，用于发射660nm‑750nm范围内特定波长的光，用于口腔内图像数据采集。5mW的功率足够穿透口腔液体，且安全性较高。LED光源312的尺寸采用小型化设计，适合牙刷10手柄内部安装。LED光源312通过光源驱动电路连接到第一印刷电路板311，提供电力和控制信号。带通滤波器313安装在红光光源的输出端，确保光线纯净。

[0091] 带通滤波器313用于过滤特定波长的光线，确保光源发出的光线纯净。带通滤波器313要求适用与选定波长匹配，带通滤波器313采用小型化设计，适合牙刷10手柄内部安装。
带通滤波器313使用耐高温、防潮的材料封装，表面增加防水涂层，增加耐久性和稳定性。带通滤波器313的发射路径(输出路径)连接方式为，带通滤波器313安装在LED光源312的输出端，物理上与光源固定，确保光线纯净，过滤特定波长的光线。带通滤波器313的接收路径(输入路径)连接方式为，带通滤波器313安装在光纤耦合器314的输入端，用于接收反射光线。确保反射光线纯净，过滤特定波长的光线。

[0092] 光纤耦合器314用于将LED光源312输出的光线导入光纤315，确保光线的准确传导。接收路径的光纤耦合器314用于将光纤315传输的光信号准确的连接到多光谱光学传感器316的输入端。光纤耦合器314采用尺寸小型化设计，适合牙刷10手柄内部安装。发射路径连接方式为光纤耦合器314连接在滤波器的输出端，与光纤315接口相连。光纤耦合器314的接收路径连接方式为，光纤耦合器314的输入端连接在带通滤波器313的输出端。光纤耦合器314的输出端将反射光线准确传导多光谱光学传感器316的信号输入端。

[0093] 光纤315用于传输发射和接收光线，光纤315具有包裹在最外层的屏蔽罩，用于防止外部光干扰。光纤315内的光导纤维的直径与包层(屏蔽罩)的直径为适合牙刷10手柄内部安装的尺寸。屏蔽罩由黑色材料制成。光纤315的发射路径连接方式为，光纤315通过光纤315适配器连接到光纤耦合器314，延伸至牙刷10的刷牙端110，确保光线的稳定传导。光纤
315的端部处于连接部111的上方一侧(远离手持端120一侧)的位置，形成第一数据采集端头。光纤315的接收路径连接方式为，将光纤315的输出端连接到带通滤波器313的输入端。
确保带通滤波器313牢固地固定在光纤315的输出端，以防止移动或松动。

[0094] 光学传感器316用于高效接收从刷牙端110反射回来的光线，并将其转换为电子信号，以便在刷牙过程中对口腔内各个组织表面进行光反射数据的采集。光学传感器316用于捕捉特定波长光源反射信息，尺寸为小型化设计。光学传感器316安装在牙刷10的手持端120内，以确保有效连接和信号传输。光学传感器316的固定方式使用适合的固定方式，如胶粘或螺钉，确保传感器在刷牙过程中的稳定性和可靠性。光学传感器316的电力供应连接方式为，光学传感器316通过VCC引脚连接到第一印刷电路板311获取电力，光学传感器316的GND引脚连接至第一印刷电路板311的GND引脚，确保传感器稳定工作。光学传感器316通过I2C接口连接到芯片模块。

[0095] 霍尔传感器317和角度传感器318用于检测牙刷10的刷牙端110的位置和角度，生成位置和角度数据，为数据采集提供空间标记。霍尔传感器317和角度传感器318均采用小型化设计，安装在刷牙端110内，处于连接部111的后方位置，靠近需要监测的位置和角度变化的区域(刷头200)。霍尔传感器317和角度传感器318使用适合的固定方式，如胶粘或螺钉，确保传感器在刷牙过程中的稳定性和可靠性。霍尔传感器317和角度传感器318的电力供应连接方式为，霍尔传感器317和角度传感器318通过柔性扁平电缆(FFC/FPC)连接到图像数据采集子模块310的第一印刷电路板311，获取电力。确保霍尔传感器317和角度传感器318的稳定工作。霍尔传感器317和角度传感器318的信号处理连接方式为，霍尔传感器317通过GPIO接口连接到芯片模块，角度传感器318通过ADC接口接到芯片模块。

[0096] 在刷牙过程中，图像数据采集子模块310利用选定波长660nm‑750nm范围内特定波长LED光源312通过反射光强度测量和光谱分析，对牙齿、牙龈、舌头、口腔内壁等浅层组织进行高分辨率扫描。光学传感器316采集的数据和霍尔传感器317和角度传感器318采集的数据经过牙刷10内置的芯片模块上传云端，数据经过处理后可以为经过专业训练的AI模型生成全面的口腔内数字图像模型提供基础数据，同时数据在经过芯片模块的时候会被添加时间戳。同时这些数据还可以为压力数据采集子模块320、温度数据采集子模块330提供在口腔内采集数据的位置基础。在刷牙过程中，牙刷10会在口腔内进行多角度和多位置的移动。利用这种动作特性，可以通过多次刷牙行为逐步采集口腔内各个部位的数据。每次刷牙动作的随机性和多样性使得单次刷牙可以覆盖大部分口腔内的浅层组织，假设单次刷牙覆盖口腔内70％左右的区域，例如第一次刷牙(70％覆盖率)第二次刷牙(1‑(1‑0.7)^2≈91％覆盖率)第三次刷牙(1‑(1‑0.7)^3≈97.3％覆盖率)第四次刷牙(1‑(1‑0.7)^4≈99.2％覆盖率)，通过4‑6次刷牙可以基本实现口腔内所有表层组织的全面覆盖。采集数据通过芯片模块处理后传输到云端，可以为云端的AI模型提供原始口腔内图像数据，以便AI模型生成全面的口腔内数字图像模型。

[0097] 图像数据采集子模块310数据采集与电力输入及管理流程为，在牙刷10的手持端120内部，使用发射660nm‑750nm范围内特定波长的LED光源312，光功率为5mW以内，确保光线能够穿透口腔内刷牙时产生的混合液体并安全使用。LED光源312通过光源驱动电路连接到第一印刷电路板311，提供电力和控制信号。光线穿过安装在光源前端的带通滤波器313，确保只通过特定波长的光线。然后通过光纤耦合器314和光纤315适配器将光线传输到光导纤维。光导纤维包裹在黑色材料制成的屏蔽罩中，以确保光线稳定传导至光纤315位于刷牙端110的端部(第一数据采集端头)。反射回来的光线通过光导纤维采集端面(第一数据采集端头)进入带通滤波器313，确保只通过特定波长的光线。然后通过光纤耦合器314将纯净的光信号传输至光学传感器316。光学传感器316能够捕捉660nm‑750nm范围内的光信号。多光谱光学传感器316通过I2C接口连接到ESP，SDA连接至GPIO 21，SCL连接至GPIO 22，确保数据的准确采集和处理。霍尔传感器317和角度传感器318用于检测牙刷10头的位置和角度，生成位置和角度数据，为数据采集提供空间标记。霍尔传感器317的信号引脚通过柔性扁平电缆直接连接至ESP的GPIO 19接口。角度传感器318的模拟信号引脚通过柔性扁平电缆直接连接至ESP的ADC引脚(GPIO 34，ADC1_CH6)确保数据的采集和处理。为了确保光学系统设计适用于660nm‑750nm范围内的光源，以下是详细的光衰减计算过程，并对最终结果进行分析，初始光强度为5mW。

[0098] 带通滤波器313的插入损耗为0.3dB(取平均值)

[0099]

[0100] I1＝5mW×0.933＝4.665mW

[0101] 光纤耦合器314的插入损耗也为0.3dB(取平均值)

[0102]

[0103] I2＝4.665mW×0.933＝4.351mW

[0104] 光纤315输出加输入总长度约为10cm内(0.1m)，光纤315损耗为0.3dB/m(取平均值)。

[0105]

[0106] I3＝4.351mW×10‑0.003

[0107] I3＝4.351mW×0.993＝4.319mW

[0108] 口腔内混合液体的吸收系数：水，吸收系数约为1.25m‑1。牙膏(主要成分二氧化‑1 ‑1硅)，吸收系数约为5m 。唾液，吸收系数约为1.5m 。混合比例为30％水、50％牙膏、20％唾液(由于刷牙过程中成分比例会有所变化，取平均值)

[0109] α混合＝0.3×1.25+0.5×5+0.2×1.5＝0.375+2.5+0.3＝3.175m‑1

[0110] 设混合液体的最大厚度为0.5厘米(0.005m)

[0111]

[0112] I4＝4.319mW×10‑0.0015875

[0113] I4＝4.319mW×0.9963＝4.303mW

[0114] 口腔内表面反射，牙齿表面设牙齿的反射率为40％，Rteeth＝0.4

[0115] Iteeth＝I4×Rteeth

[0116] Iteeth＝4.303mW×0.4＝1.721mW

[0117] 软组织表面设软组织的反射率为15％。Rtissue＝0.15

[0118] Itissue＝I4×Rtissue

[0119] Itissue＝4.303mW×0.15＝0.645mW

[0120] 再次穿过混合液体

[0121]

[0122] I5＝Iteeth/tissue×0.9963

[0123] 对于牙齿反射：

[0124] I5＝1.721mW×0.9963＝1.715mW

[0125] 对于软组织反射：

[0126] I5＝0.645mW×0.9963＝0.643mW

[0127] 返回光纤315损耗，返回光纤315长度为9cm以内(0.09m)，光纤315的损耗为0.3dB/m。

[0128]

[0129] I6＝I5×10‑0.027

[0130] I6＝I5×0.94

[0131] 对于牙齿反射：

[0132] I6＝1.715mW×0.94＝1.613mW

[0133] 对于软组织反射：

[0134] I6＝0.643mW×0.94＝0.605mW

[0135] 通过信号输入路线光纤耦合器314的损耗为0.3dB。

[0136]

[0137] I7＝I6×0.933

[0138] 对于牙齿反射：

[0139] I7＝1.613mW×0.933＝1.505mW

[0140] 对于软组织反射：

[0141] I7＝0.605mW×0.933＝0.564mW

[0142] 损耗百分比分别是牙齿反射路径，初始光强度：5mW最终光强度：1.505mW，损耗百分比为69.9％。软组织反射路径，初始光强度：5mW最终光强度：0.564mW，损耗百分比88.72％。尽管存在较高的损耗，但从最终光强度来看，高灵敏度多光谱光学传感器316仍能检测到反射信号：牙齿反射路径：1.505mW，软组织反射路径：0.564mW，因此仍能有效地进行数据采集。由于在刷牙过程中，口腔中的混合液体的比例会有所变化，以及牙膏颗粒和产生的泡沫也会变化，这就导致了吸收系数、散射效应、反射率都会受到影响，所以采集后的数据可以在云端经过专业训练的AI模型通过使用图像处理算法，可以增强信号、减少噪声，并提高图像的对比度和清晰度。

[0143] 图像数据采集子模块310的电力供应通过独立的第一印刷电路板311提供。第一印刷电路板311的电源输入接口连接到外部电源，提供稳定的电力输入。电源输入接口采用标准的2.54mm引脚排针接口，连接到外部电源，为第一印刷电路板311提供稳定的电力输入，接口位置在第一印刷电路板311的一侧，便于与外部电源连接。电源管理芯片负责调节输入电压，确保输出电压稳定，避免电压波动对系统的影响，芯片配置在靠近电源输入接口的位置，以确保电压调节的有效性。光源驱动电路采用金属氧化物半导体场效应晶体管，用于控制660nm‑750nm范围内特定波长LED光源312的开关，确保其稳定工作，驱动电路位于靠近LED光源312的连接点，以减少电力传输损耗。多光谱光学传感器316通过VCC引脚和GND引脚连接到第一印刷电路板311，获取所需电力，确保信号传输路径短且稳定。霍尔传感器317和角度传感器318通过VCC引脚和GND引脚连接到第一印刷电路板311，位置在第一印刷电路板311边缘，便于与传感器连接，减少布线复杂度，确保其稳定的电力供应。

[0144] 压力数据采集子模块320

[0145] 压力数据采集子模块320与第二印刷电路板360连接，包括薄膜压力传感器321(第三数据采集端头)。其中，薄膜压力传感器321设置在刷牙端110的连接部111的槽底，通过检测刷头200与连接部111之间的压力来检测牙齿的受力情况。具体的，薄膜压力传感器321通过标准I2C接口或0.1英寸排针与第二印刷电路板360连接。通过ADC接口连接到芯片模块。薄膜压力传感器321用于高频率采集牙齿受力数据，能够以每秒100次以上的频率进行数据采集，确保实时监测牙齿受力情况。

[0146] 第二印刷电路板360包括电源管理单元，用于调节输入电压为压力数据采集子模块320内提供稳定的电力供应，并同时为气味数据采集子模块340稳定地提供电力输入及管理。生物数据采集子模块350、压力数据采集子模块320嵌入在牙刷10手持端120内部，尺寸限制在30mm x 10mm左右，以满足小型化要求。第二印刷电路板360采用三层设计，包括传输电源层和接地层，底层用于电源分配，以提高电源和信号的稳定性并减少电磁干扰。第二印刷电路板360通过标准的2.54mm引脚排针接口连接到外部电源。薄膜压力传感器321、和气味传感器344、生物传感器355通过标准I2C接口或0.1英寸排针与第二印刷电路板360连接，获取电力。

[0147] 在刷牙过程中，薄膜压力传感器321实时监测牙齿所受的压力，并将其转换为电信号。薄膜压力传感器321通过检测压力变化捕捉不同部位的压力数据。这些数据将传输到牙刷10内置的芯片模块。在芯片模块中，压力数据会被添加时间戳，并结合图像数据采集的位置信息进行空间标记。这样压力数据与口腔内具体位置的图像数据相结合，使得云端AI模型能够综合分析这些数据。通过云端AI模型，使用高级算法对数据进行噪声过滤和平滑处理，提取关键特征，并结合带有位置信息的图像数据，生成最终分析结果。这样系统能够有效评估牙齿的松动状况，并通过这种实时监测和数据整合，准确地分析和预防牙齿松动等问题。

[0148] 温度数据采集子模块330

[0149] 温度数据采集子模块330包括热敏电阻331(第二数据采集端头)、分压电阻332与电压分压电路。其中，热敏电阻331嵌入设置在刷牙端110，位于连接部111远离手持端120一侧位置，在刷牙过程中实时采集口腔内各区域和各点位的温度数据，通过电阻值变化反映温度变化。分压电阻332设置在手持端120内，与热敏电阻331探头串联，形成电压分压电路。电压分压电路将热敏电阻331的电阻变化转化成了电压变化，通过柔性电缆(FPC)将电压信号传输数据到芯片模块的ADC接口。

[0150] 在刷牙过程中，温度采集子模块实时监测口腔内各区域或区域点的温度数据。数据采集后，这些数据会通过牙刷10内的芯片模块进行处理，包括添加时间戳和空间标记。空间标记是基于图像数据采集的位置信息，以确保温度数据与口腔内具体位置的图像数据相对应。随后这些数据会传输到数据存储模块，再通过数据传输模块发送至云端。在云端AI模型将结合温度数据和图像数据的位置基础，对温度变化进行综合分析，生成可供分析的综合数据。通过这种方式，形成的全面口腔内多位置温度变化数据能够帮助AI模型分析口腔内各项表面健康状态。

[0151] 数据采集与电力输入及管理流程为，热敏电阻331探头实时采集口腔内温度，热敏电阻331与独立安装的分压电阻332串联，形成电压分压电路，将热敏电阻331的电阻变化转化成了电压变化。热敏电阻331与独立分压电阻332连接处的电压信号引脚通过柔性电缆(FPC)直接连接到ESP的ADC引脚(GPIO35，ADC1_CH7)采集的数据通芯片模块进行初步处理，添加时间戳，以确保数据的完整性和可追溯性。从电力模块通过导线引入电力模块3.3V电源线连接独立分压电阻332，独立分压电阻332与热敏电阻331串联。从电力模块引入GND连接热敏电阻331，GND再连接到电力模块的地线连接口，形成电压分压电路电路。

[0152] 气味数据采集子模块340

[0153] 气味数据采集子模块340包括气体采集端341(第四数据采集端头)、柔性导气管342、防水透气膜343与气味传感器344。其中，气体采集端341呈开口状设置在刷牙端110，位于连接部111朝向手持端120一侧位置，处于背向连接部111一侧。柔性导气管342由医用PVC管制成，柔性导气管342的一端连接气体采集端341，另一端连接气味传感器344。防水透气膜343为Gore‑Tex或ePTFE膜(是否需要详细材质)，安装在气体采集端341，在允许气体穿过器体采集端在柔性导气管342的引导下流向气味传感器344的同时，阻止液体穿过气体采集端341进入柔性导气管342内。起头通过柔性导气管342可以流动到气味传感器344，使气味传感器344可以采集到口腔中气体和挥发性有机化合物(VOCs)数据。气味传感器344的气体入口与柔性导气管342物理连接，另一端与芯片模块的I2C接口连接。电力由第二印刷电路板360的电源引脚连接气味传感器344的VCC引脚，并连接GND引脚到气味传感器344的GND引脚。

[0154] 在刷牙过程中，气味采集子模块实时监测口腔内的气味数据。数据采集后，通过牙刷10内的芯片模块添加时间戳和进行其他处理后发送至云端。口腔内采集的气味数据可以为云端专业训练的AI模型提供综合分析数据，与口腔内同时采集的其他数据结合，对气味变化进行全面分析。云端生成的气味变化数据可以帮助AI模型分析口腔健康状态。(AI通过训练可以过滤掉牙膏和水不需要的气味成分)

[0155] 生物数据采集子模块350

[0156] 生物数据采集子模块350包括选择性膜351、反应室352(第五数据采集端头)、微流控制芯片353、单向阀354与生物传感器355。其中，反应室352设在在刷牙端110，位于连接部111朝向手持端120一侧的位置。反应室352在刷牙端110的外周面上设置有入口与出口，用于容纳口腔液体样本。生物传感器355通过铂极电导线与反应室352中的液体样板接触，确保反应环境稳定。材料使用生物相容性材料，确保对人体无害。反应室352的入口与出口设置有导流槽，并设置有防水结构，确保液体不流入牙刷10内部，避免损坏其他元器件。

[0157] 选择性膜351设置在入口上，材料为高选择性材料，生物相容性，高通量设计具有自清洁功能。可以过滤牙膏和水等较大分子或颗粒，仅允许唾液中的生物标志物通过。反应室352通过铂电极导线与生物传感器355连接，液体样本流入反应室352并通过选择性膜351过滤。

[0158] 微流控芯片安装位置在反应室352内，材料使用具有生物相容性的微流控芯片材料。微流控芯片不需要额外电力输入，利用毛细作用和液体本身的流动特性来控制样本流动。

[0159] 单向阀354安装在反应室352的出口导流槽处，出口导流槽尺寸需与单向阀354尺寸相吻合并做边缘处密封处理，可以防止刷牙行为的反复动作导致口腔中流出的混合液体由出口导流槽流入反应室352。

[0160] 生物传感器355嵌入牙刷10的手持端120内，小型化设计。生物传感器355选用电化学传感器，响应时间为快速响应，通常在几秒钟内可以广泛的生物指标检测范围。生物传感器355通过铂电极导线与反应室352连接，延伸至反应室352内。通过ADC接口的GPIO33(ADC1_CH5)接入到ESP，生物传感器355通过第二印刷电路板360的标准I2C接口获取电力。生物传感器355在刷牙过程中实时检测唾液中的生物标志物(如细菌、酶和pH值)，并将生物信息传输到芯片模块。

[0161] 在刷牙过程中，生物数据采集模块300实时监测口腔内唾液中的生物标志物(如细菌、酶)和pH值。数据采集后通过牙刷10内的芯片模块将数据发送至云端。口腔内采集的生物数据可以为云端的AI模型提供综合分析数据并通过云端大数据技术以及AI模型进一步排除混合液体的干扰达到数据精准，与口腔内同时采集的其他数据结合，对口腔健康进行全面分析。云端生成的生物数据变化可以帮助AI模型分析口腔健康状态。

[0162] 数据采集与电力输入及管理流程为，在刷牙过程中，牙膏和牙刷10的刺激使口腔内分泌增加唾液，平均每分钟分泌约0.5到1.5毫升。口腔内的混合液体(唾液、牙膏泡沫和水)通过设置在刷牙端110的导流槽，通过反应室352入口处的选择性膜351，选择性膜351过滤掉牙膏和水等较大分子或颗粒，仅允许唾液中的生物标志物通过。过滤后的唾液样本进入反应室352，通过微流控芯片内的微通道引导和控制液体样本在反应室352内的流动，确保唾液样本在传感器处停留足够时间进行检测。为确保反应室352内液体样本的持续更新和有效检测，反应室352设计有出口。液体样本在检测后，通过出口导流槽排出反应室352，同时新的混合液体不断通过导流槽流入反应室352，形成持续的液体流动循环。铂电极导线从牙刷10手持端120处的生物传感器355的感测电极引出，延伸至反应室352内，直接接触过滤后的唾液样本，进行生物标志物的检测。生物传感器355的模拟信号引脚直接连接到ESP的ADC引脚(GPIO 33，ADC1_CH5)。并在芯片模块为采集数据添加时间戳。

[0163] 以上内容，对数据采集模块300的组成、结构以及功能等内容进行了详细的描述。下面，对牙刷10的其他模块进行详细的描述。

[0164] 芯片模块包括第三印刷电路板410、微控制芯片420(ESP)与显示屏幕430。其中，微控制芯片420集成有各种接口，通过标准连接器连接到第三印刷电路板410，负责核心处理和通信，通过引脚排针连接到外部各个传感器模块。GPIO接口设计如下：GPIO 19连接霍尔传感器317，GPIO 21(SDA)连接I2C设备(多光谱光学传感器316)，GPIO 22(SCL)连接I2C设备(多光谱光学传感器316)，GPIO 25(SDA)连接I2C设备(气味传感器344)，GPIO 26(SCL)连接I2C设备(气味传感器344)，GPIO 32(ADC1_CH4)连接压力传感器，GPIO 33(ADC1_CH5)连接生物传感器355，GPIO 34(ADC1_CH6)连接角度传感器318，GPIO 35(ADC1_CH7)连接温度采集模块。SPI接口设计如下：GPIO 18连接指纹识别模块，包括MOSI、MISO、SCK和CS引脚，显示屏幕430通过SPI接口与微控制芯片420连接。显示屏幕430通过SPI接口与ESP连接，确保在低功耗模式下也能显示必要信息。通过PCB3获取电力，用于显示电量、数据采集状态、数据传输状态和信号状态。

[0165] 芯片模块接收来自各传感器的数据，根据传感器的唯一标识符(UID)进行分类。数据加密，采用AES‑256加密标准，确保数据在传输过程中安全。时间戳添加，实时为每个数据包添加时间戳，确保数据的时序一致性。数据传输，通过微控制芯片420的WiFi/蓝牙子模块将数据传输到云端。并负责电力管理，支持支持轻量睡眠模式和深度睡眠模式，根据实际使用场景和需求自动进入低功耗待机状态。通过屏幕显示内置电力模块电量，数据采集模块300是否工作中以及传输信号的连接。

[0166] 芯片模块的数据处理流程为，数据接收，各传感器数据通过GPIO、I2C、ADC接口传输到微控制芯片420，数据接收同时将数据分类并分配UID。微控制芯片420对接收到的数据添加时间戳，确保数据的时序一致性，并且进行加密处理(AES‑256)防止远程侵入访问隐私数据。数据临时存储在微控制芯片420内置的4MB闪存中，直至传输到云端。通过微控制芯片420的WiFi/蓝牙子模块，将加密数据传输到云端。

[0167] 电力模块包括第四印刷电路510板、锂电池520、充电管理芯片530、稳压器540与指纹开关550。其中，锂电池520为小型锂电池520，容量为300mAh，集成在电力模块内部，通过第四印刷电路510板与其他组件连接。充电管理芯片530对锂电池520的充电管理，集成在第四印刷电路510板上连接Type‑C接口充电。稳压器540为低压差稳压器540(LDO)输入电压5V，输出电压3.3V。将输入的5V电压稳定降压至3.3V，提供给各模块，集成在第四印刷电路
510板上。指纹开关550通过指纹识别确认用户身份后，激活电力模块的供电，通过SPI接口与ESP3连接，电力输入连接至第四印刷电路510板的输出端和接地端(GND)。

[0168] 电力模块的功能流程为指纹识别与开机，用户触摸指纹开关550的指纹识别面板，模块唤醒并进行身份验证，身份验证通过后，指纹开关550通过SPI接口向微控制芯片420发送信号。微控制芯片420接收到信号后，控制电力模块的开关，接通主电源，激活整个系统。

[0169] 以上内容，在一个具体的实施例中对牙刷10的具体结构进行了详细的描述。本申请还提供一种应用在牙刷10上的控制方法30，下面结合附图，对本申请中的控制方法40的具体步骤进行详细的描述。

[0170] 图7为本申请中控制方法40的流程图。如图7所示，本申请中的控制方法40的具体步骤包括：

[0171] 步骤S901、开机。

[0172] 在步骤S901中，用户手指按压指纹开关550，指纹开关550通过指纹识别确认用户身份后，激活电力模块的供电。

[0173] 步骤S902、采集数据。

[0174] 在步骤S902中，用户在刷牙的过程中，数据采集模块300对口腔内的数据进行采集，获取口腔信息，并将口腔信息存储在数据存储模块中。具体的，

[0175] 图像数据采集子模块310在刷牙过程中利用选定波长660nm‑750nm范围内特定波长LED光源312通过反射光强度测量和光谱分析，对牙齿、牙龈、舌头、口腔内壁等浅层组织进行高分辨率扫描。光学传感器316模块采集的数据和霍尔传感器317、角度传感器318采集的数据发送给牙刷10内置的芯片模块，并由芯片模块添加时间戳。

[0176] 压力数据采集子模块320在刷牙过程中，压力传感器实时监测牙齿所受的压力，并将其转换为电信号。压力传感器通过检测压力变化捕捉不同部位的压力数据。这些数据将传输到牙刷10内置的芯片模块。在芯片模块中，压力数据会被添加时间戳，并结合图像数据采集的位置信息进行空间标记。

[0177] 温度数据采集模块300在刷牙过程中，实时监测口腔内各区域或区域点的温度数据。数据采集后，这些数据会通过牙刷10内的芯片模块进行处理，包括添加时间戳和空间标记。空间标记是基于图像数据采集的位置信息，以确保温度数据与口腔内具体位置的图像数据相对应。

[0178] 气味数据采集模块300在刷牙过程中，实时监测口腔内的气味数据。数据采集后，通过牙刷10内的芯片模块添加时间戳和进行其他处理。

[0179] 生物数据采集子模块350在刷牙过程中，生物数据采集模块300实时监测口腔内唾液中的生物标志物(如细菌、酶)和pH值。数据采集后发送给牙刷10内的芯片模块，由芯片模块对数据添加时间戳。

[0180] 步骤S903、上传数据。

[0181] 在步骤S903中，芯片模块对数据采集模块300采集的数据处理后，通过芯片模块中的WiFi/蓝牙子模块将数据传输到云端。

[0182] 步骤S904、分析数据。

[0183] 在步骤S904中，数据上传到云端后，在云端通过大数据技术由专业训练的AI模型提供综合分析数据，将口腔内同时采集的所有类型的数据结合。通过专业训练的AI模型可以做出详细的分析结果，提前预测和预警口腔疾病的发生和发展问题。

[0184] 步骤S905、发出提示信息。

[0185] 在步骤S905中，云端在获得AI模型的分析结构后，将提前预测和预警口腔疾病的发生和发展问题发送到用户的手机、平板电脑、电脑等人机交互设备30，用户可以通过人机交互设备30查看提示信息，确定口腔的健康状态。

[0186] 下面，在一个具体的实施例中，对本申请中的口腔健康管理系统进行详细的描述。

[0187] 本申请中的口腔健康管理系统的技术架构设计分为三个核心层次：数据采集层、数据处理与分析层、用户交互与集成层。其中，数据采集层由上述牙刷10实现，数据处理与分析层由处于云端的服务器20实现，用户交互与集成层由人机交互设备30实现。这些层次共同构成了从智能设备数据采集到云端处理、再到用户反馈的完整闭环系统。

[0188] 数据采集层主要由具有多维数据采集的上述牙刷10等智能设备组成，这些设备配备了多种传感器，包括图像、压力、气味、温度和生物传感器。设备通过无线通信协议(如Wi‑Fi或蓝牙)将采集到的口腔健康数据实时传输到云端。为了确保实时性，特别是对于气味数据的采集和初步过滤，这些数据在上传后立即进入下一层进行处理。

[0189] 数据处理与分析层位于云端，分为两个子系统：大数据处理系统和大模型分析系统。大数据处理系统负责初步的数据清洗和预处理，特别是对气味数据的快速过滤。系统利用大数据技术框架(如Hadoop、Spark)对气味数据进行牙膏成分的快速识别和排除，并对所有采集的数据进行标准化和存储。这一过程确保数据的质量和一致性，同时为大模型的进一步分析提供高质量的输入。大模型分析系统进行更复杂的深度分析，特别是多模态数据的融合与健康模式的识别。该系统基于深度学习算法(如CNN、Transformer)，对不同来源的数据进行综合分析，生成详细的健康报告和预测。这一部分可以在数据预处理后延迟处理(如12小时内)，以确保分析的准确性和深度。

[0190] 用户交互与集成层涉及用户与系统的互动以及与医疗机构的数据集成。用户通过移动应用程序接收实时的健康反馈，特别是气味数据的初步分析结果。同时，系统还支持延迟的深度分析报告，在几小时后向用户提供更全面的健康建议。平台提供标准化的API接口(如FHIR)与医疗机构实现数据共享和集成，支持精准医疗和进一步的健康管理。

[0191] 口腔健康管理系统采用模块化设计，包括数据采集模块300(与数据采集层对应)、数据处理与分析模块(与数据处理与分析层对应)、用户交互模块(与用户交互与集成层对应)以及数据安全与隐私模块。

[0192] 其中，数据采集模块300设置在具有多维数据采集功能的牙刷10。集成了多种传感器，实时采集并传输用户的口腔健康数据。尤其是气味传感器，专注于在刷牙时快速采集数据，以便立即进入数据处理层进行初步分析。

[0193] 牙刷10是本项目的核心硬件组件，其设计和技术实现是为了在日常刷牙过程中高效地采集口腔内的多种健康数据。该牙刷10集成了多种传感器模块，如图5所示，牙刷10中的数据采集模块300包括图像数据采集子模块310、压力数据采集子模块320、温度数据采集子模块330、气味数据采集子模块340与生物数据采集子模块350。分别用于实时采集图像、压力、温度、气味和生物数据，确保在用户的刷牙行为中获得全面、持续的健康数据。

[0194] 温度数据采集子模块330用于监测口腔内各区域的温度数据，这些数据与图像数据相结合，有助于分析口腔的健康状况。具体的，温度数据采集子模块330通过嵌入在牙刷10头基座主体内的热敏电阻探头，实时采集温度数据，并通过芯片模块进行处理和上传。

[0195] 气味数据采集子模块340用于监测口腔内的气味数据，特别是挥发性有机化合物(VOCs)。这些数据在采集后具有最高的处理优先级，需要在短时间内分析并反馈到用户端，帮助用户及时了解口腔异味的来源和健康状况。具体的，气味数据通过柔性导气管进入牙刷10内的气味传感器，采集后的数据立即通过芯片模块进行初步处理(如添加时间戳)并上传至云端。云端的分析系统会优先处理这些数据，快速生成分析结果，并在最短时间内将结果反馈至用户端，以便用户及时采取措施。

[0196] 生物数据采集子模块350采集口腔内的生物数据，如唾液中的细菌、酶和pH值。这些数据结合其他采集的数据，可以帮助云端AI模型进行更加全面的健康分析。具体的，刷牙时混合液体样本通过选择性膜进行过滤，去除较大分子或颗粒，确保只有目标生物标志物(如细菌、酶、pH值等)能够通过。接着，过滤后的样本进入微流控芯片，通过精细控制的流体通道引导至生物传感器。生物传感器对这些生物标志物进行检测，生成相应的电信号。这些数据随后通过芯片模块处理并上传至云端，以便进行进一步的健康分析。

[0197] 数据处理与分析模块(与数据处理与分析层对应)包括大数据处理子模块与大模型分析子模块。大数据处理子模块首先对采集到的所有数据进行清洗、去噪和标准化，特别针对气味数据进行快速过滤和初步分析，确保数据的及时性和准确性。大模型分析子模块负责深度的健康模式识别，综合多模态数据生成个性化健康报告。这一部分的分析可以延迟处理，以提供更精准的健康建议。

[0198] 在数据采集完成后，系统首先进入数据预处理与大数据处理阶段。该阶段的主要任务是确保采集到的数据经过清洗、标准化和初步处理，为后续的大模型分析提供高质量的数据输入。这一过程包括多个关键步骤，从数据清洗到预处理、存储与管理，确保数据的质量和一致性。

[0199] 下面，对大数据处理子模块进行数据处理的具体内容进行详细的介绍。

[0200] 1、数据清洗与标准化

[0201] 图像数据的高精度处理

[0202] 技术实现：图像数据通过多次、多角度采集，并使用边缘检测、光谱分析、以及噪声抑制技术处理图像数据。系统利用图像拼接和三维重建技术，将这些数据整合为高分辨率的口腔内数字图像模型，确保模型的准确性和稳定性，为后续分析提供高质量的视觉基础。

[0203] 压力数据的处理

[0204] 技术实现：压力数据在采集后，系统通过时间序列和空间分析技术进行初步处理。这些处理主要关注数据的清洗、异常值处理和噪声过滤，确保压力数据的完整性和时序一致性。处理后的数据将用于识别与牙齿松动相关的压力变化模式，为进一步的分析提供准确的数据输入。

[0205] 温度数据的处理

[0206] 技术实现：温度数据通过热敏电阻等传感器实时采集。系统对这些数据进行初步处理，包括噪声过滤和数据平滑处理，以消除外部环境温度变化的干扰。处理后的温度数据将与图像数据结合，提供更精确的口腔区域温度信息，有助于识别炎症或感染等健康问题。

[0207] 气味数据的干扰过滤

[0208] 技术实现：在气味数据预处理阶段，系统通过已知牙膏成分和其他常见干扰物的数据库(持续采集)进行匹配和过滤。此过程使用模式识别技术，剔除牙膏、漱口水等干扰因素，确保气味数据的纯净性，为后续的大模型分析阶段提供准确的输入数据。

[0209] 生物数据的干扰过滤

[0210] 技术实现：生物数据的处理特别关注干扰因素的排除。采集到的唾液样本首先通过选择性膜进行初步过滤，去除较大分子和非目标成分。由于反应室无法完全确保采集标本的纯净度，因此系统预先收集并分析市场上所有在售(持续采集)牙膏的生物成分，并将这些成分的特征存储在数据库中。在数据清洗过程中，系统使用这些预存的牙膏成分信息，通过模式识别和匹配技术，将与牙膏相关的生物成分排除或标记为潜在干扰物，确保最终用于分析的生物数据高度准确和一致。

[0211] 2、数据存储与初步处理

[0212] 数据融合

[0213] 技术实现：系统通过多模态数据融合技术，将图像、压力、温度、气味、生物等数据整合到统一的框架中。这一过程中使用数据聚合和模式识别方法，以确保不同数据源之间的信息可以有效融合。此融合步骤为后续的大模型分析提供了高关联性和一致性的数据输入。

[0214] 数据存储与管理

[0215] 技术实现：经过清洗和标准化处理的数据存储在分布式数据库系统中，如Hadoop HDFS或类似的分布式存储架构。分布式存储提高了数据的高可用性和冗余性，并为后续的大规模分析提供了可靠的基础。

[0216] 3、气味数据的优先级处理

[0217] 实时数据传输

[0218] 技术实现：虽然系统在大数据阶段主要进行预处理，但由于气味数据的优先级较高，系统会将其标记为紧急数据，并优先传输到大模型分析阶段。通过数据标记和优先级队列管理，确保气味数据能够尽快进入深度分析流程，从而实现快速反馈。

[0219] 4、数据清洗

[0220] 去除噪声和异常值

[0221] 噪声去除：识别并删除数据中的噪声，如传感器故障引起的无效数据或随机的异常数值。

[0222] 异常值处理：识别异常值并决定是否删除、修正或保留它们。通常通过统计方法(如Z分数、IQR)或模型检测来识别。

[0223] 数据缺失处理

[0224] 删除缺失值：对于缺失比例极高的数据列或行，可能会直接删除以减少对分析的影响。

[0225] 插补缺失值：使用均值、中位数、模式等统计方法或更复杂的插补技术(如KNN插补、回归插补)填补缺失数据，保持数据的完整性。

[0226] 数据一致性检查

[0227] 格式统一：确保所有数据格式统一，如日期格式、数值单位等，处理来自不同数据源的格式不一致问题。

[0228] 重复值处理：查找并删除重复的记录，以避免数据冗余对分析的影响。

[0229] 5、数据预处理

[0230] 数据标准化与归一化

[0231] 标准化：将数据转换为零均值和单位方差的分布，适用于基于距离的机器学习算法，如SVM、KNN。

[0232] 归一化：将数据缩放到指定范围(通常是0到1之间)，这对于神经网络等敏感于数据范围的模型尤为重要。

[0233] 特征提取与选择

[0234] (特征提取：从原始数据中提取有用的特征，如将时间戳分解为小时、分钟等，或从图像数据中提取边缘特征。

[0235] 特征选择：通过统计方法或机器学习技术选择最重要的特征，减少维度，提升模型性能并降低计算复杂度。

[0236] 数据增强

[0237] 合成新数据：在数据量不足的情况下，利用现有数据生成新的数据点，如数据翻转、旋转、噪声加入等，在图像处理和深度学习中尤为常见。

[0238] 数据转换

[0239] 分类变量处理：将分类变量转换为数值表示，如使用One‑Hot编码或Label编码，以便它们能被机器学习模型使用。

[0240] 数据分箱：将连续变量分为离散区间，帮助模型更好地处理非线性关系。

[0241] 6、数据集成与分割

[0242] 多模态数据融合

[0243] 技术实现：将来自不同传感器的数据进行时间同步和空间对齐，确保各类数据在同一时间点和空间范围内具有一致性。多源数据的融合创建了一个统一的数据集，为后续的分析和建模提供坚实基础。

[0244] 训练集、验证集和测试集的划分

[0245] 技术实现：在机器学习过程中，数据通常会被分为训练集、验证集和测试集，以评估模型的性能和防止过拟合。

[0246] 下面，对大模型分析子模块进行大模型分析的具体内容进行详细的介绍。

[0247] 在数据预处理和大数据处理完成后，系统进入大模型分析阶段。此阶段通过深度学习和复杂模型推理，对多模态数据进行全面融合和深入分析，生成高精度的健康评估、个性化建议以及健康预警。

[0248] 1、大模型的训练与推理

[0249] 模型训练

[0250] 技术实现：

[0251] (1)数据集的构建与标注：

[0252] 在训练大模型之前，首先需要构建多模态数据集，这些数据集包括标注好的口腔图像、压力数据、温度数据、气味数据、生物标志物数据等。这些数据集通过手动标注或自动标注工具完成，确保训练数据的多样性和高质量。这是模型训练的基础，决定了模型在实际应用中的表现。

[0253] (2)多模态数据融合：

[0254] 大模型需要处理并融合来自不同传感器的多种数据类型。使用图卷积网络(GCN)和自注意力机制，模型能够有效地学习不同数据类型之间的复杂关系。这样可以在分析的精度和广度上取得平衡，确保对各类健康状况的全面检测。

[0255] (3)模型训练流程：

[0256] 模型训练流程包括以下几个步骤：

[0257] 初始化模型参数：根据多模态数据的特点，初始化模型的权重和结构。

[0258] 前向传播与损失计算：通过前向传播，计算模型输出与真实标签之间的差距(即损失函数)。

[0259] 反向传播与参数更新：使用反向传播算法计算损失函数的梯度，并通过优化算法(如Adam或SGD)更新模型参数。

[0260] 多轮迭代训练：反复进行以上步骤，直到模型的损失函数趋于稳定，表明模型已收敛。

[0261] 迁移学习与微调：为了提高模型的泛化能力，可能会使用在大规模通用数据集上预训练的模型，并对其在特定的健康数据集上进行微调。

[0262] 模型推理

[0263] 技术实现：

[0264] (1)实时推理与批处理：

[0265] 在接收实时数据时，模型通过快速前向传播生成即时的健康评估结果。对于批处理的历史数据，系统通过对时间序列数据的综合分析(如使用动态时间规整DTW算法进行时间序列对齐)，提供长期的健康趋势分析和评估。

[0266] (2)优化推理速度：

[0267] 为了在云端实现高效的推理，模型会进行优化，如剪枝、量化等。这些优化技术减少了模型的复杂度，从而降低计算资源的需求和推理的延迟。

[0268] (3)输出健康评估与建议：

[0269] 模型的输出包括全面的健康评估、个性化健康建议、健康预警等。这些结果通过用户端应用程序传达给用户，使其能够及时了解自身的健康状况，并采取相应的措施。

[0270] 2、健康状况分析

[0271] 口腔健康状况

[0272] 分析目标：系统通过多模态数据的融合(如将图像数据与压力数据进行联合分析)，系统能够识别牙齿、牙龈、口腔内壁等软组织的健康问题。模型不仅能够检测到当前的口腔健康问题(如龋齿、牙周病、口腔溃疡等)，还可以预测潜在的疾病发展趋势。这一分析结果将通过健康报告形式展示，提供关于可能的病症发展路径的预警信息。

[0273] 身体健康状况

[0274] 分析目标：通过分析口腔内的多模态数据变化和异常情况，系统能够推测用户的整体健康状况。具体而言，通过气味和生物标志物数据的结合，模型可以检测到潜在的全身性疾病，如糖尿病、胃肠道问题或免疫系统异常。系统会根据这些分析结果，生成关于潜在全身健康问题的预警，并通过用户界面提示用户可能需要进一步检查。

[0275] 数据融合的精度与广度

[0276] 技术实现：为了确保分析结果的精度与广度，系统在分析过程中将所有数据类型进行深度融合。通过自注意力机制和多模态神经网络的结合，系统能够从多维度综合考虑各类数据的影响，提高分析结果的可靠性。通过这种数据融合，系统能够提供更为精确的健康状况评估和预警。

[0277] 3、个性化健康建议

[0278] 健康管理建议

[0279] 分析目标：基于大模型对口腔和身体健康状况的全面分析，系统生成个性化的健康管理建议。这些建议不仅涉及口腔健康维护，还涵盖生活习惯、饮食习惯等方面的改善。根据具体的健康问题，系统可能会推荐适合的非处方药或其他口腔护理产品，以帮助用户改善或维护整体健康。

[0280] 健康预警及就诊建议

[0281] 分析目标：当系统检测到潜在的严重健康问题时，会生成健康预警，并建议用户尽快就医。健康预警基于对用户长期健康趋势的监控，特别关注数据中的异常变化，并结合当前的健康数据，提供即时的预警信息。根据健康隐患的严重性，系统会推荐用户需要就诊的科室以及可能需要的进一步检查或治疗措施。

[0282] 延时指导刷牙行为改善

[0283] 分析目标：系统根据用户的刷牙数据，尤其是压力和图像数据，通过多次分析后的综合评估，提供延时反馈。尽管这项功能是现有许多产品的特点，系统通过延时分析生成的刷牙习惯改善建议更为个性化。通过逐步调整用户的刷牙行为，有效提升口腔健康。这些改进建议将通过用户交互程序发送给用户，帮助其在日常生活中做出适当的调整。

[0284] 下面，对云端的服务器20的其他技术方案进行说明(除大数据和大模型技术外)。

[0285] 为了实现口腔健康管理系统的全面功能并确保系统的高效性和安全性，项目将在云端部署以下关键技术组件。这些技术涵盖了分布式计算、容器化、实时处理、安全性等多个方面。

[0286] 1、分布式计算与存储：

[0287] 分布式计算架构：

[0288] 使用Apache Hadoop或Apache Spark等分布式计算框架来处理和分析大规模数据集。这些框架可以部署在中国本地的云服务上(如阿里云、腾讯云、华为云等)，确保处理效率和系统的可扩展性。

[0289] 应用场景：适用于高并发数据处理和大规模计算任务的场景，提升云端计算能力。

[0290] 分布式存储：

[0291] 采用阿里云OSS(对象存储服务)或腾讯云COS(对象存储服务)等本地分布式存储系统，来存储多样化的健康数据。分布式存储提供了高可用性、容灾能力以及高效的数据访问。

[0292] 应用场景：用于存储用户的健康数据、模型训练数据集和分析结果，确保数据的安全性和高效存取。

[0293] 2、容器化与微服务架构

[0294] 容器化技术：

[0295] 使用Docker结合Kubernetes进行容器化部署。通过本地云服务提供的Kubernetes引擎(如:阿里云的ACK、腾讯云的TKE)，实现应用的跨平台运行和快速部署。

[0296] 应用场景：在开发和生产环境中，容器化确保应用在不同硬件和操作系统上的一致性，并简化了应用的扩展和管理。

[0297] 微服务架构：

[0298] 采用微服务架构，将系统功能模块化。使用API网关进行通信和协调，使用本地的API网关服务(如阿里云API网关、腾讯云API网关)实现服务之间的高效交互。

[0299] 应用场景：增强系统的灵活性、扩展性和容错能力，适用于复杂系统架构。

[0300] 3、实时数据处理与流式计算

[0301] 实时数据处理：

[0302] 采用Apache Kafka或阿里云DataHub等流式处理框架，处理实时数据流。中国本地云服务(如阿里云的实时计算Flink)可支持大规模实时数据的采集和处理。

[0303] 应用场景：在数据采集牙刷10将数据上传至云端后，进行即时处理并反馈，适用于需要实时分析和响应的应用场景。

[0304] 4、安全性与容灾备份

[0305] 高可用性与自动故障转移：

[0306] 通过例如阿里云的多可用区部署架构或腾讯云的跨可用区架构，确保系统在不同地理位置的高可用性和自动故障转移。当某个区域的实例出现问题时，系统会自动切换到其他区域的实例，保证服务的连续性。

[0307] 应用场景：适用于关键业务应用，确保系统的可靠性和持续可用性。

[0308] 数据备份与恢复：

[0309] 定期进行自动化数据备份，并将备份数据存储在异地数据中心，使用如阿里云容灾备份服务或腾讯云备份与恢复服务。设立灾难恢复计划(DRP)，确保在极端情况下能够快速恢复数据和服务。

[0310] 应用场景：保护用户数据的完整性和安全性，尤其是在发生自然灾害或系统崩溃时。

[0311] 用户交互模块通过移动应用程序实时向用户反馈快速处理的气味数据结果，并在几小时后提供更全面的健康分析报告。应用程序设计简单直观，支持用户自定义健康提醒和警报设置。用户交互模块还设置有数据共享接口，提供与医疗机构的标准化API接口，支持数据的双向交流和同步。私立医院可以实现深度集成，而公立医院则以单向数据共享和手动上传为主。

[0312] 数据安全与隐私模块用于数据加密与隐私保护，全程使用高级加密标准(AES‑256)保护数据，严格遵循《中华人民共和国网络安全法》和《个人信息保护法》确保用户隐私。

[0313] 在项目的用户界面与反馈机制部分，系统主要通过直观、易用的界面设计，结合多种反馈机制，为用户提供全面的口腔健康监测、隐患预警、生活习惯改善建议以及就诊建议等服务。本节将详细描述这些核心功能的设计和技术实现。

[0314] 1、用户界面设计

[0315] 界面设计原则

[0316] 技术实现：

[0317] 用户友好性：用户界面设计遵循简洁、直观的原则，确保用户可以轻松访问和操作系统的各项功能。界面采用扁平化设计，使用清晰的图标和合理的布局，使用户能够快速理解并使用系统。

[0318] 响应式设计：界面设计支持多种设备，采用响应式布局，能够根据不同设备的屏幕尺寸自动调整显示效果，确保在智能手机、平板电脑和电脑上都有一致且良好的用户体验。

[0319] 关键界面功能

[0320] 技术实现：

[0321] 口腔健康仪表板：用户界面的核心部分是口腔健康仪表板，实时显示用户的口腔健康指标，包括牙齿、牙龈、口腔内壁等软组织的状况，以及饮食、生活习惯对口腔健康的影响。通过图表和图形化的方式，用户可以一目了然地了解其整体口腔健康状况。

[0322] 健康预警和就诊建议展示：界面提供专门区域展示系统生成的健康预警和就诊建议，帮助用户及早发现潜在的口腔或全身健康问题，并提供相应的就诊建议，包括推荐合适的科室和可能需要的检查。

[0323] 交互设计

[0324] 技术实现：

[0325] 语音和手势交互：系统支持语音和手势操作，用户可以通过简单的语音命令或手势导航界面。语音识别技术支持用户查询健康状况、获取健康建议或设置健康提醒，进一步提高用户体验的便捷性。

[0326] 2、反馈机制

[0327] 延时反馈

[0328] 技术实现：

[0329] 健康趋势分析与推送：系统通过数据采集过程中发现的损失和缺失信息，分析用户的健康趋势，并定期生成健康报告，推送至用户端。健康报告包括用户的口腔健康变化趋势、潜在的健康隐患及其可能对整体健康的影响。推送内容旨在帮助用户及时调整生活方式或进行就诊。

[0330] 健康监测与预警

[0331] 技术实现：

[0332] 隐患预警：系统对用户的多模态数据进行综合分析，实时监控口腔健康状况，并在检测到潜在问题时提供隐患预警。系统会根据预警的严重程度，提供详细的说明和建议，包括建议的就诊科室和需要采取的预防措施。

[0333] 生活习惯改善建议：基于用户的口腔健康数据，系统会分析用户的饮食、生活习惯等对口腔健康的影响，提供改善建议。例如，系统可能建议减少某类食物的摄入或增加特定的口腔护理习惯，以预防潜在的口腔健康问题。

[0334] 产品推荐

[0335] 技术实现：

[0336] 口腔护理产品与非处方药推荐：系统根据用户的口腔健康状况，智能推荐适合的口腔护理产品和非处方药。这些推荐基于用户的具体健康需求，例如针对牙龈炎的护理产品，或用于缓解口腔溃疡的非处方药物。推荐通过用户界面直观展示，并附有使用建议和购买链接。

[0337] 数据分析与健康预警

[0338] 技术实现：

[0339] 身体健康预警：通过对口腔健康数据的深度分析，系统能够检测到一些口腔健康问题可能预示的全身性健康风险(如糖尿病的早期迹象)。当系统发现这些风险时，会通过用户界面发送健康预警，并提供具体的行动建议，例如建议用户进行相关的全身健康检查。

[0340] 3、用户数据管理

[0341] 健康数据的查看与管理

[0342] 技术实现：

[0343] 健康数据可视化：用户界面提供健康数据的可视化展示功能，用户可以查看每天、每周或每月的健康变化。系统通过图表和图形化的方式，帮助用户理解数据背后的健康趋势。

[0344] 数据导出与分享：用户可以导出自己的健康数据，或选择将数据分享给医生进行进一步分析。数据导出支持PDF或CSV格式，确保数据的安全性和隐私保护。

[0345] 用户隐私设置

[0346] 技术实现：

[0347] 隐私控制：用户可以自定义隐私设置，控制哪些数据可以被系统使用或分享。用户有权选择匿名分享数据用于科研或限制数据的使用范围，确保隐私得到充分保护。

[0348] 4、数据共享机制

[0349] 私立口腔医院的双向数据交流模式

[0350] 双向数据交流模式描述：

[0351] 实时数据共享：平台与私立口腔医院之间建立双向数据共享通道，允许双方实时交换患者的口腔健康数据。通过API接口，患者的口腔健康监测数据可以自动同步至医院的电子健康记录(EHR)系统，帮助医生更全面地了解患者的健康状况。

[0352] 医生反馈与建议：私立口腔医院的医生在接收并分析患者数据后，可以通过平台向患者推送个性化的治疗建议或护理指导。这些建议将与平台的个性化健康管理功能相结合，进一步优化用户的口腔护理计划。

[0353] 数据权限与安全性：患者可自主设定数据共享权限，决定哪些数据可以被医院访问。同时，数据在共享过程中经过加密处理，确保隐私和安全性。

[0354] 公立医院的单向数据提供与用户手动上传机制

[0355] 单向数据提供模式描述：

[0356] 数据上传与分享：对于公立医院，平台主要提供单向数据上传功能。用户可以选择手动将口腔健康监测数据上传至公立医院的EHR系统。这种方式主要适用于公立医院缺乏与外部平台进行实时数据交互的情况。

[0357] 诊后数据更新：在用户接受公立医院的诊疗服务后，医生的诊断和治疗建议不会自动反馈至平台。用户需手动将诊疗信息(医嘱等)上传至平台，以便平台进行进一步的健康管理和数据分析。平台会提供简便的上传接口，使用户能够轻松添加相关数据。

[0358] 数据整合与展示：上传至平台的数据将自动整合到用户的健康档案中，供用户随时查阅，并与平台的健康管理功能无缝结合。

[0359] 5、数据集成技术(标准化API的使用)：

[0360] API互操作性与集成

[0361] FHIR标准介绍：

[0362] FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources)是一种国际标准，用于促进医疗数据在不同系统之间的互操作性。平台采用FHIR标准，确保与各类医疗机构的系统(如EHR系统)的数据集成能够顺利进行。FHIR通过定义资源和数据格式，简化了医疗数据的交换流程，使不同系统能够理解和处理彼此的数据。

[0363] API的设计与实现：

[0364] 标准化API设计：基于FHIR的标准化API，支持常见的医疗数据交换操作，如患者数据的查询、更新、删除等。这些API接口能够与私立和公立医疗机构的系统无缝对接，确保数据的准确传输和集成。

[0365] 数据格式转换：为了确保数据的互操作性，平台实现了从内部数据格式到FHIR标准格式的转换机制。无论是图像数据、健康指标还是文本报告，平台都会自动将其转换为符合FHIR标准的结构化数据，以便在不同系统之间进行交换。

[0366] 扩展性与兼容性：平台的API设计具备高度的扩展性，能够根据不同医疗机构的需求进行定制化调整。同时，平台还兼容其他常见的医疗数据标准，如HL7和DICOM，进一步增强了数据集成的灵活性和广泛适用性。

[0367] 无缝数据集成流程

[0368] 集成流程描述：

[0369] 实时同步与批量处理：平台支持实时数据同步，确保患者的最新健康数据能够即时传输至医疗机构的系统。此外，平台还支持批量数据处理，适用于大规模数据导入或数据历史回溯的需求。

[0370] 自动化数据对接：通过FHIR API的自动化对接，平台能够与医院系统无缝连接，实现数据的自动传输和处理。这不仅减少了人工干预的需求，还提高了数据传输的准确性和效率。

[0371] 数据校验与确认：在数据集成过程中，平台会进行多层次的数据校验，确保数据在传输过程中不被篡改或丢失。所有数据传输完成后，系统会生成确认日志，记录数据交换的详情，供未来审计和追踪。

[0372] 下面，对口腔健康管理系统的平台新能与优化进行说明。

[0373] 1、性能测试方案：

[0374] 响应时间测试：在多用户并发使用情况下，对系统响应时间进行测试，确保在高负载条件下，系统能够快速响应用户请求。使用压力测试工具(如JMeter)模拟大量用户访问，测量系统在不同负载下的响应时间。

[0375] 处理速度测试：评估系统在处理大规模数据时的速度，包括数据预处理、模型推理、和结果生成的时间。测试不同数据量(如100GB、500GB)的情况下，系统处理每个数据集所需的时间。

[0376] 吞吐量测试：测试系统在单位时间内能够处理的请求数量(如每秒请求数)，以及每秒处理的数据量。评估在最大吞吐量下系统是否能保持稳定性能。

[0377] 2、系统优化

[0378] 数据处理效率优化：

[0379] 批处理与实时处理结合：将实时处理与批处理相结合，优化数据预处理速度。在高优先级数据(如气味数据)的处理上，采用实时处理机制，而对历史数据进行批处理，从而提高整体处理效率。

[0380] 数据缓存与预取：引入数据缓存机制，在系统中常用的数据和模型结果提前加载，以减少实时处理时的等待时间。对频繁访问的数据进行预取，提升系统响应速度。

[0381] 模型推理速度优化：

[0382] 模型剪枝与量化：通过模型剪枝减少冗余神经元和层数，降低模型复杂度。使用模型量化技术，将浮点运算转换为定点运算，显著提高推理速度并减少内存消耗。

[0383] 分布式推理架构：在推理过程中，采用分布式计算架构，将推理任务分配至多台服务器20并行处理，以提高整体推理速度并增强系统的可扩展性。

[0384] 用户交互优化：

[0385] 响应式设计：确保用户界面在各种设备(如手机、平板、电脑)上的显示效果一致，并且在网络状况不佳时提供降级体验，确保用户能够顺畅地使用系统。

[0386] 异步请求处理：在用户进行操作时，采用异步处理方式，减少界面的卡顿感。通过优化前端请求与后端响应的交互，使用户体验更加流畅。

[0387] 下面，对口腔健康管理系统的数据安全与隐私保护进行说明。

[0388] 在数据驱动的系统中，数据安全和隐私保护是至关重要的环节。为了确保用户数据的安全性和隐私性，平台在数据加密、隐私保护和安全审计等方面实施了一系列技术措施和合规方案。

[0389] 1、数据加密

[0390] 数据传输加密：

[0391] 技术应用：在数据传输过程中，平台采用传输层安全协议(TLS)加密所有通信。这确保了在客户端和服务器20之间传输的所有数据都经过加密处理，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。TLS协议不仅保护了数据的机密性，还通过数据完整性校验，确保数据在传输中的一致性。

[0392] 应用场景：特别是用户登录信息、健康数据上传以及模型推理结果的传输，全部通过TLS协议进行加密。对于敏感数据的传输，如生物标志物数据和健康预警信息，系统使用高级加密标准(AES)进行额外的对称加密，以确保数据的高度安全性。

[0393] 数据存储加密：

[0394] 技术应用：平台使用AES‑256标准对存储在服务器20上的所有数据进行加密。AES‑256是一种对称加密算法，被广泛认为是目前最安全的加密算法之一。所有用户数据在存储之前都经过加密处理，即使未经授权的用户获取了存储介质，也无法解读其中的内容。

[0395] 密钥管理：为确保加密密钥的安全性，平台使用密钥管理服务(KMS)来生成、存储和管理加密密钥。KMS确保密钥本身的安全，并通过自动密钥轮换进一步提高数据保护的强度。

[0396] 2、隐私保护

[0397] 用户数据匿名化处理：

[0398] 技术应用：在数据收集和处理过程中，平台对用户数据进行匿名化处理。匿名化技术包括去标识化(如移除或加密身份标识信息)和数据伪装(如通过添加噪声或生成伪数据来隐藏原始数据)。这些措施有效降低了数据泄露或被滥用的风险。

[0399] 差分隐私：为进一步保护用户隐私，平台应用差分隐私技术，在统计分析和数据共享时确保个体数据不可识别。差分隐私通过添加适当的随机噪声，保护用户数据不被逆向识别，同时仍能保证数据分析的准确性。

[0400] 隐私合规措施：

[0401] 法律合规：平台的所有隐私保护措施严格遵循《中华人民共和国网络安全法》和《个人信息保护法》。这包括用户数据的收集、存储、处理和共享过程中的隐私保护措施，确保数据使用符合国家法律法规的要求。

[0402] 用户知情同意：在收集和处理用户数据之前，平台通过清晰的用户协议和隐私政策，向用户明确说明数据的使用目的、范围和保护措施，并在获得用户知情同意后方可处理其数据。用户有权选择数据的共享范围，并可以随时撤回同意。

[0403] 3、安全审计与合规

[0404] 定期安全审计：

[0405] 审计流程：平台实施定期的安全审计，确保系统的安全策略和防护措施有效执行。安全审计包括对数据访问控制、加密机制、日志记录等方面的全面检查，发现潜在的安全漏洞并及时修复。

[0406] 第三方审计：为增强审计的客观性和权威性，平台定期邀请第三方安全公司进行独立审计，评估平台的整体安全性和数据隐私保护措施。审计报告将提供给平台管理层，并作为改进安全策略的依据。

[0407] 应急响应机制：

[0408] 快速响应：平台建立完善的应急响应机制，以应对数据泄露或系统攻击等突发事件。组建应急响应团队，负责在事件发生后迅速定位问题、遏制风险、并制定修复方案。

[0409] 定期演练：平台每季度进行一次应急响应演练，模拟不同类型的安全事件(如数据泄露、DDoS攻击等)，测试应急响应团队的反应速度和解决问题的能力。通过演练，持续优化应急响应流程和工具，确保在真实事件发生时能够迅速、高效地应对。

[0410] 综上所述，本申请中的口腔健康管理系统将数据采集与数据分析的功能完全分离。数据采集牙刷10仅负责高效、精准地采集多种口腔健康数据，并为每个数据点添加时间戳，而所有复杂的数据分析则集中在云端完成。这种功能分离的设计有效降低了设备的硬件成本和能耗，同时充分利用云端的强大计算能力，保证了分析的精度和速度。

[0411] 本申请中的口腔健康管理系统通过将数据分析的全部任务转移到云端，系统利用云端的弹性计算和大规模数据处理能力，对多模态数据进行深度融合和分析。这种架构不仅提升了数据处理的效率，还使得系统能够应对复杂的健康管理需求，提供精确的健康评估和个性化的健康建议。

[0412] 本申请中的口腔健康管理系统由于数据采集牙刷10不承担数据处理任务，其设计得以简化，降低了生产和维护成本。这使得设备更加轻便、易用，并且在价格上更具竞争力，同时确保了数据采集的准确性和一致性。尽管数据采集设备本身功能有限，云端强大的数据分析能力弥补了这一不足。通过实时上传数据至云端，系统能够在短时间内完成复杂的健康分析，及时提供健康预警和个性化建议，帮助用户改善健康管理。

[0413] 注意，上述仅为本申请的较佳实施例及所运用的技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明的构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，均属于本发明的保护范畴。