Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Reinigen von Zähnen mit einer Reinigungsvorrichtung und ein Reinigungssystem.

Zähneputzen gehört wie das tägliche Waschen zu den essenziellen Reinigungen des menschlichen Körpers. Dennoch hat sich die Technik in den letzten Jahrhunderten nicht wesentlich geändert.

Die meisten Nutzer verwenden einfache, analoge Handzahnbürsten oder elektrisch betriebene Zahnbürsten, die wie die Handzahnbürsten aufgebaut sind, jedoch einen motorisierten, bewegbaren Kopf aufweisen, sodass dort eine Vibration entsteht.

Von der grundsätzlichen Art und Weise des Zähneputzens unterscheiden sich beide Systeme jedoch nicht.

Es sind U-Zahnbürsten bekannt, die eine U-förmige Form aufweisen und alle Zähne gleichzeitig reinigen können. Dieses Verfahren ist auch als 3D-Reinigung bekannt.

In der US 2020/0179089 A1 ist ein Mundhygieneüberwachungssystem offenbart, das die Bewegung und die Ausrichtung von Mundhygieneeinrichtungen, wie zum Beispiel einer Zahnbürste bei Benutzung derselben überwacht. Dies erfolgt mittels einer oder mehrerer Kameras, die von außerhalb des Körpers der Person, die ihre Zähne reinigt, die Bewegung der Zahnbürste überwacht bzw. überwachen. Es kann auch eine Kamera an der Mundhygieneeinrichtung selbst angeordnet sein, mit welcher die Zahnqualität erfasst werden kann.

Aus der US 2020/0201266 A1 geht eine Reinigungseinrichtung für einen Haushalt hervor. Diese Reinigungsvorrichtung kann für unterschiedlichste Anwendungen, wie zum Beispiel für die Reinigung eines Bodens eines Gebäudes, für das Rasieren eines menschlichen Körpers oder das Reinigen von Zähnen ausgebildet sein. Diese Reinigungsvorrichtung kann ein neuronales Netzwerk aufweisen, mit dem unterschiedliche Eigenschaften eines Bildes des zu reinigenden Gegenstandes bestimmt werden können, wie zum Beispiel die Farbe von Zähnen, um damit Einfluss auf den Reinigungsvorgang nehmen zu können.

Aus der US 2020/0121428 A1 geht eine Zahnputzvorrichtung hervor, welche eine U- förmig ausgebildete und gebogene Schiene aufweist, sodass mit dieser eine Zahnreihe umfasst werden kann. Auf der Innenseite der Schiene sind Zahnreinigungselemente, wie zum Beispiel Borsten, angeordnet, so dass mit dieser Vorrichtung alle Zähne einer Zahnreihe gleichzeitig gereinigt werden können. Diese Zahnreinigungsvorrichtung kann derart ausgebildet sein, dass für Zahnreihen einer bestimmten Person individuelle Reinigungspläne ausgeführt werden.

In der US 2021/0393026 A1 ist ein Mundhygienesystem beschrieben, das eine Art intelligente Zahnbürste ist, welche einen optischen Sensor aufweist, um den Mundinnenraum optisch abzutasten. Die Sensordaten können mit einem Maschinenlernsystem analysiert werden, wie zum Beispiel einem neuronalen Netzwerk.

In der US 2012/0171657 A1 ist ein Reinigungssystem, wie zum Beispiel eine elektrische Zahnbürste offenbart, welche mit einer Anzeigeeinrichtung verbunden ist, auf der dem Nutzer Informationen und Hinweise zum Benutzen der Reinigungsvorrichtung angezeigt werden.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, Zähne gründlich und schnell zu reinigen.

Eine oder mehrere Aufgaben werden durch den Gegenstand des unabhängigen Anspruchs gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen und bevorzugte Ausführungsformen bilden den Gegenstand der Unteransprüche.

Ein Verfahren zum Reinigen von Zähnen mit einer Zahnreinigungsvorrichtung durch Beseitigung von Zahnverschmutzungen verwendet folgende Modelle: - ein Zahnmodell, das die Zahnstruktur eines Nutzers beschreibt,

- ein Reinigungsmodell des jeweiligen Nutzers, das das Zahnmodell mit einem Verschmutzungszustand beschreibt, wobei anhand des Reinigungsmodells Reinigungsvorschriften für einen Reinigungsvorgang der Zähne festgelegt sind,

- ein Erwartungs-Reinigungsmodell, das das Zahnmodell mit einem erwarteten Reinigungszustand beschreibt, der nach dem Ausführen eines bestimmten Reinigungsvorganges, wie er durch das Reinigungsmodell definiert ist, erzielt werden sollte,

- ein Ist-Reinigungsmodell, das nach dem Ausführen des bestimmten Reinigungsvorganges, wie er durch das Reinigungsmodell definiert ist, tatsächlich erzielt wird, wobei das Ist-Reinigungsmodell mit entsprechenden Sensoren gemessen wird,

- eine Reinigungsabweichung, welche durch einen Vergleich des Erwartungs- Reinigungsmodells mit dem Ist-Reinigungsmodell bestimmt wird. a) Bestimmen des Reinigungsmodells und des Erwartungs-Reinigungsmodells, b) Ausführen eines Reinigungsvorganges, wie er durch das Reinigungsmodell definiert ist, c) Bestimmen des Ist-Reinigungsmodells, d) Ableiten der Reinigungsabweichung aus dem Ist-Reinigungsmodell und dem Erwartungs-Reinigungsmodell, e) Verwenden des Ist-Reinigungsmodells als neues Reinigungsmodell, Bestimmen des Erwartungs-Reinigungsmodells auf Grundlage des neuen Reinigungsmodells und Anpassen der Reinigungsvorschriften anhand der Reinigungsabweichung, f) Wiederholen der Schritte b) bis e) bis zum Erreichen eines vorbestimmten Abbruchkriteriums.

Viele Nutzer putzen regelmäßig ihre Zähne. Jedoch putzen nur die wenigsten ihre Zähne bewusst, bzw. haben ihre Aufmerksamkeit auf den Vorgang des Putzens gerichtet. Häufig wird, während des Putzvorganges auf das Smartphone geschaut, Fernsehen geguckt, oder es werden Kleinigkeiten aufgeräumt. Manch einer putzt seine Zähne unter der Dusche. Dadurch, dass ein Nutzer seine Aufmerksamkeit nicht auf den Putzvorgang legt, ist es vergleichsweise schwierig, die von dem Zahnarzt empfohlenen Handlungen zum Putzen der Zähne durchzuführen. Hierzu gehören beispielsweise das gründliche Putzen der Zahnhälse im hinteren Zahnbereich oder die Innenseiten der unteren Schneidezähne. Üblicherweise orientiert sich ein Nutzer auch nicht an dem Verschmutzungsgrad der Zähne, sondern führt sein routi- niertes Verhalten in immer der gleichen Art und Weise durch. Variationen dieser Art und Weise entstehen höchstens durch externe Faktoren, wie zum Beispiel Stress, Müdigkeit oder Ablenkung. So wird ein Nutzer, der unter Zeitdruck steht, seine Zähne weniger gründlich reinigen als ein Nutzer, der voll fokussiert seine Zähne putzt. Dies führt dazu, dass die Zähne oftmals nicht ausreichend gereinigt werden und so die Wahrscheinlichkeit von Karies und anderen Zahnerkrankungen erhöht wird.

Der Vorteil der vorliegenden Erfindung liegt darin, dass der Verschmutzungszustand des Nutzers unabhängig vom Nutzer bestimmt wird, und dass anhand des Verschmutzungszustandes dann eine Reinigung durchgeführt wird, die abhängig ist von diesem Verschmutzungszustand. Ein Nutzer braucht sich dann nicht mehr auf den eigentlichen Reinigungsvorgang zu konzentrieren und erhält dennoch eine gründliche Reinigung seiner Zähne.

Die individuelle Zahnstellung eines Nutzers, sowie das Verhalten des Nutzers während des Reinigungsvorganges sowie die Häufigkeit der Reinigungsvorgänge als auch die Ernährung haben Einfluss auf die Qualität des Reinigungsvorganges mit einer Reinigungsvorrichtung. All diese Parameter zu erfassen und in den Anweisungen für die Reinigungsvorgänge zu berücksichtigen kann sehr aufwendig bis unmöglich sein. Ist der Nutzer beispielsweise Raucher, müsste er den Zeitpunkt jeder gerauchten Zigarette erfassen, um eine Verschmutzung durch die Zigarette zu berücksichtigen. Wie oben beschrieben, können gewisse Zahnstellungen auch einen Reinigungserfolg einer voreingestellter Reinigungsvorrichtung minimieren.

Um diese Probleme zu lösen, wird, wie oben dargestellt, in der Regelschleife in regelmäßigen Abständen der Erfolg des Reinigungsvorganges überprüft und mit einem erwarteten Reinigungserfolg verglichen. Hierdurch wird mit jedem neuen Reinigungsmodell das Reinigungsmodell immer weiter an die tatsächlichen Gegebenheiten und an das Verhalten des Nutzers angepasst. So mag sich zu Beginn der Regelschleife das Reinigungsmodell von allen Nutzem sehr stark ähneln, aber je weiter die Regelschleife fortgeschritten ist, also je mehr Zyklen durchgeführt wurden, desto individueller ist das Reinigungsmodell des Nutzers im Vergleich zu anderen Nutzem. Die Reinigungsvorrichtung kann derart ausgebildet sein, dass ein U-förmiger Abschnitt der Reinigungsvorrichtung in den Mundraum eines Nutzers eingeführt wird. Der U-förmige Abschnitt der Reinigungsvorrichtung weist eine Düsenanordnung auf und wird über die Zähne gestülpt. Über jeder Zahnoberfläche ist eine Düse angeordnet. Die Düsen sprühen eine Reinigungsflüssigkeit auf die Zähne und lösen hierbei den Zahnbelag ab. Die Reinigungsvorschriften umfassen Parameter zum Betreiben der Reinigungsvorrichtung, welche beispielsweise die Reinigungsdauer, Druck des Flüssigkeitsstrahls, bzw. Intensität und/oder Richtung sind.

Die Reinigungsvorrichtung kann auch mit einer automatischen oder semiautomatischen Bürsteneinrichtung alternativ oder in Kombination mit der Düsenanordnung ausgebildet sein. Die Bürsteneinrichtung kann auch in einem U-förmigen Abschnitt der Reinigungsvorrichtung angeordnet sein, die über die Zähne gestülpt wird. Die Bürsten können durch Vibrieren, Drehen oder eine sonstige translatorische und/oder rotatorische Bewegung zum Reinigen der Zähne angesteuert werden.

Grundsätzlich kann bei diesem Verfahren eine beliebige Reinigungsvorrichtung verwendet werden, wobei dann die Reinigungsvorschriften entsprechend anzupassen sind. So kann bei einer elektrischen Zahnbürste die Reinigungsvorschriften z.B. die Vibrationsgeschwindigkeit und/oder die Vibrationsamplitude festlegen.

Es ist aber auch denkbar, dass eine einfache Handzahnbürste verwendet wird. Die Reinigungsvorschriften enthalten dann Anweisungen zum Betätigen der Handzahnbürste, welche bspw. als entsprechende Benachrichtigungen dem Nutzer z.B. am Smartphone angezeigt werden, wie z.B. „Reinige die unteren hinteren Backenzähne intensiver!“ oder ,, Putze den linken oberen Eckzahn für 10 Sekunden!“.

Unter einem Zahn ist zunächst ein natürlicher Zahn des Gebisses gemeint, aber die Reinigungsvorrichtung reinigt ebenso künstliche Zähne, oder künstliche Zahnflächen, die als Prothese statt den natürlichen Zähnen, bzw. Zahnflächen, vorliegen. Die Zähne, auch die künstlichen, liegen im Mundraum eines Nutzers.

Hier und im Folgenden wird von 32 Zähnen ausgegangen. Das hier beschriebene Verfahren funktioniert auch bei einer anderen Anzahl von Zähnen. So können Zähne fehlen, insbesondere die Weisheitszähne, oder es können auch im Falle einer Hy- perodontie mehr Zähne vorliegen.

Die Modelle sind Datenmodelle, welche verarbeitete Daten im Zusammenhang mit der Zahnreinigung beschreiben und auch die Beziehungen der Daten zueinander definieren.

Das Zahnmodell, das die Zahnstruktur eines Nutzers beschreibt, ist eine Zuordnung der Zähne eines Nutzers zu entsprechenden Daten. Das Zahnmodell definiert eine räumliche Anordnung der Zähne. Dies können im einfachsten Modell die Zahlen 1-32 sein. Vorzugsweise wird das FDI-Zahnschema gewählt.

Das Reinigungsmodell hat das Zahnmodell als Basis und beschreibt anhand des Zahnmodells Verschmutzungszustände der Zähne.

Dies kann beispielsweise dadurch geschehen, dass einem bestimmten Zahn eine Verschmutzung derart zugeordnet wird, dass als Prozentzahl die Fläche des Zahnoberfläche angegeben wird, die mit einem Biofilm bzw. Plaque belegt ist.

Es ist aber auch vorstellbar, dass die Verschmutzung in Form einer Verschmutzungskarte des Zahnes angegeben ist, wobei die Verschmutzungskarte die Oberfläche des zugeordneten Zahnes darstellt und auf dieser Karte angegeben ist, wo sich auf der Zahnoberfläche ein Biofilm bzw. Plaque, befindet.

Aus dem Reinigungsmodell werden auf vorbestimmte Art und Weise Reinigungsvorschriften für den Reinigungsvorgang festgelegt. Beispielsweise kann eine solche Zuordnung derart erfolgen, dass, wenn ein Zahn zu 75% mit einem Biofilm belegt ist, die Reinigung dieses Zahnes für eine bestimmte Dauer mit einer bestimmten Intensität erfolgt.

Das Erwartungs-Reinigungsmodell wird vorzugsweise vor dem Reinigungsvorgang berechnet, kann aber auch unabhängig des Reinigungsvorganges berechnet werden. Das Erwartungs-Reinigungsmodell kann zwar an einen Nutzer ausgegeben werden, ist aber vor allem im Vergleich mit dem Ist-Reinigungsmodell entscheidend, um zu überprüfen, wie gut die Prognose und die tatsächliche Anwendung übereinstimmen.

Eine solche Abweichung kann beispielsweise durch das falsche Anwenden eines Nutzers entstehen.

Die Reinigungsabweichung kann auch durch eine Zahnfehlstellung verursacht werden, die von der Norm abweicht. Um eine solche Zahnfehlstellung bei der Reinigung zu berücksichtigen, wird, wie oben beschrieben, die Regelschleife ausgeführt.

Ist beispielsweise ein Zahn etwas weiter eingerückt als die benachbarten Zähne, gelangen Reinigungselemente nicht so leicht an die entsprechende Oberfläche des Zahnes heran. Hier müsste eine entsprechend längere Dauer bzw. stärkere Reinigungsintensität der Reinigungselemente des betroffenen Zahnes eingestellt werden, obwohl eventuell der Belag des Zahnes nicht stärker ist als der Belag der umliegenden Zähne.

Da zumeist mehrere Reinigungsvorgänge zwischen einem erneuten Bestimmen des Reinigungsmodells liegen, können sich einzelne Abweichungen über die einzelnen Reinigungsvorgänge addieren, sodass die Reinigungsabweichung nach einem ersten Reinigungsvorgang zu vernachlässigen ist, aber nach 14 Reinigungsvorgängen deutliche Auswirkungen auf die Reinigungsqualität hat.

Mit der Auswahl eines oder mehrerer bestimmter Reinigungsvorgänge wird ein bestimmter Reinigungseffekt erwartet. Durch die Berechnung eines Erwartungs- Reinigungsmodells und den entsprechenden Vergleich mit dem Ist-Reinigungsmodell kann die Effizienz des einen oder der mehreren Reinigungsvorgänge beurteilt werden. Hierdurch kann festgestellt werden, ob die Auswahl des einen oder der mehreren Reinigungsvorgänge erfolgreich war. Da die Reinigungsvorschriften anhand der Reinigungsabweichung zwischen dem Ist-Reinigungsmodell und dem Erwartungs- Reinigungsmodell angepasst werden, wird somit die Effizienz des einen oder der mehreren ausgeführten Reinigungsvorgänge bei dem oder den zukünftigen Reinigungsvorgängen berücksichtigt und eine optimierte Auswahl getroffen. Eine solche Effizienzprüfung der einzelnen Reinigungsvorgänge ist aus dem eingangs erläuterten Stand der Technik nicht bekannt.

Vorzugsweise wird eine Detektionsvorrichtung in den Mundraum eingeführt, welche Zahnstellungen, Zahnpositionen und/oder Zahnverschmutzungen, zum Beispiel einen Biofilm, erfasst.

Hierdurch kann ein Zahnmodell und/oder ein Reinigungsmodell entsprechend der von der Detektionsvorrichtung gemessenen Daten erzeugt werden.

In verschiedenen Ausführungsformen erfolgt die Anpassung der Reinigungsvorschriften durch mehrere Reinigungsabweichungen durch zumindest eine der folgenden Regeln:

- die Bereiche der Zähne, in denen eine ungenügende Reinigung ermittelt wurde, wird eine stärkere, z.B. durch mehr Druck, und oder längere Reinigung vorgegeben,

- die Richtung der Düsen der Reinigungsvorrichtung werden derart angepasst, dass die Bereiche der Zähne, in denen eine ungenügende Reinigung ermittelt wurde, mehr in den Fokus des Reinigungsstrahls gelangen, und/oder

- die Reinigungsflüssigkeit wird derart angepasst, dass bei einer zu starken Verschmutzung eine Reinigungsflüssigkeit mit mehr Partikeln verwendet werden soll, und/oder

- wenn eine Entzündung detektiert wurde, wird die Reinigungsflüssigkeit derart angepasst, dass sie Mittel zur Entzündungsbekämpfung beinhaltet.

Durch eine solche Anpassung wird der Erfolg der Reinigung verstärkt, ohne dass ein Nutzer dies aktiv einstellen muss.

Vorzugsweise wird ein Reinigungstrend aus mehreren Reinigungsabweichungen in einem Trendmodul gebildet und ein Nutzer erhält Anweisungen gemäß des Reinigungstrends.

Weiterhin kann das Verfahren derart ausgebildet sein, dass das Reinigungsmodell von einem Einstellmodul, das Erwartungs-Reinigungsmodell von einem Analysemodul und das Ist-Reinigungsmodell von einem Auswertemodul, die Reinigungsabwei- chung von einem Feedbackmodul ausgeführt werden und dass diese Module und das Trendmodul jeweils Softwaremodule sind, die auf einem Rechensystem, welches einen Prozessor und einen Speicher aufweist, ausführbar sind.

Dadurch, dass die einzelnen Modelle von zum Teil unterschiedlichen Modulen gebildet werden und diese einzelnen Module miteinander interagieren, können diese Module beliebig angeordnet sein. So können die Module auf einem gemeinsamen Rechensystem ausgebildet sein oder aber auch auf mehreren einzelnen Rechensystemen, wobei dann die Modelle zwischen den Modulen ausgetauscht werden.

In Ausführungsformen ist das Einstellmodul, das Auswertemodul, das Analysemodul, das Feedbackmodul und das Trendmodul jeweils auf zumindest einer der folgenden Vorrichtungen ausführbar: der Detektionsvorrichtung, der Reinigungsvorrichtung, einer Basisstation, einem mobilen Endgerät, wie zum Beispiel einem Smartphone, und oder auf einem zentralen Server.

Die Vorrichtung, auf der zumindest ein Modul ausgeführt wird, weist hierbei ein Rechensystem auf.

Solches Rechensystem kann beispielsweise als Mikroprozessor, Klein- oder Kleinstcomputer, zentraler Server, mobile Recheneinheit (Smartphone, Laptop) oder als PC ausgebildet sein.

Gemäß einer Weiterbildung wird die Häufigkeit der Zahnreinigungsvorgängen berücksichtigt.

So ist zu unterscheiden, ob ein Nutzer nur einmal die Woche die Zähne mit der Reinigungsvorrichtung putzt oder ein Nutzer dreimal am Tag seine Zähne damit reinigt. Gegebenenfalls auch zu berücksichtigen, ob ein Nutzer mit anderen Reinigungsvorrichtung, wie zum Beispiel einer herkömmlichen Zahnbürste, die Zähne zwischendurch reinigt.

Im Falle von Produkthaftungsklagen kann aber die Anwendungshäufigkeit auch zum Nachweis mangelhafter Regelmäßigkeit der Anwendung verwendet werden. Vorzugsweise wird bei der Erstellung des Erwartungs-Reinigungsmodells, um diesen mit dem Ist-Reinigungsmodel zu vergleichen, die Anzahl der Reinigungsvorgänge berücksichtigt.

Alternativ wird für jeden Reinigungsvorgang ein Erwartungs-Reinigungsmodell erstellt.

So ist zu unterscheiden, ob ein Nutzer nur alle 2 Wochen ein neues Reinigungsmodell erzeugt und hierbei jeden Tag zweimal die Zähne reinigt, oder ob ein Nutzer einmal pro Tag ein Reinigungsmodell erzeugt. Je seltener ein Nutzer ein Reinigungsmodell erzeugt, desto größer wird die Reinigungsabweichung sein.

Ein Reinigungssystem zum Reinigen von Zähnen durch Beseitigung von Zahnverschmutzungen umfasst eine Reinigungsvorrichtung und eine Detektionsvorrichtung und ist insbesondere dazu ausgebildet ein oben beschriebenes Verfahren auszuführen.

Vorzugsweise weist die Detektionsvorrichtung eine Detektionskapsel, welche eine Detektionsflüssigkeit enthält, und die Reinigungsvorrichtung eine auf, welche eine Reinigungsflüssigkeit enthält.

Die Detektionsflüssigkeit enthält einen Stoff, der besonders gut an einem Biofilm haften bleibt, und unter Beleuchtung einer bestimmten Wellenlänge mit einer zweiten Wellenlänge leuchtet.

Die Reinigungsflüssigkeit enthält Artikel, die einen Biofilm abtragen können.

Vorzugsweise gibt es unterschiedliche Reinigungskapseln mit jeweils unterschiedlichen Reinigungsflüssigkeiten, z.B. mit unterschiedlicher Konzentration an Partikeln und/oder Mittel zur Bekämpfung einer Entzündung.

Die Auswahl einer bestimmten Reinigungskapsel kann zeitgesteuert sein, z.B. dass die ersten zehn Anwendungen eine Reinigungskapsel des Typs 1 (Intensive Reini- gung) und dann die nächsten Anwendungen eine Reinigungskapsel des Typs 2 (Standard) verwendet werden soll.

Die Auswahl der Reinigungskapseln kann auch mittels entsprechender Reinigungsvorschriften gesteuert werden. Je nach Bedarf wird für eine bestimmte Reinigungsflüssigkeit eine bestimmte Reinigungskapseln gefordert.

Alternativ kann die Reinigungsflüssigkeit und/oder die Detektionsflüssigkeit auch manuell in den Mundraum gebracht werden. Hierzu wird beispielsweise eine vorbestimmte Menge an Reinigungsflüssigkeit und/oder Detektionsflüssigkeit von dem Nutzer ohne herunter zu schlucken im Mundraum aufgenommen und durch Mundbewegungen im Mundraum verteilt.

Gemäß einer Weiterbildung ist die Detektionskapsel und/oder die Reinigungskapsel mit einem Marker versehen, wobei der Marker ein oder mehrere Informationen beinhaltet.

Diese Daten können vorzugsweise auch nachträglich, z.B. im Vertriebsweg oder beim Nutzer selber hinzugefügt werden.

Der Marker beinhaltet Informationen, wie zum Beispiel:

- Partikelgehalt, zum Beispiel zur Auswahl des Reinigungsprogramms,

- Geschmacksrichtung, zum Beispiel zur Anpassung der Displayfarbe an die Geschmacksrichtung, zum Beispiel rot für Kirsche, blau für Pfefferminz,

- Flüssigkeitszusammensetzung, zum Beispiel einen Hinweis, dass das Gerät vor dem Gebrauch geschüttelt werden muss, wenn die Zusammensetzung kritisch für die Sedimentation ist,

- Ablaufdatum,

- Reinigungsflüssigkeit und oder Detektionsflüssigkeit, zum Beispiel, damit diese nicht vertauscht wird,

- ob es eine Desinfektionsflüssigkeit enthält,

- eine Seriennummer, damit zum Beispiel bereits benutzter Kapseln nicht mehr wiederverwendet werden oder wiederbefüllter Kapseln erkannt werden kön- nen. Bei Mehrfachverwendung oder Erkennung von Nachahmern, auch die Kompatibilität, zum Beispiel ob die Kapsel in das Gerät passt,

- Quelle und Vertriebskanal der Kapsel zur Rückverfolgbarkeit von der Herstellung über den Vertriebskanal bis zum Kunden,

- Vorlaufzeit vom Verkauf bis zur Verwendung,

- Zeit in der Kühl-/Aufwärm-/Lagerungsstation, die eine Verfolgung der angewandten Aufwärmzeit ermöglicht,

- Informationen über den Käufer (ob er Nutzer ist oder jemand anderes das Gerät nutzt),

- Name des Benutzers für persönliche Begrüßung,

- Sprache des Benutzers,

- Wohnadresse inklusive Land und Zeitzone des Benutzers,

- E-Mail-Adresse des Benutzers,

- Telefonnummer des Benutzers,

- Präferenz für den Displayhintergrund (Bilder, Farbverläufe),

- Benutzerkompetenz in Anfänger/Fortgeschrittener/Experte für die Benutzerfreundlichkeit und Experten-Einstellmöglichkeiten,

- Kalibrierdaten für Gesten von vorigem Gerät.

In Ausführungsformen ist der Marker ein RFID-Tag, insbesondere ein NFC-Tag.

Eine weitere Möglichkeit ist es, dass der Marker ein Strichcode, QR-Code, Colorcode oder sonstige bedruckte Marker aufweist.

Vorzugsweise weist auch die Detektionsvorrichtung und/oder die Reinigungsvorrichtung einen Marker, insbesondere ein NFC-Tag, wie er zuvor beschrieben wurde auf.

Dieser Marker kann eine oder mehrere der folgenden Informationen umfassen:

- Name des Benutzers bspw. für persönliche Begrüßung,

- Sprache des Benutzers,

- Wohnadresse inklusive Land und Zeitzone des Benutzers,

- E-Mail-Adresse des Benutzers,

- Telefonnummer des Benutzers, - Präferenz für den Displayhintergrund (Bilder, Farbverläufe),

- Benutzerkompetenz in Anfänger/Fortgeschrittener/Experte für die Benutzerfreundlichkeit und Experten-Einstellmöglichkeiten, und/oder

- Kalibrierdaten für Gesten von vorigem Gerät.

Die Erfindung wird nachfolgend beispielhaft näher an der Zeichnung erläutert. Die Zeichnungen zeigen in:

Figur 1 schematisch ein Blockschaltbild des Reinigungssystems,

Figur 2a schematisch einen Teil der Reinigungsvorrichtung zum Reinigen von Backenzähnen,

Figur 2b schematisch einen Teil der Reinigungsvorrichtung zum Reinigen von Schneidezähnen,

Figur 3 den zeitlichen Verlauf eines Reinigungstrends und

Figur 4 Reinigungsverfahren im Blockschaltbild.

Das Reinigungssystem 1 weist eine Reinigungsvorrichtung 2, einen Detektionsvorrichtung 3, eine Basisstation 4, eine Schnittstelle für ein Datenendgerät 5, z.B. ein Smartphone 5, und ein zentralen Server 6 auf, die jeweils ein Rechensystem 7 aufweist. Jedes Rechensystem 7 wiederum umfasst einen Prozessor und einen Speicher.

Eine solche Detektionsvorrichtung 3 ist beispielsweise in der noch nicht veröffentlichen deutschen Patentanmeldung DE 102022 102 045.2 ausführlich beschrieben und auf diese Patentanmeldung wird vollumfänglich Bezug genommen. Die Detektionsvorrichtung 3 ist ausgebildet, das Reinigungsmodell 14 zu erzeugen.

Grundsätzlich ist die Detektionsvorrichtung 3 derart ausgebildet, dass ein U-förmige Abschnitt der Detektionsvorrichtung 3 in den Mundraum eines Nutzers eingeführt wird. Der U-förmige Abschnitt der Detektionsvorrichtung 3 weist eine Sensoranordnung auf.

Der U-förmige Abschnitt wird auf die Zähne gestülpt, sodass alle Zahnoberflächen von einem Sensor erfasst werden können.

Damit ein Biofilm besser sichtbar ist, wird vor dem Detektionsvorgang eine Detektionsflüssigkeit in den Mundraum eingebracht. Die Detektionsflüssigkeit interagiert mit dem Biofilm und lässt diesen unter Einfluss eines Lichtes mit einer vorbestimmten Wellenlänge den Biofilm in einer anderen vorbestimmten Wellenlänge leuchten.

Die Detektionsflüssigkeit ist in einer Detektionskapsel angeordnet, die in die Detektionsvorrichtung 3 einsetzbar ist. Die Detektionsvorrichtung entnimmt dann die Detektionsflüssigkeit und pumpt sie auf die Zähne.

Hierzu besteht die Detektionsvorrichtung 3 aus einem Handstück, welches an der anwenderabgewandten Seite ein Display aufweisen kann. Auf der anwenderzugewandten Seite befindet sich ein Mundstück, das in die Mundhöhle eingeführt wird und die Sensoreinheit über die Zähne führt.

Das Mundstück weist zumindest eine Kameraeinheit mit einer Kamera auf.

Die Kameraeinheit allein hat beispielsweise die Dimensionen 1x1x2, 7 mm und die gesamte Sensoreinheit, inklusive eines Schutzglases, PCB (printed circuit board), Filter und Kamerahalter, einen Durchmesser von 8 mm und eine Höhe von 3,8 mm. Mit diesen Abmessungen ist die Einheit in einen Mundraum gut führbar.

Um ein gutes Signal-Rausch-Verhältnis zu gewährleisten ist vorzugsweise direkt vor der Kamera ein optischer Langpassfilter platziert, der im Idealfall eine Grenzwellenlänge von etwa 510 nm hat und Signale darunter abschneidet. Zusätzlich kann ein Bandpass- oder Kurzpassfilter vor den LEDs, welche den zu erfassenden Bereich beleuchten, platziert werden, um das Wellenlängenspektrum der LEDs zu begrenzen. Die Reinigungsvorrichtung 2 ist in der Patentanmeldung noch nicht veröffentlichen deutschen Patentanmeldung 10 2020 134 154.7 ausführlich beschrieben und auf diese Patentanmeldung wird vollumfänglich Bezug genommen.

Grundsätzlich ist die Reinigungsvorrichtung 2 derart ausgebildet, dass ein U-förmiger Abschnitt der Reinigungsvorrichtung 2 in den Mundraum eines Nutzers derart eingeführt wird. Der U-förmige Abschnitt der Reinigungsvorrichtung 2 weist eine Düsenanordnung auf und wird über die Zähne gestülpt. Über jeder Zahnoberfläche ist eine Düse angeordnet.

Die Düse der Düsenanordnung pumpt ein Reinigungsfluid derart auf die Zähne, dass ein auf den Zähnen angeordneter Biofilm abgetragen wird.

Das Reinigungsfluid ist in diesem Ausführungsbeispiel eine Reinigungsflüssigkeit und kann Partikel aufweisen, um den Abtragungsprozess zu beschleunigen.

Die Reinigungsflüssigkeit ist in einer Reinigungskapsel angeordnet, die in die Reinigungsvorrichtung 2 einsetzbar ist. Die Reinigungsvorrichtung 2 entnimmt dann die Reinigungsflüssigkeit und pumpt sie auf die Zähne.

Damit ein Reinigungsfluid nicht unkontrolliert in die Mundhöhle gelangt, sind an einer Düsenanordnung, d.h. einer Abfolge von Düsen, Dichtelemente in der Form von Dichtlippen angeordnet. Die Dichtlippen schließen den Bereich um die Düsenanordnung hierbei ab, so dass wie bei einem Luftkissen ein Flüssigkeitskissen entsteht, jedoch mit dem Unterschied, dass hierbei Flüssigkeit nicht nach außen austreten soll.

Dem entsprechend ist in dieser vereinfachten Ausführungsform stark schematisiert ein Düsengehäuse gezeigt (Figur 2a und 2b), welches eine Düsenöffnung besitzt, wobei das Düsengehäuse hier vereinfacht mit einem rechteckigen Querschnitt ausgebildet ist.

An einer äußeren, einer zur reinigenden Oberfläche zugewandten, austrittseitigen

Fläche des Düsengehäuses sind im Bereich von Außenkanten entsprechende Dich- telemente vorgesehen. Die Dichtelemente können auch als ein einziges umlaufendes Dichtelement ausgebildet sein und sind gummielastisch ausgebildet, so dass sie sich einerseits der Geometrie einer zu reinigenden Oberfläche anpassen als auch in der Lage sind, einen gewissen Innendruck der Flüssigkeit in dem umschlossenen Raum zu gewährleisten.

Die Dichtelemente können insbesondere als umlaufende Dichtelemente bzw. umlaufende Dichtlippen ausgebildet sein, welche sich von austrittseitiger Fläche des Düsengehäuses weg erstrecken. Die Dichtelemente bzw. Dichtlippen können hierbei mit einer gewissen Eigensteifigkeit ausgebildet sein, so dass die Grundform des umschlossenen Raumes gebildet und gehalten wird.

Darüber hinaus können die Dichtelemente bzw. Dichtlippen hohl ausgebildet sein, um beispielsweise mit der Reinigungsflüssigkeit aufgeblasen zu werden, so dass die Dichtelemente ihre Form, die sie im Betrieb haben sollen, erst nach dem Aufpumpen, beispielsweise mit der Reinigungsflüssigkeit oder durch die Reinigungsflüssigkeit oder durch andere Fluide, die gesondert zugeführt werden, erreichen.

In einer einfachen Ausgestaltung, insbesondere zum Reinigen im Bereich der Backenzähne, besitzt das Düsengehäuse beispielsweise fünf übereinander liegende Düsenöffnungen in den (Kiefer-) Seiten bzw. den Zahnflanken gegenüberliegend und vier nebeneinander liegende Düsenöffnung am Boden, einer Zahnkrone gegenüber liegend und die entsprechenden Dichtelemente, welche den entsprechenden umschlossenen Raum abschließen.

Im Schneidezahnbereich unterscheidet sich eine solche Ausführungsform insbesondere durch gegebenenfalls die Form der Dichtelemente, aber gegebenenfalls auch durch die Winkelung der Düsengehäuse und des Basisdüsengehäuses, um eine Anpassung an den Schneidezahnbereich zu erzielen. Wobei im Schneidezahnbereich gegebenenfalls das Basisdüsengehäuses auch ohne Düsen ausgebildet sein kann, wenn durch die Düsenöffnungen in den Düsengehäusen, welche sich hierbei gegenüber liegen, eine ausreichende Anströmung eines Schneidezahns gewährleistet ist. Um den umschlossenen Raum nicht mit Flüssigkeit aufzufüllen, ohne diese Flüssigkeit geregelt wieder abzuführen, ist in einer Ausführungsform die erfindungsgemäße Rücksaugung vorgesehen. Im einfachsten Fall wird die Flüssigkeit durch die Düse bzw. die Düsenöffnung ausgestoßen in den umschlossenen Raum und anschließend wieder durch die Düsenöffnung rückgesaugt. Um zu ermöglichen, dass der umschlossene Raum nicht allein mit einer oder mehreren Düsen gefüllt werden muss, bevor der eigentliche Reinigungsbetrieb beginnt, kann im Düsengehäuse für eine oder mehrere oder alle Düsen je ein Zulauf vorgesehen sein.

Da in der Reinigungsflüssigkeit insbesondere Partikel enthalten sein können, wird die Reinigungsleistung auch durch die Partikel und den Partikelstrom bestimmt. Da die Partikel eine höhere Dichte haben als das umgebende Fluid, bewegt sich zwar die Flüssigkeit, wenn sie auf die Oberfläche trifft, tangential von der Oberfläche weg, die Partikel hingegen treffen auf die Oberfläche und schädigen den Biofilm bzw. Plaque und leisten hierbei einen Beitrag zu dessen Abtrag.

Die Reinigungskapsel und die Detektionskapsel weisen jeweils einen NFC-Tag auf, der mehrere Informationen bereithält. Der NFC-Tag kann von den einzelnen Vorrichtungen ausgelesen werden. Die gespeicherten Informationen enthalten u.a.:

- Art der enthaltenen Flüssigkeit,

- Geschmack der Flüssigkeit,

- Ablaufdatum, und

- Seriennummer.

Auf den Rechensystemen 7 der einzelnen Vorrichtungen sind verschiedene Softwaremodule ausführbar gespeichert. Hierbei wird ein Einstellmodul 8, ein Auswertemodul 9 und ein Analysemodul 10 auf der Detektionsvorrichtung 3, ein Feedbackmodul 11 auf dem Smartphone 5 und ein Trendmodul 12 auf dem zentralen Server 6 vorgesehen.

Die Module sind derart ausgebildet, dass sie über eine drahtlose Kommunikation, wie z.B. WLAN, Bluetooth, 433 Mhz-Band, Zigbee und Z-Wave miteinander kommunizieren können. In diesem Ausführungsbeispiel wird ein Reinigungsmodell 14 von dem Einstellmodul 8, ein Erwartungs-Reinigungsmodell 15 von dem Analysemodul 10, ein Ist- Reinigungsmodell 16 von dem Auswertemodul 9, eine Reinigungsabweichung 17 von dem Feedbackmodul 11 und ein Reinigungstrend 18 von dem Trendmodul 12 gebildet.

Grundsätzlich können die einzelnen Module auch auf anderen Vorrichtungen ausgeführt werden. So ist es denkbar, dass statt dem Smartphone 5 die Basisstation 4 das Feedbackmodul 11 ausführt. Die Basisstation 4 kann auch derart ausgebildet sein, dass mehrere oder alle Module auf ihr ausführbar sind. Die Detektionsvorrichtung 3 und die Reinigungsvorrichtung 2 senden und empfangen dann die Daten entsprechend.

Das hier verwendete Zahnmodell 13 entspricht dem FDI (Federation Dentaire Inter- nationale)-Zahnschema. Hierbei werden die Zähne in vier Quadranten mit Quadrant 1 mit Oberkiefer rechts, Quadrant 2 Oberkiefer links, Quadrant 3 Unterkiefer links und Quadrant 4 Unterkiefer rechts unterteilt. Jeder Quadrant gibt die Zehnerstelle einer Zahnzahl für das Zahnmodell 13 an. So sind z.B. die Zähne im Quadrant 1 die Zähne 11 -18 und die Zähne im Quadrant 4 die Zähne 41 -48. Die Einerstellen werden von der Position der Zähne im jeweiligen kann Quadranten bestimmt. So bekommen die ersten beiden schneidet Zähne die Ziffern 1 und 2, der Eckzahn die 3, die kleinen Backenzähne die Ziffern 4 und 5, die großen Backenzähne die Ziffern 6 und 7 und der Weisheitszahn die 8. So ist beispielsweise der Eckzahn des Oberkiefers links mit der Nummer 23 zu beziffern.

In diesem Ausführungsbeispiel ist das Reinigungsmodell 14 eine Ergänzung des Zahnmodells 13 mit einem Verschmutzungswert, der die flächige Verschmutzung eines Zahnes prozentual zu der gesamten Oberfläche des jeweiligen Zahnes darstellt. Der Verschmutzungswert beträgt beispielsweise 50 %, wenn die Hälfte der Oberfläche des Zahnes mit einem Biofilm beaufschlagt ist. Das Reinigungsmodell 14 weist einen solchen prozentualen Wert für jeden Eintrag eines jeden Zahnes aus dem Zahnmodell 13 auf. Ist beispielsweise der Weisheitszahn des Unterkiefers rechts zu 32 % mit einem Biofilm belegt, wäre der Eintrag entsprechend: „48: 32 %“. Dieser Verschmutzungswert wird durch die Detektionsvorrichtung 3 vorzugsweise für jeden Zahn bestimmt und dem Reinigungsmodell 14 zugeordnet. Grundsätzlich ist es auch möglich, Verschmutzungswerte für mehrere benachbarte Zähne zu bestimmen.

Es ist auch denkbar, dass für einen Zahn mehrere Verschmutzungswerte bestimmt werden, um die Innen-, Außen- und ggf. Kauflächen des Zahnes zu berücksichtigen.

Die Reinigungsvorrichtung 2 mit dem Rechensystem 7a empfängt das Reinigungsmodell 14 des Nutzers und erzeugt anhand dieses Reinigungsmodells 14 Reinigungsvorschriften.

Diese Reinigungsvorschriften sind Anweisungen, wie lange und mit welcher Intensität die Düsen auf die Zähne einwirken. Grundsätzlich gilt, je stärker die Verunreinigung ist, die durch den Verschmutzungswert bestimmt ist, desto länger und intensiver ist die Zahnreinigung, indem die Reinigungsdauer und/oder die Pumpleistung erhöht wird. Der Zusammenhang zwischen Reinigungsdauer und/oder Pumpleistung und dem Verschmutzungswert kann linear, exponentiell oder quadratisch sein.

Die Reinigungsvorschriften für die jeweiligen Verschmutzungswerte können in einer Datenbank, bzw. Tabelle hinterlegt oder durch eine Funktion gegeben sein.

Ist ein Eintrag des Reinigungsmodells 14 zum Beispiel „14: 73 %“, bedeutet es, dass der vordere kleine Backenzahn des Oberkiefers rechts mit 73 % Biofilm belegt ist.

Die Reinigungsvorrichtung 2 gleicht dies mit einer gespeicherten Tabelle ab und bestimmt darauf hin, dass, wenn der vordere kleine Backenzahn des Oberkiefers rechts zwischen 70 und 80 % mit einem Biofilm belegt ist, die entsprechend anliegende Düse mit 90 % der Maximalintensität über eine Dauer von 1 bis 2 Sekunden arbeitet.

In einem Reinigungsvorgang werden dann die Zähne des Nutzers anhand aller Reinigungsvorschriften gereinigt.

Die Detektionsvorrichtung 3, an dem ein Analysemodul 10 ausgeführt wird, berechnet anhand der vom Reinigungsvorrichtung 2 gesendeten Reinigungsvorschriften ein Erwartungs-Reinigungsmodell 15, dass in diesem Ausführungsbeispiel die gleiche Formatierung aufweist, wie das Reinigungsmodell 14. Das bedeutet, dass für einen einzelnen Zahn mit dem Eintrag „14: 73%“ des Reinigungsmodells 14 würde ein entsprechendes Erwartungs-Reinigungsmodell 15 folgend aussehen: „14: 3%“. Die Detektionsvorrichtung berechnet also, dass die Verschmutzung von 73 % auf 3 % fallen wird.

Die Detektionsvorrichtung 3 bestimmt auch das Ist-Reinigungsmodell 16 nach einem Reinigungsvorgang. Das Ist-Reinigungsmodell 16 wird mit dem gleichen Verfahren bestimmt, wie das Reinigungsmodell 14. Die Datenstruktur des Reinigungsmodells 16 ist ebenso gleich dem Reinigungsmodell 14.

Das Smartphone 5, welches das Rechensystem 7b aufweist, auf dem das Feedbackmodul 11 ausgeführt wird, empfängt von der Detektionsvorrichtung 3 das Erwartungs-Reinigungsmodell 15 und das Ist-Reinigungsmodell 16 und vergleicht diese, um die Reinigungsabweichung 17 zu bestimmen. Ist das Ist-Reinigungsmodell 16 beispielsweise derart bestimmt worden, das für ein Zahn der Eintrag „14: 13 %“ lautet, wird eine Reinigungsabweichung 17 folgende Form aufweisen „14: 10%“, da der Unterschied zwischen der Erwartungs- und dem Soll-Wert für den Zahn 14 10% beträgt.

Das Ist-Reinigungsmodell 16 und das Reinigungsmodell 14 werden vom der Detektionsvorrichtung 3 an den zentralen Server 6 übermittelt, welcher über das dortige Rechensystem 7c, auf dem das Trendmodul 12 ausgeführt wird, so dass ein Reinigungstrend 18 bestimmt wird. Der Reinigungstrend 18 wird vom zentralen Server 6 an das Smartphone 5 gesendet, wo ein Nutzer über ein potenzielles Fehlverhalten benachrichtigt werden kann, zum Beispiel wenn der Reinigungstrend angibt, dass er die Reinigungsvorrichtung 2 nicht richtig verwendet. Möglich ist es auch, dass durch den Reinigungstrend 18 die Reinigungsvorschriften einer Reinigungsvorrichtung 2 angepasst werden.

Nachfolgend wird das Verfahren zum Reinigen von Zähnen mit einer Zahnreinigungsvorrichtung beschrieben (siehe Figur 4). Das Verfahren beginnt mit Schritt S1 .

Im nächsten Schritt (S2) wird das Reinigungsmodell 14 und das Erwartungs- Reinigungsmodell 15 bestimmt.

Hierzu wird die Detektionsvorrichtung 3 in den Mundraum eines Nutzers eingeführt und die Detektionsvorrichtung 3 detektiert den Verschmutzungsgrad der einzelnen Zähne des Nutzers.

Das Einstellmodul 8 der Detektionsvorrichtung 3 erstellt das Reinigungsmodell 14, indem es ein vorgegebenes Zahnmodell 13 mit den Ergebnissen der Detektion hinzufügt.

Wie das Zahnmodell 13 und das Reinigungsmodell 14 aussehen kann, ist oben ausführlich beschrieben.

Das Reinigungsmodell 14 wird an die Reinigungsvorrichtung 2 gesendet. Die Reinigungsvorrichtung 2 erzeugt anhand des Reinigungsmodells 14 Reinigungsvorschriften und sendet die Reinigungsvorschriften wieder zurück an die Detektionsvorrichtung 3.

Die Detektionsvorrichtung 3 erzeugt aufgrund des Reinigungsmodell 14 und der Reinigungsvorschriften ein Erwartungs-Reinigungsmodell 15.

Hier kann im einfachsten Fall aus einer abgespeicherten Tabelle abgelesen werden, wie bei einem gegebenen Reinigungsmodell 14 mit gegebenen Reinigungsvorschriften das Erwartungs-Reinigungsmodell 15 sein wird. Wie oben beschrieben, ist beispielsweise ein Eintrag des Reinigungsmodells 14 zum Beispiel „14: 73 %“. Das bedeutet, dass der vordere kleine Backenzahn des Oberkiefers rechts mit 73 % Biofilm belegt ist. Die Reinigungsvorrichtung 2 gleicht dies mit einer gespeicherten Tabelle ab und bestimmt darauf hin, dass, wenn der vordere kleine Backenzahn des Oberkiefers rechts zwischen 70 und 80 % mit einem Biofilm belegt ist, die entsprechend anliegende Düse mit 90 % der Maximalintensität über eine Dauer von 1 ,5 Sekunden zu arbeitet hat. Anschließend wird ein Reinigungsvorgang ausgeführt (Schritt S3).

Hierzu wird die Reinigungsvorrichtung 2 in den Mundraum des Nutzers eingeführt und die Düsen reinigen entsprechend der Vorgaben der Reinigungsvorschriften die Zähne.

Es folgt Schritt S4, indem das Ist-Reinigungsmodell 16 bestimmt wird.

Das Ist-Reinigungsmodell 16 wird, wie das Reinigungsmodell 14 durch die Detektionsvorrichtung 3 bestimmt. Vom Verfahren her ist das Ist-Reinigungsmodell 16 genauso zu bestimmen wie das Reinigungsmodell 14. Die Datenstruktur des Reinigungsmodells 16 ist ebenso gleich dem Reinigungsmodell 14.

Im folgenden Schritt (S5) wird eine Reinigungsabweichung 17 abgeleitet. Hierzu wird das Erwartungs-Reinigungsmodell 15 und das Ist-Reinigungsmodell 16 zum Feedbackmodul 11 des Smartphones 5 von der Detektionsvorrichtung 3 gesendet.

Das Feedbackmodul 11 überprüft, wie sehr sich das ist Reinigungsmodell 16 und das Erwartungs-Reinigungsmodell 15 voneinander unterscheiden. In den oben beschriebenen Beispielen für das Ist-Reinigungsmodell 16 und das Erwartungs- Reinigungsmodell 15 ist der Unterschied 10 % (siehe oben).

Diese 10 % entsprechen dem Reinigungsabweichungswert für den entsprechenden Zahn. Die Reinigungsabweichung 17 ist von der Datenstruktur gleich dem Reinigungsmodell 14, dem Erwartungs-Reinigungsmodell 15 und dem ist Ist- Reinigungsmodell 16. Die Prozentangabe gibt hier jedoch den Unterschied zwischen dem Erwartungs-Reinigungsmodell 15 und dem ist Reinigungsmodell 16 an.

Der Reinigungsabweichungswert kann auch negativ sein, wenn die Reinigung besser erfolgt, als vorausberechnet. Danach wird in Schritt S6, das Ist-Reinigungsmodell 16 als neues Reinigungsmodell 14 verwendet, ein neues Erwartungs-Reinigungsmodell 15 bestimmt (vergleichbar mit Schritt S2) und die Reinigungsvorschriften werden angepasst.

Die Reinigungsvorschriften werden, vorzugsweise jedoch nur dann angepasst, wenn die Reinigungsabweichung 17 über einem vorbestimmten Schwellwert liegt. Dies kann beispielsweise bei 5 % liegen.

Es ist auch vorstellbar, nur den Betrag der Reinigungsabweichung 17 über ein vorbestimmten Schwellwert als Kriterium für die Anpassung der Reinigungsvorschriften zu wählen. So kann die Reinigungsabweichung 17 durchaus auch negativ sein, wenn die Reinigung der Zähne besser erfolgt als berechnet. Auch dann macht eine Anpassung der Reinigungsvorschriften Sinn, da hier eventuell Zeit gespart werden kann bzw. weniger Druck durch die Düsen auf die Zähne und das Zahnfleisch gelangt, und so das Zahnfleisch des Nutzers geschont wird.

Damit die Reinigungsvorschriften angepasst werden können, wird als eine entsprechende Weisung vom Feedbackmodul 11 des Smartphones 5 an die Reinigungsvorrichtung 2 gesendet.

Das neue Reinigungsmodell 14 wird wiederum an die Detektionsvorrichtung 3 gesendet, welche die überarbeiteten Reinigungsvorschriften von der Reinigungsvorrichtung 2 erhält.

Im anschließenden Schritt S7 wird überprüft, ob eine Abbruchbedingung vorliegt.

Eine Abbruchbedingung liegt zum Beispiel dann vor, wenn der Nutzer das Reinigungssystem 1 entsorgt oder über eine vorbestimmte Zeit, wie zum Beispiel ein Jahr, nicht mehr genutzt hat. Es ist auch vorstellbar, dass eine solche Abbruchbedingung dann vorliegt, wenn der Nutzer des Reinigungssystem sich geändert hat, indem zum Beispiel das Gerät weiterverkauft wurde.

Wenn keine Abbruchbedingung vorliegt, wiederholt sich das Verfahren und beginnt mit Schritt S2. Liegt eine Abbruchbedingung vor, endet das Verfahren mit Schritt S8.

Eine weitere Möglichkeit besteht darin, den Reinigungstrend 18 mit dem Trendmodul 12 auf dem zentralen Server 6 zu bestimmen. Hierbei wird jedes Reinigungsmodell 14 und jedes Ist-Reinigungsmodell 16 von der Detektionsvorrichtung 3 an den zentralen Server 6 gesendet. Das Trendmodul 12 des zentralen Servers 6 bestimmt aus den einzelnen Reinigungsmodellen 14 und Ist-Reinigungsmodellen 16 den Reinigungstrend 18, indem der Grad der Reinigung im Verlauf der Zeit für die einzelnen Zähne überprüft wird.

Bei normaler Benutzung ist anzunehmen, dass der gesamte Reinigungserfolg im Vergleich zum Zustand vor der ersten Nutzung im Lauf der Zeit bei regelmäßiger Benutzung der Reinigungsvorrichtung 2 größer wird, d. h. die Zähne des Nutzers werden nach und nach von den Biofilm befreit und die Zähne werden sauberer.

Es kann jedoch sein, dass einzelne Zähne oder Zahlenreihen oder gar alle Zähne des Nutzers nicht sauberer werden oder gar stärker verschmutzen. Dies ist ein starkes Indiz dafür, dass der Nutzer die Reinigungsvorrichtung 2 falsch benutzt. Es kann zum Beispiel sein, dass der Nutzer die Reinigungsvorrichtung 2 nicht vollständig über seine Zähne stülpt.

Sollte der Reinigungstrend 18 nicht den gewünschten Verlauf haben, könnte das auch ein Indiz dafür sein, dass die Reinigungsvorrichtung 2 defekt ist, und oder einzelne Bestandteile ausgetauscht werden müssen, da sich nach intensivem Gebrauch defekt oder marode geworden sind.

Der zentrale Server 6 sendet dann eine entsprechende Benachrichtigung an das Smartphone 5, um den Nutzer zu benachrichtigen. Hier kann der Nutzer aufgefordert werden, die Reinigungsvorrichtung 2 entsprechend den Vorschriften richtig einzusetzen oder gegebenenfalls einzelne Elemente auszutauschen.

Der Reinigungstrend 18 kann auch Hinweise liefern, wie die Reinigungsvorschriften anzupassen sind. Ein Nutzer wird hier dann nicht zwangsläufig vom Smartphone 5 benachrichtigt, sondern der zentrale Server 6 schickt entsprechende Instruktionen an das Smartphone 5, welches diese an die Reinigungsvorrichtung 2 weiterleitet, um die Reinigungsvorschriften anzupassen.

Vorzugsweise wird in den Schritten, bevor das Reinigungsmodell 14 und/oder das Ist-Reinigungsmodell 16 erstellt wird, der NFC-Tag der Detektionskapsel von der Detektionsvorrichtung 3 ausgelesen, sodass die dort gespeicherten Informationen als Meta-Daten im entsprechenden Modell gespeichert wird.

Es ist auch vorteilhaft, wenn vor dem Reinigungsvorgang der NFC-Tag der Reinigungskapsel von der Reinigungsvorrichtung 2 ausgelesen wird und an die Detektionsvorrichtung 3 gesendet wird. Alternativ können die Daten auch an das Smartphone 5 gesendet werden, um dort weiterverarbeitet zu werden.

Eine weitere Möglichkeit besteht darin, dass die Reinigungsvorrichtung 2, und oder die Detektionsvorrichtung 3 Sensoren aufweist, die Rückschlüsse auf den Zustand dieser Vorrichtungen schließen lässt. Die Sensoren können beispielsweise Beschleunigungssensoren sein, die auf Beschleunigungswerte aufgrund von Gerätevibrationen messen und deren Änderung im zeitlichen Verlauf analysieren. Die Daten können an den zentralen Server 6 gesendet werden, um dort die gemessenen Daten zu analysieren. Im Falle von Beschleunigungssensoren kann Beispiel festgestellt werden, dass sich das Frequenzspektrum und oder die Amplitude der Beschleunigung ändert. Der zentrale Server 6 kann dann eine entsprechende Mitteilung an das Smartphone 15, um den Nutzer die nötigen Schritte mitzuteilen.

Mittels Beschleunigungssensoren kann auch detektiert werden, ob das Gerät plötzlich keine Erdbeschleunigung mehr misst und sich somit im freien Fall befindet. Aufgrund der Länge dieser Phase kann die Fallhöhe bestimmt werden und somit ungerechtfertigte Gewährleistungsansprüche könnten so abgewehrt werden, und oder eine Nachricht an den Nutzer gesendet werden, dass das Gerät gewartet werden muss.

In einer alternativen Ausführungsform werden die von der Detektionsvorrichtung 3 aufgenommenen Bilder mithilfe einem selbstlernendem System analysiert. Durch die verwendete Detektionsflüssigkeit und den gewählten Wellenlänge-Filter ist der Kontrast für den Biofilm sehr hoch. Der Biofilm hat ein hohes Signal-Rausch- Verhältnis, was jedoch dazu führt, dass andere Objekte, wie die Zahnoberfläche, nur schwer zu detektieren sind. Die Bereiche, die nicht mit einem Biofilm beaufschlagt sind, sind nur schwer voneinander zu unterscheiden. Die Schwierigkeit hierbei ist insbesondere, den Zahn vom umgebenden Gewebe, wie Zahnfleisch, Lippe und anderen Features im Mund, zu unterscheiden.

Mithilfe einer künstlichen Intelligenz kann eine Mustererkennung leichte Helligkeitsunterschiede analysieren, um Zahn von Nicht-Zahnobjekten zu unterscheiden.

Vorzugsweise wird hier eine trainierte Mustererkennung verwendet.

Hierzu werden aufgenommene Bilder manuell analysiert, indem die Fläche des Bildes, welche dem Zahn zuzuordnen ist, manuell markiert wird. Dies wird zusammen mit weiteren Informationen, wie z.B. der Kameraposition und/oder Zahnposition, dem selbstlernenden System, welches vorzugsweise ein neuronales Netz umfasst, zum Lernen gegeben.

Wurden dem selbstlernendem System genügend Bilder mit entsprechenden Zusatzdaten und Markierungen zum Lernen gegeben, ist das System in der Lage, neue Bilder von Zähnen selbständig derart zu markieren, dass die Zahnbereiche von Nicht- Zahnbereichen zu unterscheiden sind.

Gemäß einer Weiterbildung können ein oder mehrere Vorrichtungen des Reinigungssystems durch ein biometrisches Verfahren entsperrt werden.

Bezuqszeichen

Reinigungssystem

Reinigungsvorrichtung

Detektionsvorrichtung

Basisstation

Smartphone zentralen Server

Rechensystem

Einstellmodul

Auswertemodul

Analysemodul

Feedbackmodul

Trendmodul

Zahnmodell

Reinigungsmodell

Erwartungs-Reinigungsmodell

Ist-Reinigungsmodell

Reinigungsabweichung

Reinigungstrend