Augmented Reality in Dentistry

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Human-computer interaction is a dynamically developing field of science. The continuous improvement of technologies make it possible to create innovative user interface paradigms. The globalization of virtual reality has led to the introduction of a new term “augmented reality”. While current user interface technologies are focused mainly on human-computer interaction, augmented reality with the help of computer technologies offers the improvement of the interface between humans and the real world around them. Virtual and augmented reality technologies can be used in dentistry, including implantology and planning of maxillofacial procedures and surgeries. A scientific review shows that augmented reality glasses allow the surgeon (doctor) to perform guided surgery with or without tracking or with translucent screens. Currently, augmented reality is already finding applications in various areas of dentistry, but there is no widespread implementation of augmented reality technology in dentistry and medicine in general, as it is necessary to achieve a certain level of training of doctors.

The article reviews the current technologies of augmented reality application in medical practice, presents recent advances in the development and application of augmented reality methods over the past 10 years in educational and practical medical activities. The basic principles of the augmented reality method are described and the main software and hardware solutions for the implementation of this method in medicine are analyzed.

The development of augmented reality technologies opens new horizons and provides unique opportunities in various fields of medicine. However, due to low awareness of the operating options of new technologies, doctors have a lack of trust in them. To fully realize the potential of augmented reality in medical practice, it is necessary to adapt and implement the theoretical foundations of this technology in the training of specialists and help them see the real benefits of this innovative technology in their work.

About the authors

Sem D. Shterenberg

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Author for correspondence.
Email: sam.d.s@mail.ru
ORCID iD: 0009-0008-4859-7594

MD, postgraduate student

Russian Federation, Saint Petersburg

Alexander S. Klygach

Saint Petersburg Polytechnic University

Email: ak@sharpball.one
ORCID iD: 0000-0002-2984-0201
SPIN-code: 6326-2366
Russian Federation, Saint Petersburg

Alexey D. Shmatko

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: aleksei.shmatko@szgmu.ru
ORCID iD: 0000-0002-9232-4576
SPIN-code: 5367-2675

Dr. Sci. (Economics), Professor

Russian Federation, Saint Petersburg

Alexey V. Silin

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: a.silin@szgmu.ru
ORCID iD: 0000-0002-3533-5615
SPIN-code: 4956-6941

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. Rekimoto J, Nagao K. The world through the computer: Computer augmented interaction with real world environments. Proceedings of the 8th annual ACM symposium on User interface and software technology. ACM, 1995. P. 29–36. doi: 10.1145/215585.215639
  2. Makeev SN, Makeev AN. Genesis of the concept of augmented reality. Teaching experiment in education. 2013;(4(68)):8–14. EDN: RXAKTF
  3. Milgram P, Kishino F. A taxonomy of mixed reality visual displays. IEICE Transactions on Information Systems. 1994;E77-D(12(12)):1321–1329.
  4. Azuma R. A survey of augmented reality. Presence: Teleoperators and Virtual Environments. 1997;6(4):355–385. doi: 10.1162/pres.1997.6.4.355
  5. Gurevich P, Lanir J, Cohen B. Design and implementation of teleadvisor: a projection-based augmented reality system for remote collaboration. Comput Supported Coop Work. 2015;24:527–562. doi: 10.1007/s10606-015-9232-7
  6. Livingston MA, Zanbaka C, Swan JE, Smallman HS. Objective measures for the effectiveness of augmented reality. Proceedings of the Virtual Reality conference (VR 2005), Bonn (Germany), 12-16 March 2005. P. 287–288. doi: 10.1109/vr.2005.59
  7. Zhang W, Han B, Hui P. Jaguar: low latency mobile augmented reality with flexible tracking. Proceedings of the 26th ACM international conference on Multimedia. 2018. P. 355–363. doi: 10.1145/3240508.3240561
  8. Vizilter YuV, Zheltov SYu, Bondarenko AV, et al. Image processing and analysis in machine vision problems. Course of lectures and practical classes. Moscow: Fizmatkniga; 2010. 672 p. (In Russ.) EDN: QMVOKV
  9. Chebotareva EN, Aksyonov SV. Finding a given object on a video using parallel computing. In: Youth and modern information technologies: collected papers of the XII All-Russian scientific and practical conference of students, graduate students and young scientists, Tomsk, November 12-14, 2014. In 2 vols. Tomsk, 2014. Vol. 2. P. 247–248. (In Russ.)
  10. Lewis JP. Fast template matching. Vision Interface 95, Canadian Image Process in grand Pattern Recognition Society, Quebec City, Canada, May 15-19, 1995. P. 120–123.
  11. Yemez Y, Schmitt F. 3D reconstruction of real objects with high resolution shape and texturе. Image and Vision computing. 2004;22(13):1137–1153. doi: 10.1016/j.imavis.2004.06.001
  12. Bay H, Tuytelaars T, Van Gool L. Surf: Speeded up robust features. Proceedings of the 9th European conference on Computer Vision. Lecture Notes in Computer Science.2006;3951(3):404–417. doi: 10.1007/11744023_32
  13. Burns JB, Hanson AR, Riseman EM. Extracting straight lines. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 1986;(4):425–455. doi: 10.1016/b978-0-08-051581-6.50023-4
  14. Mitchell M. An introduction to genetic algorithms. MIT press, 1998.
  15. Canny J. A computational approach to edge detection. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 1986;8(6):679–698. doi: 10.1016/b978-0-08-051581-6.50024-6
  16. Blagoveshchenskiy IA, Demyankov NA Technologies and algorithms for building the augmented reality. Modeling and analysis of information systems. 2013;20(2):129–138. EDN: QLSCED
  17. Bui TTCh, Fan NKh, Spitsyn VG. Face recognition based on the Viola-Jones method, wavelet transform and principal component method. Bulletin of the Tomsk polytechnic university. 2012;320(5):54–59. (In Russ.) EDN: OZQTBJ
  18. Lyu MR, King I, Wong T-T, et al. Arcade: Augmented reality computing arena for digital entertainment. IEEE Aerospace Conference, Proceedings 2005. P. 1–9. doi: 10.1109/aero.2005.1559626
  19. Kotkov PA, Sigua BV, Petrov SV, et al. Evaluation of the probability of an unfavorable outcome in operated patients in accordance with the platelet ratio. Certificate of state registration of the computer program No. RU 2024610964 / 16.01.2024. (In Russ.) EDN: CFBKZU
  20. Sigua BV, Kozobin AA, Kotkov PA, Semin DS. Predictive score for assessing the risk of incisional hernias strangulation. Russian Sklifosovsky Journal of Emergency Medical Care. 2021;10(4):712–718. EDN: KMOQAB doi: 10.23934/2223-9022-2021-10-4-712-718
  21. Kozobin AA, Sigua BV, Kotkov PA, et al. Point scale for assessing the risk of strangulation of inguinal and femoral hernias. Certificate of state registration of computer program No. RU 2023685011 / 22.11.2023. (In Russ.) EDN: OPKJJF
  22. Sigua BV, Kotkov PA, Petrov SV, et al. Score scale for sanitation relaparotomies in patients with secondary peritonitis. Certificate of state registration of computer program No. RU 2023685967 / 01.12.2023. (In Russ.) EDN: UJAQPG
  23. Sigua BV, Kotkov PA, Petrov SV, et al. Predicting the probability of success of conservative therapy in acute adhesive intestinal obstruction. Certificate of state registration of computer program No. RU 2023688061 / 20.12.2023. (In Russ.) EDN: ETWBWA
  24. Vysotin DA, Kulikova EV, Shmatko AD. Online simulator for solving situational problems in the specialty “medical and preventive care”. Certificate of state registration of the computer program No. RU 2022664181 / 07.26.2022. (In Russ.) EDN: ARAGST

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Reality–virtuality continuum by Milgram–Kishino.

Download (96KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Eco-Vector



Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».