Разработка антропоморфного стоматологического симулятора на базе робота Robo-C

A A Yuzhakov; S D Arutyunov; N B Astashina; A A Baidarov; I I Bezukladnikov; S A Storozhev

doi:10.22213/2413-1172-2023-4-13-22

Authors

A. A. Yuzhakov Perm National Research Polytechnic University
S. D. Arutyunov Moscow State Medical and Dental University named after A.I. Evdokimov
N. B. Astashina Perm State Medical University named after Academician E.A. Wagner
A. A. Baidarov Perm State Medical University named after Academician E.A. Wagner
I. I. Bezukladnikov Perm National Research Polytechnic University
S. A. Storozhev Perm National Research Polytechnic University

DOI:

https://doi.org/10.22213/2413-1172-2023-4-13-22

Keywords:

linguistic base, case, Smart-tooth, Smart-jaw, Robo-C, simulator

Abstract

An analysis of robots (simulators) in education is provided. Promising directions for their development are highlighted, such as realism, interactivity, adaptation and personalization. The features of using simulators in dentistry are considered. The main disadvantages of existing simulators in dentistry have been identified, namely the lack of a communicative component and imitation of patient behavior. The anthropomorphic dental simulator is based on the Robo-C robot, which is a unique combination of advanced technologies and human facial expressions, which allows it to communicate with people, reproduce movements of different parts of the body and express emotions. As dental components, the following components were created and implemented into the Robo-C control system: a Smart jaw, including cameras and a temperature sensor, and a Smart tooth, including a pressure sensor. The Robo-C control system has been upgraded taking into account the Smart jaw and Smart tooth, which made it possible to connect the dental treatment process with the robot’s servos through its linguistic base. The process of analyzing data obtained from Smart jaw cameras using a neural network is described. A two-stage classification scheme for dental defects has been proposed and its effectiveness has been proven. The linguistic base contains a set of rules with the help of which devices (microphone, speakers, servos, Smart jaw, Smart tooth) interact with each other. An example of compiling a linguistic database rule is given. The linguistic base, Smart-jaw and Smart-tooth are configured for one of four cases: caries treatment, tooth preparation for a crown, tooth extraction, endodontic treatment. Treatment quality control is carried out using a comprehensive assessment of communication interaction with the robot and analysis of Smart-jaw and Smart-tooth data. An example of work in one of the cases is given. The anthropomorphic dental simulator presented in the article allows the use of new technologies in the training of dentists, as well as the simulation of various dental procedures, which will significantly improve the practical preparation of students for working with patients.

Author Biographies

A. A. Yuzhakov, Perm National Research Polytechnic University

DSc in Engineering, Professor

S. D. Arutyunov, Moscow State Medical and Dental University named after A.I. Evdokimov

Doctor of Medicine, Professor

N. B. Astashina, Perm State Medical University named after Academician E.A. Wagner

Doctor of Medicine, Professor

A. A. Baidarov, Perm State Medical University named after Academician E.A. Wagner

PhD in Engineering, Associate Professor

I. I. Bezukladnikov, Perm National Research Polytechnic University

PhD in Engineering, Associate Professor

S. A. Storozhev, Perm National Research Polytechnic University

PhD in Engineering

References

Карташев В. А., Карташев В. В. Диалог человека и робота по заданному сценарию // Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша. 2022. № 101. С. 1-14. DOI: 10.20948/prepr-2022-101. EDNSRDPLV.

Kokoulin A.N., Kokoulin R.A. (2022) The Hierarchical Approach for Image Processing in Objects Recognition System: Proc. of the 2022 Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElConRus 2022, St. Petersburg, January 25-28, 2022. St. Petersburg, 2022, pp. 340-344. DOI: 10.1109/ElConRus54750.2022.9755654. EDN MVCVOR.

Воробьева С. А. Методы распознавания речи // Молодой ученый. 2016. № 26(130). С. 136-141. EDN XCHXSV.

Григоренко А. А., Каратун С. М. Распознавание речи с использованием нейронных сетей // Инновации. Наука. Образование. 2021. № 34. С. 553-559. EDN SSOBMH.

Zhang X.L., Luo Z.G., Li M.J. (2014) Journal Of Computer Science and Technology, Springer, November 2014, vol. 29, iss. 6, pp 1072-1082. DOI: 10.1007/s11390-014-1491-0

Стоматологический антропоморфный робот. Новая эра в имитации врачебных манипуляций и клинического приема / О. О. Янушевич, А. А. Ташкинов, Н. В. Минаева [и др.] // Cathedra - Кафедра. Стоматологическое образование. 2021. № 78. С. 64-67. EDN USYKQC.

Интерактивная цифровая платформа и киберфизические системы медицинского образования / С. Д. Арутюнов, А. А. Южаков, Я. Н. Харах [и др.] // Пародонтология. 2022. Т. 27, № 4. С. 318-326. DOI: 10.33925/1683-3759-2022-27-4-318-326. EDN VTOFWY.

Разработка комплекса "Антропоморфный стоматологический робот" с элементами искусственного интеллекта для имитации врачебных манипуляций и коммуникации "врач - пациент" / Н. Б. Асташина, А. А. Байдаров, С. Д. Арутюнов [и др.] // Пермский медицинский журнал. 2022. Т. 39, № 6. С. 62-70. DOI: 10.17816/pmj39662-70. EDN CNJATY.

Стоматологический симулятор на базе робототехнического комплекса с интегрированной смарт-челюстью / С. Д. Арутюнов, А. А. Южаков, Я. Н. Харах [и др.] // Российский стоматологический журнал. 2023. Т. 27, № 1. С. 63-70. DOI: 10.17816/dent115139. EDN LMGDRW.

Мосина А. А., Соболева О. В. О возможности использования текстов-примитивов для организации диалога "человек - робот" // Перевод, реклама и PR в современной коммуникации. 2020. Т. 1. С. 51-57. EDN VKEEZI.

Гасумова С. Е., Портер Л. Роботизация социальной сферы // Социология науки и технологий. 2019. Т. 10, № 1. С. 79-94. DOI: 10.24411/2079-0910-2019-10006. EDN EWWFHX.

Вронский А. С., Аверков О. С., Байдаров А. А. Роботы диагносты - новый взгляд на профилактику и профилактические осмотры // Виртуальные технологии в медицине. 2020. № 4(26). С. 27-29. EDN AHWTZC.

Анализ информационного и математического обеспечения для распознавания аффективных состояний человека / А. А. Двойникова, М. В. Маркитантов, Е. В. Рюмина [и др.] // Информатика и автоматизация. 2022. Т. 21, № 6. С. 1097-1144. DOI: 10.15622/ia.21.6.2. EDN TALRUF.

Дьяченко Е. В. Симулированный пациент, или Пациент-робот в обучении врачей профессиональному общению - единство противоположностей // Виртуальные технологии в медицине. 2021. № 3(29). С. 137-138. EDN NCZLYH.

Ксембаев С. С., Мусин И. Н., Салахов А. К. Зубочелюстной тренажер "Dentafit" - инновация для улучшения стоматологического здоровья // Уральский медицинский журнал. 2018. № 6(161). С. 59-61. DOI: 10.25694/URMJ.2018.04.097. EDN YMSKRF.

Гушанский С. М., Горбунов А. В., Переверзев В. А. Применимость квантовых нейронных сетей для задач распознавания и обнаружения образов // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки. 2019. № 3(246). С. 59-68. EDN WTKSGO.

Мальцева А. П., Касаткина Н. М., Солтис В. В. Проблемы разработки и использования VR-симуляторов в системе подготовки учителей // Поволжский педагогический поиск. 2022. № 2(40). С. 78-86. DOI: 10.33065/2307-1052-2022-2-40-78-86. EDN CNVRCK.

Галиакберова А. А., Галямова Э. Х., Матвеев С. Н. Методические основы проектирования цифрового симулятора педагогической деятельности // Вестник Мининского университета. 2020. Т. 8, № 3(32). С. 2. DOI: 10.26795/2307-1281-2020-8-3-2. EDN EUCXLZ.

Дудырев Ф. Ф., Максименкова О. В. Симуляторы и тренажеры в профессиональном образовании: педагогические и технологические аспекты // Вопросы образования. 2020. № 3. С. 255-276. DOI: 10.17323/1814-9545-2020-3-255-276. EDN HYRSLG.

Жигалова О. П. Учебные симуляторы в системе профессионального образования: педагогический аспект // Азимут научных исследований: педагогика и психология. 2021. Т. 10, № 1(34). С. 109-112. DOI: 10.26140/anip-2021-1001-0026. EDN AGLSYQ.