Augmented reality (AR) နည်းပညာသည် အချက်အလက်များကို ပြသခြင်းနှင့် 3D အရာဝတ္ထုများကို ပုံဖော်ခြင်းတွင် ထိရောက်မှုရှိကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ ကျောင်းသားများသည် မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းများမှတစ်ဆင့် AR အပလီကေးရှင်းများကို အသုံးများသော်လည်း၊ ပလတ်စတစ်မော်ဒယ်များ သို့မဟုတ် 2D ရုပ်ပုံများကို သွားဖြတ်တောက်ခြင်းလေ့ကျင့်ခန်းများတွင် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုနေကြဆဲဖြစ်သည်။ သွားများ၏ သုံးဖက်မြင်သဘောသဘာဝကြောင့် သွားထွင်းထုကျောင်းသားများသည် တသမတ်တည်းလမ်းညွှန်မှုပေးသည့် ကိရိယာများမရှိခြင်းကြောင့် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ရင်ဆိုင်ကြရသည်။ ဤလေ့လာမှုတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် AR-based သွားထွင်းထုလေ့ကျင့်ရေးကိရိယာ (AR-TCPT) တစ်ခုကို တီထွင်ခဲ့ပြီး လေ့ကျင့်ရေးကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ၎င်း၏အလားအလာနှင့် ၎င်း၏အသုံးပြုမှုအတွေ့အကြုံကို အကဲဖြတ်ရန် ပလတ်စတစ်မော်ဒယ်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ခဲ့သည်။
ဖြတ်တောက်နေသောသွားများကို ပုံစံတူပြုလုပ်ရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် maxillary canine နှင့် maxillary first premolar (အဆင့် ၁၆)၊ mandibular first premolar (အဆင့် ၁၃) နှင့် mandibular first molar (အဆင့် ၁၄) တို့ပါဝင်သော 3D အရာဝတ္ထုတစ်ခုကို အဆက်မပြတ်ဖန်တီးခဲ့ပါသည်။ Photoshop ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို အသုံးပြု၍ ဖန်တီးထားသော ရုပ်ပုံအမှတ်အသားများကို သွားတစ်ချောင်းချင်းစီတွင် သတ်မှတ်ပေးထားပါသည်။ Unity အင်ဂျင်ကို အသုံးပြု၍ AR-based မိုဘိုင်းအက်ပလီကေးရှင်းတစ်ခုကို တီထွင်ခဲ့ပါသည်။ သွားထွင်းထုခြင်းအတွက် ပါဝင်သူ ၅၂ ဦးကို ထိန်းချုပ်အဖွဲ့ (n = ၂၆; ပလတ်စတစ်သွားပုံစံများကို အသုံးပြု၍) သို့မဟုတ် စမ်းသပ်အဖွဲ့ (n = ၂၆; AR-TCPT ကို အသုံးပြု၍) သို့ ကျပန်းသတ်မှတ်ပေးခဲ့ပါသည်။ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် မေးခွန်း ၂၂ ခုပါ မေးခွန်းလွှာကို အသုံးပြုခဲ့ပါသည်။ SPSS ပရိုဂရမ်မှတစ်ဆင့် nonparametric Mann-Whitney U စမ်းသပ်မှုကို အသုံးပြု၍ နှိုင်းယှဉ်ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပြုလုပ်ခဲ့ပါသည်။
AR-TCPT သည် မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်း၏ ကင်မရာကို အသုံးပြု၍ ပုံရိပ်အမှတ်အသားများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိပြီး သွားအပိုင်းအစများ၏ 3D အရာဝတ္ထုများကို ပြသသည်။ အသုံးပြုသူများသည် စက်ပစ္စည်းကို ကိုင်တွယ်၍ တစ်ဆင့်ချင်းစီကို ပြန်လည်သုံးသပ်နိုင်သည် သို့မဟုတ် သွား၏ပုံသဏ္ဍာန်ကို လေ့လာနိုင်သည်။ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံစစ်တမ်း၏ရလဒ်များအရ ပလတ်စတစ်မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုသည့် ထိန်းချုပ်အဖွဲ့နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက AR-TCPT စမ်းသပ်အဖွဲ့သည် သွားထွင်းထုခြင်းအတွေ့အကြုံတွင် သိသိသာသာ မြင့်မားကြောင်း ပြသသည်။
ရိုးရာပလတ်စတစ်မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက AR-TCPT သည် သွားများကို ထွင်းထုရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို ပေးစွမ်းသည်။ မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းများတွင် အသုံးပြုနိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသောကြောင့် ဤကိရိယာကို အသုံးပြုရလွယ်ကူသည်။ ထွင်းထုထားသောသွားများ၏ ပမာဏကို တိုင်းတာခြင်းအပြင် အသုံးပြုသူ၏ တစ်ဦးချင်းထွင်းထုနိုင်စွမ်းအပေါ် AR-TCTP ၏ ပညာရေးဆိုင်ရာသက်ရောက်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရန် နောက်ထပ်သုတေသနပြုလုပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
သွားဘက်ဆိုင်ရာ ပုံသဏ္ဍာန်ဗေဒနှင့် လက်တွေ့လေ့ကျင့်ခန်းများသည် သွားဘက်ဆိုင်ရာ သင်ရိုးညွှန်းတမ်း၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤသင်တန်းသည် သွားများ၏ ပုံသဏ္ဍာန်ဗေဒ၊ လုပ်ဆောင်ချက်နှင့် တိုက်ရိုက်ထွင်းထုခြင်းဆိုင်ရာ သီအိုရီနှင့် လက်တွေ့လမ်းညွှန်မှုများကို ပေးသည် [1၊ 2]။ ရိုးရာသင်ကြားမှုနည်းလမ်းမှာ သီအိုရီအရ လေ့လာပြီးနောက် သင်ယူခဲ့သော အခြေခံမူများအပေါ် အခြေခံ၍ သွားထွင်းထုခြင်းကို လုပ်ဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။ ကျောင်းသားများသည် သွားများ၏ နှစ်ဘက်မြင် (2D) ရုပ်ပုံများနှင့် ပလတ်စတစ်မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ ဖယောင်း သို့မဟုတ် ကျောက်တုံးများပေါ်တွင် သွားများကို ထွင်းထုကြသည် [3,4,5]။ သွားဘက်ဆိုင်ရာ ပုံသဏ္ဍာန်ဗေဒကို နားလည်ခြင်းသည် ဆေးခန်းလက်တွေ့တွင် ပြန်လည်ပြုပြင်ကုသမှုနှင့် သွားပြုပြင်မှုများ ပြုလုပ်ခြင်းအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းတို့၏ပုံသဏ္ဍာန်ဖြင့် ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း ဆန့်ကျင်ဘက်သွားများနှင့် အနီးသွားများအကြား မှန်ကန်သောဆက်နွယ်မှုသည် occlusal နှင့် positional တည်ငြိမ်မှုကို ထိန်းသိမ်းရန် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည် [6, 7]။ သွားဘက်ဆိုင်ရာသင်တန်းများသည် ကျောင်းသားများအား သွားဘက်ဆိုင်ရာပုံသဏ္ဍာန်ဗေဒကို ပြည့်စုံစွာနားလည်ရန် ကူညီပေးနိုင်သော်လည်း ရိုးရာအလေ့အကျင့်များနှင့် ဆက်စပ်နေသော ဖြတ်တောက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ရင်ဆိုင်ရဆဲဖြစ်သည်။
သွားဘက်ဆိုင်ရာပုံသဏ္ဌာန်လေ့ကျင့်မှုတွင် အသစ်ဝင်ရောက်လာသူများသည် သုံးဖက်မြင် (3D) [8,9,10] 2D ရုပ်ပုံများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းနှင့် ပြန်လည်ထုတ်လုပ်ခြင်းဆိုင်ရာစိန်ခေါ်မှုနှင့် ရင်ဆိုင်ကြရသည်။ သွားပုံသဏ္ဌာန်များကို များသောအားဖြင့် နှစ်ဖက်မြင်ပုံဆွဲခြင်း သို့မဟုတ် ဓာတ်ပုံများဖြင့် ကိုယ်စားပြုလေ့ရှိပြီး သွားဘက်ဆိုင်ရာပုံသဏ္ဌာန်ကို မြင်ယောင်ရာတွင် အခက်အခဲများဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ထို့အပြင်၊ 2D ရုပ်ပုံများအသုံးပြုခြင်းနှင့်အတူ နေရာနှင့်အချိန်အကန့်အသတ်ဖြင့် သွားထွင်းထုခြင်းကို လျင်မြန်စွာလုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ချက်ကြောင့် ကျောင်းသားများအနေဖြင့် 3D ပုံသဏ္ဌာန်များကို စိတ်ကူးပုံဖော်ပြီး မြင်ယောင်ရန် ခက်ခဲစေသည် [11]။ ပလတ်စတစ်သွားဘက်ဆိုင်ရာပုံစံများ (တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းပြီးစီးမှု သို့မဟုတ် နောက်ဆုံးပုံစံဖြင့် တင်ပြနိုင်သည်) သည် သင်ကြားရေးတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသော်လည်း၊ စီးပွားဖြစ်ပလတ်စတစ်ပုံစံများကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားလေ့ရှိပြီး ဆရာများနှင့် ကျောင်းသားများအတွက် လေ့ကျင့်ခန်းအခွင့်အလမ်းများကို ကန့်သတ်ထားသောကြောင့် ၎င်းတို့၏အသုံးပြုမှုမှာ အကန့်အသတ်ရှိသည် [4]။ ထို့အပြင်၊ ဤလေ့ကျင့်ခန်းပုံစံများကို ပညာရေးအဖွဲ့အစည်းမှ ပိုင်ဆိုင်ပြီး တစ်ဦးချင်းကျောင်းသားများ ပိုင်ဆိုင်၍မရပါ၊ ထို့ကြောင့် သတ်မှတ်ထားသော အတန်းချိန်အတွင်း လေ့ကျင့်ခန်းဝန်ထုပ်ဝန်ပိုး တိုးလာစေသည်။ သင်တန်းပို့ချသူများသည် လေ့ကျင့်ခန်းအတွင်း ကျောင်းသားအမြောက်အမြားကို မကြာခဏ သင်ကြားပေးလေ့ရှိပြီး ရိုးရာလေ့ကျင့်ခန်းနည်းလမ်းများကို အားကိုးလေ့ရှိပြီး ထွင်းထုခြင်း၏ အလယ်အလတ်အဆင့်များတွင် သင်တန်းပို့ချသူ၏ တုံ့ပြန်ချက်ကို ကြာမြင့်စွာစောင့်ဆိုင်းရနိုင်သည် [12]။ ထို့ကြောင့် သွားထွင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန်နှင့် ပလတ်စတစ်မော်ဒယ်များကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော ကန့်သတ်ချက်များကို လျှော့ချရန်အတွက် ထွင်းထုလမ်းညွှန်တစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။
Augmented reality (AR) နည်းပညာသည် သင်ယူမှုအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အလားအလာကောင်းသော ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ်အချက်အလက်များကို လက်တွေ့ဘဝပတ်ဝန်းကျင်တွင် ဖုံးအုပ်ထားခြင်းဖြင့် AR နည်းပညာသည် ကျောင်းသားများအား ပိုမိုအပြန်အလှန် တုံ့ပြန်နိုင်ပြီး နှစ်မြှုပ်နိုင်သော အတွေ့အကြုံကို ပေးစွမ်းနိုင်သည် [13]။ Garzón [14] သည် AR ပညာရေးခွဲခြားမှု၏ ပထမမျိုးဆက်သုံးဆက်တွင် ၂၅ နှစ်ကြာ အတွေ့အကြုံကို အသုံးပြုခဲ့ပြီး AR ၏ ဒုတိယမျိုးဆက်တွင် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းများနှင့် အပလီကေးရှင်းများ (မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းများနှင့် အပလီကေးရှင်းများမှတစ်ဆင့်) အသုံးပြုခြင်းသည် ပညာရေးအောင်မြင်မှုလက္ခဏာများကို သိသိသာသာ တိုးတက်ကောင်းမွန်စေသည်ဟု ငြင်းခုံခဲ့သည်။ ဖန်တီးပြီး ထည့်သွင်းပြီးသည်နှင့် မိုဘိုင်းအပလီကေးရှင်းများသည် ကင်မရာအား မှတ်မိသော အရာဝတ္ထုများအကြောင်း နောက်ထပ်အချက်အလက်များကို မှတ်မိပြီး ပြသနိုင်စေပြီး အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည် [15, 16]။ AR နည်းပညာသည် မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်း၏ ကင်မရာမှ ကုဒ် သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံတဂ်ကို လျင်မြန်စွာ မှတ်မိခြင်းဖြင့် အလုပ်လုပ်ပြီး တွေ့ရှိသည့်အခါ ထပ်ဆင့်ထားသော 3D အချက်အလက်များကို ပြသခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည် [17]။ မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းများ သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံအမှတ်အသားများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းဖြင့် အသုံးပြုသူများသည် 3D ဖွဲ့စည်းပုံများကို အလွယ်တကူနှင့် အလိုလို လေ့လာနိုင်ပြီး နားလည်နိုင်သည် [18]။ Akçayır နှင့် Akçayır [19] ၏ ပြန်လည်သုံးသပ်ချက်တွင် AR သည် “ပျော်စရာ” ကို တိုးမြှင့်ပေးပြီး “သင်ယူမှုပါဝင်မှုအဆင့်ကို အောင်မြင်စွာ မြှင့်တင်ပေးသည်” ကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။ သို့သော် အချက်အလက်များ၏ ရှုပ်ထွေးမှုကြောင့် နည်းပညာသည် "ကျောင်းသားများအတွက် အသုံးပြုရခက်ခဲ" နိုင်ပြီး "သိမြင်မှုဆိုင်ရာ ဝန်ပိခြင်း" ကို ဖြစ်စေနိုင်ပြီး နောက်ထပ် သင်ကြားရေးဆိုင်ရာ အကြံပြုချက်များ လိုအပ်ပါသည် [19၊ 20၊ 21]။ ထို့ကြောင့် အသုံးပြုနိုင်စွမ်းကို တိုးမြှင့်ခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းရှုပ်ထွေးမှု ဝန်ပိခြင်းကို လျှော့ချခြင်းဖြင့် AR ၏ ပညာရေးဆိုင်ရာတန်ဖိုးကို မြှင့်တင်ရန် ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုများ ပြုလုပ်သင့်သည်။ သွားထွင်းခြင်းအလေ့အကျင့်အတွက် ပညာရေးဆိုင်ရာကိရိယာများ ဖန်တီးရန် AR နည်းပညာကို အသုံးပြုသည့်အခါ ဤအချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သည်။
AR ပတ်ဝန်းကျင်များကို အသုံးပြု၍ သွားထွင်းထုခြင်းတွင် ကျောင်းသားများကို ထိရောက်စွာ လမ်းညွှန်ရန်အတွက် စဉ်ဆက်မပြတ် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုကို လိုက်နာရမည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ကွဲပြားမှုကို လျှော့ချရန်နှင့် ကျွမ်းကျင်မှုရရှိမှုကို မြှင့်တင်ရန် ကူညီပေးနိုင်သည် [22]။ အစပြုသူ ပန်းပုဆရာများသည် ဒစ်ဂျစ်တယ် အဆင့်ဆင့် သွားထွင်းထုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို လိုက်နာခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏အလုပ်၏ အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်နိုင်သည် [23]။ အမှန်မှာ၊ အဆင့်ဆင့် လေ့ကျင့်ရေးချဉ်းကပ်မှုသည် အချိန်တိုအတွင်း ပန်းပုထုလုပ်ခြင်းစွမ်းရည်ကို ကျွမ်းကျင်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ပြန်လည်ပြုပြင်မှု၏ နောက်ဆုံးဒီဇိုင်းတွင် အမှားများကို လျှော့ချရာတွင် ထိရောက်မှုရှိကြောင်း ပြသထားသည် [24]။ သွားပြန်လည်ပြုပြင်ခြင်းနယ်ပယ်တွင် သွားများ၏မျက်နှာပြင်ပေါ်တွင် ထွင်းထုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို အသုံးပြုခြင်းသည် ကျောင်းသားများ၏ ကျွမ်းကျင်မှုများ တိုးတက်စေရန် ကူညီပေးသည့် ထိရောက်သောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည် [25]။ ဤလေ့လာမှုသည် မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းများအတွက် သင့်လျော်သော AR-based သွားထွင်းထုခြင်းလေ့ကျင့်ရေးကိရိယာ (AR-TCPT) တစ်ခုကို တီထွင်ရန်နှင့် ၎င်း၏အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို အကဲဖြတ်ရန် ရည်ရွယ်သည်။ ထို့အပြင်၊ လေ့လာမှုသည် AR-TCPT ၏ လက်တွေ့ကျသောကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် အလားအလာကို အကဲဖြတ်ရန် ရိုးရာသွားရေစိမ်မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခဲ့သည်။
AR-TCPT ကို AR နည်းပညာကို အသုံးပြုသည့် မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ဤကိရိယာကို မေးရိုးအောက်သွားများ၊ မေးရိုးအောက်သွားများ၊ မေးရိုးအောက်သွားများနှင့် မေးရိုးအောက်သွားများ၏ အဆင့်ဆင့် 3D မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ကနဦး 3D မော်ဒယ်လ်ကို 3D Studio Max (၂၀၁၉၊ Autodesk Inc.၊ USA) ကို အသုံးပြု၍ ပြုလုပ်ခဲ့ပြီး နောက်ဆုံး မော်ဒယ်လ်ကို Zbrush 3D ဆော့ဖ်ဝဲလ်ပက်ကေ့ဂျ် (၂၀၁၉၊ Pixologic Inc.၊ USA) ကို အသုံးပြု၍ ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ရုပ်ပုံအမှတ်အသားကို Photoshop ဆော့ဖ်ဝဲလ် (Adobe Master Collection CC 2019၊ Adobe Inc.၊ USA) ကို အသုံးပြု၍ ပြုလုပ်ခဲ့ပြီး၊ မိုဘိုင်းကင်မရာများမှ တည်ငြိမ်စွာ မှတ်မိစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ Vuforia အင်ဂျင် (PTC Inc.၊ USA; http:///developer.vuforia.com) တွင် မိုဘိုင်းကင်မရာများမှ တည်ငြိမ်စွာ မှတ်မိစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ AR အပလီကေးရှင်းကို Unity အင်ဂျင် (၂၀၁၉၊ မတ်လ ၁၂ ရက်၊ Unity Technologies၊ USA) ကို အသုံးပြု၍ အကောင်အထည်ဖော်ပြီးနောက် မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းတွင် ထည့်သွင်းပြီး စတင်အသုံးပြုသည်။ သွားထွင်းထုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွက် ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် AR-TCPT ၏ ထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက်၊ ပါဝင်သူများကို ၂၀၂၃ ခုနှစ် သွားဘက်ဆိုင်ရာ ပုံသဏ္ဍာန်ဗေဒ လုပ်ငန်းစဉ်အတန်းမှ ကျပန်းရွေးချယ်ခဲ့ပြီး ထိန်းချုပ်အဖွဲ့နှင့် စမ်းသပ်အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ ဖွဲ့စည်းခဲ့သည်။ စမ်းသပ်အဖွဲ့တွင် ပါဝင်သူများသည် AR-TCPT ကို အသုံးပြုခဲ့ပြီး ထိန်းချုပ်အဖွဲ့သည် သွားထွင်းထုခြင်း အဆင့်ပုံစံကိရိယာ (Nissin Dental Co., Japan) မှ ပလတ်စတစ်မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ သွားဖြတ်တောက်ခြင်းလုပ်ငန်းပြီးစီးပြီးနောက်၊ လက်တွေ့အသုံးပြုသည့်ကိရိယာတစ်ခုစီ၏ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို စုံစမ်းစစ်ဆေးပြီး နှိုင်းယှဉ်ခဲ့သည်။ လေ့လာမှုဒီဇိုင်း၏ စီးဆင်းမှုကို ပုံ ၁ တွင် ပြသထားသည်။ ဤလေ့လာမှုကို South Seoul National University ၏ Institutional Review Board (IRB နံပါတ်: NSU-202210-003) ၏ ခွင့်ပြုချက်ဖြင့် ပြုလုပ်ခဲ့သည်။
ထွင်းထုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း သွားများ၏ mesial၊ distal၊ buccal၊ lingual နှင့် occlusal မျက်နှာပြင်များ၏ ထွက်နေသောနှင့် ခွက်နေသောဖွဲ့စည်းပုံများ၏ morphological ဝိသေသလက္ခဏာများကို တသမတ်တည်းပုံဖော်ရန်အတွက် 3D မော်ဒယ်လ်ကို အသုံးပြုပါသည်။ maxillary canine နှင့် maxillary first premolar သွားများကို level 16၊ mandibular first premolar ကို level 13 နှင့် mandibular first molar ကို level 14 အဖြစ် ပုံစံထုတ်ထားသည်။ ပုံတွင်ပြထားသည့်အတိုင်း ဖယ်ရှားပြီး ထိန်းသိမ်းထားရမည့် အစိတ်အပိုင်းများကို dental film များ၏ အစီအစဉ်အတိုင်း သရုပ်ဖော်ထားသည်။ ၂။ နောက်ဆုံးသွားပုံစံထုတ်ခြင်းအစီအစဉ်ကို ပုံ ၃ တွင် ပြသထားသည်။ နောက်ဆုံးပုံစံထုတ်တွင် texture၊ ridges နှင့် groove များသည် သွား၏ နိမ့်ကျနေသောဖွဲ့စည်းပုံကို ဖော်ပြပြီး sculpting လုပ်ငန်းစဉ်ကို လမ်းညွှန်ရန်နှင့် အနီးကပ်အာရုံစိုက်ရန် လိုအပ်သောဖွဲ့စည်းပုံများကို မီးမောင်းထိုးပြရန် ရုပ်ပုံအချက်အလက်များကို ထည့်သွင်းထားသည်။ ထွင်းထုခြင်းအဆင့်၏အစတွင် မျက်နှာပြင်တစ်ခုစီကို ၎င်း၏ဦးတည်ရာကို ညွှန်ပြရန် အရောင်ကုဒ်ဖြင့်ဖော်ပြထားပြီး wax block ကို ဖယ်ရှားရန်လိုအပ်သော အစိတ်အပိုင်းများကို ညွှန်ပြသည့် solid line များဖြင့် မှတ်သားထားသည်။ သွား၏ mesial နှင့် distal မျက်နှာပြင်များကို သွားထိတွေ့သည့်နေရာများအဖြစ် ဆက်လက်တည်ရှိနေမည်ဖြစ်ပြီး ဖြတ်တောက်စဉ်အတွင်း ဖယ်ရှားမည်မဟုတ်ကြောင်း ညွှန်ပြရန် အနီရောင်အစက်များဖြင့် မှတ်သားထားသည်။ occlusal မျက်နှာပြင်တွင် အနီရောင်အစက်များသည် ထိပ်ဖျားတစ်ခုစီကို ထိန်းသိမ်းထားကြောင်း မှတ်သားထားပြီး အနီရောင်မြှားများသည် ဖယောင်းတုံးကို ဖြတ်တောက်သည့်အခါ ထွင်းထုသည့် ဦးတည်ရာကို ညွှန်ပြသည်။ ထိန်းသိမ်းထားသောနှင့် ဖယ်ရှားထားသော အစိတ်အပိုင်းများ၏ 3D မော်ဒယ်လ်သည် နောက်ဆက်တွဲ ဖယောင်းတုံးထွင်းထုခြင်းအဆင့်များတွင် ဖယ်ရှားထားသော အစိတ်အပိုင်းများ၏ ပုံသဏ္ဍာန်ကို အတည်ပြုနိုင်စေပါသည်။
အဆင့်ဆင့် သွားထွင်းထုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် 3D အရာဝတ္ထုများ၏ ကနဦးသရုပ်ဖော်မှုများကို ဖန်တီးပါ။ a: maxillary first premolar ၏ mesial မျက်နှာပြင်; b: maxillary first premolar ၏ အနည်းငယ်အပေါ်ပိုင်းနှင့် mesial labial မျက်နှာပြင်; c: maxillary first molar ၏ mesial မျက်နှာပြင်; d: maxillary first molar နှင့် mesiobuccal မျက်နှာပြင်၏ အနည်းငယ် maxillary မျက်နှာပြင်။ မျက်နှာပြင်။ B – ပါး; La – labial အသံ; M – medial အသံ။
သုံးဖက်မြင် (3D) အရာဝတ္ထုများသည် သွားများဖြတ်တောက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို အဆင့်ဆင့်ကိုယ်စားပြုသည်။ ဤဓာတ်ပုံသည် maxillary first molar modeling လုပ်ငန်းစဉ်ပြီးနောက် အပြီးသတ် 3D အရာဝတ္ထုကို ပြသထားပြီး နောက်ဆက်တွဲအဆင့်တစ်ခုစီအတွက် အသေးစိတ်အချက်အလက်များနှင့် texture များကို ပြသထားသည်။ ဒုတိယ 3D modeling data တွင် မိုဘိုင်း device တွင် မြှင့်တင်ထားသော နောက်ဆုံး 3D အရာဝတ္ထု ပါဝင်သည်။ အစက်ချမျဉ်းများသည် သွား၏ တူညီစွာပိုင်းခြားထားသော အပိုင်းများကို ကိုယ်စားပြုပြီး ခွဲထားသော အပိုင်းများသည် အစိုင်အခဲမျဉ်းပါရှိသော အပိုင်းကို မထည့်သွင်းမီ ဖယ်ရှားရမည့် အပိုင်းများကို ကိုယ်စားပြုသည်။ အနီရောင် 3D မြှားသည် သွား၏ ဖြတ်တောက်သည့် ဦးတည်ရာကို ညွှန်ပြပြီး distal မျက်နှာပြင်ပေါ်ရှိ အနီရောင်စက်ဝိုင်းသည် သွားထိတွေ့သည့်နေရာကို ညွှန်ပြပြီး occlusal မျက်နှာပြင်ပေါ်ရှိ အနီရောင်ဆလင်ဒါသည် သွား၏ cusp ကို ညွှန်ပြသည်။ a: အစက်ချမျဉ်းများ၊ အစိုင်အခဲမျဉ်းများ၊ distal မျက်နှာပြင်ပေါ်ရှိ အနီရောင်စက်ဝိုင်းများနှင့် ဖြုတ်တပ်နိုင်သော ဖယောင်းတုံးကို ညွှန်ပြသော အဆင့်များ။ b: အပေါ်မေးရိုး၏ ပထမဆုံး molar ဖွဲ့စည်းမှု ခန့်မှန်းပြီးစီးမှု။ c: maxillary first molar ၏ အသေးစိတ်မြင်ကွင်း၊ အနီရောင်မြှားသည် သွားနှင့် spacer thread ၏ ဦးတည်ရာကို ညွှန်ပြပြီး အနီရောင် cylindrical cusp၊ အစိုင်အခဲမျဉ်းသည် occlusal မျက်နှာပြင်ပေါ်တွင် ဖြတ်တောက်ရမည့် အစိတ်အပိုင်းကို ညွှန်ပြသည်။ d: maxillary first molar ပြီးမြောက်ခြင်း။
မိုဘိုင်းကိရိယာကို အသုံးပြု၍ အဆက်မပြတ် ထွင်းထုသည့်အဆင့်များကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် လွယ်ကူချောမွေ့စေရန်အတွက် မေးရိုးပထမအံသွား၊ မေးရိုးပထမ premolar၊ မေးရိုးပထမ molar နှင့် မေးရိုးစွယ်အတွက် ရုပ်ပုံအမှတ်အသားလေးခုကို ပြင်ဆင်ထားပါသည်။ ရုပ်ပုံအမှတ်အသားများကို Photoshop ဆော့ဖ်ဝဲ (၂၀၂၀၊ Adobe Co., Ltd.၊ San Jose, CA) ကို အသုံးပြု၍ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး ပုံ ၄ တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း သွားတစ်ချောင်းချင်းစီကို ခွဲခြားသိရှိရန် စက်ဝိုင်းနံပါတ်သင်္ကေတများနှင့် ထပ်ခါတလဲလဲနောက်ခံပုံစံကို အသုံးပြုထားပါသည်။ Vuforia အင်ဂျင် (AR marker creation software) ကို အသုံးပြု၍ အရည်အသွေးမြင့် ရုပ်ပုံအမှတ်အသားများကို ဖန်တီးပြီး ရုပ်ပုံအမျိုးအစားတစ်ခုအတွက် ငါးကြယ်ပွင့်အသိအမှတ်ပြုမှုနှုန်းကို လက်ခံရရှိပြီးနောက် Unity အင်ဂျင်ကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံအမှတ်အသားများကို ဖန်တီးပြီး သိမ်းဆည်းပါ။ 3D သွားမော်ဒယ်ကို ရုပ်ပုံအမှတ်အသားများနှင့် တဖြည်းဖြည်းချိတ်ဆက်ထားပြီး ၎င်း၏တည်နေရာနှင့် အရွယ်အစားကို အမှတ်အသားများအပေါ် အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ပါသည်။ မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းများတွင် ထည့်သွင်းနိုင်သော Unity အင်ဂျင်နှင့် Android အပလီကေးရှင်းများကို အသုံးပြုပါသည်။
ရုပ်ပုံတဂ်။ ဤဓာတ်ပုံများသည် ဤလေ့လာမှုတွင် အသုံးပြုခဲ့သော ရုပ်ပုံမာကာများကို ပြသထားပြီး မိုဘိုင်းကိရိယာကင်မရာသည် သွားအမျိုးအစား (စက်ဝိုင်းတစ်ခုစီရှိ နံပါတ်) ဖြင့် မှတ်မိသည်။ a: မေးရိုး၏ ပထမဆုံးအံသွား၊ b: မေးရိုး၏ ပထမဆုံးရှေ့အံသွား၊ c: မေးရိုးထိပ် ပထမဆုံးအံသွား၊ d: မေးရိုးစွယ်။
ဂျောင်ဂီဒို၊ ဆွန်းတက္ကသိုလ်၊ သွားဘက်ဆိုင်ရာ သန့်ရှင်းရေးဌာန၏ သွားဘက်ဆိုင်ရာ ပုံသဏ္ဍာန်ဆိုင်ရာ ပထမနှစ် လက်တွေ့သင်တန်းမှ ပါဝင်သူများကို စုဆောင်းခဲ့သည်။ ပါဝင်လိုသူများကို အောက်ပါအချက်များကို အသိပေးခဲ့သည်- (၁) ပါဝင်ခြင်းသည် စေတနာ့ဝန်ထမ်းဖြစ်ပြီး ငွေကြေး သို့မဟုတ် ပညာရေးဆိုင်ရာ လစာများ မပါဝင်ပါ။ (၂) ထိန်းချုပ်အဖွဲ့သည် ပလတ်စတစ်မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုမည်ဖြစ်ပြီး စမ်းသပ်အဖွဲ့သည် AR မိုဘိုင်းအက်ပလီကေးရှင်းကို အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။ (၃) စမ်းသပ်မှုသည် သုံးပတ်ကြာမြင့်မည်ဖြစ်ပြီး သွားသုံးချောင်း ပါဝင်မည်ဖြစ်သည်။ (၄) Android အသုံးပြုသူများသည် အပလီကေးရှင်းကို ထည့်သွင်းရန် လင့်ခ်တစ်ခု ရရှိမည်ဖြစ်ပြီး iOS အသုံးပြုသူများသည် AR-TCPT ထည့်သွင်းထားသော Android စက်ပစ္စည်းကို ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ (၅) AR-TCTP သည် စနစ်နှစ်ခုလုံးတွင် အလားတူနည်းလမ်းဖြင့် အလုပ်လုပ်မည်ဖြစ်သည်။ (၆) ထိန်းချုပ်အဖွဲ့နှင့် စမ်းသပ်အဖွဲ့ကို ကျပန်းသတ်မှတ်မည်။ (၇) သွားထွင်းခြင်းကို ဓာတ်ခွဲခန်းအမျိုးမျိုးတွင် ပြုလုပ်မည်ဖြစ်သည်။ (၈) စမ်းသပ်မှုအပြီးတွင် လေ့လာမှု ၂၂ ခု ပြုလုပ်မည်ဖြစ်သည်။ (၉) စမ်းသပ်ပြီးနောက် ထိန်းချုပ်အဖွဲ့သည် AR-TCPT ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ပါဝင်သူ စုစုပေါင်း ၅၂ ဦးသည် စေတနာ့ဝန်ထမ်းအဖြစ် ပါဝင်ခဲ့ပြီး ပါဝင်သူတစ်ဦးစီထံမှ အွန်လိုင်းသဘောတူညီချက်ပုံစံကို ရရှိခဲ့သည်။ ထိန်းချုပ်အဖွဲ့ (n = ၂၆) နှင့် စမ်းသပ်အဖွဲ့များ (n = ၂၆) ကို Microsoft Excel (၂၀၁၆၊ Redmond၊ USA) တွင် ကျပန်းလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ကျပန်းခွဲဝေပေးခဲ့သည်။ ပုံ ၅ တွင် ပါဝင်သူများစုဆောင်းခြင်းနှင့် စမ်းသပ်မှုဒီဇိုင်းကို flow chart တွင် ပြသထားသည်။
ပလတ်စတစ်မော်ဒယ်များနှင့် augmented reality အပလီကေးရှင်းများနှင့်ပတ်သက်သည့် ပါဝင်သူများ၏ အတွေ့အကြုံများကို စူးစမ်းလေ့လာရန် လေ့လာမှုဒီဇိုင်း။
၂၀၂၃ ခုနှစ်၊ မတ်လ ၂၇ ရက်နေ့မှစ၍ စမ်းသပ်အဖွဲ့နှင့် ထိန်းချုပ်အဖွဲ့သည် AR-TCPT နှင့် ပလတ်စတစ်မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ သွားသုံးချောင်းကို အသီးသီး ထွင်းထုခဲ့ကြသည်။ ပါဝင်သူများသည် မေးရိုးပထမအံသွား၊ မေးရိုးပထမ premolar နှင့် မေးရိုးပထမ premolar အပါအဝင် premolars နှင့် အံသွားများကို ထွင်းထုခဲ့ကြပြီး ၎င်းတို့အားလုံးသည် ရှုပ်ထွေးသော morphological လက္ခဏာများရှိသည်။ မေးရိုးစွယ်များကို ပန်းပုတွင် မပါဝင်ပါ။ ပါဝင်သူများသည် သွားတစ်ချောင်းဖြတ်ရန် တစ်ပတ်လျှင် သုံးနာရီရှိသည်။ သွားပြုလုပ်ပြီးနောက်၊ ထိန်းချုပ်အဖွဲ့နှင့် စမ်းသပ်အဖွဲ့များ၏ ပလတ်စတစ်မော်ဒယ်များနှင့် ရုပ်ပုံအမှတ်အသားများကို ထုတ်ယူခဲ့သည်။ ရုပ်ပုံတံဆိပ်မှတ်မိခြင်းမရှိပါက၊ 3D သွားဆိုင်ရာအရာဝတ္ထုများကို AR-TCTP ဖြင့် မြှင့်တင်ထားခြင်းမရှိပါ။ အခြားလေ့ကျင့်ရေးကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းကို တားဆီးရန်အတွက် စမ်းသပ်အဖွဲ့နှင့် ထိန်းချုပ်အဖွဲ့များသည် သီးခြားအခန်းများတွင် သွားထွင်းထုခြင်းကို လေ့ကျင့်ခဲ့ကြသည်။ ဆရာညွှန်ကြားချက်များ၏ လွှမ်းမိုးမှုကို ကန့်သတ်ရန် စမ်းသပ်ချက်ပြီးဆုံးပြီး သုံးပတ်အကြာတွင် သွားပုံသဏ္ဍာန်အပေါ် တုံ့ပြန်ချက်ကို ပေးခဲ့သည်။ ဧပြီလ တတိယအပတ်တွင် မေးရိုးပထမအံသွားများ ဖြတ်တောက်ပြီးနောက် မေးခွန်းလွှာကို ပေးခဲ့သည်။ Sanders et al. Alfala et al မှ ပြုပြင်ထားသော မေးခွန်းလွှာ။ [26] မှ မေးခွန်း ၂၃ ခုကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ [27] သည် လေ့ကျင့်ခန်းတူရိယာများအကြား နှလုံးပုံသဏ္ဍာန်ကွာခြားချက်များကို အကဲဖြတ်ခဲ့သည်။ သို့သော်၊ ဤလေ့လာမှုတွင်၊ အဆင့်တစ်ခုစီတွင် တိုက်ရိုက်ကိုင်တွယ်မှုအတွက် အရာတစ်ခုကို Alfalah et al. [27] မှ ချန်လှပ်ထားသည်။ ဤလေ့လာမှုတွင် အသုံးပြုသော အရာ ၂၂ ခုကို ဇယား ၁ တွင် ပြသထားသည်။ ထိန်းချုပ်အဖွဲ့နှင့် စမ်းသပ်အဖွဲ့များတွင် Cronbach ၏ α တန်ဖိုးများ အသီးသီး 0.587 နှင့် 0.912 ရှိသည်။
SPSS စာရင်းအင်းဆော့ဖ်ဝဲ (v25.0, IBM Co., Armonk, NY, USA) ကို အသုံးပြု၍ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ နှစ်ဖက်အရေးပါမှုစမ်းသပ်မှုကို 0.05 ၏ အရေးပါမှုအဆင့်တွင် ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ထိန်းချုပ်မှုအုပ်စုနှင့် စမ်းသပ်မှုအုပ်စုများအကြား ဤလက္ခဏာများ၏ ဖြန့်ဖြူးမှုကို အတည်ပြုရန်အတွက် ကျား၊ မ၊ အသက်၊ နေထိုင်ရာနေရာနှင့် သွားထွင်းထုခြင်းအတွေ့အကြုံကဲ့သို့သော အထွေထွေဝိသေသလက္ခဏာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် Fisher's exact test ကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ Shapiro-Wilk စမ်းသပ်မှု၏ရလဒ်များအရ စစ်တမ်းဒေတာများသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ဖြန့်ဝေမှုမရှိကြောင်း ပြသခဲ့သည် (p < 0.05)။ ထို့ကြောင့် ထိန်းချုပ်မှုအုပ်စုနှင့် စမ်းသပ်မှုအုပ်စုများကို နှိုင်းယှဉ်ရန် nonparametric Mann-Whitney U စမ်းသပ်မှုကို အသုံးပြုခဲ့သည်။
သွားထွင်းထုလေ့ကျင့်ခန်းအတွင်း ပါဝင်သူများအသုံးပြုသောကိရိယာများကို ပုံ ၆ တွင်ပြသထားသည်။ ပုံ ၆က သည် ပလတ်စတစ်မော်ဒယ်ကိုပြသပြီး ပုံ ၆ခ-ဃ သည် မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းတွင်အသုံးပြုသော AR-TCPT ကိုပြသသည်။ AR-TCPT သည် စက်ပစ္စည်း၏ကင်မရာကို အသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံအမှတ်အသားများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး မျက်နှာပြင်ပေါ်တွင် မြှင့်တင်ထားသော 3D သွားအရာဝတ္ထုကို ပြသပြီး ပါဝင်သူများသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ကိုင်တွယ်ကြည့်ရှုနိုင်သည်။ မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်း၏ “နောက်တစ်ခု” နှင့် “ယခင်” ခလုတ်များသည် ထွင်းထုခြင်းအဆင့်များနှင့် သွားများ၏ပုံသဏ္ဌာန်ဆိုင်ရာဝိသေသလက္ခဏာများကို အသေးစိတ်ကြည့်ရှုနိုင်စေပါသည်။ သွားတစ်ချောင်းဖန်တီးရန် AR-TCPT အသုံးပြုသူများသည် သွား၏ မြှင့်တင်ထားသော 3D မျက်နှာပြင်ပေါ်ရှိမော်ဒယ်ကို ဖယောင်းတုံးနှင့် အစဉ်လိုက်နှိုင်းယှဉ်ကြသည်။
သွားထွင်းခြင်းလေ့ကျင့်ပါ။ ဤဓာတ်ပုံသည် ပလတ်စတစ်မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ ရိုးရာသွားထွင်းခြင်းလေ့ကျင့်မှု (TCP) နှင့် augmented reality ကိရိယာများကို အသုံးပြု၍ အဆင့်ဆင့် TCP ကို နှိုင်းယှဉ်ပြသထားသည်။ ကျောင်းသားများသည် Next နှင့် Previous ခလုတ်များကို နှိပ်ခြင်းဖြင့် 3D ထွင်းခြင်းအဆင့်များကို ကြည့်ရှုနိုင်သည်။ a: သွားထွင်းရန်အတွက် အဆင့်ဆင့်ပုံစံအစုံတွင် ပလတ်စတစ်မော်ဒယ်။ b: မေးရိုးပထမ premolar ၏ ပထမအဆင့်တွင် augmented reality ကိရိယာကို အသုံးပြု၍ TCP။ c: မေးရိုးပထမ premolar ဖွဲ့စည်းမှု၏ နောက်ဆုံးအဆင့်တွင် augmented reality ကိရိယာကို အသုံးပြု၍ TCP။ d: ချိုင့်များနှင့် လမ်းကြောင်းများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်။ IM၊ image label; MD၊ မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်း; NSB၊ “Next” ခလုတ်; PSB၊ “Previous” ခလုတ်; SMD၊ မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းကိုင်ဆောင်သူ; TC၊ သွားထွင်းစက်; W၊ ဖယောင်းတုံး
ကျား၊မ၊ အသက်၊ နေထိုင်ရာဒေသနှင့် သွားထွင်းထုခြင်းအတွေ့အကြုံအရ ကျပန်းရွေးချယ်ထားသော ပါဝင်သူအုပ်စုနှစ်စုအကြား သိသာထင်ရှားသော ကွာခြားချက်များ မရှိခဲ့ပါ (p > 0.05)။ ထိန်းချုပ်အဖွဲ့တွင် အမျိုးသမီး ၉၆.၂% (n = ၂၅) နှင့် အမျိုးသား ၃.၈% (n = ၁) ပါဝင်ပြီး စမ်းသပ်အဖွဲ့တွင် အမျိုးသမီးများသာ (n = ၂၆) ပါဝင်သည်။ ထိန်းချုပ်အဖွဲ့တွင် အသက် ၂၀ နှစ်ရှိ ပါဝင်သူ ၆၁.၅% (n = ၁၆)၊ အသက် ၂၁ နှစ်ရှိ ပါဝင်သူ ၂၆.၉% (n = ၇) နှင့် အသက် ၂၂ နှစ်အထက် ပါဝင်သူ ၁၁.၅% (n = ၃) ပါဝင်ပြီး စမ်းသပ်ထိန်းချုပ်အဖွဲ့တွင် အသက် ၂၀ နှစ်ရှိ ပါဝင်သူ ၇၃.၁% (n = ၁၉)၊ အသက် ၂၁ နှစ်ရှိ ပါဝင်သူ ၁၉.၂% (n = ၅) နှင့် အသက် ၂၂ နှစ်အထက် ပါဝင်သူ ၇.၇% (n = ၂) ပါဝင်သည်။ နေထိုင်မှုအရ၊ ထိန်းချုပ်အဖွဲ့၏ ၆၉.၂% (n=၁၈) သည် ဂျောင်ဂီမြို့တွင် နေထိုင်ပြီး ၂၃.၁% (n=၆) သည် ဆိုးလ်မြို့တွင် နေထိုင်ကြသည်။ နှိုင်းယှဉ်ကြည့်လျှင် စမ်းသပ်အဖွဲ့၏ ၅၀.၀% (n = ၁၃) သည် ဂျောင်ဂီမြို့တွင် နေထိုင်ပြီး ၄၆.၂% (n = ၁၂) သည် ဆိုးလ်မြို့တွင် နေထိုင်ကြသည်။ အင်ချွန်းတွင် နေထိုင်သော ထိန်းချုပ်အဖွဲ့နှင့် စမ်းသပ်အဖွဲ့များ၏ အချိုးအစားမှာ အသီးသီး ၇.၇% (n = ၂) နှင့် ၃.၈% (n = ၁) ဖြစ်သည်။ ထိန်းချုပ်အဖွဲ့တွင် ပါဝင်သူ ၂၅ ဦး (၉၆.၂%) သည် သွားထွင်းခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ ယခင်က အတွေ့အကြုံမရှိကြပါ။ အလားတူပင် စမ်းသပ်အဖွဲ့တွင် ပါဝင်သူ ၂၆ ဦး (၁၀၀%) သည် သွားထွင်းခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ ယခင်က အတွေ့အကြုံမရှိကြပါ။
ဇယား ၂ တွင် စစ်တမ်းကောက်ယူမှု ၂၂ ခုအပေါ် အုပ်စုတစ်ခုစီ၏ တုံ့ပြန်မှုများ၏ ဖော်ပြချက်စာရင်းအင်းများနှင့် စာရင်းအင်းနှိုင်းယှဉ်မှုများကို တင်ပြထားသည်။ မေးခွန်းလွှာ ၂၂ ခုအနက် တစ်ခုစီအပေါ် တုံ့ပြန်မှုများတွင် အုပ်စုများအကြား သိသာထင်ရှားသော ကွာခြားချက်များရှိခဲ့သည် (p < 0.01)။ ထိန်းချုပ်အဖွဲ့နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက စမ်းသပ်အဖွဲ့သည် မေးခွန်းလွှာ ၂၁ ခုတွင် ပျမ်းမျှရမှတ်များ ပိုမိုမြင့်မားခဲ့သည်။ မေးခွန်းလွှာ၏ မေးခွန်း ၂၀ (Q20) တွင်သာ ထိန်းချုပ်အဖွဲ့သည် စမ်းသပ်အဖွဲ့ထက် ရမှတ်ပိုမိုမြင့်မားခဲ့သည်။ ပုံ ၇ ရှိ ဟစ်စတိုဂရမ်သည် အုပ်စုများအကြား ပျမ်းမျှရမှတ်ကွာခြားချက်ကို မြင်သာအောင်ပြသသည်။ ဇယား ၂။ ပုံ ၇ တွင် ပရောဂျက်တစ်ခုစီအတွက် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံရလဒ်များကိုလည်း ပြသထားသည်။ ထိန်းချုပ်အဖွဲ့တွင် အမှတ်အများဆုံးရရှိသော အရာတွင် မေးခွန်း Q21 ရှိပြီး အမှတ်အနည်းဆုံးရရှိသော အရာတွင် မေးခွန်း Q6 ရှိသည်။ စမ်းသပ်အဖွဲ့တွင် အမှတ်အများဆုံးရရှိသော အရာတွင် မေးခွန်း Q13 ရှိပြီး အမှတ်အနည်းဆုံးရရှိသော အရာတွင် မေးခွန်း Q20 ရှိသည်။ ပုံ ၇ တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း ထိန်းချုပ်အဖွဲ့နှင့် စမ်းသပ်အဖွဲ့အကြား ပျမ်းမျှကွာခြားချက် အကြီးမားဆုံးကို Q6 တွင်တွေ့ရှိရပြီး အသေးဆုံးကွာခြားချက်ကို Q22 တွင်တွေ့ရှိရသည်။
မေးခွန်းလွှာရမှတ်များ နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။ ပလတ်စတစ်မော်ဒယ်ကို အသုံးပြု၍ ထိန်းချုပ်အဖွဲ့နှင့် augmented reality အပလီကေးရှင်းကို အသုံးပြု၍ စမ်းသပ်အဖွဲ့၏ ပျမ်းမျှရမှတ်များကို နှိုင်းယှဉ်သည့် ဘားဂရပ်။ AR-TCPT၊ augmented reality ကို အခြေခံသည့် သွားထွင်းထုခြင်း အလေ့အကျင့်ကိရိယာ။
AR နည်းပညာသည် ဆေးခန်းအလှအပ၊ ခံတွင်းခွဲစိတ်မှု၊ ပြန်လည်ထူထောင်ရေးနည်းပညာ၊ သွားပုံသဏ္ဍာန်နှင့် implantology နှင့် simulation အပါအဝင် သွားဘက်ဆိုင်ရာနယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင် ပိုမိုရေပန်းစားလာပါသည် [28၊ 29၊ 30၊ 31]။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Microsoft HoloLens သည် သွားဘက်ဆိုင်ရာပညာရေးနှင့် ခွဲစိတ်မှုစီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်းကို တိုးတက်စေရန် အဆင့်မြင့် augmented reality tools များကို ပံ့ပိုးပေးသည် [32]။ Virtual reality နည်းပညာသည် သွားဘက်ဆိုင်ရာ morphology သင်ကြားရန်အတွက် simulation ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးသည် [33]။ နည်းပညာအဆင့်မြင့် hardware-dependent head-mounted display များသည် သွားဘက်ဆိုင်ရာပညာရေးတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် မရရှိနိုင်သေးသော်လည်း၊ မိုဘိုင်း AR အပလီကေးရှင်းများသည် ဆေးခန်းအသုံးချမှုစွမ်းရည်များကို တိုးတက်စေပြီး အသုံးပြုသူများအား ခန္ဓာဗေဒကို လျင်မြန်စွာနားလည်စေရန် ကူညီပေးနိုင်သည် [34၊ 35]။ AR နည်းပညာသည် ကျောင်းသားများ၏ သွားဘက်ဆိုင်ရာ morphology ကို လေ့လာရန် စိတ်အားထက်သန်မှုနှင့် စိတ်ဝင်စားမှုကိုလည်း မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပြီး ပိုမိုအပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိပြီး ဆွဲဆောင်မှုရှိသော သင်ယူမှုအတွေ့အကြုံကို ပေးစွမ်းနိုင်သည် [36]။ AR သင်ယူမှုကိရိယာများသည် ကျောင်းသားများအား ရှုပ်ထွေးသော သွားဘက်ဆိုင်ရာလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများနှင့် ခန္ဓာဗေဒကို 3D ဖြင့် မြင်ယောင်ရန် ကူညီပေးသည် [37]၊ ၎င်းသည် သွားဘက်ဆိုင်ရာ morphology ကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
3D ပုံနှိပ်ထားသော ပလတ်စတစ်သွားပုံစံများ၏ သွားပုံသဏ္ဌာန်ဗေဒ သင်ကြားမှုအပေါ် သက်ရောက်မှုသည် 2D ရုပ်ပုံများနှင့် ရှင်းလင်းချက်များပါရှိသော စာအုပ်များထက် ပိုမိုကောင်းမွန်နေပြီဖြစ်သည် [38]။ သို့သော် ပညာရေးကို ဒစ်ဂျစ်တယ်နည်းပညာဖြင့် ပြောင်းလဲခြင်းနှင့် နည်းပညာတိုးတက်မှုကြောင့် သွားဘက်ဆိုင်ရာပညာရေး အပါအဝင် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပညာရေးတွင် စက်ပစ္စည်းများနှင့် နည်းပညာအမျိုးမျိုးကို မိတ်ဆက်ပေးရန် လိုအပ်လာပါသည် [35]။ ဆရာ၊ ဆရာမများသည် အလျင်အမြန်ပြောင်းလဲနေသော နှင့် ပြောင်းလဲနေသော နယ်ပယ်တွင် ရှုပ်ထွေးသော အယူအဆများကို သင်ကြားခြင်း၏ စိန်ခေါ်မှုနှင့် ရင်ဆိုင်နေရပါသည် [39]၊ ထို့ကြောင့် ကျောင်းသားများအား သွားထွင်းထုခြင်းလုပ်ငန်းတွင် ကူညီရန်အတွက် ရိုးရာသွားပုံစံများအပြင် လက်တွေ့အသုံးချကိရိယာများစွာကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် ဤလေ့လာမှုသည် သွားပုံသဏ္ဌာန်ဗေဒလုပ်ငန်းတွင် ကူညီရန် AR နည်းပညာကို အသုံးပြုသည့် လက်တွေ့ကျသော AR-TCPT ကိရိယာတစ်ခုကို တင်ပြထားပါသည်။
မာလ်တီမီဒီယာအသုံးပြုမှုအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိသောအချက်များကို နားလည်ရန်အတွက် AR အပလီကေးရှင်းများ၏ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံအပေါ် သုတေသနသည် အရေးကြီးပါသည် [40]။ အပြုသဘောဆောင်သော AR အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံသည် ၎င်း၏ရည်ရွယ်ချက်၊ အသုံးပြုရလွယ်ကူမှု၊ ချောမွေ့သောလည်ပတ်မှု၊ အချက်အလက်ပြသမှုနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုအပါအဝင် ၎င်း၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် တိုးတက်မှု၏ ဦးတည်ရာကို ဆုံးဖြတ်နိုင်သည် [41]။ ဇယား ၂ တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း၊ Q20 မှလွဲ၍ AR-TCPT ကိုအသုံးပြုသော စမ်းသပ်အဖွဲ့သည် ပလတ်စတစ်မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုသော ထိန်းချုပ်အဖွဲ့နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံအဆင့်သတ်မှတ်ချက်များ ပိုမိုမြင့်မားခဲ့သည်။ ပလတ်စတစ်မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက သွားထွင်းထုခြင်းလုပ်ငန်းတွင် AR-TCPT ကိုအသုံးပြုခြင်းအတွေ့အကြုံကို အဆင့်မြင့်မားစွာ အဆင့်သတ်မှတ်ထားသည်။ အကဲဖြတ်မှုများတွင် နားလည်မှု၊ မြင်ယောင်ကြည့်ခြင်း၊ လေ့လာတွေ့ရှိချက်၊ ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ကိရိယာများ၏ အသုံးဝင်မှုနှင့် ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးတို့ ပါဝင်သည်။ AR-TCPT ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများတွင် လျင်မြန်စွာနားလည်ခြင်း၊ ထိရောက်သောလမ်းညွှန်မှု၊ အချိန်ကုန်သက်သာစေခြင်း၊ ဆေးခန်းမတိုင်မီထွင်းထုခြင်းစွမ်းရည်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ခြင်း၊ ပြည့်စုံသောလွှမ်းခြုံမှု၊ သင်ယူမှုတိုးတက်လာခြင်း၊ စာအုပ်အပေါ်မှီခိုမှုလျော့နည်းခြင်းနှင့် အတွေ့အကြုံ၏ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှု၊ ပျော်ရွှင်ဖွယ်ကောင်းပြီး အသိပညာပေးသည့်သဘောသဘာဝတို့ ပါဝင်သည်။ AR-TCPT သည် အခြားလေ့ကျင့်ရေးကိရိယာများနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုကိုလည်း လွယ်ကူချောမွေ့စေပြီး ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးမှ ရှင်းလင်းသောအမြင်များကို ပေးစွမ်းသည်။
ပုံ ၇ တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း AR-TCPT သည် မေးခွန်း ၂၀ တွင် နောက်ထပ်အချက်တစ်ခုကို အဆိုပြုခဲ့သည်- ကျောင်းသားများသည် သွားထွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ရန် ကူညီရန်အတွက် သွားထွင်းခြင်း၏ အဆင့်အားလုံးကို ပြသသည့် ပြည့်စုံသော ဂရပ်ဖစ်အသုံးပြုသူမျက်နှာပြင်တစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။ လူနာများကို မကုသမီ သွားထွင်းခြင်းစွမ်းရည်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် သွားထွင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကို သရုပ်ပြခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ စမ်းသပ်အဖွဲ့သည် Q13 တွင် အမြင့်ဆုံးရမှတ်ရရှိခဲ့ပြီး လူနာများကို မကုသမီ သွားထွင်းခြင်းစွမ်းရည်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန်နှင့် အသုံးပြုသူစွမ်းရည်များ တိုးတက်စေရန် ကူညီပေးခြင်းနှင့် ဆက်စပ်သော အခြေခံမေးခွန်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး သွားထွင်းခြင်းလုပ်ငန်းတွင် ဤကိရိယာ၏ အလားအလာကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့သင်ယူသော ကျွမ်းကျင်မှုများကို ဆေးခန်းပတ်ဝန်းကျင်တွင် အသုံးချလိုကြသည်။ သို့သော်၊ တကယ့်သွားထွင်းခြင်းစွမ်းရည်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန် နောက်ဆက်တွဲလေ့လာမှုများ လိုအပ်ပါသည်။ မေးခွန်း ၆ တွင် ပလတ်စတစ်မော်ဒယ်များနှင့် AR-TCTP ကို လိုအပ်ပါက အသုံးပြုနိုင်မလားဟု မေးမြန်းခဲ့ပြီး ဤမေးခွန်းအတွက် အဖြေများသည် အုပ်စုနှစ်စုကြား အကြီးမားဆုံးကွာခြားချက်ကို ပြသခဲ့သည်။ မိုဘိုင်းအက်ပ်တစ်ခုအနေဖြင့် AR-TCPT သည် ပလတ်စတစ်မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အသုံးပြုရပိုမိုအဆင်ပြေကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ သို့သော်၊ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံတစ်ခုတည်းအပေါ် အခြေခံ၍ AR အက်ပ်များ၏ ပညာရေးဆိုင်ရာထိရောက်မှုကို သက်သေပြရန် ခက်ခဲနေဆဲဖြစ်သည်။ ပြီးစီးသွားသော သွားတက်ဘလက်များအပေါ် AR-TCTP ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန် နောက်ထပ်လေ့လာမှုများ လိုအပ်ပါသည်။ သို့သော် ဤလေ့လာမှုတွင် AR-TCPT ၏ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံ အဆင့်သတ်မှတ်ချက် မြင့်မားခြင်းက ၎င်း၏ လက်တွေ့ကျသော ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် အလားအလာကို ညွှန်ပြနေပါသည်။
ဤနှိုင်းယှဉ်လေ့လာမှုက AR-TCPT သည် သွားဘက်ဆိုင်ရာဆေးခန်းများရှိ ရိုးရာပလတ်စတစ်မော်ဒယ်များအတွက် အဖိုးတန်သောရွေးချယ်စရာ သို့မဟုတ် ဖြည့်စွက်မှုတစ်ခု ဖြစ်နိုင်ကြောင်း၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းသည် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံအရ အလွန်ကောင်းမွန်သော အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များကို ရရှိထားသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ သို့သော် ၎င်း၏သာလွန်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် အလယ်အလတ်နှင့် နောက်ဆုံးထွင်းထားသောအရိုးသင်တန်းဆရာများမှ နောက်ထပ်တိုင်းတာမှုများ လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ထွင်းထုလုပ်ငန်းစဉ်နှင့် နောက်ဆုံးသွားအပေါ် နေရာအလိုက် အာရုံခံစားမှုစွမ်းရည်များတွင် တစ်ဦးချင်းကွာခြားချက်များ၏ သြဇာလွှမ်းမိုးမှုကိုလည်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်ပါသည်။ သွားဘက်ဆိုင်ရာစွမ်းရည်များသည် လူတစ်ဦးနှင့်တစ်ဦး ကွဲပြားပြီး ထွင်းထုလုပ်ငန်းစဉ်နှင့် နောက်ဆုံးသွားကို သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် သွားဘက်ဆိုင်ရာထွင်းထုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွက် ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် AR-TCPT ၏ ထိရောက်မှုကို သက်သေပြရန်နှင့် ထွင်းထုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် AR အပလီကေးရှင်း၏ ပြုပြင်ပြောင်းလဲမှုနှင့် ကြားဝင်ဆောင်ရွက်မှုအခန်းကဏ္ဍကို နားလည်ရန် သုတေသနပိုမိုလိုအပ်ပါသည်။ အနာဂတ်သုတေသနသည် အဆင့်မြင့် HoloLens AR နည်းပညာကို အသုံးပြု၍ သွားဘက်ဆိုင်ရာပုံသဏ္ဍာန်ကိရိယာများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းကို အကဲဖြတ်ခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်သင့်သည်။
အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့် ဤလေ့လာမှုသည် သွားထွင်းထုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွက် ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် AR-TCPT ၏ အလားအလာကို ပြသထားပြီး ၎င်းသည် ကျောင်းသားများအား ဆန်းသစ်ပြီး အပြန်အလှန် အပြန်အလှန် သင်ယူမှုအတွေ့အကြုံကို ပေးစွမ်းသည်။ ရိုးရာပလတ်စတစ်မော်ဒယ်အုပ်စုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက AR-TCPT အုပ်စုသည် ပိုမိုမြန်ဆန်သော နားလည်မှု၊ တိုးတက်လာသော သင်ယူမှုနှင့် စာအုပ်အပေါ် မှီခိုမှု လျော့နည်းခြင်းကဲ့သို့သော အကျိုးကျေးဇူးများ အပါအဝင် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံရမှတ်များ သိသိသာသာ မြင့်မားကြောင်း ပြသခဲ့သည်။ ၎င်း၏ ရင်းနှီးသောနည်းပညာနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုဖြင့် AR-TCPT သည် ရိုးရာပလတ်စတစ်ကိရိယာများအတွက် မျှော်လင့်ချက်ကောင်းသော အခြားရွေးချယ်စရာတစ်ခုကို ပေးဆောင်ပြီး 3D ထွင်းထုခြင်းကို အသစ်စတင်သူများကို ကူညီပေးနိုင်သည်။ သို့သော် လူများ၏ ထွင်းထုနိုင်စွမ်းနှင့် ထွင်းထုထားသောသွားများ၏ ပမာဏအပေါ် ၎င်း၏သက်ရောက်မှုအပါအဝင် ၎င်း၏ပညာရေးဆိုင်ရာ ထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန် နောက်ထပ်သုတေသနပြုလုပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
ဤလေ့လာမှုတွင်အသုံးပြုသော အချက်အလက်အစုများကို ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သော တောင်းဆိုမှုဖြင့် သက်ဆိုင်ရာစာရေးသူထံ ဆက်သွယ်ခြင်းဖြင့် ရရှိနိုင်ပါသည်။
Bogacki RE, Best A, Abby LM ကွန်ပျူတာအခြေပြု သွားခန္ဓာဗေဒ သင်ကြားရေးအစီအစဉ်၏ ညီမျှမှုလေ့လာမှု။ Jay Dent Ed. 2004;68:867–71။
Abu Eid R, Ewan K, Foley J, Oweis Y, Jayasinghe J. ကိုယ်တိုင်ညွှန်ကြားသင်ယူမှုနှင့် သွားဘက်ဆိုင်ရာပုံသဏ္ဍာန်ကိုလေ့လာရန် သွားပုံစံပြုလုပ်ခြင်း- စကော့တလန်နိုင်ငံ၊ Aberdeen တက္ကသိုလ်မှ ကျောင်းသားရှုထောင့်များ။ Jay Dent Ed. 2013;77:1147–53။
Lawn M, McKenna JP, Cryan JF, Downer EJ, Toulouse A. ယူကေနှင့် အိုင်ယာလန်တွင် အသုံးပြုသော သွားဘက်ဆိုင်ရာ ပုံသဏ္ဍာန်ဗေဒ သင်ကြားရေးနည်းလမ်းများကို ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း။ European Journal of Dental Education။ ၂၀၁၈;၂၂:e၄၃၈–၄၃။
Obrez A., Briggs S., Backman J., Goldstein L., Lamb S., Knight WG သွားဘက်ဆိုင်ရာသင်ရိုးညွှန်းတမ်းတွင် ဆေးခန်းနှင့်သက်ဆိုင်သော သွားခန္ဓာဗေဒကို သင်ကြားပေးခြင်း- ဆန်းသစ်သော module တစ်ခု၏ ဖော်ပြချက်နှင့် အကဲဖြတ်ခြင်း။ Jay Dent Ed. 2011;75:797–804။
Costa AK, Xavier TA, Paes-Junior TD, Andreatta-Filho OD, Borges AL။ occlusal contact area ၏ cuspal defects များနှင့် stress distribution ပေါ်တွင် သြဇာလွှမ်းမိုးမှု။ Practice J Contemp Dent. 2014;15:699–704။
Sugars DA, Bader JD, Phillips SW, White BA, Brantley CF။ ပျောက်ဆုံးနေသော နောက်သွားများကို အစားထိုးခြင်း မပြုလုပ်ခြင်း၏ အကျိုးဆက်များ။ J Am Dent Assoc. 2000;131:1317–23။
Wang Hui, Xu Hui, Zhang Jing, Yu Sheng, Wang Ming, Qiu Jing, et al. တရုတ်တက္ကသိုလ်တစ်ခုရှိ သွားဘက်ဆိုင်ရာပုံသဏ္ဍာန်ဗေဒသင်တန်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် 3D ပုံနှိပ်ထားသော ပလတ်စတစ်သွားများ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှု။ BMC ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပညာရေး။ ၂၀၂၀; ၂၀:၄၆၉။
Risnes S, Han K, Hadler-Olsen E, Sehik A. သွားခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းပဟေဠိ- သွားဘက်ဆိုင်ရာပုံသဏ္ဍာန်ဗေဒကို သင်ကြားခြင်းနှင့် သင်ယူခြင်းအတွက် နည်းလမ်း။ ဥရောပသွားဘက်ဆိုင်ရာပညာရေးဂျာနယ်။ ၂၀၁၉;၂၃:၆၂–၇။
Kirkup ML, Adams BN, Reiffes PE, Hesselbart JL, Willis LH ပုံတစ်ပုံသည် စကားလုံးတစ်ထောင်နှင့် ညီမျှပါသလား။ ဆေးခန်းမတိုင်မီ သွားဘက်ဆိုင်ရာ ဓာတ်ခွဲခန်း သင်တန်းများတွင် iPad နည်းပညာ၏ ထိရောက်မှု။ Jay Dent Ed. 2019;83:398–406။
Goodacre CJ, Younan R, Kirby W, Fitzpatrick M. COVID-19 မှ စတင်သော ပညာရေးဆိုင်ရာ စမ်းသပ်မှု- ပထမနှစ် ဘွဲ့ကြိုကျောင်းသားများအား သုံးပတ်ကြာ အထူးပြု သွားဘက်ဆိုင်ရာ ပုံသဏ္ဍာန်ဗေဒ သင်တန်းကို သင်ကြားပေးရန် အိမ်တွင်း ဖယောင်းလိမ်းခြင်းနှင့် ဝဘ်ဆွေးနွေးပွဲများကို အသုံးပြုခြင်း။ J Prosthetics။ ၂၀၂၁;၃၀:၂၀၂–၉။
Roy E, Bakr MM, George R. သွားဘက်ဆိုင်ရာ ပညာရေးတွင် virtual reality simulations လိုအပ်ချက်- ပြန်လည်သုံးသပ်ချက်။ Saudi Dent မဂ္ဂဇင်း ၂၀၁၇; ၂၉:၄၁-၇။
Garson J. တိုးပွားလာသောအဖြစ်မှန်ပညာရေး၏ နှစ်ဆယ့်ငါးနှစ်တာကာလ ပြန်လည်သုံးသပ်ချက်။ ဘက်စုံနည်းပညာအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှု။ ၂၀၂၁;၅:၃၇။
Tan SY, Arshad H., Abdullah A. ထိရောက်ပြီး အစွမ်းထက်သော မိုဘိုင်း augmented reality အပလီကေးရှင်းများ။ Int J Adv Sci Eng Inf Technol. 2018;8:1672–8.
Wang M., Callaghan W., Bernhardt J., White K., Peña-Rios A. ပညာရေးနှင့် လေ့ကျင့်ရေးတွင် တိုးချဲ့ထားသော အဖြစ်မှန်- သင်ကြားရေးနည်းလမ်းများနှင့် သရုပ်ဖော်ပုံ ဥပမာများ။ J Ambient intelligence. Human Computing. 2018;9:1391–402.
Pellas N, Fotaris P, Kazanidis I, Wells D. မူလတန်းနှင့် အလယ်တန်းပညာရေးတွင် သင်ယူမှုအတွေ့အကြုံ ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေခြင်း- ဂိမ်းအခြေပြု augmented reality သင်ယူမှုတွင် လတ်တလောခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို စနစ်တကျ ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း။ virtual reality။ ၂၀၁၉;၂၃:၃၂၉–၄၆။
Mazzuco A., Krassmann AL, Reategui E., Gomez RS ဓာတုဗေဒပညာရေးတွင် တိုးပွားလာသောအဖြစ်မှန်၏ စနစ်တကျပြန်လည်သုံးသပ်ချက်။ Education Pastor။ 2022;10:e3325။
Akçayır M, Akçayır G. ပညာရေးတွင် augmented reality နှင့် ဆက်စပ်နေသော အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ- စနစ်တကျ စာပေပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း။ ပညာရေးဆိုင်ရာ လေ့လာမှုများ၊ ၂၀၁၇; ၂၀:၁–၁၁။
Dunleavy M, Dede S, Mitchell R. သင်ကြားရေးနှင့် သင်ယူမှုအတွက် immersive collaborative augmented reality simulations ၏ အလားအလာနှင့် ကန့်သတ်ချက်များ။ Journal of Science Education Technology. 2009;18:7-22.
Zheng KH၊ Tsai SK သိပ္ပံသင်ယူမှုတွင် တိုးချဲ့ထားသောအဖြစ်မှန်၏ အခွင့်အလမ်းများ- အနာဂတ်သုတေသနအတွက် အကြံပြုချက်များ။ သိပ္ပံပညာရေးနည်းပညာဂျာနယ်။ ၂၀၁၃;၂၂:၄၄၉–၆၂။
Kilistoff AJ, McKenzie L, D'Eon M, Trinder K. သွားဘက်ဆိုင်ရာ ကျောင်းသားများအတွက် အဆင့်ဆင့် ထွင်းထုနည်းစနစ်များ၏ ထိရောက်မှု။ Jay Dent Ed. 2013;77:63–7.
ပို့စ်တင်ချိန်: ၂၀၂၃ ခုနှစ်၊ ဒီဇင်ဘာလ ၂၅ ရက်