| 作品介紹 |
一、研究目的傳統復健往往需要復健師在旁指導，以自身經驗判定患者動作是否正確，然而現有的復健系統有以下三個痛點：(1)無法得知使用者在家是否有在復健或運動。(2) 每天復健或運動多久？(3)每次動作成效如何量化分析、長期記錄及追蹤？為了減輕復健師的工作負擔，本作品提出一套量化評估復健成效的系統來輔助復健，系統由「人型機器人復健動作示範系統」與「AI人體骨架追蹤系統」所組成。本系統具有以下特色：(1)透過人型機器人的示範，彌補示範影片無法清楚表達立體角度的問題，讓患者可以更容易地跟隨與重複練習復健運動的動作流程，以提升復健成效。(2)在人型機器人頭部安裝攝影機，如同復健師眼睛一樣，用於捕捉患者的人體骨架資訊，並將偵測出的骨架資訊與復健師的標準動作進行比較，計算其相似程度。(3)最後，對每次的復健運動給出評分，協助了解復健的有效性，以減少無效的復健動作，提高整體復健成效。二、研究方法本作品植基於人工智慧和電腦視覺技術提出一套「智慧型復健評估系統」，由「失能礙一生，復能一百分」為發想，並以動態時間校正與骨架校正的技術，設計一套成效評估方法。本作品參考臨床職能治療師針對巴金森氏症患者之LSVT-BIG復健運動來測試模型，再利用所設計之成效評估方法，在患者復健後將其復健過程量化，使患者與治療師能快速了解復健運動是否有效，並有效達成失能復能。三、具體作法分為下列幾個階段：1.利用3D列印技術，設計一款人型機器人來協助患者學習復健動作流程。2.將LSVT-BIG增加到資料集中，訓練OpenPose骨架辨識模型以提高復健場景下的準確率。3.利用輕量化OpenPose偵測人體骨架，以較快的速度追蹤患者之復健動作。
4.與復健師標準動作影片比對，透過DTW動態調整速度，再利用縮放平移將骨架校正至同一基準，計算其相似度並給予患者復健分數。5.將歷史分數上傳至雲端儲存，並繪製成折線圖顯示於網頁。四、預期成果：
1.提出一套智慧型復健評估系統。2.利用人型機器人示範動作，讓患者能更了解復健動作的角度與流程。3.本系統經模型訓練後可有效追蹤復健時的骨架。4.透過本系統之成效評估方法，量化出復健成效，可有效幫助評斷失能復能的進程。5.系統計算完後，將患者的復健分數上傳至雲端，供復健師長期記錄與追蹤。 |