本期專訪｜黃有評教授：AI與智慧醫療復健及產品自動化檢測

產學處 周佩萱專員/採訪報導

關鍵字：智慧醫療、深度學習、大數據學習

臺北科大電機工程系 黃有評 教授 學歷 05/1992, Ph.D in EE, Texas Tech University, Lubbock, Texas, USA 06/1985, MS in EE, Tatung University, Taipei, Taiwan 06/1983, BS in EE, Tatung University, Taipei, Taiwan 經歷 Taiwan Association of Systems Science and Engineering, 2015~2019 Chair, IEEE SMC Taipei Chapter, 2013~2017

身心健康評估診斷系統

黃有評教授近年來的研究專注於醫療保健系統設計，曾與馬偕紀念醫院精神科合作開發憂鬱症自動診斷系統與自殺防治應用程式，憂鬱症患者可以自行使用App填寫評估量表，進行身心健康評估檢測，讓使用者了解自身情況，同時也會將作答資料上傳至伺服器，提供給醫生作為診斷的參考，並且也可以使用App直接查詢心理衛教資源，利於及時求助與轉介。

「復健神器」即時追蹤病患復健狀況

黃教授與長庚醫院復健醫學部合作開發「復健神器」，利用六軸慣性感測器，偵測關節角度活動包括運動次數、角度、時間等，將數據量化並透過藍芽無線傳輸，協助醫生替膝關節置換後的病患，進行復健效果追蹤與分析。除了能減少復健者醫院往返與候診時間，醫師也可即時追蹤復健狀況，並彈性調整提升復健效果、節省醫療資源。

巴金森氏症復健監控系統

巴金森氏症病患需長期復健，不論對於病患本人或是照顧的家屬都相當辛苦，為提供更完善的臨床照護，讓復健師能有效追蹤與監控病患的復健過程，黃教授與臺北榮民總醫院復健醫學部合作巴金森氏症復健監控系統。此系統能透過10個以上的感測裝置穿戴於特定部位，配合Kinect系統及語音指令系統，以精密量測肢體姿態並計算其特徵角度，並將姿勢修正提示、復健影片整合至Unity 3D平臺，即時顯示在螢幕上，可讓復健師同時一對多掌握復健狀態，藉此減少復健師人力需求。

研製深度影像攝影機應用健身運動與舞蹈動作矯正領域

自Microsoft宣布Kinect停產後，黃教授也投入深度影像攝影機應用的相關研究，透過改良Kinect拍攝距離限制與骨架可能被遮蔽的問題來提升系統偵測效能。此外，研究團隊改以一般攝影機來結合深度學習的方法不僅能用於復健治療，也開發用於健身運動與舞蹈動作矯正領域，使其研究成果更有商品化的價值。

產品自動化檢測系統

黃教授研究團隊協助業界開發產品自動化檢測系統，利用影像處理技術與大數據分析對於產品的規格進行視覺量測，解決產品外觀刮痕及內部晶片瑕疵或不良的問題，並能做到標準化、大量、快速檢測，此項應用可擴展到各行各業相關的產品檢驗，保障廠商商譽、產品品質與安全，強化市場競爭優勢。

圖一、LSVT BIG數據傳輸與資料儲存

圖二、(a) 定義的關節點和輔助點。(b) 三維向量投影至特定平面之方法

圖3、患者使用復健App系統