【記者張雅媜綜合報導】視網膜上的微血管能透露出眼部病變的徵兆。國立雲林科技大學電子工程系特聘教授陳錫釗研究團隊研發出「人工智慧辨識視網膜血管影像與重建方法」，以AI人工智慧協助眼科醫生判斷血管位置及狀態，榮獲韓國首爾國際發明展金牌。過往醫師欲取得視網膜血管造影，須先使用紅外線眼底照相機拍攝影像後，人工標誌出血管的位置、形狀，並加以判斷，此過程費時費力。陳錫釗說：「醫師檢視大量的影像內容，可能因眼睛疲勞而降低判斷準確度。」於是研究團隊開發辨識系統，利用AI人工智慧自動標示出血管型態、位置，減輕醫師治療負擔。雲科大視網膜血管影像重建系統選用目前最新的Sine型網域全卷積神經網路作為AI訓練模型，經測試，其訓練所需時間相較於傳統常見之U型模型短，且可達近97％的準確率。陳錫釗表示，U型模型的做法是透過將影像解析度分階段降低，以數個層次分析不同的影像元素；而Sine則是採取先增加、再降低解析度，透過雙向轉換並減少分析層次數量，以達到縮短訓練時間，並有高度準確率的效果。 Sine型網域全卷積神經網路模型訓練時，影像解析度會先向上增加、再向下減少，以增強學習效果。　圖／藍聖翔提供訓練AI模型需要投餵大量的影像資料。研究團隊因應醫療使用需求，故選用經專業醫師繪製並認證的血管影像，惟從國際公開資料庫取得的數據不足以應付訓練需求，故團隊需再將原有影像分割出5000筆以上的資料來訓練模型。團隊學生藍聖翔說明：「我們將圖像左右翻轉、上下顛倒或隨機旋轉後進行局部切割，以增加訓練資料量。」 以人工智慧辨識視網膜血管影像與重建方法產生之視網膜血管造影，由左至右為原影像、灰階影像、AI預測影像。　圖／藍聖翔提供完成訓練的系統可供一般電腦伺服器使用，讓醫療院所不需特意升級硬體，直接把眼底攝像照輸入電腦系統，便得到完成標記的血管造影。眼科醫師沈仁翔認為此技術可以先在內科或家醫科診所推廣，他說：「視網膜血管是大腦的延伸，若一般診所可透過此系統觀察出眼中風等疾病徵兆，可減少病患錯失醫治良機的狀況發生。」長庚醫院眼科部教授賴旗俊則表示，系統雖然對資料整理、降低勞力需求有幫助，但以目前的法律制度及AI的發展程度而言，醫師仍難以完全信任系統，他說道：「AI若判斷錯誤而導致誤診，醫師要為其負責，因此我們還是會比較傾向自己判斷。」

臉控裝置及利用其之電動車由龍華科技大學電子工程系學生周家毅、劉堃葦、林宏柏、張岫昇、胡儀安、何慶福共同研發，該作品於高雄國際發明暨設計展 (KIDE) 中榮獲金牌。　圖／團隊成員提供【記者林玟君綜合報導】市面上的輪椅以手動和電動遙控式為主，需仰賴使用者的肢體操控，但對於手腳皆有功能障礙的人來說，仍須依靠他人的協助推動輪椅。龍華科技大學電子工程系學生團隊研發「臉控裝置及利用其之電動車」，採用非侵入式貼片貼於臉頰兩側，以肌電訊號（註一）控制輪椅移動，讓手腳有障礙的患者，能透過臉部咀嚼肌的不同咬合方式自主操控輪椅。註一：肌電訊號為人做動作時肌肉收縮所產生的訊號，代表肌肉活動的狀態。肌電訊號經過濾波特徵擷取之後，可觀察出動作型態。團隊成員周家毅表示，臉部有多種傳遞訊號的位置，「因為我們都會吃東西，咀嚼肌這邊的肌肉一定比較大，用咬合的話，訊號會比較明顯。」因此，團隊選擇將電極貼片貼於使用者的臉頰兩側，透過偵測到的肌電訊號傳遞至裝置的開發板（註二）控制輪椅行駛，當裝置分析出左右咬合的訊號後便會下達指令，「它會控制電動輪椅說你該前進或你該後退了，還是你該左轉或你該右轉了。」周家毅補充。 團隊使用可拋棄鈕扣式電極貼片，並將貼片貼於使用者的咀嚼肌處，再藉由偵測到的肌電訊號來控制輪椅移動。　圖／團隊成員提供註二：開發板為進行嵌入式系統開發的電路板，包括中央處理器、存儲器、輸入設備、輸出設備、數據通路／匯流排和外部資源接口等一系列硬體組件。為區分使用者日常生活的臉部活動，如大笑、吃飯、說話等，團隊運用能過濾雜訊的模組（註三）進行判別，周家毅說：「它（模組）可以做訊號的截取和放大，比較好分辨說訊號到底是有沒有咬合，有沒有想做什麼動作之類的。」另外，團隊也使用非侵入式電極貼片，降低使用者肌肉損傷和發炎的風險。註三：模組是指由數個基礎功能元件組成的特定功能組件，可用來組成具完整功能的系統、裝置或程式。模組通常都會具有相同的製程或邏輯，透過更改組成元件可調適功能或用途。「有時候我們一側的咬合肌收縮，對側通常也是跟著收縮的。」台北醫學大學醫學院副院長陳適卿認為，此裝置若要成為正式醫療等級的器材，仍須再做多重臨床驗證。對此，團隊指導老師張志聰回應，若使用者有意識地做左右咬合，即使會一同帶動肌肉收縮，但兩側力度仍相差不小，因此團隊以設定標準數值的方式辨別前進方向，「比如說能量是1到10，我們以5作開關，那你咬下去的時候，你右邊是6，左邊是2，那就會啟動右邊這個開關。」他解釋。 臉控裝置藉由電極貼片上偵測到的肌電訊號控制輪椅移動，利用判別左、右咀嚼肌的咬合讓手腳不方便的患者能靠自身力量操控輪椅。　圖／團隊成員提供考慮到在臉部貼上電極貼片較不美觀的問題，團隊計畫將貼片改良成口罩式的裝置，並以無線的方式接收訊號，提升整體裝置的舒適度。張志聰期望此裝置能與現有輪椅廠商合作降低生產成本，讓更多使用者的家屬能夠負擔，同時也節省人力。台北醫學大學生物醫學工程學系副教授林玨赫則建議，裝置能以使用者的需求為核心，針對個別使用者的殘存功能做設計，「像是對於舌頭功能比較好的患者，或許就可以用舌控裝置來推動輪椅。」

【阮怡婷綜合報導】為提升基層自主防災能力，落實防災工作全民參與，行政院農業委員會11月底宣布將推動「自主防災社區2.0計畫」。因應自主防災趨勢，亞東技術學院電子工程學系學生團隊設計「土石流防災物聯網」系統，針對個人家庭用戶警示附近山坡地滑動情形。 《土石流防災物聯網》基本配置有六軸位移感測器、雨量感測器、流量感測器、土壤濕度感測器。　圖／張詠儒提供「土石流防災物聯網」可監測土石滑動、雨量、河水流量及土壤濕度，團隊成員張詠儒說：「利用陀螺儀、加速度計及土壤濕度幾項數據，經由計算偵測到的數據，可推估土石流發生的機率。」當系統監測到危險數值時，便會傳送訊號到主控版，再透過家中的液晶顯示器（liquid-crystal display， LCD）顯示，並藉由手機藍芽通知使用者。目前該系統利用太陽能發電，並以鋰電池儲存電力，因為其穩定性高、儲存能量密度高且無記憶效應。「政府的監測往往只有大方位的城市、鄉鎮預測，可是沒有在預警區的偏鄉往往慢一步接收到訊息。」張詠儒表示，小時候家住新莊金山斷層帶附近，常有土石崩塌的危險，基於安全全家只能忍痛搬離。另外他也常聽聞暴雨成災，導致山崩、家園傾覆等新聞事件，「甚至有氣象局人員在颱風中抄寫雨量時被土石河水沖走，這些都是我們想開發這項作品的原因」。「目前最困難的是電力維持跟傳輸距離，測試結果顯示，設備約五天不充電還可以使用。」張詠儒表示，但台灣連續降雨、無日照的日子不只五天，因此未來需改善到更省電或發電效率更高、蓄電力提升等。此外，傳送距離在測試階段中，僅達到1.6公里的點對點連接，由於無法進入深山測試，難以得知會不會因阻擋物而影響效果。這方面該團隊未來則會進行產學合作，採用具有更遠傳輸距離的系統。 盛群盃比賽現場，亞東技術學院的團隊利用短短的簡報時間，盡速向評審簡介系統設計。　圖／張詠儒提供11月25日這項防災系統榮獲第十二屆盛群盃創意大賽應用組的金牌，評審團包含業界人士及國立台灣大學電機工程學系教授林巍聳。在得獎評語中評審一致認為，該作品系統整合完整，軟硬體實作完全，水區土石流監測具創新及使用價值。 《土石流防災物聯網》最後榮獲第十二屆盛群盃創意大賽32-bit MCU 應用組的金牌。　圖／張詠儒提供

【記者周瑩慈綜合報導】據教育部體育署「運動城市調查」，民國104年全國運動人口高達83％，隨運動風氣興盛，運動猝死案件也相應增加，如95年、101年及104年的「渣打香港馬拉松」都發生跑者猝死事件。因此，國立台灣科技大學電子工程系學生團隊研發出「運動監控小幫手」，透過感測心跳、辨識姿勢，即時通知使用者「身體拉警報」。長時間、高強度的運動容易對心臟造成負荷，若運動者有潛在心臟或心血管問題，便屬於運動猝死高危險群。猝死案例中，有八成是導因於心臟問題。因此，台科大電子系團隊研發「運動監控小幫手」，藉由比對心跳與活動量，觀察到身體異常狀況時發出警報，預防運動員因心臟異常導致猝死。此裝置於16日獲得「2016 ARM Design Contest 設計競賽」冠軍。除了計算步數、卡路里消耗等基本功能，裝置首先量測心跳，再計算運動時人體三維空間的加速度變化，判斷使用者預計活動量，進而分析當下心率是否超出應有心跳上限，若發現異常，便由團隊開發的手機應用程式（Mobile application, APP）發出警示，提醒使用者注意身體狀況。且手機應用程式除了基本身體資訊之外，顯示心電圖、背景圖案隨使用者當下動作變換也是吸睛特點。研發團隊成員劉士興表示：「實驗結果顯示人體靜止時感測心跳準確度是98％，而運動狀態最高也有91％。」未來，團隊將致力於縮小電路板體積、提升精準度，並降低耗電速度，讓裝置更省電，「未來想跟馬拉松主辦單位合作，提供跑者即時監測身體狀況，避免憾事再發生。」 台科大電子工程系學生團隊研發「運動監控小幫手」，除了可以計算步數、行走距離、消耗的卡路里，還可辨識使用者的動作，加以判斷心跳是否正常。圖／台科大學生劉士興提供