研究動機與目標

在校園中運動受傷的人層出不窮，不經令人思考，是否能讓物理治療更 加普及？有沒有些部分是能用科技取代人力的呢？後面將依據物理治療檢 查、評估、治療三個主要業務範圍來說明。

檢查分為兩大類，需要使用儀器（例如 X 光、斷層掃描）與不用儀器

（例如關節活動度檢測、功能性動作檢測），後者較不受機台或場域限制，

因此選為本研究目標。正如同現今常使用在運動前的肢體健康檢測標準—功 能性動作檢測，很多測驗已經有標準檢測流程、檢測動作、與評分依據，但 問題是仍然需要物理治療師或是醫師在現場觀察與測量，甚至必須手動使用 量角器測量（圖 1-2）；在這些已經有標準流程與判斷依據的測驗中，電腦若 能代替人力測量與判斷，便有機會將整個流程自動化，包括推薦後續就醫或 是做簡單的運動防護。

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圖 1-1 Openpose 人體偵測演算法 [1]

肢體位置測量其實早有許多方案，機械穿戴式、可撓穿戴式、光學式、

聲學式、電磁式、Kinect[2]…等已經有各式各樣的肢體偵測方式被發明出來，

但受限於硬體設備、生產成本、依賴專業人力，因此可能難以作為本研究姿 態偵測的工具；直到 2017 年卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University）

研發Openpose 肢體偵測演算法，Openpose 能夠從 2D 的 RGB 影像中偵測出 人體的關鍵點（Keypoint）、臉部關鍵點、手指關鍵點，最常與之比較的就是 Kinect[3]，相較 Kinect 使用紅外線與 RGB 影像雙鏡頭需要硬體設備成本且 距離容易受到紅外線有效距離影響，Openpose 可以使用一般手機鏡頭拍攝 的 RGB 影像所以不需要額外成本也較無距離問題，且在準確度並不會輸給 使用兩種鏡頭的Kinect，因此很有機會能夠取代傳統人工用量角器、尺、肉 眼觀察等測量方式。

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圖 1-2 傳統關節活動度測量方式 [4]

物理治療上的評估項目不同於其他醫療領域，很多項目是能夠數據化的，

例如關節活動度測量關節夾角、位置，有幾個臨床已經再使用的評估標準能 參考，像是關節活動度測驗[5]、功能性動作檢測（Function Movement Screen）

[6]與矯正運動訓練要點（Essential of Corrective Exercise Training）[7]，這些 已經數據化的指標都能作為判斷標準，且不同於其他複雜訊號（如X 光、心 電圖）可能需要更繁瑣的計算方式，肢體健康的外在檢測標準通常有明確的 數值（例如健康的人膝關節活動度應該落在0～120 度），所以較容易實作，

再經由物理治療專業人士調整、確認動作標準與流程，可能建立出能協助專 業人力的診斷系統，讓使用者初步評估自己肢體健康狀況。

治療的部分如前言所提到，在急性運動傷害與慢性運動傷害上的治療方 式有非常大的差距，急性運動傷害因需要貼紮、開刀…等專業手法而難以用 系統取代，所以研究將重點放在慢性運動傷害治療上，慢性運動傷害成因為 疲勞累積、姿勢不良，治療方式包含放鬆、拉筋、按摩…等居家能完成的項 目，這些項目在Youtube 上就能找到非常多相關教學影片，民眾能從網路上 找到影片跟著做，但是網路上影片動作、品質、正確度不一，系統需能幫使

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用者篩選正確影片，並依照檢查結果推薦適合使用者影片。

根據以上幾點，本研究將目標放在降低慢性運動傷害、建立半自動化診 療流程的系統，並期望成本低使之容易普及至各地，所以用智慧型手機做為 使用者介面，使用者只要手機連網就能上傳檢測影片與接收結果，後端伺服 器負責從影片計算關鍵點、健康指標與推薦影片，所有的檢測紀錄會由資料 庫紀錄，並供使用者查詢自己過去檢測結果。