工研院為提升中風患者的復健品質與效率，攜手陽明交通大學、台灣大學開發「腦波控制外骨骼復健系統」，並與台中榮民總醫院及高雄醫學大學附設中和紀念醫院合作進行臨床驗證，透過非侵入式腦波感測與人工智慧辨識技術，判讀患者的運動意圖，控制外骨骼輔助下肢復健訓練，實測平均腦控辨識準確率達92.5%。
傳統外骨骼復健設備主要透過預設動作模式輔助患者訓練，工研院服務系統科技中心總監鄭伯壎表示，工研院研發的腦波控制外骨骼復健系統，則進一步結合腦波辨識技術，讓患者能透過運動意圖參與復健過程。
這項技術由工研院服務系統科技中心技術長柯立偉，將自主研發的非侵入式腦波感測裝置及辨識演算法導入系統，利用石墨烯乾式電極腦波帽擷取訊號，辨識使用者的運動意圖，進而控制外骨骼輔助動作。
▲工研院研發的腦波控制外骨骼復健系統，結合腦波辨識技術，將自主研發的非侵入式腦波感測裝置及辨識演算法導入系統，利用石墨烯乾式電極腦波帽擷取訊號，辨識使用者的運動意圖，進而控制外骨骼輔助動作。（圖／工研院提供）
運算效能較傳統提升76倍 縮短腦波訊號處理時間
為提升腦波訊號處理效率，團隊與台灣大學電機工程學系暨電子工程研究所教授楊家驤合作，將原本由軟體執行的腦波辨識演算法轉為硬體加速設計，透過可程式化晶片（FPGA）完成功能驗證；測試結果顯示，運算效能較傳統電腦處理器提升76倍，有助於縮短腦波訊號處理時間，提升外骨骼動作控制的即時性。
臨床驗證方面，患者穿戴腦波感測設備及下肢外骨骼後，系統即可分析腦波訊號、辨識動作意圖，進而控制外骨骼輔助完成復健訓練，經台中榮民總醫院復健部協助下，已完成中風住院患者的訓練與測試，平均腦控辨識準確率達92.5%。
工研院與福寶科技、富伯生醫等國內業者合作，推動輕量化智慧復健設備及自主穿戴應用。目前團隊已採用40奈米製程完成腦波訊號處理晶片試製，後續將進行晶片功能測試及量產規劃，並與業者合作建置品質管理系統。
我是廣告 請繼續往下閱讀
這項技術由工研院服務系統科技中心技術長柯立偉，將自主研發的非侵入式腦波感測裝置及辨識演算法導入系統，利用石墨烯乾式電極腦波帽擷取訊號，辨識使用者的運動意圖，進而控制外骨骼輔助動作。
運算效能較傳統提升76倍 縮短腦波訊號處理時間
為提升腦波訊號處理效率，團隊與台灣大學電機工程學系暨電子工程研究所教授楊家驤合作，將原本由軟體執行的腦波辨識演算法轉為硬體加速設計，透過可程式化晶片（FPGA）完成功能驗證；測試結果顯示，運算效能較傳統電腦處理器提升76倍，有助於縮短腦波訊號處理時間，提升外骨骼動作控制的即時性。
臨床驗證方面，患者穿戴腦波感測設備及下肢外骨骼後，系統即可分析腦波訊號、辨識動作意圖，進而控制外骨骼輔助完成復健訓練，經台中榮民總醫院復健部協助下，已完成中風住院患者的訓練與測試，平均腦控辨識準確率達92.5%。
工研院與福寶科技、富伯生醫等國內業者合作，推動輕量化智慧復健設備及自主穿戴應用。目前團隊已採用40奈米製程完成腦波訊號處理晶片試製，後續將進行晶片功能測試及量產規劃，並與業者合作建置品質管理系統。