臺北榮總聯手陽明交大揭動作捕捉新技術，不穿戴感測器也能精準記錄

臺北榮總日前（2/19）與陽明交大聯手揭露一項新AI技術，無需穿戴任何感測器、只靠幾臺高解析度相機，就能清楚捕捉人體動作和步態數據，大幅降低動作分析門檻。這套系統名為無標記動作捕捉系統（Markerless Motion Capture System），由陽明交大團隊開發、臺北榮總團隊聯合研究驗證，發現加上腦部和肌肉訊號記錄，可更理解人體行走時的各腦部區域神經訊號變化，不只益於神經退化性疾病的診斷和治療，未來還可應用於遠距復健、跌倒風險評估和脊椎退化疾病研究等領域。

從實驗室到臨床，系統還可用於多種醫療場景

進一步來說，這套輕量化無標記動作捕捉系統由陽明交通大學腦科技計畫記憶痕跡團隊研發，只需幾臺高解析度相機，就能準確捕捉受試者的三維關節位置，受試者不必穿戴感測器或貼任何標記物，穿著日常服裝就能完成測試，有別於傳統測試的繁瑣。（如下圖）

接著，北榮神經醫學中心神經外科聯手陽明交大團隊，來研究驗證這項技術的臨床效果。他們發現，這項技術整合腦電圖（EEG）和肌電圖（EMG）等電生理訊號，可以進一步探討步態控制機制。雙方還在2025年工程醫學與生物應用研討會（SEMBA 2025）中，提出「步態周期中的時空大腦皮質與肌肉協同連結」研究成果，拿下第一名。

這項研究，是用輕量化無標記動作捕捉系統合併腦部和肌肉訊號記錄，來了解人體行走中的各腦部區域神經訊號變化，以及行走中肌肉訊號的調控。這麼做，可以更精確揭示中樞神經和肌肉在步態控制中的協同作用。有了這個研究基礎，就能幫助神經退化性疾病的診斷與治療。

臺北榮總表示，在醫療場域中，這項技術可以用來了解，脊椎退化疾病或脊髓損傷患者的步態與正常人的差異，並在術前、術後提供精確的數據變化，作為治療效果的依據。

這個技術也能用於遠距雲端復健評估系統，醫師可即時掌握患者復健進展，制定更個人化的復健計畫。此外，該技術還可用來評估跌倒風險和動作能力，特別適合長照和復健領域，醫療團隊還能根據即時數據，來調整治療策略。

至於未來應用，臺北榮總認為，無標記動作捕捉系統可結合外骨骼設備，為行動受限的患者提供支援。