圖解》中風復健新突破！腦波帽讀懂患者意圖 外骨骼輔助下肢訓練準確率達92.5%

工研院攜手陽明交通大學、臺灣大學開發腦波控制外骨骼復健系統，用腦波判讀中風患者想做的下肢動作，再控制外骨骼輔助訓練。臺中榮總中風患者實測，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，這套系統結合腦波辨識技術，讓患者能透過運動意圖參與復健過程。

患者穿戴腦波感測設備與下肢外骨骼後，系統會分析腦波訊號、辨識動作意圖，再控制外骨骼輔助完成復健訓練。腦波由石墨烯乾式電極腦波帽擷取，採用非侵入式感測。

感測裝置與辨識演算法，由工研院服務系統科技中心技術長暨陽明交通大學電控工程所教授柯立偉自主研發。

團隊在臺中榮民總醫院復健部主任程遠揚協助下，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%。這項數字衡量的是腦控辨識的準確程度。工研院指出，這個成績展現腦波控制技術應用於神經復健的潛力。

團隊也與高雄醫學大學附設中和紀念醫院復健部醫師陳嘉炘合作進行臨床試驗，持續評估系統應用於神經復健的可行性。

團隊與臺灣大學電機工程學系暨電子工程研究所教授楊家驤合作，把原本由軟體執行的腦波辨識演算法轉為硬體加速設計。這項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。

這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。團隊目前已採用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。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。 （相關報導： 醫療AI拚落地！馬偕三總聯手　台灣醫加速器雙冠出爐 ｜ 更多文章 ）

產品化會依循衛生福利部食品藥物管理署相關法規及產品驗證流程逐步推動。相關技術未來也可探索應用於專注力、疲勞度等認知狀態分析。