只要走不到10步路，就能知道患者是不是巴金森氏症或中風，有如科幻電影的情節，未來將有機會在台灣實現。台北榮總、資策會與陽明交通大學腦科技計畫團隊三方共同研發的「無標記動作捕捉系統」，便是在AI的助陣下，僅需4台高解析度相機，即可精確補捉受試者的三維關節位置，進而揪出個案可能罹患的神經退化疾病。
典型的巴金森氏症的致病機轉，目前認定是因為黑質部的多巴胺神經細胞死亡，影響到基底核的多巴胺而造成動作障礙。 因此現在也可以藉著正子射出斷層掃描（PET）、單光子射出斷層掃描（SPECT）的檢驗來判斷是否為典型的巴金森氏症。
透過步態分析精準發現神經退化疾病
然而傳統的動作捕捉系統需要昂貴的設備和專門空間，限制其應用範圍。陽明交通大學生命科學學院院長連正章與生物醫學工程學系教授陳右穎組成的腦科技計畫記憶痕跡團隊，開發出輕量化無標記動作捕捉系統，只須在5公尺見方大小空間內，分別於空間4個角落各架設1台高解析度相機，安排個案走5到10步路，短短10秒內，就能透過步態分析，精準發現個案可能罹患的神經退化疾病。
不僅如此，研究團隊開發的這一套「無標記動作捕捉系統（Markerless Motion Capture System）利用輕量化無標記動作捕捉系統，病人無須穿戴感測器或貼任何標記物，僅須穿著日常服裝即可完成測試。
台北榮總副院長王署君表示，各種不同的神經疾病往往會有不同的步態表現，過去在診間就常常有病人才一走進來，連診斷都沒有，但光看起來就像罹患巴金森氏症、像中風，這種靠醫師長年經驗累積的直覺，現在已經可以利用最新技術量化，「未來病人一走進診間就能告訴他是什麼病」，已經不是不可能的事了。
台北榮總神經修復科主治醫師郭昭宏表示，這套由資策會、陽明交通大學以及台北榮總三方合作的「無標記動作捕捉系統」，目前尚在模式建立的階段。首先會以健康者為對象，並以10歲為一年齡階段，例如0到10歲、11到20歲、21到30歲…等，每一年齡階段名募30到50人受試者，讓研究團隊瞭解每一個年齡層在走路、跳躍或跑步時的正常步態，並建立資料庫。
不同神經疾病會有不同步態，然過去難量化
接下來再以類似模式收集脊椎損傷、腦傷、神經退化、中風……等患者的步態，並據以分析健康者與神經損患者肢體動作的不同之處。
郭昭宏說明，從大腦、脊髓到周邊神經，都會影響步態控制，因此不同神經疾病，會有不同的步態表現，但是過去難以將其量化，僅能經由患者主訴，或是醫師透過觀察及經驗判斷。
國立陽明交通大學物理治療暨輔助科技學系助理教授施惠婷說，該系統可以偵測人體全身大關節的活動角度，主要判斷基礎為，走路時膝蓋彎曲的程度、腳跟踩下的位置、走路的速度等，甚至是髖關節、腳踝關節等彎曲的程度，藉此研判疾病，以及疾病的嚴重程度。 （相關報導： 三立集團積極插旗綠能！「盧米埃電影」認購鋰電池模組廠天宇3500萬股 ｜ 更多文章 ）
施惠婷舉例，很多人有下背痛困擾，只要痛過一次，容易反覆發作，這是因為疼痛時，走路的姿勢已經改變，而不痛時卻仍維持錯誤的走路姿勢，引起反覆發作。過去這種微小的步態變化，無法被發現，肉眼看不出來，但透過「無標記動作捕捉系統」就能發現，可及早矯正介入，避免復發。
