研究成果
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迫緊組的智能健康監控系
EVA廠屬連續性生產製程,當高壓壓縮機設備異常時,將使製程整列停車。針對EVA高壓壓縮機建置一套迫緊組自我診斷,乃至預診系統將有助於避免無預警之強迫停機而影響產能和了解現有迫緊組的健康狀態,以數據驅動(Data-driven)建模並運用AI技術,開發一套迫緊組的智能健康監控系統 Machine Health Monitoring System (MHMS)。
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腦波研究
林老師將腦波與HRV 整合進而發展出一套腦波與心電訊號評估學生的專心程度模組應用程式(Application, APP),將可搭配計劃中所設計的無線生理感測系統傳回的腦波與心電訊號整合,發展出一套可即時判讀學生專心狀況的系統。過去林君玲老師發表IJNS 期刊論文"Neural Correlates ofMathematical Problem Solving"的研究,過去實驗顯示腦波的振幅大小與解題速度(solution latencies)會呈現線性關係。相較於基底(Baseline)而言,解題需要較多時間時,腦波θ 波會增加而α 與β 波會下降。此外,左右腦與前後腦會呈現顯著的不對稱。於目前手邊具有的11 位受測者中,可以發現解答前不同腦區可以反應出解題狀況,如圖1所示。且在解答前和解答時2 個PCA成份組合與解答時間呈現高相關性(圖2)。
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自我監控心血管狀態系統
林君玲老師專長為醫學工程與智慧型訊號分析,主要鎖定心電(ECG)、光電容積圖(PPG)和腦波訊號等生理訊號的分析與應用、類神經網路與深度學習的應用。
林老師搭配合作產學COMGO 昌泰科醫股份有限公司所提供之可攜式裝置微控制器作為硬體開發平台,開發交感神經/副交感神經、血管彈性分析演算、心電圖異常偵測演算法,每次僅需量測2 分鐘即可完成測得自我心血管健康情況的相關資訊,包括:血流動力彈性圖、血管彈性、血管疲勞、血液濃稠、血管年齡、心電圖、心律不規律、壓力值、元氣值、心律、血氧共12 項的健康資訊,並提供完整的健康報告及評分,並透過APP 及雲端AI 分析及長期記錄使用者的生理資料。量測分析結果上亦減少使用者所不易理解醫學數值,採以較易理解的評級與建議模式,讓使用者能直觀及明確的了解自身健康狀況,如圖一所示。合作過程輔導昌泰科醫獲得經濟部第25屆創新研究獎、經濟部第19屆新創獎、2018年IEEE_ISNE最佳論文獎、IAPS 2017 創業中國亞太區優勝獎、106年經濟部CITD協助傳統產業技術開發計畫補助(產學合作研發類別)、科技部產學合作計畫phase II 和成功晉級USA新創加速器亞太區決賽(Startup World Cup Asian Regional Finale 2021)。同時,廠商昌泰科醫榮獲2021年由科技部規劃、國研院國網中心籌備之全新升級「台灣杉三號」啟動提前上線服務,並結合TWCC臺灣AI雲、DAS資料分析平台、AIoT平台及台智雲公司服務業界的能量,推出「科技抗疫2.0」專案的獲選學研/產業新創的補助。