●技術簡介:
當前運動科學對於運動強度及疲勞的判定,多依賴特定數值判讀(如:換氣閾值、血乳酸濃度)或教練的個人經驗。近來有多項研究支持運動強度與疲勞可透過心率的變異程度判定。影像式心跳量測,實時捕捉運動中心率資訊的同時,亦不會有額外的裝置負擔,並以大數據分析當前的運動強度,運動中表現,並給予適當的運動建議或警示。
●技術之科學突破性:
全面考慮各種型態的干擾因素,在自建訓練資料中,包含了色溫變化、亮度變化、光源角度、不同的移動模式等因素,確保神經網路能適應各種實際運動中面臨的雜訊問題。AI零接觸心跳量測技術可在實際應用中提供可接受的量測結果,將運動中的心率量測誤差控制在心率的5-6%左右,並可成功追隨運動導致的心率起伏趨勢。
●技術之產業應用性:
非接觸式,連續輸出的心跳偵測技術可應用於相當多領域,已申請FDA SaMD之醫療認證,現正致力於與心臟科、神經內科等合作,開發心室顫動及中風之前兆預測,不但可應用於遠距醫療、健康照護、運動監測等市場之每日健康紀錄管理,長期的觀察,提供醫護人員多一份參考,提供家人多一層安心。
國立陽明交通大學(NYCU)於2021年由國立陽明大學與國立交通大學合併而成,位於新竹市。學校擁有強大的科技、工程、醫學及社會科學領域,並在資訊技術、生物醫學、人工智慧等領域具有卓越的研究實力。國立陽明交通大學致力於跨領域合作與創新,並培養具全球視野的專業人才,積極應對社會挑戰與推動科技發展,為學術界和產業界作出重要貢獻。
技術成熟度:實驗室階段
展示目的:研發成果展示
流通方式:技術授權/合作、自行洽談
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