台北荣总联手阳明交大揭动作捕捉新技术，不穿戴感测器也能精准记录

台北荣总日前（2/19）与阳明交大联手揭露一项新AI技术，无需穿戴任何感测器、只靠几台高解析度相机，就能清楚捕捉人体动作和步态数据，大幅降低动作分析门槛。这套系统名为无标记动作捕捉系统（Markerless Motion Capture System），由阳明交大团队开发、台北荣总团队联合研究验证，发现加上脑部和肌肉讯号记录，可更理解人体行走时的各脑部区域神经讯号变化，不只益于神经退化性疾病的诊断和治疗，未来还可应用于远距复健、跌倒风险评估和脊椎退化疾病研究等领域。

从实验室到临床，系统还可用于多种医疗场景

进一步来说，这套轻量化无标记动作捕捉系统由阳明交通大学脑科技计划记忆痕迹团队研发，只需几台高解析度相机，就能准确捕捉受试者的三维关节位置，受试者不必穿戴感测器或贴任何标记物，穿著日常服装就能完成测试，有别于传统测试的繁琐。（如下图）

接著，北荣神经医学中心神经外科联手阳明交大团队，来研究验证这项技术的临床效果。他们发现，这项技术整合脑电图（EEG）和肌电图（EMG）等电生理讯号，可以进一步探讨步态控制机制。双方还在2025年工程医学与生物应用研讨会（SEMBA 2025）中，提出「步态周期中的时空大脑皮质与肌肉协同连结」研究成果，拿下第一名。

这项研究，是用轻量化无标记动作捕捉系统合并脑部和肌肉讯号记录，来了解人体行走中的各脑部区域神经讯号变化，以及行走中肌肉讯号的调控。这么做，可以更精确揭示中枢神经和肌肉在步态控制中的协同作用。有了这个研究基础，就能帮助神经退化性疾病的诊断与治疗。

台北荣总表示，在医疗场域中，这项技术可以用来了解，脊椎退化疾病或脊髓损伤患者的步态与正常人的差异，并在术前、术后提供精确的数据变化，作为治疗效果的依据。

这个技术也能用于远距云端复健评估系统，医师可即时掌握患者复健进展，制定更个人化的复健计划。此外，该技术还可用来评估跌倒风险和动作能力，特别适合长照和复健领域，医疗团队还能根据即时数据，来调整治疗策略。

至于未来应用，台北荣总认为，无标记动作捕捉系统可结合外骨骼设备，为行动受限的患者提供支援