文/陳根

可穿戴技術，即一種將多媒體、無線通訊、感測等技術相融合，嵌入到人們日常穿戴中的新型人機互動方式。

因

為可穿戴裝置

體積小、功耗低、使用簡便、可移動操作等特點，

其也

被稱為繼手機後的下一個風口

，IDC資料表明，2020年全球整體出貨量為4。447億部，同比上升28。4%。

當前，可穿戴裝置正應用於不同的領域，改變著居民的生活方式，尤其是在康復醫療行業。

通常情況下，可穿戴康復裝置主要由三個關鍵部分組成，分別是感測部分、通訊部分和資料處理部分。

感測部分主要接收生命特徵資料和康復資料訊號；通訊部分主要用於感測部分所接受訊號的傳輸至終端軟體；訊號處理部分主要用於對原始的資料進行處理。

透過運用可穿戴技術對患者康復狀況進行實時遠端監測，因此應用而更為廣泛。

感測部分是可穿戴康復裝置的關鍵部分，呈現微型化和輕量化的發展趨勢，其主要採用微電路板技術儲存接收生理訊號和康復資料訊號，但在長期實時監測方面存在侷限性。

隨著微電子技術的快速發展，微型感測器也可應用於康復和健康監測等，並整合感測、前置放大、微控制和資料傳輸等。

以膝關節康復器具為例，其感測部分所應用的主要感測器包括加速度感測器、角速度感測器和磁力計，分別安裝在腰骶關節、大腿外側、膝關節；其資料傳輸採用藍芽工具，並最終由計算機對資料進行實時處理，最終向患者傳送的結果包括步速、步長、膝關節活動角度等資訊，幫助患者進行膝關節的康復訓練。

此外，就可穿戴裝置在康復領域的應用而言，

一種稱為NCyborg的新機器人系統

正嘗試

幫助中風患者康復

。NCyborg目前正在透過華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院和哈佛大學下屬的腦機介面公司BrainCo之間的合作開發。

NCyborg由三個主要部分組成：

讀取大腦電訊號的EEG（腦電圖）頭帶，讀取前臂神經肌肉訊號的臂帶，以及戴在手上的動力機器人手套

。

當病人試圖用他們的手做某個動作時，頭帶和臂帶將檢測到伴隨的電訊號，並將資料轉發到一個連線的計算機。在那裡，一個基於人工智慧的演算法將把電訊號的獨特模式與手部動作資料庫進行交叉對比，以確定哪種動作與該特定模式相匹配。隨後，它將啟用手套，手套將透過預期的動作移動手。

研究人員認為，以這種方式進行的訓練將逐漸重建佩戴者受損的神經通路，直到最終病人能夠在沒有任何機器人幫助的情況下執行手部動作。其研究結果已發表在

Brain Hemorrhages

上。