任務紀錄

分類	任務內容	狀態	預計進度或 完成日期
研究 計畫	科技部：愛因斯坦計畫	修正/補充計畫書： 製作2張圖： 「成果」及「分工」	4/22 完成初稿架構
	義大計畫：手傷AI評估	確認計畫是否通過； 構想影片拍攝內容	4/22前確認計畫通過狀態
	科技部–期中報告	條列預計撰寫的內容	5月底完成
資料 分析	FM 短版發展	比較團體層級反應性	每1~2週 定期討論
	Kinect 動作評估	確認資料內容及 後續資料應用	每1~2週 定期討論
	小兒AI分析	擴展/探索AI評估指標	每1~2週 定期討論
測驗 發展	COWMEM 短版發展 （工作記憶測驗）	供慈濟使用。完成90%，只剩資料輸出需修改	4/29 完成
	二階認知測驗電腦化	設計測驗平台， 以提供PPT給明昆	每1~2週 定期討論

資訊：科技部補助延攬研究學者暨執行專題研究計畫–獨立博士後研究學者

l   「獨立博士後研究學者」資格：

1.         申請截止日前最近三年內獲得博士學位

2.         計畫執行期間應不得為國內任一機構編制內或按月支給待遇之專任教學、研究人員

3.         須經院級(含)以上會議同意：由延攬單位所屬院級相關會議審議通過，並提供通過之佐證資料

l   申請時間：約於每年年底，自隔年8/1起開始補助

l   計畫執行年限：至少為三年，至多為五年

l   審查方式：書面審查為主，必要時得進行面試

l   薪資：每月新臺幣 62,830 元至 77,250 元（實際金額由科技部審核決定）

l   通過情形：獲補助者極少。近五年（103~107年）僅通過8位獨立博士後研究學者，其中僅3位台灣人。

由於通過率不高，暫不申請

中風病人動作評估kinect試拍

試拍目標
1. 確認每題的輸出結果/角度是否滿足我們的需求

• 1/14 已完成試拍，等獲得輸出結果再確認。
• 分析軟體及需求可外包給公司撰寫，可向呂老師索取公司資訊。

2. 確認若我們要自行收案再請他們分析的可行性

• 可行性高，事先安裝好資料分析軟體後，影片拍攝完成後可立即獲得分析結果。

3. 若要自行拍攝的執行細節：

• kinect 購買管道（或先借用）
• kinect 架設及安裝
• kinect 資料格式及前處理
• 建立資料共享平台 
• 拍攝情境標準化

4. 初步估計每題所需時間

• 獲得試拍結果後即可估計。

5. 確認每題是否需重複做幾次（如：重複做3次，取3次關節角度的平均值）

• 試拍時個動作重複 3 次。

6. 取得每題的試拍影片（2D影像及3D數據）

• 需另外寫語法擷取 2D 影像。
• 目前可輸出 3D 關節角度及各關節座標。

拍攝內容
我們研究團隊設計的題目：下肢動作 6 題、上肢動作 4 題、平衡 13  題，共23題

拍攝流程
每題各拍2種動作模式：正常/標準動作及模擬病人動作（如：身體代償、多個關節同時動作）。

參與人員
士捷及助理一名（協助計時、觀察紀錄以及未來實際收案時可較快上手）

試拍時間
2019/1/14～18 我們先任選一個半天

雜記：AI評估系統之預期困難、稿件題材、科技部計畫題材

● AI 評估系統發展可能遇到的困難及需要之協助 

• ■ 我們已試著用現有的人體動作（粗動作、細動作）分析套件分析受試者影像，但結果精準度不高。 

• ◆ 我們的資料應該蒐集哪些變項，以利重新訓練 (fine tuning) 模型參數 
• ◆ fine tuning 是否需針對每位受試者進行？ 例如：每位受試者須先拍一段標準化的影片（所有受試者都一樣），作為 fine tuning 使用 
• ◆ fine tuning 所需的資料量應該多大才能有效提升結果？ 

• ■ 有些我們預計分析的能力/向度，還很缺乏可以直接使用之套件。如：注意力 
• ■ 應用程式/平台/資料庫建立 

• ◆ 資料上傳平台建立 
• ◆ AI分析模型及參數建立完成後，如何把模型/參數與要發展的評估系統整合/結合 
• ◆ 評估結果共享/發送系統 

● 稿件題材 

• ■ QOL預測模型（優先）
• ■ 以深度學習分析 IRT（已有一些論文做過可參考） 
• ■ C-DVT @stroke： 短版 vs. 長版之反應性比較 
• ■ C-DVT @schizo： 短版 發展 (cumulative reliability) 

   ■ 博論資料 

● 科技部研究計畫：AI題材

• ■ 兒童發展年齡評估：人工智慧線上系統 （認知、動作、語言、生活自理及社會情緒，參考兒童發展評估之領域）