解鎖步態中的健康密碼
探索如何利用Transformer深度學習模型，從穿戴式感測器(IMU)數據中，洞察生理年齡並識別潛在的運動神經健康警訊。
為何步態如此重要？
步態不僅是行走，更是反映神經、肌肉骨骼和心血管系統綜合功能的「生物標記」。微小的步態變化，就能揭示健康狀態的宏觀趨勢。
步態參數群組比較
透過IMU感測器，我們能精準量化不同群體的步態差異。下方圖表展示了「年輕健康成人」、「年長健康成人」及「運動神經疾病(MND)患者」在幾個關鍵步態參數上的示意性差異。例如，隨著年齡增長或疾病影響，步速通常會減慢，而步態的變異性則會增加，反映出穩定性的下降。
Transformer模型能從原始感測器數據中，自動學習並辨識這些複雜且細微的模式，實現精準分類。
Transformer如何解讀IMU信號？
這是一個將連續、嘈雜的感測器數據轉化為清晰、有意義分類的自動化流程。
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1. 原始信號
收集多通道IMU時間序列數據。
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2. 分塊 (Patching)
將長序列切割成小的「塊」，便於模型處理。
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3. 嵌入與定位
將塊轉為向量，並添加位置資訊以理解順序。
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4. Transformer編碼器
核心所在。自注意力機制捕捉全局模式。
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5. 分類輸出
模型輸出分類結果，如「年輕步態」。
互動式模型藍圖
一個典型的IMU Transformer分類器是如何建構的？透過下方的互動式儀表板，探索關鍵的架構與超參數。
探索超參數
點擊下方按鈕，了解不同超參數如何影響模型的性能、複雜度與學習能力。
點擊按鈕查看說明
超參數是建構模型的基石，共同決定了模型的學習方式。
模型配置可視化
架構佔比
超參數平衡
未來展望：邁向更智能的健康監測
這項技術仍在不斷演進。以下是幾個關鍵的未來研究方向，將使模型更強大、更可靠。
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合成數據增強
利用生物力學模型生成數據，解決真實世界數據稀缺的問題，提升模型穩健性。
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遷移學習
在大型通用數據集上預訓練模型，再於特定步態任務上微調，以提高效率和性能。
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模型可解釋性
可視化注意力權重，理解模型決策依據，以增強臨床醫學的信任度與應用價值。
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端側部署
優化模型效率，使其能夠在手機或穿戴設備上實時運行，實現個人化健康監測。
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