TWI508034B

TWI508034B - 心肺復甦術教學系統及方法

Info

Publication number: TWI508034B
Application number: TW103100652A
Authority: TW
Inventors: Ya Ling Chen; yi wei Shen; Hsing Chen Lin; Yueh Hsuan Lee
Original assignee: Ind Tech Res Inst
Priority date: 2014-01-08
Filing date: 2014-01-08
Publication date: 2015-11-11
Also published as: TW201528225A; CN104766503A; US20150194074A1

Description

心肺復甦術教學系統及方法

本揭露係有關於一種心肺復甦術教學系統及方法。

心肺復甦術(Cardiopulmonary Resuscitation,CPR)對於因疾病猝發或意外事故導致心臟停止跳動的傷患而言，通常是必要且迫切的一種急救技能。因此，在事發後的最短時間內，旁觀者、先遣因應者、以及和醫護人員適當地對傷患施行心肺復甦術之進行緊急處置成為了傷患存活或癒後的關鍵。

心肺復甦術包含一系列的評估和行動。而隨著病例累積與研究報告的結果，心肺復甦術的施行方式也隨之變通，除了可以幫助推廣心肺復甦術的學習與普及之外，也可以獲得更良好的急救效益。

目前國際主要推廣實施的心肺復甦術是採用美國心臟醫學會(American Heart Association,AHA)已公布之新版心肺復甦術操作準則。台灣衛生署亦已根據此版本資訊也已公告新版民眾心肺復甦術急救法指南。此新版心肺復甦術指南將既有的施救程序中之「暢通呼吸道-檢查與維持呼吸-胸部按壓」(教學之簡稱口訣：A-B-C)步驟，調整為「胸部按壓-暢通呼吸道-檢查與維持呼吸」(教學之簡稱之口訣：C-A-B)。最近的心肺復甦術急救法指南中特別強調先進行「胸部按壓」，即施行時先行壓胸，以確保傷患體內之血液循環使含氧血流可供應各器官。於施行此新版心肺復甦術急救法時，關於「胸部按壓」的技巧至為關鍵，其正確施行與否攸關心肺復甦術施救之品質，也是心肺復甦術學習者需要確實熟稔的重點，有效的「胸部按壓」技巧包含以下原則：按壓速率達到每分鐘100次(100次/分鐘)；關於每次的按壓深度(絕對按壓深度)，對成人與兒童達5公分(2英吋)、對嬰兒達4公分(約1.4英吋)；每次按壓後需要確保完全的胸部回彈；儘量避免中斷胸部按壓的施行；避免過度通氣。

心肺復甦術是否能確實成為救命術的前提是「使更多的人確實學會心肺復甦術，並能成功地運用此技巧」，使大眾能在緊急狀況下可成為施救者，對傷患施行心肺復甦術，以爭取更理想的救治時間與成效。因此，積極對大眾推廣心肺復甦術，並實施教育訓練至關重要。藉由講授課程與實作訓練之途徑，確實地教導心肺復甦術學習者，使其能實際操作練習，以掌握正確的技巧。「實作訓練」對於心肺復甦術的教學是必須的。如何在實作訓練中，有效地教導心肺復甦術學習者成了主要目標之一。針對此目標，發展一套有效的實作教學系統是可行的方式之一。就現況而言，心肺復甦術的合格師資仍有不足，限制了學員實際作學習的資源，因此，發展實作教學系統重要的。具備影音指引能力的實作教學系統可以幫助心肺復甦術學習者更有效率學習正確的心肺復甦術技巧，以確實成功地施行心肺復甦術。

既有的心肺復甦術教學系統通常包含一假人及一影音指引平台。此假人係用於模擬需要施行心肺復甦術的傷患；此影音指引平台包含一顯示器、一揚聲器、及一多媒體設備，此影音平台用於預先錄製一多媒體教學內容及播放此多體教學內容。此教學內容包含以影音指引一心肺復甦術練習者(學員)，來指導學員對假人實施心肺復甦術。其中，心肺復甦術最不易熟悉卻相當重要的技巧是「胸部按壓」，所以，目前已發展出「互動式心肺復甦術教學系統」來增進訓練效果，當此學員對此假人操作心肺復甦術時，可藉由一體感影像設備來紀錄此學員的操作資訊，並經由一微處理器將相關資訊運算分析之後，傳達至此影音指引平台，再進行輸出，以提供此學員進一步的指引，讓此學員能夠即時得知其操作正確與否，或進行對應調整，提升學習成效。

時下的「互動式心肺復甦術教學系統」係基於一光感技術，並搭配一光球感應硬體設備來使用。所以當學員在操作此系統時，此系統需要配戴一光球設備來發射訊號，致能一感應設備偵測此訊號並進行後續處理。因此，此類系統在實際使用上時會影響學員操作時的擬真效果，並且此光球感應設備非常昂貴，推廣訓練較不容易。

本揭露之一實施例揭露一種心肺復甦術教學系統包含一影像輸入模組、一影像處理模組、一指引模組、以及一輸出模組；其中此影像輸入模組係用於偵測及擷取使用者於執行胸部按壓步驟時的動態影像，以產生複數個狀態影像訊號；此影像處理模組係耦接至此影像輸入模組，接收並處理此影像輸入模組所取得之此複數個狀態影像訊號，在執行分析運算後將此複數個狀態影像訊號轉化成姿勢訊號，然後再將姿勢訊號整合轉化為一軌跡訊號；此指引模組係耦接至此影像處理模組，在接收來自於此影像處理模組的此軌跡訊號後，即根據此軌跡訊號運進行分析運算，並取得多種動態姿勢參數，然後對前述動態姿勢參數執行運算分析，以取得確效訊號，再檢視此確效訊號，經過分析與判讀結果後，以作出至少一種回饋指示；此輸出模組耦接至此指引模組，以接收前述之回饋指示，再將回饋指示輸出，導引一使用者正確地操作胸部按壓步驟。

本揭露之又一實施例揭露一種心肺復甦術教學系統之操作方法，包含：接收由影像輸入模組蒐集使用者的影像訊號；設定系統參數與標準值以及使用者進入準備狀態；確認系統是否已完成使用者的手掌定位：如未能立即完成定位，則執行手掌定位分析運算；如確認已完成定位，則進入實測計時；實測計時係針對一預設之連續時間執行計時，在此段連續時間內，系統將同步並持續監測使用者的操作動態，包含手掌移動之追蹤與移動軌跡分析，以及手臂姿勢的監測分析，提供後續步驟作出回饋指示；於計時之連續時間內，如使用者中途結束按壓，則系統分析所得之回饋指示將為「失敗」，並執行輸出失敗之提示，並結束此訓練；另一方面，於計時之連續時間內，系統監測及判斷手臂姿勢是否異常。如監測結果造成「手臂姿勢異常」的回饋指示時，系統便會根據前述「手臂姿勢異常」的回饋指示，輸出畫面及語音提示，警示使用者，以利引導其修正其姿勢；反之，如監測結果未顯示「手臂姿勢異常」，則系統將偵測使用者執行胸部按壓步驟的狀態；於取得按壓次數與按壓速率的資訊後，系統確認按壓速率是否符合預設之標準值，不符標準即視為異常。因此，當按壓速率異常時，系統導向回饋指示，輸出畫面及語音提示，警示使用者；反之，當按壓速率未產生異常時，系統將持續其監測功能，直到其按壓次數達到訓練之標準，讓使用者完成完整的胸部按壓步驟訓練流程後。

110‧‧‧影像輸入模組

120‧‧‧影像處理模組

121‧‧‧特徵影像擷取與定位單元

122‧‧‧手臂姿勢偵測單元

123‧‧‧軌跡追蹤單元

130‧‧‧指引模組

131‧‧‧姿態判讀與回饋單元

132‧‧‧按壓速率計算單元

140‧‧‧輸出模組

141‧‧‧影像輸出單元

142‧‧‧語音輸出單元

P‧‧‧波峰值

C‧‧‧波谷值

第一圖所示為係本揭露之心肺復甦術教學系統之結構示意圖。

第二A圖至第二I圖所示為本揭露之影像處理模組與指引模組執行過程的示意圖。

第三圖係本揭露之手掌移動軌跡模擬示意圖。

第四圖所示為本揭露之一種心肺復甦術教學系統之操作方法。

第五圖所示為第四圖之步驟404之詳細流程示意圖。

第六圖所示為第四圖之步驟407之詳細流程示意圖。

為使本揭露之目的、技術特徵及優點，能更為相關技術領域人員所了解，並得以實施本揭露，在此配合所附之圖式，具體闡明本揭露之技術特徵與實施方式，並列舉較佳實施例進一步說明。以下文中所對照之圖式，係表達與本揭露特徵有關之示意，並未亦不需要依據實際情形完整繪製；而關於本案實施方式之說明中涉及本領域技術人員所熟知之技術內容，亦不再加以贅述，合先敘明。

由於本揭露揭露一種心肺復甦術教學系統及一種心肺復甦術教學辨識回饋方法，其中所利用心肺復甦術教學設備，例如：模型假人、與模型假人搭配設置用於量測與評估「暢通呼吸道步驟」(Airway；口訣簡稱A)、「檢查與維持呼吸」步驟(Breathing；口訣簡稱B)相關設備、處理器設備、顯示設備，係利用現有技術來達成，故在下述說明中省略其完整描述。

以下本揭露所述之心肺復甦術教學系統，係針對心肺復甦術之「胸部按壓步驟」(Chest Compression；口訣簡稱C)所設計，其施行之方法與原則係參照美國心臟協會於2010年所公佈之新版心肺復甦術操作準則，故不再詳細說明其施行細節。

再者，由於胸部按壓步驟中，「按壓總次數」與是傷患發生心臟停止後存活的重要決定因素，按壓總次數愈多存活率便提高，而按壓總次數取決於「按壓速率」與「按壓的時間段」。另一方面，「按壓深度」則決定了按壓是否能有效達成充分提高胸內壓，並足以產生血流輸送至重要器官。因此，胸部按壓步驟中之「按壓速率」與「按壓深度」至關重要。因此，現說明「胸部按壓步驟」之重要原則，並作為本揭露對於胸部按壓步驟施行品質的評估基礎：1.按壓速率至少須達到每分鐘100次(100次/分鐘)；2.每次的按壓深度(下稱絕對按壓深度)至少須達5公分；3.每次按壓後必須確保完全的胸部回彈；以及4.避免中斷按壓。

本揭露即基於前述之操作準則訂立標準值，並據之評估胸部按壓步驟是否達到標值，並對應產出回饋指示，導引使用者(即學員)學習操作正確的胸部按壓步驟。

需說明的是，本揭露現述之標準值係根據現行較理想的心肺復甦術操作準則而定，實際上可因應日後更新之操作準則而調整，以符合更理想的教學操作效果；且本揭露現述之較佳實施例係針對成人的操作準則說明，實際上可因應不同傷患對象(例如：兒童、嬰兒)之操作準則而加以調整，俾更貼近教學訓練之需求。

以下說明中所使用的「耦接」一詞可指任何直接或間接的連接手段。舉例而言，如描述第一裝置耦接於第二裝置，則應解釋成該第一裝置可以直接連接於該第二裝置，或者該第一裝置可以透過其他裝置或某種連接手段而間接地連接至該第二裝置。

第一圖所示為係本揭露之心肺復甦術教學系統之結構示意圖。如第一圖所示，心肺復甦術教學系統100包含一影像輸入模組110、一影像處理模組120、一指引模組130、以及一輸出模組140；其中影像輸入模組110係用於偵測及擷取使用者於執行胸部按壓步驟時的動態影像，以產生複數個狀態影像訊號；影像處理模組120係耦接至影像輸入模組110，接收並處理影像輸入模組110所取得之狀態影像訊號，在執行分析運算後將這些狀態影像訊號轉化成姿勢訊號，然後再將姿勢訊號整合轉化為一軌跡訊號；指引模組130係耦接至影像處理模組120，在接收來自於影像處理模組120的軌跡訊號後，即根據軌跡訊號運進行分析運算，並取得多種動態姿勢參數，然後對前述動態姿勢參數執行運算分析，以取得確效訊號，再檢視此確效訊號，經過分析與判讀結果後，以作出至少一種回饋指示；輸出模組140耦接至指引模組130，以接收前述之回饋指示，再將回饋指示輸出，導引該使用者正確地操作該胸部按壓步驟。

值得注意的是，其中影像輸入模組110係用於偵測使用者於執行胸部按壓步驟時的動態影像，其偵測目標乃使用者執行胸部按壓步驟時的動作變化，尤其以雙臂與雙掌為主；影像輸入模組110可於偵測期間取得連續性的狀態影像訊號，或依預設時間間隔或時間區段依序取得多種狀態影像訊號。

影像處理模組120耦接至影像輸入模組110，影像輸入模組110取得狀態影像訊號之後，將狀態影像訊號傳輸至影像處理模組120對前述之狀態影像訊號執行分析運算，並將這些狀態影像訊號轉化成姿勢訊號，根據本揭露較佳實施態樣而言，姿勢訊號係指「手掌定位訊號」與「特徵點訊號」。影像處理模組120接著繼續進行下一步的分析運算，使這些姿勢訊號得以整合轉化為一軌跡訊號，此軌跡訊號係顯示於特定連續時間區段內，使用者執行胸部按壓步驟的動態軌跡；且根據本揭露較佳實施態樣而言，前述軌跡訊號係指「手掌軌跡訊號」，即指使用者的手掌在特定連續時間內移動的軌跡。

指引模組130耦接至影像處理模組120，且指引模組130接收來自於影像處理模組120的軌跡訊號後，即根據軌跡訊號運進行分析運算，並取得多種動態姿勢參數。就本揭露較佳實施例而言，指引模組130可採用峰值偵測(Peak Detection)演算法，區分出軌跡訊號的門檻值、波峰值與波谷值，即為本揭露系統之動態姿勢參數；且這些動態姿勢參數係隨使用者執行該胸部按壓步驟的狀態而即時變化。接著，指引模組130對前述動態姿勢參數執行運算分析，以取得確效訊號。就本揭露較佳實施例而言，此確效訊號係指各次按壓的「按壓深度」。

因此，根據前述本揭露所依據的操作準則，訂立本揭露針對胸部按壓步驟所採用之「預設標準」，其中之按壓深度之具體的標準值為5公分，而按壓速率至少須達到每分鐘100次(100次/分鐘)。因此，指引模組130在運算分析過程中，將檢視此確效訊號是否達到標準值(即大於或等於5公分)，並據之評估胸部按壓步驟是否符合操作準則之要求，唯有當此確效訊號符合標準值時，才將該次按壓判讀為一「有效按壓」。接著，指引模組130根據預先設定之連續時間，計算此段連續時間內，使用者於執行胸部按壓步驟過程中達成有效按壓的次數與速率，即分別為「按壓次數」與「按壓速率」，並進而判讀此段連續時間內的胸部按壓步驟是否達成按壓速率至少100次/分鐘之要求。在獲得上述分析、判讀結果後，指引模組130便能據之對應作出至少一種回饋指示，例如成功或失敗。

輸出模組140耦接至指引模組130，故指引模組130將前述之回饋指示傳輸至輸出模組140後，便可輸出回饋指示，導引該使用者正確地操作該胸部按壓步驟。根據本揭露之較佳實施態樣，為提升學習效果，可藉由語音、影像等多媒體途徑呈現回饋指示給使用者，讓使用者得知其操作是否達到預設標準，導引使用者學習操作正確的胸部按壓步驟。此外，本揭露對於輸出模組140的型態並不加以限制，較佳的實施態樣係採用現有的影音顯示器輸出模式，無須再行添購新的輸出設備。且在輸出的過程中，輸出模組140可額外根據回饋指示對應提供進一步的指引建議，例如：鼓勵性影音或修正建議等，以提升使用者的學習興趣與學習效果。

請繼續參考第一圖以說明本揭露之心肺復甦術教學系統各模組之較佳實施態樣，或各模組所具備的其他功能性單元及其對應構成之特徵與功效。

影像輸入模組110，係泛指可偵測目標物(即本揭露之人體)動態變化之「深度影像攝影機」，其主要功能為連續擷取人體動態影像及對應之影像深度訊號，因此，本案對使用的深度影像攝影機不加以特別限制。然而，根據本案較佳實施態樣，影像輸入模組110可採用市售之Kinect體感攝影機(微軟公司)、Xtion(華碩公司)、或其他等效之深度影像攝影機(感應器)。由於本揭露較佳實施例所採用的體感偵測技術係為相關領域技術人員所熟知，故不在此詳述，簡言之，該偵測技術基於Light Coding技術，藉由近紅外線光源產生訊號發布至量測空間並標定空間內物體取得量測資訊，後經編碼與運算取得偵測目標之三維空間(3D)深度的圖像，並可進一步將深度資訊轉換成3D圖像。除前述之Kinect體感攝影機、Xtion體感攝影機外，並可額外視需求搭配解高解析度彩色攝影機(例如720p彩色攝影機)使用，以強化擷取影像資訊之效能。

因此，由於基於本揭露採用之體感攝影機之原理，使用者及假人均無須另外使用或配戴控制器或是發訊器(例如：光球設備)等硬體裝置，便能有效達成偵測效果，因此完全不會干擾使用者操作心肺復甦術的訓練，同時提升了實境模擬教學效果和動態偵測效果。

本揭露所述之影像處理模組120，係用於分析動態影像的深度訊號，其運用的技術基礎之一仍為深度影像攝影機與相關技術，除前述之影像深度感測功能外，深度影像攝影機亦具追焦功能，同時可發揮骨架辨識與追蹤(Skeletal Tracking)的功能，故可用於監測並追蹤使用者的動態，並取得分析使用者操作胸部按壓步驟之動作變化的必要資訊。

具體而言，本揭露之影像處理模組120即運用前述骨架辨識功能，辨識使用者的「軀體特徵點」(尤其是使用者的手臂與手掌)，並偵測前述軀體特徵點之動態；再藉由監測軀體特徵點以追蹤特定身體區域(尤其是使用者的手掌)之動作變化，訂出軀體中的手部特徵點，以取得手部特徵之狀態影像訊號(以下稱手部狀態影像訊號)。由於體感偵測與骨架辨識相關技術係為相關領域技術人員所熟知，故不再於此詳述。

影像處理模組120係進一步包含特徵影像擷取與定位單元121、手臂姿勢偵測單元122與軌跡追蹤單元123。其中，影像處理模組120所包含之特徵影像擷取與定位單元121，係基於骨架資訊，辨識使用者的手部特徵點，取得手部狀態影像訊號以利進行定位，並進一步基於手部特徵點，對直接施行胸部按壓步驟的使用者「手掌」進行定位；手臂姿勢偵測單元122則監測使用者的手臂姿勢；而在取得手部特徵點之定位資訊之同時，以軌跡追蹤單元123對使用者的「手掌」展開追蹤並使用者的手掌，以分析手部特徵點的變化軌跡。

實務上，於定位使用者的手掌時，由於使用者在執行胸部按壓步驟係採雙手交疊後進行施力按壓，因此如以習知技術操作定位功能，影像處理模組120將因骨架重疊產生影像遮蔽的問題，造成判讀失誤而無法正確定位出雙手交疊狀態之手掌位置，致使運算得出的節點與真實手掌位置產生偏差。而且手掌位置並不穩定，如第二A圖及第二B圖所示，第二A圖及第二B圖為固定姿勢時之連續影像，圖中圓點為原始影像模組所判定之手掌位置，由於左手掌被遮蔽住，因此在第二A圖中左手掌的判定位置離實際位置有一定差距，而第二B圖甚至無偵測出左手掌。由第二A圖及第二B圖可知，在固定姿勢的連續影像所偵測出的原始手掌位置並不穩定，因此不適合直接用來記錄胸部按壓時的手掌按壓軌跡。

針對此問題，本揭露一實施例提供了解決方式：為了能定位出手掌正確位置，先找出使用者的手肘與手前臂方向，並擷取此子區域影像，如第二C圖所示。由於雙手交疊處的影像變化大，因此可利用梯度找出可能為手掌的區域，影像梯度可以下式得知：得到的影像梯度如第二D圖所示。

由於並非影像梯度最大的區域就一定是手掌的區域，因此，在此再搭配原始骨架的資訊更精確地修正手掌位置。首先找出雙手肘至手腕方向的交錯點為第二C圖圓點處(InitHandCenterX ,InitHandCenterY )，以此點產生一個函式P

其中，σ _x 及σ _y 分別為x 水平方向及y 垂直方向的靈敏值，值越大則對此方向的靈敏變化越小，第二E圖為得出的P 函式對映圖，值為1則表示越有可能是手掌所在位置。最後結合上式(1)及(2)可得出Hand _likelihood 函式：

其中，m _f 用來設定正規化對齊中心，而σ _t 為梯度靈敏值，值越大則梯度對此式影像越小。最後，在得出的Hand _likelihood 函式中，找到值最大的位置視為修正後的手掌位置，如第二F圖及第二G圖方塊即為修正後的手掌位置。

修正後的手掌位置再搭配軌跡追蹤單元便可有效追蹤出手掌軌跡，如第二F圖、第二G圖及第二H圖所示，原始影像模組的骨架追蹤無法快速有效地在動態影像追蹤出手掌正確位置，但修正後的演算法卻可有效且穩定地追蹤手掌位置(如圖中方塊所示)。

而在追蹤手部特徵點時，若使用影像輸入模組110所取得之全幅影像進行追蹤，其計算量龐大且勢必影響運算效率，連帶影響後續訊號處理的效能。因此，針對此問題，本揭露之另一實施例提供了解決方式：影像處理模組120可根據彩色影像資訊，先行找出對應於手掌部位且具代表性的「像素計算特徵點」再進一步運算與追蹤。基於此方法，本揭露較佳的實施態樣是使用「加速穩健特徵技術」(Speeded Up Robust Features；以下簡稱SURF)，理由在於SURF具有旋轉及縮放不變的特性，在施行心肺復甦術胸部按壓時，即使使用者的手掌處於按壓時的快速位移狀態下，亦可以維持其特徵。因此，SURF在找尋手部特徵影像中的像素點x =(x ,y )計算特徵點，此時先求出縮放大小為σ 的Hessian矩陣H (x ,σ )(Hessian matrix)，

其中，L _xx (x ,σ )為高斯二階導函數與手部特徵影像I 中點x 的摺積，L _xy (x ,σ )與L _yx (x ,σ )皆為相同意義。然後，透過簡化過後的近似Hessian矩陣行列式，det(H _approx )=D _xx D _yy -(0.9D _xy )² (5)其中，D _xx 、D _xy 及D _yy 為L _xx 、L _xy 及L _yy 的近似，det(H _approx )為det(H )的近似行列式。

求出其「像素計算特徵值」；若此點的特徵值大於預設的「像素計算門檻值」時，就會被認定為在影像中具有代表性的像素計算特徵點，藉此可鎖定手部特徵影像中的手掌或特定位置(稱作「SURF特徵點」)，進行分析運算，顯著提升了運算效能。

此外，於追蹤手部特徵點時，須持續針對使用者的手掌定位，才能達到追蹤的效果。因此，為了能夠在動態影像中持續定位手掌，本揭露採用光流演算法(Optical flow)追蹤手部特徵點，透過圖像像素點的強度隨時間的變化進而推斷出手掌移動速度及方向的方法，以監測其於前後取得的影像中動態位置的變化(即手掌位置的變化)；而取得手掌位的動態變化資訊，亦即代表手掌姿勢變化的姿勢訊號，繼而透過進一步的整合性運算分析手段，記錄並分析獲得使用者的手掌在一特定連續時間內中移動的軌跡。

至此，經前述影像處理模組120之各單元執行功能，可將手部特徵影像的動態變化所對應產生的訊號，經分析運算轉化為代表手部姿勢變化的「姿勢訊號」，接著，再由整合性運算手段將動態的姿勢訊號轉化為一「軌跡訊號」。

指引模組130進一步包含姿態判讀與回饋單元131以及按壓速率計算單元132。其中，姿態判讀與回饋單元131與按壓速率計算單元132根據影像處理模組120輸出的「軌跡訊號」，協同執行軌跡分析，並據分析結果計算求出「按壓深度」、「按壓次數」以及「按壓速率」。根據本揭露之一較佳實施例，係基於峰值偵測(Peak Detection)演算法進行分析。請同時參照第三圖，係本揭露之一較佳實施例之手掌移動軌跡模擬示意圖，其中之波動曲線係呈現手掌移動軌跡，表示特定時間內使用者手掌軌跡訊號。具體言之，如第三圖所示，根據前述影像處理模組120輸出之分析資訊已得知使用者的手掌在一特定連續時間中移動的軌跡，其後利用峰值偵測演算法偵測區域的波峰及波谷的位置，並先定義一「門檻值」(threshold)，此門檻值係用以避免由訊號中的雜訊而導致誤判的問題。接著先尋找波峰值P，並記錄下區域尋找所得之最大值，定義為「區域最大值」，接著求出區域最大值減去門檻值之數值(以下式表示：[區域最大值-門檻值])。其後，當搜尋到的值小於[區域最大值-門檻值]時，此時的區域最大值就會被認定為波峰值。接著，再往下尋找波谷值，記錄區域尋找的最小值，定義為「區域最小值」，求出區域最小值加上門檻值之數值(以下式表示：[區域最小值+門檻值])。當搜尋到的值大於[區域最小值+門檻值]時，此時區域最小值就被認定為波谷值C。繼續以前述定義與判讀方式，持續反覆尋找峰值，直到所有「軌跡訊號」都完成檢查為止。關於計算按壓深度的方式係藉由檢查相鄰之波峰波谷值的差異判讀其按壓深度。

而根據按壓深度的計算結果，可根據前述波峰波谷值的差異判斷該次按壓深度是否達成標準值(按壓深度須達5公分)：如當次按壓深度達到此標準，方視為一次「有效按壓」，並列入計數一次；反之，如果按壓的深度不夠深，未達到標準值，則系統不計數，藉此計算出一固定連續時間內的「有效按壓次數」，進而推知按壓速率。

而需要說明的是，本系除了在針對手掌移動軌跡進行追蹤與運算的同時，也藉由影像處理模組120之手臂姿勢偵測單元122，且同步針對手臂姿勢進行監測，並輸出資訊至指引模組130之姿態判讀與回饋單元131。姿態判讀與回饋單元131可預設姿勢異常靈敏度參數標準，並且按此預設姿勢異常靈敏度參數標準對手臂姿勢偵測單元122提供的資訊進行運算處理，以判讀使用者在操作胸部按壓步驟的手臂姿勢是否符合預設標準，供指引模組作出對應的回饋指示(例如姿勢錯誤、姿勢正確)，以導引使用者執行正確的手臂姿勢執行胸部按壓步驟，可輔助使用者更明確完成胸部按壓步驟，提升學習效果。而相關監測與分析技術詳述如下：在姿勢感知單元中，會計算手肘彎曲程度，若小於預設門檻值時就會發出警告，如第二I圖所示，以右手為例，圖中A點為右側肩膀、B點為右手肘，C點則為修正後的手掌位置，可以下式求得手肘夾角θ：左手肘夾角亦以此式求得，若左右手肘夾角θ任一小於預設門檻值時就會發出警告提醒使用者注意。

輸出模組140可進一步包含影像輸出單元141與語音輸出單元142。由於輸出模組140耦接至指引模組130，主要將指引模組130所提供的回饋指示輸出，導引該使用者正確地操作該胸部按壓步驟。其中，影像輸出單元141負責輸出影像(可為靜態影像或動畫影像)提示，並可依照回饋指示(例如：胸部按壓步驟成功、胸部按壓步驟不成功、手臂姿勢正確或是手臂姿勢不正確等)播放特定提示之影像，讓使用者得知其操作是否正確，或是需要修正。另一方面，語音輸出單元142負責輸出語音提示，此語音提示除了可同步配合影音指示強化提示效果外，也可獨立使用，讓使用者能集中注意力至操作上，藉由語音提示修正或續行操作，而不需分心觀察影像提示，進而強化提示的效果。此外，本揭露之輸出模組140，可採用現有的影音顯示器輸出模式，無須再行添購新的輸出設備，大幅減低了教學器材的設置成本。

除了根據指引模組130提供的回饋指示之外，輸出模組140在輸出的過程中，可額外根據回饋指示對應提供進一步的指引建議，例如：在使用者達成預設目標時播放鼓勵性影音；或是使用者未達成預設目標時，提示其失敗理由(例如：按壓深度不足、按壓速率不足、手臂姿勢不正確等)，甚至進一步具體展示並指引修正建議(例如：提示按壓深度、提示正確手臂姿勢、提示按壓速率等)，以提升使用者的學習興趣與學習效果。

第四圖所示為本揭露之一種心肺復甦術教學系統之操作方法。如第四圖所示，步驟401係開始藉由影像輸入模組蒐集使用者的影像訊號。步驟402係由系統設定參數與標準值，例如按壓深度及姿勢異常靈敏度參數等，供系統分析運算使用；以及由使用者配合，於模型假人附近就位並作出心肺復甦術的胸部按壓步驟(即新版心肺復甦術之第一步驟)的準備動作。

當使用者完成準備動作後，系統便開始執行步驟403，針對使用者的手部(含手臂與手掌)展開定位與追蹤的分析運算，以確認系統是否已完成使用者的手掌定位：如未能立即完成定位，則執行步驟404；如確認已完成定位，則進入步驟405之實測計時。其中，由於步驟404之目標係藉由前述本揭露之手掌定位分析運算方法，以正確定位使用者的手掌位置。第五圖所示為第四圖之步驟404之詳細流程示意圖。如第五圖所示，步驟4041藉由先找出使用者的手肘與手前臂方向，再以此方向延伸定出手掌可能位置與區域；步驟4042開始計算手掌可能位置的影像梯度；步驟4043係找出影像梯度最大的位置與區域，並將影像梯度最大的位置與區域定位為手掌。在取得手掌定位資訊後，步驟4044係採SURF技術，以較佳的運算效率計算出手掌之SURF特徵點。在達成步驟4041至步驟4044之目標後，系統便進入步驟405之實測計時。

步驟405之係針對一預設之連續時間(例如1分鐘)執行計時，而在此段連續時間內，系統將同步並持續監測使用者的操作動態，包含手掌移動之追蹤與移動軌跡分析，以及手臂姿勢的監測分析，提供後續步驟作出回饋指示。於步驟405計時之連續時間內，如使用者中途結束按壓，因其連帶反映在按壓深度、按壓次數與按壓速率等監測參數上，則系統分析所得之回饋指示將為「失敗」，並於步驟411中執行輸出失敗之提示，並結束此訓練。另一方面，如於步驟405計時之連續時間內，系統進入步驟406，目標乃監測及判斷手臂姿勢是否異常。如監測結果造成「手臂姿勢異常」的回饋指示時，系統便會進入步驟410，係根據前述「手臂姿勢異常」的回饋指示，輸出畫面及語音提示，警示使用者，以利引導其修正其姿勢；反之，如監測結果未顯示「手臂姿勢異常」，則系統將進入步驟407以偵測使用者執行胸部按壓步驟的狀態。第六圖所示為第四圖之步驟407之詳細流程圖。如第六圖所示，步驟407更包含步驟4071，係採用光流演算法追蹤手部特徵點，並取得表示手掌位的動態變化資訊之姿勢訊號，並分析出手掌在一特定連續時間內中移動的軌跡，並產出軌跡訊號；步驟4072係針對軌跡訊訊號進行分析，以峰值偵測演算法，運算得出手掌移動的軌跡訊號的峰值，繼而求出按壓深度，並判讀每次的按壓是否為有效按壓；步驟4073係針對前述之有效按壓進行計數，以取得此連續時間內的按壓次數與按壓速率。

於取得按壓次數與按壓速率的資訊後，系統進入步驟408，其目標為確認按壓速率是否符合預設之標準值，不符標準即視為異常。因此，當按壓速率異常時，系統導向步驟410回饋指示，輸出畫面及語音提示，警示使用者；反之，當按壓速率未產生異常時，系統將持續其監測功能，直到其按壓次數達到訓練之標準(例如30次)，如步驟409所示，讓使用者完成完整的胸部按壓步驟訓練流程後。

綜而言之，本揭露所揭露之一種心肺復甦術教學系統及方法，即時辨識並且分析使用者施作心肺復甦術胸部按壓步驟的動態狀態之後，作出回饋指示，並提供提示或建議予使用者，讓使用者可續行練習或修正操作方式，使操作者獲得較佳的學習效果。本揭露之特徵在於，藉由深度影像攝影機所取得之上臂骨架資料，透過演算法進行手掌特徵點進行手掌定位，並追蹤手掌移動計算手掌移動之訊號，用以判斷胸腔按壓之深度與頻率，達到確認CPR動作與準確度。

本揭露之實施例揭露一種心肺復甦術教學系統，包含一影像輸入模組、一影像處理模組、一指引模組、以及一輸出模組；其中影像輸入模組係用於偵測及擷取使用者於執行胸部按壓步驟時的動態影像，以產生複數個狀態影像訊號；影像處理模組係耦接至影像輸入模組，接收並處理影像輸入模組所取得之狀態影像訊號，在執行分析運算後將這些狀態影像訊號轉化成姿勢訊號，然後再將姿勢訊號整合轉化為一軌跡訊號；指引模組係耦接至影像處理模組，在接收來自於影像處理模組的軌跡訊號後，即根據軌跡訊號運進行分析運算，並取得多種動態姿勢參數，然後對前述動態姿勢參數執行運算分析，以取得確效訊號，再檢視此確效訊號，經過分析與判讀結果後，以作出至少一種回饋指示；輸出模組耦接至指引模組，以接收前述之回饋指示，再將回饋指示輸出，導引該使用者正確地操作該胸部按壓步驟。

綜上所述，一種心肺復甦術教學系統及方法提供可即時辨識並且分析使用者施作心肺復甦術胸部按壓步驟的動態狀態之後，作出回饋指示，並給予提示或建議使用者，讓使用者可續行練習或修正操作方式，使操作者獲得較佳的學習效果。也提供一種偵測設備簡化且擬真效果較佳之心肺復甦術教學系統，其成本低廉，且系統易於操作，均有利於提昇對大眾或醫護人員推廣學習心肺復甦術的成效。更可提供一種能同步追蹤並監測使用者之心肺復甦術胸部按壓表現的心肺復甦術教學系統，且在監測的過程中，亦可藉由影像辨識與分析，同步即時確認使用者的手臂姿勢是否正確，並提供回饋指示，以給予使用者對應之提示，以提昇學習效能。

惟，以上所揭露之圖示及說明，僅為本揭露之較佳實施例而已，非為用以限定本揭露之實施，大凡熟悉該項技藝之人士其所依本揭露之精神，所作之變化或修飾，皆應涵蓋在以下本案之申請專利範圍內。