理大團隊勇奪國際發明展大獎 科研落地防眼疾風險 助減社會醫療負擔

理工大學其中一項研發項目全球首個「便攜式高清角膜地形圖儀」在國際發明展奪得特別大獎。負責研發的紀家樹教授期望，儀器能夠在社會普及，監測學童視力，提升香港醫療水平，長遠減輕醫療系統負擔。

香港理工大學於日前舉辦的第49屆瑞士「日內瓦國際發明展」勇奪多項殊榮，當中，眼科視光學院學院主任兼眼視覺研究中心副總監紀家樹教授領導的研究團隊，研發的全球首個「便攜式高清角膜地形圖儀」更榮獲特別大獎和金獎。紀家樹教授接受專訪時坦言，多得創新科技署的計劃資助，研發項目才能得以發展至今。儀器試點計劃將在香港各大的眼科視光中心陸續「落地」推出，希望能夠在社會普及，監測學童視力發展之餘，提升香港整體醫療水平，長遠減輕醫療系統負擔。

對比傳統大型台式儀器，「便攜式高清角膜地型圖儀」體積重量相對減低。

儀器短時間了解學童視力 尋找改善良方

紀家樹指出，新冠疫情改變生活及上課模式，導致香港學童散光個案激增1.5倍，如果散光沒有得到適當的診斷和矯正，會令眼睛視變得力模糊，增加頭痛的機會，嚴重情況下更可能會引致弱視，大大影響生活質素。紀家樹獲獎的研發項目－「便攜式高清角膜地形圖儀」－能夠發現早期有問題的角膜，配合其他改善視力的工具，就能及早保護學童的視力。

紀家樹教授介紹得獎項目「便攜式高清角膜地型圖儀」 （巴士的報記者攝）

紀家樹表示，一般市面上使用的角膜地形圖儀體積較大，成本較高，相對普及度較低，而且對患者的依從性要求高，但他們團隊研發的「便攜式高清角膜地型圖儀」，體積重量減少了超過90%，配合自家研發的軟件下，測量數據多達11,520點，並能即時進行AI運算及校準，在小至4歲的幼童身上也能取得精確度極高的檢查結果。他補充：「只需要幾十秒，便可上傳圖片至雲端進行分析，從而清楚了解學童的角膜形態，推算其視力程度。」另外，他強調「便攜式高清角膜地型圖儀」攜帶方便，可以令角膜檢查引進校園，對學童進行篩查，及早發現眼睛問題，做到病向淺中醫。

「便攜式高清角膜地型圖儀」測量數據多達11,520點，並能即時進行AI運算及校準，在小至4歲的幼童身上也能取得精確度極高的檢查結果。

相比一般大型台式角膜地形圖儀（如圖），「便攜式高清角膜地形圖儀」易於攜帶（巴士的報記者攝）

科研成果轉化落地 讓學童受惠 望減輕醫療系統負擔

紀家樹進一步指出，由「便攜式高清角膜地形圖儀」得出來的準確數據，有助於訂製「角膜矯形鏡」的矯視產品：「角膜矯形鏡是一種特殊的硬性隱形眼鏡，其原理類似牙齒矯正。由於兒童的眼球發育一般會到18至21歲才穩定，學童只需在眼睛發育期間於晚間睡覺時持續佩戴高清角膜矯形鏡，除了可以在日間完全不用佩戴眼鏡而達到清晰視力外，還能有效減緩學童近視加深速度，從而長遠減低日後可能出現的眼疾問題，如白內障、黃斑病變、青光眼、視網膜病變和視網膜脫落等。」他表示，角膜矯形鏡越趨普及，能夠減低市民患上嚴重眼疾的風險，減輕醫療系統的負擔，為香港經濟穩定發展作出貢獻。

研發團隊示範使用「便攜式高清角膜地形圖儀」（巴士的報記者攝）

紀家樹表示，設備操作簡單、體積細小，便於攜帶到不同地方，如偏遠地區進行視力篩查。此外，設備價錢相宜，相比一般大型台式角膜地形圖儀，價格更是低出一半，這能增加眼科護理人員加入角膜檢查作為恆常檢查的意欲，提高整體醫療水平。該設備由理大學者領導的初創企業香港和光科技有限公司成功「落地」推出，長遠希望令角膜檢查普及化，提高醫療服務提供者的效率，及時根據眼睛問題作出多項應對方案。

紀家樹教授介紹得獎項目「便攜式高清角膜地型圖儀」 （巴士的報記者攝）

紀家樹教授以及所率領的研發團隊 (巴士的報記者攝)

紀家樹感謝創新科技署協助 並放眼中國改善內地學童視力

團隊早期在創新科技署「創科生活基金」資助計劃下研發這項新設備。紀家樹表示獲得創新科技署的幫助，是項目成功的其中一個重要因素：「我們的團隊從2018年開始研發產品模板時，遇上新冠疫情，國內的整個生產線停工，幸得到創新科技署的支持，項目才能發展至今。」在未來日子，他表示，團隊除了在香港為智慧醫療科技發展作出貢獻，亦會放眼中國，冀望能在主要眼科診所推出產品：「終極目標是每所學校具備一台，成為學童度高、量體重以外的另一指標。」同時希望眼睛檢查也可普及至內地偏遠地區，為國家未來發展出一分力。

香港理工大學開發創新「智慧橋樑檢測系統」，可精準識別橋面裂縫及肉眼難辨的潛藏結構問題，已於本地11座橋樑完成檢測，結果顯示，該系統可將檢測時間縮短一半，並顯著提升檢測準確度至八成，具有在全港橋樑廣泛應用的潛力。

由理大建築及房地產學系教授 Tarek Zayed教授（右一）領導的研究團隊開發出一套智慧橋樑檢測系統，能夠自動檢測橋面裂縫，以及識別肉眼無法察覺的潛藏結構問題。

香港交通基建承受全球最高交通密度之一的巨大壓力，確保橋樑結構安全成為當務之急。理大研究團隊開發的這個多層次系統整合了理大自主研發的先進無損探測技術及人工智能模型。香港常用的傳統基建目視檢查方法需要動用大量人力且主觀性強，對鋼筋腐蝕等地下缺陷的辨識能力有限，更需要封閉道路方能進行。由理大建築及房地產學系教授Tarek Zayed帶領其研究團隊開發的創新系統，利用無人機、探地雷達（GPR）及紅外線熱成像（IRT）三種先進工具的組合取代人工檢查，收集橋樑表面及內部結構的全面數據，再利用人工智能模型進行自動化分析，提升檢測的準確度及效率。

該多層次系統整合了理大自主研發的先進無損探測技術及人工智能模型，大幅減低了檢測時間，同時令檢測準確度顯著提升。

橋面裂縫檢測對維持橋樑健康至關重要。研究團隊利用無人機進行目視檢查，再通過其自主研發的「智慧橋面高效檢測模型」處理所得數據。即使在面對惡劣環境如光線不足、陰影等，該模型亦能達到優於其他現行方法的檢測準確度，且更少出現誤判、與表面刮痕混淆等檢測問題。

橋面裂縫往往預示了地下結構受損的深層問題，例如鋼筋腐蝕。團隊開發的全自動GPR數據解讀模型，能以高達98%的準確度定位鋼筋位置，並通過對振幅數據進行標準化處理及聚類分析，生成腐蝕區域分佈圖。此模型大大簡化了基於GPR的腐蝕評估流程，令相關工作變得更加快捷和易於操作。

這個多層次系統整合了理大自主研發的先進無損探測技術及人工智能模型，大幅減低了檢測時間，同時令檢測準確度顯著提升。

另一常見橋樑結構問題是內部混凝土構件退化，導致剝落及層面分離。團隊提出一套用於處理IRT數據的「最佳熱梯度閾值系統」，能根據外在環境狀況調整閾值，以更精確判斷剝離區域。團隊基於此系統開發的智慧模型，更能自動生成剝離分佈圖，進一步提高診斷能力。

Zayed說：「這套混合檢測系統兼顧橋面及地下缺陷，並通過人工智能驅動的整合方案，同時提升了檢測效率和準確度。我們更制定了一個五級制的缺陷嚴重程度評級，以標準化檢測流程，方便診斷及確定維修的優先順序。此外，團隊開創的『智慧橋面高效檢測模型』具備全面的功能，能基於從各類探測技術收集所得的數據，精細地評估橋樑狀況。」

他又說：「我們目前正積極探討與相關政府部門及業界夥伴合作，將系統應用於香港的定期橋樑檢測工作，為實現智慧基建管理邁出關鍵一步。我們的目標是長久保障香港擁有安全和可靠的橋樑。」

理大研發的「智慧橋樑檢測系統」採用無人機、探地雷達及紅外線熱成像三種先進工具的組合，取代常用的傳統目視檢查，已於本地11座橋樑完成檢測。

這項為期兩年的研究得到智慧交通基金的支持。該團隊的研究成果已發表於不同國際期刊，包括《建築與建築材料》、《建築自動化》及《高級工程資訊學》。展望未來，Zayed及其團隊將進一步推進相關技術研發，並在香港推動智慧橋樑檢測。