[遠距上班日報]20210707進度回報

今日任務及進度回報：

• 義大研究計畫
  • 確認目前使用之TOL之版本
  • 聯絡BHL學長並索取TOL相關資訊
• 桃療報帳申請、驗收新電腦等相關業務處理
• 完成報到手續
• 台大IRB
  • 試驗偏差送確認人數中，預計小兒AI負責之收案人員於下週二回辦公室上班後確認
• 桃療IRB
  • 完成期中報告並送出
• 桃療AI-DVT收案
  • 確認目前收案進度，及安排每天收案人數
  • 認識4樓、5樓之病房
  • 整理並確認/交接桃療收案之器材、文件及物品
• 義大計畫第四次會議記錄7/19前給SCL學長
• 確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，嘗試使用CoLab之Openpose之自動化的撰寫）
•  中風AI之後之資料處理：
  •   以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  •  查找影片處理之相關技術如何實現（執行人員：PCL，搜尋是否有其他人有相關經驗）
  •  以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  •  切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  •  確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法）
  •  判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•  安排WJS之Python課程
  • 下次上課時間：7/10
  •  確認課程內容
    • 7/10：OpenCV及初步影片處理
    • 7/17：Openpose的原理及json檔的載入及處理

[遠距上班日報]20210706進度回報

今日任務及進度回報：

• 桃療跑到職+新人教育訓練4小時
• 確認日後於桃療之任務及掌握目前收案進度、收案物品、收案文件及環境認識：１小時
• 義大研究計畫
  • 預計完成方法的段落
• 台大IRB
  • 聯絡小兒AI相關人員並請他們查詢及統計目前簽錯同意書版本之個案人數，並聯絡IRB委員會是否可延後送出之期限。
  • 試驗偏差送確認人數中，預計小兒AI負責之收案人員於下週二回辦公室上班後確認
• 桃療IRB
  • 修改期中報告
  • 主任修改簽錯處簽名
• 義大計畫第四次會議記錄7/19前給SCL學長
• 給YTC稿件的建議
• 確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，嘗試使用CoLab之Openpose之自動化的撰寫）
•  中風AI之後之資料處理：
  •   以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  •  查找影片處理之相關技術如何實現（執行人員：PCL，搜尋是否有其他人有相關經驗）
  •  以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  •  切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  •  確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法）
  •  判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•  安排WJS之Python課程
  • 下次上課時間：7/10
  •  確認課程內容
    • 7/10：OpenCV及初步影片處理
    • 7/17：Openpose的原理及json檔的載入及處理

[遠距上班日報]20210705進度回報

今日任務及進度回報：

• 英文課1小時
• AI課程1.5小時（影像資料於ANN模型之應用）
• 桃療跑到職4小時
• 桃療公文處理0.5小時
• 義大研究計畫
  • 預計完成方法的段落
• 台大IRB
  • 已查詢試驗偏差發生之日期，也發現另一個版本的同意書有相同問題，擬請小兒AI負責之研究助理進行查詢，並統計有出現錯誤之同意書數量
  • 試驗偏差送出
• 義大計畫第四次會議記錄7/19前給SCL學長
• 給YTC稿件的建議
• 確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，嘗試使用CoLab之Openpose之自動化的撰寫）
•  中風AI之後之資料處理：
  •   以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  •  查找影片處理之相關技術如何實現（執行人員：PCL，搜尋是否有其他人有相關經驗）
  •  以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  •  切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  •  確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法）
  •  判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•  安排WJS之Python課程
  • 下次上課時間：7/10
  •  確認課程內容
    • 7/10：OpenCV及初步影片處理
    • 7/17：Openpose的原理及json檔的載入及處理

[遠距上班日報]20210702下班

今日任務及進度回報：

• ABC-ML
  • 新增一段及修改昨天討論的內容並寄給Lynn
• 義大研究計畫
  • 預計完成方法的段落
• 台大IRB
  • 持續審查回覆
  • 變更案
  • 試驗偏差（確認第一位簽錯同意書之同意書日期）
• 義大計畫第四次會議記錄7/19前給SCL學長
• 給YTC稿件的建議
• 確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，嘗試使用CoLab之Openpose之自動化的撰寫）
•  中風AI之後之資料處理：
  •   以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  •  查找影片處理之相關技術如何實現（執行人員：PCL，搜尋是否有其他人有相關經驗）
  •  以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  •  切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  •  確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法）
  •  判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•  安排WJS之Python課程
  • 下次上課時間：7/3
  •  確認課程內容
    • 7/3：Colab介面簡介、Openpose的原理
    • 7/10：Colab讀取雲端硬碟檔案及json檔的載入及處理、從Youtube下載影片
    • 7/17：OpenCV及初步影片處理
  •  製作7/3上課PPT

[遠距上班日報]20210702上班

 今日預計任務：

• ABC-ML
  • 預計新增一段及修改昨天討論的內容
• 義大研究計畫
  • 預計完成方法的段落
• 台大IRB行政審查回覆（預計今日完成送出）
  •  撰寫持續審查需要說明的部分及相關文件，核對各IRB時間點及版本是否正確
• 義大計畫第四次會議記錄7/19前給SCL學長
• 給YTC稿件的建議
• 確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，嘗試使用CoLab之Openpose之自動化的撰寫）
•  中風AI之後之資料處理：
  •   以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  •  查找影片處理之相關技術如何實現（執行人員：PCL，搜尋是否有其他人有相關經驗）
  •  以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  •  切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  •  確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法）
  •  判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•  安排WJS之Python課程（預計今日確認欲上課的內容及製作教材）
  • 下次上課時間：7/3
  • Colab讀取雲端硬碟檔案及json檔的載入及處理
  • 從Youtube下載影片
  • 從Youtube匯入影片到Colab的Openpose
  • 可能要先說明Openpose的原理

[遠距上班日報]20210701下班

今日任務及進度回報：

• ABC-ML
  • 新增一段
  • 與TLH討論後並進行修改
• 早上前往桃療進行PCR
• 義大研究計畫
  • 新增一段
• 台大IRB行政審查回覆
  •  撰寫持續審查需要說明的部分及相關文件，核對各IRB時間點及版本是否正確
• 義大計畫第四次會議記錄7/19前給SCL學長（ 今日確認撰寫內容）
• 確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，嘗試使用CoLab之Openpose之自動化的撰寫）
  • 使用Colab將Openpose分析後的json檔的載入及處理
•  中風AI之後之資料處理：
  •   以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  •  查找影片處理之相關技術如何實現（執行人員：PCL，搜尋是否有其他人有相關經驗）
  •  以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  •  切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  •  確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法）
  •  判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•  安排WJS之Python課程
  • 下次上課時間：7/3
  • Colab讀取雲端硬碟檔案及json檔的載入及處理（今天嘗試將json檔的載入及處理用Colab撰寫，另外，今天分析影片的小組也有發現重新寫入影片時會有FPS減少的問題，使影片會像快轉一樣的播放，這個問題之前就有發生過，但是還沒有想辦法解決）
  • 從Youtube下載影片
  • 從Youtube匯入影片到Colab的Openpose

[遠距上班日報]20210630下班

今日任務及進度回報：

• ABC-ML
  • 新增一段並寄給Lynn
• 下午當標準病人
• 義大研究計畫
  • 修改目前方法的段落
  • 方法尚有二個段落未完成
  • 確認第一階段要用什麼方法發展評估工具
• 台大IRB行政審查回覆
  •  撰寫持續審查需要說明的部分及相關文件，核對各IRB時間點及版本是否正確
  •  今日修改申請書並新增變更案
• 義大計畫第四次會議記錄7/19前給SCL學長（ 今日確認撰寫內容）
• 確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，嘗試使用CoLab之Openpose之自動化的撰寫）
  • 使用Colab將影片從雲端批量讀取後用Openpose，並加入影片分割之語法
  • 討論批量更改影片檔名之問題（目前釐清小兒的分類方式因為將各檔案分散於各個資料夾，因此，如果要撰寫批量更改檔名的Python檔，應該要先釐清命名原則，這樣再撰寫code的迴圈的時候才不容易出錯。之前沒有幫處理的原因是我不清楚小兒的命名原則，今日已釐清命名規則，因此之後可以嘗試寫寫看）
•  中風AI之後之資料處理：
  •   以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  •  查找影片處理之相關技術如何實現（執行人員：PCL，搜尋是否有其他人有相關經驗）
  •  以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  •  切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  •  確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法）
  •  判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•  安排WJS之Python課程
  • 下次上課時間：7/3
  • Colab讀取雲端硬碟檔案及json檔的載入及處理
  • 從Youtube下載影片
  • 從Youtube匯入影片到Colab的Openpose

[遠距上班日報]20210630上班

 今日預計任務：

• ABC-ML
• 下午當標準病人
• 義大研究計畫
  • 目前寫完方法第一階段，預計完成方法的部分
• 台大IRB行政審查回覆
  •  撰寫持續審查需要說明的部分及相關文件，核對各IRB時間點及版本是否正確
• 確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，嘗試使用CoLab之Openpose之自動化的撰寫）
  • 使用Colab將影片從雲端批量讀取後用Openpose，並加入影片分割之語法
•  中風AI之後之資料處理：
  •   以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  •  查找影片處理之相關技術如何實現（執行人員：PCL，搜尋是否有其他人有相關經驗）
  •  以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  •  切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  •  確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法）
  •  判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•  安排WJS之Python課程
  • 下次上課時間：7/3
  • Colab讀取雲端硬碟檔案及json檔的載入及處理

[遠距上班日報]20210629下班

今日任務及進度回報：

• 準備明日當教案之標準病人（閱讀注意事項、劇本、稍微背一下劇本），明日整個下午要當標準病人。
• ABC-ML（新增一段初稿，尚未寄給Lynn）
• 義大研究計畫
  • 新增一段
• 台大IRB行政審查回覆
  •  撰寫持續審查需要說明的部分及相關文件，核對各IRB時間點及版本是否正確
• 確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，嘗試使用CoLab之Openpose之自動化的撰寫，結合今日AI課程進行測試）
  •  使用Colab撰寫一部份分析code後與學長、學姐及AI課程的參與者討論code內容。以寫出初步的code。
  • 目前的code可以讀取存於雲端硬碟的影片，並且也可以將分析後的資料存在雲端硬碟
  • 接下來要增加的部分就是將影片分割成2個部分，我預計將各個影片分割之後也要存到雲端硬碟
  • 上次作業的時候是將Openpose分析後的檔案（json檔）手動下載下來，再用Windows的程式讀取後再進行分析，我預計將這部分也改寫進去Colab，這樣就不需要下載分析的檔案，直接都在雲端上進行運作
  • 因為今天也研究出如何用Colab將影片從雲端批量讀取後用Openpose，我認為可以將AI-DVT的影片以同樣的語法進行Openpose分析，但是這樣的分析只能先得到臉部的標記點的數值，要如何利用這樣的數值進行分析，則要在找GHL學長討論，因為臉部的變化量會比較小，可能會不適合用之前用於AI-中風的方法
•  中風AI之後之資料處理：
  •   以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  •  查找影片處理之相關技術如何實現（執行人員：PCL，搜尋是否有其他人有相關經驗）
  •  以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  •  切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  •  確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法）
  •  判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•  安排WJS之Python課程
  • 下次上課時間：7/3
  •  預計將週一上AI課程時，從參與者中發現可能讓新手容易錯亂的地方進行重點練習，以利之後的資料分析做結合
  •  另外，也預計將Colab做為教材，因為他是一項可能可以解決電腦效能不足問題的解方

[遠距上班日報]20210629上班

 今日預計任務：

• ABC-ML（新增一段，預計完成方法及結果的段落並寄出給Lynn）
• 義大研究計畫
  • 預計今日完成初稿
• 台大IRB行政審查回覆
  •  撰寫持續審查需要說明的部分及相關文件，核對各IRB時間點及版本是否正確
•   確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，嘗試使用CoLab之Openpose之自動化的撰寫，結合今日AI課程進行測試）
•  中風AI之後之資料處理：
  •   以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  •  查找影片處理之相關技術如何實現（執行人員：PCL，搜尋是否有其他人有相關經驗）
  •  以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  •  切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  •  確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法）
  •  判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•  安排WJS之Python課程
  • 下次上課時間：7/3

[遠距上班日報]20210628下班

 今日任務及進度回報：

• ABC-ML（今日尚未新增，預計晚上補）
• 上週採購的各3C產品進行測試（預計晚上完成）
  • 攜帶型螢幕
  • 網路攝影機
  • NB
• 義大研究計畫
  • 新增一段
  • 閱讀TOL相關文獻（結合英文課）
• 台大IRB行政審查回覆
  •  確認之後有助理不做的話，如何處理持續審查，預計變更案及持續審查一起送
  •  撰寫持續審查需要說明的部分及相關文件，核對各IRB時間點及版本是否正確
• AI課程（下午4點）
  • Openpose課程，解決之前中風AI分析的時候遇到的問題（課程中提出討論，並獲得一些自動化改善的方法）
  • 使用Colab實作
• 英文課（下午3點）
•   確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，嘗試使用CoLab之Openpose之自動化的撰寫，結合今日AI課程進行測試）
•  中風AI之後之資料處理：
  •   以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  •  查找影片處理之相關技術如何實現（執行人員：PCL，搜尋是否有其他人有相關經驗）
  •  以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  •  切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  •  確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法）
  •  判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•  安排WJS之Python課程
  • 下次上課時間：7/3

[遠距上班日報]20210628上班

 今日預計任務：

• ABC-ML（預計新增一段）
• 台大IRB行政審查回覆（預計今日完成）
•  撰寫義大研究計畫之主題
  • 撰寫方法
• AI課程（下午4點）
• 英文課（下午3點）
•   確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，嘗試使用CoLab之Openpose之自動化的撰寫）
•  中風AI之後之資料處理：
  •   以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  •  查找影片處理之相關技術如何實現（執行人員：PCL，搜尋是否有其他人有相關經驗）
  •  以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  •  切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  •  確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法）
  •  判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•  安排WJS之Python課程
  • 下次上課時間：7/3