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宅在家也要動一動!加入跳躍的深蹲練習,鍛煉你的爆發力與心肺

careonline_96
・2021/07/22 ・2553字 ・閱讀時間約 5 分鐘

深蹲是一個很值得練習的經典動作,俗話說的好,腿在人在,腿老人衰,不管妳或你現在是幾歲,腿部的力量對支撐身體健康都有很大的意義,最好要繼續掌握。

很多人會說深蹲是下半身的經典動作,因為深蹲是動到多處關節的複合性動作,要號召下半身的髖部、臀部、大腿等大肌肉一起來完成,因此光是多練深蹲就好處多多。

一開始,請你從最基礎的深蹲動作練起(教學請看「腿在人在,腿老人衰,經典深蹲練起來!」)。記得在過程中,膝蓋的方向不要往內轉,背部維持良好的自然弧度,不要圓背,要把臀部往後推,而不是膝蓋往前擠。如果自己覺得動作都很不錯了,可以調整運動強度,例如進階到加上重量的訓練。然而若在家訓練沒有器材,可以看「深蹲變化練習 – 無跳躍、不用器材版本(動圖圖解)」這篇,讓練習更有趣。

假使要再進階,可以試試看以下深蹲的各種跳躍式練習。在深蹲過程中加入跳躍的成分,會鍛鍊出更強健的肌力與爆發力,對衝刺、跑步、舉重都有益處。連續完成的時候,對心肺耐力也是種考驗。建議大家可以先看著動圖做分項練習,再安排成 TABATA七分鐘運動等間歇運動的模式訓練。

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移行深蹲由兩腳併攏、站直開始,先跳向右側向右跨一步,往下做深蹲,起身時收回右腳。快速跳往左側跨出左腳往下做深蹲,起身時再收回左腳。反覆練習。

交替跳蹲先做深蹲,起身後兩腳快速前後交替換腳兩次,就是一下右腳在前、左腳在後,第二下左腳在前、右腳在後,交換兩次穩定後往下做下一個深蹲。反覆練習。

相撲深蹲跳先微微往上跳後,臀部往後,雙腳往外打開,向下做相撲深蹲,雙手垂在身體前方,在身體向下時雙手輕輕碰地。碰地後身體往上,雙腳往內跳,回到雙腳與肩同寬的位置。反覆練習。

深蹲跳往下做深蹲,雙腳打開比肩膀距離還寬,要起身時雙手往後下方擺,整個身體往上方彈跳,落地時請控制力道輕一點,減少膝蓋的負擔,一落地就往下再做深蹲,反覆練習。

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摘星跳往下做深蹲,雙腳打開比肩膀距離還寬,起身時爆發衝到空中,雙手雙腳都是往外伸,盡量把手腳打的愈開愈好。落地時再回復到開始的姿勢,順著繼續往下深蹲,然後再跳起來。落地時要先用腳趾著地,再來才是腳踝。不要直接以腳踝著地,會受傷喔。練習深蹲跳和摘星跳兩個彈跳動作時,請記得要控制肌肉運用和動作順序,有點緩衝才不會受傷。

弓步蹲跳接著我們來做弓步蹲的變化型(弓步蹲的經典動作介紹請看「經典動作解析–弓步蹲」)。從弓步蹲的最低位置開始,左腳於前方,左膝彎曲 90 度,穩穩踩在地上;右腿在後,腳尖著地,膝蓋也彎曲成 90 度,距離地面約數公分。背部打直,眼望前方。從這個位置開始,主要以前方的腳推起往上方跳,收後方的的腿,變成左腳打直,右腳彎曲於身體前方的模樣,再往回降到原本左腳在前,右腳在後,兩腳膝蓋都是彎曲 90 度的狀態。

交替弓步蹲跳一樣從弓步蹲的最低位置開始,左腳於前方,左膝彎曲 90 度,穩穩踩在地上;右腿在後,腳尖著地,膝蓋也彎曲成 90 度,距離地面約數公分。背部打直,眼望前方。從這個位置開始,主要以前方的腳推起往上方跳,接著在空中時快速換腳,變成右腳在前,左腳在後,往下回到弓步蹲最低的位置。因此,跳起來到空中的時候高度要夠,才能完成換腳的動作。交替弓步蹲跳這個動作不僅考驗肌肉的爆發力,也需要平衡,連續完成時對心肺是種考驗。如果能連續做到,對肌力、平衡、心肺都是一大提升。

要開始練習前,請先做足夠的熱身。

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在剛開始練習時,不需要一次練完全部動作,也先不要一次把所有跳躍動作都排進同一次間歇運動的動作選擇裡。請先配合著無跳躍的動作,或其他較不吃力的動作練習,才不會對身體負擔太大。永遠記得,你是要練健康,不是要練受傷,不要一次大幅調高運動強度,請循序漸進比較安全喔。

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careonline_96
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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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避免腿力退化,靠牆練習讓你輕鬆保持肌力!
careonline_96
・2024/11/20 ・2606字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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圖/照護線上

腿在人在,腿老人衰又摔。如果你也想維持下半身的肌力和活動度,練習深蹲是很好的辦法。在初學時期,找面牆壁開始練習,會讓你更安心。

靠牆墊腳

圖/照護線上

靠著牆壁站直,提起腳跟墊腳尖,鍛鍊腳踝與小腿的肌力。剛開始練習怕失去平衡會跌倒的時候,靠牆練習是個很好的開始。就算是你覺得自己沒辦法練到深蹲,靠牆墊腳這個動作平常還是可以多做。

靠牆開髖

圖/照護線上

靠牆站直,膝蓋往上提到讓大腿與地面平行時,膝蓋往外打開至側邊,再放下膝蓋收回原處,感覺髖部及大腿內外側的控制與穩定。

扶牆側弓步

圖/照護線上

轉身面對牆壁,約距離牆壁三十公分處,雙腳打開至兩個肩膀的寬度,腳尖朝外。雙手微彎扶著牆,重心往左側靠,髖部自然往後並讓身體下沉,直到右腳打直,左側膝蓋彎曲約九十度。記得檢查此時的腳尖和膝蓋是朝外的。這個動作對髖部的活動度和肌力幫助很大,平常記得多多練習。

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扶牆相撲深蹲

圖/照護線上

轉身面對牆壁,約距離牆壁三十公分處,雙腳打開至兩點五個肩膀的寬度,腳尖朝外。雙手微彎扶著牆,身體直直下降,到大腿接近與地面平行的程度。沒辦法降到太低也沒關係,這時大腿內側與臀部外側都會很有感。可以練習停留個幾秒,也可以做相撲深蹲的升降練習。

扶牆深蹲

圖/照護線上

繼續面對牆壁,手約在與肩同高度的位置扶著牆壁,雙腳打開約與肩同寬,或比肩膀略寬即可,腳尖往前或是微微往外側,先將髖部自然往後,再下沉身體,直到手臂伸直,完成深蹲動作,過程之中上半身維持直立不要彎腰。停留一下後再起身,反覆練習。

扶牆深蹲抬腿

圖/照護線上

如果將扶牆深蹲練得不錯了,可以進階到練習深蹲抬腿。同樣先做扶牆深蹲的動作往下,起身時重心轉往右腳,順勢抬起左腳,讓左膝蓋彎曲九十度大腿與地面平行,維持平衡後左腳著地,再繼續反覆深蹲往下,起身抬腳的流程。剛開始不熟練的時候可以先是都練習抬起同一側的腳,練習十次後再換邊練習。假如熟悉動作的話可以交替練習,交替練習對平衡、穩定、和肌肉控制的要求都會較高。

扶牆側弓步墊腳

圖/照護線上

想要持續靠著扶牆練習加強髖部腿部肌力時,可以先回到練習側弓步的動作,試著在維持弓步的時候,抬起彎曲那一腳的腳跟,同樣可以訓練到腳踝、小腿、和大腿的肌力。

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扶牆相撲深蹲墊腳

圖/照護線上

先做扶牆相撲深蹲的動作,維持平衡後,墊起其中一腳的腳尖,停留約兩秒鐘再放下,換墊起另一腳的腳尖,輪流交替練習。假使覺得挺流暢且很穩定的話,也可以試著同時墊起兩隻腳的腳尖。在墊起腳尖的同時,也可以再加強往下蹲的動作,漸進式加強訓練強度。

靠牆深蹲

圖/照護線上

背對牆壁,雙腳踩地離牆壁約三十公分,臀部以上的身體靠在牆壁上,雙腿打直。穩定之後身體沿著牆壁緩緩下降,直到大腿與地面平行,雙腿膝蓋彎曲呈九十度,停留兩秒鐘後再往上升,回到起始位置。

靠牆深蹲停留

同樣先做靠牆深蹲,直到大腿與地面平行之後,就停留在這個像是坐在無形椅子的動作,背部繼續靠著牆壁,停留約三十秒,這個動作對大腿肌力是很好的鍛鍊。

扶牆大腿伸展

圖/照護線上

深蹲的動作會很需要活動到髖部與大腿的肌肉,在練習之後別忘了做點伸展,面對牆壁站好,右手扶著牆壁穩定,左腳往後彎曲,讓左手捉住左腳腳踝處,做左側大腿的伸展。停留數十秒之後再換邊練習。

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扶牆站立嬰兒式

圖/照護線上

面對牆壁,雙腳往後退大概距離牆壁五十公分,雙手約在肩膀高度處扶著牆壁,接著髖部往後,身體打直,直到雙手伸直,感覺到背部和後腿的伸展。

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從運動場到急診室:肥厚型心肌病的潛在危機
careonline_96
・2024/09/11 ・2473字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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圖/照護線上

肥厚型心肌病是種因為心臟肌肉的變化而帶來的問題。通常是因為基因體顯性遺傳,影響了肌小節的肌纖維排列,導致心臟肌肉變得肥厚,尤其是左心室與右心室之間分隔的心肌最容易出現肥厚變化。除了心肌變肥厚,還會讓左心室變得僵硬、延展性小,因此帶來不少問題。

心臟肌肉變得肥厚,會出現什麼問題嗎?

當聽到心臟肌肉變肥厚,或許有人會誤以為這是件好事,會讓心臟肌肉變得功能更強大,其實不然。左心室的任務是在舒張時接收從左心房來的血液,再收縮將心室內的血液送往主動脈。過度肥厚的心臟肌肉會讓左心室的空間變小,承收不了太多的血液,阻擾了血流的正常運行,讓心肌還要收縮地更出力才能運送血液進主動脈。左心室內阻力變高的時候,同時也會影響二尖瓣的功能,血液更容易逆流回到左心房。

肥厚型心肌病的影響
圖/照護線上

就算沒有阻塞心臟血流運行,心肌在收縮的時候並不會因為心肌變肥厚而有力,反而是變得比較僵硬,比較難適當地延展。當血流從左心房送往左心室時,心臟肌肉需要延展,才有利於”hold”住足量的血液。當心肌變得肥厚僵硬的時候,左心室難以延展讓血流進入,之後左心室能打出去送往主動脈的血液量就變少了。

另外一個影響到的是心臟肌肉纖維的排列,若從顯微鏡下觀察肥厚型心肌病者的心臟肌肉排列,會看到心肌細胞排的並不規律,亂亂的,與正常狀況排的整整齊齊的樣子並不同。因此,這些不整齊的心肌排列會影響到心臟內電路訊息的傳遞,甚至更容易刺激出心律不整。

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肥厚型心肌病的症狀

許多患者並不知道自己有肥厚型心肌病,因為症狀可能不嚴重,會甚至根本沒有症狀。若有症狀,常常是從青春期之後開始出現。

  • 運動時,吃飽飯後,或活動量大的時候,感覺到胸痛及喘不過氣
  • 容易在運動中或運動後感到疲憊,頭重腳輕,快暈倒的樣子
  • 心跳突然變很快,撞擊很大的感覺,也就是心律不整
肥厚型心肌病的症狀
圖/照護線上

肥厚型心肌病的併發症

雖然有些人帶有造成肥厚型心肌病的遺傳基因,卻一輩子都沒有症狀;也有些人雖然有症狀,但並不嚴重,不需要每天服用藥物控制。基本上,多數肥厚型心肌病患者可以有與一般人相同的預期壽命年限,也能維持不錯的生活品質,但還是要注意幾件事:

  • 心因性猝死

肥厚型心肌病會引發心室頻脈等心律不整,因此是 35 歲以下突發心因性猝死最常見的原因。有些運動員突然在田徑場上猝死的原因就是肥厚型心肌病。

  • 心臟衰竭

心臟是個幫浦,將血液送往主動脈,再到全身。心臟衰竭代表心臟身為幫浦的功能變差了,無法打出足量的血液到主動脈。前面提到肥厚型心肌病會讓左心室的空間變少,延展彈性變小,進入左心室的血液變少,也就比較難打出足量的血液進到主動脈,因而導致心臟衰竭。

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肥厚型心肌病的檢查與治療

當醫師從患者家族病史、個人病史、身體檢查等狀況懷疑有肥厚型心肌病的可能時,會安排心臟超音波檢查,看看是否有心室中膈變肥厚的證據。針對有家族遺傳史,但自身無症狀的人來說,可以考慮在 30 歲之後定期每三年接受心電圖與心臟超音波檢查。

在治療方面,要看患者的臨床症狀與心臟超音波檢查的結果而定。對沒有症狀的患者來說,調整生活習慣,減少劇烈運動活動或許就已足夠。另外一定要讓患者了解,務必「避免脫水」。因為有肥厚型心肌病的時候,進到左心室的血流本身就比較少,若再因為喝的水分不足脫水,在炎熱天氣下脫水,或使用了利尿劑或血管擴張劑,都會讓症狀加劇。

肥厚型心肌病的處理方式
圖/照護線上

對已有胸痛、喘不過氣的人來說,可以用乙型阻斷劑藥物或鈣離子阻斷劑,放慢心跳速度。心跳速度慢一點,可以增加左心室放鬆舒張的時間,盡量增加左心室內的血流量,之後左心室收縮打出血液的效率會比較好。

如果藥物的成效不彰,要考慮侵入性治療,像是利用手術或燒灼方式改變心室中膈的厚度,減少心肌肥厚造成心室空間減少的影響。萬一患者家族裡有人曾有心因性猝死,本身曾經暈倒好幾次,曾有心律不整,或有嚴重的臨床症狀,就要考慮放置心臟節律器來避免猝死。若肥厚型心肌病已經造成心臟衰竭,心臟移植就成了治療選項之一。

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