基于机器学习的智能手部神经病变检测方法

本发明的技术方案是公开了一种基于机器学习的智能手部神经病变检测方法。该方法通过使用Python的MediaPipe库高效地提取手部21个手部周围神经相关的关键点的位置信息。本发明不仅提取关键点的空间坐标信息，还进一步计算关节间的相对角度和手指间的距离等综合运动特征，更全面地描述了手部的神经功能状态。例如，通过特定的运动模式和关键点的异常变化，可间接反映桡神经、尺神经与正中神经的损伤情况：桡神经损伤可能导致腕关节伸展功能障碍，引起相关关键点位置和角度的异常；尺神经损伤可能引起小指运动受限，影响小指关节位置和角度；正中神经损伤则表现为拇指与其他手指活动受限，导致手指间距离与关节运动角度异常。