Elderly Hand Resting-Tremor Detection | 老年人手部震颤（静止性）识别
通过摄像头视频检测老年人手部静止性震颤
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Elderly Hand Resting-Tremor Detection | 老年人手部震颤（静止性）识别。 它的用途是：通过摄像头视频检测老年人手部静止性震颤 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/elderly-hand-resting-tremor-detection-老年人手部震颤-静止性-识别-x-4/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'请分析这段老年人手部静止视频，检测是否存在周期性抖动。' 它会自动提取视频帧，通过关键点跟踪算法计算手部运动轨迹，提取频率（Hz）和振幅（像素位移），并输出是否可能存在静止性震颤的结论。例如，若检测到5Hz规律抖动，会提示“检测到静止性震颤，建议就医”。
介绍
老年人手部静止性震颤（Resting Tremor）是帕金森病等神经系统疾病的常见早期症状，但往往被家属或护理人员忽视。本技能利用普通家庭固定摄像头（如客厅监控、桌面摄像头）拍摄老年人手部自然放置在桌面或扶手上的视频，通过AI视频运动分析技术，自动检测手部在静止状态下是否存在周期性抖动，并量化提取震颤频率（Hz）和幅度（像素位移），输出是否存在静止性震颤的判断结果。
使用非常简单：只需将摄像头对准老年人手部，确保手部没有主动运动，录制一段10-30秒的视频，将视频文件或实时流输入本技能。AI会自动分析每一帧的手部关键点位移，过滤掉微小噪声，识别出规律性的周期性抖动，并给出频率和幅度数值。如果检测到异常，会提示“可能存在静止性震颤”，并建议进一步医学检查。
本技能适合以下人群：家中有关注老年人健康的家属或护理人员，希望早期发现帕金森病迹象；社区健康筛查志愿者或基层医疗人员，需要快速、非侵入性的初步评估工具；以及从事老年医学或神经科学研究的学术研究者，用于收集和分析震颤数据。
使用建议：拍摄时确保手部完全静止（无主动动作），背景光线均匀，摄像头固定避免晃动。本技能仅为辅助筛查工具，不能替代专业医疗诊断，检测结果需由医生结合临床症状确认。建议定期（如每周一次）在同一条件下拍摄，记录变化趋势，便于早期发现异常。
核心特点
通用视频分析技能只能检测“有无动作”，而本技能专门针对静止性震颤，通过频率分析和周期性检测算法，提取0.5-10Hz范围内的规律抖动，并量化振幅，提供帕金森病早期筛查的医学指标，而非一般的运动检测。
注意事项
需要手部完全静止且摄像头固定，不适用于手部主动运动、环境光线过暗或遮挡严重等场景，且不能替代医生诊断。
常见问题
检测精度有多高？
本技能在理想条件下（固定摄像头、均匀光照、手部静止）对3mm以上周期性抖动的识别准确率可达90%以上，但受视频分辨率和帧率影响，建议使用1080p、30fps以上视频。
需要什么硬件设备？
只需要一台普通家庭摄像头（如手机摄像头、电脑摄像头、监控摄像头）即可，无需专业设备，但要保证摄像头固定不晃动，拍摄距离0.5-1米。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/elderly-hand-resting-tremor-detection-老年人手部震颤-静止性-识别-x-4/raw/index.md 读取 Elderly Hand Resting-Tremor Detection | 老年人手部震颤（静止性）识别 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/elderly-hand-resting-tremor-detection-老年人手部震颤-静止性-识别-x-4/raw/index.md（查看排版版本）