手指敲击：动作是否变慢、变小或失去节律？
浏览器手部模型输出21个关键点，以拇指—食指距离除以手掌尺度，计算敲击频率、归一化幅度和次数，降低拍摄距离的影响。
测量的是运动表现，
不是疾病本身
每个通道只对应一类可观察现象。多模态能够提供互补证据，但不能替代神经科医生完成肌强直、病史、排除标准和药物反应评估。
四种输入，各自回答一个问题
文献支持
步态：左右运动是否呈现稳定差异？
人体姿态模型输出33个关键点，当前比较左右膝角并计算对称性。二维结果仍会受拍摄角度、遮挡与空间限制影响。
眼睑与瞳孔：眼部时间序列是否可稳定记录？
面部模型提供眼睑和虹膜关键点；EAR描述睁闭状态，虹膜中心相对眼角的位置用于记录视线方向变化，不等同于临床眼动仪。
惯性信号：特定频段是否出现持续振动能量？
网页把±2000°/s陀螺仪和±2 g加速度计原始值换算成物理单位，使用三轴信号和频谱计算4–6 Hz能量占比。
EYE ASPECT RATIO
眼睑纵横比
EAR = (两组纵向眼睑距离之和) ÷ (2 × 眼睛横向宽度)。比值下降通常表示眼睛闭合，但阈值会随眼型、头部姿态、眼镜和模型误差变化，所以项目同时输出质量指标。
EAR = (‖p₂−p₆‖ + ‖p₃−p₅‖)
2‖p₁−p₄‖
2‖p₁−p₄‖
原始标准与研究
- Postuma RB, et al. MDS clinical diagnostic criteria for Parkinson's disease. 2015.
- Williams S, et al. Computer vision measurement of finger-tap bradykinesia. 2020.
- Rapid Voluntary Blinking as a Clinical Marker of Parkinson's Disease. 2024.
- Inertial-sensor spectral power in the 4–6 Hz rest-tremor band.
- Soukupová T, Čech J. Real-Time Eye Blink Detection using Facial Landmarks. 2016.