تقدير وضع اليد من صورة عمق واحدة هو موضوع أساسي في رؤية الحاسوب وتفاعل الإنسان مع الحاسوب. على الرغم من التقدم الحديث في هذا المجال الذي حققته شبكات العصبونات التلافيفية، فإن تقدير وضع اليد بدقة لا يزال مشكلة صعبة. في هذه الورقة البحثية، نقترح شبكة مجموع المناطق الموجهة بالوضع (Pose-REN) لتعزيز أداء تقدير وضع اليد. الطريقة المقترحة تستخرج المناطق من خرائط الميزات لشبكات العصبونات التلافيفية تحت إرشاد وضع مقدر أوليًا، مما يولد ميزات أكثر أمثلة وممثِّلة لتقدير وضع اليد. يتم دمج المناطق المستخرجة من الميزات بشكل تراتبي وفقًا لتوبولوجيا مفاصل اليد باستخدام اتصالات كاملة ذات هيكل شجري. يتم تقدير وضع اليد بدقة مباشرة بواسطة الشبكة المقترحة، ويتم الحصول على وضع اليد النهائي باستخدام طريقة متسلسلة تكرارية. تُظهر التجارب الشاملة على قواعد بيانات عامة لوضعيات اليدين أن طريقتنا المقترحة تتفوق على الخوارزميات الرائدة في المجال.