Estimating Clinical Scores From Wearable Sensor Data In Stroke Survivors

Meagher, Claire; Sapienza, Stefano; Adans-Dester, Catherine; O’Brien, Anne; Patel, Shyamal; Vergara-Diaz, Gloria; Demarchi, Danilo; Lee, Sunghoon; Hughes, Ann-Marie; Black-Schaffer, Randie; Burridge, Jane; Zafonte, Ross; Bonato, Paolo

doi:10.1016/j.apmr.2017.08.202

Research Objectives To investigate the suitability of a machine learning algorithm based on data collected using two wearable 3-axis accelerometers to predict the total Functional Ability Scale (FAS) score during the performance of a battery of motor tasks taken from the Wolf Motor Function Test (WMFT).

Estimating Clinical Scores From Wearable Sensor Data In Stroke Survivors / Meagher, Claire; Sapienza, Stefano; Adans-Dester, Catherine; O’Brien, Anne; Patel, Shyamal; Vergara-Diaz, Gloria; Demarchi, Danilo; Lee, Sunghoon; Hughes, Ann-Marie; Black-Schaffer, Randie; Burridge, Jane; Zafonte, Ross; Bonato, Paolo. - In: ARCHIVES OF PHYSICAL MEDICINE AND REHABILITATION. - ISSN 0003-9993. - 98:10(2017), p. e65.

Titolo:	Estimating Clinical Scores From Wearable Sensor Data In Stroke Survivors
Autori:	Meagher, Claire SAPIENZA, STEFANO Adans-Dester, Catherine O’Brien, Anne Patel, Shyamal Vergara-Diaz, Gloria DEMARCHI, DANILO Lee, Sunghoon Hughes, Ann-Marie Black-Schaffer, Randie Burridge, Jane Zafonte, Ross Bonato, Paolo mostra contributor esterni nascondi contributor esterni
Data di pubblicazione:	2017
Rivista:	ARCHIVES OF PHYSICAL MEDICINE AND REHABILITATION
Digital Object Identifier (DOI):	http://dx.doi.org/10.1016/j.apmr.2017.08.202
Appare nelle tipologie:	1.1 Articolo in rivista

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http://hdl.handle.net/11583/2702994

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