A machine learning approach to detect changes in gait parameters following a fatiguing occupational task.

Baghdadi, Amir; Megahed, Fadel M; Esfahani, Ehsan T; Cavuoto, Lora A

Baghdadi, Amir; Megahed, Fadel M; Esfahani, Ehsan T; Cavuoto, Lora A.

Afiliación

Baghdadi A; a Department of Industrial and Systems Engineering , University at Buffalo, The State University of New York , Buffalo , NY , USA.
Megahed FM; b Department of Mechanical and Aerospace Engineering , University at Buffalo, The State University of New York , Buffalo , NY , USA.
Esfahani ET; c Farmer School of Business , Miami University , Oxford , OH , USA.
Cavuoto LA; b Department of Mechanical and Aerospace Engineering , University at Buffalo, The State University of New York , Buffalo , NY , USA.

Ergonomics ; 61(8): 1116-1129, 2018 Aug.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-29452575

Asunto(s)

Biometría/métodos; Fatiga/diagnóstico; Marcha/fisiología; Aprendizaje Automático; Enfermedades Profesionales/diagnóstico; Adulto; Algoritmos; Tobillo; Fenómenos Biomecánicos; Biometría/instrumentación; Fatiga/fisiopatología; Femenino; Humanos; Masculino; Persona de Mediana Edad; Enfermedades Profesionales/fisiopatología; Dispositivos Electrónicos Vestibles

Palabras clave

Inertial measurement unit (IMU); classification; physical fatigue; wearable sensors

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Biometría / Fatiga / Aprendizaje Automático / Marcha / Enfermedades Profesionales Tipo de estudio: Guideline / Prognostic_studies Límite: Adult / Female / Humans / Male / Middle aged Idioma: En Revista: Ergonomics Año: 2018 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos Pais de publicación: Reino Unido

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