Assessing Cerebellar Disorders with Wearable Inertial Sensor Data Using Time-Frequency and Autoregressive Hidden Markov Model Approaches.

Knudson, Karin C; Gupta, Anoopum S

Knudson, Karin C; Gupta, Anoopum S.

Afiliación

Knudson KC; Data Intensive Studies Center, Tufts University, Medford, MA 02155, USA.
Gupta AS; Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA 02114, USA.

Sensors (Basel) ; 22(23)2022 Dec 03.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36502155

Asunto(s)

Enfermedades Cerebelosas; Enfermedad de Parkinson; Dispositivos Electrónicos Vestibles; Humanos; Movimiento; Enfermedad de Parkinson/diagnóstico; Ataxia

Palabras clave

Bayesian nonparametrics; IMUs; ataxia; hidden Markov models; time-frequency analysis; wavelets; wearable sensors

Texto completo

Añadir a Mi BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Enfermedad de Parkinson / Enfermedades Cerebelosas / Dispositivos Electrónicos Vestibles Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Health_economic_evaluation / Prognostic_studies / Screening_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos Pais de publicación: Suiza

Texto completo

Añadir a Mi BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google