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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Özateş, Mustafa Erkam [VerfasserIn]   i
 Salami, Firooz [VerfasserIn]   i
 Wolf, Sebastian Immanuel [VerfasserIn]   i
 Arslan, Yunus Ziya [VerfasserIn]   i
Titel:Estimating ground reaction forces from gait kinematics in cerebral palsy
Titelzusatz:a convolutional neural network approach
Verf.angabe:Mustafa Erkam Ozates, Firooz Salami, Sebastian Immanuel Wolf, Yunus Ziya Arslan
E-Jahr:2025
Jahr:March 2025
Umfang:10 S.
Illustrationen:Illustrationen
Fussnoten:Gesehen am 16.06.2025
Titel Quelle:Enthalten in: Annals of biomedical engineering
Ort Quelle:Dordrecht [u.a.] : Springer Science + Business Media B.V, 1972
Jahr Quelle:2025
Band/Heft Quelle:53(2025), 3 vom: März, Seite 634-643
ISSN Quelle:1573-9686
Abstract:While gait analysis is essential for assessing neuromotor disorders like cerebral palsy (CP), capturing accurate ground reaction force (GRF) measurements during natural walking presents challenges, particularly due to variations in gait patterns. Previous studies have explored GRF prediction using machine learning, but specific focus on patients with CP is lacking. This research aims to address this gap by predicting GRF using joint angles derived from marker data during gait in patients with CP, thereby suggesting a protocol for gait analysis without the need for force plates.
DOI:doi:10.1007/s10439-024-03658-y
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Volltext: https://doi.org/10.1007/s10439-024-03658-y
 Volltext: https://link.springer.com/article/10.1007/s10439-024-03658-y
 DOI: https://doi.org/10.1007/s10439-024-03658-y
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Biomechanics
 Cerebral palsy
 Developmental Disabilities
 Diffusion Tensor Imaging
 Gait analysis
 Ground reaction force
 Machine learning
 Machine Learning
 Sport Kinematics
 Sports Biomechanics
K10plus-PPN:1928251145
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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