prindi

Latest research trends in gait analysis using wearable sensors and machine learning: A systematic review

autor
Saboor, Abdul
Kask, Triin
Kuusik, Alar
Alam, Muhammad Mahtab
Le Moullec, Yannick
vastutusandmed
Abdul Saboor, Triin Kask, Alar Kuusik, Muhammad Mahtab Alam, Yannick Le Moullec, Imran Khan Niazi, Ahmed Zoha, Rizwan Ahmad
allikas
IEEE Access
kirjastus/väljaandja
IEEE
ajakirja aastakäik number kuu
vol. 8
ilmumisaasta
2020
leheküljed
art. 3022818, p. 167830−167864
leitav
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3022818
märksõna
tehisõpe
kõnnak
käimistestid
andurid
biosensorid
meditsiinitehnoloogia
võtmesõna
gait analysis
machine learning
wearable sensors
survey
medical applications
ISSN
2169-3536
märkused
Bibliogr.: 202 ref
Open Access
Open Access
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
1.1
Scopus
Journal metrics at Scopus
Article at Scopus
WOS
Journal metrics at WOS
Article at WOS
kategooria (üld)
Engineering
Computer science
Materials science
kategooria (alam)
Engineering. General engineering
Computer science. General computer science
Materials science. General materials science
kvartiil
Q1
TTÜ struktuuriüksus
Thomas Johann Seebecki elektroonikainstituut
keel
inglise
Uurimisrühm
Kognitiivelektroonika kiiplaborite uurimisgrupp
Kognitroonika teaduslabor
Kommunikatsioonisüsteemide uurimisrühm
Saboor, A.l., Kask, T., Kuusik, A., Alam, M.M., Le Moullec, Y. et al. Latest research trends in gait analysis using wearable sensors and machine learning: A systematic review // IEEE Access (2020) vol. 8, art. 3022818, p. 167830−167864. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3022818