Accelerometry and the Capacity–Performance Gap: Case Series Report in Upper-Extremity Motor Impairment Assessment Post-Stroke

This case series investigates whether traditional machine learning (ML) and convolutional neural network (CNN) models trained on wrist-worn accelerometry data collected in a laboratory setting can accurately predict real-world functional hand use in individuals with chronic stroke. Participants (N =...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Estevan M. Nieto, Edaena Lujan, Crystal A. Mendoza, Yazbel Arriaga, Cecilia Fierro, Tan Tran, Lin-Ching Chang, Alvaro N. Gurovich, Peter S. Lum, Shashwati Geed
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	MDPI AG 2025-06-01
سلاسل:	Bioengineering
الموضوعات:	stroke neurorehabilitation accelerometry motor recovery stroke rehabilitation trials motor outcomes
الوصول للمادة أونلاين:	https://www.mdpi.com/2306-5354/12/6/615
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!