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Detection of Fall Risk in Multiple Sclerosis by Gait Analysis—An Innovative Approach Using Feature Selection Ensemble and Machine Learning Algorithms

Mobility

Jahr

Publikationsjahr
2022

Autoren

Autorenliste der Publikation
Schumann P, Scholz M, Trentzsch K, Jochim T, Śliwiński G, Malberg H, Ziemssen T.

Verlag

Publisher-Information
Brain Sci. 2022 Oct 31;12(11):1477.

Link

Zur Publikation (externer Server)
https://doi.org/10.3390/brainsci12111477

Tags

Forschungsthemen
Multiple SkleroseMobilitätManagement & ScienceeHealth
2022MOBIMOBI_T002

  • Using machine learning algorithms to detect fear of falling in people with multiple sclerosis in standardized gait analysis

    Mobility
    Jahr
    2024

  • The Association of Age, Sex, and BMI on Lower Limb Neuromuscular and Muscle Mechanical Function in People with Multiple Sclerosis

    Mobility
    Jahr
    2024

  • Evaluation der langfristigen klinischen und ökonomischen Auswirkungen einer Behandlung mit Ofatumumab gegenüber Dimethylfumarat und Glatirameracetat bei Patienten mit schubförmiger Multipler Sklerose aus gesellschaftlicher Sicht in Deutschland

    MS Treatments
    Jahr
    2022

  • Sensitive Identification of Asymmetries and Neuromuscular Deficits in Lower Limb Function in Early Multiple Sclerosis

    Mobility
    Jahr
    2024

  • Use of machine learning algorithms to detect fear of falling in people with multiple sclerosis

    Mobility
    Jahr
    2024
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  • Detection of Fall Risk in Multiple Sclerosis by Gait Analysis—An Innovative Approach Using Feature Selection Ensemble and Machine Learning Algorithms
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