Una iniciativa de:

Institut Guttmann
Institut Guttmann

Anúnciate

Recursos

aprendizaje automático

Artículo

A Bayesian optimization approach for rapidly mapping residual network function in stroke.

Autor/es: 
Lorenz R, Johal M, Dick F, Hampshire A, Leech R, Geranmayeh F.
Año publicación: 
2021
Número de revista: 
Brain vol. 144 n. 7
https://academic.oup.com/brain/article/144/7/2120/6174117
Artículo

A DATA MINING APPROACH TO IDENTIFY COGNITIVE NEUROREHABILITATION RANGE IN TRAUMATIC BRAIN INJURY PATIENTS

Autor/es: 
García-Rudolph A, Gibert K
Año publicación: 
2014
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417414001249
Artículo

A Machine Learning Approach to Predict Post-stroke Fatigue. The Nor-COAST study.

Autor/es: 
Luzum G, Thrane G, Aam S, Eldholm RS, Grambaite R, Munthe-Kaas R, Thingstad P, Saltvedt I, Askim T.
Año publicación: 
2024
Número de revista: 
Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. vol. 105 n. 5
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0003999323007086
Artículo

Challenges of Developing a Natural Language Processing Method With Electronic Health Records to Identify Persons With Chronic Mobility Disability.

Autor/es: 
Agaronnik ND, Lindvall C, El-Jawahri A, He W, Iezzoni LI.
Año publicación: 
2020
Número de revista: 
Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. vol. 101 n. 10
https://www.archives-pmr.org/article/S0003-9993(20)30291-4/fulltext
Artículo

Decision Tree Analysis Accurately Predicts Discharge Destination After Spinal Cord Injury Rehabilitation.

Autor/es: 
Kato C, Uemura O, Sato Y, Tsuji T.
Año publicación: 
2024
Número de revista: 
Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. vol. 105 n. 1
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0003999323004793
Artículo

Improving Accelerometry-Based Measurement of Functional Use of the Upper Extremity After Stroke: Machine Learning Versus Counts Threshold Method.

Autor/es: 
Lum PS, Shu L, Bochniewicz EM, Tran T, Chang LC, Barth J, Dromerick AW.
Año publicación: 
2020
Número de revista: 
Neurorehabilitation and Neural Repair vol. 34 n. 12
https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/1545968320962483
Artículo

Machine Learning for Predicting Motor Improvement After Acute Subcortical Infarction Using Baseline Whole Brain Volumes.

Autor/es: 
Liu G, Wu J, Dang C, Tan S, Peng K, Guo Y, Xing S, Xie C, Zeng J, Tang X.
Año publicación: 
2022
Número de revista: 
Neurorehabilitation and Neural Repair vol. 36 n. 1
https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/15459683211054178
Artículo

Machine Learning Methods Predict Individual Upper-Limb Motor Impairment Following Therapy in Chronic Stroke.

Autor/es: 
Tozlu C, Edwards D, Boes A, Labar D, Tsagaris KZ, Silverstein J, Pepper Lane H, Sabuncu MR, Liu C, Kuceyeski A.
Año publicación: 
2020
Número de revista: 
Neurorehabilitation and Neural Repair vol. 34 n. 5
https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/1545968320909796
Artículo

National Institutes of Health Research Plan on Rehabilitation: Analysis and Progress.

Autor/es: 
Jackson JN, Cernich AN.
Año publicación: 
2020
Número de revista: 
Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. vol. 101 n. 8
https://www.archives-pmr.org/article/S0003-9993(20)30271-9/fulltext
Artículo

Relationship Between Motor Level and Wheelchair Transfer Ability in Spina Bifida: A Study From the National Spina Bifida Patient Registry.

Autor/es: 
McKernan G, Izzo S, Crytzer TM, Houtrow AJ, Dicianno BE.
Año publicación: 
2020
Número de revista: 
Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. vol. 101 n. 11
https://www.archives-pmr.org/article/S0003-9993(20)30430-5/fulltext

¿Crees que falta información? ¡Haznos llegar tus sugerencias!

¡Ayúdanos a mejorar!