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Prediction of stroke patients’ bedroom-stay duration: machine-learning approach using wearable sensor data
Takayuki Ogasawara
, Masahiko Mukaino
, Kenichi Matsunaga
,
Yoshitaka Wada
, Takuya Suzuki
, Yasushi Aoshima
, Shotaro Furuzawa
, Yuji Kono
, Eiichi Saitoh
, Masumi Yamaguchi
,
Yohei Otaka
, Shingo Tsukada
客員教員
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術論文
›
査読
概要
フィンガープリント
フィンガープリント
「Prediction of stroke patients’ bedroom-stay duration: machine-learning approach using wearable sensor data」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
並べ替え順
重み付け
アルファベット順
Medicine and Dentistry
Apoplexy
100%
Wearable Sensor
100%
Health Care Cost
33%
Hemiparesis
16%
Rehabilitation Engineering
16%
Electrocardiogram
16%
Functional Independence Measure
16%
Stroke Rehabilitation
16%
Sitting
16%
Keyphrases
Wearable Data
100%
Duration of Stay
100%
Access Point
40%
Limited Opportunities
10%
Device Information
10%
Daily Work
10%
Cognitive Categories
10%
Chest Acceleration
10%
Engineering
Sensor Data
100%
Learning Approach
100%
Access Point
66%
Nursing and Health Professions
Wearables
100%
Explanatory Variable
33%
Functional Independence Measure
16%
Stroke Rehabilitation
16%
Correlation Coefficient
16%
Rehabilitation Engineering
16%
Electrocardiogram
16%
Hemiparesis
16%
Clinical Indicator
16%
Computer Science
Machine Learning Approach
100%
Access Point
66%
Explanatory Variable
33%
Medical Facility
16%
Objective Variable
16%
Demographic Information
16%