Titre:
  • ED-FNN: A new deep learning algorithm to detect percentage of the gait cycle for powered prostheses
Auteur:Vu, Huong Thi Thu; Gomez, Felipe; Cherelle, Pierre; Lefeber, Dirk; Nowe, Ann; Vanderborght, Bram
Informations sur la publication:Sensors, 18, 7, 2389
Statut de publication:Publié, 2018-07
Sujet CREF:Biochimie
Physique atomique et moléculaire
Optique
Chimie analytique
Electronique et électrotechnique
Mots-clés:Exoskeleton
Gait event detection
Gait phase prediction
Gait recognition
Lower limb prosthesis
Note générale:SCOPUS: ar.j
Langue:Anglais
Identificateurs:urn:issn:1424-8220
info:doi/10.3390/s18072389
info:scp/85050629915