Personalised Quantitative Upper Extremity Assessment for Stroke Rehabilitation

Projektinformationen

Rehab-Assessment

ID Finanzhilfevereinbarung: 101023097

DOI

10.3030/101023097

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 4 März 2021

Startdatum 1 Januar 2022

Enddatum 27 Februar 2024

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Gesamtkosten

€ 212 933,76

EU-Beitrag

€ 212 933,76

Koordiniert durch

UNIVERSITY OF LEEDS
United Kingdom

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Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (3)

Boosting personalised musculoskeletal modelling with physics-informed knowledge transfer

Autoren: Jie Zhang, Yihui Zhao, Tianzhe Bao, Zhenhong Li, Kun Qian, Alejandro F. Frangi, Sheng Quan Xie, Zhi-Qiang Zhang
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2022, ISSN 0018-9456
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tim.2022.3227604

Physics-informed deep learning for musculoskeletal modelling: Predicting muscle forces and joint kinematics from surface EMG

Autoren: Jie Zhang, Yihui Zhao, Fergus Shone, Zhenhong Li, Alejandro F. Frangi, Shengquan Xie, Zhiqiang Zhang
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2022, ISSN 1534-4320
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tnsre.2022.3226860

Toward Robust and Efficient Musculoskeletal Modeling Using Distributed Physics-Informed Deep Learning

Autoren: Jie Zhang, Ziling Ruan, Qing Li, Zhi-Qiang Zhang
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023, ISSN 0018-9456
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tim.2023.3325522