Physiological and Rehabilitation Outcomes: Gains from Automated Interventions in stroke Therapy (PRO GAIT)

Información del proyecto

PRO GAIT

Identificador del acuerdo de subvención: 778043

DOI

10.3030/778043

Proyecto cerrado

Fecha de la firma de la CE 21 Noviembre 2017

Fecha de inicio 1 Marzo 2018

Fecha de finalización 28 Febrero 2023

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coste total

€ 157 500,00

Aportación de la UE

€ 144 000,00

Coordinado por

UNIVERSITY COLLEGE DUBLIN, NATIONAL UNIVERSITY OF IRELAND, DUBLIN
Ireland

CORDIS proporciona enlaces a los documentos públicos y las publicaciones de los proyectos de los programas marco HORIZONTE.

Los enlaces a los documentos y las publicaciones de los proyectos del Séptimo Programa Marco, así como los enlaces a algunos tipos de resultados específicos, como conjuntos de datos y «software», se obtienen dinámicamente de OpenAIRE .

Resultado final

Documents, reports (1)

Communication collateral

Marketing materials produced as part of the PRO GAIT project

Websites, patent fillings, videos etc. (1)

Website development and maintenence

PRO GAIT website

Publicaciones

Peer reviewed articles (5)

Experimental Protocol to Assess Neuromuscular Plasticity Induced by an Exoskeleton Training Session.

Autores: Di Marco, Roberto; Maria, Rubega; Olive, Lennon; Formaggio, Emanuela; Ngadhnjim, Sutaj; Giacomo, Dazzi; Chiara, Venturin; Ilenia, Bonini; Rupert, Ortner; Humberto Antonio Cerrel Bazo,; Luca, Tonin; Stefano, Tortora; Stefano, Masiero; DEL FELICE, Alessandra; on behalf of the PRO GAIT Consortium,
Publicado en: Methods and Protocols, Edición 5, 2021, Página(s) 48, ISSN 2078-2489
Editor: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/mps4030048

Neural correlates of user learning during long-term BCI training for the Cybathlon competition

Autores: Stefano Tortora; Gloria Beraldo; Francesco Bettella; Emanuela Formaggio; Maria Rubega; Alessandra Del Felice; Stefano Masiero; Ruggero Carli; Nicola Petrone; Emanuele Menegatti; Luca Tonin
Publicado en: Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 2022, ISSN 1743-0003
Editor: BioMed Central
DOI: 10.1186/s12984-022-01047-x

EEG Biomarkers Related With the Functional State of Stroke Patients

Autores: Marc Sebastián-Romagosa, Esther Udina, Rupert Ortner, Josep Dinarès-Ferran, Woosang Cho, Nensi Murovec, Clara Matencio-Peralba, Sebastian Sieghartsleitner, Brendan Z. Allison, Christoph Guger
Publicado en: Frontiers in Neuroscience, Edición 14, 2020, ISSN 1662-453X
Editor: Frontiers in Neuroscience
DOI: 10.3389/fnins.2020.00582

Stroke survivor perceptions of using an exoskeleton during acute gait rehabilitation

Autores: McDonald; Fingleton; Murphy; Lennon
Publicado en: Scientific Reports, Edición 4, 2022, Página(s) 1-9, ISSN 2045-2322
Editor: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-022-18188-7

A Systematic Review Establishing the Current State-of-the-Art, the Limitations, and the DESIRED Checklist in Studies of Direct Neural Interfacing With Robotic Gait Devices in Stroke Rehabilitation

Autores: Olive Lennon, Michele Tonellato, Alessandra Del Felice, Roberto Di Marco, Caitriona Fingleton, Attila Korik, Eleonora Guanziroli, Franco Molteni, Christoph Guger, Rupert Otner, Damien Coyle
Publicado en: Frontiers in Neuroscience, Edición 14, 2020, ISSN 1662-453X
Editor: Frontiers in Neuroscience
DOI: 10.3389/fnins.2020.00578

Other (1)

A systematic review of non-invasive electrical biosignal (Electroencephalography (EEG) and/or Electromyography (EMG)) use during exoskeleton robotic gait training after stroke

Autores: Alexander Heilinger, Olive Lennon, Rupert Ortner
Publicado en: PROSPERO International prospective register of systematic reviews, 2018
Editor: PROSPERO

Conference proceedings (1)

SYSTEMATIC REVIEW OF THE STATE-OF-THE-ART IN BRAINCOMPUTER INTERFACE ROBOTIC WALKING IN STROKE

Autores: Alexander Heilinger, Máire Claffey, Olive Lennon
Publicado en: Proceedings of the 8th Graz Brain-Computer Interface Conference 2019, Edición annual, 2019
Editor: Graz University of Technology: Proceedings of the 8th Graz Brain-Computer Interface Conference 2019
DOI: 10.3217/978-3-85125-682-6-30