Analysis of Detecting Compensation for Robotic Stroke Rehabilitation Therapy using Imbalanced Learning and Outlier Detection
Stroke therapy is essential to reduce impairments and improve the motor movements of stroke survivors, however sessions can be expensive, time consuming, and geographically limited. Robotic stroke therapy seeks to remedy the limitations of traditional stroke therapy, but it is hampered by incorrect...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Uy, Sean Rich U, Abu, Patricia Angela R |
---|---|
التنسيق: | text |
منشور في: |
Archīum Ateneo
2020
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://archium.ateneo.edu/discs-faculty-pubs/274 https://ieeexplore.ieee.org/document/9064992 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Ateneo De Manila University |
مواد مشابهة
-
Anomaly heterogeneity learning for open-set supervised anomaly detection
بواسطة: ZHU, Jiawen, وآخرون
منشور في: (2024) -
Heterogeneous univariate outlier ensembles in multidimensional data
بواسطة: PANG, Guansong, وآخرون
منشور في: (2020) -
Deep learning for anomaly detection: Challenges, methods, and opportunities
بواسطة: PANG, Guansong, وآخرون
منشور في: (2021) -
Toward deep supervised anomaly detection: Reinforcement learning from partially labeled anomaly data
بواسطة: PANG, Guansong, وآخرون
منشور في: (2021) -
OUTLIER REPORTING BY INFERENCE ON TURFS (ORBIT)
بواسطة: HENRY KASIM
منشور في: (2023)