Bjoern M. Eskofier

Hivatkozott rá

	Összes	2019 óta
Hivatkozások	13779	10992
h-index	53	47
i10-index	256	225

2400

1200

600

1800

201220132014201520162017201820192020202120222023202484 123 173 266 431 649 880 1128 1414 1698 2017 2342 2318

Nyilvános hozzáférés

Összes megtekintése

196 cikk

23 cikk

elérhető

nem érhető el

Finanszírozási megbízások alapján

Társszerzők

Jochen KluckenUniversity of Luxembourg, Centre Hospitalier du LuxembourgE-mail megerősítve itt: uni.lu
Heiko GassnerIndependent Group Leader, University Hospital ErlangenE-mail megerősítve itt: uk-erlangen.de
Jens BarthMaD Lab Erlangen-NürnbergE-mail megerősítve itt: fau.de
Arne KüderlePhD Student, Machine Learning and Data Analytics Lab, FAU ErlangenE-mail megerősítve itt: fau.de
Patrick KuglerResearcher at the Pattern Recognition Lab, University of Erlangen-NurembergE-mail megerősítve itt: cs.fau.de
Felix KlugeBiomedical Research, Novartis Pharma AGE-mail megerősítve itt: novartis.com
Heike LeutheuserProfessor for AAL & Medical Assistance Systems, University of BayreuthE-mail megerősítve itt: uni-bayreuth.de
Robert RicherMachine Learning and Data Analytics Lab, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-NürnbergE-mail megerősítve itt: fau.de
Jürgen WinklerProfessor für Neurologie, Universitätsklinikum ErlangenE-mail megerősítve itt: uk-erlangen.de
Cristian PasluostaResearch Group Leader, University of FreiburgE-mail megerősítve itt: imtek.uni-freiburg.de
Dominik SchuldhausDigital Sports Group, University of Erlangen-Nürnberg (FAU)E-mail megerősítve itt: fau.de
Stefan GradlFriedrich-Alexander University Erlangen-Nürnberg (FAU)E-mail megerősítve itt: fau.de
Julius HanninkFriedrich-Alexander University Erlangen-Nürnberg (FAU)E-mail megerősítve itt: fau.de
Ulf JensenResearcher at the Pattern Recognition Lab, University of ErlangenE-mail megerősítve itt: informatik.uni-erlangen.de
Thomas KautzMachine Learning and Data Analytics Lab, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-NürnbergE-mail megerősítve itt: fau.de
Nils RothPhD Student, Machine Learning and Data Analytics LabE-mail megerősítve itt: fau.de
Joachim HorneggerProfessor of Computer Science, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-NürnbergE-mail megerősítve itt: fau.de
Franz MarxreiterDr. med.E-mail megerősítve itt: uk-erlangen.de
Dario ZancaHead of Applied Machine Learning Group @ MaD Lab, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-NürnbergE-mail megerősítve itt: fau.de
Christine F. MartindaleFriedrich-Alexander University Erlangen-NürnbergE-mail megerősítve itt: fau.de

Követés

Bjoern M. Eskofier

MaD Lab, FAU Erlangen-Nürnberg & TDH Group, Helmholtz Munich

E-mail megerősítve itt: fau.de - Kezdőlap

Machine Learning Artificial Intelligence Wearable Computing Digital Health Biomedical Eng


Cím Rendezés hivatkozások szerint Rendezés év szerint Rendezés cím szerint	Hivatkozott rá Hivatkozott rá	Év
Technology in Parkinson's disease: challenges and opportunities AJ Espay, P Bonato, FB Nahab, W Maetzler, JM Dean, J Klucken, ... Movement Disorders 31 (9), 1272-1282, 2016	659	2016
An emerging era in the management of Parkinson's disease: wearable technologies and the internet of things CF Pasluosta, H Gassner, J Winkler, J Klucken, BM Eskofier IEEE journal of biomedical and health informatics 19 (6), 1873-1881, 2015	387	2015
Federated learning for healthcare: Systematic review and architecture proposal RS Antunes, C André da Costa, A Küderle, IA Yari, B Eskofier ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST) 13 (4), 1-23, 2022	362	2022
Inertial sensor-based stride parameter calculation from gait sequences in geriatric patients A Rampp, J Barth, S Schülein, KG Gaßmann, J Klucken, BM Eskofier IEEE transactions on biomedical engineering 62 (4), 1089-1097, 2014	357	2014
Wearable sensors objectively measure gait parameters in Parkinson’s disease JCM Schlachetzki, J Barth, F Marxreiter, J Gossler, Z Kohl, S Reinfelder, ... PloS one 12 (10), e0183989, 2017	347	2017
Internet of Health Things: Toward intelligent vital signs monitoring in hospital wards CA Da Costa, CF Pasluosta, B Eskofier, DB Da Silva, R da Rosa Righi Artificial intelligence in medicine 89, 61-69, 2018	307	2018
Revisiting QRS detection methodologies for portable, wearable, battery-operated, and wireless ECG systems M Elgendi, B Eskofier, S Dokos, D Abbott PloS one 9 (1), e84018, 2014	287	2014
Unbiased and mobile gait analysis detects motor impairment in Parkinson's disease J Klucken, J Barth, P Kugler, J Schlachetzki, T Henze, F Marxreiter, Z Kohl, ... PloS one 8 (2), e56956, 2013	285	2013
Hierarchical, multi-sensor based classification of daily life activities: comparison with state-of-the-art algorithms using a benchmark dataset H Leutheuser, D Schuldhaus, BM Eskofier PloS one 8 (10), e75196, 2013	241	2013
Real-time ECG monitoring and arrhythmia detection using Android-based mobile devices S Gradl, P Kugler, C Lohmüller, B Eskofier 2012 annual international conference of the IEEE engineering in medicine and …, 2012	226	2012
Multimodal assessment of Parkinson's disease: a deep learning approach JC Vásquez-Correa, T Arias-Vergara, JR Orozco-Arroyave, B Eskofier, ... IEEE journal of biomedical and health informatics 23 (4), 1618-1630, 2018	223	2018
Stride segmentation during free walk movements using multi-dimensional subsequence dynamic time warping on inertial sensor data J Barth, C Oberndorfer, C Pasluosta, S Schülein, H Gassner, S Reinfelder, ... Sensors 15 (3), 6419-6440, 2015	216	2015
Sensor-based gait parameter extraction with deep convolutional neural networks J Hannink, T Kautz, CF Pasluosta, KG Gaßmann, J Klucken, BM Eskofier IEEE journal of biomedical and health informatics 21 (1), 85-93, 2016	202	2016
Activity recognition in beach volleyball using a Deep Convolutional Neural Network: Leveraging the potential of Deep Learning in sports T Kautz, BH Groh, J Hannink, U Jensen, H Strubberg, BM Eskofier Data Mining and Knowledge Discovery 31, 1678-1705, 2017	200	2017
Recent machine learning advancements in sensor-based mobility analysis: Deep learning for Parkinson's disease assessment BM Eskofier, SI Lee, JF Daneault, FN Golabchi, G Ferreira-Carvalho, ... 2016 38th annual international conference of the IEEE engineering in …, 2016	198	2016
Biometric and mobile gait analysis for early diagnosis and therapy monitoring in Parkinson's disease J Barth, J Klucken, P Kugler, T Kammerer, R Steidl, J Winkler, ... 2011 annual international conference of the IEEE engineering in medicine and …, 2011	193	2011
An overview of smart shoes in the internet of health things: gait and mobility assessment in health promotion and disease monitoring BM Eskofier, SI Lee, M Baron, A Simon, CF Martindale, H Gaßner, ... Applied Sciences 7 (10), 986, 2017	161	2017
Towards mobile gait analysis: concurrent validity and test-retest reliability of an inertial measurement system for the assessment of spatio-temporal gait parameters F Kluge, H Gaßner, J Hannink, C Pasluosta, J Klucken, BM Eskofier Sensors 17 (7), 1522, 2017	153	2017
Mobile stride length estimation with deep convolutional neural networks J Hannink, T Kautz, CF Pasluosta, J Barth, S Schülein, KG Gaßmann, ... IEEE journal of biomedical and health informatics 22 (2), 354-362, 2017	146	2017
Estimation of gait kinematics and kinetics from inertial sensor data using optimal control of musculoskeletal models E Dorschky, M Nitschke, AK Seifer, AJ van den Bogert, BM Eskofier Journal of biomechanics 95, 109278, 2019	129	2019

A rendszer jelenleg nem tudja elvégezni a műveletet. Próbálkozzon újra később.

Cikkek 1–20

Hivatkozások évente

Ismétlődő hivatkozások

Összevont hivatkozások

Társszerzők hozzáadásaTársszerzők

Követés

Hivatkozott rá

Társszerzők