Arne Küderle



Organisationseinheit


Lehrstuhl für Informatik 14 (Maschinelles Lernen und Datenanalytik)


Mitarbeit in Forschungsprojekten


MOBILISE-D: Connecting digital mobility assessment to clinical outcomes for regulatory and clinical endorsement
Prof. Dr. Björn Eskofier; Dr.-Ing. Felix Kluge
(01.04.2019 - 31.03.2024)

Klassifizierung von Stressreaktions-Mustern induziert durch akuten Stress
Prof. Dr. Björn Eskofier
(01.09.2018)

moveIT: A novel digital health pathway enables healthcare technologies for gait&falls in Parkinson’s disease
Prof. Dr. Björn Eskofier; Prof. Dr. Jochen Klucken
(01.01.2018 - 31.12.2018)

BayMed-mGL: Mobile GaITLab: Algorithmik für den Einsatz im Patientenalltag
Prof. Dr. Jochen Klucken; Prof. Dr. Björn Eskofier
(01.08.2017 - 31.01.2019)


Publikationen (Download BibTeX)


Abel, L., Richer, R., Küderle, A., Gradl, S., Eskofier, B., & Rohleder, N. (2019). Classification of Acute Stress-Induced Response Patterns. In ACM (Eds.), Proceedings of the EAI International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare (PervasiveHealth '19). Trento, IT.
Ullrich, M., Gladow, T., Roth, N., Küderle, A., Ollenschläger, M., Gaßner, H.,... Eskofier, B. (2018, July). FallRiskPD: Long-term fall risk classification for Parkinson’s disease via intelligent sensor-based gait analysis in the home environment (Talk). Paper presentation at European Falls Festival 2018, Manchester, GB.

Zuletzt aktualisiert 2019-23-01 um 16:52