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A preliminary study in classification of the severity of spine deformation in adolescents with lumbar/thoracolumbar idiopathic scoliosis using machine learning algorithms based on lumbosacral joint efforts during gait

Bahare Samadi, Maxime Raison, Philippe Mahaudens, Christine Detrembleur et Sofiane Achiche

Article de revue (2023)

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Département: Département de génie mécanique
URL de PolyPublie: https://publications.polymtl.ca/51874/
Titre de la revue: Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering (vol. 26, no 11)
Maison d'édition: Taylor & Francis
DOI: 10.1080/10255842.2022.2117547
URL officielle: https://doi.org/10.1080/10255842.2022.2117547
Date du dépôt: 18 avr. 2023 14:59
Dernière modification: 24 août 2023 17:58
Citer en APA 7: Samadi, B., Raison, M., Mahaudens, P., Detrembleur, C., & Achiche, S. (2023). A preliminary study in classification of the severity of spine deformation in adolescents with lumbar/thoracolumbar idiopathic scoliosis using machine learning algorithms based on lumbosacral joint efforts during gait. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering, 26(11), 1341-1352. https://doi.org/10.1080/10255842.2022.2117547

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