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iPrognosis – frühe Erkennung der Parkinsonerkrankung mittels Smartphone App

Lisa Klingelhoefer; Stelios Hadjidimitriou; Anastasios Delopoulos; Fotis Karayiannis; Nikos Grammalidis; Michael Stadtschnitzer; Sevasti Bostanjopoulou; Kallol Ray Chaudhuri; Leontios Hadjileontiadis; Heinz Reichmann


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  <identifier identifierType="DOI">10.5281/zenodo.3678627</identifier>
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      <creatorName>Lisa Klingelhoefer</creatorName>
      <affiliation>Department of Neurology, Technical University Dresden, Dresden, Germany</affiliation>
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      <creatorName>Stelios Hadjidimitriou</creatorName>
      <affiliation>Department of Electrical &amp; Computer Engineering, Aristotle University of Thessaloniki, Thessaloniki, Greece.</affiliation>
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      <creatorName>Anastasios Delopoulos</creatorName>
      <affiliation>Department of Electrical &amp; Computer Engineering, Aristotle University of Thessaloniki, Thessaloniki, Greece.</affiliation>
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      <creatorName>Fotis Karayiannis</creatorName>
      <affiliation>Microsoft Innovation Center Greece, Athens, Greece.</affiliation>
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      <creatorName>Nikos Grammalidis</creatorName>
      <affiliation>Information Technologies Institute, CERTH, Thessaloniki, Greece</affiliation>
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      <creatorName>Michael Stadtschnitzer</creatorName>
      <affiliation>Fraunhofer IAIS, Schloß Birlinghoven, Sankt Augustin, Germany</affiliation>
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      <creatorName>Sevasti Bostanjopoulou</creatorName>
      <affiliation>G. Papanikolaou Hospital, 3rd Neurological Clinic, Thessaloniki, Greece</affiliation>
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      <creatorName>Kallol Ray Chaudhuri</creatorName>
      <affiliation>King's College Hospital NHS Foundation Trust, London, United Kingdom</affiliation>
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      <creatorName>Leontios Hadjileontiadis</creatorName>
      <affiliation>Department of Electrical &amp; Computer Engineering, Aristotle University of Thessaloniki, Thessaloniki, Greece.</affiliation>
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      <creatorName>Heinz Reichmann</creatorName>
      <affiliation>Department of Neurology, Technical University Dresden, Dresden, Germany</affiliation>
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  <titles>
    <title>iPrognosis – frühe Erkennung der Parkinsonerkrankung mittels Smartphone App</title>
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  <publisher>Zenodo</publisher>
  <publicationYear>2020</publicationYear>
  <dates>
    <date dateType="Issued">2020-02-21</date>
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  <resourceType resourceTypeGeneral="Text">Poster</resourceType>
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    <alternateIdentifier alternateIdentifierType="url">https://zenodo.org/record/3678627</alternateIdentifier>
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    <relatedIdentifier relatedIdentifierType="DOI" relationType="IsVersionOf">10.5281/zenodo.3678626</relatedIdentifier>
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    <rights rightsURI="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode">Creative Commons Attribution 4.0 International</rights>
    <rights rightsURI="info:eu-repo/semantics/openAccess">Open Access</rights>
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    <description descriptionType="Abstract">&lt;p&gt;Mittels moderner Technologien wie Smartphones k&amp;ouml;nnen gro&amp;szlig;e Mengen an Daten&lt;br&gt;
kontinuierlich &amp;uuml;ber einen l&amp;auml;ngeren Zeitraum, objektiv und ohne aktives Zutun der&lt;br&gt;
Nutzer im allt&amp;auml;glichen Leben erhoben werden. Zur fr&amp;uuml;hen Diagnosestellung des&lt;br&gt;
idiopathischen Parkinsonsyndroms als langsam progrediente, chronische&lt;br&gt;
Erkrankung mit einschleichendem Auftreten motorischer sowie nicht-motorischer&lt;br&gt;
Symptome ist dies ideal. Eine fr&amp;uuml;here Diagnosestellung ist eine Grundvoraussetzung&lt;br&gt;
zur Entwicklung neuromodulatorischer Therapien.&lt;br&gt;
Das iPrognosis-Konsortium (11 Organisationen mit drei medizinischen Zentren&lt;br&gt;
aus 6 EU-L&amp;auml;ndern) entwickelt eine Android Smartphone App zur Erfassung von&lt;br&gt;
Verhalten und Verhaltens&amp;auml;nderungen im Umgang mit dem Smartphone, welche&lt;br&gt;
Ausdruck motorischer und nicht-motorischer Symptome der Parkinsonerkrankung&lt;br&gt;
sein k&amp;ouml;nnen.&lt;/p&gt;</description>
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      <funderName>European Commission</funderName>
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      <awardTitle>Intelligent Parkinson eaRly detectiOn Guiding NOvel Supportive InterventionS</awardTitle>
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