Arteries; Atherosclerosis; Predictive models; Biomechanics; Biological system modeling; Machine learning; Vegetation;
机译:基于患者特异性IVUS的流体 - 结构相互作用模型在基线和后续的形态学和生物力学因素预测冠状动脉斑块进展:初步研究
机译:一种综合机器学习框架中的信息特征来计算赖氨酸丙基化位点的计算分析与预测
机译:基于机器学习框架的精确预测物种特异性的2-羟基异丁基化位点
机译:使用计算生物力学和机器学习对动脉粥样硬化斑块进展进行现场预测
机译:动脉粥样硬化斑块的生物力学表征:纳米压痕和FTIR方法的组合。
机译:MAL-PRE:基于机器学习特征集成的蛋白质丙二酰化位点的计算预测:丙二酰基位点预测
机译:基于图像的建模,可以更好地理解和评估动脉粥样硬化斑块的进展和脆弱性:数据,建模,验证,不确定性和预测