非局所的相互作用が生物システムのパターンをどう形成するかを調査中。
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人工血管ネットワークの発展と重要性を探る。
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新しい方法で顕微鏡の画像が改善され、鮮明さが増しながら重要なディテールが保たれてるよ。
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新しいモデルが癌の成長や治療戦略の複雑さを明らかにしてる。
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がん治療と結果を向上させるための個別化戦略を探る。
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チューリング不安定性だけじゃ、生物系の持続的なパターンは保証されないよ。
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研究は、ソフトマテリアルの挙動を調べるために機械学習技術を探っている。
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心房細動の患者における呼吸パターンが心機能に与える影響を探る。
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ノシプラスティック痛についての見解と効果的な管理戦略。
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半教師あり学習フレームワークが、限られたラベル付きデータで医療画像のセグメンテーションを向上させる。
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新しいモデルは、血管がない腫瘍の成長と振る舞いについての洞察を提供する。
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医療画像の不確実性を考慮したより正確な血管モデルの作成が進んでるよ。
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新しいクライオアブレーション法が肝臓癌の治療効果を高め、健康な組織へのダメージを減らすんだ。
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小さな血管の血流を調べることで、健康や病気を理解するのに役立つんだ。
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この研究は、ゼラチンモデルを使ってがん細胞が組織に侵入する方法を調べているよ。
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研究は、スパイラル波の相互作用とそれが心臓のリズムに与える影響を探っている。
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スポンジチャンバーが水のポンプとフィルターを最適化する方法を探る。
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研究は、より良い診断と治療のために肺機能検査を改善することを目指している。
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新しいモデルが組織内の上皮細胞の成長と動きをシミュレートするよ。
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研究者たちは、患者特有のモデルを開発して、グリオブラストーマの治療反応をより良く研究している。
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新しいモデルが気道疾患のある肺内の吸入薬の分布を予測する。
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新しい方法が癌研究の画像解析を向上させる。
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カンチレバーを使った迅速な腫瘍診断の新しい方法。
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オンコストリームの研究は、より良い神経膠腫治療のための洞察を提供してるよ。
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グラフニューラルネットワークは、病理画像解析を強化して病気の診断を改善するよ。
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PhysiBoSSが研究者のために複雑な生物学的モデリングをどう簡単にしてるか学ぼう。
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新しいフレームワークが、大腸がんの遺伝子バイオマーカー予測を全スライド画像を使って改善したよ。
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曲がった表面での細胞の相互作用を探ることで、組織工学や生物学的プロセスの理解が深まるよ。
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新しいソフトウェアツールが心臓細胞の動きと薬の効果の研究を強化するよ。
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研究によると、かなり少ないエネルギーで効果的な除細動法が明らかになった。
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ヒマワリの種のパターンにおけるフィボナッチ数の役割を調査中。
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この研究は、セルの動きと行動をコントロールするSrcキナーゼの役割を探ってるよ。
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GP-VLSを紹介するよ！視覚と言語を統合して、手術の実践を向上させるモデルだよ。
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ウェアラブルデバイスとアルゴリズムは、より良い患者ケアのために敗血症を早く検出することを目指してるよ。
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研究は、クリーンな輸送のために固体電池のインターフェースの安定性を向上させることに焦点を当てている。
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研究が、生分解性インプラントと永久インプラントの相互作用が骨治癒に与える影響を探ってるよ。
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嚢胞が圧力にどう反応するか、そしてそれが医学に与える影響について学ぼう。
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HIPPOメソッドは、組織分析におけるAIモデルの理解を向上させる。
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適応療法は、薬剤耐性のがん細胞を管理する新しいアプローチを提供する。
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この記事は、上皮細胞が圧縮下でどのように振る舞うかを調べているよ。
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研究者たちは、細胞がどのように成長し、特化していくかをモデル化しようとしている。
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