Buchumschlag

ADEPT: A Noninvasive Method for Determining Elastic Parameters of Valve Tissue

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wu, Wensi, Daneker, Mitchell, Herz, Christian, Dewey, Hannah, Weiss, Jeffrey A., Pouch, Alison M., Lu, Lu, Jolley, Matthew A.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Quantitative Methods Computational Engineering, Finance, and Science Computational Physics
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Identifying heterogeneous micromechanical properties of biological tissues via physics-informed neural networks
von: Wu, Wensi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A geometric feature tracking approach for noninvasive patient specific estimation of leaflet strain from 3D images of heart valves
von: Wu, Wensi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Biomechanically Informed Image Registration for Patient-Specific Aortic Valve Strain Analysis
von: Nakhaei, Mohsen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SDFStent: Real-time interactive virtual stenting via SDF deformation fields
von: Li, Bohan J., et al.
Veröffentlicht: (2026)

An open-source computational framework for immersed fluid-structure interaction modeling using FEBio and MFEM
von: Black, Ryan T., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Identifying Heterogeneous Micromechanical Properties of Biological Tissues via Physics‐Informed Neural Networks
von: Wensi Wu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DOT: A flexible multi-objective optimization framework for transferring features across single-cell and spatial omics
von: Rahimi, Arezou, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Small Language Models Can Use Nuanced Reasoning For Health Science Research Classification: A Microbial-Oncogenesis Case Study
von: Dawood, Muhammed Muaaz, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HECLIP: Histology-Enhanced Contrastive Learning for Imputation of Transcriptomics Profiles
von: Wang, Qing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rational Multi-Modal Transformers for TCR-pMHC Prediction
von: Li, Jiarui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PhoTorch: A robust and generalized biochemical photosynthesis model fitting package based on PyTorch
von: Lei, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Projecting Molecules into Synthesizable Chemical Spaces
von: Luo, Shitong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Omni-fMRI: A Universal Atlas-Free fMRI Foundation Model
von: Wang, Mo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FOSS solution for Molecular Dynamics Simulation Automation and Collaboration with MDSGAT
von: Nelson, Jai Geddes, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automated discovery of interpretable hyperelastic material models for human brain tissue with EUCLID
von: Flaschel, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Physio-DPO: Aligning Large Language Models with the Protein Energy Landscape to Eliminate Structural Hallucinations
von: Meng, QiWei
Veröffentlicht: (2026)

Large Language Models for Bioinformatics
von: Ruan, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reconstruction of glymphatic transport fields from subject-specific imaging data, with particular emphasis on cerebrospinal fluid flow and tracer conservation
von: Bakiler, A. Derya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the performance of multi-fidelity and reduced-dimensional neural emulators for inference of physiological boundary conditions
von: Choi, Chloe H., et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Robust eLORETA Technique for Localization of Brain Sources in the Presence of Forward Model Uncertainties
von: Noroozi, A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

CAPSUL: A Comprehensive Human Protein Benchmark for Subcellular Localization
von: Hu, Yicheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Patient is not a Moving Document: A World Model Training Paradigm for Longitudinal EHR
von: Adam, Irsyad, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AbFlow : End-to-end Paratope-Centric Antibody Design by Interaction Enhanced Flow Matching
von: Wang, Wenda, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TCR-EML: Explainable Model Layers for TCR-pMHC Prediction
von: Li, Jiarui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Physical formula enhanced multi-task learning for pharmacokinetics prediction
von: Li, Ruifeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Controllable Protein Sequence Generation with LLM Preference Optimization
von: Liu, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Approximate Constrained Lumping of Chemical Reaction Networks
von: Leguizamon-Robayo, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Comparative Analysis of Formula and Structure Prediction from Tandem Mass Spectra
von: Che, Xujun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

InstructPLM-mu: 1-Hour Fine-Tuning of ESM2 Beats ESM3 in Protein Mutation Predictions
von: Xu, Junde, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Geometric Deep Learning for Structure-Based Drug Design: A Survey
von: Zhang, Zaixi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Rapid Development of Efficient Participant-Specific Computational Models of the Wrist
von: Andreassen, Thor E., et al.
Veröffentlicht: (2025)

HarmonyCell: Automating Single-Cell Perturbation Modeling under Semantic and Distribution Shifts
von: Huang, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multiscale Parallel Simulation of Malignant Pleural Mesothelioma via Adaptive Domain Partitioning -- an Efficiency Analysis Study
von: Dolganov, Anton, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Martinize2 and Vermouth: Unified Framework for Topology Generation
von: Kroon, Peter C., et al.
Veröffentlicht: (2022)

Validating the predictions of mathematical models describing tumor growth and treatment response
von: Lorenzo, Guillermo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Boltzina: Efficient and Accurate Virtual Screening via Docking-Guided Binding Prediction with Boltz-2
von: Furui, Kairi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From Simulation to Discovery: AI Enabled Probabilistic Emulation of Mechanistic Crop Systems
von: Saadati, Mojdeh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Deep Neural Network -- Mechanistic Hybrid Model to Predict Pharmacokinetics in Rat
von: Führer, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Clustering for Protein Representation Learning
von: Quan, Ruijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cardiovascular Disease Detection By Leveraging Semi-Supervised Learning
von: Chen, Shaohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)