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A classification approach to improve out of sample predictability of structure-based constitutive models for ascending thoracic aortic tissue.
Tong, Tuan-Thinh; Nightingale, Miriam; Scott, Michael B; Sigaeva, Taisiya; Fedak, Paul W M; Barker, Alex J; Di Martino, Elena S.
Afiliação
  • Tong TT; Department of Chemical and Petroleum Engineering, University of Calgary, Calgary, Canada.
  • Nightingale M; Department of Biomedical Engineering, University of Calgary, Calgary, Canada.
  • Scott MB; Libin Cardiovascular Institute, Cumming School of Medicine, University of Calgary, Calgary, Canada.
  • Sigaeva T; Department of Radiology, Northwestern University, Evanston, Illinois, USA.
  • Fedak PWM; Department of Systems Design Engineering, University of Waterloo, Waterloo, Canada.
  • Barker AJ; Libin Cardiovascular Institute, Cumming School of Medicine, University of Calgary, Calgary, Canada.
  • Di Martino ES; Department of Cardiac Sciences, Cumming School of Medicine, University of Calgary, Calgary, Canada.
Int J Numer Method Biomed Eng ; 39(6): e3708, 2023 06.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37079441
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Aorta Torácica / Aneurisma da Aorta Torácica Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Int J Numer Method Biomed Eng Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Canadá País de publicação: Reino Unido
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