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基于PVP-PEG纤维的抗菌涂层研发及其在皮肤应用中的方法 Elizaveta Mokhova, Natalia Menshutina, Sergei Kalenov, Svetlana Evdokimova, Anastasiya Shirokikh, Ksenia Serkina
摘要
来源:Polymers
时间:2026-05-09
从渔业废弃物到功能性粘合剂:利用罗非鱼(Chanos chanos)皮肤胶原蛋白与聚乙烯吡咯烷酮通过物理交联方法制备的生物杂化粘合剂,用于实现可持续纸张粘合 Kangsadan Boonprab 和 Jirawat Satiankomsorakrai
摘要 对基于塑料的粘合剂的环保担忧突显了迫切需要可生物降解的替代品。本研究将渔业中产生的牛奶鱼(Chanos chanos)鱼皮废弃物转化为一种胶原-聚乙烯吡咯烷酮(PVP)生物混合粘合剂棒,用于纸张粘合。在二十种鱼类中,牛奶鱼的粘合强度最高,其最佳的粘合
可持续防护复合纺织品:通过电纺技术开发利用大麻茎秆和玉米秸秆中的木质素 多萝塔·B·斯莱克(Dorota B. Szlek)、 娜拉·汉(Nara Han)、 俞昌根(Chang Geun Yoo)和 玛格丽特·W·弗雷(Margaret W. Frey)
摘要 充分利用丰富的农业残留物,尤其是木质素,不仅有助于推动废料循环利用,还能使材料具备持久的性能特点,如抗紫外线、抗氧化和防水功能。本研究报道了通过CELF工艺从大麻秸秆(HL)和玉米秸秆中提取木质素,并将其转化为静电纺丝木质素/尼龙6纳米纤维膜的过程。实验探讨了木质素的植物来
可解释的联合空间表征方法用于心电图心律失常分类 尤利娅·奥尼卡(Iulia Onică)和 尤利安·B·乔科伊乌(Iulian B. Ciocoiu)
摘要:本文探讨了使用一种新的输入融合策略对心电图(ECG)心律失常进行分类的方法,该策略结合了ECG时间序列记录的空间表示。研究考虑了四种不同的时间序列到图像的转换方法,分别是经典频谱图、Gramian角场(GAF)、递归图(RP)和S-变换(ST)。通过对来自单导联ECG记录的
来源:Machine Learning and Knowledge Extraction
基于语义差异方法对1840至1949年间四川-重庆地区天主教堂主要立面的全面特征评估
摘要 1840年至1949年间在四川-重庆地区建造的现有天主教堂作为中西文化融合的珍贵载体,已被列入文化遗产保护名录。本研究采用语义差异法,从五个维度对这些建筑物的主要立面特征进行定量评估,具体通过六个评估标准来操作化:与环境的关系、立面轮廓、立面风格1(中式与西式)、立面风
来源:PLOS One
除了基因组选择之外,还测试基于频率的基因选择方法在山羊中的应用
I. Palhiere|V. Gousseau|J.J. Colleau 法国图卢兹大学、INRAE、ENVT,31320 Castanet-Tolosan **摘要** 基因选择作为育种计划的一部分,用于管理特定的基因或基因组区域。如果应用不当,可能会对整体遗传增
来源:animal
COVID-19大流行对健康志愿者动机的影响:一项针对英国和乌干达瘟疫疫苗试验参与者的混合方法研究
摘要 背景 COVID-19大流行引发了全球范围内对疫苗试验的空前关注和参与度,同时也导致了人们对疫苗的犹豫情绪增加。目前尚不清楚这是否影响了后续非COVID疫苗试验中健康志愿者的招募。我们研究了COVID-19大流行对参与两项相同新型抗瘟疫疫苗临床试
来源:BMC Public Health
实施针对静脉性腿部溃疡的初级保健疾病管理概念:Ulcus Cruris Care试验中采用混合方法进行的过程评估的结果
**摘要** 背景分析显示,在静脉性腿部溃疡的治疗中,基于证据的措施(如压缩疗法和促进活动能力)很少得到实施。Ulcus Cruris Care项目开发了一种疾病管理方法,以支持全科医疗中对静脉性腿部溃疡的基于证据的治疗。该方法包括为实践团队提供在线培训和学习模块、软件支持的
来源:BMC Health Services Research
基于射频消融(RFA)后双钠葡胺增强磁共振成像(gadoxetic acid disodium-enhanced MRI)的肝细胞癌(HCC)切除术中及切除术周放射组学方法在预测短期预后中的应用
摘要 目标 评估从射频消融(RFA)后首次使用的钆乙氧基葡糖酸二钠(Gd-EOB-DTPA)增强磁共振成像(MRI)中提取的术中及术周放射组学特征在预测肝细胞癌(HCC)患者射频消融后短期不良预后(尤其是局部肿瘤进展)方面的价值。 方法
来源:Abdominal Radiology
一项多中心研究,探讨了基于自动分割的多模态融合技术在前列腺癌检测中的应用,该技术结合了放射组学、深度学习和临床参数
摘要 目标 旨在开发并验证一种可解释的机器学习模型,该模型结合了放射组学、深度学习(DL)和临床特征,基于自动MRI分割技术来检测前列腺癌(PCa)。 方法 这项回顾性多中心研究共纳入了433名前列腺患者。其中内部队列包含346名患者,这些患者被随机分为训练集(n = 242
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