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6 resultados encontrados.

Tipos de recurso: Libro electrónico Artículo Revista Tesis Capítulo
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A dual-consistency semi-supervised learning method for histopathology image segmentation
Artículo
Acceso abierto Artículo DOAJ
A dual-consistency semi-supervised learning method for histopathology image segmentation
Mingjian Xie et al · BMC · 2026 · ISSN 1471-2342
Abstract Segmenting tumor regions from the whole-slide images (WSIs) is crucial for quantitative characterizing of the tumor microenvironment and supporting clinical diagnosis. Compared with classification tasks, segment...
LCC TENDOk1lZGljYWwgdGVjaG5vbG9neQ~~Idioma eng
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Open Access
Disponible en línea Ficha bibliográfica
DSS-PPI: a self-supervised graph learning framework for protein-protein interaction prediction via multimodal sequence semantics
Artículo
Material complementario disponible Artículo DOAJ
DSS-PPI: a self-supervised graph learning framework for protein-protein interaction prediction via multimodal sequence semantics
Shumei Li et al · BMC · 2026 · ISSN 1471-2164
Abstract Background Reliable identification of protein‑protein interactions (PPIs) is crucial for deciphering cellular functional networks. Current research models still face limitations in aligning heterogeneous featu...
LCC TENDOkJpb3RlY2hub2xvZ3k~; LCC:GeneticsIdioma eng
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Material complementario
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Recognising dog movement with behaviour-specific machine learning models: bout length as a biologically relevant parameter for window size
Artículo
Acceso abierto Artículo DOAJ
Recognising dog movement with behaviour-specific machine learning models: bout length as a biologically relevant parameter for window size
Gábor Csizmadia et al · BMC · 2026 · ISSN 1746-6148
Abstract Background Machine learning methods are widely used to detect behavioural data patterns. Although these new mathematical methods are useful tools, the interpretation of the results are often ambivalent unless ...
LCC TENDOlZldGVyaW5hcnkgbWVkaWNpbmU~Idioma eng
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Open Access
Disponible en línea Ficha bibliográfica
scComm: a contrastive learning framework for deciphering cell–cell communications at single-cell resolution
Artículo
Acceso abierto Artículo DOAJ
scComm: a contrastive learning framework for deciphering cell–cell communications at single-cell resolution
Zijie Jin et al · BMC · 2026 · ISSN 1474-760X
Abstract Cell–cell communication regulates complex biological processes in multicellular systems. Existing scRNA-seq-based methods typically aggregate gene expression by clusters, overlooking within-cluster heterogenei...
LCC LCC:Biology (General); LCC:GeneticsIdioma eng
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Open Access
Disponible en línea Ficha bibliográfica
Amyloid-beta statuses prediction with free water MR imaging features in Alzheimer’s disease using machine learning models
Artículo
Material complementario disponible Artículo DOAJ
Amyloid-beta statuses prediction with free water MR imaging features in Alzheimer’s disease using machine learning models
Rongshen Zhou et al · BMC · 2026 · ISSN 1471-2342
Abstract Purpose This study aimed to identify the effectiveness of free water MRI (FW-MRI) features for predicting amyloid-beta (Aβ) statuses in Alzheimer’s disease (AD) by constructing diagnostic models using machine...
LCC TENDOk1lZGljYWwgdGVjaG5vbG9neQ~~Idioma eng
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Material complementario
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Digital and immersive approaches to anatomy education: a pilot comparative study of CI, VR, and hybrid learning in implant planning
Artículo
Material complementario disponible Artículo DOAJ
Digital and immersive approaches to anatomy education: a pilot comparative study of CI, VR, and hybrid learning in implant planning
Sakarat Nalampang et al · BMC · 2026 · ISSN 1472-6920
Abstract Background A solid understanding of anatomy is fundamental in dental education, and accurate interpretation of maxillofacial structures is essential across clinical contexts. Implantology is an example of a comp...
LCC TENDOlNwZWNpYWwgYXNwZWN0cyBvZiBlZHVjYXRpb24~; LCC:MedicineIdioma eng
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Material complementario
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