Nandyala / Duday | Journal of Biomimetics, Biomaterials and Biomedical Engineering Vol. 60 | Buch | 978-3-0364-0340-3 | sack.de

Buch, Englisch, 142 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 240 mm, Gewicht: 380 g

Nandyala / Duday

Journal of Biomimetics, Biomaterials and Biomedical Engineering Vol. 60


Buch, Englisch, 142 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 240 mm, Gewicht: 380 g

ISBN: 978-3-0364-0340-3
Verlag: Trans Tech Publications

The content of this journal volume is devoted to three topics of biomedical engineering: analysis of biomaterials properties for applications in bone tissue engineering, drug delivery and cell scaffolds; biomechanical research such as numerical simulation behaviour of the cervical spine, prosthetic head in total hip arthroplasty and dental implants; and the last topic - biomedical signal processing for premature heart ventricular contraction identification and sleep state detection.
Nandyala / Duday Journal of Biomimetics, Biomaterials and Biomedical Engineering Vol. 60 jetzt bestellen!

Autoren/Hrsg.

Nandyala, Sooraj Hussain
Duday, David

Fachgebiete

Weitere Infos & Material

Cytotoxicity Study of nHAP/Chitosan and nHAP/Cellulose Composite Scaffolds Synthesized via Co-Precipitation for Bone Tissue Engineering
Collagen: A Promising Molecule in Biomedical Applications
Zeolitic Imidazolate Framework-8-Loaded Hydrogels as a Highly Biocompatible Carrier for Drug Delivery Applications
Development and Characterization of Nanovesicles Containing Phenolic Compounds of Carissa spinarum: Encapsulation, Release Kinetics, Antimicrobial Activity and Mathematical Modeling
Optimization and the Impact of Various Factors on the Orthopedic Cement Used in the Total Hip Arthroplasty
Numerical Modeling of the Capsular Ligament Failure for the C2-C3 Segment in the Case of a Frontal Impact
The Effect of V-Thread and Square Thread Dental Implants on Bone Stresses
Handgrip Strength and its Association with Anthropometric Measurements at Different Anatomical Positions of Arm among Young Individuals
Premature Ventricular Contraction (PVC) Recognition Using DCT-CWT Based Discriminant and Optimized RBF Neural Network
Automatic Sleep Stage Classification for the Obstructive Sleep Apnea Patients with Feature Mining

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