Q1 2026

AI-enhanced analytical and numerical solutions for fractional cancer tumor models in older adults using healthcare technologies

Osama R. Shahin · Hamoud H. Alshammari · Ibrahim Alrashdi · Mohamed N. Ibrahim · Mahmoud M. Mokhtar
10.1016/j.jrras.2026.102307 388 المشاهدات 0 الاقتباسات
0
الاقتباسات
388
المشاهدات
الملخص غير متوفر لهذا المنشور.
الاستشهاد بهذا المقال (APA)
Osama, R. S., Hamoud, H. A., Ibrahim, A., Mohamed, N. I., Mahmoud, M. M. (2026). AI-enhanced analytical and numerical solutions for fractional cancer tumor models in older adults using healthcare technologies. Journal of Radiation Research and Applied Sciences. https://doi.org/10.1016/j.jrras.2026.102307
أبحاث ذات صلة
2
استشهاد
390
Analysis of photon shielding properties and buildup factors of epoxy composites reinforced with tita…
Nermeen S. Gaballah; Mona M. Gouda; Dina G. Yakot; Walaa M.R. Alahmade; Abdallah · 2026
1
استشهاد
392
Bayesian and non-Bayesian inference for the inverse power induced XLindley distribution with applica…
Hadeel AlQadi; Diaa S. Metwally; Raga Idress; Ahmed M. Felifel · 2026
1
استشهاد
389
0
استشهاد
396
الوصول
عرض النص الكامل عبر DOI
نُشر في
الرقم الدولي ISSN 1687-8507
الربعية Q1
درجة المؤشر القياس العربي 100
التخصص Natural Sciences
الناشر Elsevier / Egyptian Society of Radi
الدولة 🇪🇬 Egypt
عرض ملف المجلة →
المؤلفون
تفاصيل النشر
السنة 2026
اللغة English
أُضيف في 24 Jul 2026