Evaluation of inverse methods for estimation of mechanical parameters in solid tumors
Notice bibliographique
Résumé
To treat cancer, knowledge of mechanical parameters can be essential. This study proposes a new approach for estimating hydraulic conductivity (k) and hydraulic conductivity ratio (α) of a living tissue, based on inverse methods, allowing tissue parameter estimation using only a limited set of measurements. First, two population-based algorithms (Levenberg-Marquardt (LM) method and conjugate gradient (CG) method) and two gradient-based algorithms (genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) algorithm) are considered, and a comparative study between these different inverse methods is performed to determine which methods have a good performance in terms of convergence rate and stability. CG method is shown to perform well in the case of noise-free input data; however, in the case of noisy input data, it fails to converge. The other three methods (LM, GA, and PSO) converge with estimation errors <10% in both noise-free and noisy input data, suggesting their utility to tackle this problem. In the second part, the effectiveness and good accuracy of these robust algorithms (LM, GA, and PSO) are validated with experimental results. The hydraulic conductivity and hydraulic conductivity ratio of a specific living tumor tissue are then estimated for mammary adenocarcinoma (R3230AC). Moreover, assuming measurement of only one-point interstitial pressure inside the tumor, the effect of the location of this one-point on estimation accuracy of hydraulic conductivity is investigated. We show that estimation errors for points measured near the surface and center of the tumor are greater than at other points.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».