Nonlinear Impulsive Control Design for Biologically Grounded NSM Tumor Growth Model Using Exact Linearized Mapping
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the problem of personalized chemotherapy scheduling using a system-modeling approach based on a nonlinear impulsive control technique. In particular, this work deals with the so-called Norton-Simon-Massagué (NSM) model, a minimal biologically grounded model for controlled tumor growth, which has been accepted in clinical oncology for breast cancer treatment. In this paper, we continue this line of research, to advance the concept of closed-loop control a step further towards widespread clinical use. In the present work, the problem of chemotherapy drug scheduling is approached using an impulsive control strategy combined with a state-space observer. The technical challenges of the nonlinearity of the controlled system and the impulsive nature of control input are handled via the utilization of a novel mapping that transforms the control problem into a “simplified” linear discrete-time control problem. Theoretical guarantees regarding the sign and invertibility of the proposed transformation are demonstrated. Then, an observer-based state feedback controller is proposed for chemotherapy drug scheduling as a proof-of-concept control strategy. Simulation results showing the performance of the designed closed-loop controlled chemotherapy schedules in reducing and eradicating tumor volume are provided using model's parameters derived using real tumor data and Doxirubicin drug.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».