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Enregistrement W4389882563 · doi:10.32920/24625167

Investigating a Fractional Derivative Approach to Tumour Growth and Irradiation Modelling

2023· preprint· en· W4389882563 sur OpenAlexaff
Nicole Wilson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical Biology Tumor Growth
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiation therapyFractional calculusCancerDerivative (finance)MedicineComputer scienceMathematicsMedical physicsApplied mathematicsInternal medicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Cancer is one of the foremost causes of death worldwide. Although significant strides forward are continually being made, researchers often revisit foundational questions as newer and better technol- ogy is developed. One fundamental question that piques the interest of clinicians and researchers, alike, is the optimization of cancer- and patient-speci▯c treatment schedules. Mathematical on- cology, while still in its infancy, uses mathematics, modelling, and simulation to study cancer and thus improve our understanding of the disease and its treatments. This thesis focuses on comparing ordinary and fractional di▯erential equation models of tumor growth and radiation. Patient data from the Mo▯tt Cancer Centre is used to ▯t our six candidate models. These results are analyzed to assess the usefulness of the fractional derivative for our particular application and to compare our approach to existing industry standards. Collectively, our analysis shows that mathematical modelling is an invaluable tool to the future of oncology research. iii</p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,167
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,160 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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