A General Stochastic Model for Tumor Growth: Simulating Cardiac Tumor (Myxoma) Development
Notice bibliographique
Résumé
Tumors, whether cancerous or benign, are among the most prominent problems of our time, and creating mathematical models to study, understand, and predict their behavior is extremely important.In this article, we created a general stochastic model to study the development of tumor size and diameter.The significance of our model is that it can study tumor growth in general it takes into consideration the number of capillaries that are inside the tumors and the quantity of blood that enters the tumor as well as the efficiency of the nutrients.We applied this model to simulate the development of a tumor called Myxoma, which is a tumor that grows in the heart.In the simulation of the growth of the Myxoma tumor volume over time in days, we found that tumor volume may reach 7.56 cm 3 which is consistent with experimental studies which confirm that the tumor volume grows between 3.053 and 7.238 cm 3 .As for the tumor diameter we have found that the change in diameter of tumor Myxoma ranges between 2 and 2.5 cm in a period of 360 days, and this is almost consistent with the real data where the size of the tumor diameter in the first year ranges between 1.8 and 2.4 cm.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».