Notice bibliographique
Résumé
Chemotherapy of acute leukemia is important in ensuring long-term positive outcomes, yet standard dosing protocols use reactive adjustments based on infrequent blood tests and do not address high inter-patient variability. This thesis develops and analyzes a series of model-based control strategies to personalize chemotherapy and maintain the Absolute Neutrophil Count (ANC) near a target concentration. The thesis begins with an analysis of the Friberg model of myelosuppression, and explicit stability regions are derived. State and output feedback controllers are designed for the Friberg model, establishing local asymptotic stability guarantees through Lyapunov and frequency-domain analysis. To address the clinical challenges of unknown parameters, infrequent measurements, and dosing constraints, the thesis culminates in an Adaptive Model Predictive Control (AMPC) framework. This practical approach integrates a joint Unscented Kalman Filter (UKF) for online state and parameter estimation with a predictive controller based on the comprehensive Jost pharmacokinetic/pharmacodynamic (PK/PD) model. Simulations using a population of 116 virtual patients are used to validate each controller, and suggest that a more conservative ANC target can enable safe regulation with lower risk of neutropenia and lower drug exposure. Overall, this work presents a progression from theoretical to practical solutions, highlighting the potential of advanced control strategies to improve the safety and effectiveness of leukemia treatment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».