| Autor: |
Regina C. Almeida, Gustavo Taiji Naozuka, Maurício Pessoa da Cunha Menezes |
| Rok vydání: |
2020 |
| Zdroj: |
Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. |
| ISSN: |
2359-0793 |
| DOI: |
10.5540/03.2020.007.01.0352 |
| Popis: |
O cancer e um conjunto de doencas cujos mecanismos nao sao completamente conhecidos. Existe na literatura uma grande diversidade de modelos matematicos que objetivam contribuir para um melhor entendimento de fenomenos-chaves na dinamica tumoral. Neste trabalho analisamos alguns modelos classicos do crescimento de tumores sob o ponto de vista da quantificacao de incertezas. Utilizamos um metodo simples de analise de sensibilidade e a abordagem Bayesiana para a estimacao dos parametros dos modelos. Nossa analise mostra que as incertezas nos parametros impactam significativamente as estimativas do crescimento do tumor. A calibracao dos modelos fornece, alem do valor mais provavel para os parametros, as suas distribuicoes de probabilidade. A analise sugere que uma abordagem abrangente para a selecao do melhor modelo e primordial para quantificacao da qualidade da predicao. |
| Databáze: |
OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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