• Medientyp: Dissertation; Elektronische Hochschulschrift; E-Book
  • Titel: Mathematical modeling and lung cancer: quantifiable prognostic models improve clinical routine care ; Mathematische Modelle und Lungenkrebs: Quantitative Prognosemodelle verbessern klinische Routinebehandlung
  • Beteiligte: Schlicke, Pirmin [VerfasserIn]
  • Erschienen: Technical University of Munich; Technische Universität München, 2023-01-05
  • Sprache: Englisch
  • Schlagwörter: Mathematik
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Beschreibung: The thesis at hand examines different approaches to mathematically model the metastatic process in cancer diseases with ordinary and partial differential equations. Extensions allow to incorporate treatment possibilities and comparison to clinical data. Statistical evaluations prove the increased predictive value of the approaches in identifying highrisk patients on an individual basis. ; Die vorliegende Arbeit untersucht verschiedene Ansätze, um den Metastasierungsprozess bei Krebserkrankungen mathematisch zu modellieren und nutzt dabei gewöhnliche sowie partielle Differentialgleichungen. Erweiterungen des Modells erlauben die Erfassung von Therapiemöglichkeiten und den Abgleich mit klinischen Daten. Statistische Auswertungen beweisen den erhöhten prognostischen Nutzen dieser Ansätze um Hochrisikopatienten auf einer individuellen Ebene zu erkennen.
  • Zugangsstatus: Freier Zugang