Chemotherapy optimization and patient model parameter estimation based on noisy measurements

Megtekintés/ Megnyitás
Metaadat
Teljes megjelenítés
Link a dokumentumra való hivatkozáshoz:
Gyűjtemény
Absztrakt
The application of the achievements of mathematics and informatics greatly helped the devel-
opment of medicine. Designing personalized therapies using different algorithms is crucial,
especially during chemotherapy, to minimize the toxic effects on the patient and avoid resis-
tance, thus ensuring a higher quality of life. In this work, we present an LSTM neural network
that can quickly and accurately estimate the parameters of the tumor dynamics model based
on noisy virtual patient data. In addition, we present a genetic algorithm designed for ther-
apy optimization, which is able to predict the most appropriate personalized therapy based
on the estimated parameters. In this work, we focus on finding the optimal hyperparameters
of this genetic algorithm. Optimizing the hyperparameters is of fundamental importance in
designing the best possible personalized therapy.
- Cím és alcím
- Chemotherapy optimization and patient model parameter estimation based on noisy measurements
- Szerző
- Gergics, Borbála
- Puskás, Melánia
- Kisbenedek, Lilla
- Dömény, Martin Ferenc
- Kovács, Levente
- Drexel, András Levente
- Megjelenés ideje
- 2024
- Hozzáférés szintje
- Open access
- ISSN, e-ISSN
- 1785-8860
- Nyelv
- en
- Terjedelem
- 20 p.
- Tárgyszó
- LSTM recurrent neural network, genetic algorithm, herapy optimization, noise model, parameter estimation
- Változat
- Kiadói változat
- Egyéb azonosítók
- DOI: 10.12700/APH.21.10.2024.10.29
- A cikket/könyvrészletet tartalmazó dokumentum címe
- Acta Polytechnica Hungarica
- A forrás folyóirat évfolyama
- 21. évf.
- A forrás folyóirat száma
- 10. sz.
- Műfaj
- Tudományos cikk
- Tudományterület
- Orvostudományok - klinikai orvostudományok
- Egyetem
- Óbudai Egyetem