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Originaltitel:
Parameter estimation and uncertainty quantification for image based systems biology 
Übersetzter Titel:
Parameterschätzung und Unsicherheitsanalyse für die bildbasierte Systembiologie 
Jahr:
2016 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Mathematik 
Betreuer:
Theis, Fabian J. (Prof. Dr. Dr.) 
Gutachter:
Theis, Fabian J. (Prof. Dr. Dr.); Kaltenbacher, Barbara (Prof. Dr.); Kuttler, Christina (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
MAT Mathematik 
Stichworte:
PDE constrained optimization, parameter estimation, uncertainty quantification, systems biology 
Übersetzte Stichworte:
Optimierung mit PDG Nebenbedingungen, Parameterschätzung, Unsicherheitsanalyse, System Biologie 
TU-Systematik:
BIO 110d; MAT 022d 
Kurzfassung:
Parameter estimation problems in image based systems biology face problems such as partial observations, high noise levels and parameter indeterminacy combined with the computational complexity of PDE models. This work develops a novel fast method for uncertainty quantification for PDE constrained inverse problems with a special focus on the requirements of systems biology. The merits of the method are evaluated on two biological applications, which yielded new biological insights. 
Übersetzte Kurzfassung:
In der bildbasierten System Biologie stellen teilweise Beobachtungen, hohe Messfehler und Parameterunbestimmheiten sowie der Rechenaufwand der betrachteten PDG Modelle eine große Herausforderung für die Parameterschätzung dar. In dieser Arbeit wurde eine neue, schnelle Methode zur Bestimmung von Parameterunsicherheiten in Inverse Probleme mit PDG Nebenbedingungen entwickelt, dabei lag ein spezieller Fokus auf den Anforderungen der System Biologie. Die Vorzüge der Methode wurden an zwei biologisc...    »
 
Mündliche Prüfung:
28.10.2016 
Dateigröße:
5712155 bytes 
Seiten:
130 
Letzte Änderung:
10.02.2017