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Original title:
Mathematical modeling and lung cancer: quantifiable prognostic models improve clinical routine care
Translated title:
Mathematische Modelle und Lungenkrebs: Quantitative Prognosemodelle verbessern klinische Routinebehandlung
Author:
Schlicke, Pirmin
Year:
2022
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Advisor:
Kuttler, Christina (Prof. Dr.)
Referee:
Kuttler, Christina (Prof. Dr.); Enderling, Heiko (Prof. Dr.); Krahmer, Felix (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
MAT Mathematik
TUM classification:
MAT 022
Abstract:
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.
Translated abstract:
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.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1656738
Date of submission:
02.05.2022
Oral examination:
28.11.2022
File size:
1632724 bytes
Pages:
117
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20221118-1656738-1-6
Last change:
05.01.2023
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