肿瘤生长模型的数据驱动参数识别
偏微分方程分析
2025-11-21 v1
摘要
准确建模肿瘤生长对于理解癌症进展和制定治疗策略至关重要。为了估计由非线性偏微分方程描述的肿瘤生长模型中的参数，我们采用物理信息神经网络 (PINNs)，该方法在观察数据稀缺且含噪时尤为有优势。我们借助真实的实验室数据，展示了深度学习工具应用于生物学中肿瘤生长数据驱动建模的潜力。
引用
@article{arxiv.2511.15940,
title = {Data-Driven Parameter Identification for Tumor Growth Models},
author = {Liu Liu and Yifei Wang and Qinyu Xu and Xiaoqian Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.15940},
year = {2025}
}
备注
26 pages, 13 figures