间歇性激素抑制治疗前列腺癌模型的参数估计及最优控制算法

发布时间：2017-05-19 13:20

  本文关键词：间歇性激素抑制治疗前列腺癌模型的参数估计及最优控制算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：前列腺癌是导致男性患癌病人死亡的一个主要病因,在美国这是排在第二位的病因[1]。雄激素抑制疗法是晚期前列腺癌的主要治疗方法之一。然而,长期压制会导致病情复发。临床试验表明,间歇性雄激素抑制(IAS)治疗是一个很好的替代策略,可以延缓前列腺癌复发。Hirata等人[2]提出了一种分段线性常微分方程组模型来描述IAS治疗方案,然而由于他们没有找到一个好的方法来实现可靠的基于单个病人数据的参数拟合,使得该模型在个性化治疗分析时遇到了困难。我们提出了一种基于交叉熵的算法来拟合该分段线性模型的参数。通过与临床数据进行比较,切换系统的参数估计值具有良好的拟合精度,同时由于该算法可以并行实现,因此效率也得到了提高。除此之外,我们还能同时优化分段线性模型的切换时间点,以获得更安全可靠的治疗方案。我们进一步改进了已有的固定系数模型,提出了参数分段变化的分段线性ODE模型,计算结果显示新模型可以更为贴切地描述实际医学数据,无论是拟合效果还是预测均优于使用已有模型得到的结果。
【关键词】：间歇性雄激素抑制(IAS) 分段线性 常微分方程组 交叉熵 数值计算 最优控制 参数估计
【学位授予单位】：上海师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R737.25
【目录】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 引言7-9
• 第二章 系数不变的分段线性ODE模型9-23
• 2.1 模型描述9-10
• 2.2 分段线性ODE模型的参数估计10-14
• 2.2.1 构建参数估计问题10-11
• 2.2.2 用CE算法找目标函数的最小值11-14
• 2.3 考虑随机误差的切换ODES模型的参数估计14
• 2.4 切换ODE模型的最优控制14-15
• 2.5 数值计算15-22
• 2.5.1 切换ODE模型的参数估计15-18
• 2.5.2 考虑随机误差的ODE模型的参数估计18-19
• 2.5.3 最优切换点估计19-22
• 2.6 本章小结22-23
• 第三章 系数分段变化的分段线性ODE模型23-31
• 3.1 模型建立与描述23-24
• 3.2 参数估计24-25
• 3.3 数值计算25-30
• 3.3.1 多周期参数拟合及分析25-28
• 3.3.2 预测28-30
• 3.4 本章小结30-31
• 参考文献31-35
• 致谢35-36
• 在学期间的研究成果及发表论文36

【共引文献】

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本文编号：378830