Evaluating growth and risk of relapse of intracranial tumors
SAUT, Olivier
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
Centre National de la Recherche Scientifique [CNRS]
Modélisation Mathématique pour l'Oncologie [MONC]
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
Centre National de la Recherche Scientifique [CNRS]
Modélisation Mathématique pour l'Oncologie [MONC]
COLLIN, Annabelle
Institut Polytechnique de Bordeaux [Bordeaux INP]
Modélisation Mathématique pour l'Oncologie [MONC]
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Institut Polytechnique de Bordeaux [Bordeaux INP]
Modélisation Mathématique pour l'Oncologie [MONC]
SAUT, Olivier
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
Centre National de la Recherche Scientifique [CNRS]
Modélisation Mathématique pour l'Oncologie [MONC]
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
Centre National de la Recherche Scientifique [CNRS]
Modélisation Mathématique pour l'Oncologie [MONC]
COLLIN, Annabelle
Institut Polytechnique de Bordeaux [Bordeaux INP]
Modélisation Mathématique pour l'Oncologie [MONC]
Institut Polytechnique de Bordeaux [Bordeaux INP]
Modélisation Mathématique pour l'Oncologie [MONC]
KRITTER, Thibaut
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
Modélisation Mathématique pour l'Oncologie [MONC]
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
Modélisation Mathématique pour l'Oncologie [MONC]
POIGNARD, Clair
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
Modélisation Mathématique pour l'Oncologie [MONC]
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
Modélisation Mathématique pour l'Oncologie [MONC]
TATON, Benjamin
Université de Bordeaux [UB]
Modélisation Mathématique pour l'Oncologie [MONC]
Centre Hospitalier Universitaire de Bordeaux [CHU Bordeaux]
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Université de Bordeaux [UB]
Modélisation Mathématique pour l'Oncologie [MONC]
Centre Hospitalier Universitaire de Bordeaux [CHU Bordeaux]
Language
en
Chapitre d'ouvrage
This item was published in
Computational Systems Biology Approaches in Cancer Research, Computational Systems Biology Approaches in Cancer Research. 2019-09
CRC Press
English Abstract
As cancer evolution is challenging to evaluate, there is dire need of novel approaches offering clinicians a better insight on the disease. For instance, having an estimation of the growth of slowly evolving tumors that ...Read more >
As cancer evolution is challenging to evaluate, there is dire need of novel approaches offering clinicians a better insight on the disease. For instance, having an estimation of the growth of slowly evolving tumors that have to be monitored or of the risk of relapse after treatment may be invaluable for clinicians. In this article, two approaches (statistical learning and mechanistic modelling) are presented that aim at addressing these clinical questions. As we wish to use data available in the clinical routine for solid tumors, medical images will be a major source of insight on the disease.Read less <
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