基于进化处理的化疗计划决策方法
摘要：通过使用多目标元启发式方法，为癌症化疗提供了一个平衡毒性量和癌细胞数量两个目标的模型。该方法利用数学模型来测量药物浓度、肿瘤生长和毒性量。使用多目标粒子群优化（MOPSO）算法来优化使用细胞周期特异性药物的癌症化疗计划。该方法能够返回一组平衡不同目标的解决方案，并根据患者状态的一些信息选择最适合的治疗方案，因此可以成为个体化医学的良好模型。实验结果证实，该方法能够高效地探索搜索空间，找到具有最小副作用的适当治疗方案。此主要目标是通过良好的化疗药物设计和控制注射剂量来实现的。此外，结果表明，与更近期的类似方法相比，该方法实现了更好的治疗效果。
作者：Mina Jafari, Behnam Ghavami, Vahid Sattari Naeini
论文ID：2303.10535
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2023-03-21