Computational simulation of gliomas using stochastic methods
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| Data de Publicação: | 2019 |
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| Título da fonte: | Pesquisa e Ensino em Ciências Exatas e da Natureza |
| Texto Completo: | https://cfp.revistas.ufcg.edu.br/cfp/index.php/RPECEN/article/view/1285 |
Resumo: | Gliomas são tumores cerebrais primários agressivos e invasivos, no qual o mais comum e maligno, glioblastoma multiforme, possui uma combinação de rápido crescimento e invasibilidade. Com o avanço na capacidade de processamento e armazenamento de dados, a utilização de métodos estocásticos para a simulação de problemas físicos reais vem se tornando cada vez mais frequentes. O objetivo do trabalho é simular computacionalmente o crescimento do glioma resolvendo uma equação de reação-difusão em 1D, pelo método de Crank-Nicolson e transpor essa solução para uma geometria 3D por meio do método do Cone Causal e de Monte Carlo. Os resultados obtidos fornecem informações da evolução do raio, concentração de células cancerosas, volume e uma visualização em 3D do tumor. Estes resultados encontrados se mostraram satisfatórios quando comparado com trabalhos que estudam o crescimento tumoral.Palavras chave: Equação de Reação-Difusão, Gliomas, Método do Cone Causal, Método de Monte Carlo, Método de Diferenças Finitas. |
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Computational simulation of gliomas using stochastic methodsGliomas são tumores cerebrais primários agressivos e invasivos, no qual o mais comum e maligno, glioblastoma multiforme, possui uma combinação de rápido crescimento e invasibilidade. Com o avanço na capacidade de processamento e armazenamento de dados, a utilização de métodos estocásticos para a simulação de problemas físicos reais vem se tornando cada vez mais frequentes. O objetivo do trabalho é simular computacionalmente o crescimento do glioma resolvendo uma equação de reação-difusão em 1D, pelo método de Crank-Nicolson e transpor essa solução para uma geometria 3D por meio do método do Cone Causal e de Monte Carlo. Os resultados obtidos fornecem informações da evolução do raio, concentração de células cancerosas, volume e uma visualização em 3D do tumor. Estes resultados encontrados se mostraram satisfatórios quando comparado com trabalhos que estudam o crescimento tumoral.Palavras chave: Equação de Reação-Difusão, Gliomas, Método do Cone Causal, Método de Monte Carlo, Método de Diferenças Finitas.Unidade Acadêmica de Ciências Exatas e da Natureza/CFP/UFCGBarbosa, Otávio XavierAssis, Weslley Luiz da SilvaGarcia, Vanessa da SilvaAlvarez, Gustavo Benitez2019-12-10info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://cfp.revistas.ufcg.edu.br/cfp/index.php/RPECEN/article/view/128510.29215/pecen.v3i2.1285Pesquisa e Ensino em Ciências Exatas e da Natureza; v. 3, n. 2 (2019): Pesquisa e Ensino em Ciências Exatas e da Natureza2526-823610.29215/pecen.v3i2reponame:Pesquisa e Ensino em Ciências Exatas e da Naturezainstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCGporhttps://cfp.revistas.ufcg.edu.br/cfp/index.php/RPECEN/article/view/1285/pdf/*ref*/Alves A.L.M. 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Gliomas são tumores cerebrais primários agressivos e invasivos, no qual o mais comum e maligno, glioblastoma multiforme, possui uma combinação de rápido crescimento e invasibilidade. Com o avanço na capacidade de processamento e armazenamento de dados, a utilização de métodos estocásticos para a simulação de problemas físicos reais vem se tornando cada vez mais frequentes. O objetivo do trabalho é simular computacionalmente o crescimento do glioma resolvendo uma equação de reação-difusão em 1D, pelo método de Crank-Nicolson e transpor essa solução para uma geometria 3D por meio do método do Cone Causal e de Monte Carlo. Os resultados obtidos fornecem informações da evolução do raio, concentração de células cancerosas, volume e uma visualização em 3D do tumor. Estes resultados encontrados se mostraram satisfatórios quando comparado com trabalhos que estudam o crescimento tumoral.Palavras chave: Equação de Reação-Difusão, Gliomas, Método do Cone Causal, Método de Monte Carlo, Método de Diferenças Finitas. |
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