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Neural-Network-Based Immune Optimization Regulation Using Adaptive Dynamic Programming
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DOI：10.1109/TCYB.2022.3179302.png)
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摘要
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本文基于自适应动态规划 (ADP) 方法研究了肿瘤与免疫细胞之间的最佳调控方案。其治疗目标是抑制肿瘤细胞的生长至允许的损伤程度，同时使免疫细胞数量最大化。通过ADP方法得出可靠的控制器，使单元数量达到特定的理想状态。首先，主要目标是削弱由化学疗法和免疫疗法引起的负面影响，这意味着最小剂量的化学疗法和免疫治疗药物可以在治疗过程中操作。其次，根据肿瘤细胞的非线性动力学数学模型，化疗和免疫治疗药物可以作为强有力的调节措施，这是一种闭环控制行为。最后，通过适当的优化控制策略，证明了系统状态和评论家权重误差最终是一致有界的，仿真结果表明了控制论方法的有效性。
Keyword:
Immune system
Tumors
Chemotherapy
Drugs
Mathematical models
Medical treatment
Regulation
Adaptive dynamic programming (ADP)
chemotherapy and immunotherapy
neural networks
optimal regulation
tumor and immune cells
期刊
IF:
10.5
论文数:
1.1W
被引数:
5.0W
机构
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