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凯文·托勒;尼科尔·马海内克

激光诱导热疗中的在线参数识别。 （英语） Zbl 1530.92105号

Pinnau，René（编辑）等人，《健康和能源领域的建模、仿真和优化》。基于2019年在西班牙巴伦西亚举行的国际工业和应用数学大会上的两次小型会议上的演讲。查姆：斯普林格。SEMA SIMAI Springer系列。ICIAM 2019 SEMA SIMAI Springer系列。14, 43-62 (2022).
总结：在许多医疗应用中，患者特定的计算模型允许个性化治疗。在这项工作中，激光诱导热疗（LITT）为开发适合于尽可能高效地将数学模型拟合到患者数据的数值方法提供了一个激励性的例子。在简要介绍了描述LITT过程的模型层次结构后，我们提出了一个PDE约束优化问题，用于从治疗期间获得的磁共振（MR）测温数据中识别组织参数。之后，我们将重点放在尽可能加快计算速度，而不牺牲太多的准确性。为此，我们提出了一种非线性有限元问题的新公式，以消除多余的计算开销。模型降阶技术允许进一步降低模型层次结构的复杂性。最后，为了有效地解决参数识别问题，激进的空间映射方法充分利用了开发的模型层次结构。
关于整个系列，请参见[Zbl 1517.90003号].

MSC公司：

92C50 医疗应用（一般）
80A99型 热力学和传热
78A70型 光学和电磁理论的生物学应用

软件：

Matlab公司;红色工具箱
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Tolle}和\textit{N.Marheineke}，SEMA SIMAI Springer Ser。ICIAM 2019 SEMA SIMAI Springer系列。14、43-62（2022年；Zbl 1530.92105）
全文： 内政部

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