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西里尔·阿戈索;阿查德，米托德·尼科德梅;阿利乌·穆萨·吉布里尔;Svetlana Vladimirovna，Kurisheva

公共卫生决策的数学建模和机器学习：贝宁乳腺癌案例。 （英语） 兹比尔1489.92062

数学。Biosci公司。工程师。 1697-1720（2022）第2号第19页.
摘要：乳腺癌是女性最常见的癌症类型。由于检测较晚和化疗的心脏毒性作用，其死亡率很高。在这项工作中，我们使用了支持向量machine（SVM）方法对肿瘤进行分类，并提出了乳腺癌患者动态的新数学模型。通过数值模拟研究了平衡点附近溶液的行为。结果表明，无论初始条件如何，平衡点都是稳定的。此外，本研究将有助于公共卫生决策，因为研究结果可用于减少心脏毒性患者的数量，增加化疗后康复患者的数量。

MSC公司：

92 C50 医疗应用（通用）
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

乳腺癌;肿瘤分类;心脏毒性;机器学习;数学建模;数值模拟
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.Agossou}等人，数学。Biosci公司。工程19，编号2，1697--1720（2022；Zbl 1489.92062）
全文： 内政部

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