Detalles de la búsqueda
1.
Towards integration of time-resolved confocal microscopy of a 3D in vitro microfluidic platform with a hybrid multiscale model of tumor angiogenesis.
PLoS Comput Biol
; 19(1): e1009499, 2023 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36652468
2.
Analysis of simplicial complexes to determine when to sample for quantitative DCE MRI of the breast.
Magn Reson Med
; 89(3): 1134-1150, 2023 03.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36321574
3.
Quantitative multiparametric MRI predicts response to neoadjuvant therapy in the community setting.
Breast Cancer Res
; 23(1): 110, 2021 11 27.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34838096
4.
Integrating transcriptomics and bulk time course data into a mathematical framework to describe and predict therapeutic resistance in cancer.
Phys Biol
; 18(1): 016001, 2020 11 20.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33215611
5.
Anti-HER2 induced myeloid cell alterations correspond with increasing vascular maturation in a murine model of HER2+ breast cancer.
BMC Cancer
; 20(1): 359, 2020 Apr 28.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32345237
6.
The 2019 mathematical oncology roadmap.
Phys Biol
; 16(4): 041005, 2019 06 19.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30991381
7.
Repeatability, reproducibility, and accuracy of quantitative mri of the breast in the community radiology setting.
J Magn Reson Imaging
; 2018 Mar 23.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29570895
8.
Combining Two Methods of Global Sensitivity Analysis to Investigate MRSA Nasal Carriage Model.
Bull Math Biol
; 79(10): 2258-2272, 2017 Oct.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28752384
9.
Short-Term Antiretroviral Treatment Recommendations Based on Sensitivity Analysis of a Mathematical Model for HIV Infection of CD4âºΤ Cells.
Bull Math Biol
; 79(11): 2649-2671, 2017 11.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28940123
10.
Mathematical Model for MRSA Nasal Carriage.
Bull Math Biol
; 77(9): 1787-812, 2015 Sep.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26420505
11.
Global sensitivity analysis used to interpret biological experimental results.
J Math Biol
; 71(1): 151-70, 2015 Jul.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25059426
12.
Comparing mechanism-based and machine learning models for predicting the effects of glucose accessibility on tumor cell proliferation.
Sci Rep
; 13(1): 10387, 2023 06 27.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37369672
13.
Investigating tumor-host response dynamics in preclinical immunotherapy experiments using a stepwise mathematical modeling strategy.
Math Biosci
; 366: 109106, 2023 Dec.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37931781
14.
Towards Patient-Specific Optimization of Neoadjuvant Treatment Protocols for Breast Cancer Based on Image-Guided Fluid Dynamics.
IEEE Trans Biomed Eng
; 69(11): 3334-3344, 2022 11.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35439121
15.
MRI-Based Digital Models Forecast Patient-Specific Treatment Responses to Neoadjuvant Chemotherapy in Triple-Negative Breast Cancer.
Cancer Res
; 82(18): 3394-3404, 2022 Sep 16.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35914239
16.
Towards an Image-Informed Mathematical Model of In Vivo Response to Fractionated Radiation Therapy.
Cancers (Basel)
; 13(8)2021 Apr 07.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33917080
17.
A time-resolved experimental-mathematical model for predicting the response of glioma cells to single-dose radiation therapy.
Integr Biol (Camb)
; 13(7): 167-183, 2021 07 08.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34060613
18.
Biologically-Based Mathematical Modeling of Tumor Vasculature and Angiogenesis via Time-Resolved Imaging Data.
Cancers (Basel)
; 13(12)2021 Jun 16.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34208448
19.
Quantitative magnetic resonance imaging and tumor forecasting of breast cancer patients in the community setting.
Nat Protoc
; 16(11): 5309-5338, 2021 11.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34552262
20.
Forecasting tumor and vasculature response dynamics to radiation therapy via image based mathematical modeling.
Radiat Oncol
; 15(1): 4, 2020 Jan 02.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31898514