Application of C++ in Computational Cancer Modeling

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摘要
The document discusses the application of computational modeling in cancer research, focusing on the use of C++ programming libraries and mathematical models to simulate cancer evolution. It highlights the role of early detection, the use of Markov processes to model cell dynamics, and the application of Eigen libraries for population data management. The document also refers to the SEER data for Chronic Myeloid Leukemia (CML) prevalence and the use of parallel task-based concurrency in simulations.
AI总结
以下是对文档《Application of Computational Cancer Modeling》内容的中文总结： --- ### 《Application of Computational Cancer Modeling》摘要 #### 1. 癌症与早期检测 - 癌症定义：癌症是一种由基因（DNA）变化引起的异常细胞无控制分裂的疾病。 - 早期检测重要性：早期发现癌症可能更容易治疗或治愈。 - 数学模型的作用：通过数学模型可以定量理解癌症的演进，例如预测筛查的最佳时机。 #### 2. 计算机癌症建模 - 模型概述：采用随机过程（马尔可夫过程）模拟癌症发生和发展，包括健康细胞、带中性突变的细胞和癌变细胞的动态变化。 - 细胞行为：细胞可以改变类型或分裂为同类型细胞，涉及出生事件和突变事件。 - 参数设置：通过设置初始人口、最大时间、时间步长等参数，模拟肿瘤的发展过程。 #### 3. C++在癌症建模中的应用 - 关键库和功能： - ``：用于生成伪随机数（如`std::exponential_distribution`）。 - ``：通过基于任务的并发（`std::future`）实现多肿瘤的并行模拟。 - ``：提供STL算法的并行版本。 - Eigen库的使用：用于高效处理数组和矩阵运算，支持模拟肿瘤人口的动态变化。 - 具体实现：通过类（如`TumorGenerator`）封装初始_population_、_tmax_、_dt_等参数，生成肿瘤人口数据。 - 并行计算：每个肿瘤模拟作为一个并行任务，通过`std::vector>`管理并获取结果。 #### 4. 数学模型与应用 - 恒定率模型：基于转移率（_u01, u12, u23_）和死亡率（_λ1, λ2_）模拟细胞类型转换。 - 肿瘤发育分析：计算每种细胞类型的waiting time（τ_i）及其人口分布。 - 慢性髓细胞白血病（CML）案例： - CML的患病率数据来源于SEER（ Surveillance, Epidemiology, and End Results Program）。 - 模型模拟了健康细胞、带中性突变的细胞和可检测癌细胞的演进过程。 #### 5. 关键参考 - 参考书籍和资源： - 《The C++ Standard Library Tutorial and Reference, 2nd Edition》 - 《Effective Modern C++》 - cppreference.com --- 通过上述总结，可以清晰地了解癌症建模的核心内容、数学方法和C++技术的具体应用，以及其在研究中的实际意义。