إطار عمل PINN قابل للتكرار لنمذجة محددة للمريض واستدلال المعاملات البيوفيزيائية في ورم الأرومة الدبقية

لا يزال السرطان يمثل تحديًا صحيًا عالميًا كبيرًا، مما يحفز على تطوير علاجات مخصصة. يمكن للنماذج المبنية على المعادلات التفاضلية الجزئية أن تلتقط ديناميكيات الورم وتمكّن من التنبؤات الخاصة بالمريض، ولكن المحللات التقليدية مثل طريقة الفروق المحدودة (FDM) أو طريقة العناصر المحددة (FEM) قد تكون مكلفة حسابيًا وتتطلب معايرة موسعة، بينما الشبكات العصبية المعتمدة فقط على البيانات غالبًا ما تفتقر إلى القابلية للتفسير. تعالج الشبكات العصبية المستنيرة بالفيزياء (PINNs) هذه القيود من خلال تضمين قيود المعادلات التفاضلية الجزئية، داعمةً كلًا من المحاكاة الأمامية وتقدير المعاملات العكسية. نقوم بنمذجة نمو ورم الأرومة الدبقية باستخدام إطار PINN مفتوح المصدر وقابل للتكرار يعتمد على معادلة فيشر–KPP. تقيّم دراسة منظمة للمعاملات الفائقة البنية، دوال التفعيل، المحسّنات، معدلات التعلم، التجميع، واستراتيجيات العينات. تُظهر التجارب على الأورام التركيبية ديناميكيات دقيقة واسترداد موثوق للمعاملات البيوفيزيائية. كذلك نقدّم تنفيذًا مستقلًا بلغة بايثون، مجموعات بيانات شفافة، وإرشادات عملية للبحث القابل للتكرار في علم الأورام المخصص.