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A mechanically coupled reaction-diffusion model that incorporates intra-tumoural heterogeneity to predict in vivo glioma growth.
Hormuth, David A; Weis, Jared A; Barnes, Stephanie L; Miga, Michael I; Rericha, Erin C; Quaranta, Vito; Yankeelov, Thomas E.
Afiliación
  • Hormuth DA; Institute for Computational and Engineering Sciences, The University of Texas at Austin, Austin, TX, USA david.hormuth@utexas.edu.
  • Weis JA; Department of Biomedical Engineering, Vanderbilt University, Nashville, TN, USA.
  • Barnes SL; Institute for Computational and Engineering Sciences, The University of Texas at Austin, Austin, TX, USA.
  • Miga MI; Department of Biomedical Engineering, Vanderbilt University, Nashville, TN, USA.
  • Rericha EC; Department of Radiology and Radiological Sciences, Vanderbilt University, Nashville, TN, USA.
  • Quaranta V; Department of Neurological Surgery, Vanderbilt University, Nashville, TN, USA.
  • Yankeelov TE; Department of Physics and Astronomy, Vanderbilt University, Nashville, TN, USA.
J R Soc Interface ; 14(128)2017 03.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-28330985
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Neoplasias Encefálicas / Imagen por Resonancia Magnética / Glioma / Modelos Biológicos Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Animals Idioma: En Revista: J R Soc Interface Año: 2017 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos Pais de publicación: Reino Unido
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