Informing agent-based models with spatial data using convolutional autoencoders
Dit artikel introduceert een flexibel raamwerk dat convolutionele autoencoders gebruikt om agent-based modellen voor tumordynamiek te optimaliseren door ruimtelijke patronen uit experimentele beeldvormingsdata direct te vergelijken met simulatie-outputs in een gedeelde latente ruimte.