Cristina VAGHI - Admise au titre de docteur

cristina.vaghi@inria.fr
Identifiant ORCID 0000-0003-3446-8894
Compte Researchgate https://www.researchgate.net/profile/Cristina_Vaghi

Doctorat Mathématiques appliquées et calcul scientifique

Thèse soutenue le 16 décembre 2020 - Université de Bordeaux

Ecole doctorale : Mathématiques et Informatique

Sujet : Modélisation mathématique du transport des nanoparticules dans les tumeurs

Mots-clés de la thèse : nanoparticules,modèles non linéaires à effets mixtes,modélisation pharmacocinétique-pharmacodynamique,développement asymptotique double-échelle,

Direction de thèse : Sébastien BENZEKRY

Co-direction de thèse : Clair POIGNARD

Co-direction de thèse : Raphaelle FANCIULLINO

Unité de recherche : IMB - Institut de Mathématiques de Bordeaux UMR 5251 - Talence
Intitulé de l'équipe : Calcul Scientifique et Modélisation

Master - Master's degree in mathematical engineering

obtenu en avril 2017 - Politecnico di Milano
Option : Computational science and engineering

Production scientifique

- Cristina Vaghi, Sébastien Benzekry, Clair Poignard 2021. Asymptotic analysis of a biphase tumor fluid flow. The weak coupling case , ,
- Cristina Vaghi, Raphaëlle Fanciullino, Sébastien Benzekry, Clair Poignard 2020. Macro-scale models for fluid flow in tumour tissues: impact of microstructure properties , ,
- Cristina Vaghi, Anne Rodallec, Raphaëlle Fanciullino, Joseph Ciccolini, Jonathan Mochel, Michalis Mastri, Clair Poignard, John Ebos, Sébastien Benzekry 2020. Population modeling of tumor growth curves and the reduced Gompertz model improve prediction of the age of experimental tumors PLoS Computational Biology, 16, pp.e1007178, https://www.hal.inserm.fr/inserm-02515955/document
- Cristina Vaghi, Anne Rodallec, Raphaelle Fanciullino, Joseph Ciccolini, Jonathan Paul M. Mochel, Michalis Mastri, C. Poignard, John Ebos, Sébastien Benzekry 2019. A reduced Gompertz model for predicting tumor age using a population approach , , https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02165901/document
- Jérôme Gilleron, Thierry Goudon, Frédéric Lagoutière, Hugo Martin, Benjamin Mauroy, Pascal Millet, Magali Ribot, Cristina Vaghi 2019. Modeling and analysis of adipocytes dynamic with a differentiation process ESAIM: Proceedings and Surveys, 2019, pp.1 - 10, https://hal.inria.fr/hal-02073788/document
- Cristina Vaghi, Anne Rodallec, Raphaelle Fanciullino, Joseph Ciccolini, Jonathan Mochel, Michalis Mastri, John Ebos, Clair Poignard, Sébastien Benzekry 2019. Population Modeling of Tumor Growth Curves, the Reduced Gompertz Model and Prediction of the Age of a Tumor , pp.87-97, https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02383995/document
- Cristina Vaghi, Anne Rodallec, Raphaelle Fanciullino, Joseph Ciccolini, Clair Poignard, Sébastien Benzekry 2018. Improving the efficacy of anti-cancer nanoparticles with data-driven mathematical modeling , , https://hal.inria.fr/hal-01968959/document

Dernière mise à jour le 17 janvier 2021