Gliomas são tumores cerebrais primários agressivos e invasivos, no qual o mais comum e maligno, glioblastoma multiforme, possui uma combinação de rápido crescimento e invasibilidade. Com o avanço na capacidade de processamento e armazenamento de dados, a utilização de métodos estocásticos para a simulação de problemas físicos reais vem se tornando cada vez mais frequentes. O objetivo do trabalho é simular computacionalmente o crescimento do glioma resolvendo uma equação de reaçãodifusão em 1D, pelo método de Crank-Nicolson e transpor essa solução para uma geometria 3D por meio do método do Cone Causal e de Monte Carlo. Os resultados obtidos fornecem informações da evolução do raio, concentração de células cancerosas, volume e uma visualização em 3D do tumor. Estes resultados encontrados se mostraram satisfatórios quando comparado com trabalhos que estudam o crescimento tumoral.
Gliomas are aggressive and invasive primary brain tumors in which the most common and malignant glioblastoma multiforme has a combination of rapid growth and invasiveness. With the advancement in data processing and storage capacity, the use of stochastic methods to simulate real physical problems is becoming more and more frequent. The objective of this work is to simulate computationally the growth of the glioma solving a 1D reaction-diffusion equation, by Crank-Nicolson method, and to transpose that solution to a 3D geometry employing the Causal-Cone and Monte-Carlo methods. The results provide information on the evolution of the radius, concentration of cancer cells, volume and a 3D visualization of the tumor. These results were found to be satisfactory when compared to studies of tumor growth.
