Object

Title: Sztuczne sieci neuronowe jako uniwersalne narzędzia do modelowania w technologii postaci leku i biofarmacji

Abstract:

Niniejsza praca dotyczyła modelowania neuronowego w technologii postaci leku i biofarmacji. W celu oceny zdolności sieci neuronowych do generalizacji nowych formulacji farmaceutycznych przygotowano neuronowe modele profilu rozpuszczania substancji leczniczych ze stałych rozproszeń oraz składu mikroemulsji. Podjęto również prace nad zaprojektowaniem i wykonaniem zestawu niezbędnych programów komputerowych. Wykazano, że zastosowanie zespołów sieci neuronowych (komitetów ekspertów) pozwala na osiągnięcie lepszych wyników niż użycie pojedynczych sieci neuronowych. Zaprojektowano też specjalne programy ME_expert i SD_expert służące do prowadzenia screeningu in silico dla odpowiednich postaci leku: mikroemulsji i stałych rozproszeń. Obydwa systemy pozwoliły na generalizację nowych formulacji. Skuteczność przewidywań nowych składów mikroemulsji wynosiła 77%. Skonstruowano system PKB 2.0, który pozwala na aproksymację praktycznie dowolnego przebiegu krzywych stężenie-czas w badaniach in vitro i in vivo. Wykazano, iż aproksymacja neuronowa, jakkolwiek nieco mniej precyzyjna, może być utożsamiana z metodą regresji. Użyto z powodzeniem systemu PKB 2.0 do wstępnego przetwarzania danych na potrzeby modeli profilu rozpuszczania substancji leczniczych ze stałych rozproszeń, co wpłynęło pozytywnie na zdolności interpolacyjne modeli neuronowych. Wykazano uniwersalny charakter sieci neuronowych ; jako narzędzi modelujących w technologii postaci leku i biofarmacji.

Place of publishing:

Kraków

Level of degree:

2 - studia doktoranckie

Degree discipline:

inżynieria biomedyczna ; farmacja

Degree grantor:

Wydział Farmaceutyczny

Promoter:

Jachowicz, Renata

Date issued:

2003

Identifier:

oai:dl.cm-uj.krakow.pl:1364

Call number:

ZB-99548

Language:

pol

Access rights:

nieograniczony

Object collections:

Last modified:

Nov 8, 2023

In our library since:

Nov 21, 2012

Number of object content hits:

500

Number of object content views in PDF format

29

All available object's versions:

http://dl.cm-uj.krakow.pl:8080/publication/1364

Show description in RDF format:

RDF

Show description in OAI-PMH format:

OAI-PMH

Edition name Date
ZB-99548 Nov 8, 2023
×

Citation

Citation style:

This page uses 'cookies'. More information