Geri Dön

Application of artificial neural networks in development of an analgesic solid dosage form and prediction of analysis results

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 797626
  2. Yazar: ESİLA DOLDUR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜN YÜCEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Bu çalışmada ülkemiz ve dünyada en önemli sektörlerden biri olan ilaç sektöründe, Ar-Ge çalışmaları kapsamında ilaç ürünü geliştirme sürecini hızlı, etkin ve güvenilir kılmak adına; tekrarlanan stabilite çalışmalarının daha kolay ve hızlı bir şekilde revize edilmesini sağlayacak olan makine öğrenmesi yöntemi ile katı dozaj formlarının fiziksel stabilitesinin tahmin edilmesi üzerine çalışmalar yapılmıştır. Bu tezde ilk aşamada, ilaç ürününün stabilitesinde belirgin bir sorun olarak üzerine çalışılan sertlik artışı ve buna bağlı olarak nem artışı ele alınmıştır. Sık ve kısa süreli stabiliteye kaldırılan ilaç ürünü, farklı ambalajlarla, farklı sıcaklıklara maruz bırakılmıştır. Aynı zamanda ilaç ürününün stabilitesini etkileyen parametrenin, inproses aşamasında nem değeri olabileceği düşünülerek, farklı granül nemi değerleri için de analizlenmiştir. Elde edilen veriler, hem Ar-Ge faaliyetlerinde kimyasal analiz sürecinin belirlenmesinde, hem geliştirme sürecinin sektör için en önemli parametrelerinden biri olan“zaman &maliyet”parametrelerini etkileyecektir. Aynı zamanda elde edilen veriler, ikinci aşama çalışmalarımızda kullanılmıştır. Birinci aşamada üç parametre için (nem, dağılma ve sertlik) analizler yapılarak veri toplanmıştır. İkinci aşamada ise bu verilerin tahmini regresyon analizleri, makine öğrenmesi metotları olan“Karar Ağacı”,“Rastgele Karar Ormanları”ve“Genelleştirilmiş Toplamsal Model”kullanılarak tahmin edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, it is aimed to make the drug product development process fast, effective and reliable within the scope of R&D studies in industry of pharmaceutical, which is the most important work area in Türkiye and in the world. Studies have been implement on the estimation of the physical stability of solid dosage forms with the machine learning method, which make possible repeated stability studies to be revised more readily and quickly In this thesis, at the first stage, the increase in hardness, which is a significant problem in stability of drug product, accordingly the increase of moisture are discussed. The drug product, which was stabilized frequently and for a short time, was exposed to temperatures with different packages. At the same time, considering that the parameter affecting the stability of the DP may the moisture value in the inprocess stage, it analyzed for different granule moisture values. The data obtained affect both the determination of the chemical analysis process in R&D activities and the“time &cost”parameters, which are one of the most important parameters of the development process for the industry. At the same time, the data obtained were used in the second stage studies. In the first stage, data were collected by performing analyzes for three parameters (moisture, dispersion and hardness). In the second stage, the estimation of these data was provided. For this purpose, regression analyzes were performed. Then, it was estimated using machine learning methods“Decision Tree”,“Random Decision Forest”and“Generalized Additive Model”.

Benzer Tezler

  1. İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması

    Başlık çevirisi yok

    TARIK ÇAKAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYHAN TORAMAN

  2. Yapay sinir ağları ile optik karakter tanıma

    Optical character recognition with artificial neural network

    MURATCAN UZTEMUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AFİFE LEYLA GÖREN SÜMER

  3. Her şey dâhil sisteminde yiyecek içecek miktarlarının yapay sinir ağları ile tahmini, Alanya'da bir uygulama

    Estimation of amounts of food and beverage in all-inclusive system with artificial neural networks, an application in Alanya

    FARUK ERİNCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    EkonometriAkdeniz Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAKAN ÇETİN

    PROF. DR. İBRAHİM GÜNGÖR

  4. Tekli dakikalarda kalıp değiştirme zeki karar destek sistemi ve tekstil sektöründe uygulaması

    Single minute exchange of die - intelligent decision support system - application of smed into textile industry

    VOLKAN KEMALBAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UFUK CEBECİ

  5. Dinamik algılayıcı öğrenme algoritması ile kenar saptamanın öğrenilmesi

    Learning of edge detection using recurrent perceptron learning algorithm

    FİLİZ YOSMA TAŞKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ