QCL红外光谱学与机器学习相结合,作为一种有用的工具,可以根据品牌对乙氨基片进行分类
José A Martínez-Trespalacios1, Daniel E Polo-Herrera2, Tamara Y Félix-Massa3
1Mechanical Engineering Program, School of Engineering, Universidad Tecnológica de Bolívar, Parque Industrial y Tecnológico Carlos Vélez Pombo, Cartagena 130001, Colombia.
这项研究引入了一种新的方法,通过中红外光谱学和机器学习来根据品牌识别乙氨基 (AAP) 片. 支持载体分类 (SVC) 准确地区分了品牌,即使是那些以AAP作为唯一活性药物成分的品牌.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 频谱学是一种光谱学.
- 化学测量 化学测量 化学测量
背景情况:
- 准确识别药品活性成分 (API) 对药品质量控制和监管合规至关重要.
- 区分药品品牌,特别是那些含有相同API的药品,会带来分析挑战.
研究的目的:
- 根据品牌开发和评估一种识别和分类含有乙氨基 (AAP) 的药物片的系统.
- 为了比较不同光谱和机器学习方法在平板电脑品牌歧视方面的有效性.
主要方法:
- 利用中红外 (MIR) 振动光谱与量子级联激光器 (QCLs) 来分析来自11个品牌的165个片样.
- 应用光谱预处理技术,包括标准正常变量 (SNV) 和第一导数.
- 使用光谱搜索,主要组件分析 (PCA),支持向量分类 (SVC),决策树分类器 (DTC) 和人工神经网络 (ANN) 来进行分类.
主要成果:
- 频谱搜索和PCA在区分品牌方面表现出局限性,特别是在单一API配方方面.
- 机器学习模型,特别是SVC,在按品牌分类AAP平板电脑方面取得了很高的准确性.
- 评估指标包括SVC,DTC和ANN模型的精度,回忆,特异性,F1得分和准确性.
结论:
- 中红外光谱学与机器学习相结合,特别是SVC,提供了一种有效的方法,用于标识乙氨基片的品牌级别.
- 这种方法为制药分析,质量控制和假冒检测提供了有价值的工具.
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