[基于机器学习的传统中医药制剂的快速非破坏性检测技术:一篇评论]

科学领域:

• 制药科学 制药科学
• 分析化学 分析化学
• 计算机科学 计算机科学

背景情况:

• 越来越多的社会对药品质量和安全的重视,对制药行业构成了重大挑战.
• 传统中医药 (TCM) 制剂的传统检测方法往往耗时且具有破坏性.
• 确保TCM制剂的质量和安全性对于公共卫生和市场信心至关重要.

研究的目的:

• 对TCM制剂的基于机器学习的快速,非破坏性检测技术的应用进行全面审查.
• 分析TCM质量控制中常见的快速,非破坏性检测方法的原则和好处.
• 为增强数据利用提供见解,并解决应用机器学习到TCM检测的挑战.

主要方法:

• 关于机器学习算法和用于TCM分析的多谱成像的当前文献的综述.
• 对数据预处理技术,操作工作流程和机器学习模型选择的分析.
• 评估各种快速,非破坏性检测技术的优点和局限性.

主要成果:

• 多光谱成像与机器学习相结合,可以快速,非破坏性,准确地检测TCM制剂.
• 对数据预处理和机器学习算法的探索可以显著提高数据效率.
• 确定在实际生产中实施这些技术的关键挑战和潜在解决方案.

结论:

• 基于机器学习的快速,非破坏性检测代表了TCM质量控制的重大进步.
• 这些技术为传统方法提供了更方便和自动化的替代方案,提高了效率和可靠性.
• 进一步整合机器学习对TCM准备分析和生产的未来有希望.