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Updated: Jan 16, 2026
09:06
Intra-lymph Node Injection of Biodegradable Polymer Particles
Published on: January 2, 2014
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在颗粒分层过程中,人工智能辅助的内镜直线颗粒大小分析
Orsolya Péterfi1, Nikolett Kállai-Szabó2,3, Kincső Renáta Demeter1
1Department of Organic Chemistry and Technology, Faculty of Chemical Technology and Biotechnology, Budapest University of Technology and Economics, Műegyetem rkp. 3., H-1111, Budapest, Hungary.
Journal of pharmaceutical analysis
|October 6, 2025
概括
一个由人工智能驱动的机器视觉系统可以在颗粒分层过程中实时进行颗粒大小分析. 这通过在制造过程中监控颗粒大小来确保药品的安全性和质量.
科学领域:
- 制药技术 制药技术 制药技术
- 过程分析技术 过程分析技术
- 人工智能在制造业中的应用
背景情况:
- 颗粒分层对于药物含量的一致性至关重要.
- 精确的颗粒大小监测对于确保药物产品的安全性和质量至关重要.
- 现有的颗粒大小分析方法可能不适合实时在线监测.
研究的目的:
- 开发基于人工智能的机器视觉系统,用于在颗粒分层过程中进行线性颗粒大小分析.
- 为了实时监控颗粒大小和层均性.
- 确保对非规格产品及时进行干预.
主要方法:
- 开发了一种机器视觉系统,使用刚性内镜,光源和高速摄像头.
- 采用基于卷积神经网络的实例细分算法,用于在密集流中准确检测粒子.
- 通过使用不同尺寸 (250-850微米) 的颗粒芯进行系统训练和验证,并在大规模的药物分层过程中进行了在线测试.
主要成果:
- 人工智能系统准确地实时确定颗粒大小,即使有密集的粒子流动.
- 实时粒子大小数据与参考方法的相关性很好.
- 证明了该系统在药物分层过程中进行线上过程监控的能力.
结论:
- 开发的机器视觉系统是一个可行的过程分析技术 (PAT) 工具,用于在线监测颗粒大小.
- 这种基于人工智能的方法可以加强对颗粒分层过程的控制,提高产品的安全性和质量.
- 实时颗粒大小分析有助于及时干预,优化药品制造.
