Mathematical Modeling of Burst Drug Release from a Simple Monolithic Dispersion ,Application of Artificial Neural Networks
Publish place: 17th Iranian Conference on Biomedical Engineering
Publish Year: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 887
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICBME17_235
تاریخ نمایه سازی: 9 تیر 1392
Abstract:
This paper deals with application of mathematical modeling in description of initial burst drug release from simple monolithic dispersion devices. Although the significance of burst release in controlled drug delivery has not been entirely ignored, no successful theories have been put forth to fully describe this phenomenon. Here, artificial neural networks is used to simulate the porous silicone-based drug delivery devices as monolithic dispersion of betamethasone in a silicone matrix using two leachable porogens to predict the optimized formulation parameters including the initial drug loading percentage (%w/w) and porogen content using drug release profiles. The network was also successfully examined in determination of the burst release profile for a given formulation parameters.
Keywords:
Authors
Pedram Nemati
Novel Drug Delivery Systems Dept., Iran Polymer and Petrochemical Institute, Tehran, Iran.
Mohammad Imani
Novel Drug Delivery Systems Dept., Iran Polymer and Petrochemical Institute, Tehran, Iran.
Mohammad Hosein Khalifeh
School of Mathematics, Statistics and Computer Science, University of Tehran, Tehran, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :