Determination of Levadopa and Benserazide Active Ingredients Used in Parkinson's Treatment by Artificial Neural Networks Method

Uluslararası Muhendislik Arastirma ve Gelistirme Dergisi Pub Date : 2023-05-15 DOI:10.21205/deufmd.2023257406

A. Aktaş, Damla Ezgi Bari̇kan

{"title":"Determination of Levadopa and Benserazide Active Ingredients Used in Parkinson's Treatment by Artificial Neural Networks Method","authors":"A. Aktaş, Damla Ezgi Bari̇kan","doi":"10.21205/deufmd.2023257406","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Bu çalışmada, tablet ilaç numunesinde bulunan levadopa ve benserazid etken maddelerinin aynı anda miktar tayinlerine hiçbir ayırma işlemi uygulanmaksızın ultraviyole görünür bölge spektroskopisi ile tayinleri gerçekleştirilmiş ve elde edilen veriler yapay sinir ağları (ANN) kemometrik yöntemi ile değerlendirilmiştir. Çalışmanın sonunda kullanılan yöntemi karşılaştırmak amacıyla kısmi en küçük kareler yöntemi (PLS) uygulanmıştır. Yapılan çalışmada etken maddelerin saf haldeki spektrumları elde edilmiş takiben sentetik karışımları hazırlanmıştır. Bu karışımlardan elde edilen veriler ANN ile değerlendirilmiş ve yöntem piyasadan alınan tablet numunesine uygulanmıştır. Çalışmada elde edilen veriler istatistiksel olarak da incelenmiş, ANN yönteminde önemli bir veri grubu olan karekök ortalama hata (RMS) verileri oldukça küçük bulunmuştur. Ayrıca hesaplanan geri kazanım değerleri oldukça yüksek, standart sapmaları ise yeterince küçüktür. Uygulanan kemometrik yöntem yardımıyla elde edilen sonuçlar son derece hızlı, basit ve güvenilir sonuçlardır.","PeriodicalId":23481,"journal":{"name":"Uluslararası Muhendislik Arastirma ve Gelistirme Dergisi","volume":"8 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-05-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Uluslararası Muhendislik Arastirma ve Gelistirme Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.21205/deufmd.2023257406","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Bu çalışmada, tablet ilaç numunesinde bulunan levadopa ve benserazid etken maddelerinin aynı anda miktar tayinlerine hiçbir ayırma işlemi uygulanmaksızın ultraviyole görünür bölge spektroskopisi ile tayinleri gerçekleştirilmiş ve elde edilen veriler yapay sinir ağları (ANN) kemometrik yöntemi ile değerlendirilmiştir. Çalışmanın sonunda kullanılan yöntemi karşılaştırmak amacıyla kısmi en küçük kareler yöntemi (PLS) uygulanmıştır. Yapılan çalışmada etken maddelerin saf haldeki spektrumları elde edilmiş takiben sentetik karışımları hazırlanmıştır. Bu karışımlardan elde edilen veriler ANN ile değerlendirilmiş ve yöntem piyasadan alınan tablet numunesine uygulanmıştır. Çalışmada elde edilen veriler istatistiksel olarak da incelenmiş, ANN yönteminde önemli bir veri grubu olan karekök ortalama hata (RMS) verileri oldukça küçük bulunmuştur. Ayrıca hesaplanan geri kazanım değerleri oldukça yüksek, standart sapmaları ise yeterince küçüktür. Uygulanan kemometrik yöntem yardımıyla elde edilen sonuçlar son derece hızlı, basit ve güvenilir sonuçlardır.

查看原文