MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2152604529 · doi:10.1016/j.medengphy.2011.02.003

A novel model for diffusion based release kinetics using an inverse numerical method

2011· article· en· W2152604529 sur OpenAlexafffund
Hadi Mohammadi, Walter Herzog

Notice bibliographique

RevueMedical Engineering & Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésDiscretizationLagrange multiplierDiffusionFinite element methodBoundary value problemInverseApplied mathematicsComputer scienceFinite difference methodDiffusion processMathematical optimizationBiological systemMathematicsMathematical analysisThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We developed and analyzed an inverse numerical model based on Fick's second law on the dynamics of drug release. In contrast to previous models which required two state descriptions of diffusion for long- and short-term release processes, our model is valid for the entire release process. The proposed model may be used for identifying and reducing experimental errors associated with measurements of diffusion based release kinetics. Knowing the initial and boundary conditions, and assuming Fick's second law to be appropriate, we use the methods of Lagrange multiplier along with least-square algorithms to define a cost function which is discretized using finite difference methods and is optimized so as to minimize errors. Our model can describe diffusion based release kinetics for static and dynamic conditions as accurately as finite element methods, but results are obtained in a fraction of CPU time. Our method can be widely used for drug release procedures and for tissue engineering/repair applications where oxygenation of cells residing within a matrix is important.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical Engineering & PhysicsMême sujetNanoparticle-Based Drug DeliveryTravaux en français237 207