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Enregistrement W4321206909 · doi:10.1107/s1600577523000826

<i>In situ</i> wet pharmaceutical granulation captured using synchrotron radiation based dynamic micro-CT

2023· article· en· W4321206909 sur OpenAlexafffund
Xiao Fan Ding, Sima Zeinali Danalou, Lifeng Zhang, Ning Zhu

Notice bibliographique

RevueJournal of Synchrotron Radiation · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced X-ray Imaging Techniques
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNational Research Council CanadaCanada Foundation for InnovationUniversity of SaskatchewanCanadian Light Source
Mots-clésGranulationGranule (geology)Synchrotron radiationPorosityMaterials scienceSynchrotronMicrostructureTomographyIn situOpticsComputer scienceNanotechnologyComposite materialChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synchrotron radiation based dynamic micro-computed tomography (micro-CT) is a powerful technique available at synchrotron light sources for investigating evolving microstructures. Wet granulation is the most widely used method of producing pharmaceutical granules, precursors to products like capsules and tablets. Granule microstructures are known to influence product performance, so this is an area for potential application of dynamic CT. Here, lactose monohydrate (LMH) was used as a representative powder to demonstrate dynamic CT capabilities. Wet granulation of LMH has been observed to occur on the order of several seconds, which is too fast for lab-based CT scanners to capture the changing internal structures. The superior X-ray photon flux from synchrotron light sources makes sub-second data acquisition possible and well suited for analysis of the wet-granulation process. Moreover, synchrotron radiation based imaging is non-destructive, does not require altering the sample in any way, and can enhance image contrast with phase-retrieval algorithms. Dynamic CT can bring insights to wet granulation, an area of research previously only studied via 2D and/or ex situ techniques. Through efficient data-processing strategies, dynamic CT can provide quantitative analysis of how the internal microstructure of an LMH granule evolves during the earliest moments of wet granulation. Here, the results revealed granule consolidation, the evolving porosity, and the influence of aggregates on granule porosity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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