Classificação simultânea de fármacos contidos em comprimidos de analgésico por espectroscopia NIR e ferramentas quimiométricas
Ano de defesa: | 2013 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual da Paraíba
Ciências Farmacêuticas BR UEPB Mestrado em Ciências Farmacêuticas |
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | http://tede.bc.uepb.edu.br/tede/jspui/handle/tede/1894 |
Resumo: | O foco deste trabalho foi construir um algoritmo quimiométrico para classificação de amostras de comprimidos, a base de dipirona (300mg), cafeína (50mg) e orfenadrina (35mg), com uso da espectroscopia NIR. O banco de dados conta com 300 espectros das amostras, retirados a partir de três comprimidos, frente e verso, por lote, em 50 lotes distintos e pertencentes a quatro fabricantes distintos. Os dados foram processados a priori, selecionando um intervalo espectral de 1100 a 2499,5 nm, e, em seguida, empregou-se filtro SavitzkyGolay com primeira derivada, janela de 17 pontos e polinômio de segunda ordem. A caracterização dos comprimidos foi feita usando modelos quimiométricos baseados na Análise de Componentes Principais (PCA), Análise de Agrupamentos Hierárquicos (HCA), Modelagem Independente e Flexível por Analogia de Classe (SIMCA) e Método do K-ésimo Vizinho mais Próximo (KNN), elaborados para cada grupo de amostras de comprimidos. Para o PCA e HCA, a formação de agrupamentos para cada classe de comprimidos foi observada. Para os modelos SIMCA e KNN, o conjunto de treinamento foi construído utilizando 20 e 40 espectros, enquanto o conjunto de teste fez uso de 10 e 20 espectros, ambos de medicamentos similares e de referência, respectivamente. Todos os modelos obtiveram 100% de classificação correta, sem erros de tipo I ou de tipo II. Usando esta estratégia, foi possível classificar os comprimidos de modo rápido e não destrutivo sem a necessidade de várias determinações analíticas. |