Гибридные системы поддержки принятия решений для химико-фармацевтической отрасли тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Сидоркин, Олег Владимирович

• Сидоркин, Олег Владимирович
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Сидоркин, Олег Владимирович

ВВЕДЕНИЕ.

1. ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР.

1.1. Информационные системы (ИС).

1.1.1. Существующие классификации ИС.

1.1.2. Экспертные системы (ЭС).

1.1.3. Системы поиска решения на основе прецедентов (CBR).

1.1.4. Системы поддержки принятия решения (СППР).

1.1.5. Существующие классификации СППР.

1.2. Программные продукты для фармацевтической промышленности. 29 1.2Л. Базы данных автоматизированной поисковой системы STN International.

1.2.2. Электронная библиотека ВИНИТИ "Медицина".

1.2.3. Базы данных Фонда фармацевтической информации.

1.2.4. Европейская фармакопея (European Pharmacopeia).

1.2.5. База данных по наполнителям для лекарственных препаратов (Pharmaceutical Excipients Database).

1.2.6. Энциклопедия по химическим, биологическим и лекарственным веществам (The Merck Index).

1.2.7. Система баз данных по фармацевтике PHARM.

1.3. Программные продукты в области сушки.

1.4. Постановка задачи исследования.

2. АНАЛИЗ, КЛАССИФИКАЦИЯ И СИСТЕМАТИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИИ.

2.1. Системный анализ в фармацевтической технологии.

2.2. Классификация вспомогательных веществ.

2.3. Требования, предъявляемые к вспомогательным веществам и таблеткам.

2.4. Классификация технологий и оборудования для производства твердых лекарственных форм.

2.5. Производство нового таблетированного препарата.

2.6. Этапы создания СППР для разработки новых готовых лекарственных средств, изготавливаемых методом таблетирования.

3. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ.

3.1. Концептуальные предпосылки создания гибридной СППР.

3.2. Метод информационной доски как основа функционирования гибридной СППР.

3.3. Структура гибридной СППР.

3.4. Алгоритм принятия решения в гибридной СППР.

3.5. Модификация метода поиска решения на основе прецедентов.

3.6. Использование информационных технологий при создании гибридной СППР.

3.7. Основные характеристики предлагаемого подхода.

4. СППР ДЛЯ РАЗРАБОТКИ НОВЫХ ГОТОВЫХ ЛЕКАРСТВЕННЫХ СРЕДСТВ, ИЗГОТАВЛИВАЕМЫХ МЕТОДОМ ТАБЛЕТИРОВАНИЯ.

4.1. Характеристики исходных компонентов.

4.2. Системный анализ экспериментальных данных.

4.2.1. Методика проведения экспериментальных работ.

4.2.2. Подбор технологии изготовления таблеток (на примере изготовления таблетки ПАРАЦЕТАМОЛ 0,50 г).

4.2.3. Анализ результатов экспериментальных работ по подбору технологии изготовления таблеток (на примере изготовления таблетки ПАРАЦЕТАМОЛ 0,50 г).

4.2.4. Оценка влияния разновидностей поливинилпирролидона на технологию получения и свойства готовых таблеток.

4.3. Разработка структуры единой информационной среды гибридной СППР.

4.4. Схема решения типовой задачи по таблетированию в гибридной СППР.

5. СППР ДЛЯ ВЫБОРА СУШИЛЬНОГО ОБОРУДОВАНИЯ ДЛЯ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ.

5.1. Выявление и классификация источников знаний.

5.1.1. Информационная система Diylnf: экспертная подсистема по выбору типа сушильного оборудования.

5.1.2. Информация о технологических схемах для сушки фармацевтических веществ, предоставленная группой компаний Niro. 117 5 Л .3. Правила, составленные на основе анализа литературных источников.

5.2. Основные компоненты СППР.

5.3. Базы данных СППР.

5.4. Пример подбора технологической схемы для сушки штамма бифидобактерий.

5.5. Пользовательский интерфейс СППР.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Гибридные системы поддержки принятия решений для химико-фармацевтической отрасли»

Одним из важнейших направлений в химико-фармацевтической отрасли является расширение ассортимента высокоэффективных лекарственных препаратов, в том числе и таблетированных, составляющих около 50% от общего объема производства готовых лекарственных средств.

Технологические характеристики таблетированных лекарственных препаратов зависят от количественного и качественного состава таблетки и от технологии производства. Часто требования, предъявляемые к характеристикам таблетированного препарата, противоречивы, например, при высокой прочности время распада таблетки должно быть минимальным. Редко удается выявить точную зависимость между номенклатурой и количественным содержанием вспомогательных веществ в таблетке, технологическими режимами процессов производства таблетированного препарата и характеристиками готовых таблеток. Классический и наиболее распространенный подход использует статистические модели совместно с проведением экспериментов для выявления таких зависимостей.

Задача разработки новых готовых лекарственных средств, изготавливаемых методом таблетирования, сводится к двум этапам: лабораторные исследования (определение качественного и количественного состава, основных технологических стадий) и адаптации разработанных технологических режимов к условиям промышленного производства. Этап лабораторных исследований, включающий в себя большое количество экспериментов, является длительным и не всегда результативным.

При составлении рецептур специалист чаще полагается на собственный опыт и интуицию чем на аналитические и математические модели. Таким образом, особенно остро встает проблема формализации, аккумулирования и повторного использования экспертных знаний и прошлого опыта.

Основной целью диссертационной работы является разработка подхода к созданию гибридных систем поддержки принятия решения (СППР) для химико-фармацевтической отрасли и апробация данного подхода при создании СППР для разработки новых готовых лекарственных средств, изготавливаемых методом таблетирования.

Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие этапы:

• Системный анализ результатов лабораторных исследований по созданию ряда лекарственных препаратов методом таблетирования.

• Формализация этапов решения проблемы создания рецептуры лекарственного препарата.

• Разработка подхода к созданию гибридной системы поддержки принятия решения в химико-фармацевтической отрасли, позволяющей совместно использовать разнородные источники информации, включая экспериментальные данные, экспертные оценки и справочную информацию.

• Разработка структуры единой информационной среды для представления в системе поддержки принятия решения результатов экспериментов по созданию таблетированных препаратов, экспертных оценок, полученных при анализе экспериментальных данных, справочной информации.

• Создание программно-информационного решения, реализующего функции накопления информации, интеграции существующих информационных систем, поддержки процесса принятия решения.

• Информационное наполнение системы поддержки принятия решения;

• Апробация разработанной системы поддержки принятия решения.

В первой главе приведен развернутый анализ литературных источников, затрагивающих проблемы создания информационных систем и систем поддержки принятия решения. Рассмотрены основные типы информационных систем, показаны их достоинства и недостатки. Описаны системы поддержки принятия решения, назначение таких систем, основные компоненты. Приведена классификация систем поддержки принятия решения. Проведен обзор основных прикладных программ в области фармацевтики и смежных с ней науках. В соответствии с целью работы и на основании выводов, сделанных в результате анализа литературы, сформулирована постановка задачи, и намечены этапы ее решения.

Во второй главе проведен системный анализ изготовления нового готового лекарственного средства, получаемого методом таблетирования. Разработаны классификационные схемы для вспомогательных веществ, используемых при изготовлении таблеток. Описаны требования, предъявляемые к вспомогательным веществам и таблеткам согласно государственной фармакопее. Проанализированы технологические схемы производства твердых лекарственных форм, выявлены основные технологические стадии. Создана классификационная схема технологий и оборудования для производства твердых лекарственных форм в соответствии с функциональным назначением. Идентифицированы основные технологические параметры и контролируемые характеристики. Разработана модель связи основных процессов таблетирования, технологических параметров и контролируемых характеристик. Намечены этапы решения задачи разработки нового готового лекарственного средства, получаемого методом таблетирования.

В третьей главе задача изготовления нового готового лекарственного средства методом таблетирования рассматривается как сложная информационная система. Предложен подход к созданию гибридных систем поддержки принятия решения, которые основаны на совместной работе различных типов информационных подсистем включая экспертные системы, справочные системы и системы, базирующиеся на использовании прошлого опыта. Разработана структура гибридной системы поддержки принятия решения, и описаны алгоритмы, обеспечивающие совместное функционирование информационных подсистем в ходе принятия решения. Приведены математические критерии оценки решений, принимаемых различными видами подсистем. Предложена модификация метода поиска решения на основе прецедентов. Модифицированный метод рассматривает в качестве прецедента поведение системы в серии экспериментов и проводит аналогии с прошлым опытом на основе сравнительного анализа поведения системы. Разработана концептуальная и реляционная структуры информационной среды для представления экспериментов по таблетированию. Даны рекомендации по использованию ряда информационных технологий для создания гибридных систем поддержки принятия решения согласно предложенному подходу.

В четвертой главе проведен системный анализ результатов таблетирования некоторых препаратов с целью выявления влияния номенклатуры вспомогательных веществ, входящих в состав таблетки, и их количественного содержания на свойства готовых таблеток. Особое внимание в рамках проведенной работы было уделено полимеру поливинилпирролидону, который на данный момент является одним из наиболее используемых вспомогательных веществ в фармацевтической промышленности. Сделаны экспертные заключения о влиянии разновидностей поливинилпирролидона на технологию получения и свойства готовых таблеток. Создана единая информационная структура для представления экспериментальных данных и экспертных оценок. Разработаны структуры базы данных для хранения экспериментов, и базы знаний, хранящей экспертные оценки. Создана гибридная система поддержки принятия решения, включающая подсистему, основанную на использовании прошлого опыта, экспертную подсистему и справочные подсистемы. Справочные подсистемы состоят из базы данных по оборудованию и базы данных по физико-химическим свойствам веществ, используемых в качестве наполнителей. Глава содержит количественные характеристики информационного наполнения и примеры практического использования разработанной системы.

Пятая глава посвящена созданию системы поддержки принятия решения в области выбора сушильного оборудования для фармацевтических производств. Основой системы поддержки принятия решения стали: экспертный блок информационной системы Drylnf, информация о технологических схемах для сушки фармацевтических веществ, предоставленная группой компаний Niro, ряд экспертных правил, составленных на основе анализа литературных источников. Глава также содержит количественные характеристики информационного наполнения и примеры практического использования разработанной системы.

Автор выражает глубокую благодарность руководителю работы профессору Меныпутиной Н.В. за предоставление ценных материалов, консультаций и полезных замечаний по диссертации. Автор выражает свою признательность за помощь в создании диссертации научной группе профессора Меныпутиной Н.В. кафедры кибернетики химико-технологических процессов.

1. ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Сидоркин, Олег Владимирович

6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведен системный анализ технологии производства твердых лекарственных препаратов как информационного объекта. Предложены классификационные схемы, позволяющие связать информацию о веществах, входящих в состав лекарственных форм, о самих лекарственных формах, и оборудовании в единое целое.

Разработан подход к созданию гибридной системы поддержки принятия решения (СППР) в фармацевтической отрасли, позволяющей совместно гибко использовать экспериментальные данные, экспертные оценки, предыдущий опыт и справочную информацию.

Разработаны специальные алгоритмы для управления процессом принятия решения с учетом взаимодействия разнородных информационных подсистем.

Разработана СППР для поддержки принятия решения при разработке новых твердых лекарственных форм.

Разработана СППР в области выбора сушильного оборудования для фармацевтических производств.

С помощью созданной СППР был рекомендован тип сушильного оборудования для сушки бифидумбактерина. При выработке решения в автоматическом режиме использовалась информация из справочных систем, адаптированного экспертного блока Dryinf, прецеденты, предоставленные группой компаний Niro.

Предложенный подход к созданию гибридных систем поддержки принятия решений в химико-фармацевтической промышленности может быть применен для решения других задач проектирования как в химической, так и других отраслях промышленности.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Сидоркин, Олег Владимирович, 2007 год

1. Кулачев А.П. Средства и программные системы анализа данных. М.: Мир ПК, 1994. -№10.

2. Дюк В.A. Data Mining интеллектуальный анализ данных. - М.: Byte (Россия),-№9,1999.- с. 18-24.

3. Норенков И.П. Разработка систем автоматизированного проектирования. Учебник для вузов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 1994. -207 с.

4. IBM, "Business Intelligence Architecture on S/390. Presentation Guide", IBM Corporation, 2000. 196 p.

5. Adamson, C., Venerable, M., "Data Warehouse Design Solutions". John Wiley & Sons, Inc., 1998. P. 544

6. IBM, "Data Modeling Techniques for Data Warehousing", IBM Corporation, 1998. P. 214

7. Eom S.B. Decision support systems research: reference disciplines and a cumulative tradition. The International Journal of Management Science, 23, 5, October 1995, p. 511-523.

8. Simon H.A. The new science of management decision. Englewood Cliffs, N.J., Prentice - Hall Inc., 1975. P. 175

9. Slovic P., Fichhoff В., Lichtenstein S. Behaviorial decision theory. Annual Psychol. Rev. vol. 28, 1977. pp. 1-39

10. Берштейн JI.С., Карелин В.П., Целых А.Н. Модели и методы принятия решений в интегрированных интеллектуальных системах. Монография.- Ростов-на-Дону: Издательство Ростовского университета, 1999. -268 с.

11. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения. М.: Химия, 1995. -368 с.

12. Пойа Дж. Математика и правдоподобные рассуждения. М.: Наука, 1975,- 462 с.

13. Iancu I. Propagation of uncertainty and imprecision on knowledge-based systems // Fuzzy Sets and Systems. №94, 1998. P.29-43.

14. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. М.: Наука, 1987.-191 с.

15. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука, Физматлит, 1996. - 208 с.

16. Трахтенгерц Э.А. Особенности построения системного программного обеспечения в распределенных системах автоматизации проектирования сложных технических объектов. АиТ, №11, 1994. -230 с.

17. Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных систем управления: технические и прикладные аспекты (обзор) // Известия Академии наук. Техническая кибернетика. 1991. №3. С.3-28.

18. Искуственный интеллект: применение в химии: Пер. с англ./Д. Смит, Ч. Риз, Дж. Стюарт и др. Под ред. Т. Пирса, Б. Хони.-М.: Мир, 1988. -430 с.

19. Берштейн JI.C., Боженюк А.В., Принятие решений на основе нечеткого вывода по аналогии // Труды седьмой национальной конференции по искусственному интеллекту КИИ'2000.-М.: Из-во физико-математической литературы. Т.2. 2000. С.456-463.

20. Малышев Н.Г., Берштейн JI.C., Боженюк А.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М.: Энергоатомиздат, 1991. 136 с.

21. Берштейн JI.C., Боженюк А.В. Нечеткие модели принятия решений: дедукция, индукция, аналогия. Монография. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. 110 с.

22. Берштейн JI.C., Боженюк А.В., Анализ и выбор решений на основе нечеткой монотонной экспертной информации // Известия ТРГУ. Тематич.выпуск "Интеллектуальные САПР". Таганрог: ТРГУ, 1998. №2. С.207-210.

23. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Крумберг О.А. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982. 256 с.

24. Yager, Ronald, Linguistic models and fuzzy truths. Intern. J. Man-Machine Studies, vol.10, N4.-1978. P.483-494.

25. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложение к представлению знаний в информатике. М.: Радио и связь, 1990. 287 с.28. http://www.gotai.net/documents/doc-l-es-001.aspx GotAI.NET Материалы - Логические подходы - Экспертные системы

26. Кулачев А.П. Средства и программные системы анализа данных // Мир ПК. 1994. №10.

27. Aamodt A., Plaza Е. Case-based reasoning: foundational issues, methodological variations, and system approaches // AI Communications. IOS Press. Vol. 7: 1. 1994. P. 39-59.

28. Althoff, Klaus-Dieter, Ralph Bergmann, and L. Karl Branting, eds. Case-Based Reasoning Research and Development: The Third International Conference on Case-Based Reasoning. Berlin: Springer Verlag, 1999. pp. 116-118

29. Варшавский П.Р., Еремеев А.П. Поиск решения на основе структурной аналогии для интеллектуальных систем поддержки принятия решений // Известия РАН. Теория и системы управления. № 1. - 2005. -С. 97-109.

30. Leake, David. "CBR in Context: The Present and Future", In Leake, D., editor, Case-Based Reasoning: Experiences, Lessons, and Future Directions. AAAI Press/MIT Press, 1996, pp. 1-30.

31. Kolodner, Janet. Case-Based Reasoning. San Mateo: Morgan Kaufmann, 1993. pp.157-160

32. Классификация и кластер / Под ред. Дж.Вэн Райзин. М.: Мир, 1980. 389 с.

33. Leake, David, and Enric Plaza, eds. Case-Based Reasoning Research and Development: Proceedings of the Second International Conference on Case-Based Reasoning. Berlin: Springer Verlag, 1997.

34. Riesbeck, Christopher, and Roger Schank. Inside Case-based Reasoning. Northvale, NJ: Erlbaum, 1989. P. 454

35. Veloso, Manuela, and Agnar Aamodt, eds. Case-Based Reasoning Research and Development: Proceedings of the First International Conference on Case-Based Reasoning. Berlin: Springer Verlag, 1995. P. 596

36. Keen P.G.W. Decision Support Systems: The next decades // Decision Support Systems, 1987. v. 3. - pp. 253-265.

37. Little I.D.C. Models and Managers: The Concept of a Decision Calculus // Management Science, 1970. v. 16. - N 8. pp. 466-485

38. Power D. J. Web-based and model-driven decision support systems: concepts and issues. Americas Conference on Information Systems, Long Beach, California, 2000. pp. 352-355

39. Edwards J.S. Expert Systems in Management and Administration Are they really different from Decision Support Systems? // European Journal of Operational Research, 1992. - Vol. 61. - pp. 114-121.

40. Turban, E. Decision support and expert systems: management support systems. -Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall, 1995. P. 960

41. Haettenschwiler P. Neues anwenderfreundliches Konzept der Entscheidungs-unterstutzung. Gutes Entscheiden in Wirtschaft, Politik und Gesellschaft. Zurich: Hochschulverlag AG, 1999. S. 189-208.

42. Power D.J. A Brief History of Decision Support Systems. DSSResources.COM, World Wide Web, http://DSSResources.COM/history/dsshistory.html, version 2.8, May 31, 2003.

43. Power D. J. "What is a DSS?" // The On-Line Executive Journal for Data-Intensive Decision Support, 1997. v. 1. - N3.

44. Alter S. L. Decision support systems : current practice and continuing challenges. Reading, Mass.: Addison-Wesley Pub., 1980.

45. Holsapple C.W., Whinston A.B. Decision Support Systems: A Knowledge-based Approach. Minneapolis: West Publishing Co., 1996. P. 713

46. Golden В., Hevner A., Power D.J. Decision Insight Systems: A Critical Evaluation // Computers and Operations Research, 1986. v. 13. - N2/3. - p. 287-300.

47. Kimball, R. et al., "The Data Warehouse Lifecycle Toolkit: Expert Methods for Designing, Developing and Deploying Data Warehouses". John Wiley & Sons, Inc. 1998. P. 800

48. Silverston, L., Inmon, W., Graziano, K., "The Data Model Resource Book. A Library of Logical Data Models and Data Warehouse Designs". John Wiley & Sons, Inc. 1997. P. 355

49. Winsberg, P., "Modeling the Data Warehouse and Data Mart". InfoDB, v. 10, No 3. P. 10

50. Marakas G. M. Decision support systems in the twenty-first century. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall, 1999. P. 528

51. Кондатьева T.C. Технология лекарственных форм M.: Медицина, 1991 г.-256-259 с.

52. Погорелов В.И. Фармацевтическая технология: Учеб. пособие для студентов мед. училищ и колледжей. Ростов н/Д: Феникс, 2002 г. -467с.

53. Технологические аспекты создания лекарственных форм./ под ред. Алшина М.Т. М., 1986 г. - 175 с.

54. Грецкий В.М., Хоменюк B.C. Руководство к практическим занятиям по технологии лекарственных форм. М.: Медицина, 1991 г. -110-115 с.

55. Медицина: реф. журн. / ВИНИТИ. М., 1997 - 2004; 2005. - № 1 - 8.76. https://www.viniti.ru/search/mainframe.html БД Медицина: библиографическая база данных, доступ ограниченный.77. http://www.drugreg.ru/Cliphar/ClipharDescr.htm База данных "Клифар"

56. Государственная фармакопея СССР. Одиннадцатое издание. Выпуск 2. Том 2. М.: Медицина, 1990 г. 154-157 с.

57. Справочная информация по лекарственным препаратам European Pharmacopoeia 3th Edition, Main Volume, 2000, P. 1380

58. The Merck Index: An Encyclopedia of Chemicals, Drugs, and Biologicals (14th Edition), editor Maryadele J. O'Neil - 2000. P. 2458

59. ERGUN: Computer Aided Disign of Fluidized Systems. Do-Loop International Ltd., France, 1996. P. 4

60. Kudra T. Software review: WINMETRIC V.3.0 // A Complete reference program for drying scientists and engineers, Drying Technology. V. 14, N3&4. 1996. pp. 951-953.

61. Kudra Т., DRYER // 3-Diyer calculations. Diying Technology. V. 9, N5. 1991. pp. 1337-1339.

62. Kiranoudis С. Т., Maroulis L.B., Marinous-Kouris D. An Integrated Computer-Based Dryer Simulator // Computers and Chemical Engineering, 18. 1994. p. 265-269.

63. COMPUDRY: fluid bed dryer control // Shiri & Алкову Ltd., Israel, 1997. P. 4

64. Кафаров В.В., "Методы кибернетики в химии и химической технологии", М-71,"Химия", 496 стр.

65. ОСТ 42-510-98, Правила организации производства и контроля качества лекарственных средств (GMP), от 01.07.2000

66. Технические требования GMP к технологическому оборудованию по производству готовых лекарственных средств., РД 00001910-12-92, от 01.01.1993

67. Производство лекарственных средств. Валидация: основные положения. // http://www.gmp.ru/books, 2002

68. Соколинский JI. Web-репозиторий как средство организации научной информации в сети Интернет // Интернет и современное общество : Тез. 2-й Всеросс. науч.-метод.конф. (29 ноября 3 декабря 1999 г., Санкт -). -.: Изд - С.-Петербур. ун -. 1999. С. 52-54.

69. Кузнецов С. Объектно-ориентированные базы данных основные концепции, организация и управление: краткий обзор. http://www.citforum.ru/database/articles/index.shtml

70. Цикритзис Д., Лоховски Ф. Модели данных. М., 1985. 344 с.

71. Shneiderman В., Kearsley G. Hypertext Hands-On!: An Introduction to a New Way of Organizing and Accessing Information. Addison-Wesley Publishing Company, 1989. P. 165

72. Афанасьев К.Е. Создание единого информационного пространства и проблемы содержательного наполнения. // Регион: управление и информатизация. Кемерово: Кузбассвузиздат. 1995. С.85-88.

73. Бояринов А.И., Кафаров В.В. "Методы оптимизации в химической технологии", М-72, Изд. Наука, 487 стр.

74. Норенков Ю.И., Михайловский О.В. Адаптивная автоматизированная обучающая система.//Конференция по искусственному интеллекту КИИ -94.С6-К трудов. Тверь, 1994.- С.72-76.

75. Грецкий В.М., Хоменюк B.C. Руководство к практическим занятиям по технологии лекарственных форм. М.: Медицина, 1991 г. 110-115 с.

76. Большаков В.Н. Вспомогательные вещества в технологии лекарственных форм. JL, 1991 г. - 12-35 с.

77. В.И. Чуешов, М.Ю. Чернов, JI.M. Хохлова и др. Промышленная технология лекарств.: Учебник. В 2-х т. Том 2. Х.:МТК-Книга, 2002 г. -310-348 с.

78. Муравьёв И.А. Технология лекарственных форм: Учебник для учащихся фармацевтических училищ. М.: Медицина, 1988 г. 334 -368 с.

79. Краснюк И.И. Фармацевтическая технология: технология лекарственных форм. М.: Академия, 2004 г. 46-60 с.

80. Бюлер Ф. Коллидон: Поливинилпирролидон для фармацевтической промышленности Калининград: Янтарный сказ, 2003 г. - 9-184 с.

81. Кирш Ю.Э. Поли-М-винилпирролидон и другие поли-N- виниламиды -М.: Наука, 1998 г.-25-35 с.

82. М. Franco, G. Trapani, Dissolution properties and anticonvulsant activity of phenytoin-polyethlene glycol 6000 and polyvinylpyrrolidone K-30 soliddispersions I I International Journal of Pharmaceutics. 2001. - Vol. 225, Issue 1-2.-P. 63-73.

83. E. Hofmann, K. Herrle, Manufacture of insoluble and only sparingly swellable poly-N-vinylpyrrolidone-2 or copolymers of N-vinylpyrrolidone with other N-vinyllactams. U.S. Patent No. 3,933,766. - 1976.

84. R. Vieweg, M. Reiher, H. Scheurlen, Kunststoff-Handbuch XI Munchen: Carl-Hanser-Verlag, 1971. - 558-569 p.

85. J. Guo, G. W. Skinner, W.W. Harcum, P. E. Barnum, Pharmaceutical application of naturally occurring water-soluble polymers // Pharmaceutical Science & Technology Today. 1998. - Vol. 1, Issue 6. - P. 254-261.

86. A. C. Williams, P. Timmins, M. Lu, R. T. Forbes, Disorder and dissolution enhancement: Deposition of ibuprofen on to insoluble polymers // European Journal of Pharmaceutical Science. 2005. - Vol. 26, Issue 3-4. - P. 288294.

87. H. Kranz, T. Wagner, Effects of formulation and process variables on the release of a weakly basic drug from single unit extended release formulation // Journal of Pharmaceutics and Biopharmaceutics. 2005. - Vol. 62, Issue l.-P. 70-76.

88. Лыков A.B. Теория сушки. M.: Энергия, 1968. 472 с.

89. Сушильные аппараты: Каталог-справочник. М.: ЦИНТИхимнефтемаш, 1975. - 64 с.

90. Сажин Б.С. Основы техники сушки. М.: Химия, 1984. - 320 с.

91. Голубев Л.Г., Сажин Б.С., Валашек Е.Р. Сушка в химико-фармацевтической промышленности. М.: Медицина, 1978. - 272 с.

92. Сушильные аппараты и установки: Каталог // ВНИиКИХМ. М.:1972. -67 с.

93. Романков П.Г., Рашковская Н.Б. Сушка во взвешенном слое. JL: Химия, 1968.-272 с.

94. Руководящий нормативный материал. Аппараты сушильные. Методика выбора типа сушилки РД.РТМ 26-01-131-81. М.: НИИХиммаш, 1981. -65 с.

95. Тутова Э.Г., Куц П.С. Сушка продуктов микробиологического производства.-М: Агропромиздат, 1978. -303 с.

96. Репринцева, Федорович. Новые методы термообработки и сушки химико-фармацевтических препаратов. -М.:Агропромиздат, 1990. 333 с.

97. Kudra Т. Mujumdar A.S. Advanced drying technologies. -Marcel Dekker Inc., New York, Basel, 2002. -459 p.

98. Сушка. Грануляция и переработка сыпучих форм: Автоматизация и средства контроля. // Процессы и аппараты для микробиологических производств "Биотехника-89": Тез. докл. всесоюз. конф., М.: НПО "Биотехника", 1989. 211 с.

99. Красникова JI.B., Салахова И.В., Шаробайко В.И., Эрвольдер Т.М. Бифидобактерии и использование их в молочной промышленности. М.: АгроНИИТЭИММП, 1992. 28 с.

100. Демешева М.И. Совершенствование технологии лекарственных форм бифидумбактерина: Автореф. дис. канд. фармацевт, наук. Пермь, 2005. 22 с.

101. Островской В.Г., Шеремет С.П., Амерханова A.M. Получение сухих гранулированных микробиологических препаратов по конверсионной технологии // Конверсия в машиностроении. -2002. -№ 5. -С. 6-9

102. Тутова Э.Г., Самсонюк В.К. и др. Установка для распылительной сушки // Патент SU 848927 -Бюлл. №27,1981.

103. Рахимова Н.Г., Поспелова В.В. и др. Способ получения биомассы бифидобактерий // Патент SU 957909 -Бюлл. №34, 1979.