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龙图腾网恭喜亿腾医药(苏州)有限公司申请的专利一种丙酸氟替卡松原料药粒度分布的分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119086366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411218342.0，技术领域涉及：G01N15/0205；该发明授权一种丙酸氟替卡松原料药粒度分布的分析方法是由王志祥;石婷婷;张照;陈志刚设计研发完成，并于2024-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种丙酸氟替卡松原料药粒度分布的分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及药物分析技术领域，提供了一种丙酸氟替卡松原料药粒度分布的分析方法，所述方法包括：对筛选药物样本进行分散处理，得到分散药物样本；分析分散药物样本的气泡分泌状态，在气泡分泌状态满足预设状态时，得到静置好的药物样本；采集药物样本进行搅拌时的近红外光谱，分析静置好的药物样本的颗粒分散状态，在颗粒分散状态满足预设状态时，得到搅拌好的药物样本；采集所述搅拌好的药物样本在预设多组实验下的多组粒径分布参数，并采集工作环境参数，构建待分析药物样本的回归模型，利用回归模型分析优选参数，利用优选参数分析待分析药物样本的药粒度分布状态。本发明可以提高丙酸氟替卡松原料药粒度分布的准确性。

本发明授权一种丙酸氟替卡松原料药粒度分布的分析方法在权利要求书中公布了：1.一种丙酸氟替卡松原料药粒度分布的分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取待分析药物样本，对所述待分析药物样本进行样本筛选，得到筛选药物样本，配置所述筛选药物样本的活性药剂，以利用所述活性药剂对所述筛选药物样本进行分散处理，得到分散药物样本，其中，所述待分析药物样本是指丙酸氟替卡松原料；对所述分散药物样本进行静置处理，并采集所述分散药物样本在静置处理时的静置画面，利用所述静置画面，分析所述分散药物样本的气泡分泌状态，在所述气泡分泌状态满足预设状态时，完成所述静置处理，得到静置好的药物样本；采集利用激光粒度仪对所述静置好的药物样本进行搅拌时的近红外光谱，基于所述近红外光谱，将所述静置好的药物样本的颗粒状态和颗粒分散水平进行数据关联，得到关联数据，利用所述关联数据，分析所述静置好的药物样本的颗粒分散状态，在所述颗粒分散状态满足预设状态时，得到搅拌好的药物样本；采集所述搅拌好的药物样本在预设多组实验下的多组粒径分布参数，并采集所述多组实验下对应激光粒度仪的仪器参数及工作环境参数，利用所述多组粒径分布参数、所述仪器参数及所述工作环境参数，构建所述待分析药物样本的回归模型，利用所述回归模型分析所述仪器参数中的便于分析所述待分析药物样本药粒度的优选参数，利用所述优选参数对所述激光粒度仪进行参数设置，得到目标激光粒度仪，利用所述目标激光粒度仪分析所述待分析药物样本的药粒度分布状态；其中，所述基于所述近红外光谱，将所述静置好的药物样本的颗粒状态和颗粒分散水平进行数据关联，得到关联数据，包括：识别所述近红外光谱的细微光谱特征；基于所述细微光谱特征计算所述近红外光谱的细微特征值；对所述近红外光谱进行连续小波变换，得到小波变换系数；基于所述小波变换系数识别所述近红外光谱的多尺度特征和多位置特征；基于所述细微特征值、所述多尺度特征及所述多位置特征构建所述静置好的药物样本的颗粒状态和颗粒分散水平的关联数据；所述基于所述细微特征值、所述多尺度特征及所述多位置特征构建所述静置好的药物样本的颗粒状态和颗粒分散水平的关联数据，通过将所述细微特征值、所述多尺度特征和所述多位置特征进行整合，形成一个综合的特征向量，将所述特征向量作为输入向量，将所述药物样本的颗粒状态和颗粒分散水平作为输出向量，利用机器学习算法进行关联分析得到；其中，所述识别所述近红外光谱的细微光谱特征，包括：计算所述近红外光谱的二阶导数光谱，得到二阶导数值，基于所述二阶导数值，识别所述近红外光谱的细微光谱特征；所述利用所述关联数据，分析所述静置好的药物样本的颗粒分散状态，包括：将所述关联数据进行向量转换，得到向量数据；基于所述向量数据，构建所述关联数据的样本标签；基于所述样本标签对所述静置好的药物样本进行颗粒分散状态类别分析，得到分散类别；基于所述分散类别，确定所述静置好的药物样本的颗粒分散状态。

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