Diese Arbeit beschreibt die Entwicklung und den „proof of concept“ eines hocheffizienten Verfahrens zur Entfernung proteingebundener Substanzen in-vitro, die in Zusammenhang mit dem Leberversagen beschrieben werden. Dieses Verfahren stellt dabei einen wichtigen Meilenstein auf dem Weg zu einem hocheffizienten Leberunterstützungssytems dar. Für die Entwicklung und Optimierung wurden erfolgreich Softcomputing Methoden eingesetzt, insbesondere statistische Versuchsplanung, D-optimale Versuchspläne und RSM-Polynommodelle. Außerdem wurden charakterische normierte bzw. dimensionslose Kennzahlen für das Verfahren definiert, die erfolgreich in der Modellierung und Simulation verwendet wurden. Bei der Durchführung der zahlreichen Versuchsreihen wurden mehrere Ansätze des Versuchsdesigns verwendet (D-optimales Design und „one-factor-at-a-time“). Diese sowie andere bekannte theoretische Ansätze zur Modellbildung und Simulation des Stoffaustausches proteingebundener Substanzen werden in dieser Arbeit miteinander verglichen und diskutiert.      «

Diese Arbeit beschreibt die Entwicklung und den „proof of concept“ eines hocheffizienten Verfahrens zur Entfernung proteingebundener Substanzen in-vitro, die in Zusammenhang mit dem Leberversagen beschrieben werden. Dieses Verfahren stellt dabei einen wichtigen Meilenstein auf dem Weg zu einem hocheffizienten Leberunterstützungssytems dar. Für die Entwicklung und Optimierung wurden erfolgreich Softcomputing Methoden eingesetzt, insbesondere statistische Versuchsplanung, D-optimale Versuchspläne...     »

This thesis describes the development and „proof of concept“ - by using softcomputing methods (DoE, D-optimal Design, RSM-Polynomial Modelling) - of a high efficient procedure to remove proteinbound solutes in vitro, which is an important milestone on the way to establish a high efficient liver assist device. The successful use of normalized and/or dimensionless numbers in RSM-Polynomial-Modelling is reported. These numbers characterize investigated correlations influencing the albumindialysis procedure. D-optimal Design and RSM-Polynomial Modelling versus other approaches like one-factor-at-a-time (also used in the development of HW) and reported theoretical approaches are compared and discussed in this thesis.      «

This thesis describes the development and „proof of concept“ - by using softcomputing methods (DoE, D-optimal Design, RSM-Polynomial Modelling) - of a high efficient procedure to remove proteinbound solutes in vitro, which is an important milestone on the way to establish a high efficient liver assist device. The successful use of normalized and/or dimensionless numbers in RSM-Polynomial-Modelling is reported. These numbers characterize investigated correlations influencing the albumindialysis...     »