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中国图象图形学报 2024年第7期29卷 1960-1969页

作者：曾水玲李昭贤张嘉雄丁龙飞赵才荣吉首大学通信与电子工程学院吉首416000 南京理工大学江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室南京210094 同济大学电子与信息工程学院上海201804

目的化学结构识别是化学和计算机视觉领域的一个重要问题,传统光学化学结构识别技术在复杂化学结构识别任务中易发生信息丢失或误识别的现象,同时又因为化学物质的结构多样性常导致其无法解析,识别效果不佳。而基于深度学习的模型通常... 详细信息

目的化学结构识别是化学和计算机视觉领域的一个重要问题,传统光学化学结构识别技术在复杂化学结构识别任务中易发生信息丢失或误识别的现象,同时又因为化学物质的结构多样性常导致其无法解析,识别效果不佳。而基于深度学习的模型通常具有网络结构复杂度高、上下文信息易丢失和识别率低的问题。为此,提出一种结合注意力机制和编码器—解码器架构的化学结构识别方法。方法首先,使用改进的ResNet50(residual network)作为特征提取器抓取表征信息;其次,使用BLSTM(bi-directional long-short term memory)作为行编码器为ResNet50提取的表征信息加强空间信息;最后,使用去填充模块和基于覆盖注意力机制的LSTM(long short-term memory)网络作为模型解码器,对化学结构图像进行解码,将编码结果解码为SMILES(simplified molecular input line entry system)序列。结果在Indigo、ChemDraw、CLEF(Conference and Labs of the Evaluation Forum)、JPO(Japanese Patent Office)、UOB(University of Birmingham)、USPTO(United States Patent and Trademark Office)、Staker、ACS(American Chemistry Society)、CASIA-CSDB(Institute of Automation of Chinese Academy of Sciences—Chemical Structure Database)和Mini CASIA-CSDB数据集上,所提方法识别准确率分别为71.1%、70.21%、45.8%、30.3%、53.02%、58.21%、43.39%、46.3%、84.42%和85.78%,高于SwimOCSR、Image2Mol和ChemPix模型得分。结论与其他模型相比,本文方法通过少量训练集能够获得较高的识别准确率。

关键词：化学结构识别编码器—解码器注意力机制残差网络 SMILES(simplified molecular input line entry system)

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基于编码-解码器架构模型的脱机化学结构识别方法研究

基于编码-解码器架构模型的脱机化学结构识别方法研究

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作者：丁龙飞吉首大学

学位级别：硕士

化学在科学与世界的发展中起着十分重要的作用,人类认识和改造物质世界的重要手段和方法之一就是化学。化学结构式是通过化学元素、数字和其他特殊字符表示,是广泛用于自然科学领域的一种物质表达方式,它有助于人们认识物质的性质和特... 详细信息

化学在科学与世界的发展中起着十分重要的作用,人类认识和改造物质世界的重要手段和方法之一就是化学。化学结构式是通过化学元素、数字和其他特殊字符表示,是广泛用于自然科学领域的一种物质表达方式,它有助于人们认识物质的性质和特性。对比普通文本,化学结构是具有丰富信息的二维结构,其识别复杂性导致化学结构识别研究方向具有一定的挑战性。本文研究了基于编码-解码器架构模型的脱机化学结构识别方法。主要的工作如下:(1)收集了两个化学结构图像数据集,第一个数据集是脱机印刷体化学结构图像数据集及其标注信息,第二个数据集是手写体化学结构图像数据集1万张及其标注信息和位置信息。(2)实现了一种基于深度学习图像描述方法的化学结构图像识别方法,用于对化学结构图像进行识别。该方法采用编码器-解码器神经网络结构,输入一张化学结构图像,输出得到对应的简化分子线性输入规范。在同一数据集下,该方法在化学结构图像识别中超过已有的三个主流识别模型的识别精准度。(3)实现了一种基于深度学习的图结构识别的化学结构图像识别方法,提出利用全卷积神经网络生成一系列热图来定位识别各个化学键和化学元素,并预测相关的性质,如原子类型、原子电荷、化学键类型,把所有的原子类型、原子电荷作为节点,所有的化学键作为边,对得到识别的节点和边输出为一张图结构表示的化学结构。此工作补充了对化学结构识别的可解释性,对得到的图结构可以转化为化学标记语言。(4)基于tkinter库的使用以及Python语言编程,构建了基于编码-解码器架构模型的印刷体和手写体的化学结构识别系统。该系统能实现印刷体和手写体的化学结构图像中的原子类型、原子电荷、化学键类型等识别。在识别速度和精准度上取得了较好的效果。

关键词：化学结构识别图像描述图结构识别化学结构图像合成化学结构识别系统

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基于深度学习的化学结构识别研究

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中南药学 2022年第2期20卷 247-253页

作者：蚁佳才张小琛刘丹国防科技大学计算机学院长沙410073

目的通过深度学习方法,研究如何对科学文献中的化学结构进行有效识别以达到药物重新发现的目的。方法提出一个针对化学结构识别的编码器-解码器模型。该模型通过分子指纹预训练学习分子的结构和性质信息,并将其融合到下游任务。此外,模... 详细信息

目的通过深度学习方法,研究如何对科学文献中的化学结构进行有效识别以达到药物重新发现的目的。方法提出一个针对化学结构识别的编码器-解码器模型。该模型通过分子指纹预训练学习分子的结构和性质信息,并将其融合到下游任务。此外,模型还融合了注意力机制,在提升模型特征提取能力的同时,增强了模型的可解释性。结果在两个基准测试集上进行测试,本模型相比其他方法取得了具有竞争力的效果,并且提供了有效的可解释结果。结论本研究提出的基于预训练和注意力机制的深度学习模型,显著提高了化学结构识别的准确率,为药物研发提供了加速引擎。

关键词：药物重新发现分子指纹深度学习化学结构识别

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DeepOCSR:一种用于光学化学结构识别的深度编码-解码网络

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华东理工大学学报（自然科学版） 2023年第1期49卷 135-143页

作者：杨赵朋李建华华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

从科学出版物中识别光学化学结构是重新发现化学结构性质的重要组成部分,对于药物研发和天然产物研究方面具有重要意义。现有的光学化学结构识别方法存在识别率较低等问题,为了有效地提高光学化学结构识别任务的识别性能,本文提出了一... 详细信息

从科学出版物中识别光学化学结构是重新发现化学结构性质的重要组成部分,对于药物研发和天然产物研究方面具有重要意义。现有的光学化学结构识别方法存在识别率较低等问题,为了有效地提高光学化学结构识别任务的识别性能,本文提出了一种用于光学化学结构识别的深度学习方法(DeepOCSR)。该方法基于编码器-解码器架构,引入了Transformer和ResNeSt模型,将出版物中的化学结构图像转换为SMILES序列。构建了两种新的化学结构数据集,其中一个包含了化学文献中常见的取代基。将本文方法与现有的其他方法进行对比实验,结果表明本文方法在相似度和有效性等关键指标上均优于对比方法。

关键词：深度学习化学结构识别编码器-解码器 SMILES 取代基

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