論文の概要: SMiCRM: A Benchmark Dataset of Mechanistic Molecular Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18338v1
- Date: Thu, 25 Jul 2024 18:52:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-29 15:09:00.977559
- Title: SMiCRM: A Benchmark Dataset of Mechanistic Molecular Images
- Title（参考訳）: SMiCRM: メカニスティックな分子画像のベンチマークデータセット
- Authors: Ching Ting Leung, Yufan Chen, Hanyu Gao,
- Abstract要約: 本稿では,アロープッシングアノテーションを用いた化学分子の機械認識能力をベンチマークするためのデータセットを提案する。
このデータセットには、各画像に対する機械可読な分子アイデンティティと、化学反応中に電子の流れを示す機械的矢印が含まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Optical chemical structure recognition (OCSR) systems aim to extract the molecular structure information, usually in the form of molecular graph or SMILES, from images of chemical molecules. While many tools have been developed for this purpose, challenges still exist due to different types of noises that might exist in the images. Specifically, we focus on the 'arrow-pushing' diagrams, a typical type of chemical images to demonstrate electron flow in mechanistic steps. We present Structural molecular identifier of Molecular images in Chemical Reaction Mechanisms (SMiCRM), a dataset designed to benchmark machine recognition capabilities of chemical molecules with arrow-pushing annotations. Comprising 453 images, it spans a broad array of organic chemical reactions, each illustrated with molecular structures and mechanistic arrows. SMiCRM offers a rich collection of annotated molecule images for enhancing the benchmarking process for OCSR methods. This dataset includes a machine-readable molecular identity for each image as well as mechanistic arrows showing electron flow during chemical reactions. It presents a more authentic and challenging task for testing molecular recognition technologies, and achieving this task can greatly enrich the mechanisitic information in computer-extracted chemical reaction data.
- Abstract（参考訳）: 光学化学構造認識(OCSR)システムは、化学分子の画像から分子構造情報(通常は分子グラフまたはSMILES)を抽出することを目的としている。
この目的のために多くのツールが開発されているが、画像には様々な種類のノイズがあるため、依然として課題が存在する。
具体的には、機械的なステップで電子の流れを実証する典型的な化学画像である「狭プッシング」ダイアグラムに焦点を当てる。
本稿では, 化学反応機構(SMiCRM)における分子画像の構造分子識別子について述べる。
453枚の画像からなり、幅広い有機化学反応を網羅し、それぞれに分子構造と機械的な矢印が描かれている。
SMiCRMは、OCSRメソッドのベンチマークプロセスを強化するために、アノテーション付き分子画像の豊富なコレクションを提供する。
このデータセットには、各画像に対する機械可読な分子アイデンティティと、化学反応中に電子の流れを示す機械的矢印が含まれている。
これは、分子認識技術をテストするためのより正確で困難なタスクを示し、このタスクを達成することで、コンピュータで抽出した化学反応データにおけるメカニサイト情報を大幅に強化することができる。
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