01 / 研究问题
如何将化学结构图转成机器可读分子图，同时保留局部化学细节？
02 / 创新思路
恢复分子拓扑并整合局部信息，处理非标准绘图与原子基团缩写。公开流程输出 SMILES 等结构化表述。
03 / 方法机制
OCMR 从化学结构绘图恢复分子拓扑，再解析局部原子基团细节与缩写。公开 Docker 实现提供图像到 SMILES 推理，并集成 MolVec、OSRA 和 Imago。
04 / 实验设置
公开基准包括 CLEF、JPO、UOB 和 USPTO。SMI 比较规范化异构 SMILES 是否相同，并保留最长的独立片段；评测器比较四种识别系统。README 未给出训练集规模和逐集留出数量。
Public repository README · benchmark table · 来源 ↗
05 / 主结果
仓库 SMI 依次为 0.650202、0.604444、0.859930、0.746284。这些是实现报告值，与正式期刊表格分开。
代码仓报告的 SMI（0–1） · Public repository README · benchmark table · 数据来源 ↗
刻度：0 → 1
| 条件 | 指标 / 系列 | 报告值 |
|---|---|---|
| CLEF | 代码仓报告的 SMI（0–1） | 0.650202 |
| JPO | 代码仓报告的 SMI（0–1） | 0.604444 |
| UOB | 代码仓报告的 SMI（0–1） | 0.85993 |
| USPTO | 代码仓报告的 SMI（0–1） | 0.746284 |
数值对应上述版本与实验条件；不同指标不构成统一排名。
SMI 精确匹配比例，来自仓库 README；不纳入内部 PATENT 案例。
横向滑动，或聚焦后按方向键查看全部列 →
| 数据集 | OCMR SMI |
|---|---|
| CLEF | 0.650202 |
| JPO | 0.604444 |
| UOB | 0.859930 |
| USPTO | 0.746284 |
README benchmark table; evaluator_benchmarks.py lines 117–146 · 原文来源 ↗
06 / 消融与局限
基团缩写、非常规绘图和立体化学仍容易出错；片段归一化也可能丢弃不相连组分。README 第二指标称 Tanimoto，但评测代码实际对半径 3 的 Morgan 指纹计算 Dice，因此此处不绘制该列。正式消融表尚未纳入；论文原始 Figure 1 依据共同作者保留的复用权展示。
指纹相似度高不保证解码分子完全相同；化学有效性与结构一致性需分别检查。
07 / 个人贡献
正式论文列名第二作者。
08 / 论文与代码
引用这项研究
OCMR: A comprehensive framework for optical chemical molecular recognition. Computers in Biology and Medicine · 163, 107187, 2023. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010482523006522