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大分子晶体学对理解疾病的理解产生了重大贡献，更重要的是，如何通过提供蛋白质的原子共生3D结构来治疗它们。这是通过从重要的生物学途径中收集蛋白质晶体的X射线衍射图像来实现的。点调子用于检测具有可用数据的晶体的存在，这些晶体的斑点是用于解决相关结构的主要数据。具有快速准确的斑点查找是必不可少的，但是用于生成X射线衍射图像的同步器束线的最新进展使我们达到了现有最佳的Spotfinders可以做到的范围。必须删除此瓶颈，以便Spotfinder软件可以跟上X射线梁线的加快 - 重新改进，并能够看到解决衍射图像时遇到的最具挑战性问题所需的弱或分散点。在本文中，我们首先介绍Bragg Spot检测（BSD），这是一个大型基准Bragg Spot图像数据集，其中包含304张图像，其中有66 000多个景点。然后，我们与图像预处理，U-NET分割主链以及包括伪像删除和分水岭分段的后加工有关，讨论开源可扩展的基于U-NET的Spotfinder Bragg Spot Finder（BSF），并进行了图像预处理，U-NET分割骨架和后处理。最后，我们对BSD基准进行实验，并获得（就准确性而言）与使用两个流行的Spotfinder软件包（Dozor和Dials）获得的结果相当或更好，这表明这是支持未来扩展和改进的合适框架。
Bragg Spot Finder（BSF）：新的机器学习
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