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gldm：用约束图潜扩散模型击中分子生成
Conghao Wang获得了中国西安北大学的计算机科学技术学士学位。 他目前是新加坡南南技术大学计算机科学与工程学院的博士候选人。 他的重点是将可解释的AI应用于药物机理预测的应用，以及使用生成模型的小分子和生物制剂的从头设计。 Hiok Hian Ong获得了新加坡南南技术大学的工程科学学士学位（计算机科学）和科学硕士（技术管理）。 他目前正在担任机器学习工程师。 他的研究兴趣在于生物信息学，神经网络和机器学习之间的交集。 Shunsuke Chiba于2006年在东京大学Koichi Narasaka教授的监督下获得了博士学位。 2007年，他从事独立职业，担任新加坡南南技术大学（NTU）学院的独立职业，他目前是化学教授。 他的研究小组着重于从根本上新颖和实用的合成反应和催化的发展，这些反应和催化对于有效供应了药物兴趣的复杂有机分子。 Jagath Rajapakse是新加坡南南技术大学计算机科学与工程学教授。 他拥有莫拉图瓦大学，斯里兰卡大学的电子和电信工程学士学位，以及美国布法罗大学的电气和计算机工程的MS和PHD学位。 收到：2023年11月19日。Conghao Wang获得了中国西安北大学的计算机科学技术学士学位。他目前是新加坡南南技术大学计算机科学与工程学院的博士候选人。他的重点是将可解释的AI应用于药物机理预测的应用，以及使用生成模型的小分子和生物制剂的从头设计。Hiok Hian Ong获得了新加坡南南技术大学的工程科学学士学位（计算机科学）和科学硕士（技术管理）。他目前正在担任机器学习工程师。他的研究兴趣在于生物信息学，神经网络和机器学习之间的交集。Shunsuke Chiba于2006年在东京大学Koichi Narasaka教授的监督下获得了博士学位。2007年，他从事独立职业，担任新加坡南南技术大学（NTU）学院的独立职业，他目前是化学教授。他的研究小组着重于从根本上新颖和实用的合成反应和催化的发展，这些反应和催化对于有效供应了药物兴趣的复杂有机分子。Jagath Rajapakse是新加坡南南技术大学计算机科学与工程学教授。他拥有莫拉图瓦大学，斯里兰卡大学的电子和电信工程学士学位，以及美国布法罗大学的电气和计算机工程的MS和PHD学位。收到：2023年11月19日。他正在德国的认知和脑科学学院和美国国家心理健康研究所访问科学家。他正在马萨诸塞州理工学院的生物工程系访问教授。Rajapakse教授的研究工作在数据科学，机器学习，大脑成像以及计算和系统生物学领域。他目前的研究重点是开发用于诊断和治疗脑部疾病的技术和工具。他还在深入学习中研究抗癌药物发现。修订：2024年3月8日。接受：2024年3月3日©作者2024。牛津大学出版社出版。这是根据Creative Commons归因非商业许可（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）发行的开放访问文章，该媒介在任何媒介中允许非商业重复使用，分发和复制，前提是原始工作被正确引用。有关商业重复使用，请联系journals.permissions@oup.com
球面反卷积信息滤波纤维束图
简介：人们越来越有兴趣开发使用扩散 MRI 纤维束成像分析活体整个人脑结构连接的方法和模型。这些分析依赖于连接组重建的稳健性和生物学准确性；不幸的是，许多方法因素都会影响这种重建（以及任何衍生的测量值），甚至包括播种策略 [1] 。部分原因是在流线纤维束成像中，轨迹是彼此独立生成的，因此大脑中的特定通路可能相对于底层生物学被过度定义或定义不足。在这里，我们提出了一种全脑纤维追踪数据的后处理滤波器，以补偿这种方法偏差。方法：Raffelt 等人 [2] 的模拟结果表明，使用球面反卷积产生的纤维取向分布 (FOD) 中每个峰的幅度与与该峰对齐的体素内轴突的细胞内体积分数成正比。因此，如果全脑纤维追踪的结果是对底层神经元轴突结构的完美重建，则高角度分辨率空间中的轨迹密度应与 FOD 峰值的方向和相对幅度相对应。因此，我们可以构建一个简单的成本函数：