突破！数字PCR进入AI时代

导读： 近日，复旦大学与上海小海龟科技有限公司的联合研究团队开发了一种基于三相神经网络稳健绝 对定量方法的R³Net，用于处理有噪声的 cdPCR 图像。 特别提示 微信机制调整，点击顶部"仪器信息网" → 右上方"…" → 设为 ★ 星标，否则很可能无法看到我 们的推送。 近日，复旦大学与上海小海龟科技有限公司的联合研究团队开发了一种基于三相神经网络稳健 绝 对 定 量 方 法 的 R³Net （ Recognition-Res toration-Reading Net ） ， 用 于 处 理 有 噪 声 的 cdPCR 图像。 该技术采用噪声识别-图像修复-芯片读取的三阶段处理流程，首先通过U-Net网络精准识别 噪声区域并生成噪声掩码，随后利用创新的脉冲通道分离残差网络（S-SRNet）进行图像修 复，最终通过轻量级的YOLO-mini网络实现高精度的定量分析。这一技术架构的独特之处在 于其时序输入机制，通过在不同时间步长输入带噪图像和噪声掩码，网络能够更有效地区分前 景噪声和背景区域，实现更精准的噪声处理。同时，脉冲神经网络（SNN）的引入不仅提升了 计 算 效 率 ， 更 增 强 了 系 统 的 时 ...