近日，復旦大學與上海小海龜科技有限公司的聯(lián)合研究團隊在國際知名專業(yè)期刊《Sensors & Actuators: B. Chemical》上發(fā)表了題為 "R³Net: A three-phase neural network for noise elimination and accurate quantification in chip-based digital PCR"的突破性論文 (https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925400525008998) ，標志著小海龜科技在BioAI（生命科學人工智能）領域取得了新的技術突破，也是小海龜科技踐行“引領生命科學與分子診斷進入數(shù)字時代”企業(yè)座右銘的重要體現(xiàn)。
  
傳統(tǒng)的芯片式數(shù)字PCR（cdPCR）在實驗操作與圖像采集過程中，不可避免的面臨熒光污染噪聲、暗場干擾、光泄漏等多重技術挑戰(zhàn)，這些問題有可能直接影響檢測結(jié)果的精度和可靠性。而現(xiàn)有的傳統(tǒng)圖像處理方法在處理這些復雜噪聲時往往力不從心，成為制約數(shù)字PCR技術進一步提升的瓶頸。

小海龜科技的R³Net（Recognition-Restoration-Reading Net）以其創(chuàng)新的三相神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)徹底改變了這一局面。該技術采用噪聲識別-圖像修復-芯片讀取的三階段處理流程，首先通過U-Net網(wǎng)絡精準識別噪聲區(qū)域并生成噪聲掩碼，隨后利用創(chuàng)新的脈沖通道分離殘差網(wǎng)絡（S-SRNet）進行圖像修復，最終通過輕量級的YOLO-mini網(wǎng)絡實現(xiàn)高精度的定量分析。這一技術架構(gòu)的獨特之處在于其時序輸入機制，通過在不同時間步長輸入帶噪圖像和噪聲掩碼，網(wǎng)絡能夠更有效地區(qū)分前景噪聲和背景區(qū)域，實現(xiàn)更精準的噪聲處理。同時，脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡（SNN）的引入不僅提升了計算效率，更增強了系統(tǒng)的時間敏感性，為復雜噪聲環(huán)境下的圖像處理提供了全新的解決方案。

實驗結(jié)果表現(xiàn)出色。團隊使用肺癌、新冠病毒、流感病毒等DNA樣本進行了大量測試，R³Net技術在關鍵指標上全面領先：檢測準確性方面，在處理有干擾的圖像時，R³Net的準確率高達88.47%，圖像清晰度和相似度指標分別達到41.38和99.72%，遠超傳統(tǒng)方法。處理速度方面，新開發(fā)的輕量化算法在保持98.27%高精度的同時，系統(tǒng)資源占用比傳統(tǒng)方法減少了98%以上，處理一張圖片僅需1.3秒，完全滿足臨床快速檢測的需求。

這項技術突破的意義遠超學術層面，其商業(yè)價值和市場前景同樣令人矚目。小海龜科技作為國內(nèi)數(shù)字PCR與數(shù)字等溫等數(shù)字分子檢測產(chǎn)品的領軍企業(yè)，擁有從BioDigital 青分體機到SCI Digital Pro全自動一體機的完整產(chǎn)品矩陣，此次AI技術的成功融入將為其產(chǎn)品線注入更強勁的技術動能。對于終端用戶而言，R³Net技術的應用意味著即使在復雜的實驗環(huán)境中，也能獲得更加穩(wěn)定可靠的檢測結(jié)果。

R³Net技術的成功應用標志著數(shù)字PCR開始進入AI驅(qū)動的新時代，也是小海龜科技在BioAI領域布局的開始。作為全球生命科學研究AI社區(qū)BioBuddy的發(fā)起方之一，小海龜科技正在構(gòu)建一個涵蓋BioSalesAI數(shù)字員工解決方案、生命科學人工智能訓練中心等多元化技術方案和產(chǎn)品組合。歡迎有興趣的行業(yè)伙伴和科研人員交流與合作。

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https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925400525008998
 

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