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小海龜率先實現(xiàn)AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)字PCR完美融合

瀏覽次數(shù):1850 發(fā)布日期:2025-6-12  來源:本站 本站原創(chuàng),轉(zhuǎn)載請注明出處
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(lǐng)域取得了新的技術(shù)突破,也是小海龜科技踐行“引領(lǐng)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(shù)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(shù)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(luò)架構(gòu)徹底改變了這一局面。該技術(shù)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(luò)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(luò)(S-SRNet)進行圖像修復,最終通過輕量級的YOLO-mini網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)高精度的定量分析。這一技術(shù)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(luò)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(luò)(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(shù)在關(guān)鍵指標上全面領(lǐng)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(shù)突破的意義遠超學術(shù)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(lǐng)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(shù)的成功融入將為其產(chǎn)品線注入更強勁的技術(shù)動能。對于終端用戶而言,R³Net技術(shù)的應(yīng)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(shù)的成功應(yīng)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(lǐng)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(shù)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。

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

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