技术突破 - 复旦大学与上海小海龟科技联合开发了R³Net技术，采用三相神经网络（识别-修复-读取）处理有噪声的cdPCR图像 [1][2] - 技术流程包括：U-Net网络识别噪声并生成掩码，脉冲通道分离残差网络（S-SRNet）进行图像修复，YOLO-mini网络实现定量分析 [3] - 创新性体现在时序输入机制和脉冲神经网络（SNN）的应用，提升噪声处理精度和时间敏感性 [3] 性能表现 - 在肺癌、新冠和流感病毒DNA测试中，R³Net准确率达88.47%，图像清晰度41.38，相似度99.72% [4] - 轻量化算法保持98.27%精度同时，系统资源占用减少98%以上，单图处理仅需1.3秒 [4] - 技术显著提升复杂实验环境下的检测稳定性，推动数字PCR进入AI驱动时代 [4] 学术影响 - 研究成果发表于国际期刊《Sensors & Actuators: B. Chemical》，标题为R³Net: A three-phase neural network for noise elimination and accurate quantification in chip-based digital PCR [3]