深度学习分割模型在生物物理与生物医学数据中的性能对比研究

《Biophysical Journal》：Perspectives: Comparison of Deep Learning Segmentation Models on Biophysical and Biomedical Data

本期推荐：针对生物物理实验中常见的小样本训练数据挑战，研究人员系统比较了卷积神经网络(CNN)、U-Net、视觉Transformer(ViT)和视觉状态空间模型(VSSM)四种主流深度学习架构在图像分割任务中的表现，建立了不同模型的最佳适用场景选择标准，为生物物理和生物医学领域的智能分析工具选择提供了实践指南。

　　深度学习技术已广泛应用于生物物理学领域，助力实现图像分割、特征选择和去卷积等任务的自动化。面对众多各具优劣的深度学习架构，如何选择最适合特定应用的模型成为关键挑战。本研究聚焦生物物理实验常见的小训练数据集场景，对四种主流架构——卷积神经网络(CNN)、U-Net、视觉Transformer(ViT)和视觉状态空间模型(VSSM)进行了系统性能对比。通过建立不同模型的最佳适用条件评估体系，为领域研究者提供了具有实操价值的架构选择路线图。