多模态显微图像的细胞分割仍然是一个挑战，为了解决这个问题，我们首先开发了一个基于细胞的低级图像特征的自动分类流程，然后训练了一个基于类别标签的分类模型。然后，我们针对每个类别训练了一个单独的分割模型，使用对应类别中的图像。此外，我们还部署了两种类型的分割模型，分别用于分割具有圆形和不规则形状的细胞。此外，为了增强分割模型的效率，我们采用了一种高效且强大的主干模型。在 NeurIPS 2022 Cell Segmentation Challenge 的调优集上评估，我们的方法达到了 F1 得分 0.8795，所有情况的运行时间都在时间容限范围内。

Oct, 2023

细分、测量和分析细胞图像的关键步骤在于对象分割。深度学习基于的工具在该领域中逐渐取得了主导地位，以 Cellpose 为代表的专业模型在准确性和用户友好性方面不断提升，多模态细胞分割挑战推动了准确性、效率和可用性方面的创新。文档、共享和评估标准的日益重视加快了朝着真正通用方法的目标迈进。

Nov, 2023

用于多模态高分辨率显微镜图像的弱监督细胞分割是一个基本任务。本文提出了 MEDIAR，这是一个周全的细胞实例分割流程，将数据中心和模型中心方法相结合，实现了在多模态下的高效分割。

Dec, 2022

本研究使用深度学习算法和点标签编码方法，实现对 PMS2 染色大肠癌和扁桃体组织图像进行单个细胞检测和分割的目标，相比现有技术，本算法在不增加标注工作的情况下显著提高了细胞检测和分割的效果。

Oct, 2019

本文提出了一种元学习的方法，通过利用来自不同领域的标注图像数据集和目标领域内有限数量的标注图像数据集来训练通用、适应性强的少样本学习模型，来解决显微镜图像中的细胞分割问题。实验表明，使用标准分割神经网络体系结构，1 到 10 个数据样本的元学习结果有很好的表现。

Jun, 2020

本文探讨了通用细胞类型和成像方式的分割网络训练，并发现了一些训练技巧和共性特征，提高了分割性能。实验结果表明，我们的方法能够适用于全新的数据集。

Jul, 2022

本文介绍了一种基于深度学习的微观细胞图像语义分割，提出了针对数据量少的高效学习框架，并提出了一次学习和部分监督学习这两种学习策略以及使用小提示图像的新型分割方法。实验结果证明，与传统方法相比，提出的方法提高了 Dice 系数 (DSC)。

Apr, 2023

利用多模式单细胞技术，通过整合不同数据类型并建模模态之间的相互关系，为疾病生物标志物检测和药物发现提供了改进，实验结果表明机器学习技术对于建模细胞发展中 DNA 到 RNA 及蛋白质之间的协变性具有显著效果，有望推动对细胞分化和功能的理解并发挥机器学习的潜能。

Nov, 2023

通过引入少样本领域自适应方法，仅需要标注新数据中一到五个细胞即可快速调整模型以保持高准确性，在处理具有细长且非凸形态的细菌数据集时，取得了显著的准确度提升。

Feb, 2024

通过分割选择方法实现大规模三维细胞追踪，该方法在两个方面对大规模显微数据集中的细胞追踪问题具有有效性：（i）能够解决拥有数百万分割实例的 TB 级三维时间数据集的问题；（ii）能够在不依赖稀缺的三维标注数据的情况下与使用深度学习的方法达到竞争水平。该方法通过分割假设的层次结构计算细胞轨迹和分割，并通过最大化相邻帧之间的重叠来选择不相交的分割。证明该方法在细胞追踪挑战中实现了最先进的结果，并且拥有更快的整数线性规划公式。此外，我们的框架灵活性强，支持来自现成细胞分割模型的分割，并能够将它们组合成一个提高追踪效果的整体。代码可以在此链接中找到：https:// 此链接网址

Aug, 2023