论坛精文|UN-SAM通用无需提示的广义细胞核图像分割-分享

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点击蓝字    关注“捕精论坛” ▲论文题目及作者 01 介绍 本次分享一篇关于通用无需提示的广义细胞核图像分割算法的研究。 在数字病理领域，组织病理图像上的细胞核图像分割任务是形态学量化和肿瘤分级评估的基石。尽管这项任务意义重大，但由于组织样本中细胞核高度密集的分布，给细胞核图像分割任务带来了很大的困难。特别是针对自然图像设计的实例分割方法依赖于候选区域，难以区分相邻核，从而影响了单个核的精确分割。 在这种具有挑战性的背景下，经典的细胞核图像分割算法通过定制的网络结构和针对细胞核特征的监督策略进行了研究。这些研究在均匀数据集的完全监督条件下具有很高的准确性，并在推进该领域发挥着不可或缺的作用。然而，这些方法需要精心设计的后处理来识别核实例，这些实例容易受到密集的超参数搜 ………………………………