本研究提出了一种多框提示触发的不确定性估计方法，提升了Segment Anything模型（SAM）在医学图像分割中的性能。通过弱监督和伪标签技术，显著提高了细胞和病变的分割准确性，超越了现有模型。此外，研究还提出了全自动的无提示框架（UN-SAM），实现了高效的细胞核分割，展现出良好的泛化能力。