我们提出了一种基于可标注效率的对比学习模型（LECL），用于检测和分类3D免疫荧光图像中的细胞核。该方法克服了使用点注释进行训练时的困境，并解决了多个z堆叠帧引起的问题。实验结果表明，该框架在检测和分类3D免疫荧光图像中的细胞核方面是有效且高效的。