本研究提出了CellViT++框架，旨在解决数字病理学中细胞分割和分类对大量标注数据的依赖。该方法利用视觉变换器和基础模型，高效提取细胞特征，适应未见细胞类型，并在无专家注释的情况下生成高质量训练数据，对数字病理学的发展具有重要影响。