本研究提出RCMed，一个全方位的医疗AI助手，利用层次化的视觉-语言对齐技术，提高多模态输入和输出的准确性，改善细胞分割和解剖特征定位，推动以人为本的AI医疗进步。

本研究评估了通用模型与病理基础模型在细胞分割和分类中的表现差距，分析了补丁嵌入和不同编码器的效果，明确了两种模型的优缺点，为细胞病理学分析提供了指导。

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。

本研究提出了一种新框架，利用级联扩散模型合成2D和3D显微图像，以提高细胞分割的自动化水平。实验结果表明，结合合成数据与真实数据训练的模型，细胞分割性能提升可达9%。

形态学分析在表型药物发现中至关重要。高通量自动成像和机器学习的进步推动了细胞形态特征的分析，促进了药物重用和新疗法的发展。本文综述了形态学分析的流程、策略及数据集，强调深度学习在细胞分割和图像学习中的应用，并探讨了该领域的挑战与机遇。

细胞分割在生物医学研究中至关重要。深度学习方法如CNNs在这方面取得进展，但显微镜像差仍是挑战。本研究利用DynamicNuclearNet和LIVECell数据集评估模型性能，模拟不同像差。结果表明，FPN结合SwinS在轻微像差下表现出色，而Cellpose2.0适合处理复杂细胞图像。研究为选择合适的分割模型提供了指导，提高了分割的可靠性。

近年来，提出了无监督的细胞分割方法，其中一种名为CellMixer的创新方法展示了在医学成像、细胞生物学和诊断学等领域的可扩展性和潜力。

本文介绍了一种解决多模态显微图像细胞分割问题的方法，通过开发基于细胞的低级图像特征的自动分类流程和训练分类模型，再针对每个类别训练单独的分割模型，达到了高效且准确的细胞分割。该方法在 NeurIPS 2022 Cell Segmentation Challenge 中取得了优异的 F1 得分 0.8795，并在时间容限范围内运行。