本研究提出TUMLS方法，旨在解决数字病理学中全视图图像的注释劳动强度和计算需求问题。该方法利用自编码器实现无监督细胞核分割，显著提高了工作流程的透明度和效率。评估结果表明，TUMLS在细胞核分割方面优于现有方法，展现出良好的应用潜力。

本研究提出了AMA-SAM模型，解决了细胞核分割方法依赖单一数据集的问题。通过引入条件梯度反转层和高分辨率解码器，该模型实现了领域不变表征学习，显著提升了组织学细胞核分割的性能。

本文介绍了基于Segment Anything Model (SAM)的细胞核分割方法，包括全自动无提示框架（UN-SAM）和单点提示网络（SPPNet），在生物医学图像分割任务中表现优异，超越了现有技术，具有良好的泛化能力和训练效率。

该文综述了数字病理学中细胞核分割与分类的深度学习方法，包括DTALE、分组变换器、多阶段实例分割、自监督预训练、提示框架、NuClick标注工具及NuCLS数据库，旨在提升乳腺癌等疾病诊断的准确性与模型透明度。

该文综述深度学习在数字病理学中的应用，涵盖组织学染色标准化、黑色素瘤细胞分类、乳腺癌基因表达预测、前列腺癌Gleason分级、大肠癌分级及细胞核分割等任务。研究采用图神经网络、卷积网络和弱监督学习，结合放射学与形态学特征，提升诊断准确性和计算效率，为肿瘤预后与异质性分析提供新方法。

该文综述了细胞核分割与分类的深度学习方法，包括DTALE、NuClick、CellViT、Mask-RCNN及弱监督分割框架，应用于乳腺癌等病理图像分析，旨在提升标注效率、分割精度与模型透明度，推动数字病理学临床应用。

该文综述数字病理学中的深度学习与图像分析研究：LymphoML利用可解释机器学习从H&E组织识别淋巴瘤亚型，准确性媲美病理学家且优于黑箱模型；其他研究包括微调Inception-v3分类乳腺组织、半监督CLASSMix模型、虚拟染色生成模型、靶向图像搜索，以及将H&E转换为特殊染色辅助肾病诊断；此外还发布大规模细胞核数据集NuInsSeg，并探索3D相位成像生成虚拟H&E及前列腺切片细胞分割用于癌症自动检测与分级。

本研究提出了一种新的细胞核分割方法，利用带标签和未标签数据，结合了归纳学习和传导学习的优势。该方法在医学图像分割中展示了良好的效果和潜力。

本研究提出了一种新的细胞核分割方法，利用带标签和未标签数据，结合了归纳学习和传导学习的优势。该方法在医学图像分割中展示了良好的效果和潜力。