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。

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。