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。

该研究提出了一种基于多视图对比学习和HSIC约束的空间转录组学框架，利用人工智能技术预测基因表达。通过在乳腺癌和皮肤鳞状细胞癌数据集上的评估，验证了其在基因表达预测中的优越性。此外，开发了HisToSGE方法和STimage-1K4M数据集，提升了基因表达谱生成的分辨率和准确性，为细胞病理学研究提供了新工具。