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。

AMA-SAM: Adversarial Multi-Domain Alignment Model for High-Fidelity Histological Nuclei Segmentation
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