通过本文的实践，我们展示了如何使用 UNET 模型实现高精度的细胞图像分割。从数据准备、模型构建到训练和评估，每个步骤都对最终结果有着重要影响。未来，随着深度学习技术的不断发展，我们可以期待更强大的模型架构和更高效的训练方法，进一步推动生物医学图像分析领域的发展。结合 Transformer 架构提升长距离依赖建模能力利用半监督学习和弱监督学习处理标注数据不足的问题开发实时细胞分割系统，支持临床诊