个性化细胞分割：面向参考引导细胞类型分割的基准与框架
计算机视觉与模式识别
2026-03-17 v1
摘要
准确的细胞分割对生物医学成像研究至关重要。尽管近期的深度学习模型已推进此任务，但大多数方法仅限于通用细胞分割，缺乏区分特定细胞类型的能力。本文引入了个性化细胞分割（PerCS）任务，旨在给定参考细胞后分割指定类型的细胞。为支持该任务，我们通过重新组织公开数据集建立了基准，得到 1,372 张图像和超过 110,000 个已标注细胞。作为首个解决方案，我们提出了基于 DINOv2 背板的 PerCS-DINO 框架。通过集成图像特征和参考嵌入中的跨注意力变换器和对比学习，PerCS-DINO 有效地分割与参考匹配的细胞。大量实验表明，我们提出的 PerCS-DINO 有效且凸显了该新任务的挑战。我们期望 PerCS 能作为推进细胞基质应用研究的有用测试平台。
引用
@article{arxiv.2603.14321,
title = {Personalized Cell Segmentation: Benchmark and Framework for Reference-Guided Cell Type Segmentation},
author = {Bisheng Wang and Jaime S. Cardoso and Lin Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.14321},
year = {2026}
}
备注
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