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UnMICST是用于细胞核识别和组织分割的通用深度学习模型,采用UNet架构生成概率图以提升下游图像二值化准确性,支持多种组织类型,提供solo(仅DNA通道)和duo(DNA+核膜染色)版本,可处理真实显微图像中的复杂形态与伪影。
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