研究人员开发了一种名为Chain-of-Prompts (CoP) 的新方法，用于细胞实例分割，显著减少了所需的标注工作量。这个无需训练的框架利用了SAM等基础模型，只需为每种细胞类型点击一次，而不是为每个实例单独点击。CoP通过利用基础模型图像编码器中的自然聚类，有效地分割了给定类型的所有实例，以最小的标注成本实现了超过90%的每实例性能。 AI
影响 降低了细胞分割任务的标注成本，可能加速数字病理学和生物成像领域的研究。
排序理由 该集群描述了一篇详细介绍细胞实例分割新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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