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一个新版本的Cellpose——由HHMI的Janelia研究校园的研究人员开发的流行工具，可以在显微镜图像中绘制不同细胞的边界——现在可以在不太完美的图像上工作，这些图像有噪声，模糊或采样不足。
现在，在扭曲的显微镜图像中挑选单个细胞就像点击一个按钮一样简单。
一个新版本的Cellpose——在显微镜图像中绘制不同细胞边界的流行工具——现在可以在不太完美的图像上工作，这些图像有噪声、模糊或采样不足。
许多用于分割显微镜图像中单个细胞的一般方法，包括以前版本的Cellpose，很难识别被噪声、模糊或欠采样扭曲的细胞边界。
Janelia集团领导人Carsen Stringer和Marius Pachitariu开始着手解决Cellpose3的开发问题。与之前训练模型以提高扭曲图像质量的方法不同，Cellpose3的训练目的是提高对扭曲图像的分割。
将Cellpose3恢复算法应用于失真图像时，可以产生清晰的恢复图像，然后可以很容易地使用原始Cellpose分割算法进行分割。
Cellpose3还在大量不同的图像集合上进行了训练，使用户能够轻松地使用新方法，这是Cellpose应用程序中的“一键”按钮，可以在他们自己的数据上使用。
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