SparseSeg：稀疏标注下冷冻体电子显微镜的目标条件发现分割

冷冻体积电子显微镜（cryo-vEM）能够以近原生状态可视化细胞超微结构，但其广泛应用受限于图像对比度低以及密集体素级标注成本高。现有自动分割方法在跨细胞类型、细胞器类别和成像条件时往往泛化能力较差。本文提出SparseSeg，这是一种目标条件化、稀疏性驱动的分割框架，它将细胞器分割视为一个发现过程，而非封闭集合分类任务。SparseSeg利用少量上下文特异性的示例，在体数据中迭代传播可靠监督。该方法结合稀疏的基于图像块的采样、多核U-Net以及几何一致性细化，在抑制依赖上下文的假阳性的同时扩展高精度分割。在连续冷冻聚焦离子束扫描电子显微镜（cryo-FIB--SEM）和常规vEM数据集上，SparseSeg在极端稀疏标注条件下实现了稳健分割，包括标注切片少于1%的情形。该框架在保持用于定量cryo-vEM分析的形态学保真度的同时，降低了标注负担。

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SparseSeg：稀疏标注条件下冷冻体积电子显微镜的目标条件发现式分割

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Bowen Shi， Yanjun Li， Qi Ouyang， Yanan Zhu

doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.13.738355

Bowen Shi 1 浙江大学； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。 保留所有权利。未经许可不得转载。

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发布于 2026 年 7 月 14 日。

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Bowen Shi， Yanjun Li， Qi Ouyang， Yanan Zhu

bioRxiv 2026.07.13.738355； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.13.738355

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Bowen Shi， Yanjun Li， Qi Ouyang， Yanan Zhu

bioRxiv 2026.07.13.738355； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.13.738355

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.13.738355v1?rss=1

🏷️ 冷冻体电子显微镜 图像分割 稀疏标注 U-Net 细胞器识别