显微图像中单细胞实例分割是一项关键的细胞生物学技术，它能够将显微镜图像中的细胞划分到对应的实例中，获取每个细胞的位置和形态信息，进而深入、详细地了解细胞内部结构和功能。同时，作为细胞分析的基础，细胞实例分割技术广泛应用于疾病诊断医治、药物筛选开发等领域，展现出重要的应用价值。

细胞实例分割的准确性直接影响生物学研究中定量分析等任务的可靠性。因此，自动、高效、精确的细胞实例分割技术已成为生命科学和医学研究领域的一种有效工具。目前，研究人员致力于开发和完善各种基于传统图像处理方法和深度学习方法的细胞实例分割技术，但以下挑战性困难的存在使其难以精确分割细胞实例。

细胞粘连：细胞粘连是指多个细胞在显微镜下相互粘附，形成一个难以分割的连续结构。细胞边界的模糊性使得难以将其分为独立单元，产生分割错误，从而影响分割准确性。

弱信号：因荧光强度不同或受到目标在显微镜中的位置影响，荧光显微镜拍摄的细胞往往存在一些低强度区域。这些区域通常难以检测出来，从而降低了图像分析的准确性。

缺乏大规模数据集标注：生物医学图像标注的专业性较强，通常依赖专家进行，人工标注成本高。因此实际应用中往往缺乏足够数量的标注数据，使得机器学习模型的训练和性能评估受到限制。

细胞的形态和颜色变化复杂：在显微镜图像中，细胞的形态和颜色会因为不同的生理状态、细胞类型以及拍摄条件等而发生变化，现有的模型大多针对特定数据集设计，难以适配细胞形态和风格的变化。

为克服上述挑战性问题，本文提出了新的实例分割架构，包括创新的数据增强模块、语义感知模块、Transformer骨干网络以及域适应策略等组成部分。实验证明，该架构有效地解决了上述场景中的细胞实例分割问题，并在LIVECell数据集与Hek293T数据集上取得了优于其他方法的性能表现。

本文主要工作和创新点包括：

为解决细胞粘连与弱信号问题，本文提出了语义感知模块以提高粘连细胞实例辨别度与弱信号区域分割完整性。该分支能识别前景、细胞内部和细胞边界的语义信息。通过将骨干网络输出与语义特征相结合，为检测和分割任务提供额外信息。前景和背景类的语义信息提高了弱信号区域的分割完整性，而边界语义信息则提高了重叠和接触细胞之间的实例区分度，使得实例分割更加精确。

为解决标注数据量不足问题，本文提出了一种名为“空间填充”的新型数据增强模块。该方法首先基于现有标注创建细胞数据库，然后随机挑选适量细胞实例并进行调整。最后，将这些实例叠加到训练图像的空白区域上，从而不断生成新的训练数据。该方法充分发挥现有标注实例的作用，可以大幅增强训练数据的多样性，减轻对人工标注的依赖，同时提升模型的泛化表现。

为解决细胞形态和颜色变化的问题，本文使用Swin Transformer主干网络，通过泛全局的注意力机制，帮助模型适应不同形状、大小的细胞。与此同时，提出域适应策略来减小不同细胞类型图像特征之间的差异。具体来说，域适应策略分为两阶段：第一阶段通过对抗网络拉近源域与目标域间的特征分布。第二阶段生成高质量的伪标签并采用伪标签对目标域图像进行像素级监督训练。通过注意力机制、对抗网络和伪标签增强训练，提高模型鲁棒性并优化模型在目标数据上的分割性能。