cellpose-cell-segmentation

Name: cellpose-cell-segmentation
Author: bg-szy

Escrita e Conteúdo

Autor: bg-szy

DL cell/nucleus segmentation for fluorescence and brightfield microscopy. Pre-trained models (cyto3, nuclei, tissuenet) and a generalist flow-based algorithm segment cells without retraining. Outputs label masks for morphology and tracking. Use scikit-image watershed for rule-based; Cellpose when DL generalization across staining is needed.

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Cellpose — Deep Learning Cell Segmentation

Overview

Cellpose uses a flow-based neural network to segment individual cells or nuclei in fluorescence microscopy images without manual parameter tuning. Pre-trained models (cyto3, nuclei, tissuenet) generalize across cell types, magnifications, and staining conditions — eliminating the need for manual threshold selection or watershed parameter optimization. Cellpose outputs integer label masks (each cell = unique integer) compatible with

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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