摘要
细胞图像分割与计数是生物医学领域中一项基础且至关重要的任务，其在疾病诊断、药物研发以及基础生物学研究等方面具有广泛的应用价值。
传统的细胞图像分割与计数方法通常依赖于人工操作或简单的图像处理技术，存在着效率低下、精度不高以及难以处理复杂图像等问题。
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，基于深度学习的细胞图像分割与计数方法取得了突破性进展，为生物医学研究提供了强大的工具。
本综述首先介绍了细胞图像分割与计数的基本概念，然后重点概述了基于深度学习的细胞图像分割与计数方法的研究现状，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，展望了该领域未来的发展趋势。
关键词：细胞图像分割；细胞计数；深度学习；显微图像分析；人工智能
细胞图像分割与计数是数字病理学和生物图像分析中的两个基本任务，在疾病诊断、药物研发和生物学研究中发挥着至关重要的作用。
细胞图像分割是指将图像中的单个细胞从背景或其他细胞中分离出来的过程。
该过程旨在识别和描绘每个细胞的边界，以便于后续的定量分析，例如细胞计数、大小测量和形态学分析。
细胞计数是指确定图像中细胞数量的过程。
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