这篇文章详细介绍了u-Segment3D，这是一种用于将2D图像切片分割集成到3D实例分割的Python工具箱。它通过将2D预测转换为连续梯度场来克服传统2D到3D拼接方法的局限性，并使用梯度下降和中轴骨架来精确重建复杂的3D细胞形状。u-Segment3D实现了各种预处理、后处理和并行化技术，使其能够准确且可扩展地处理具有不同形态和挑战性成像条件的大量组织图像。该方法在多个生物医学数据集上进行了评估，展示了其在处理凸形、不规则和网络状细胞方面的 强大性能和通用性。
References:
- Zhou F Y, Marin Z, Yapp C, et al. Universal consensus 3D segmentation of cells from 2D segmented stacks[J]. Nature Methods, 2025: 1-14.
