تُعد المؤشرات الشكلية لخلايا السرطان المختلفة ضرورية للعلماء في التشخيص النسيجي لتحديد مراحل السرطان. وللحصول على معلومات شكلية كمية، نقدّم شبكة نهائية إلى النهائية لتقسيم صور المختبرات النسيجية على نحو شمولي (Panoptic Segmentation). في الآونة الأخيرة، تم اقتراح العديد من الطرق التي ركزت على تقسيم الخلايا على مستوى المعنى (Semantic-level) أو على مستوى المثيل (Instance-level). على عكس الطرق الحالية لتقسيم الخلايا، فإن الشبكة المقترحة توحّد كشف الكائنات، وتحديد مواقعها، وتخصيص معلومات الفئة على مستوى البكسل للمناطق ذات التداخل الكبير، مثل الخلفية. يتم تحقيق هذا التوحيد من خلال تحسين دالة الخسارة الشكلية الجديدة، ودالة خسارة مربعات الحدود لشبكة اقتراح المناطق (RPN)، ودالة خسارة المصنّف لـ RPN، ودالة خسارة مصنّف الخلفية مقابل المقدمة في وحدة التقسيم (Segmentation Head) بدلًا من دالة الخسارة الخاصة بالفئة، بالإضافة إلى دالة خسارة مربعات الحدود للجسم الخلوي المقترح، ودالة خسارة القناع للجسم الخلوي. تُظهر النتائج أن الطريقة المقترحة لا تتفوّق فقط على أحدث الطرق المطروحة في مجموعة بيانات تحدي المختبرات الرقمية للطب الشرعي (MICCAI) لعام 2017، بل تقدّم أيضًا حلًا فعّالًا ونهائيًا إلى النهائية لتحدي التقسيم الشمولي.