獎勵驅動的非監督式影像分割方法可以透過幾個關鍵步驟擴展到其他類型的電子顯微鏡和成像技術。首先，這種方法的核心在於定義適合特定成像技術的獎勵函數。不同的顯微鏡技術（如透射電子顯微鏡TEM、掃描電子顯微鏡SEM等）具有不同的成像特性和數據結構，因此需要根據這些特性設計相應的獎勵函數，以捕捉特定的結構和特徵。
其次，獎勵驅動方法的靈活性使其能夠適應不同的數據類型和成像條件。透過調整參數空間和優化算法，可以針對不同的成像技術進行調整。例如，在SEM中，可能需要考慮表面結構的特徵，而在TEM中則可能更關注原子級別的細節。這樣的調整可以通過引入新的影像處理技術，如邊緣檢測和紋理分析，來增強獎勵函數的表現。
最後，將人類操作員納入回饋循環中，能夠進一步提升獎勵驅動方法的有效性。操作員可以根據實驗需求調整獎勵函數的權重，從而在不同的成像技術中實現更好的性能。