虚拟染色模型的训练方法和明场虚拟染色图像的生成方法

摘要

本申请涉及一种虚拟染色模型的训练方法和明场虚拟染色图像的生成方法；虚拟染色模型的训练方法包括：获取训练数据；进行第一配准，获得第一训练数据集；进行第二配准，获得第二训练数据集；采用卷积神经网络模型搭建虚拟染色模型；将第一训练数据集送入所述虚拟染色模型进行训练；在所述虚拟染色模型的损失函数收敛后，使用第二训练数据集对所述虚拟染色模型进行训练。本申请提出的方法将由免疫荧光下或其他成像技术获得的组织未染色切片的暗场图像，通过图像配准，结合传统图像处理、深度学习图像生成，自动生成动态倍率、多尺度、多类型的明场虚拟染色图像；该生成的图像与真实的染色图像区域一致，为病理医生进行快速、准确的诊断提供支持。