[发明专利]一种基于生成对抗网络的IHC图像生成方法及系统

权利要求书

1.一种基于生成对抗网络的IHC图像生成方法，其特征在于，包括：

获取检测者目标部位切片的冰冻HE图像；

对所述冰冻HE图像进行切分，得到若干个冰冻HE子图像，并对所述冰冻HE子图像的位置信息进行标注；

将若干个所述冰冻HE子图像分别输入至训练好的石蜡HE图像生成器，得到每一所述冰冻HE子图像对应的石蜡HE子图像；所述训练好的石蜡HE图像生成器为以样本冰冻HE子图像为输入，样本石蜡HE子图像为标签训练得到的生成器；

将每一所述石蜡HE子图像分别输入至训练好的IHC图像生成器，得到每一所述石蜡HE子图像对应的IHC子图像；所述训练好的IHC图像生成器为以样本石蜡HE子图像为输入，以样本IHC子图像为标签训练得到的生成器；

根据标注的位置信息将所有所述IHC子图像进行拼接，得到IHC图像。

2.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的IHC图像生成方法，其特征在于，在所述将若干个所述冰冻HE子图像分别输入至训练好的石蜡HE图像生成器之前，还包括：

构建第一生成对抗网络；所述第一生成对抗网络包括石蜡HE图像生成器、高分辨率判决器和低分辨率判决器；

对所述第一生成对抗网络进行训练，得到训练好的第一生成对抗网络；所述训练好的第一生成对抗网络的石蜡HE图像生成器即为所述训练好的石蜡HE图像生成器；

在对所述第一生成对抗网络进行训练时，所用的损失函数包括核约束损失函数、内容一致性约束损失函数和纹理一致性约束损失函数；

所述核约束损失函数的表达式为：

L_H＝f(x)-f(x')₁

其中，L_H表示核约束损失函数值，x表示样本冰冻HE子图像，x'表示样本虚拟石蜡HE子图像，f()为细胞核分割算法，f(x)为样本冰冻HE子图像的细胞核，f(x′)为样本虚拟石蜡HE子图像的细胞核；

所述内容一致性约束损失函数的表达式为：

其中，L_NCE(E,T)表示样本扩充冰冻HE子图像E和纹理特征图T的内容一致性约束损失函数值，g(T,m)表示纹理特征图T的第m层特征块中的一个向量，g(E,m)⁺则表示样本扩充冰冻HE子图像的第m层特征块中与g(T,m)对应位置的向量，g(E,m)_n^-表示样本扩充冰冻HE子图像的第m层特征块中与g(T,m)非对应位置的向量；τ表示温度系数，用于平衡分布；N表示非对应位置的向量的采样次数；S_L表示纹理特征图的特征块中随机选取的向量个数；M表示特征层的总层数；

所述纹理一致性约束损失函数的表达式为：

L_Texture＝||x'_sf-T_cj||₁

其中，L_Texture表示纹理一致性约束损失函数值，x'_sf表示样本虚拟石蜡HE子图像以预设比例缩放后的图像，T_cj表示纹理特征图以预设裁剪范围裁剪后的图像。