一种基于深度学习的前列腺癌组织H&E虚拟染色算法

本发明涉及一种基于深度学习的前列腺癌组织H&E虚拟染色算法，属于恶性肿瘤领域，步骤1：获取前列腺癌组织切片白片与对应的H&E图像数据集；步骤2：将上述数据集进行数据预处理；步骤3：将上述预处理后的标准数据集输入模型进行训练；步骤4：将数据集输入设计的Attention‑CycleGAN网络，在输入源域图像后，模型将输出目标域的转换图像，训练前列腺癌组织H&E虚拟染色模型。该基于深度学习的前列腺癌组织H&E虚拟染色算法，模型在处理复杂图像转换任务时表现更加优异，生成的图像更加逼真和细致，判别器通过多层卷积网络提取输入图像的多尺度特征，结合空间注意力机制的增强特性，能够更准确地判断输入图像的真实性，从而提高整体模型的精度。