一种CycleGAN基无监督模型的病理切片数字虚拟染色方法及系统

本发明公开了一种CycleGAN基无监督模型的病理切片数字虚拟染色方法及系统，属于数字病理学与人工智能数据处理领域。通过结合多模态信息，将未染色组织切片的自体荧光图像和DAPI图像作为输入，转化为传统苏木精‑伊红染色输出图像，用于病理学诊断。该方法利用无监督模型，避免了对像素级匹配训练集的依赖，突破了传统有监督模型限制。实验结果表明，生成的虚拟染色图像在染色一致性和对比度方面表现优异，可提升临床诊断的准确性和效率。此外，本方法采用常规荧光显微镜，避免了化学试剂和复杂实验设备的使用，为虚拟染色技术的临床转化提供了较高的实用价值。