摘要
一种半监督的组织切片图像虚拟染色方法,属于图像处理算法技术领域,具体方案如下:本发明通过标注原始图像和染色图像中的像素级组织类型,并在生成网络的训练过程中引入这一监督信息,实现了同一样本中不同组织的特异性染色。这种基于组织类型的监督机制能够显著提升染色结果的准确性和组织差异性,使生成的染色图像更贴近实际染色效果,从而满足病理学分析中对染色特异性的高要求。为了降低数据标注的成本,本发明设计了一种半监督训练方式。该方法在仅需对数据集中的部分图像进行组织标注的前提下,即可有效训练染色神经网络,避免了全数据集标注的繁琐过程。这一创新减少了数据准备的时间和人力成本,为在实际应用中的推广提供了便利。
技术关键词
组织切片图像
染色方法
图像处理算法技术
通道
格式
分辨率
样本
卷积模块
半监督训练
图像像素
网络结构
优化器
数据
生物