一种基于肺部常规H&E病理切片的染色归一化方法

本发明涉及一种基于肺部常规H&E病理切片的染色归一化方法。它解决了现有技术中病理图像染色归一化方法识别能力不足且染色分离不准确的问题。它包括S1、数字病理切片数据预处理；S2、建立粗略染色归一化模型并输出经过颜色迁移后的图像；S3、使用改进StainGAN网络对输出图像进行细粒度归一化处理。本发明的优点在于：减少了不同染色批次和设备引起的颜色差异，为深度学习模型提供了更加标准化的输入数据，降低了对训练数据的依赖，提高了对复杂组织结构的识别能力，同时有效减少了背景噪声的影响，保留了更多的细节信息。不仅提高了染色归一化的准确性和一致性，还提升了病理图像的细节恢复能力，特别是在肺癌病理图像分析中具有明显优势。