肺癌是全球发病率最高的恶性肿瘤之一,严重威胁人类健康。免疫荧光染色技术被广泛应用于肺癌的早期selleck激酶抑制剂诊断、分期和预后评估,能够准确地检测肿瘤微环境中的分子标记物。然而,这项技术的高成本和复杂的设备使得其在资源有限地区的普及受到限制。虚拟染色作为一种新兴技术,具备潜力解决免疫荧光染色在成本和效率方面的局限性。然而,虚拟染色技术的应用面临诸多挑战。首先,生成高质量图像依赖于大量且均衡的医学影像数据,但获取这类数据并不容易,且数据的处理也相当复杂。此外,免疫荧光染色图像的特征具有高度的局部性和全局性,肿瘤标志物通常仅占图像的微小部分,因此虚拟染色的生成网络需要具备强大的特征提取能力。更为复杂的是,如何准确地生成标志物区域的形态特征,并将其与背景图像进行自然融合,这一问题构成了虚拟染色技术中的核心难题。因此,为了克服上述困难,本文开展的主要工Plasma biochemical indicators作如下:(1)基于小波变换高低频分离的病理图片生成模型研究。针对免疫荧光染色图像的特征具有高度的局部性和全局性,卷积层难以有效地提取较大的全局特征的问题,提出了一种基于小波变换高低频分离的图像生成框架——Wavelet-GAN(Wavelet-Generative Adversarial Network)。该框架通过小波变换将输入图像的特征分为低频和高频部分,从而在不同频率层次上进行分别处理。在该模型中,高频信息通过卷积神经网络处理,专注于局部细节的提取,而低频信息则通过自注意力机制进行处理,从而增强了全局信息的提取能力。自注意力机制的引入显著提升了模型在处理低频信息时的全局特征捕捉能力。通过动态调整特征权重,模型能够更精准地提取全局特征,改善了图像的宏观结构与局部细节的协调性。此外,本文还构建了一个高质量的虚拟染色数据集。通过对广州医科大学提供的非小细胞肺癌肿瘤样本数据进行精细整理和交叉配准,成功构建了一个具有代表性和高质量的数据集,为虚拟染色任务的研究提供了坚实的基础,确保了实验结果的科学性和可信度。最终的实验结果显示,模型生成图像的结构相似性相比基线方法提升了2.04%,而感知图像差异下降了1.11%,证明selleck Berzosertib了该方法在虚拟染色任务中的有效性和优势。(2)面向免疫标志物的病理图片生成模型研究。针对传统生成对抗网络在生成免疫标志物区域时的局限性的问题,提出了一种新的病理图像生成模型——STMGAN(Stain-To-Markers Generative Adversarial Network)。该模型通过精确的生成过程,旨在准确预测免疫标志物的表达并生成虚拟的免疫荧光染色图像。STMGAN的设计引入了染色损失函数和立体注意力机制,显著提升了生成模型的性能和适用性。通过立体注意力机制的引入,模型能够更加细致地捕捉和分析图像中的局部细节,尤其是免疫标志物区域。立体注意力结合了全局自注意力、位置注意力和通道注意力,通过逐步融合这三种权重,增强了对特定位置和通道的感知能力,从而改善了细胞结构和染色细节的提取。染色损失函数则专门针对免疫标志物区域的重要性不足的问题,聚焦于染色区域的准确性,强制模型在生成过程中精确再现免疫标志物的染色效果。最终的实验结果显示,模型生成图像的结构相似性相比基线方法提升了1.40%,除此之外生成的染色标志物更为精准,平均有34.88%的生成图像可以骗过专业的病理学家。最后,我们还深入分析了数据层面的影响因素,通过研究临床特征和组织亚型等医学特征,探索了其对免疫标志物生成效果的潜在影响。这些分析为进一步优化模型性能提供了理论支持,并为免疫荧光染色图像生成的下一步研究提供了有价值的指导。