本文是一篇計算機碩士論文，在本文中，我們深入探討了基于生成對抗網絡（GAN）的病理圖像虛擬染色技術，特別是GAN在虛擬染色領域的應用。盡管現有虛擬染色方法已取得一定進展，但仍存在一些局限性。

1.緒論

1.1 研究背景和意義

作為全球高發的惡性腫瘤，肺癌嚴重危害人類的生命健康。根據世界衛生組織的統計數據，肺癌每年導致逾180萬人死亡，約占全球因癌癥死亡人數的18%。在中國，肺癌的發病率與死亡率呈現逐年上升趨勢，已躍升為我國癌癥死亡的首要因素。根據中國癌癥中心的統計，肺癌的年發病率達到45.8/10萬人，且發病趨勢逐年增加。盡管隨著醫學技術的進步，肺癌的治療方法取得了顯著進展，包括靶向治療（Targeted Therapy，TT）和免疫療法（Immunotherapy，IT）的應用，但總體存活率仍然較低。早期癥狀不明顯，許多患者在疾病進展到晚期時才被診斷，從而錯失了最佳的治療時機。根據最新的臨床數據，肺癌的五年生存率為17.8%，而在早期診斷并接受及時治療的情況下，生存率大大提高。除了早期診斷困難，肺癌的復發率（Recurrence Rate，RR）也相當高。研究表明，約30%的肺癌患者在治療后5年內出現復發。一旦復發，治療的難度和預后通常會大大惡化。因此，肺癌的早期診斷和精準預測，尤其是在患者個體化治療和復發監測中的應用，不僅對于揭示全球肺癌的發病趨勢和特點具有重要意義，還為制定更加有效的公共衛生政策和治療策略提供了有力的依據。

免疫熒光染色（Immunofluorescence Staining，IFS）技術[1]是一種廣泛應用于病理學研究和臨床診斷中的實驗技術，特別是在腫瘤細胞標記與表型分析中發揮著重要作用。通過特定的抗體與熒光染料結合，免疫熒光染色能夠高效地檢測組織或細胞樣本中的特定分子標記物，對于肺癌的早期診斷、分期及預后評估有著不可替代的作用。近年來，隨著分子靶向治療（Molecular Targeted Therapy，MTT）[2]和個性化醫療（Personalized Medicine，PM）[3]的興起，多重免疫熒光染色（Multiplex Immunofluorescence Staining，MIFS）[4]成為肺癌研究和臨床診療中的重要手段之一。多重免疫熒光染色可以同時檢測多個標記物，深入了解腫瘤微環境（Tumor Microenvironment，TME）[5]以及腫瘤細胞的相互作用，幫助揭示腫瘤的分子機制，并且提供更加精確的治療方案。

1.2 國內外研究現狀

1.2.1 基于深度學習的生成對抗網絡技術研究現狀

在基于深度學習的生成對抗網絡（GAN）圖像生成算法中，研究者們致力于建立兩個不同域之間的映射關系，尤其是在圖像風格遷移等任務中。該類算法可以分為兩種主要類別：無監督圖像生成和有監督圖像生成。

無監督圖像生成方法的優勢在于不需要對齊的數據集，因此可以應用于多種情境，特別是當獲取標注或配對數據非常困難時。無監督圖像生成算法的目標是從兩個圖像域中分別隨機提取樣本，并利用這種非配對的訓練方式進行圖像轉換。這些方法可以有效地進行風格遷移任務，即使在缺乏配對數據集的情況下，依然能夠獲得較好的遷移效果。許多相關的研究工作[9-16]集中在如何處理非配對圖像，并提出了多種創新算法，進一步提升了圖像生成的效果。盡管無監督方法在多個場景下表現出色，但它們也存在一定的局限性。主要的問題是，當數據集存在明確的配對數據時，無監督算法可能無法準確地建立兩個圖像域之間的映射關系。因此，針對配對數據的有監督圖像生成方法在某些應用場景下仍然具有不可替代的優勢。

有監督圖像生成方法通常依賴于配對數據集，以建立更加精確的映射關系。以Pix2pix [17]為例，它是一種開創性的監督圖像生成算法，具有較強的普適性，可以適用于多種圖像生成任務。Pix2pix基于條件GAN結構，將輸入圖像映射到目標域圖像，廣泛應用于圖像到圖像的轉換任務，如圖像修復、圖像上色等。進一步優化的Pix2pixHD [18]則在Pix2pix的基礎上，通過改進生成器結構，提升了高分辨率圖像生成的質量，尤其在細節呈現上有了顯著的改善。而Lab2pix[19]則在Pix2pixHD的框架下引入了雙向引導規范化和標簽引導的空間共同注意機制，并提出了一些新的約束損失函數，進一步提高了生成圖像的質量。這些技術創新使得Lab2pix在處理復雜的圖像生成任務時，能夠更好地保留圖像的語義信息和結構特征。

2. 相關理論基礎

2.1 深度學習基本思想

深度學習（Deep Learning）是人工智能領域中最為重要的技術之一，其主要目標是通過模仿人類大腦處理信息的方式，來實現對復雜數據的學習與理解。深度學習的核心思想和發展歷程與人工神經網絡（Artificial Neural Network，ANN）密切相關[38]，它通過多層神經網絡模型自動學習數據的特征，從而在各種應用領域實現高效的預測和分析。

深度學習的核心思想是通過構建多層神經網絡，學習輸入數據的高層次抽象表示。這些神經網絡的每一層都對輸入數據進行處理，逐步提取出從簡單到復雜的特征，從而實現數據的高效表示和理解。每一層的輸出不僅是對上一層輸出的處理，也是數據在更高抽象層次上的表達。通過這種層級特征的表示方式，深度學習模型能夠更加有效地理解數據中的復雜結構和內在關系。深度學習的另一個關鍵特點是端到端學習。與傳統機器學習依賴人工設計特征不同，深度學習能夠直接從原始數據中自動學習關鍵特征，簡化了整個建模流程，因此被廣泛應用為一種高效的算法框架。其性能很大程度上依賴于大數據支撐。通過大量樣本的訓練，模型能夠更好地理解數據內部規律，提升泛化與抗干擾能力。深度學習模型的訓練通常采用反向傳播（Backpropagation）算法進行優化[39]。在訓練過程中，模型會根據預測結果和實際目標之間的差異計算損失函數，并通過反向傳播將損失函數的梯度傳遞回網絡中的各個層。通過反向傳播，網絡中的參數（權重和偏置）會得到相應的更新，從而逐步降低損失，達到模型優化的目的。為了優化訓練過程，常常使用梯度下降（Gradient Descent）算法[40]，幫助模型加速收斂。

2.2 虛擬染色基本原理

虛擬染色技術是一種基于圖像處理與計算機算法的創新技術，通過模擬傳統染色方法的過程生成染色圖像，廣泛應用于數字病理學、癌癥檢測及組織學圖像分析等領域。與傳統染色方法不同，虛擬染色不依賴于化學染料和實驗室操作，而是通過深度學習和圖像處理技術，直接從未染色的組織圖像中生成染色效果。這一技術具有顯著的優勢，包括成本低、操作簡便且可重復性高。

虛擬染色的核心原理在于將輸入的原始組織圖像轉換為具有染色特征的圖像，這一過程通常包含多個步驟。首先，圖像預處理步驟通過去噪、增強對比度及圖像歸一化等方式對輸入圖像進行優化，以確保輸入數據的質量。預處理后的圖像將被送入染色模型，后者通常使用卷積神經網絡（CNN）或生成對抗網絡（GAN）等深度學習模型來提取圖像中的特征，并進行染色轉換。通過學習傳統染色圖像與未染色圖像之間的映射關系，虛擬染色技術能夠生成視覺上與真實染色圖像極為相似的結果。染色模型的關鍵技術之一是顏色映射。在這一過程中，虛擬染色技術通過計算顏色映射函數，將輸入的灰度圖像或其他特征圖像的顏色空間轉換為目標染色的顏色空間。該過程通常結合圖像風格遷移方法，借助生成對抗網絡（GAN）等模型實現虛擬染色效果。GAN由生成器和判別器構成：生成器用于合成具有染色風格的圖像，判別器則判斷生成圖像與真實染色圖像之間的相似性。通過雙方的對抗訓練機制，模型不斷迭代優化，提升生成圖像的真實性和細節還原度。由于虛擬染色圖像直接影響醫學圖像分析的準確性，因此在圖像合成過程中，需要特別關注高分辨率和精細結構的保留。為此，研究中常引入自適應色彩匹配和圖像超分辨率重建等技術，以增強圖像質量。此外，為提升模型的泛化能力并降低過擬合風險，訓練階段通常會引入多種數據增強策略，例如圖像旋轉、平移和翻轉等操作，以擴充訓練樣本的多樣性。 

3.基于小波變換高低頻分離的病理圖片生成模型 ............................... 22

3.1 引言 ............................. 22

3.2 數據集構建 ..................................... 23

4.面向免疫標志物的病理圖片生成模型 ............................ 36

4.1 引言 ...................................... 36

4.2 方法部分 ........................ 37

5.病理圖片虛擬染色系統 ................................... 54

5.1 引言 ..................................... 54

5.2 需求分析 ................................ 55

5. 病理圖片虛擬染色系統

5.1 引言

為了方便快速的進行免疫熒光染色的生成，設計了一種基于 STMGAN 的病理圖片虛擬染色系統。本章將介紹該系統的一些基本功能。

該系統基于 Flask 和 Tkinter 創建，旨在提供直觀的用戶操作界面與高效的后端功能。前端界面通過 Flask 提供的 Web 服務實現，用戶可以通過瀏覽器訪問并進行用戶注冊和登錄操作。注冊和登錄信息通過 SQLite 數據庫進行存儲，確保系統具有數據持久化功能和用戶身份驗證。系統界面包括用戶登錄和注冊功能，用戶通過輸入用戶名和密碼進行驗證。登錄后，用戶可以上傳病理圖像并在前端展示，系統支持上傳圖片、生成圖像以及保存生成圖像等功能。在生成圖像階段，用戶上傳的病理圖像將與預訓練的模型進行處理，生成預測結果并展示。后端部分使用 Python 和相關庫（如 Flask、bcrypt、SQLite等）進行用戶管理與圖像生成功能的實現。前端通過 Flask 提供的路由功能和 JavaScript 實現圖像展示與動態交互。用戶可以在上傳病理圖像后，點擊“生成圖片”按鈕，系統會根據預設的模型生成病理圖像，并顯示在界面上。此系統為用戶提供了簡便易用的圖像上傳與生成功能，前端界面簡潔，操作直觀，且支持用戶注冊和登錄功能，后端通過 Flask 和數據庫實現用戶管理與數據處理，確保系統的靈活性和可拓展性。圖 5-1為基于 STMGAN 的病理圖片生成系統的工作流程圖。

6. 總結與展望

6.1 總結

在本文中，我們深入探討了基于生成對抗網絡（GAN）的病理圖像虛擬染色技術，特別是GAN在虛擬染色領域的應用。盡管現有虛擬染色方法已取得一定進展，但仍存在一些局限性。首先，由于醫學數據的稀缺性，虛擬染色數據集的構建面臨困難。其次，基于卷積結構的GAN架構，盡管卷積層能夠提取局部特征，但由于其局部感受野的限制，難以有效捕捉較大的全局特征。此外，GAN特有的生成器與鑒別器優化機制，通常依賴損失函數這一單一標量進行相互鏈接，這使得生成器和鑒別器的優化過程未能充分考慮到圖像中的免疫標志物區域。由于這些區域在整體圖像中所占比例較小，模型傾向于忽視這些關鍵信息，導致生成結果不理想。因此，虛擬染色任務面臨著多個挑戰，包括全局與局部信息的平衡、卷積層感受野的限制、生成器與鑒別器優化機制的不足、免疫標志物區域對損失函數的貢獻較小以及數據稀缺等問題。現有方法在應對這些挑戰時存在不足之處，需要進一步的研究與改進，因此，本文的主要研究內容和貢獻總結如下：

（1）本研究提出了一種基于小波變換高低頻分離的病理圖像生成框架（Wavelet-GAN），通過將輸入圖像的特征分為低頻和高頻部分，分別進行不同的處理。高頻信息由卷積神經網絡處理，專注于局部細節的提取，而低頻信息則通過自注意力機制增強全局信息的處理能力，從而提高了模型在虛擬染色任務中的精度與細節表現。自注意力機制的引入，特別是在處理低頻信息時，能有效捕捉全局特征，動態調整特征權重，提升全局特征提取能力，改善虛擬染色圖像的整體質量與宏觀結構細節的協調。此外，研究還成功構建了一個高質量且具有代表性的虛擬染色數據集，基于廣州醫科大學提供的非小細胞肺癌（NSCLC）腫瘤樣本數據，通過精心整理和交叉配準，確保數據集的科學性和可信度，為虛擬染色任務的進一步研究提供了堅實的基礎。

（2）為了解決傳統生成對免疫標志物區域生成的局限性，本研究提出了一種面向免疫標志物的病理圖像生成模型——STMGAN。該模型通過引入染色損失函數和立體注意力機制，顯著提升了免疫熒光染色圖像的生成質量。立體注意力機制結合全局自注意力、位置注意力和通道注意力，逐步融合這三種注意力權重，使得模型能夠更加精細地捕捉免疫標志物區域，特別是細胞結構和染色細節的生成。

參考文獻（略）