机器学习在虚拟染色中的应用

　　

摘要：传统苏木精-伊红（Hematoxylin-Eosin，H&E）、免疫组织化学（Immunohistochemistry，IHC）病理染色操作流程繁琐，试剂消耗量大，染色后废液处置还会带来一定环境压力。在法医病理检验工作中，尸检标本、微量取材样本大多不可再生，化学染色会对组织微观结构造成永久性损伤，样本复核、二次检验难以开展，证据保存工作受到制约。基于深度学习的虚拟染色技术可直接完成无标记切片的数字化显色重建，无需化学染剂，原始检材能够反复成像观测。本文以生成对抗网络（GAN）、扩散模型（DM）、视觉语言模型（VLM）三类主流算法为研究对象，汇总近年国内外对照试验结果，从量化指标角度分析GAN架构用于病理虚拟染色时的性能边界、内在缺陷与实际应用短板，对比DM、VLM的优化效果和现存技术瓶颈，结合退变组织、微量疑难法医检材的应用场景，探讨多特征融合、模型轻量化、质控体系建设等改进思路，为病理染色工艺减量化、数字化检验技术落地提供参考。

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