摘要
本发明公开了一种同步生成显微组织图像及其标签图的数据增强方法，首先基于生成对抗网络构建生成模型，生成模型包括生成器和判别器，生成器根据服从标准正态分布的随机噪声生成模拟标签图，判别器根据真实标签图对模拟标签图进行判别；基于条件生成对抗网络构建翻译模型，翻译模型包括生成器和判别器，生成器根据模拟标签图生成模拟显微组织图，判别器根据真实显微组织图对模拟显微组织图进行判别；然后，对生成模型和翻译模型进行训练；最后，将服从标准正态分布的随机噪声输入到训练后的生成模型的生成器中，生成模拟标签图；再将模拟标签图输入到训练后的翻译模型的生成器中，生成模拟显微组织图，实现显微组织图及其标签图的成对生成。该方法能够快速生成大量逼真的“模拟组织图‑模拟标签图”图像对，有效扩充数据集样本量，解决了传统单一生成对抗网络仅可生成显微组织图像的瓶颈问题。
