?研究背景與挑戰?

1. ?臨床需求?

   • 組織學染色（如H&E和IHC）是病理診斷的核心技術，但IHC染色存在耗時、組織消耗大、圖像未對齊等問題。
   • 虛擬染色技術可通過生成模型將H&E圖像轉換為IHC圖像，但現有方法面臨兩大挑戰：
     • ?染色不真實性?：生成圖像與真實IHC的分布存在差異。
     • ?病理不一致性?：傳統對比學習（如CUT方法）將相同染色標簽的樣本誤判為負樣本，導致染色信號錯誤。

2. ?現有方法局限?

   • 監督方法（如Pix2Pix）依賴對齊的圖像對，但實際中難以獲取且存在內容差異。
   • 無監督方法（如CycleGAN）假設域間雙射映射，不適用于染色任務；CUT類方法因樣本劃分矛盾導致染色錯誤。

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?方法創新：ODA-GAN框架?

1. ?弱監督分割流程（WSSS）??

• ?目標?：生成H&E圖像的抗原陽性區域掩碼，替代專家標注。
• ?流程?（圖2）：