心血管疾病已成为威胁人类健康的重要疾病。在血管内植入支架的治疗过程中会引起血管内壁损伤从而导致血管内膜增生,造成血管再狭窄等问题。目前,对于血管内膜增生的生理病理研究主要借助于病理切片的组织学分析方法,也是心血管疾病诊断的金标准。然而,病理切片染色是一个耗时耗力的繁琐流程,使用的化学试剂也会对组织造成不可逆破坏甚至导致误诊。病理切片染色深度的不一致性降低了切片的复用率。本文在上述背景下,对大鼠颈动脉组织的未染色切片的虚拟染色方法进行了研究,主要工作内容有:(1)提出了基于条件生成对抗网络(cGAN)对血管未染色病理切片虚拟染色预测的算法。将未染色病理切片的显微图像输入已训练的网络中,即可输出与标准染色相似的染色病理切片。利用机器学习方法直接从血管未染色切片得到标准染色的等价物,绕过了劳动密集型和昂贵的组织染色程序,具有很重要的研究意义。本文用到的化学染色方法有苏木精—伊红染色(H&E)、天狼星红染色(PSR)以及地衣红染色(Orcein)。(2)对医院提供的大鼠颈动脉组织样本进行预处理,包括在显微镜下拍摄血管切片得到RGB图像。基于图像配准算法将未染色切片与标准染色切片配准,对其裁剪扩充数据量,构建训练集和测试集共5300例。(3)根据临床诊断需求,制定符合本病理数据特点的医生盲评指标。医生根据评分表对网络生成的虚拟染色结果和标准染色切片进行评价,医生评价结果证明了虚拟染色与标准染色无明显差异性。同时,采用结构相似性(SSIM)与峰值信噪比(PSNR)量化网络学习能力,SSIM达到0.915,PSNR为26.43。(4)对比不同网络结构,包括WGAN、DCGAN在该病理数据集上的表现。最终本文提出的c GAN与U-net结合方法在细节方面的表现力最强;WGAN学习整体模糊,SSIM为0.783;DCGAN在轮廓处模糊,SSIM为0.682。(5)为了提高病理切片的学习效率,提出了基于Star GAN网络用一个生成器结构实现多种染色间的学习算法。将一张待学习的病理切片输入Star GAN中,可同时输出未染色病理切片、H&E染色、PSR染色、地衣红染色。但学习到的病理切片结构细节与c GAN结果相比,需要优化,SSIM为0.6。虚拟染色的提出改善了血管组织的传统病理染色流程,节约大量人力资源与时间成本。可以作为一个蓝图,用于组织图像的虚拟染色与其他无标签的成像模式,提高病理切片复用率,具有重要的潜在临床应用价值。图41幅,表5个,参考文献61篇。