BCI

用 GAN 一键把 H&E 病理图转成 IHC 图，省时省钱

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 25 🐛 待处理 10 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 205
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，代码公开，可自行部署使用，无付费版本。

项目预览

BCI 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队bupt-ai-cz
GitHubhttps://github.com/bupt-ai-cz/BCI
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，代码公开，可自行部署使用，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型breast-cancer-detection,breast-cancer-histopathology,cnn,computer,computer-vision,cvpr2022,deep-learning,gan,image-generation,image-to-image-translation,medical-diagnosis,medical-image-generation,pytorch
GitHub 星标★ 205
上线时间2022-04-26 00:00:00
代码更新2024-03-09
仓库体积22.1 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

BCI 是一个基于 Pyramid Pix2pix 的乳腺癌免疫组化（IHC）图像生成工具，旨在通过生成对抗网络（GAN）将 H&E 染色的病理图像转换为对应的 IHC 染色图像，从而解决病理数据标注稀缺、染色成本高的问题。项目核心能力包括：利用金字塔式多尺度生成架构提升图像分辨率与细节保真度，支持端到端的图像到图像翻译，并针对乳腺癌病理图像进行专门优化。该工具可辅助病理学家快速生成合成 IHC 图像，用于模型训练、数据增强和跨染色模态研究，减少对昂贵且耗时的人工染色依赖。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 205

核心亮点

  • 针对乳腺癌病理场景专门设计，生成结果更贴合医学图像特征
  • 采用金字塔式生成架构，能保留高分辨率细节，图像质量高
  • 提供完整训练和推理代码，便于复现和二次开发

不足之处

  • 项目文档较简略，上手需要一定 GAN 和病理图像基础
  • 依赖特定数据集，泛化到其他癌种或染色类型需自行调整

适用场景

  • 病理图像数据增强，扩充 IHC 标注样本
  • 跨染色模态转换，辅助病理医生快速预览 IHC 结果
  • 医学影像 AI 模型训练前的数据预处理

替代项目

CycleGAN、pix2pix、StarGAN v2

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