临床实践中由于组织化学染色耗时费力且具有不可逆性，导致肾脏病理学图像的数量相对较少，从而限制了医疗诊断和深度学习方法的应用。为此，提出了一种基于生成对抗网络的深度学习模型，通过对模型进行单次训练，实现了不同染色之间的风格转换。随后，将多域染色风格转换模型引入肾小球检测流程。实验通过染色转换模型进行染色转换，利用不同风格染色特征之间的相互补充，提高肾小球检测模型的准确性和泛化性。实验结果表明，多域染色风格转换模型生成的图像具备可靠性，并且可以有效提高肾小球检测的性能。
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