L'évaluation de l'expression du récepteur 2 du facteur de croissance épidermique humain (HER2) est essentielle pour formuler un traitement précis du cancer du sein. L'évaluation routinière de HER2 est effectuée à l'aide de techniques d'immunohistochimie (IHC), qui sont très coûteuses. Par conséquent, pour la première fois, nous proposons une référence d'immunohistochimie du cancer du sein (BCI) visant à synthétiser directement les données IHC avec les images colorées au hématoxyline et éosine (HE) associées. Le jeu de données contient 4870 paires d'images enregistrées, couvrant une variété de niveaux d'expression de HER2. Sur la base de BCI, comme contribution mineure, nous avons également développé une méthode de génération d'images pyramidale pix2pix, qui obtient des résultats de traduction HE vers IHC supérieurs à ceux des autres algorithmes populaires actuels. De nombreuses expériences montrent que BCI pose de nouveaux défis à la recherche existante en traduction d'images. En outre, BCI ouvre également la voie à des études futures en pathologie pour l'évaluation de l'expression de HER2 basée sur les images IHC synthétisées. Le jeu de données BCI peut être téléchargé depuis https://bupt-ai-cz.github.io/BCI.