人エピダーマル成長因子受容体2（HER2）の発現評価は、乳がんに対する精密な治療法を策定するために不可欠です。HER2の日常的な評価は免疫組織化学的手法（IHC）によって行われますが、これは非常に高コストです。そこで、初めて本研究では、ペアとなったヘマトキシリン・エオシン（HE）染色画像と直接IHCデータを合成する試みとして、乳がん免疫組織化学的（BCI）ベンチマークを提案します。このデータセットには4870枚の登録された画像ペアが含まれており、様々なHER2発現レベルをカバーしています。BCIに基づいて、小さな貢献として、さらにピラミッドpix2pix画像生成手法を構築しました。これは他の現在の人気のあるアルゴリズムよりも優れたHEからIHCへの翻訳結果を達成しています。広範な実験により、BCIが既存の画像翻訳研究に新たな課題をもたらすことが示されています。また、BCIは合成されたIHC画像に基づくHER2発現評価に関する将来の病理学的研究の扉を開きます。BCIデータセットはhttps://bupt-ai-cz.github.io/BCIからダウンロードできます。