1.一种多重免疫荧光图像自动分析方法，其特征在于，包括：对获取到的多重免疫荧光图像进行处理，获得DAPI通道图像和若干个非DAPI通道图像；

对所述DAPI通道图像进行分割处理，得到细胞核区域掩膜；

将所述细胞核区域掩膜分别与各非DAPI通道图像进行叠加处理，获得新的非DAPI通道图像；

对所述DAPI通道图像和各新的非DAPI通道图像依次进行波长编码处理和位置编码处理，并将处理后的图像送入预先训练好的Transformer网络，由所述Transformer网络进行去噪和去除通道串色处理，得到纯净的多通道图像；

对所述纯净的多通道图像根据预设的分析要求进行分析处理；

所述波长编码处理具体包括以下步骤：

设通道c对应的波长为λc，计算出归一化后的波长基于归一化后的波长 计算出与通道c对应的通道光谱波长编码；

将通道c的通道图像与通道c对应的通道光谱波长编码相加，得到通道c的新通道图像，完成波长编码处理；

所述位置编码处理具体包括以下步骤：

将每个经过波长编码处理的单通道图像，分割为预设尺寸的图像块；

将每个图像块映射为一维向量，将所有一维向量组合成预设大小的输入序列；

基于所述输入序列，计算出每个图像块的位置编码；

在每个图像块后添加位置编码；

所述对所述纯净的多通道图像根据预设的分析要求进行分析处理，具体包括：基于目标通道的图像的像素亮度，量化计算用户选定区域内的平均荧光强度、总荧光强度和最大荧光强度；

所述平均荧光强度的计算公式为：

所述总荧光强度的计算公式为：

所述最大荧光强度的计算公式为：

MaxFI＝max(I1,I2,...,IN)；

式中,MFI为平均荧光强度，TFI为总荧光强度，MaxFI为最大荧光强度，Ik为第k个像素的荧光强度值，N为选定区域内的像素总数。

2.根据权利要求1所述的一种多重免疫荧光图像自动分析方法，其特征在于：所述归一化后的波长 的计算公式为：式中，max(λ)、min(λ)分别是所有通道中的最大波长值和最小波长值；

所述通道光谱波长编码的计算公式为：

式中， 为通道光谱波长编码。

3.根据权利要求1所述的一种多重免疫荧光图像自动分析方法，其特征在于：所述每个图像块的位置编码的计算公式为：式中，PE′()表示图像块的位置编码，pos表示图像块位于输入序列的位置索引；j代表嵌入维度的索引，由于每个图像块被展平后，变成一个M维的向量，因此2j,2j+1取值范围是

0到M‑1；d代表Transformer网络处理的嵌入维度。

4.根据权利要求1所述的一种多重免疫荧光图像自动分析方法，其特征在于：所述Transformer网络在进行训练时采用的损失函数为：其中，

式中， 为总损失， 为L1损失， 为结构相似性损失， 为光谱一致性损失；

Ipred、IGT分别表示网络输出值和预测真实值，SSIM(Ipred,IGT)表示计算的结构相似性，分别表示波长为λi的通道上的图像预测值和真实值，N为选定区域内的像素总数。

5.根据权利要求1所述的一种多重免疫荧光图像自动分析方法，其特征在于：所述对所述纯净的多通道图像根据预设的分析要求进行分析处理还包括：根据用户设定一系列阈值将荧光强度对应的蛋白表达水平划分为不同的等级，对处理后的纯净的多通道图像进行拆分或组合，直观显示共表达状态，进而综合分析多荧光图像中不同生物标志物的空间分布和表达强度关系。

6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1～5任一项所述的多重免疫荧光图像自动分析方法。

7.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1～5中任一项所述的多重免疫荧光图像自动分析方法。