用Oracle筛选的合成眼底图像增强糖尿病视网膜病变分级，ConvNeXt的二次加权kappa从0.6350提升到0.7695，增殖期DR召回率翻倍
该研究在辅助数据集上预训练StyleGAN3与Medfusion，并用域匹配的Oracle网络通过潜在空间拒绝采样和类别条件SDEdit升级对合成图像进行严格筛选，随后在印度DR图像数据集上以ConvNeXt、ResNet50、VGG16三种架构和五个随机种子评估下游分级，结果显示仅用真实数据训练的ConvNeXt基线二次加权kappa为0.6350±0.0135，加入筛选后的StyleGAN3合成数据提升至0.7185±0.0309，加入Medfusion合成数据提升至0.7695±0.0254（绝对提升0.1345），且Medfusion将增殖期DR的召回率从0.2615±0.1595提高