EyeDiff：文本到图像扩散模型改善罕见眼病诊断

本研究解决了罕见眼病诊断中数据不足和不平衡的问题。提出的EyeDiff模型通过自然语言提示生成多模态眼科图像，符合医学图像的特征，显著提高了对少数类和罕见眼病的检测准确性。这一创新方法超越了传统的数据过采样技术，为眼科领域专家级疾病诊断模型的发展提供了变革性解决方案。