FundusGAN：一种层次特征感知生成框架用于高保真眼底图像生成

本研究解决了现有眼科基础模型在高保真眼底图像合成中对大规模数据集的依赖问题。提出的FundusGAN框架利用特征金字塔网络提取多尺度信息，从而有效保留视网膜结构并提升病理细节表现。实验证明，使用FundusGAN生成的图像显著提高了多种卷积神经网络架构的疾病分类准确率，证明其在眼科AI研究中对数据匮乏问题的有效应对。