本文研究了医疗图像分类领域的挑战，通过引入基于类的变分自编码器和潜在空间插值的合成增强策略，提高模型的区分能力和诊断精度。实际应用中，该方法提高了欠代表性类别的准确度超过18%，整体准确度和精确度也提高了6%。
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