本文探讨了利用生成对抗网络（GAN）和深度学习技术生成合成医学影像数据，以解决心脏超声图像数据稀缺问题。通过结合解剖学变异和真实数据，提升了心腔分割任务的性能，展示了合成数据在医学成像研究中的潜力。