本文探讨了利用合成数据集和生成模型提升医学影像分析性能的方法。研究表明，合成心脏超声图像可以有效替代真实数据，显著提高图像分割和分类的准确性与效率，解决了数据稀缺的问题。

本文提出了一种新型分类增量学习框架，通过数据合成生成虚拟数据以缓解灾难性遗忘。采用余弦归一化交叉熵损失优化模型性能，并在心脏超声图像诊断中取得良好效果。此外，研究探讨了基于生成特征回放的解决方案，提升了在CIFAR-100和ImageNet数据集上的准确率。