本研究通过生成合成FDG PET图像，提升了深度无监督异常检测模型的表现。多种GAN框架的应用表明，使用合成数据训练的模型在检测轻微癫痫病变时灵敏度达到74%，显示出其临床应用价值。

GAN-based Synthetic FDG PET Images Improve the Performance of Deep Unsupervised Anomaly Detection Models
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