该研究使用神经网络和自编码器提取特征的潜在空间，并利用生成对抗网络 GAN 生成合成样本，解决医学数据集中的样本不平衡和高维数据降维的挑战。在膀胱癌和乳腺癌数据集上，准确度分别达到95.09%和88.82%。
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