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在这方面，Goodfellow和同事引入了生成的对抗网络（GAN），该网络（GANS）生成具有与其“真实”对应物相似特征的合成数据（2）。可以将此类创建的图像添加到现有数据集中，并可能提供大量图像以增强数据集中的多样性，并最终改善ML算法。gan在医学成像中的进一步应用包括增加患有孤儿疾病（3）的患者的数据集，或重复对更常见疾病的罕见呈现，以至于可以从真实图像中训练有效的ML算法（4-8）。此外，在实验室动物研究中，替代被视为进一步减少活动物使用的最终目标（9），使甘斯能够打开大门，以实施实施可能模拟疾病的发作或进展。
晚期肝细胞癌的组合疗法
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