编辑推荐：
本文聚焦生成对抗网络（GANs）在眼科诊断的应用，系统综述其通过合成高质量视网膜、光学相干断层扫描（OCT）图像缓解标注数据短缺问题，提升糖尿病视网膜病变等疾病诊断算法训练效果，指出现有挑战与未来研究方向。
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）由 Ian Goodfellow 于 2014 年提出，在对抗性机器学习领域，尤其在数据合成方面引发了革命性变革。本综述聚焦其在眼科诊断中的应用，旨在解决标注数据集稀缺及提升早期疾病检测能力的问题，核心目标是通过利用 GAN 架构提高合成眼科图像质量，进而优化诊断算法的训练效果。
研究人员于 2024 年 1 月至 4 月期间，在 PubMed、Embase 和 Scopus 数据库中开展了系统综述。检索关键词包括 “Generative Adversarial Networks” 和 “ophthalmic image synthesis”，筛选出与视网膜图像生成及眼科诊断改进相关的文献进行分析。
GANs 在眼科图像合成中的应用潜力
GANs 在生成高分辨率视网膜图像和光学相干断层扫描（Optical Coherence Tomography，OCT）图像方面展现出显著潜力。例如，DR-GAN 和 Pix2Pix 等模型已成功合成与真实诊断数据高度相似的图像，这在标注数据集匮乏的情况下具有重要价值。这些由 GAN 生成的图像可用于增强检测多种眼科疾病的算法训练，具体涵盖糖尿病视网膜病变（diabetic retinopathy）、青光眼（glaucoma）和年龄相关性黄斑变性（age-related macular degeneration）等。
GANs 的技术进展与应用场景拓展
近年来，条件 GANs（conditional GANs）和 CycleGAN 等技术进展，使针对特定疾病的图像生成成为可能，有效增加了训练数据集的多样性，这一优势在资源有限的环境中尤为突出。通过生成不同疾病特征的图像，这些模型为算法提供了更丰富的训练样本，有助于提升算法在复杂临床场景下的泛化能力。
挑战与未来研究方向
将 GANs 整合到眼科诊断中，标志着医疗人工智能领域的重大飞跃，其提供的高质量合成图像为改进诊断算法奠定了坚实基础。然而，当前仍面临一系列挑战，包括对更大规模数据集的需求、图像可解释性的提升以及噪声抑制等问题。未来研究应聚焦于优化这些模型，并纳入多模态数据，以进一步提高临床环境中的诊断准确性。通过跨学科合作与技术创新，有望推动 GANs 在眼科精准诊断中的实际应用，为早期疾病 detection 和个性化治疗提供新的技术支撑。
