設計更有效的分類器架構以充分利用合成影像的優勢，可以考慮以下幾個方面。首先，使用深度學習模型，如ResNet50，並進行轉移學習，這樣可以利用在大型數據集上預訓練的權重，從而提高分類器的性能。其次，設計一個多階段的訓練流程，首先在合成影像上進行預訓練，然後再在真實影像上進行微調，這樣可以使模型更好地適應真實數據的特徵。此外，考慮引入注意力機制，讓模型能夠自動聚焦於影像中最具診斷意義的區域，從而提高分類的準確性。最後，結合集成學習方法，將多個分類器的預測結果進行融合，這樣可以進一步提高分類器的穩定性和準確性。