要進一步提高合成醫療數據集的內類別多樣性，可以採取以下幾個策略：
增強生成模型的訓練數據：使用更大且多樣化的真實數據集來訓練生成模型，這樣可以幫助模型學習到更多的變化和特徵，從而生成更具多樣性的合成圖像。
改進生成模型架構：探索和實施更先進的生成模型架構，例如使用生成對抗網絡（GANs）或變分自編碼器（VAEs），這些模型在生成多樣性方面通常表現更好。
引入隨機性：在生成過程中引入隨機性，例如通過隨機變換、噪聲添加或隨機選擇生成參數，這樣可以促進生成圖像的多樣性。
使用多樣性驅動的損失函數：在訓練過程中引入多樣性驅動的損失函數，這些損失函數可以鼓勵模型生成具有更大內部變異的圖像。
進行後處理：對生成的合成圖像進行後處理，例如使用圖像增強技術，這可以進一步增加圖像的多樣性。
這些策略的結合可以有效提高合成醫療數據集的內類別多樣性，從而增強模型的泛化能力。