論文の概要: Scalp Diagnostic System With Label-Free Segmentation and Training-Free Image Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17254v1
• Date: Tue, 25 Jun 2024 03:42:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 15:51:17.686434
• Title: Scalp Diagnostic System With Label-Free Segmentation and Training-Free Image Translation
• Title（参考訳）: ラベルフリーセグメンテーションとトレーニングフリー画像翻訳を用いたスカルプ診断システム
• Authors: Youngmin Kim, Saejin Kim, Hoyeon Moon, Youngjae Yu, Junhyug Noh,
• Abstract要約: ScalpVisionは,頭皮疾患とアロペシアの包括的診断のためのAI駆動型システムである。 有効ヘアセグメンテーションは、従来のヘアマスクラベルが存在しない場合に、擬似画像ラベル対と革新的プロンプト法を用いて達成される。 以上の結果から,ScalpVisionは各種の頭皮疾患やアロペシアの診断に有効であり,皮膚科的治療に有用である可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.835387832315295
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scalp diseases and alopecia affect millions of people around the world, underscoring the urgent need for early diagnosis and management of the disease.However, the development of a comprehensive AI-based diagnosis system encompassing these conditions remains an underexplored domain due to the challenges associated with data imbalance and the costly nature of labeling. To address these issues, we propose ``ScalpVision", an AI-driven system for the holistic diagnosis of scalp diseases and alopecia.In ScalpVision, effective hair segmentation is achieved using pseudo image-label pairs and an innovative prompting method in the absence of traditional hair masking labels. This approach is crucial for extracting key features such as hair thickness and count, which are then used to assess alopecia severity. Additionally, ScalpVision introduces DiffuseIT-M, a generative model adept at dataset augmentation while maintaining hair information, facilitating improved predictions of scalp disease severity. Our experimental results affirm ScalpVision's efficiency in diagnosing a variety of scalp conditions and alopecia, showcasing its potential as a valuable tool in dermatological care.
• Abstract（参考訳）: しかし、これらの疾患を包含する包括的なAIベースの診断システムの開発は、データの不均衡やラベル付けのコストのかかる問題によって、まだ未解決の領域である。 ScalpVisionでは,疑似イメージラベルペアと従来のヘアマスクラベルの欠如により,効果的なヘアセグメンテーションが達成される。 このアプローチは、毛髪の厚みや数などの重要な特徴を抽出し、アロペシアの重症度を評価するのに重要である。 さらに、ScalpVisionは、ヘア情報を維持しながらデータセット拡張に適応する生成モデルであるDiffuseIT-Mを導入し、頭皮疾患の重症度の予測を改善する。 以上の結果から,ScalpVisionは各種の頭皮疾患やアロペシアの診断に有効であり,皮膚科的治療に有用である可能性が示唆された。

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