論文の概要: Zero-shot Segmentation of Skin Conditions: Erythema with Edit-Friendly Inversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01334v2
• Date: Tue, 05 Aug 2025 07:33:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 13:15:14.119902
• Title: Zero-shot Segmentation of Skin Conditions: Erythema with Edit-Friendly Inversion
• Title（参考訳）: 皮膚条件のゼロショットセグメンテーション--編集フレンドリーなインバージョンによるエリテマ-
• Authors: Konstantinos Moutselos, Ilias Maglogiannis,
• Abstract要約: 本研究は, 拡散モデルにおける編集フレンドリーな逆転を用いたエロテマ(皮膚の赤み)の検出のためのゼロショット画像分割フレームワークを提案する。 この方法は、生成的編集により、エリスマのない同一患者の参照画像を合成し、これらの参照を元の画像と正確に整合させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27624021966289597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study proposes a zero-shot image segmentation framework for detecting erythema (redness of the skin) using edit-friendly inversion in diffusion models. The method synthesizes reference images of the same patient that are free from erythema via generative editing and then accurately aligns these references with the original images. Color-space analysis is performed with minimal user intervention to identify erythematous regions. This approach significantly reduces the reliance on labeled dermatological datasets while providing a scalable and flexible diagnostic support tool by avoiding the need for any annotated training masks. In our initial qualitative experiments, the pipeline successfully isolated facial erythema in diverse cases, demonstrating performance improvements over baseline threshold-based techniques. These results highlight the potential of combining generative diffusion models and statistical color segmentation for computer-aided dermatology, enabling efficient erythema detection without prior training data.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 拡散モデルにおける編集フレンドリーな逆転を用いたエロテマ(皮膚の赤み)の検出のためのゼロショット画像分割フレームワークを提案する。 この方法は、生成的編集により、エリスマのない同一患者の参照画像を合成し、これらの参照を元の画像と正確に整合させる。 色空間解析は、エリテマトーデス領域を特定するために、最小限の介入で行われる。 このアプローチは、注釈付きトレーニングマスクを必要とせず、スケーラブルで柔軟な診断支援ツールを提供しながら、ラベル付き皮膚科学データセットへの依存を著しく低減する。 最初の定性的な実験では、パイプラインは多様な症例で顔面エリテマを分離し、ベースライン閾値に基づく手法による性能改善を実証した。 これらの結果は, コンピュータ支援皮膚科における生成拡散モデルと統計カラーセグメンテーションを組み合わせる可能性を強調し, 事前のトレーニングデータなしで効率的なエリテマ検出を可能にした。

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