論文の概要: SkinGenBench: Generative Model and Preprocessing Effects for Synthetic Dermoscopic Augmentation in Melanoma Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.17585v1
• Date: Fri, 19 Dec 2025 13:52:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-22 19:25:54.412474
• Title: SkinGenBench: Generative Model and Preprocessing Effects for Synthetic Dermoscopic Augmentation in Melanoma Diagnosis
• Title（参考訳）: SkinGenBench: メラノーマ診断における合成皮膚内視鏡増強のための生成モデルと前処理効果
• Authors: N. A. Adarsh Pritam, Jeba Shiney O, Sanyam Jain,
• Abstract要約: 生成的アーキテクチャの選択は、前処理の複雑さよりも画像の忠実さと診断ユーティリティの両方に強い影響を与える。 メラノーマF1スコアは8～15%増加し, メラノーマ検出は有意に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work introduces SkinGenBench, a systematic biomedical imaging benchmark that investigates how preprocessing complexity interacts with generative model choice for synthetic dermoscopic image augmentation and downstream melanoma diagnosis. Using a curated dataset of 14,116 dermoscopic images from HAM10000 and MILK10K across five lesion classes, we evaluate the two representative generative paradigms: StyleGAN2-ADA and Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs) under basic geometric augmentation and advanced artifact removal pipelines. Synthetic melanoma images are assessed using established perceptual and distributional metrics (FID, KID, IS), feature space analysis, and their impact on diagnostic performance across five downstream classifiers. Experimental results demonstrate that generative architecture choice has a stronger influence on both image fidelity and diagnostic utility than preprocessing complexity. StyleGAN2-ADA consistently produced synthetic images more closely aligned with real data distributions, achieving the lowest FID (~65.5) and KID (~0.05), while diffusion models generated higher variance samples at the cost of reduces perceptual fidelity and class anchoring. Advanced artifact removal yielded only marginal improvements in generative metrics and provided limited downstream diagnostic gains, suggesting possible suppression of clinically relevant texture cues. In contrast, synthetic data augmentation substantially improved melanoma detection with 8-15% absolute gains in melanoma F1-score, and ViT-B/16 achieving F1~0.88 and ROC-AUC~0.98, representing an improvement of approximately 14% over non-augmented baselines. Our code can be found at https://github.com/adarsh-crafts/SkinGenBench
• Abstract（参考訳）: SkinGenBenchは、合成皮膚内視鏡画像増強と下流メラノーマ診断のために、前処理の複雑さが生成モデル選択とどのように相互作用するかを研究する、体系的なバイオメディカルイメージングベンチマークである。 HAM10000とMILK10Kから得られた14,116枚の皮膚内視鏡画像を用いて,基本的な幾何学的拡張と高度なアーティファクト除去パイプラインの下で,StyleGAN2-ADAとDenoising Diffusion Probabilistic Models(DDPM)の2つの代表的な生成パラダイムを評価した。 合成メラノーマ画像は、確立された知覚的および分布的指標(FID, KID, IS)、特徴空間解析、および5つの下流分類器における診断性能への影響を用いて評価される。 実験により,生成的アーキテクチャの選択は,前処理の複雑さよりも画像の忠実度と診断性の両方に強い影響を及ぼすことが示された。 StyleGAN2-ADAは、実際のデータ分布とより密に一致した合成画像を生成し、最も低いFID (~65.5) と KID (~0.05) を達成した。 プログレッシブアーティファクトの除去は、生成指標の限界的な改善しか得られず、下流の診断には限界があり、臨床的に関連するテクスチャ・キューの抑制の可能性も示唆された。 対照的に、合成データ増強はメラノーマF1スコアの8～15%の絶対ゲインでメラノーマ検出を大幅に改善し、VT-B/16はF1〜0.88およびROC-AUC~0.98を達成し、非増強ベースラインよりも約14%改善した。 私たちのコードはhttps://github.com/adarsh-crafts/SkinGenBenchで参照できます。

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