論文の概要: Automated Disentangling Analysis of Skin Colour for Lesion Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.19055v1
• Date: Sun, 22 Feb 2026 05:52:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.460979
• Title: Automated Disentangling Analysis of Skin Colour for Lesion Images
• Title（参考訳）: 病変画像における皮膚色の自動遠心分離解析
• Authors: Wenbo Yang, Eman Rezk, Walaa M. Moursi, Zhou Wang,
• Abstract要約: 皮膚画像を扱う機械学習モデルは、画像でキャプチャされた皮膚の色がトレーニングとデプロイメントの間に異なる場合、しばしば性能が低下する。 そこで本稿では,SCCI の非競合画像から構造的,操作可能な潜伏空間を学習するために,アンタングルメント・バイ・圧縮を適用するスキンカラー・ディエンタングリング・フレームワークを提案する。 我々は,本フレームワークに基づくデータセットレベルの拡張と色正規化が,競合する病変分類性能を実現することを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.279863404849309
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine-learning models working on skin images often have degraded performance when the skin colour captured in images (SCCI) differs between training and deployment. Such differences arise from entangled environmental factors (e.g., illumination, camera settings), and intrinsic factors (e.g., skin tone) that cannot be accurately described by a single "skin tone" scalar. To mitigate such colour mismatch, we propose a skin-colour disentangling framework that adapts disentanglement-by-compression to learn a structured, manipulable latent space for SCCI from unlabelled dermatology images. To prevent information leakage that hinders proper learning of dark colour features, we introduce a randomized, mostly monotonic decolourization mapping. To suppress unintended colour shifts of localized patterns (e.g., ink marks, scars) during colour manipulation, we further propose a geometry-aligned post-processing step. Together, these components enable faithful counterfactual editing and answering an essential question: "What would this skin condition look like under a different SCCI?", as well as direct colour transfer between images and controlled traversal along physically meaningful directions (e.g., blood perfusion, camera white balance), enabling educational visualization of skin conditions under varying SCCI. We demonstrate that dataset-level augmentation and colour normalization based on our framework achieve competitive lesion classification performance.
• Abstract（参考訳）: 皮膚画像を扱う機械学習モデルは、画像(SCCI)で捉えた皮膚の色がトレーニングとデプロイメントの間に異なる場合、しばしば性能が低下する。 このような違いは、絡み合った環境要因(例えば、照明、カメラの設定)と、単一のスカラーで正確に説明できない固有の要因(例えば、スキントーン)から生じる。 このようなカラーミスマッチを緩和するため,皮膚の色合いを圧縮に適応させ,皮膚科領域の画像からSCCIの構造的,操作可能な潜伏空間を学習するスキンカラー・ディエンタングリング・フレームワークを提案する。 暗色特徴の適切な学習を妨げる情報漏洩を防止するため、ランダム化され、主に単調なデカラー化マッピングを導入する。 色操作中の局所化パターン(例えば、インクマーク、傷跡)の意図しない色変化を抑制するために、幾何整列後処理ステップを提案する。 これらのコンポーネントは、忠実な反事実的編集と、"この皮膚状態は、異なるSCCIの下でどのように見えるか?"という本質的な疑問への答えを可能にするとともに、物理的に意味のある方向(例えば、血液灌流、カメラホワイトバランス)に沿って、画像と制御されたトラバース間の直接的な色移動を可能にし、様々なSCCIの下での皮膚状態の教育的可視化を可能にする。 我々は,本フレームワークに基づくデータセットレベルの拡張と色正規化が,競合する病変分類性能を実現することを実証した。

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