arXiv、テキスト-画像生成モデルで皮膚病変セグメンテーション「GENIQ」を提案
Hongyu Cao（ホンユ・カオ）氏らの研究チームは11月4日(現地時間)、テキスト-画像生成モデルが生成した画像を活用し、アノテーションなしで皮膚病変をセグメンテーションする新しい手法「GENIQ」を提案したと発表した。arXiv cs.CVに公開された論文によると、GENIQは拡散トランスフォーマー（diffusion transformer）の概念-単語アテンションが皮膚鏡画像で信頼性に欠けるという課題に対し、生成された正常な皮膚および病変の画像から導出された方向が、実測の皮膚と病変の分離方向と高い整合性を示すことを実証している。