연구진은 기존 뉴런 라벨링 방법의 한계를 극복하기 위해 대조적 예제를 활용하는 새로운 접근 방식인 '대조적 의미 투영(CSP)'을 제안했어요. CSP는 시각 언어 모델(VLM)을 활용하여 후보 라벨을 생성하고, CLIP 기반 인코더를 통해 라벨을 할당하는 두 단계로 구성돼요. 실험 결과, CSP는 기존 방법보다 라벨의 신뢰성과 의미적 세분성을 향상시키는 것으로 나타났으며, 흑색종 검출 사례 연구에서도 우수한 성능을 보였어요.