PixHomologyは、大規模画像以外の分野でもさまざまな性能改善が期待されます。例えば、医療画像解析において、診断画像から腫瘍のセグメンテーションを行う際に、PixHomologyを適用することで、高速かつ効率的な解析が可能となります。また、天文学の画像セグメンテーションにおいても、PixHomologyを活用することで、天体の特徴や構造を自動的に抽出する際に性能が向上するでしょう。さらに、材料科学や地質学などの分野においても、PixHomologyを用いることで、画像データから重要な情報を効率的に抽出することができます。