Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Spatial and Semantic Feature Extraction for Skin Cancer Diagnosis with Capsule Networks and Graph Neural Networks

論文の概要: Leveraging Spatial and Semantic Feature Extraction for Skin Cancer Diagnosis with Capsule Networks and Graph Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12009v2
Date: Tue, 19 Mar 2024 07:11:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-20 19:11:08.265123
Title: Leveraging Spatial and Semantic Feature Extraction for Skin Cancer Diagnosis with Capsule Networks and Graph Neural Networks
Title（参考訳）: カプセルネットワークとグラフニューラルネットワークを用いた皮膚癌診断のための空間的特徴抽出と意味的特徴抽出
Authors: K. P. Santoso, R. V. H. Ginardi, R. A. Sastrowardoyo, F. A. Madany,
Abstract要約: 本研究では,グラフニューラルネットワーク(GNN)とCapsule Networksを統合して,分類性能を向上させるという,革新的なアプローチを提案する。本稿では,Tiny Pyramid Vision GNN(Tiny Pyramid ViG)アーキテクチャをCapsule Networkに組み込んで評価・拡張することに焦点を当てた。 75回のトレーニングの後、我々のモデルは89.23%と95.52%に達し、既存のベンチマークを上回った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: In the realm of skin lesion image classification, the intricate spatial and semantic features pose significant challenges for conventional Convolutional Neural Network (CNN)-based methodologies. These challenges are compounded by the imbalanced nature of skin lesion datasets, which hampers the ability of models to learn minority class features effectively. Despite augmentation strategies, such as those using Generative Adversarial Networks (GANs), previous attempts have not fully addressed these complexities. This study introduces an innovative approach by integrating Graph Neural Networks (GNNs) with Capsule Networks to enhance classification performance. GNNs, known for their proficiency in handling graph-structured data, offer an advanced mechanism for capturing complex patterns and relationships beyond the capabilities of traditional CNNs. Capsule Networks further contribute by providing superior recognition of spatial hierarchies within images. Our research focuses on evaluating and enhancing the Tiny Pyramid Vision GNN (Tiny Pyramid ViG) architecture by incorporating it with a Capsule Network. This hybrid model was applied to the MNIST:HAM10000 dataset, a comprehensive skin lesion dataset designed for benchmarking classification models. After 75 epochs of training, our model achieved a significant accuracy improvement, reaching 89.23% and 95.52%, surpassing established benchmarks such as GoogLeNet (83.94%), InceptionV3 (86.82%), MobileNet V3 (89.87%), EfficientNet-B7 (92.07%), ResNet18 (92.22%), ResNet34 (91.90%), ViT-Base (73.70%), and IRv2-SA (93.47%) on the same dataset. This outcome underscores the potential of our approach in overcoming the inherent challenges of skin lesion classification, contributing to the advancement of image-based diagnosis in dermatology.
Abstract（参考訳）: 皮膚病変画像分類の分野では、複雑な空間的特徴と意味的特徴は、従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく手法において重要な課題となっている。これらの課題は、モデルが少数民族の特徴を効果的に学習する能力を阻害する皮膚病変データセットの不均衡の性質によって複雑化されている。 GAN(Generative Adversarial Networks)のような拡張戦略にもかかわらず、以前の試みはこれらの複雑さを完全には解決していない。本研究では,グラフニューラルネットワーク(GNN)とCapsule Networksを統合して,分類性能を向上させるという,革新的なアプローチを提案する。グラフ構造化データを扱う能力で知られているGNNは、従来のCNNの能力を超えた複雑なパターンや関係をキャプチャする高度なメカニズムを提供する。カプセルネットワークは、画像内の空間階層の優れた認識を提供することによって、さらに貢献する。本稿では,Tiny Pyramid Vision GNN(Tiny Pyramid ViG)アーキテクチャをCapsule Networkに組み込んで評価・拡張することに焦点を当てた。このハイブリッドモデルは、分類モデルのベンチマーク用に設計された総合的な皮膚病変データセットであるMNIST:HAM10000データセットに適用された。 75回のトレーニングの後、我々のモデルは89.23%、95.52%に到達し、GoogLeNet (83.94%)、InceptionV3 (86.82%)、MobileNet V3 (89.87%)、EfficientNet-B7 (92.07%)、ResNet18 (92.22%)、ResNet34 (91.90%)、ViT-Base (73.70%)、IRv2-SA (93.47%)といった既存のベンチマークを上回った。この結果から,皮膚病変分類の課題を克服し,皮膚科における画像診断の進歩に寄与する可能性が示唆された。

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