論文の概要: MedVKAN: Efficient Feature Extraction with Mamba and KAN for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11797v2
• Date: Fri, 10 Oct 2025 23:38:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 22:41:56.085007
• Title: MedVKAN: Efficient Feature Extraction with Mamba and KAN for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: MedVKAN:マンバとカンによる医用画像分割のための効率的な特徴抽出
• Authors: Hancan Zhu, Jinhao Chen, Guanghua He,
• Abstract要約: 医用画像セグメンテーションは、伝統的に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーベースのモデルに依存してきた。 トランスフォーマーモジュールの代替として,VSSと拡張フィールド畳み込みKAN(EFC-KAN)を統合したVSS拡張KAN(VKAN)モジュールを提案する。 さらに,VKANをU-Netフレームワークに組み込むことで,医用画像の効率的な分割モデルであるMedVKANを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.376408511310322
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Medical image segmentation has traditionally relied on convolutional neural networks (CNNs) and Transformer-based models. CNNs, however, are constrained by limited receptive fields, while Transformers face scalability challenges due to quadratic computational complexity. To over-come these issues, recent studies have explored alternative architectures. The Mamba model, a selective state-space design, achieves near-linear complexity and effectively captures long-range dependencies. Its vision-oriented variant, the Visual State Space (VSS) model, extends these strengths to image feature learning. In parallel, the Kolmogorov-Arnold Network (KAN) enhanc-es nonlinear expressiveness by replacing fixed activation functions with learnable ones. Moti-vated by these advances, we propose the VSS-Enhanced KAN (VKAN) module, which integrates VSS with the Expanded Field Convolutional KAN (EFC-KAN) as a replacement for Transformer modules, thereby strengthening feature extraction. We further embed VKAN into a U-Net frame-work, resulting in MedVKAN, an efficient medical image segmentation model. Extensive exper-iments on five public datasets demonstrate that MedVKAN achieves state-of-the-art performance on four datasets and ranks second on the remaining one. These results underscore the effective-ness of combining Mamba and KAN while introducing a novel and computationally efficient feature extraction framework. The source code is available at: https://github.com/beginner-cjh/MedVKAN.
• Abstract（参考訳）: 医用画像セグメンテーションは、伝統的に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーベースのモデルに依存してきた。 しかし、CNNは限定的な受容場に制約されているのに対し、Transformerは2次計算の複雑さのためにスケーラビリティの問題に直面している。 これらの問題を過度に克服するために、最近の研究では代替アーキテクチャについて検討している。 選択的な状態空間設計であるMambaモデルは、ほぼ直線的な複雑さを実現し、長距離依存関係を効果的にキャプチャする。 ビジョン指向のモデルであるVisual State Space (VSS)モデルは、これらの強みを特徴学習に拡張する。 並行して、KAN(Kolmogorov-Arnold Network)は、固定活性化関数を学習可能な関数に置き換えることで非線形表現性を向上する。 これらの進歩に乗じて、VSSと拡張フィールド畳み込みKAN(EFC-KAN)を統合したVSS拡張KAN(VKAN)モジュールをTransformerモジュールの代替として提案し、特徴抽出を強化した。 さらに,VKANをU-Netフレームワークに組み込むことで,医用画像の効率的な分割モデルであるMedVKANを実現する。 5つのパブリックデータセットの広範なエクスペラメントは、MedVKANが4つのデータセットで最先端のパフォーマンスを達成し、残りのデータセットで2位であることを示している。 これらの結果は,新しい計算効率の高い特徴抽出フレームワークを導入しながら,マンバとカンの組み合わせの有効性を裏付けるものである。 ソースコードは、https://github.com/beginner-cjh/MedVKAN.comで入手できる。

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