論文の概要: Skin Cancer Classification: Hybrid CNN-Transformer Models with KAN-Based Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12484v1
• Date: Sun, 17 Aug 2025 19:57:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.796452
• Title: Skin Cancer Classification: Hybrid CNN-Transformer Models with KAN-Based Fusion
• Title（参考訳）: 皮膚癌分類:kan-based Fusionを用いたハイブリッドCNN変換器モデル
• Authors: Shubhi Agarwal, Amulya Kumar Mahto,
• Abstract要約: Convolutional Kolmogorov-Arnold Network (CKAN) を用いた逐次および並列ハイブリッドCNN-Transformerモデルについて検討する。 そこでCNNは局所的な空間的特徴を抽出し、トランスフォーマーはグローバルな依存関係をモデル化し、CKANは表現学習を改善するために非線形な特徴融合を促進する。 HAM10000データセットで92.81%の精度と92.47%のF1スコア、PAD-UFESデータセットで97.83%のF1スコア、91.79%のF1スコア、91.17%のF1スコアを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Skin cancer classification is a crucial task in medical image analysis, where precise differentiation between malignant and non-malignant lesions is essential for early diagnosis and treatment. In this study, we explore Sequential and Parallel Hybrid CNN-Transformer models with Convolutional Kolmogorov-Arnold Network (CKAN). Our approach integrates transfer learning and extensive data augmentation, where CNNs extract local spatial features, Transformers model global dependencies, and CKAN facilitates nonlinear feature fusion for improved representation learning. To assess generalization, we evaluate our models on multiple benchmark datasets (HAM10000,BCN20000 and PAD-UFES) under varying data distributions and class imbalances. Experimental results demonstrate that hybrid CNN-Transformer architectures effectively capture both spatial and contextual features, leading to improved classification performance. Additionally, the integration of CKAN enhances feature fusion through learnable activation functions, yielding more discriminative representations. Our proposed approach achieves competitive performance in skin cancer classification, demonstrating 92.81% accuracy and 92.47% F1-score on the HAM10000 dataset, 97.83% accuracy and 97.83% F1-score on the PAD-UFES dataset, and 91.17% accuracy with 91.79% F1- score on the BCN20000 dataset highlighting the effectiveness and generalizability of our model across diverse datasets. This study highlights the significance of feature representation and model design in advancing robust and accurate medical image classification.
• Abstract（参考訳）: 皮膚がん分類は、悪性病変と非悪性病変の正確な鑑別が早期診断と治療に不可欠である医療画像解析において重要な課題である。 本研究では,コンボリューショナル・コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(CKAN)を用いた逐次・並列ハイブリッドCNN変換器モデルについて検討する。 そこでCNNは局所的な空間的特徴を抽出し、トランスフォーマーはグローバルな依存関係をモデル化し、CKANは表現学習を改善するために非線形な特徴融合を促進する。 一般化を評価するため,複数のベンチマークデータセット (HAM10000,BCN20000,PAD-UFES) を用いて,データ分布やクラス不均衡の変動を考慮したモデルの評価を行った。 実験により,CNN-Transformerハイブリッドアーキテクチャは空間的特徴と文脈的特徴の両方を効果的に捕捉し,分類性能が向上することが示された。 さらに、CKANの統合により、学習可能なアクティベーション関数による機能融合が強化され、より識別的な表現が得られる。 HAM10000データセットで92.81%の精度と92.47%のF1スコア、PAD-UFESデータセットで97.83%のF1スコア、BCN20000データセットで91.79%のF1-スコアで91.17%の精度、BCN20000データセットでモデルの有効性と一般化性を示す。 本研究は、堅牢で正確な医用画像分類における特徴表現とモデル設計の重要性を強調した。

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