論文の概要: Intelligent Skin Cancer Detection Using a Multispectral Metasurface and a Hybrid

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.11287v1
• Date: Tue, 09 Jun 2026 17:30:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-11 16:42:38.112804
• Title: Intelligent Skin Cancer Detection Using a Multispectral Metasurface and a Hybrid
• Title（参考訳）: マルチスペクトルメタサーフェスとハイブリッドを用いた皮膚癌のインテリジェント検出
• Abstract要約: 皮膚がんは最も多い悪性腫瘍の1つである。 皮膚内視鏡および視覚イメージング技術は主に可視光スペクトルに限られる。 本研究では,マルチスペクトルメタサーフェスをハイブリッドディープラーニングアーキテクチャと統合する,革新的なフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Skin cancer is among the most prevalent malignancies worldwiAdbe satnradcitts early detection is essential for improving patient survival and reducing treatment costs Conventional dermoscopic and visual imaging techniques are primarily limited to the visible spectrum and often fail to capture subtle spectral signatures associated with early stage malignancies This study proposes an innovative framework that integrates a multispectral metasurface for imaging with a hybrid deep learning architecture based on Convolutional Neural Networks and Vision Transformers The designed metasurface enables noninvasive acquisition of rich spectral information highly sensitive to tissue alterations while the hybrid CNN ViT model simultaneously extracts local and global features to robustly classify skin lesions Simulation-based evaluations demonstrate that the proposed method achieves approximately 98 accuracy 95 percentages sensitivity and 99 perentage specificity surpassing conventional RGB-based and single-architecture approaches Qualitative analyses using attention maps reveal that the model focuses on clinically relevant lesion regions improving interpretability Overall the results indicate that combining metasurface based multispectral imaging with hybrid deep learning can introduce a new generation of diagnostic tools in dermatology and pave the way for portable fast and highly accurate clinical systems
• Abstract（参考訳）: 皮膚がんは最も普及している悪性腫瘍の1つである。Adbe satnradcitts 早期発見は、患者の生存率の向上と治療コストの低減に不可欠である 従来の皮膚内視鏡的および視覚的イメージング技術は、主に可視光スペクトルに限られており、早期悪性腫瘍に関連する微妙な特徴を捉えることができず、しばしば早期悪性腫瘍に関連する微妙な特徴を捉えるのに失敗する。本研究では、マルチスペクトルメタサイトを、コンボリューショナルニューラルネットワークとビジョントランスフォーマーに基づくハイブリッド深層学習アーキテクチャに統合する革新的なフレームワークを提案する。デザインされたメタサイトは、組織の変化に非常に敏感なリッチスペクトル情報の非侵襲的取得を可能にする一方で、ハイブリッドCNN ViTモデルは、局所的およびグローバル的特徴を抽出し、皮膚病変を堅牢に分類する。シミュレーションベースの評価は、提案手法が、約98 95の精度と99パーセントのパーセンテージを達成し、従来のRGBの特異性を示す。

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