DB-DCAFN: dual-branch deformable cross-attention fusion network for bacterial segmentation
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Le résumé fourni par la source
Sputum smear tests are critical for the diagnosis of respiratory diseases. Automatic segmentation of bacteria from sputum smear images is important for improving diagnostic efficiency. However, this remains a challenging task owing to the high interclass similarity among different categories of bacteria and the low contrast of the bacterial edges. To explore more levels of global pattern features to promote the distinguishing ability of bacterial categories and maintain sufficient local fine-grained features to ensure accurate localization of ambiguous bacteria simultaneously, we propose a novel dual-branch deformable cross-attention fusion network (DB-DCAFN) for accurate bacterial segmentation. Specifically, we first designed a dual-branch encoder consisting of multiple convolution and transformer blocks in parallel to simultaneously extract multilevel local and global features. We then designed a sparse and deformable cross-attention module to capture the semantic dependencies between local and global features, which can bridge the semantic gap and fuse features effectively. Furthermore, we designed a feature assignment fusion module to enhance meaningful features using an adaptive feature weighting strategy to obtain more accurate segmentation. We conducted extensive experiments to evaluate the effectiveness of DB-DCAFN on a clinical dataset comprising three bacterial categories: Acinetobacter baumannii, Klebsiella pneumoniae, and Pseudomonas aeruginosa. The experimental results demonstrate that the proposed DB-DCAFN outperforms other state-of-the-art methods and is effective at segmenting bacteria from sputum smear images.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- DB-DCAFN: dual-branch deformable cross-attention fusion network for bacterial segmentation
- Date Crossref
- 04/07/2023
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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University of Science and Technology of China pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Soochow University Department of Infectious Diseases pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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First Affiliated Hospital of Soochow University pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Shanghai University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Hohai University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Changchun University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Biomedical Engineering (Suzhou) pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Communication and Information Engineering Institute of Biomedical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Computer and Information pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Electronic and Information Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
University of Science and Technology of China, Chinese Academy of Sciences et Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology, avec 9 autres affiliations.
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