Sparse Cascade: Multi-stage cascade fusion and shape dictionary guided network for segmentation of microscopic cytology images
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Le résumé fourni par la source
Microscopic cytology image instance segmentation is critical for clinical diagnosis, treatment planning, and biomedical research. However, challenges such as cell overlapping, external interferences, and irregular shapes hinder accurate segmentation. In this paper, a microscopic cytology image instance segmentation algorithm based on a multi-stage cascaded fusion and shape-guided strategy is proposed to improve instance segmentation accuracy . To mitigate the issue of external interference and cell overlap, a feedforward fusion mechanism is introduced in the multi-stage cascade architecture to effectively integrate the mask features from multiple stages. To make the shape of the segmentation result more consistent with the shape of the cell, and to alleviate the issues of unclear boundaries and incomplete shape segmentation caused by cellular overlap and irregular shapes, the sparse code guidance branch based on the explicit shape guidance strategy is introduced. Experiments on the private embryonic cell dataset and the ISBI2014 dataset indicate that the network has achieved improvements over the Cascade Mask R-CNN, with enhancements of 2.51% and 3.92% in bounding boxes mean Average Precision (mAP), and 2.82% and 4.70% in segmentation mAP, respectively. The experimental results indicate that the network proposed in this paper can output more accurate bounding boxes and instance masks.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Sparse Cascade: Multi-stage cascade fusion and shape dictionary guided network for segmentation of microscopic cytology images
- Date Crossref
- 01/02/2025
- Éditeur
- Elsevier BV
- 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 Medical Imaging Department pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Suzhou Municipal Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Nanjing Medical University 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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Shandong Laboratory of Advanced Biomaterials and Medical Devices in Weihai pays non établi dans la noticeStructure de recherche
University of Science and Technology of China, Chinese Academy of Sciences et Medical Imaging Department — Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology, avec 4 autres affiliations.
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