TV-SAM: Increasing Zero-Shot Segmentation Performance on Multimodal Medical Images Using GPT-4 Generated Descriptive Prompts Without Human Annotation

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作者
Zekun Jiang,Dongjie Cheng,Ziyuan Qin,Jun Gao,Qicheng Lao,Abdullaev Bakhrom Ismoilovich,Urazboev Gayrat,Yuldashov Elyorbek,Bekchanov Habibullo,Defu Tang,Linjing Wei,Kang Li,Le Zhang
出处
期刊:Big data mining and analytics [Tsinghua University Press]
卷期号:7 (4): 1199-1211 被引量:5
标识
DOI:10.26599/bdma.2024.9020058
摘要

This study presents a novel multimodal medical image zero-shot segmentation algorithm named the text-visual-prompt segment anything model (TV-SAM) without any manual annotations. The TV-SAM incorporates and integrates the large language model GPT-4, the vision language model GLIP, and the SAM to autonomously generate descriptive text prompts and visual bounding box prompts from medical images, thereby enhancing the SAM's capability for zero-shot segmentation. Comprehensive evaluations are implemented on seven public datasets encompassing eight imaging modalities to demonstrate that TV-SAM can effectively segment unseen targets across various modalities without additional training. TV-SAM significantly outperforms SAM AUTO $(p < 0.01)$ and GSAM $(p < 0.05)$ , closely matching the performance of SAM BBOX with gold standard bounding box prompts $(p=0.07)$ , and surpasses the state-of-the-art methods on specific datasets such as ISIC (0.853 versus 0.802) and WBC (0.968 versus 0.883). The study indicates that TV-SAM serves as an effective multimodal medical image zero-shot segmentation algorithm, highlighting the significant contribution of GPT-4 to zero-shot segmentation. By integrating foundational models such as GPT-4, GLIP, and SAM, the ability to address complex problems in specialized domains can be enhanced.
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