TV-SAM: Increasing Zero-Shot Segmentation Performance on Multimodal Medical Images Using GPT-4 Generated Descriptive Prompts Without Human Annotation
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
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-02-24 (更新: 2024-10-14)
备注: 13 pages, 5 figures, 4 tables, accepted by BDMA Journal
💡 一句话要点
提出TV-SAM以解决多模态医学图像的零-shot分割问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 零-shot分割 多模态医学图像 GPT-4 视觉语言模型 自动提示生成 医学影像分析 深度学习
📋 核心要点
- 现有的医学图像分割方法通常依赖于大量的人工标注，限制了其在实际应用中的灵活性和效率。
- 论文提出的TV-SAM通过集成GPT-4、GLIP和SAM，能够自动生成描述性提示，从而实现零-shot分割，减少对人工标注的依赖。
- 实验结果表明，TV-SAM在多个数据集上表现优异，尤其在ISIC和WBC数据集上显著超越了现有的分割方法。
📝 摘要（中文）
本研究提出了一种新颖的多模态医学图像零-shot分割算法，称为文本-视觉-提示分割模型（TV-SAM），无需任何人工标注。TV-SAM结合了大型语言模型GPT-4、视觉语言模型GLIP和SAM，能够自主生成描述性文本提示和视觉边界框提示，从而增强SAM在零-shot分割中的能力。通过在七个公共数据集上进行全面评估，TV-SAM能够有效分割各种模态下的未见目标，且显著优于现有方法，接近于使用金标准边界框提示的SAM BBOX的性能，并在ISIC和WBC等特定数据集上超越了最先进的方法。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决多模态医学图像的零-shot分割问题，现有方法往往需要大量人工标注，限制了其应用范围和效率。
核心思路：TV-SAM的核心思想是通过结合GPT-4生成描述性文本提示和视觉边界框提示，增强SAM在没有额外训练的情况下进行零-shot分割的能力。
技术框架：TV-SAM的整体架构包括三个主要模块：GPT-4用于生成文本提示，GLIP用于处理视觉信息，SAM用于执行分割任务。这些模块协同工作，实现了从医学图像到分割结果的自动化流程。
关键创新：TV-SAM的主要创新在于将大型语言模型与视觉模型相结合，形成了一种新的提示生成机制，显著提高了分割性能，尤其是在没有人工标注的情况下。
关键设计：在设计中，TV-SAM采用了特定的损失函数以优化分割精度，并通过调节模型参数以适应不同的医学图像模态，确保了模型的通用性和灵活性。
📊 实验亮点
实验结果显示，TV-SAM在多个公共数据集上表现优异，特别是在ISIC和WBC数据集上，显著超越了现有的最先进方法，接近于使用金标准边界框提示的SAM BBOX的性能，展示了其在零-shot分割中的强大能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括医学影像分析、疾病诊断和治疗规划等。通过减少对人工标注的依赖，TV-SAM能够提高医学图像处理的效率和准确性，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
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 and GSAM, closely matching the performance of SAM BBOX with gold standard bounding box prompts and surpasses the state-of-the-art methods on specific datasets such as ISIC and WBC. 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.