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[일시] 2026.07.21.

[세미나 주제]
Modern WSI Survival Prediction with Pathology Foundation Models

[발표자]
정화용

[요약]
본 발표에서는 생존분석 task에 대해 설명하고, 최근 디지털병리학 WSI (Whole Slide Image)를 활용한 Deep Survival Models 를 소개했다. CHIEF는 병리 이미지의 slide level representation을 생성하는 general-purpose foundation model for WSI를 학습 후 이를 downstream task로 전이하는 방법을 제안하고 있다. 즉 Foundation model의 representation 능력을 신뢰하고, 이를 survival signal로 연결시키는 논문에 해당한다. BEPH의 경우 masked image modeling 기법을 활용해 가려진 영역을 복원하는 과정에서 학습하는 방식을 통해 pathology-specific encoder를 학습 후 마찬가지로 survival prediction에 연결한 시도를 했다. 두 논문 모두 딥러닝 관점에서 survival analysis는 기존처럼 복잡한 모델링이 아닌 label scarcity 환경 적응을 위한 의료 이미지 representation learning으로 해결해야함을 시사하고 있다.

[관련 논문]
CHIEF — A pathology foundation model for cancer diagnosis and prognosis prediction
BEPH - A foundation model for generalizable cancer diagnosis and survival prediction from histopathological images

[녹화 영상]
https://us06web.zoom.us/rec/share/kuF34YKNjyhzDzPy_ehWiPyYvylfVsbQC1XYHGxOKsHrvFsTMqi9Seg8j07W1qSV.msgysr3ZbHQNmhIx