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[일시] 2023.07.19

[세미나 주제] Self-Supervised Representation Method in Digital Pathology

[요약]
병리학 whole slide image(WSI) 특성 상 annotation data를 구축하는 과정에서 많은 시간과 비용이 발생합니다. 본 세미나에서는 labeling 되지 않은 WSI에 대해 self-supervised learning을 적용한 두 개의 논문에 대한 리뷰를 진행하였습니다. 특히 병리 이미지에 특화된 pathology-specific pretext에 대한 내용이 개인적으로 흥미로웠습니다. 병리학자 또한 zoom in-out 과 같은 방법을 통하여 magnification을 조절하며 이미지 내의 context와 detail을 기반으로 진단하는 과정을 거칩니다. 따라서 Self-path에서도 3가지의 pathology-specific pretext tasks를 기반으로 중요한 semantic information을 학습하여 보다 좋은 representation을 학습할 수 있도록 진행됩니다. 일반적인 SSL 기법에서 사용되는 데이터와 달리 병리 이미지가 가지는 특징들을 보다 잘 반영할 수 있을 것으로 생각됩니다.

[참고 논문]
- Self-Path: Self-Supervision for Classification of Pathology Images With Limited Annotations
- A self-supervised contrastive learning approach for whole slide image representation in digital pathology