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[일시]
2024.05.07

[세미나 주제]
Semi-supervised knowledge distillation-based semantic segmentation method for invasive cancer cell detection

[발표자]
오수빈

[요약]
본 발표는 림프구 탐지를 통해 침윤성 유방암에 대한 의미론적 분할 기법을 고도화할 수 있는 Semi-supervised Knowledge distillation 콘셉트의 방법론을 제안한다. 병리 데이터의 특성상 레이블이 존재하는 데이터를 얻기에는 한계가 있다. 따라서 병리적 지식 기반으로 유방암 주변 림프구의 형태학적 의미를 이용해 레이블이 없는 데이터 또한 이용하고자 하였다. 이때 림프구를 탐지하는 detection 모델과 침윤성 암을 의미론적 분할하는 Segmentation 모델의 파라미터를 서로 활용할 수 있는 Knowledge Distillation 기법을 통해 두 모델의 상호 보완적인 구조를 설계하였다.

[관련 논문]
- Spatial Organization and Molecular Correlation of Tumor-Infiltrating Lymphocytes Using Deep Learning on Pathology Images
- Utilizing Automated Breast Cancer Detection to Identify Spatial Distributions of Tumor-Infiltrating Lymphocytes in Invasive Breast Cancer
- Continual Nuclei Segmentation via Prototype-Wise Relation Distillation and Contrastive Leatning

[녹화 영상 링크]
https://us02web.zoom.us/rec/share/jIksz9KNjAJDt9AY7ZKH0yPdQXlIkWHjOzk8qPLj8ybjoXPJkLwSpQFHUlat-kC3.N2p_7Y7JZhIRUs3r