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[일시]
2024.09.23

[세미나 주제]
Multi-marker for TILs detection

[발표자]
오수빈

[요약]
진행중인 연구 중 유방 병리 데이터에 대한 세그멘테이션을 더 잘 수행하기 위해 TILs이라는 병리 세포를 활용한 Knowledge Distillation 기반 semi-supervised learning을 제안하는 연구가 있다. 이를 수행하기 위해 TILs에 대한 주석 데이터가 필요한데 이를 얻기 위해 SAM 모델을 활용하여 TILs을 구분하고자 했다. 하지만 TILs데이터와 유사한 plasma라는 셀이 존재하며 SAM을 빠르게 적용하여 사용해봤을때는 이 두개가 구분이 안되는 한계점이 존재했다. 이를 위해 본 발표는 다양한 세포의 역할, 즉 B, T 셀을 위주로 기능적 차이를 구분할 수 있는 marker를 통해 염색된 데이터를 이용하여 plasma를 구분하고자 하는 과정과 참고 논문에 대한 설명을 위주로 진행되었다.

[관련 논문]
- Tumor-infiltrating B cells and T cells correlate with postoperative prognosis in triple-negative carcinoma of the breast
- DeeperHistReg: Robust Whole Slide Images Registration Framework

[녹화 영상 링크]
https://us02web.zoom.us/rec/share/2Y63ygqNULNeWGs4nyc-eFOJfjymztacRO7_TTdRDjuwzKa1ViEABBS0vhPTxFQ.01ESLARJ3k8uct-J