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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 119 - 122 (4page)
이용수
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본 연구는 병리 이미지 (Whole Slide Image, WSI)와 전사체 (RNA-seq) 데이터를 통합하여 유방암 환자에 대한 아종을 예측하는 딥러닝 모델을 제안한다. The Cancer Genome Atlas (TCGA) 의 병리 이미지와 전사체 데이터가 쌍을 이루는 유방암 환자를 대상으로 대조 학습 (Contrastive Learning) 기반의 사전 학습 모델을 개발하였으며, 사전 학습 모델 기반 병리 이미지 임베딩을 활용하여 유방암 아형인 침윤성 소엽암 (ILC)과 침윤성 유관암 (IDC)을 분류하는 소량 학습 (few-shot classification) 모델을 구축하였다. K=1, 3, 5, 10 의 소량 학습 실험에서 제안한 모델은 기존의 병리 이미지 사전학습 모델 기반 분류 모델보다 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 라벨 없이도 데이터 분포를 효과적으로 학습하여 단일 모달 데이터에도 적용 가능함을 보여주었으며, 제한된 데이터로도 높은 예측 성능을 발휘하는 범용성과 효율성을 지닌다. 이러한 접근법은 종양 아형 예측 성능을 크게 향상시킬 잠재력이 있다.
목차
요약
1. 서론
2. 사전 학습 및 소량 학습 분류 모델 개발
3. 소량 학습 분류 모델 성능
4. 논의 및 결론
5. 참조 문헌
참고문헌 (0)
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