병리 분석을 위한 멀티모달 파운데이션 모델
컴퓨터 병리학 분야는 자기 지도 학습을 통해 조직 병리 관심 영역(ROI)을 다재다능하고 전이 가능한 특징 표현으로 인코딩하는 파운데이션 모델의 발전으로 변화하고 있습니다. 그러나 이러한 발전이 환자 및 슬라이드 수준의 복잡한 임상 문제를 해결하는 데 적용되는 것은 질병별 코호트의 제한된 임상 데이터, 특히 희귀 질환에 대한 데이터 부족으로 인해 제약을 받습니다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 Transformer 기반의 병리 이미지 및 텍스트 정렬 네트워크(TITAN)를 제안합니다. TITAN은 335,645개의 전…