[논문리뷰] MOOZY: A Patient-First Foundation Model for Computational Pathology현재 병리 인공지능 분야의 파운데이션 모델들은 주로 Slide-centric 구조에 머물러 있어, 한 환자의 여러 슬라이드 간의 임상적 연관성을 효과적으로 모델링하지 못한다는 한계가 있습니다.#Review#Computational Pathology#Foundation Model#Patient-First Representation#Multi-Instance Learning#Self-Supervised Learning#Case Transformer2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Multiple Instance Learning Framework with Masked Hard Instance Mining for Gigapixel Histopathology Image Analysis기존 Multiple Instance Learning (MIL) 기반의 컴퓨터 병리학(CPath) 모델들이 기가픽셀 Whole Slide Images (WSIs)에서 쉽게 분류 가능한(easy-to-classify) 인스턴스에 편향되어 판별 경계를 정확하게 모델링하는 데 한계가 있음을 지적합니다.#Review#Multiple Instance Learning#Hard Instance Mining#Computational Pathology#Whole Slide Images#Masked Learning#Siamese Network#Medical Image Analysis2025년 9월 17일댓글 수 로딩 중