본 논문은 비침습적, 실시간 영상 기법인 공초점 레이저 내시경(Confocal Laser Endomicroscopy, CLE) 영상을 분석하기 위한 자기지도 학습(Self-Supervised Learning, SSL) 기반 전이 학습 방법을 제안한다. CLE 영상의 해석 난이도를 보완하기 위해 기계 학습의 활용이 중요하지만, 관련 데이터 부족으로 모델 과적합 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 대규모 미표지 데이터셋에 SSL을 적용하고, CLE 영상 시퀀스의 중복성을 줄이기 위한 필터 기능을 제안하여 학습 효율을 향상시킨다. 다양한 벤치마크 네트워크와 비전 변환기 기반의 교사-학생 네트워크를 사용하여 부비동 종양 및 피부 편평 세포 암종 데이터셋에 대한 성능을 평가했다.
