의료영상 처리 및 정밀 진단 기술

본 연구실은 정밀 진단 및 치료를 위한 혁신적인 의료영상 처리 및 분석 기술 개발에 중점적으로 연구를 수행하고 있습니다. 형광현미경영상, 피부암영상, MRI영상, 2D/3D 의료 신호 및 영상, 세포 영상 등 광범위한 종류의 의료 영상 데이터를 심층적으로 분석하고 활용하는 데 특화되어 있습니다. 이화여자대학교 정보통신학과에서 학사, 석사, 박사 학위를 취득하며 쌓은 탄탄한 정보통신 기술 기반은 복잡한 의료 영상 데이터로부터 질병의 조기 발견과 정확한 진단을 위한 핵심 정보를 효과적으로 추출하는 데 활용됩니다. 특히, 이미지 전처리, 특징 추출, 패턴 인식 등의 고급 영상처리 기법을 적용하여 의료 영상의 해상도를 높이고 노이즈를 제거하며, 병변을 정량적으로 분석하는 알고리즘을 개발하고 있습니다. 이대부속목동병원 융합의학연구원 및 스탠포드대학교 방문학자로서의 임상 경험은 실제 의료 현장의 요구를 반영한 실용적인 기술 개발로 이어졌습니다. 이러한 연구를 통해 피부암 자동판별 시스템, 다중 세포 추적 시스템, 협심증 진단 알고리즘 등 구체적인 진단 솔루션을 개발하여 진단 정확도를 획기적으로 향상시키고 있으며, 의료진의 의사결정을 지원하여 환자 맞춤형 정밀 의료를 실현하는 데 중요한 가치를 창출하고 있습니다.

AI 기반 정밀 의료영상 분석 및 응용

본 연구실은 인공지능(AI) 기술을 의료영상 분석에 접목하여 정밀 진단 및 치료 효율을 극대화하는 연구를 선도하고 있습니다. 딥러닝, 머신러닝 등 최신 AI 알고리즘을 활용하여 의료 영상 데이터의 복잡한 패턴을 학습하고, 이를 통해 질병 진단의 정확도와 효율성을 획기적으로 높이는 데 집중합니다. 연세대학교 의공학부에서 의료정보 인공지능 분야의 기술 개발 및 연구 리더십을 발휘하며, 의료 AI의 실제 적용 가능성을 탐구하고 있습니다. 특히, '내시경 수술을 위한 딥러닝 시스템: 통합형 영상 강화 및 연기 제거' 논문으로 과학기술우수논문상을 수상하며 AI 기반 영상 품질 향상 기술의 우수성을 입증했습니다. 이 기술은 내시경 수술 중 발생하는 연기나 저조도 환경으로 인한 시야 확보의 어려움을 극복하여 안전하고 정확한 수술을 가능하게 합니다. 또한, '원자구조 해석에 적용된 머신러닝 알고리즘' 강연을 통해 의료 영상뿐만 아니라 미시적인 데이터 분석에도 AI를 폭넓게 적용하는 역량을 보여주었습니다. 이러한 AI 기반 기술은 피부암 자동판별 시스템, 협심증 진단 알고리즘 개발 등 다양한 임상 문제 해결에 기여하며, 궁극적으로 환자 개개인에게 최적화된 정밀 의료 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다.

다차원 의료 데이터 마이닝 및 신호 처리

본 연구실은 2D/3D 의료 신호 및 영상, 세포 영상, 나아가 원자 스케일 영상 등 다차원 바이오메디컬 데이터의 심층 분석 및 최적화 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 이해하고 분석함으로써, 질병의 미세한 변화를 감지하고 생체 현상을 보다 정확하게 이해하는 데 기여합니다. 특히, 고해상도 세포 영상에서 다수의 세포 움직임을 정밀하게 추적하는 시스템을 개발하여 생명 과학 연구 및 약물 효능 평가에 중요한 도구를 제공합니다. 또한, 원자 스케일의 영상 데이터에서 복잡한 구조적 특성을 파악하고 이를 진단 정보로 활용하는 고급 신호 처리 기법을 연구합니다. 이러한 심층 데이터 마이닝 및 신호 처리 기술은 기존의 육안 관찰이나 단순 분석으로는 발견하기 어려운 미세한 바이오마커를 발굴하고, 질병의 초기 단계 진단 및 예후 예측의 정확도를 높이는 데 필수적입니다. 복잡한 바이오메디컬 데이터의 숨겨진 가치를 극대화하여 의료진에게는 더 정확한 정보를, 환자에게는 더 나은 치료 기회를 제공하는 것이 본 연구의 궁극적인 목표입니다.