연구
흉부영상의학 임상 데이터를 바탕으로 한 AI, 정량 영상, 근거 종합 연구를 합니다.
연구 주제
Chest X-ray AI
흉부 X선 파운데이션 모델
환자 특성(나이·성별 등)을 흉부 X선 파운데이션 모델에 어떻게 반영해야 성능과 공정성이 좋아지는지 연구합니다.
Quantitative CT
정량 CT와 자동 측정
일반 흉부 CT에서 심혈관 직경, 기도 소견 같은 지표를 자동으로 측정하고 정량화하는 방법을 개발합니다.
- 진행 중인 연구
Vision-Language
의료 비전-언어 모델
3D CT·MRI를 이해하는 비전-언어 모델과 영상 기반 예측 모델을 공동연구로 개발합니다 (서울대 IMSI Lab 자문).
- CVPR 2026 · Medic-AD
- MICCAI ELAMI 2025 · 3D CT VLM
- ISBI 2026 · PNI prediction on 3D MRI
LLM × Education
LLM과 영상의학 교육
대형언어모델로 만든 학습 자료와 다중 LLM 파이프라인이 전공의 교육에 쓸 만한지 검증합니다.
Evidence Synthesis
체계적 문헌고찰·메타분석
CBCT 유도 폐생검 등 중재·진단 영상 술기의 근거를 메타분석으로 정리합니다.
Population Imaging
검진 영상 코호트
건강검진 흉부 CT의 우연 발견 소견이 장기 예후와 어떤 관련이 있는지 대규모 코호트로 분석합니다.