Medical AI Laboratory

AI 기술로 의료의 미래를 바꾸다 Transforming the Future of Medicine with AI

의료인공지능 연구실은 딥러닝 및 인공지능 기술을 의료 영상 분석에 적용하여 질병의 조기 진단과 정밀 치료를 실현하는 것을 목표로 합니다. 의료 영상 분할, 검출, 초고해상도 변환, 가상 염색 등 다양한 연구를 수행하며, 임상 현장에서 실제로 활용 가능한 AI 솔루션 개발에 집중합니다. The Medical AI Laboratory aims to achieve early diagnosis and precision treatment by applying deep learning and artificial intelligence to medical image analysis. We conduct research in medical image segmentation, detection, super-resolution, virtual staining, and more, focusing on developing AI solutions applicable in real clinical settings.

연구 보기Our Research 구성원 소개Meet the Team
8
연구 주제Research Topics
15
연구원Researchers
5
2학년2nd Year
6
3학년3rd Year
1
4학년4th Year
📄 최근 발표 논문Recent Publications
2026.04
Irfan Haider, M. Attique Khan, Saleha Masood, [...], Yongwon Cho, Yunyoung Nam
IET Image Processing
2026.03
Muhammad Arshad, Chengliang Wang, Refka Ghodhbani, [...] Yongwon Cho
International Journal of Computational Intelligence Systems
2026.03
Syed Ali Naqi Raza, Yongwon Cho, Si-An Lee, [...] Yunyoung Nam
INQUIRY
2026.03
Junaid Aftab, M. Attique Khan, Sobia Arshad, [...], Yongwon Cho, Yunyoung Nam
Digital Health
2026.03
Ahsan Aziz, Saelin Oh, Yuyoung Ji, [...] Yongwon Cho
PeerJ Computer Science
2026.01
Muhammad Shafiq, Najia Saher, Bayan Alabdullah, [...] Yongwon Cho
International Journal of Computational Intelligence Systems
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📋 최근 과제수행Recent Research Grants
2025
조영증강 복부 CT를 활용한 급성 소장 허혈 진단 딥러닝 알고리즘 개발 및 임상 검증
📅 2025-09-01 ~ 2028-08-31  ·  참여연구자  ·  한국연구재단  진행중Active
2025
멀티모달 리얼월드 임상 데이터 기반 고관절 환자의 건강관리 근거제시
📅 2025-04-01 ~ 2026-12-31  ·  참여연구자  ·  한국보건산업진흥원  진행중Active
2025
신생아 뇌 질환 조기 진단을 위한 US-MRI 활용 연구개발
📅 2025-04-01 ~ 2028-12-31  ·  연구책임자  ·  한국보건산업진흥원(소아의료기술)  진행중Active
2024
만성 간질환 간경변 중증도 평가를 위한 가독세토산 증강 MRI 및 임상 데이터 융합 기반 딥러닝
📅 2024-05-01 ~ 2025-04-30  ·  참여연구자  ·  한국연구재단
2024
흉부CT에서 우연한 관상동맥석회화 보고의 유효성을 확인하기 위한 다기관 실증 연구
📅 2024-03-01 ~ 2024-12-31  ·  참여연구자  ·  범부처
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🔬 연구 분야Research Areas
🫁
의료영상 AI Medical Imaging AI
딥러닝 기반 의료 영상 분석 및 자동 진단 시스템 연구 Deep learning-based medical image analysis and automated diagnosis systems
🔬
방광암 진단 Bladder Cancer Diagnosis
내시경 및 영상 데이터를 활용한 방광암 조기 탐지 및 병기 분류 Early detection and staging of bladder cancer using endoscopic and imaging data
🧫
대장암 Staging Colorectal Cancer Staging
CT/MRI 영상 기반 대장암 병기 자동 분류 모델 개발 Automated colorectal cancer staging model based on CT/MRI images
🩻
복부 X-ray 응급 Abdominal X-ray Emergency
응급실 복부 X-ray 영상 분석을 통한 입퇴원 예측 및 이상 탐지 Admission/discharge prediction and anomaly detection from emergency abdominal X-rays
🧬
공초점 현미경 / H&E 변환 Confocal Microscopy / H&E Conversion
공초점 현미경 병리 이미지 기반 암 진단 및 H&E 염색 이미지 가상 변환 Cancer diagnosis from confocal microscopy pathology images and virtual H&E staining conversion
🧠
소아뇌질환 초음파-MRI 변환 Pediatric Brain Ultrasound-to-MRI
소아 뇌 초음파 영상에서 MRI 수준 영상으로의 딥러닝 기반 변환 연구 Deep learning-based synthesis of MRI-quality images from pediatric brain ultrasound
📡
MRI 초고해상도 MRI Super-Resolution
저해상도 MRI 영상을 고해상도로 복원하는 딥러닝 초해상화 모델 개발 Deep learning super-resolution model to reconstruct high-resolution MRI from low-resolution input
🎯
의료영상 분할-검출 Medical Image Segmentation & Detection
Transformer 및 Diffusion 모델 기반 의료 영상 분할 및 병변 검출 연구 Medical image segmentation and lesion detection based on Transformer and Diffusion models
Our Collaborators
고려대학교 안암병원
서울아산병원
순천향대학교 부천병원
순천향대학교 서울병원
순천향대학교 천안병원
KTL 한국산업기술시험원
(주)태영
(주)GRK