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조민형 교수는 의료영상 기술 분야의 선구적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히 CT, MRI, X-ray, 초음파 등 다양한 의료 영상 기법을 활용하여 진단 시스템을 개발하고 영상 처리 알고리즘을 최적화하는 데 주력하고 있습니다. 3D Navigation 융합형 저선량 C-Arm CT 시스템 개발, 치과용 X선 CT 영상 재구성 소프트웨어 개발, 초음파 조직탄성 영상 연구 등에서 핵심적인 성과를 내고 있습니다. 또한 뇌기능 영상법 및 의료 영상 처리 기법을 연구하며 3차원 복합영상 융합 처리 기술을 통해 정밀 진단의 정확도를 높이고 있습니다. 외상후증후군 조기예측 진단기술 개발과 염증-암 미세환경 연구 등 난치성 질환의 조기 진단 및 치료에 기여하는 응용 연구도 활발히 진행 중입니다. 이러한 연구는 의료 영상 분야의 혁신을 이끌어 환자 진료의 질을 향상시키고 미래 의학 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 조민형 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | mhcho@khu.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 생체의공학과 |
| 사무실 번호 | 0312012170 |
| 연구실 | 의료영상시스템연구실 |
| 연구실 홈페이지 | http://misl.khu.ac.kr/ |
| 홈페이지 | - |
| 소속 | 경희대학교 |
| 연구 1 | 의료영상처리 및 재구성 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 X선 CT, C-Arm CT, Digital X-ray tomosynthesis 등 다양한 의료영상 장비에서 획득된 데이터를 처리하고 고품질의 진단 영상을 재구성하는 연구를 중점적으로 수행하고 있습니다. 특히, 저선량 CT 시스템 개발을 위한 3D Navigation 융합 기술과 치과용 X선 CT의 영상 재구성 소프트웨어 개발을 통해 의료 현장의 진단 정확도를 향상시키고 환자 안전을 확보하는 데 기여하고 있습니다. 복잡한 영상 데이터에서 노이즈를 효과적으로 제거하고, 고해상도 영상을 복원하는 알고리즘 개발에 주력하여 의료 영상 진단의 신뢰성을 높이고 있습니다. 이러한 연구는 정밀 진단을 가능하게 하여 의료 서비스의 질을 높이며, 의료진의 정확한 의사결정을 지원함으로써 환자 치료의 성공률을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 합니다. 나아가, 인공지능 기반의 영상 처리 기술을 접목하여 자동화된 진단 보조 시스템 개발 가능성도 탐구하고 있습니다. |
| 연구 2 | 자기공명영상 시스템 및 임피던스 영상법 |
| 내용 | 본 연구실은 자기공명영상(MRI) 시스템의 임상적 응용 및 신기술 개발에 관한 연구를 수행하고 있습니다. 개방형 MRI 시스템을 활용한 중재적 임상 응용을 위한 영상법 개발과 자기공명영상 시스템을 이용한 임피던스 영상법 연구를 통해 MRI의 활용 범위를 넓히는 데 기여하고 있습니다. 뇌기능 영상법 및 의료 영상 처리 기법 연구를 통해 뇌 질환 진단 및 치료에도 적용될 수 있는 기반 기술을 마련하고 있습니다. MRI의 고유한 특성을 활용하여 조직의 전기적 특성 변화를 감지하는 임피던스 영상 기법은 질병의 조기 진단 및 병변 특성 분석에 새로운 가능성을 제시합니다. 이러한 연구는 차세대 MRI 기술 발전과 새로운 진단 패러다임을 제시하는 데 중요한 역할을 하며, 특히 비침습적인 방법으로 인체 내부의 미세한 변화를 감지할 수 있어 정밀 의료 분야에서의 잠재력이 매우 큽니다. 지속적인 연구를 통해 MRI 기술의 진단적 가치를 극대화하고 있습니다. |
| 연구 3 | 3D 초음파 영상 및 방광 진단 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 3D 초음파 영상을 이용한 진단 기술 개발에 특화된 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 3D 초음파 영상에서 방광 내 잔뇨량을 정확하게 추정하는 새로운 알고리즘 개발에 성공하여 방광 기능 장애 환자의 진단 및 치료에 혁신적인 기여를 하였습니다. 이는 상용 기기보다 우수한 5.9%의 평균 인체 방광 부피 추정 오류율을 보이며, 실제 임상 적용 가능성을 입증했습니다. 초음파 조직탄성 영상 기술을 통해 조직의 물리적 특성을 비침습적으로 평가하는 연구도 수행하여 다양한 질병 진단에 활용될 가능성을 탐구하고 있습니다. 배뇨 및 방광 진단 시스템의 PC Software 개발을 통해 실제 임상 환경에서의 활용도를 높이고 있으며, 환자의 편의성을 높이고 진단의 정확도를 향상시켜 의료 효율성을 증대하는 데 기여합니다. 본 연구는 인공지능 기반의 자동 분석 기술을 접목하여 진단 과정의 효율성을 더욱 높이는 방향으로 발전하고 있습니다. |
| 학력 사항 | 공학박사 한국과학기술원 (KAIST) 전자공학 |
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