최흥국
최흥국
소속
인제대학교 (컴퓨터공학과)
AI요약
인제대학교 컴퓨터공학부 최흥국 교수는 의료영상처리 및 인공지능 분야의 선구적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히 딥러닝 기반의 암 진단, 뇌 질환 분석 및 병리 영상 분석 기술 개발에 집중하며, 다수의 국내외 연구 과제와 학술 논문을 통해 그 전문성을 입증하였습니다. 최신 연구 동향과 혁신적인 기술 개발에 기여하는 최흥국 교수의 폭넓은 연구 활동을 본 프로필에서 상세하게 확인하실 수 있습니다.
기본 정보
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 최흥국 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | cschk@inje.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 컴퓨터공학과 |
| 사무실 번호 | 0553203437 |
| 연구실 | 장영실관(E동) 302호 |
| 연구실 홈페이지 | - |
| 홈페이지 | - |
| 소속 | 인제대학교 |
중요 키워드
#3D영상#딥러닝#뇌MR#생체신호#진단보조#의료AI#전립선암#알고리즘개발#의료영상처리#영상분석#치매#컴퓨터비전#질감분석#병리영상#의료기기
연구 분야
| 연구 1 | 의료영상 인공지능 기반 질병 진단 및 분석 |
| 내용 | 본 연구실은 의료영상 인공지능 기술을 활용하여 다양한 질병의 진단 및 분석 정확도를 높이는 연구를 중점적으로 수행하고 있습니다. 특히, 딥러닝(Deep Learning) 및 컨볼루션 신경망(CNN) 기반의 영상 분석 알고리즘을 개발하여 전립선암, 유방암, 신장암 등 여러 암종의 병리영상과 뇌 자기공명(MR) 영상을 분석하고 있습니다. 이러한 기술은 복잡한 의료 영상에서 미세한 병변을 효과적으로 감지하고, 질감 특성 분석을 통해 질병의 진행 정도를 정량적으로 평가하는 데 기여합니다. 연구실은 또한 치매, 알츠하이머병과 같은 뇌 질환의 MR 영상 데이터를 활용하여 초기 진단 및 예후 예측을 위한 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 이를 통해 의료 전문가의 진단을 보조하고, 환자에게 더 정확하고 신속한 의료 서비스를 제공할 수 있는 혁신적인 의료 AI 솔루션을 구축하는 것을 목표로 합니다. 현재 개발된 기술들은 의료기기 개발 및 임상 연구에 활발히 적용되고 있으며, 실제 의료 현장에서의 활용 가치를 지속적으로 검증하고 있습니다. |
| 연구 2 | 3차원 의료영상 재구성 및 정량적 질감 분석 |
| 내용 | 본 연구실은 3차원 의료영상 데이터의 재구성 및 정량적 질감 분석 기술 개발을 통해 질병 진단의 정밀도를 극대화하는 연구를 진행하고 있습니다. 미세조직의 3차원 형광영상 생성 및 재구성 기술, 그리고 3차원 세포핵 질감 특성값 분석 기법을 통해 암세포의 형태학적 변화와 미세 패턴을 정밀하게 분석하고 있습니다. 특히, 신세포암, 자궁경부암 등 다양한 암종의 병리 조직 영상에서 3차원 질감 특성값을 추출하고, 이를 기반으로 암 등급 분류 및 예후 예측 모델을 개발하여 진단 보조의 정확성을 향상시키는 데 집중합니다. 이러한 접근 방식은 기존 2차원 분석의 한계를 극복하고, 조직 내부의 복잡한 구조 정보를 효과적으로 활용하여 더욱 객관적이고 신뢰도 높은 진단 정보를 제공합니다. 연구 결과는 컴퓨터 비전 및 의료영상처리 분야에서 중요한 진전을 이루고 있으며, 향후 정밀의료 구현을 위한 핵심 기술로 활용될 잠재력을 가지고 있습니다. |
| 연구 3 | 뇌 MR 영상 기반 임상 연구 시스템 및 생체신호 분석 |
| 내용 | 본 연구실은 뇌 자기공명(MR) 영상을 활용한 임상 연구 시스템 개발과 생체신호 분석에 대한 깊이 있는 연구를 수행하고 있습니다. 특히 뇌 MR 기반 임상 연구에 특화된 영상처리 및 분석 소프트웨어 개발을 통해 알츠하이머병, 치매와 같은 신경 퇴행성 질환의 진행을 추적하고 진단하는 데 필요한 핵심 도구를 제공합니다. 해마 영역 분할 및 형태학적 변화 분석, 다중 특징 융합 기반의 분류 기법 등을 적용하여 질병의 미묘한 변화를 감지하며, 이는 뇌 질환의 조기 진단 및 맞춤형 치료 전략 수립에 중요한 기반이 됩니다. 또한, 생체신호와 의료영상의 융합 분석을 통해 환자의 생리학적 상태를 포괄적으로 이해하고, 진단 보조 및 치료 효과 모니터링에 활용 가능한 새로운 접근 방식을 모색하고 있습니다. 이러한 연구는 임상 데이터와의 연계를 통해 실제 의료 현장에서의 적용 가능성을 높이고, 궁극적으로 환자 개개인에게 최적화된 의료 서비스를 제공하는 것을 목표로 합니다. |
보유 기술 로딩 중...