연구Research
흉부영상의학 임상 데이터를 바탕으로 한 AI, 정량 영상, 근거 종합 연구를 합니다.Clinical data-driven AI, quantitative imaging, and evidence synthesis in thoracic radiology.
흉부 X선 파운데이션 모델Chest X-ray foundation models
환자 특성(나이·성별 등)을 흉부 X선 파운데이션 모델에 어떻게 반영해야 성능과 공정성이 좋아지는지 연구합니다.How patient characteristics should be encoded in chest X-ray foundation models for accuracy and fairness.
- Diagnostics 2026 · CXR foundation models on MIMIC-CXR
정량 CT와 자동 측정Quantitative CT & automated measurement
일반 흉부 CT에서 심혈관 직경, 기도 소견 같은 지표를 자동으로 측정하고 정량화하는 방법을 개발합니다.Automated measurement and quantification of cardiovascular and airway findings on routine chest CT.
- Ongoing projects
의료 비전-언어 모델Medical vision-language models
3D CT·MRI를 이해하는 비전-언어 모델과 영상 기반 예측 모델을 공동연구로 개발합니다 (서울대 IMSI Lab 자문).3D CT/MRI vision-language and prediction models, in collaboration with SNU IMSI Lab (advisor).
- CVPR 2026 · Medic-AD
- MICCAI ELAMI 2025 · 3D CT VLM
- ISBI 2026 · PNI prediction on 3D MRI
LLM과 영상의학 교육LLMs in radiology education
대형언어모델로 만든 학습 자료와 다중 LLM 파이프라인이 전공의 교육에 쓸 만한지 검증합니다.Validating LLM-generated learning materials and multi-LLM pipelines for radiology education.
- npj Digital Medicine 2026
- BMC Medical Education 2026
체계적 문헌고찰·메타분석Systematic review & meta-analysis
CBCT 유도 폐생검 등 중재·진단 영상 술기의 근거를 메타분석으로 정리합니다.Meta-analyses of interventional and diagnostic imaging procedures such as CBCT-guided lung biopsy.
- Diagn Interv Radiol 2026 · CBCT-guided lung biopsy
검진 영상 코호트Population imaging cohorts
건강검진 흉부 CT의 우연 발견 소견이 장기 예후와 어떤 관련이 있는지 대규모 코호트로 분석합니다.Large screening cohorts linking incidental chest CT findings to long-term outcomes.
- CHEST 2026 · Incidental emphysema and mortality
협력Collaboration
IMSI Lab, Seoul National University
Imaging-Driven Medical Superintelligence Group (PI: 김남준 교수). 영상 기반 AI 연구에 대한 임상 자문을 맡고 있습니다.Imaging-Driven Medical Superintelligence Group (PI: Prof. Namjoon Kim). Clinical consultation for imaging-driven AI research.
함께 연구하실 분Work with me
흉부영상 데이터, 영상 AI, 메타분석 관련 공동연구 제안은 이메일로 연락해 주세요.For collaborations on thoracic imaging data, imaging AI, or meta-analysis, please reach out by email. [email protected]