카이스트 의료영상분야 미래융합기술 연구회

KAIST Special Interest Group on Future Emerging Technology of Medical Imaging

의료영상은 획득장치와 다양한 신호처리 기법, 모델링 및 측정기법의 발전으로 의료현장에서 진단과 치료 및 수술기법 등 다방면에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 최근에는 질병에 대한 자동 검출과 초기 진단 그리고 다양한 요인들과의 역학관계, 더 나아가서는 환자 개별 맞춤의 치료 경과에 대한 관심이 높아지고 있으며, 특히 CT, MRI, Ultrasound 뿐만 아니라 PET, fMRI, DTI 등 여러 영상 모달리티로부터 습득된 의료영상 데이터들에 대응할 수 있는 새로운 융합기술이 요구되고 있다.

본 KAIST 연구회는 의료영상의 기기와 획득에서 신호처리, 모델링, 측정 및 분석 그리고 응용까지의 전반적인 시스템(과정)을 심도 있게 이해하고 미래에 요구되는 의료영상 기반 융합기술에 대한 정의와 연구를 목표로 한다. 의료영상과 관련된 다양한 수학적 그리고 공학적 기법들에 대해 기존까지 개별적으로 진행되었던 연구들을 통섭하여 미래의 의료현장과 연구에 대응할 수 있는 Medical Image Computing 기술들을 조명해보고자 한다. 이를 위하여 KAIST내 여러 학과에서 의료영상과 관련하여 획득 및 치료장치, 신호 처리, 모델링 및 정량적 측정기법 그리고 의학적인 분석 및 해석, 그리고 이들의 사용자 인터페이스까지 연구하는 연구실들로 구성되었으며, 서로의 연구분야를 이해하고 상호적 공동작업을 통하여 의료영상 분야에서의 미래융합기술의 방향을 논의하고 새로운 연구를 도출해 볼 수 있는 기회를 마련하고자 한다.

이에 본 연구회는 참여 교수들의 지도 하에 각 연구실의 대학원생들이 주도적으로 연구회에 참여하고 진행하고자 하며, 기존의 마지막-수요일-포럼을 활성화 하여, 연구 교류 및 교육을 중심으로 융합연구의 기반을 다지고자 하며 공동 및 협업 활동을 도모한다. 매월 담당 교수의 '미래지향적인 내용'의 발표와 학생연구 발표가 있을 예정이다.

막수포럼 Program Chairs
2013: 박진아, 예종철
2014: 박진아
2015: 조승룡, 조규성
2016: 예종철, 박성홍
2017: 김준모
2018: 박성홍
2019: 박진아
2020: 박진아
2021: 정용

Members

박진아 (전산학부) - Computer Graphics & Visualization Lab.

박성홍 (바이오및뇌공학과) - MRI Laboratory

예종철 (바이오및뇌공학과) - Bio Imaging Signal Processing Lab.

정용 (바이오및뇌공학과) - Laboratory for Cognitive Neuroscience and NeuroImaging

이창옥 (수리과학과) - Computational Mathematics and Imaging Lab.

나종범 (전기및전자공학부) - Image Systems Laboratory

박현욱 (전기및전자공학부) - Image Computing System Lab

노용만 (전기및전자공학부) - Image and Video System Lab

김준모 (전기및전자공학부) - Statistical Inference and Information Theory Laboratory

조규성 (원자력및양자공학과) - Radiation Detection and Medical Image Sensor Laboratory

조승룡 (원자력및양자공학과) - Medical Imaging & Radiotherapeutics Lab.

정범석 (의과학대학원) - Clinical Neuroscience & Development Lab.

유홍기 (기계공학과) - Biomedical Optics & Optical Metrology Lab

Schedule (2021)

매월 마지막 주 수요일 12:00 ~ 13:00
*Zoom 으로 진행됩니다
*후원: KI for Health Science and Technology (KIHST) *외부 연사가 있을 경우에는 발표순서가 조정될 수 있습니다.
Zoom link (10월 27일)

	특별발표
3월 24일	Behavior Reserve of Negative Symptom in Frontotemporal Dementia (KAIST 바이오및뇌공학과 김수홍 학생 (박사과정))	Amyloid Pathology Prediction Model in Alzheimer's continuum by Using 18F-FDG PET and Deep Learning (KAIST 바이오및뇌공학과 김수홍 학생 (박사과정))
4월 28일	ASL Perfusion Imaging: Renal Applications and BBB Water Permeability Mapping (KAIST 바이오및뇌공학과 안현서 학생 (박사과정))	Acceleration in Multi-Acquisition MRI using Deep Learning (KAIST 바이오및뇌공학과 서성훈 학생 (박사과정))
5월 26일	Traits and Trends of AI in Medical Imaging (Dr. S. Kevin Zhou, University of Science and Technology of China)
6월 23일	Quantification of intravoxel incoherent motion with optimized b-values using deep neural network (KAIST 전기및전자공학부 이원일 학생 (박사과정))
8월 25일	Deep Generative Models for Inverse Problems (유재준 박사, UNIST 인공지능대학원)
9월 29일	Deep optical imaging within complex scattering media (최원식 교수, 고려대학교)
10월 27일	Brain structural covariance and structural-functional brain connectome of depression and anxiety: a graph theory approach (윤제연 교수, 서울대학교병원)

특별발표

3월 24일

Behavior Reserve of Negative Symptom in Frontotemporal Dementia
(KAIST 바이오및뇌공학과 김수홍 학생 (박사과정))

Amyloid Pathology Prediction Model in Alzheimer's continuum by Using 18F-FDG PET and Deep Learning
(KAIST 바이오및뇌공학과 김수홍 학생 (박사과정))

4월 28일

ASL Perfusion Imaging: Renal Applications and BBB Water Permeability Mapping
(KAIST 바이오및뇌공학과 안현서 학생 (박사과정))

Acceleration in Multi-Acquisition MRI using Deep Learning
(KAIST 바이오및뇌공학과 서성훈 학생 (박사과정))

5월 26일

Traits and Trends of AI in Medical Imaging
(Dr. S. Kevin Zhou, University of Science and Technology of China)

6월 23일

Quantification of intravoxel incoherent motion with optimized b-values using deep neural network
(KAIST 전기및전자공학부 이원일 학생 (박사과정))

8월 25일

Deep Generative Models for Inverse Problems
(유재준 박사, UNIST 인공지능대학원)

9월 29일

Deep optical imaging within complex scattering media
(최원식 교수, 고려대학교)

10월 27일

Brain structural covariance and structural-functional brain connectome of depression and anxiety: a graph theory approach
(윤제연 교수, 서울대학교병원)